Modelagem e Otimização de Dados de Tempo de Entrega da JD Logistics em Planilhas
Introdução
Com o crescimento exponencial do comércio eletrônico, a eficiência logística tornou-se um fator crítico para a satisfação do cliente. Neste estudo, focamos na análise de dados de tempo de entrega da JD Logistics, utilizando planilhas para modelar e otimizar o processo de distribuição.
Coleta de Dados
Foram coletados dados de tempos de entrega em diferentes regiões atendidas pela JD Logistics. Os dados incluem:
- Distância entre centros de distribuição e clientes
- Condições climáticas durante as entregas
- Níveis de tráfego nas rotas
- Tipo de veículo utilizado
- Horários de entrega
Modelagem em Planilhas
Os dados foram organizados em planilhas com a seguinte estrutura:
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Tempo de Entrega | Dependente | Tempo total desde a saída do centro até a entrega |
| Distância | Independente | Quilômetros percorridos |
| Índice de Tráfego | Independente | Escala de 1-10 |
Fórmulas estatísticas foram aplicadas para analisar correlações e desenvolver modelos preditivos.
Análise de Fatores
A análise revelou que os maiores impactos nos tempos de entrega são:
- Distância
- Tráfego
- Chuva intensa
- Tráfego
Proposta de Otimização
Com base na modelagem, propomos as seguintes melhorias:
1. Roteamento Dinâmico
Utilizar APIs de tráfego em tempo real para ajustar rotas automaticamente na planilha
2. Alocação Prioritária
Atribuir veículos mais rápidos para rotas com maior sensibilidade a atrasos
3. Pré-Distribuição por Previsão
Antecipar estoques para sub-centros baseado em modelos preditivos climáticos
Implantação e Resultados
Um piloto implementado na região de Shanghai mostrou:
Conclusão
A modelagem em planilhas demonstrou ser uma ferramenta acessível e eficaz para otimizar operações logísticas. As propostas implementadas mostraram melhoria significativa tanto na eficiência operacional quanto na satisfação do cliente, validando a abordagem baseada em dados.
Este método pode ser expandido para outras regiões e adaptado para diferentes operadores logísticos.