Como a Bunge Otimizou sua Logística com Machine Learning

Machine learning na otimização logística tem se tornado um diferencial competitivo essencial para empresas que buscam reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. O trabalho da Zallpy com a Bunge, uma das líderes globais em agronegócios e alimentos, exemplifica perfeitamente como essa tecnologia pode transformar processos complexos de transporte e distribuição. 

O Desafio: Previsão Precisa em um Cenário Complexo 

A Bunge enfrentava um desafio significativo em seus modelos de previsão dos custos de frete para o transporte de grãos. Os modelos simples utilizados anteriormente não conseguiam capturar de forma eficaz a complexidade e a variabilidade das tarifas, especialmente em rotas críticas no Brasil. 

Com a crescente necessidade de incorporar um número maior de variáveis e entender as relações não lineares entre elas, a precisão nas previsões se tornou essencial para uma otimização logística efetiva. Era fundamental desenvolver uma solução que pudesse reduzir custos e aumentar a eficiência operacional de forma sustentável. 

A Solução: Machine Learning na Otimização Logística em Ação 

Para resolver esses desafios, a Zallpy implementou uma solução abrangente de machine learning na otimização logística focada em quatro pilares principais: 

Gestão e Integração de Dados 

A integração de múltiplas fontes de dados foi o primeiro passo fundamental. Combinamos dados internos da Bunge com diversos datasets públicos, estabelecendo práticas robustas de gestão de dados para garantir qualidade e consistência. O monitoramento contínuo foi implementado para resolver prontamente quaisquer discrepâncias ou mudanças nas fontes de dados. 

Modelos de Machine Learning Avançados 

Utilizamos modelos de ML existentes para estabelecer uma linha de base sólida para as previsões de custos de frete. O teste e implementação contínuos de novos algoritmos melhoraram significativamente a precisão das previsões, focando em aprimorar os modelos existentes, incorporar fontes de dados adicionais e refinar os algoritmos para uma otimização logística mais eficaz. 

Previsão e Simulação Estratégica 

Desenvolvemos modelos que fornecem previsões quinzenais dos custos médios de frete para várias rotas. A criação de uma ferramenta de simulação dentro do dashboard permitiu modelar diferentes cenários, como mudanças nos preços dos combustíveis, e entender seu impacto nos custos de frete. 

Operacionalização e Implantação 

Todo o pipeline de dados foi automatizado, desde a extração até a implantação do modelo. Utilizamos ferramentas como Google Cloud, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions e Terraform para gestão de infraestrutura. O ML Flow foi empregado para rastrear experimentos e versionar modelos, garantindo reprodutibilidade e confiabilidade. 

Resultados Transformadores da Machine Learning na Otimização Logística 

O projeto de Previsão de Frete trouxe benefícios significativos para a Bunge: 

Maior Precisão nas Previsões 

Os modelos antigos foram substituídos por uma solução mais robusta, que considera um número maior de variáveis e relações não lineares entre elas. Isso resultou em maior precisão nas previsões de custos de frete, permitindo um planejamento orçamentário e controle de custos aprimorados. 

Eficiência Operacional Aprimorada 

A otimização logística implementada otimizou o processo de gestão de dados e automatizou o pipeline de previsão, reduzindo significativamente a intervenção manual e minimizando erros operacionais. 

Decisões Estratégicas Mais Informadas 

As simulações de cenários forneceram insights valiosos, ajudando a Bunge a tomar decisões informadas sobre logística e estratégias de precificação, com base em dados concretos e previsões precisas. 

Machine Learning, mais que tecnologia, uma transformação estratégica 

A parceria entre Bunge e Zallpy mostra que a machine learning na otimização logística não é apenas uma tendência tecnológica, mas uma estratégia vencedora para empresas que buscam inovação com resultados tangíveis. Com foco em otimização logística inteligente, integração robusta de dados e expertise técnica especializada, a Zallpy provou que é possível transformar desafios complexos de transporte e distribuição em soluções de impacto real. 

Se sua empresa está pronta para revolucionar sua logística com machine learning na otimização logística, fale com a Zallpy. Nossa expertise em otimização logística baseada em inteligência artificial pode ser exatamente o que você precisa para reduzir custos e aumentar eficiência com a tecnologia certa, no momento certo, fazendo a diferença.