Uma empresa de distribuição farmacêutica teve que repensar toda a sua cadeia de suprimentos: sortimento de farmácias, gerenciamento de estoque e canais de entrega. A pesquisa operacional por si só não era mais suficiente. Criamos o aplicativo que transformou suas operações.
Cada farmácia da rede recebeu um sortimento padrão, sem levar em conta sua localização ou o perfil de sua população. O estoque foi gerenciado sem um modelo preditivo, a escassez e o excesso de estoque coexistiram e os canais de entrega seguiram padrões históricos que nunca haviam sido questionados.
O resultado: milhões presos em estoques inúteis, vendas perdidas devido à falta de disponibilidade e ao aumento constante dos custos de logística, sem que as equipes tenham as ferramentas para agir.
Implantamos uma equipe de 2 cientistas de dados, 1 engenheiro de dados e 1 consultor de pesquisa operacional para projetar e industrializar um aplicativo completo de otimização da cadeia de suprimentos.
Etapa 1 — Coleta e estruturação de dados. Recuperando, limpando e processando todos os dados necessários: histórico de vendas de farmácias, dados de localização, perfis demográficos das áreas de captação, dados de estoque e entrega.
Etapa 2 — Desenvolvimento de algoritmos. Combinação de aprendizado de máquina e pesquisa operacional para lidar com três dimensões simultaneamente: previsão da demanda por farmácia com um nível muito fino de granularidade, otimização do sortimento de acordo com o contexto local e otimização dos circuitos de entrega.
Etapa 3 — Melhoria contínua dos modelos. Os algoritmos de aprendizado foram projetados para melhorar continuamente à medida que novos dados entravam no sistema. O desempenho das previsões melhorou a cada ciclo.
Etapa 4 — Início da produção. Desenvolvimento usando metodologia ágil, fases de teste e aceitação e, em seguida, implantação em produção na infraestrutura Azure do cliente.
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