Redução de 20% em Custos Logísticos Rurais Através de Análise GIS e Python

O cliente, uma rede de distribuição de insumos agrícolas/alimentos frescos, enfrentava altos custos operacionais com combustível e manutenção, causados pela falta de planejamento geoespacial das rotas. O uso de rotas tradicionais, sem considerar variáveis como topografia, estado das estradas vicinais ou pontos de consolidação (clusterização), resultava em:

• Tempo de viagem 25% superior ao ideal.
• Desperdício de combustível por quilometragem desnecessária.
• Dificuldade em fornecer estimativas precisas de entrega aos produtores.

Nossa solução aplicou a Geotecnologia de forma estratégica, unindo a precisão do GIS com a automação do Big Data.

Coleta e Processamento de Dados: Utilização de dados de GPS RTK (coleta de campo) e imagens de satélite para mapear a infraestrutura viária rural. O QGIS foi essencial para a vetorização das rotas e a identificação de variáveis topográficas.

Modelagem de Rota com Python: Desenvolvemos um script em Python, utilizando a biblioteca GeoPandas, para calcular as rotas mais eficientes, considerando variáveis como: capacidade de carga dos veículos, tempo de viagem e o custo marginal por quilômetro em diferentes tipos de terreno.

Clusterização de Pontos de Coleta: Usamos a análise geoespacial para agrupar produtores por proximidade e criar novos pontos de consolidação (hubs) que reduziram o número total de viagens necessárias.

O projeto não apenas resolveu a ineficiência logística, mas também estabeleceu uma nova métrica operacional:

• Redução de Custos Diretos: Em um período de seis meses, alcançamos uma redução sustentável de 20% nos custos totais de frete e combustível.
• Tempo de Viagem: Diminuição média de 18% no tempo total de percurso por veículo, aumentando a capacidade de entrega diária.
• Impacto ESG: A redução da quilometragem desnecessária resultou em uma diminuição significativa na emissão de CO2 da frota, integrando a eficiência logística à agenda de sustentabilidade do cliente.

Entregáveis Principais: Um Dashboard interativo (Ex: Power BI ou QGIS2Web) que permite ao gestor visualizar, em tempo real, as rotas otimizadas e simular o impacto de novos produtores na cadeia logística.

O sucesso deste projeto demonstra como a aplicação estratégica de Geotecnologia é uma ferramenta fundamental de gestão e economia, e não apenas um mapa.