A INPO foi escolhida como parceira estratégica por uma empresa nacional de logística de produtos de tecnologia. O objetivo do projeto era utilizar previsão de demanda logística para melhorar a alocação de técnicos e reduzir os custos operacionais em uma operação altamente descentralizada.

Com atuação conjunta em modelagem, consultoria especializada e treinamentos, a solução foi construída sob medida para atender a complexidade do negócio. Confira o case:

O cenário inicial

A empresa enfrentava obstáculos logísticos importantes:

• Mais de 10 mil pontos de atendimento espalhados pelo país;
• Complexidade e interdependência entre diferentes serviços: instalação, manutenção e bobinas;
• Ausência de um processo tático estruturado com base em dados.

A operação exigia decisões rápidas, mas com alto nível de precisão. Por isso, o uso de uma ferramenta genérica não seria suficiente.

A solução da INPO

Para superar os desafios, a INPO estruturou uma solução com duas frentes principais:

1. Ferramenta de previsão de demanda logística com detalhamento por faixa de CEP e tipo de serviço.
2. Alocação tática de instalações e equipes técnicas, com foco em equilíbrio de capacidade e manutenção do nível de serviço (NS).

Como o processo foi desenvolvido

A construção da solução envolveu cinco etapas integradas:

• Análise da demanda histórica com atualização das bases de ordens de serviço;
• Modelagem preditiva por CEP e serviço, com ajustes por sazonalidade;
• Otimização de alocação com apoio de algoritmos aplicados ao FOCS;
• Simulação de cenários operacionais, avaliando diferentes redistribuições;
• Implantação prática com capacitação da equipe e suporte contínuo.

Ferramenta personalizada no FOCS

A solução foi implementada diretamente no FOCS, nossa ferramenta de otimização da malha logística brasileira, com integração ao modelo de previsão de demanda.

Essa nova camada incluiu:

• Tipificação da demanda por tipo de serviço;
• Aplicação de média móvel ponderada com parâmetros calibrados;
• Inclusão de sazonalidade e tendências de crescimento de demanda.

Essas informações alimentam o FOCS, que já possuía funcionalidades robustas de otimização, como:

• Cálculo de custos totais (fixos e variáveis), por base e região;
• Restrições operacionais realistas (capacidade, técnicos, rotas);
• Recomendações de realocação de técnicos e faixas de CEP entre instalações;
• Geração automatizada da solução ótima com indicadores de custo e produtividade.

O resultado foi um processo decisório completo, integrado e continuamente atualizável, garantindo à equipe da empresa autonomia para ajustar os cenários com base nas novas demandas e custos operacionais.

Os resultados em números

A empresa colheu resultados relevantes logo após a realocação orientada pelos modelos:

• Produtividade dos técnicos próprios aumentou em 17%;
• Custos operacionais foram reduzidos em aproximadamente 9%;
• O novo processo de previsão de demanda logística passou a orientar decisões estratégicas e táticas.

Por que funcionou?

O diferencial do projeto foi a construção de uma solução sob medida, orientada pela realidade do cliente. Unimos:

• Dados e modelos preditivos confiáveis;
• Uma ferramenta prática e funcional;
• Consultoria próxima, com foco na adoção do processo.

Não se tratava apenas de uma tecnologia. O projeto entregou eficiência real e ganhos mensuráveis.

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