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[ Otimização logística com AI ]

Como a otimização logística com AI gerou mais de R$ 1,3 milhão em economia mensal

Uma operação industrial com logística complexa precisava tornar seu planejamento de entregas mais eficiente e orientado por dados. A Cognitivo desenvolveu um modelo de otimização capaz de indicar a melhor forma de distribuir os pedidos entre clientes e unidades produtivas, maximizando o retorno financeiro e reduzindo custos operacionais.

O Cenário: Logística complexa e margens pressionadas

Em uma operação industrial com múltiplas unidades produtivas, o planejamento logístico é um fator crítico de competitividade. A ausência de modelos analíticos fazia com que decisões importantes fossem tomadas com base em regras fixas ou experiência operacional, limitando a eficiência e a previsibilidade da operação.

A Solução: Planejamento logístico orientado por dados

A Cognitivo aplicou modelos de otimização para transformar o planejamento de entregas em um processo estruturado e matematicamente orientado. O modelo passou a avaliar rapidamente diferentes combinações de atendimento, respeitando restrições operacionais e buscando maximizar o resultado financeiro da operação.

Além de apoiar o planejamento diário, a solução permitiu simular cenários estratégicos, trazendo mais inteligência às decisões logísticas.

O Impacto: Redução de custos e aumento de eficiência operacional

Com a adoção da solução, a empresa alcançou economia superior a R$ 1,3 milhão por mês, além de ganhos relevantes de eficiência no uso da frota. 

A otimização reduziu custos logísticos recorrentes e aumentou a previsibilidade financeira da operação.

A equipe da Cognitivo conseguiu nos proporcionar uma combinação ótima entre o conhecimento técnico e a visão de negócios.
Rodolfo Amstalden
co-founder
Resumo Executivo
Sobre o cliente
setor: Indústria

Indústria de grande porte do setor de transformação e comercialização de madeira, com múltiplas unidades produtivas, operação logística complexa e distribuição regional de alto volume para clientes e consumo interno.

O desafio:

A empresa realizava entregas a partir de diversos pontos de produção, atendendo clientes distribuídos em um amplo raio geográfico, além de demandas de consumo interno.Apesar de possuir dados históricos organizados, o planejamento das entregas não era orientado por modelos analíticos, o que gerava ineficiências na alocação de volumes, escolha de rotas e utilização da frota. Em uma operação dessa escala, decisões subótimas impactavam diretamente a margem e o custo logístico.

Tecnologias utilizadas

Modelos de otimização aplicados ao planejamento logístico

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