Redução quilômetros vazios com análise de dados

Por James Ardis

Depois que um motorista de caminhão faz sua entrega, ele devem viajar para onde pegará sua próxima carga. Isso muitas vezes significa ter litros de combustivel gasto, além das emissões de gases na atmosfera.

O mercado nomea as distâncias percorridas onde o trabalho do caminhoneiro, o uso de combustível e as emissões não fazem nada para mover a cadeia de suprimentos para a frente como Quilômetros Vazios. Um estudo recente da Comboio sugere que 35% dos quilômetros globais impulsionados na logística podem ser quilômetros vazios, ou no termo americano “empty miles”.

Minimizar essas distâncias pode ajudar as empresas de logística a reduzir gastos, combater as mudanças climáticas, transportar fretes de forma mais eficiente e reduzir as cargas de trabalho dos motoristas.

Felizmente, as soluções de análise de dados podem ajudar as empresas de logística a fazer tudo isso e muito mais. Abaixo, saiba como sua organização pode aproveitar melhor os dados para reduzir “empty miles”.

Otimização de rotas com análise de dados em tempo real

A análise de dados em tempo real permite que você eleja áreas onde há volumes crescentes de frete e necessidade de serviços das transportadoras. Dessa forma, você pode aceitar embarques que colocam seus motoristas nessas áreas de alta demanda, aumentando a possibilidade de obter outra carga por perto a um preço amigável às transportadoras.

Claro, essa técnica não é nova. Ir de uma cidade com alta demanda de transporte para outra, é uma técnica fundamental no transporte. No entanto, como aponta Freightwaves, vários fatores compostos em 2022 tornam mais difícil agora encontrar esses destinos vantajosos. Os motoristas viajam cada vez mais através de Estados inteiros para alcançar sua próxima carga, agravando o “empty miles”.

Acompanhar o índice de rejeição de ofertas de saída e outras estatísticas importantes em tempo real permite que sua empresa localmente mercados rentáveis perante os concorrentes. Dessa forma, você pode planejar suas rotas para atingir o maior número possível dessas regiões e limitar drasticamente o “empty miles”.

A análise de dados em tempo real também podem ser vantajosos de outras maneiras. Por exemplo, você pode estar recebendo solicitações de envio individual por e-mail de varejistas, atacadistas e outros clientes. Embora esses pedidos diretos sejam ótimos, pode ser difícil descobrir como integrá-los em sua missão de reduzir o “empty miles”. Você pode aproveitar o aprendizado de máquina para ingerir informações desses e-mails como pontos de dados. Então, você pode levá-los em conta enquanto otimiza rotas.

Tornando o plano acionável com repositórios e relatórios

O maior problema com dados em tempo real é que muitas vezes é cru e difícil de alavancar. É por isso que é tão importante ter um repositório de dados que possa limpar e estruturar rapidamente novas informações. Em seguida, analistas de negócios, gerentes de logística e outros tomadores de decisão em sua organização podem selecionar rotas e cargas que limitam o “empty miles”.

Criar relatórios intuitivos para o usuário é outra parte vital para tornar essas informações acionáveis. Considere as técnicas que mais reduzirão o “empty miles” em sua organização. Em seguida, construa relatórios que possam facilitar essas estratégias. Por exemplo, suponha que um motorista esteja entregando uma carga em Campinas, São Paulo. Neste caso, um gerente de logística pode querer ver uma lista de ex-clientes naquela cidade que eles podem entrar em contato para ver se eles têm alguma carga de saída.

A construção de repositórios e relatórios de dados são mais do que reduzir “empty miles”. Eles também são passos fundamentais para tornar sua organização orientada por dados em todas as operações.

Pensamentos Finais

Reduzir “empty miles” é uma oportunidade única para as empresas de logística reduzirem o custo das operações, aumentarem os esforços de sustentabilidade e melhorarem a experiência dos motoristas de uma só vez. Seguindo as estratégias de análise de dados acima, sua organização está a caminho.

À medida que você começa a eliminar “empty miles”, seus líderes provavelmente estarão atentos a mais maneiras de aproveitar a análise de dados para economizar dinheiro, simplificar as operações e fornecer uma melhor experiência ao cliente. Comece sua jornada para mais insights e melhores tomadas de decisão hoje com a nossa solução Data Integration.

James Ardis é um escritor e editor do setor de tecnologia com um foco especial em modernização digital, análise de dados e desenvolvimento de produtos digitais. Ele ganhou seu MFA do programa de escrita da Universidade do Mississipi, financiado por John Grisham. Nas horas vagas, James adora viajar pelo país de trem e fazer caminhadas de longa distância.