Case 05 · Pesquisa Operacional

Otimização de rotas e alocação

Modelos de otimização com simulação de cenários nas mãos do time de operações.

Custo logístico simulado
−22%Custo logístico simulado
Aproveitamento de frota
+15%Aproveitamento de frota
Cenários resolvidos em minutos, não dias
minCenários resolvidos em minutos, não dias

Contexto

A roteirização era feita manualmente por experiência da equipe, sem forma prática de comparar alternativas. Cada novo cenário exigia dias de trabalho e não havia medida objetiva de custo entre opções.

Evolução do impacto

Custo logístico por cenário-22%
Antes
100 mil
Depois
78 mil

Comparação entre roteirização manual e solução otimizada no mesmo conjunto de rotas.

Abordagem

  1. 01

    Formulação

    Modelagem em programação linear e inteira das restrições reais de frota, janelas de atendimento e capacidade.

  2. 02

    Heurísticas

    Metaheurísticas para instâncias grandes, com comparação de qualidade contra a solução exata em amostras menores.

  3. 03

    Simulação

    Interface em Streamlit para o time rodar cenários, alterar parâmetros e visualizar rotas e custos em Plotly.

Stack completa

Otimização
  • Python
  • PuLP
  • OR-Tools
  • NumPy
Interface
  • Streamlit
  • Plotly
  • Pandas

Impacto & resultados

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