{"id":589,"date":"2022-12-30T12:40:28","date_gmt":"2022-12-30T14:40:28","guid":{"rendered":"https:\/\/inpo.com.br\/?p=589"},"modified":"2025-02-17T11:25:04","modified_gmt":"2025-02-17T14:25:04","slug":"o-planejamento-da-logistica-para-e-commerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inpo.com.br\/en\/blog\/o-planejamento-da-logistica-para-e-commerce\/","title":{"rendered":"Log\u00edstica para e-commerce: desafios no planejamento"},"content":{"rendered":"

A demanda pelo com\u00e9rcio eletr\u00f4nico j\u00e1 manifestava um forte crescimento nos \u00faltimos anos. Agora, vem apresentando taxas de crescimento ainda maiores em decorr\u00eancia da quarentena e da nova realidade do mundo p\u00f3s covid-19.<\/a> Um dos temas em alta nesse setor \u00e9 a log\u00edstica para e-commerce.<\/p>\n\n\n\n

As empresas que operam a log\u00edstica para e-commerce enfrentam grandes desafios. Esses desafios surgem tanto no planejamento estrat\u00e9gico quanto na execu\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica do que se planejou, no n\u00edvel operacional do dia a dia.<\/p>\n\n\n\n

Estrat\u00e9gias para Opera\u00e7\u00f5es de E-commerce e Convencionais<\/h2>\n\n\n\n

O planejamento log\u00edstico estrat\u00e9gico (desenho de malha<\/a>) dessas opera\u00e7\u00f5es consiste em identificar a localiza\u00e7\u00e3o ideal das instala\u00e7\u00f5es, seus tamanhos, capacidades, quantidades e tipos de recursos (sorters, balan\u00e7as, m\u00e1quinas etiquetadoras e docas de recebimento, por exemplo).<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, ele tamb\u00e9m deve identificar como os fluxos de distribui\u00e7\u00e3o devem ocorrer para transportar a carga desde seu ponto de origem (o seller) at\u00e9 o cliente final, passando por todas as rotas de abastecimento ao longo da cadeia log\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Nesse artigo vou explorar as peculiaridades desse tipo de estudo, mostrando as principais diferen\u00e7as do desenho de malha de opera\u00e7\u00f5es de e-commerce para o processo de desenho de malha \u201dconvencional\u201d, que ocorre tipicamente em opera\u00e7\u00f5es log\u00edsticas de embarcadores, como ind\u00fastrias e empresas de varejo f\u00edsico.<\/p>\n\n\n\n

Embora as principais tomadas de decis\u00e3o desses dois tipos de estudos sejam da mesma natureza, elas envolvem a localiza\u00e7\u00e3o de instala\u00e7\u00f5es e a defini\u00e7\u00e3o de fluxos de transporte. No entanto, as opera\u00e7\u00f5es de log\u00edstica para e-commerce apresentam muitas peculiaridades. Por isso, devemos trat\u00e1-las como um problema de localiza\u00e7\u00e3o de redes HUB-and-Spoke. Neste artigo, chamarei esse problema de “problemas de HUB”, pois a estrat\u00e9gia b\u00e1sica \u00e9 utilizar HUBs de consolida\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Peculiaridades dos problemas de HUB na log\u00edstica para e-commerce<\/h2>\n\n\n\n

O problema de HUB n\u00e3o se restringe \u00e0s opera\u00e7\u00f5es de log\u00edstica para e-commerce. De maneira geral, ele est\u00e1 relacionado a opera\u00e7\u00f5es que precisam atender demandas de transporte de carga parcelada. Esse \u00e9 o caso do e-commerce, onde um \u00fanico ve\u00edculo transporta diversos tipos de mercadorias. Al\u00e9m disso, o problema de HUB tamb\u00e9m se aplica ao transporte de pessoas, como ocorre em companhias a\u00e9reas.<\/p>\n\n\n\n

O quadro abaixo mostra de forma sistematizada as principais diferen\u00e7as associadas aos dois tipos de problema:<\/p>\n\n\n\n

Figura 1 \u2013 Quadro comparativo entre os problemas de HUB e os problemas convencionais<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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Comportamento da demanda<\/h3>\n\n\n\n

A principal raz\u00e3o da diferen\u00e7a entre os problemas de HUB e os problemas de desenho de malha convencionais est\u00e1 na forma como a demanda de transporte \u00e9 fornecida. <\/p>\n\n\n\n

