Otimizando a rede de entrega de última milha de uma empresa líder no setor de bebidas: como uma consultoria de cadeia de suprimentos usou o Simio para gerar US$ 66 milhões em valor

O desafio

Introdução

No competitivo setor de bebidas de hoje, redes de distribuição eficientes são essenciais para manter a lucratividade e a excelência dos serviços. Quando um grande engarrafador de bebidas descobriu que as operações de entrega constituíam aproximadamente 70% dos custos gerais de sua cadeia de suprimentos, ele reconheceu uma oportunidade significativa de otimização. O engarrafador procurou uma consultoria líder em cadeia de suprimentos de ponta a ponta para ajudar a enfrentar esse desafio por meio de técnicas inovadoras de simulação.

A engarrafadora operava uma rede substancial composta por 18 centros de distribuição e várias instalações de estoque cruzado, atendendo a quase 20.000 clientes ativos diariamente. Apesar de ter atualizado com sucesso o atendimento de pedidos em seus centros de distribuição com automação e processos simplificados, suas operações de entrega continuavam sendo um centro de custos significativo. Além disso, a engarrafadora estava experimentando um crescimento não uniforme em diferentes mercados devido à expansão e aos planos de comercialização adicionais, complicando ainda mais o desafio da otimização.

Este estudo de caso explora como a consultoria da cadeia de suprimentos utilizou o software de simulação Simio para desenvolver uma ferramenta de roteamento dinâmico que otimizou a rede de entrega de última milha da engarrafadora, resultando em US$ 12,8 milhões em reduções de custos operacionais anuais e um valor presente líquido de US$ 66 milhões em dez anos.

Histórico da empresa: Consultoria em cadeia de suprimentos

A consultoria em cadeia de suprimentos é uma empresa de consultoria em cadeia de suprimentos de ponta a ponta que atua como uma extensão das equipes de seus clientes. Com mais de 250 profissionais experientes em diversos setores - de mercearias e varejo a manufatura e construção - a consultoria traz uma visão holística das operações da cadeia de suprimentos para cada projeto.

A empresa define a consultoria de cadeia de suprimentos de ponta a ponta como abrangendo todo o espectro de operações: desde a aquisição e a fabricação até o armazenamento e a logística, incluindo toda a infraestrutura relacionada. Em termos mais simples, eles ajudam as empresas a otimizar a forma como compram, fabricam, armazenam e levam as coisas para onde precisam ir.

A consultoria teve início na Austrália e, desde então, expandiu-se globalmente com escritórios na Nova Zelândia, Ásia, Reino Unido e América do Norte. O lema da empresa, "Invent tomorrow. Today", reflete seu compromisso com a inovação e resultados tangíveis. Eles combinam a experiência no setor com tecnologias avançadas, como software de simulação, para testar soluções e garantir que elas ofereçam benefícios mensuráveis.

Em seu portfólio de serviços, o recurso de simulação da consultoria aprimora suas ofertas de cadeia de suprimentos, abordando desafios complexos que os métodos tradicionais não conseguem resolver com eficácia. Sua experiência em simulação abrange a otimização da rede, a avaliação da automação, a melhoria da entrega na última milha, a eficiência do centro de distribuição, o gerenciamento de estoque e a otimização da fabricação.

A solução

O desafio: Otimização de uma rede de entrega complexa

O engarrafador de bebidas abordou a consultoria de cadeia de suprimentos com um desafio comercial significativo: seus custos de entrega representavam aproximadamente 70% dos custos gerais da cadeia de suprimentos. Isso representou uma oportunidade substancial de otimização, mas vários fatores tornaram essa tarefa complexa:

• Escala e complexidade da rede: A engarrafadora operava 18 centros de distribuição e várias instalações de estoque cruzado, atendendo a quase 20.000 clientes ativos diariamente. As instalações de estoque cruzado são locais em que o produto entra por uma extremidade e sai pela outra sem ser armazenado, acrescentando outra camada de complexidade à rede.
• Padrões de crescimento irregulares: O engarrafador estava experimentando um crescimento não uniforme em diferentes mercados devido à expansão e aos planos adicionais de comercialização. Isso significava que o volume não estava aumentando uniformemente em toda a rede, criando desequilíbrios que precisavam ser resolvidos.
• Diversidade geográfica: A rede incluía áreas regionais com distâncias de viagem maiores devido a rotas menos densas e zonas metropolitanas com diferentes perfis e restrições de roteamento. Essa diversidade exigiu uma abordagem de otimização em vários níveis.
• Utilização da automação: A engarrafadora já havia investido em automação e processos simplificados para o atendimento de pedidos em seus centros de distribuição. No entanto, o mapeamento cliente-CD existente não foi otimizado para direcionar o volume para essas instalações automatizadas, limitando o retorno sobre esses investimentos.
• Transporte de vários quilômetros: O projeto precisava levar em conta os movimentos de meia milha (entre os CDs) e as entregas de última milha (para os clientes finais), acrescentando outra dimensão ao desafio de roteamento.

