Otimização para Transporte de Cargas e Passageiros
Empresas economizam até 20% em quilômetro rodado utilizando técnicas atuais de otimização de rotas.
Otimização para Transporte de Cargas e Passageiros
No Brasil, grandes empresas de transporte de cargas e passageiros utilizam métodos manuais ou ainda Sistemas de Logística tradicionais para o planejamento de rotas. Com o planejamento manual, é impossível analisar um grande conjunto de demandas e tomar a melhor decisão, mesmo com uma dedicada equipe para esse fim. Sistemas de Logística tradicionais têm o foco no gerenciamento das demandas e frotas, e pouco fazem pelo planejamento das rotas, também gerando rotas sub-ótimas.
Qual a solução?
Algoritmos atuais conseguem produzir soluções otimizadas para problemas de transporte, combinando técnicas como Heurísticas, Aprendizado de Máquina, Otimização Combinatória e Algoritmos Genéticos, gerando economias expressivas no quilômetro rodado e, consequentemente, reduzindo o custo de operação da frota. O foco dessas técnicas pode ser no dimensionamento da frota (redução, mas atendendo a demanda), melhoria do serviço (entregas mais rápidas) ou ainda na redução do quilômetro rodado (não necessariamente acelerando entregas ou rotas de passageiros).
Outra possibilidade que complementa o uso das técnicas mencionadas é o uso da Simulação. Através da Simulação, é possível mostrar o efeito de diferentes estratégias usando dados do passado para responder perguntas do tipo "Qual seria o impacto da inclusão de 5 veículos adicionais nas entregas?" ou "Seria possível atender todos os passageiros com dois veículos a menos, sem prejudicar o serviço?". As respostas para essas perguntas ajudam no planejamento para demandas futuras.
Conclusão
Algoritmos modernos conseguem excelentes resultados no planejamento de rotas em comparação com o planejamento manual ou Sistemas de Logística tradicionais. Empresas que ainda não utilizam tais algoritmos perdem em eficiência e competitividade. Além disso, com a Simulação é possível testar diversas estratégias com dados do passado, o que garante maior confiabilidade para a aplicação dessas técnicas em demandas futuras.
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