Otimização da Rede para Reduzir Custos de Transporte e Melhorar o Planejamento da Cadeia de Suprimentos

CLIENTE
• Uma das principais distribuidoras de GLP do Brasil. A empresa atende aproximadamente 10 milhões de clientes residenciais e comerciais, detém mais de 20% de participação de mercado e comercializa mais de 1,5 milhão de toneladas por ano.
• Opera uma rede logística nacional com mais de 20 unidades de produção e mais de 40 instalações de armazenagem, sustentando sua atuação nos mercados residencial e granel de GLP em todo o Brasil.
DESAFIOS
• A empresa precisava aumentar a eficiência logística em uma complexa rede nacional, respeitando restrições de suprimento, capacidade e operação.
• A liderança necessitava de uma ferramenta analítica mais robusta para apoiar as decisões de planejamento nos processos de S&OP.
• O objetivo era identificar os fluxos mais eficientes da rede e convertê-los em oportunidades mensuráveis de redução de custos.
NOSSA ABORDAGEM
• Desenvolvemos um modelo de otimização personalizado em AIMMS® para representar a rede de GLP do cliente e apoiar a tomada de decisões em uma malha logística altamente complexa.
• Adaptamos o modelo em AIMMS® às necessidades específicas de planejamento da empresa, incorporando restrições de suprimento, limites de capacidade e regras operacionais.
• Utilizamos o modelo para identificar os melhores fluxos viáveis da rede, validar os resultados em relação ao cenário-base e permitir que a equipe do cliente incorporasse a solução às suas rotinas de planejamento.
• Identificamos oportunidades para reduzir os custos logísticos totais em até 10%, melhorando a qualidade das decisões de S&OP e S&OE.
• Fortalecemos a capacidade de planejamento do cliente por meio de uma ferramenta analítica, escalável e reutilizável.
RESULTADOS
• Identificação de oportunidades para redução de até 10% nos custos logísticos totais, aumentando a qualidade das decisões de S&OP e S&OE.
• Fortalecimento das capacidades de planejamento do cliente por meio de uma ferramenta de otimização analítica, escalável e reutilizável.


