Uma ferramenta de simulação para testar diferentes cenários e identificar melhorias potenciais
Um grande retalhista alimentar procurava aumentar a rentabilidade da sua operação de comércio eletrónico, com foco numa distribuição capilar. Foi desenvolvida uma ferramenta de apoio à decisão para testar vários cenários, estimar impactos detalhados e auxiliar no planeamento tático e na elaboração orçamental.
Foi criada uma ferramenta de simulação para elaborar orçamentos prospectivos para diferentes cenários, utilizando modelos preditivos que estimam as distâncias de viagem com base nas densidades de procura. Dados históricos e tendências de negócio servem como inputs, enquanto um dashboard fornece insights de desempenho com KPIs focados em custos e níveis de serviço.
Um ambiente de planeamento, composto por simulador e dashboard, ofereceu uma interface intuitiva para rápida interpretação dos resultados. Isso resultou num aumento da consistência do planeamento e em ciclos de melhoria acelerados, com desvios globais inferiores a 2% nos orçamentos mensais prospectivos.
Um grande retalhista alimentar enfrentou o desafio de aumentar a rentabilidade da sua operação de comércio eletrónico, tendo a distribuição capilar como uma preocupação central. Devido à interdependência entre várias decisões (como localização dos hubs, dimensão da frota, capacidade dos veículos e janelas de entrega disponíveis para o cliente), tornou-se necessário dispor de uma ferramenta capaz de testar diferentes cenários e identificar melhorias potenciais.
Era fundamental estimar impactos detalhados para cada cenário, de forma a capacitar os decisores. Para além do planeamento tático, a ferramenta seria também utilizada para fins orçamentais.
Foi concebida e implementada uma ferramenta de simulação para elaborar um orçamento prospectivo para cada cenário apresentado.
Por trás desta ferramenta está um modelo preditivo que estima as distâncias de viagem com base nas densidades de procura.
Encomendas históricas, tendências de negócio (por exemplo, crescimento da procura por região) e os parâmetros do cenário (por exemplo, hubs ativos, janelas de entrega) são inputs essenciais. Para certos parâmetros, o modelo pode adotar uma postura prescritiva (por exemplo, dimensão da frota).
Um dashboard complementa o simulador, fornecendo uma visão geral do desempenho passado. Os KPIs são comuns a ambas as ferramentas: custo e nível de serviço (por exemplo, percentagem de entregas atempadas).
Foi disponibilizado à equipa responsável pela distribuição de comércio eletrónico um ambiente sólido de planeamento (simulador + dashboard). Uma interface fácil de usar permite uma rápida interpretação dos resultados.
Como consequência, foram alcançadas uma maior consistência no planeamento e ciclos de melhoria mais rápidos. Testes ao simulador, baseados em decisões anteriores e nos resultados decorrentes, mostraram desvios globais inferiores a 2% nos orçamentos mensais prospectivos.
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