Do Básico ao Avançado: adicionando a complexidade do mundo real
Nós já falamos sobre o otimizador de roteirização básico e o otimizador de carga, que são os algoritmos de otimização mais utilizados na prática atualmente. Quando o tamanho da empresa ou a complexidade das restrições de roteirização se tornam mais intensos, nós passamos de algoritmos básicos para avançados. Alguns exemplos são: restrições de peso do eixo com roteirização de compartimento, suavização de partida para equilibrar o volume de trabalho no armazém e um algoritmo muito intenso onde a roteirização da coleta de líquido considera pesos do eixo e da carreta ao realizar coletas baseadas nas restrições de peso nas estradas em estados diferentes.
Desde a invenção do computador de acordo com a lei de Moore, que se tornou realidade, os computadores se tornaram oito mil vezes mais poderosos. Com o aumento do interesse acadêmico em Pesquisa Operacional, o poder dos algoritmos ao mesmo tempo aumentou 80 mil vezes.
Técnicas avançadas na história recente, tais como geração de colunas e arrefecimento simulado (simulated annealing), onde muitas soluções são testadas e descartadas, foram disponibilizadas. E na história ainda mais recente, até os métodos de destruição aleatórios, que sempre aprimoram o tempo determinado da solução, basicamente selecionam de maneira aleatória algumas coletas e/ou entregas depois que a solução é finalizada e as retiram da solução. Essa é a parte da destruição aleatória. A melhoria vem então ao executar a parte de construção do algoritmo novamente.
Como mencionado anteriormente, os algoritmos básicos já incluem cenários de coleta, trailer-drop, multi-viagens, multi-armazéns e de transferência. Todos os tipos de aspectos da vida real, como janelas de tempo, histórico de trânsito e compartimentos também são considerados. O que distingue o básico do avançado é a complexidade e, portanto, ainda mais restrições da vida real. Algumas dessas restrições são específicas de acordo com a indústria ou o transporte. Outras são específicas de acordo com o país e algumas são simplesmente muito difíceis de colocar em um algoritmo.
Atualmente, com os últimos avanços na ciência de Pesquisa Operacional e a crescente complexidade das restrições em tempo real, principalmente devido ao surgimento de megalópoles e a qualificação elevada da workforce, as seguintes aplicações de negócios principais se tornaram viáveis e/ou necessárias:
- Restrições de peso de eixo ao carregar pallets/cases, sólidos e líquidos
- Suavização de partida para reduzir o número de equipes necessárias para carregar em qualquer momento
- Retornos porta-a-porta e do meio da estrada para e-commerce com muitas paradas próximas
- Abastecimento dinâmico, onde o local de abastecimento é escolhido dinamicamente durante a roteirização, baseado nos custos de abastecimento e distribuição
- Realocação de pedidos de baixa prioridade em caminhões mais cedo se isso reduzir custos e não possuir impacto na prioridade
- Roteirização de coleta líquida considerando restrições de peso de estrada e estado
- Estoque dinâmico, onde as rotas são baseadas em pedidos VMI
- Re-roteirização em tempo real, significando que novos pedidos/pedidos de prioridades aparecem durante o dia, devido a urgência dos clientes ou problemas com rotas já existentes. Re-roteirizar o plano já existente em tempo real para lidar com esses novos pedidos.
Atualmente, o grande “elefante na sala” é o conjunto de restrições dependentes de tempo que modelam o fato de certas regiões da cidade possuírem limitações quanto à restrição de caminhões em determinados horários do dia. Há muitos profissionais empenhados em alcançar uma solução viável para esse problema, ou seja, uma solução que realmente dê uma resposta dentro de 30 minutos para 50 caminhões. Eu terei que postar uma atualização específica sobre este tópico quando isto sair, porque isso mudará a maneira como a roteirização acontece.
Em um futuro próximo, nós teremos a roteirização dependente de tempo, mas o que o futuro trará ainda é incerto. Nós já vimos uma alocação de faixa de horário avançada para supermercados, na qual os clientes escolhem uma faixa de horário sem ter completado o pedido. Isso se tornará mais complexo onde nós prevemos os pedidos potenciais, baseado no qual toda a cadeia de suprimentos já está otimizada com meses de antecedência para garantir custos mais baixos em contratos pré-arranjados, baseados em previsões ainda mais longas do comportamento do consumidor e os algoritmos serão sintonizados a toda a cadeia, não somente um local ideal.
A Pesquisa Operacional já percorreu um longo caminho. Muitas outras coisas são possíveis agora em termos de otimização e restrições. Muitos outros negócios agora estão sendo servidos e atendidos em seu nível. Algoritmos avançados são uma enorme vantagem para os negócios específicos onde eles são relevantes no momento. No futuro, eles se tornarão o básico – eu diria o “arroz e feijão”- de toda a empresa, o tornando uma vantagem competitiva indispensável.
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