Obtidos ganhos de aprox.5 milhões de reais para a rede de restaurantes, nos primeiros 4 meses após a implantação do sistema inteligente.

Objetivos e escopo

Relevância universal: no mundo atual de 'compre agora e receba já', os clientes desejam entregas cada vez mais rápidas, o que implica em custos mais elevados. A otimização de entregas, com auxílio de I.A. torna-se essencial para a maioria dos negócios atuais.

A rede de restaurantes estava frente a desafios em relação à entrega dos seus alimentos para os clientes:

• As parcerias com os parceiros de serviços de entrega eram custosas e reduziam em ~20% o lucro sobre os lanches
• As áreas de entrega eram configuradas de forma rudimentar (p.ex: raio de 5 km), não se baseando em regiões e sistemáticas potencialmente mais lucrativas
• Necessário maximizar a área de entrega, sem sacrificar o frescor dos alimentos

Visando otimizar as distâncias de atendimento e maximizar a margem de entrega, necessitava-se de um sistema de predição que otimizasse as áreas de delivery, usando-se Machine Learning.

Macrofluxo Logístico

Desenvolvimento da Solução

O modelo elaborado determina, dinamicamente, as áreas ótimas de entrega de cada restaurante, baseado em:

• demografia
• distâncias ao restaurante
• histórico de pedidos
  

Sistematicamente, o modelo se atualiza, baseado em fatores que afetam a entrega diária, tais como clima e trânsito
Notou-se ser necessário atualizar o modelo automaticamente, a cada mês, visando:

• acomodar as mudanças demográficas
• refletir a sazonalidade do negócio

Resultados e Ganhos

Em posse de um sistema virtual confiável, tem-se um digital twin logístico que permite todo o acompanhamento e tomada de decisões assertivas da operação, as quais impactam em enormes ganhos que são frutos de:

• As áreas de entrega são otimizadas sistematicamente para cada um dos restaurantes da rede
• Melhorou as vendas de cada restaurante em 1%, ao conseguir contabilizar mais pedidos nas regiões otimizadas (captura de novos pedidos decorrente das novas configurações de regiões atendidas)
• Reportados ganhos de ~5 milhões de reais para a rede de restaurantes nos primeiros 4 meses