As abordagens tradicionais de modelagem de transporte geralmente enfrentam dificuldades com essas complexidades devido às inúmeras restrições envolvidas, incluindo janelas de entrega, velocidades de deslocamento, padrões de tráfego e capacidades de ativos. Além disso, a questão do transporte direto ou com várias paradas complica ainda mais o processo de otimização.

A empresa engarrafadora precisava de uma solução que pudesse encontrar o equilíbrio ideal entre lead time, custos fixos e custos variáveis, avaliando diferentes configurações de rede e mantendo os níveis de serviço.

Abordagem da solução: Modelagem de simulação dinâmica

A consultoria da cadeia de suprimentos abordou esse desafio desenvolvendo um modelo de simulação abrangente usando o software Simio. O projeto seguiu uma abordagem estruturada de 12 semanas, dividida em três fases principais:

Fase 1: Revisão estratégica (5 semanas)

A fase inicial concentrou-se em compreender a rede de entrega atual da engarrafadora por meio da coleta de dados e da análise de regras comerciais, como perfis operacionais, lógica de roteamento, políticas de estoque e outras restrições. Essas informações foram usadas para criar um modelo de linha de base que representasse o sistema atual.

O modelo de linha de base serviu a dois propósitos essenciais:

• Verificação: Garantir que o modelo funcionasse conforme o esperado
• Validação: Confirmar que o modelo representava com precisão o desempenho da rede

Essa etapa foi fundamental para aumentar a confiança das partes interessadas e garantir a adesão do cliente. Depois que o modelo de linha de base foi validado e aprovado, a equipe pôde prosseguir com a confiança de que todas as melhorias propostas seriam baseadas em uma representação precisa do estado atual.

Fase 2: Otimização do estado futuro (5 semanas)

A segunda fase concentrou-se no desenvolvimento de uma rota otimizada para o estado futuro e na configuração do CD. Os engenheiros de simulação da consultoria criaram um algoritmo de roteamento dinâmico no Simio que determinava automaticamente quais rotas seriam atribuídas a quais centros de distribuição com base nos locais ativos.

Esse algoritmo foi projetado para lidar com as complexidades do roteamento de transporte com várias paradas, respeitando todas as restrições necessárias. A natureza dinâmica do modelo foi um valor agregado significativo, pois ele podia ingerir diferentes conjuntos de dados e mostrar como a rede responderia - um recurso muito além do que poderia ser obtido com modelos de planilhas estáticas.

Fase 3: Análise de benefícios (2 semanas)

A fase final concentrou-se na quantificação dos benefícios operacionais, financeiros e estratégicos que o engarrafador obteria. A equipe delineou as rotas ideais para cada cenário, forneceu uma compreensão clara dos investimentos necessários, desenvolveu um caso de negócios abrangente e ofereceu recomendações estratégicas para a implementação.

Detalhes da implementação: O algoritmo de roteamento dinâmico

No centro da solução da consultoria estava uma sofisticada lógica de alocação dinâmica de embarcações desenvolvida por seus engenheiros de simulação. Esse algoritmo determinou automaticamente quais rotas seriam atribuídas a quais centros de distribuição com base nos locais ativos. O processo seguiu quatro etapas principais:

Etapa 1: Atribuição cliente-CD

O modelo determinou primeiro a qual centro de distribuição cada cliente deveria ser atribuído:

• Cada cliente ativo foi atribuído ao CD mais próximo
• Os clientes com opções limitadas de CD (por exemplo, aqueles nos arredores da rede) foram priorizados
• Clientes com atribuições fixas (por exemplo, aqueles em ilhas) foram bloqueados em seu CD designado

Etapa 2: verificação de capacidade

Em seguida, o algoritmo verificou se cada CD poderia lidar com o volume atribuído:

