O desafio

O desafio da Solistica e da Coca-Cola FEMSA, dentro de seus projetos estratégicos conjuntos, era implementar um modelo de Machine Learning voltado para as operações logísticas. Uma área sensível e com grande possibilidade de retorno do investimento é na otimização de alocação de veículos para distribuição dos produtos.

Buscaram então uma plataforma que resolvesse o problema de atribuir veículos às demandas da FEMSA, pensando nos transportes necessários para cobrir a necessidade de entrega e levando em consideração variáveis como localização em tempo real, status de ocupação, deslocamento, janela de serviço no ponto de carga e descarga, capacidade e status do tráfego.

Para as áreas de planejamento de abastecimento, programação de frota e expedição foi utilizado um método automático de cálculo online: a execução da solução é feita por meio de tarefas programadas, com base em eventos da operação integrados a partir do TMS (Sistema de Gestão de Transportes).

Atualmente, o processo de planejamento é realizado estaticamente, pois não há variáveis de localização, tempos e execução em tempo real, isso é feito em um período aproximado de 5 a 10 horas.

  

A solução

Foi utilizada uma solução SaaS (Software as a Service), ou seja, soluções de tecnologia por meio da internet, sem necessidade de instalar, manter e atualizar hardwares ou softwares, bastando conexão com a internet. Neste caso, foi implementada uma página web para realizar configurações, administrar a operação, com o controle e a visualização de todo o processo, além de aplicativo móvel para os motoristas e repositórios de dados e dashboards de controle na nuvem do Google Cloud, que permite extrair, transformar, armazenar, processar e analisar as entradas necessárias.

Foram desenvolvidos componentes para incluir as variáveis necessárias na solução:

– Integração com o Sistema de Gestão de Transporte da Solistica, informando as solicitações de viagens e fornecendo as condições (horário, local, capacidade) de cada uma das ordens de serviço (viagens) solicitadas.

– Conhecimento das coordenadas de localização em tempo real de cada um dos veículos disponíveis para atender a demanda:

  • Integração com HUB GPS fornecedores de veículos em campo, esses dados em tempo real são atualizados a cada 30 segundos e está hospedado no Google Cloud Storage.
  • Desenvolvimento de aplicativos móveis para motoristas com provedor de GPS eu não permite integração ao HUB, com base na geolocalização do dispositivo.
  • Georreferenciamento da origem dos depósitos – destino da operação.

– Informação em tempo real da capacidade, status e configuração da frota:

  • Capacidade do veículo disponível em diferentes dimensões, como peso (kg/ton), volume (cm3/mt3) e/ou unidades de embalagem.
  • Configuração de equipamentos como reboques e vans em termos de estrutura e layout de carregamento de mercadorias.
  • Disponibilidade de acordo com os documentos de carga gerados no momento da atribuição das ordens de serviço.
  • Controle de documentos que permitem a execução do transporte – SOAT, cartão de operação, revisão tecno mecânica, condições de reboques e vans, carteira de motorista e certificados.

– Base de dados que determinam as restrições de horários, períodos de espera, horas de trabalho e segmentos de estrada:

  • Janela de serviço de expedição e recepção para cada um dos armazéns, operação de carga e descarga.
  • Dias úteis das tripulações.
  • Restrições de mobilidade em horários estabelecidos pelas entidades competentes.

– Uso de inteligência de componentes como, API’s do Google Maps em conjunto com um modelo de Machine Learning, integrando todas as variáveis previamente estabelecidas para determinar qual é o recurso e equipamento adequados para atender a demanda emitida pelo gerador de carga (Coca Cola FEMSA).

 

O resultado

Os resultados foram satisfatoriamente alcançados, entre eles:

  • Planejamento e atribuição massiva de veículos em menos de 1 hora com múltiplas variáveis em tempo real.
  • Planejamento e atribuição um a um em menos de 5 minutos das viagens solicitadas.
  • Disponibilidade para gerar replanejamento durante o processo, levando em consideração eventos esporádicos da operação (ausência de veículos, acidentes, problemas de mobilidade).
  • Repositórios de dados para criação de dashboards, baseados em métricas e indicadores próprios.
  • Cumprimento das janelas de atendimento na origem e no destino, reduzindo em 8% ociosidade dos veículos e tripulações, garantindo rentabilidade e eficácia na cadeia de suprimentos.
  • Controle da execução das viagens atribuídas, sem necessidade de recorrer a chamadas telefônicas ou mensagens de texto que podem distrair ou interferir na condução do motorista.

Com a implementação de Machine Learning, agora é possível informar o cliente (Coca Cola Femsa) e o fornecedor da carga (Solistica) o status atual da operação em tempo real para tomar as decisões corretas.

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