Sucess Case – Hidrovias do Brasil – Otimização Logística
Sucess Case
Hidrovias do Brasil
Otimização logística
Perfil do cliente
Empresa: HBSA Hidrovias do Brasil SA
Missão: Prover serviços de qualidade utilizando modal hidroviário e priorizando sempre o desenvolvimento sustentável e a ética.
Empresa
A Hidrovias do Brasil é uma empresa de soluções logísticas integradas, nascida a partir de uma startup financiada pelo Fundo de Investimentos Pátria.
Atuam há mais de 8 anos com projetos consistentes para atender, de maneira personalizada e inovadora, às necessidades dos seus clientes.
O desafio
Em busca de ser o melhor operador de logística integrada da América Latina, a Hidrovias do Brasil iniciou um trabalho de mapeamento das informações de transporte rodoviário para compreender melhor as ocorrências no processo de agendamento e descarga em seus terminais.
Com o fluxo intenso na chegada de centenas de caminhões ao pátio da Hidrovias, orquestrar caminhões que não chegam na data e hora do agendamento, devido a motivos aleatórios que podem ocorrer no trajeto do transporte, é um grande desafio para o time de operações. Os atrasos recorrentes influenciam em todas as etapas do processo de operação logística, causando transtornos, filas e impactos durante toda a jornada no pátio, descarga e armazenamento dos produtos. Em análise histórica, foi possível perceber que os agendamentos feitos pelas transportadoras tinham um índice de erro de 60%.
Preocupados com o número elevado de chegada de caminhões fora de sua janela agendada, a Hidrovias do Brasil iniciou um plano para compreender o trajeto do caminhão, de sua origem até as etapas operacionais da Hidrovias.
Solução
A construção da solução para apoiar o processo de planejamento levou em conta situações externas que não eram consideradas no momento do agendamento, como por exemplo condições climáticas e duração da viagem levando em o tráfego naquele trecho. Inclusive, essas mesmas situações eram as principais ofensoras no atraso da chegada dos caminhões no terminal de descarga.
O modelo preditivo de Machine Learning utilizou os dados da duração da viagem (API Google Maps), condições climáticas (API Clima Tempo), local de saída do caminhão (Sistema HBSA) e dados históricos das viagens (Sistema HBSA) para prever com mais exatidão a chegada ao pátio da Hidrovias. A partir da implementação do modelo, a expectativa será otimizar em até 40% a previsão de chegada dos caminhões ao pátio.
Para suportar todo o processo de Machine Learning, banco de dados e APIs, foi utilizado a Amazon Web Services (AWS – Cloud) como plataforma de serviços. Além disso, foram construídos e disponibilizados dashboards em Tableau para compilar e explorar os dados provenientes das análises mencionadas acima.
A previsão de chegada mais assertiva dos caminhões proporcionará uma visão mais clara da gestão de operação, permitindo um planejamento melhor no recebimento dos caminhões, minimizando filas, dimensionando melhor a capacidade de estoque dos produtos e possibilitando uma gestão mais efetiva dos agendamentos dos clientes.
A Tenbu é uma empresa especializada na elaboração e implantação das melhores soluções para o apoio à tomada de decisão de seus clientes.
Nosso negócio é viabilizar decisões inteligentes, bem informadas e que gerem valor. Pesquisamos e integramos soluções de vanguarda de forma criativa e inovadora, agregando e cruzando informações internas e externas com o objetivo de oferecer diferencial estratégico na utilização de dados.
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