• O modelo calculou quantos paletes precisavam ser enviados de cada CD
• Se o volume excedesse a capacidade de um CD, os clientes eram reatribuídos para garantir que nenhum CD ficasse sobrecarregado
• Os clientes mais próximos das instalações de estoque cruzado eram redirecionados para lá quando apropriado

Várias regras de alocação de CDs regiam esse processo:

• Presumia-se que as novas instalações tinham capacidade infinita, já que podiam ser construídas com o tamanho necessário
• As instalações automatizadas foram priorizadas para maximizar a utilização desses investimentos
• A capacidade do CD foi baseada nos perfis atuais e nas horas de operação

Etapa 3: Criação de rotas

Para cada CD, o algoritmo criou rotas de entrega:

• Pedidos grandes o suficiente para encher um caminhão inteiro foram atribuídos a rotas de parada única
• Rotas de múltiplas paradas foram criadas para os clientes restantes, começando com os mais próximos do CD
• O modelo garantiu que todos os clientes atribuídos a um CD fossem incluídos nas rotas.

Etapa 4: otimização de rotas

O algoritmo determinou a sequência ideal para as visitas dos clientes:

• Para cada rota, o modelo identificou o próximo cliente mais próximo
• Os tempos de viagem foram calculados usando dados da API que incorporavam padrões de tráfego
• O algoritmo verificou se o tempo total de direção não excedia os limites legais para os motoristas
• O modelo garantiu que todos os pedidos coubessem no caminhão

Outras regras de roteamento incluíam:

• Os paletes parciais eram arredondados para paletes completos para cálculo do espaço
• O número de rotas que um CD poderia executar era limitado pela capacidade de seu veículo
• Os padrões de tráfego foram incorporados para refletir as condições do mundo real

Em vez de buscar a otimização matemática, que seria computacionalmente cara, o algoritmo aceitou rotas dentro de uma tolerância aceitável. Essa abordagem forneceu planos de transporte viáveis e realistas que os clientes poderiam implementar com confiança.

O modelo incorporou restrições do mundo real, como limites de fadiga do motorista, capacidade do veículo, horário de funcionamento das instalações e padrões de tráfego. Ao integrar esses fatores, a simulação criou uma representação realista da rede que poderia ser usada para avaliar diferentes cenários.

O impacto nos negócios

Resultados e impacto nos negócios

A consultoria da cadeia de suprimentos executou 12 cenários diferentes para identificar a configuração de rede ideal para a engarrafadora de bebidas. Cada cenário foi avaliado com base em custos fixos e custos variáveis para centros de distribuição e entregas, com as despesas operacionais totais comparadas às configurações anteriores.

Os resultados da simulação demonstraram que economias significativas poderiam ser obtidas por meio da reconfiguração estratégica da rede, da melhor utilização da automação e da consolidação das operações. Especificamente, a análise revelou que a engarrafadora poderia obter:

• US$ 12,8 milhões em reduções anuais de custos operacionais
• Valor presente líquido (VPL) de US$ 66 milhões em dez anos

Com base na análise, a consultoria recomendou quatro cenários principais para implementação:

Cenário: Roteamento diário dinâmico

Esse cenário manteve os mesmos locais de cliente-DC e de estoque cruzado, mas empregou roteamento dinâmico diariamente para gerar rotas mais eficientes. Essa abordagem proporcionou ganhos imediatos de eficiência sem exigir mudanças estruturais na rede.

Cenário: Consolidação de instalações

Esse cenário explorou os benefícios da consolidação de operações entre duas instalações (anônimas como "Stratford" e "Goodwill" na apresentação). Ao remover a etapa de transferência entre instalações e reduzir o manuseio duplo de produtos, essa mudança simplificou os processos e reduziu os custos.

Cenário: Avaliação estratégica das instalações

Esse cenário analisou se as possíveis economias de custo fixo decorrentes das mudanças nas instalações compensariam o aumento das distâncias de viagem e os custos de entrega resultantes. Embora esse cenário tenha proporcionado benefícios financeiros, a equipe observou que o equilíbrio entre flexibilidade e capacidade precisava ser cuidadosamente considerado.

Cenário: Transformação de estoque cruzado

Esse cenário propôs a transformação de um centro de distribuição completo (anônimo como "Spearman") em um local de estoque cruzado. Essa mudança manteria a conveniência do cliente e, ao mesmo tempo, direcionaria o atendimento de pedidos para uma instalação automatizada (anônima como "Goodwill"). Embora o benefício financeiro imediato fosse modesto, esperava-se que crescesse com o tempo, à medida que as vantagens da automação aumentassem.

