Reduzindo custos logísticos em 15% com Clusterização

📌 Contexto do problema

Uma transportadora de médio porte, com operação regional, enfrentava três dores principais:

• Crescimento no volume de entregas
• Custos logísticos subindo acima da inflação
• Planejamento de rotas altamente manual e dependente de experiência individual

Apesar de possuir dados (endereços, volumes, janelas de entrega), a empresa não conseguia transformar isso em decisão operacional eficiente.

🎯 Objetivo do projeto

O objetivo não era "usar IA", mas responder a uma pergunta simples:

Como reduzir custos sem comprometer prazos e qualidade da entrega?

Metas claras foram definidas:

• Reduzir custos operacionais
• Melhorar aproveitamento da frota
• Manter SLA e previsibilidade
• Evitar dependência de conhecimento tácito

🔍 Diagnóstico inicial (onde estava o desperdício)

A análise inicial revelou pontos críticos:

• Rotas desenhadas por proximidade visual, não por densidade real
• Veículos subutilizados em algumas regiões
• Sobreposição de áreas entre motoristas
• Falta de critério consistente para agrupamento de entregas

🧠 A abordagem adotada pelo Algoritimus

A solução não foi um "otimizador mágico", mas um processo estruturado em três camadas:

1️⃣ Preparação e qualificação dos dados

Antes de qualquer algoritmo:

• Normalização de endereços
• Validação geográfica (lat/long)
• Limpeza de outliers operacionais
• Inclusão de restrições reais (capacidade, região, SLA)

🔍 Sem essa etapa, clusterização gera resultados matematicamente corretos e operacionalmente inúteis.

2️⃣ Clusterização orientada à operação

Foi aplicada clusterização considerando:

• Proximidade geográfica
• Densidade de entregas
• Capacidade dos veículos
• Limites operacionais por região

O algoritmo não decidia sozinho:

• Gerava cenários
• Indicava trade-offs
• Permitia ajustes humanos

Isso evitou o erro clássico de "clusters bonitos no mapa, inviáveis na rua".

3️⃣ Integração com planejamento de rotas

Os clusters alimentaram o planejamento de rotas, resultando em:

• Menor distância percorrida
• Redução de sobreposição
• Melhor balanceamento entre motoristas
• Rotas mais previsíveis

📊 Resultados alcançados

Após o ciclo completo de implementação e ajuste:

• 15% de redução nos custos logísticos
• Melhor aproveitamento da frota existente
• Redução do retrabalho no planejamento diário
• Mais previsibilidade operacional
• Decisões menos dependentes de indivíduos específicos

⚠️ Importante: O ganho não veio de "fazer mais rápido", mas de decidir melhor.

🧩 O que realmente fez a diferença

Alguns aprendizados centrais do case:

• Clusterização não substitui operação — apoia
• Dados ruins anulam qualquer algoritmo
• Restrições reais são mais importantes que métricas teóricas
• Ferramentas precisam explicar, não só executar

🧭 Por que isso é replicável

Este não foi um caso "excepcional". É replicável porque:

• O problema é comum
• Os dados já existiam
• O ganho veio de organização e método
• A tecnologia foi meio, não fim

Empresas que tratam logística como sistema decisório, e não como improviso diário, colhem ganhos sustentáveis.

🎯 Conclusão

Reduzir custos logísticos não exige cortar pessoas nem pressionar a operação.

Exige:

• Visibilidade
• Critério
• Modelo de decisão
• Alinhamento entre dados e realidade

A clusterização foi a ferramenta. O diferencial foi pensar o problema certo.