No problema de HUB, busca-se atender demandas de transporte com in\u00edcios e fins pr\u00e9-definidos. Para cada pacote, j\u00e1 se sabe qual \u00e9 seu ponto de origem e seu destino final. J\u00e1 no problema de desenho de malha convencional, \u00e9 necess\u00e1rio atender \u00e0s demandas de abastecimento associadas a cada cliente e produto. <\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 poss\u00edvel decidir qual \u00e9 a origem de cada produto, como o local de produ\u00e7\u00e3o de cada item, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Usarei um exemplo ilustrativo para destacar essas diferen\u00e7as. A Figura 2 mostra as formas de representar demandas de cada um dos problemas. O mapa da esquerda mostra a demanda de um problema de desenho de malha convencional, com 42 pontos espalhados pelo Brasil.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 a demanda de um problema de HUB equivalente, com os mesmos 42 pontos, pode ter mais de 1.700 demandas de transporte diferentes (representadas pelas linhas do mapa \u00e0 direita).<\/p>\n\n\n\n

Figura 2 \u2013 Demanda do problema de desenho de malha convencional (esq.) e demanda do problema de HUB (dir.)<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Para ambos os problemas, \u00e9 fundamental definir um conjunto de candidatos a instala\u00e7\u00f5es log\u00edsticas. Nesse sentido, esses candidatos podem ser centros de distribui\u00e7\u00e3o ou, alternativamente, HUBs de consolida\u00e7\u00e3o. Neste exemplo, utilizei o mesmo conjunto de candidatos, composto por doze das principais cidades com demanda, conforme ilustrado na Figura 3.<\/p>\n\n\n\n

Figura 3 \u2013 Candidatos a instala\u00e7\u00e3o de ambos os problemas<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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Estrat\u00e9gia de redu\u00e7\u00e3o de custos na log\u00edstica do e-commerce<\/h2>\n\n\n\n

Outra diferen\u00e7a fundamental est\u00e1 relacionada \u00e0s estrat\u00e9gias de redu\u00e7\u00e3o de custos que os algoritmos utilizam para identificar as melhores solu\u00e7\u00f5es de cada problema.<\/p>\n\n\n\n

A ideia b\u00e1sica do desenho de malha convencional \u00e9 equilibrar os custos de transporte e os custos fixos de instala\u00e7\u00e3o, para obter a quantidade ideal de instala\u00e7\u00f5es, como podemos ver na Figura 4.<\/p>\n\n\n\n

Figura 4 \u2013 Equil\u00edbrio entre os custos de transporte e de instala\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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Al\u00e9m disso, a localiza\u00e7\u00e3o de cada instala\u00e7\u00e3o, estrategicamente posicionada em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 demanda e aos fornecedores (Figura 5) permite minimizar as dist\u00e2ncias de transporte, e por consequ\u00eancia, seus custos. Repare que nesse tipo de solu\u00e7\u00e3o, toda a rede log\u00edstica n\u00e3o est\u00e1 necessariamente conectada, uma vez que \u00e9 poss\u00edvel descentralizar a produ\u00e7\u00e3o e o estoque de mercadorias.<\/p>\n\n\n\n

Figura 5 \u2013 Solu\u00e7\u00e3o do problema de desenho de malha convencional, obtida pelo FOCS<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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A estrat\u00e9gia utilizada para resolver o problema de log\u00edstica para e-commerce se baseia na consolida\u00e7\u00e3o de diversas mercadorias em um mesmo ve\u00edculo. Realizamos essa consolida\u00e7\u00e3o por meio de instala\u00e7\u00f5es chamadas HUBs de consolida\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os fluxos de transporte entre os HUBs (linha azul da Figura 6) normalmente ocorrem com ve\u00edculos maiores, como carretas. Esses ve\u00edculos apresentam ganhos de escala. Quanto maior o ve\u00edculo utilizado, menor \u00e9 o custo unit\u00e1rio de transporte. Nesse tipo de problema, a necessidade de transporte j\u00e1 est\u00e1 associada \u00e0 demanda e por isso toda a rede de transporte \u00e9 necessariamente interconectada.<\/p>\n\n\n\n

Consequentemente, a ideia geral desse tipo de problema \u00e9 identificar locais estrat\u00e9gicos para os HUBs. Esses HUBs consolidam a carga de origem e destino e se conectam entre si. Assim, permitimos que os ve\u00edculos maiores percorram as viagens mais longas, pois eles t\u00eam menor custo unit\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, precisamos identificar os locais ideais para pontos intermedi\u00e1rios de cross-docking. Esses pontos abastecem e s\u00e3o abastecidos pelos HUBs. Tamb\u00e9m os utilizamos como base para as rotas de coleta e de last-mile.<\/p>\n\n\n\n

Figura 6 \u2013 Solu\u00e7\u00e3o do problema de HUB, obtida pelo FOCS.HUB<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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Modelagem matem\u00e1tica para planejamento da log\u00edstica<\/h2>\n\n\n\n