O modelo de simulação forneceu percepções valiosas ao permitir o teste rápido de diferentes cenários e visualizar como a rede responderia às mudanças. Essa abordagem permitiu que a equipe identificasse o custo mínimo da rede e, ao mesmo tempo, mantivesse os níveis de serviço, mesmo considerando o fechamento de instalações se a economia superasse os custos adicionais de entrega.

Vantagens da simulação em relação à otimização tradicional

Durante todo o projeto, a consultoria da cadeia de suprimentos descobriu que a simulação oferecia várias vantagens importantes em relação às abordagens tradicionais de otimização:

Resiliência da solução

A simulação permitiu que a equipe testasse o desempenho do modelo em várias condições e incertezas. Dada a natureza imprevisível do ambiente de negócios atual - afetado por fatores como pandemias, guerras comerciais e mudanças climáticas - esse teste de resiliência foi crucial para o desenvolvimento de uma solução robusta.

Transparência

Ao contrário da natureza de "caixa preta" de muitas ferramentas de otimização, a simulação proporcionou total transparência nas operações do modelo. Essa transparência gerou confiança entre as partes interessadas e permitiu que a equipe identificasse exatamente como e onde as melhorias estavam sendo realizadas.

Experimentação segura

A simulação criou um ambiente seguro para testar diferentes ideias e hipóteses sem correr o risco de interromper as operações reais. Esse recurso de "bola de cristal" permitiu que o cliente explorasse vários cenários e visse seus possíveis impactos antes de fazer qualquer alteração em sua rede.

Entradas dinâmicas

Embora o software de otimização normalmente funcione melhor com entradas e restrições estáticas, a simulação pode lidar com a natureza dinâmica das operações do mundo real. O modelo incorporou fatores variáveis como padrões de tráfego, disponibilidade de mão de obra e capacidade dos veículos para criar cenários mais realistas.

Compreensão visual

A natureza visual dos modelos de simulação tornou os conceitos complexos mais acessíveis aos participantes que talvez não sejam especialistas em cadeia de suprimentos. Essa representação visual ajudou a criar confiança no modelo e facilitou uma melhor comunicação dos resultados.

Gerenciamento de lacunas de dados

Muitas organizações têm lacunas em seus dados que exigem suposições para serem preenchidas. A simulação permitiu que a equipe testasse essas suposições e compreendesse seu impacto nos resultados, aumentando a confiança nos resultados do modelo.

Conclusão e direções futuras

O projeto da consultoria de cadeia de suprimentos para a engarrafadora de bebidas demonstra o poder da simulação na otimização de redes complexas de entrega de última milha. Ao desenvolver um algoritmo de roteamento dinâmico no Simio, a equipe conseguiu modelar várias configurações de rede e identificar oportunidades de economia significativa de custos, mantendo os níveis de serviço.

Com base nos resultados da simulação, as principais recomendações estratégicas da consultoria incluíram:

• Consolidação de duas instalações para otimizar as operações
• Conversão de dois centros de distribuição em locais de estoque cruzado
• Otimização dos processos de automação em uma instalação importante
• Reavaliação do modelo de fornecimento de negócios

O projeto destaca como a tecnologia de simulação pode equilibrar efetivamente os níveis de serviço com a eficiência de custos em redes de distribuição complexas. A natureza dinâmica do modelo permitiu o teste rápido de cenários e forneceu percepções que teriam sido difíceis ou impossíveis de obter por meio de métodos tradicionais de otimização.

Para o futuro, a consultoria está trabalhando no desenvolvimento de uma interface de negócios que daria aos clientes acesso contínuo a esse ativo virtual. Essa interface permitiria que eles executassem novos dados no modelo a qualquer momento, essencialmente fornecendo uma "segunda opinião" sobre as rotas sem precisar alterar as configurações em seu sistema de gerenciamento de transporte.

Essa abordagem de otimização de rede por meio de simulação tem amplas aplicações em vários setores que enfrentam desafios semelhantes de entrega na última milha. Ao combinar o conhecimento especializado do setor com recursos avançados de simulação, as empresas podem identificar economias de custo significativas e, ao mesmo tempo, manter ou melhorar os níveis de serviço em suas redes de distribuição.