Caso de uso de IA: roteirização preditiva
Definição do Problema
O sucesso no controle de pragas e doenças depende da escolha do produto adequado e da sua correta aplicação. As condições de clima devem ser favoráveis à absorção e translocação dos produtos. É comum que na chegada, as condições não sejam as ideais e o cliente no destino devolva a carga. Esse retorno de carga, além de ter um custo adicional, sobrecarrega o time de roteirização e impacta a satisfação do cliente final.
Solução desenvolvida
Combinando os dados dos locais de entrega, criamos um modelo preditivo de roteirização que leva em consideração a previsão do clima nos destinos de cada carga e no dia previsto de entrega. A probabilidade de retorno da carga dispara o processo de re-roteirização
Resultados
Redução da Taxa de Retorno de cargas. Re-roteirização por trajetos com menor risco climáticos (granizo, enchentes, estradas interrompidas…). Maior taxa de resposta do 3PL à oferta de cargas. Aumento da satisfação do cliente.