Do ponto de vista matem\u00e1tico, embora os dois problemas sejam dif\u00edceis de serem resolvidos, o problema de HUB costuma ser muito mais desafiador. O primeiro motivo \u00e9 que os problemas de log\u00edstica para e-commerce costumam ser maiores (em fun\u00e7\u00e3o do tipo de demanda, associado a cada par Origem\u2192Destino), conforme vimos na Figura 2.<\/p>\n\n\n\n

Mas, al\u00e9m disso, mesmo se compararmos dois problemas (um de cada tipo) com as mesmas demandas de transporte e de candidatos, a quantidade de possibilidades existentes para a resolu\u00e7\u00e3o do problema de HUBs ser\u00e1 muito maior.<\/p>\n\n\n\n

Isso acontece porque, no problema de desenho de malha convencional, basta encontrar a forma de abastecer cada cliente. J\u00e1 no problema de HUB, \u00e9 preciso definir o caminho completo de cada mercadoria. Esse caminho pode ser tra\u00e7ado de in\u00fameras maneiras diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Em fun\u00e7\u00e3o dessa complexidade matem\u00e1tica, que \u00e9 maior para os problemas de HUB, os algoritmos tipicamente utilizados para resolver problemas de desenho de malha convencionais (modelos de otimiza\u00e7\u00e3o exatos) n\u00e3o s\u00e3o capazes de resolver os problemas de HUB.<\/p>\n\n\n\n

Consequentemente a abordagem necess\u00e1ria para solucionar esses problemas \u00e9 utilizar ferramentas h\u00edbridas, que combinam os modelos mais cl\u00e1ssicos de otimiza\u00e7\u00e3o com heur\u00edsticas e modelos de intelig\u00eancia artificial para encontrar solu\u00e7\u00f5es de menor custo que atendam os r\u00edgidos n\u00edveis de servi\u00e7o definidos.<\/p>\n\n\n\n

Cunha e Silva (2005) abordaram essa mesma quest\u00e3o em sua pesquisa. Eles desenvolveram m\u00e9todos que utilizam heur\u00edsticas populacionais, nas quais trabalham simultaneamente com v\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es. Essas solu\u00e7\u00f5es s\u00e3o combinadas para gerar novas solu\u00e7\u00f5es de qualidade, a fim de resolver o problema.<\/p>\n\n\n\n

A pesquisa se destaca por considerar as economias de escala nos transportes. Como j\u00e1 mencionamos, essas economias s\u00e3o um dos principais mecanismos utilizados para reduzir os custos das opera\u00e7\u00f5es log\u00edsticas no e-commerce.<\/p>\n\n\n\n

O FOCS.HUB adota o mesmo princ\u00edpio da pesquisa, mas vai al\u00e9m. A ferramenta define os ve\u00edculos a serem utilizados em cada trecho de transporte, desde a coleta at\u00e9 o last-mile, passando pela transfer\u00eancia entre HUBs. Ela tamb\u00e9m define os custos unit\u00e1rios associados a cada ve\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n

Coment\u00e1rios finais<\/h2>\n\n\n\n

Para finalizar, tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio destacar algumas peculiaridades dos problemas de HUBs que o tornam mais complexos: tipicamente este tipo de opera\u00e7\u00e3o lida com pontos de demanda (tanto entrega quanto coleta) geograficamente difusas, com drop-sizes relativamente baixos.<\/p>\n\n\n\n

Esses fatores podem impactar significativamente nos custos de transporte, principalmente no last-mile; dessa forma, durante o planejamento estrat\u00e9gico da malha log\u00edstica para e-commerce, costuma-se tamb\u00e9m considerar decis\u00f5es do n\u00edvel t\u00e1tico, tais como a frota necess\u00e1ria para cada parte da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

S\u00e3o por todos esses motivos que n\u00e3o podemos lidar com o desenho de malha para e-commerce da mesma forma como lidamos com o desenho de malha de cadeias de distribui\u00e7\u00e3o \u201cconvencionais\u201d.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o se pode simplesmente utilizar as ferramentas de prateleira que est\u00e3o no mercado, uma vez que a grande maioria n\u00e3o est\u00e1 preparada pra resolver os problemas \u201cn\u00e3o convencionais\u201d, como o problema de HUB.<\/p>\n\n\n\n

Enfrentando desafios na log\u00edstica do seu e-commerce? Podemos ajudar! Entre em contato conosco!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A demanda pelo com\u00e9rcio eletr\u00f4nico j\u00e1 manifestava um forte crescimento nos \u00faltimos anos. Agora, vem apresentando taxas de crescimento ainda maiores em decorr\u00eancia da quarentena e da nova realidade do mundo p\u00f3s covid-19. Um dos temas em alta nesse setor \u00e9 a log\u00edstica para e-commerce. 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