Melhorando a Eficiência da Entrega de Última Milha

A entrega de pacotes virou uma parte central da vida moderna, principalmente com o aumento das compras online. Um dos principais desafios nessa área é descobrir a melhor forma dos motoristas de entrega chegarem aos seus destinos de forma eficiente. Isso é especialmente verdadeiro para a última parte da entrega, conhecida como "Última Milha". Muitas empresas, como a Amazon, estão sempre buscando maneiras de melhorar seus processos de entrega na última milha, garantindo que os pacotes cheguem rápido e de forma econômica.

#Visão Geral do Problema

Quando os motoristas são encarregados de entregar pacotes em uma área específica, eles precisam decidir a ordem das paradas. O objetivo é minimizar a distância percorrida enquanto garante que todos os pacotes sejam entregues a tempo. Porém, essa é uma tarefa complexa, especialmente quando há várias paradas a serem feitas e vários fatores que afetam os tempos de entrega, como trânsito, tamanhos de pacotes e necessidades dos clientes.

Para enfrentar esse desafio, olhamos para um método baseado em um problema clássico conhecido como o Problema do Caixeiro Viajante (PCV). No PCV, o objetivo é encontrar o caminho mais curto que permita a uma pessoa visitar um conjunto de localidades e voltar ao ponto de partida. Ao aplicar esse conceito nas Rotas de Entrega, podemos planejar melhor como os motoristas devem fazer suas paradas.

#Abordagem do Estudo

Esse estudo foi realizado como parte de um desafio para melhorar o roteamento de entregas na última milha. A equipe propôs um método que divide o problema em duas partes principais: primeiro focar na ordem das zonas onde as entregas ocorrerão e depois abordar as paradas específicas dentro dessas zonas.

#Analisando o Problema

Um dos primeiros passos na nossa abordagem foi analisar os dados das entregas passadas. Descobrimos que os motoristas costumam completar todas as entregas em uma zona antes de passar para a próxima. Portanto, acertar a sequência das zonas é crucial. Se conseguirmos prever a ordem em que as zonas devem ser visitadas com precisão, então as paradas intra-zonais (as paradas específicas dentro de cada zona) podem ser organizadas depois.

Para estabelecer uma base sólida para nosso método, examinamos vários fatores que influenciam as rotas de entrega. Notamos que a maioria dos motoristas tende a visitar primeiro áreas com maior volume de pacotes e que frequentemente seguem um padrão previsível ao se deslocar de uma zona para outra.

#Criando um Benchmark

Antes de mergulhar em técnicas de modelagem mais avançadas, criamos um benchmark para avaliar como nosso método proposto estava se saindo. Usamos uma abordagem básica do PCV para estabelecer um ponto de referência para a eficiência das rotas. Isso significa que olhamos para a rota mais curta possível sem considerar variáveis adicionais. Ao comparar nossos métodos com esse benchmark, buscamos garantir que nossos resultados fizessem sentido e fossem razoáveis.

#Testes de Modelos

Durante a fase de experimentação, tentamos vários métodos para melhorar a precisão das rotas de entrega. Uma das primeiras observações foi que prever a primeira zona de entrega poderia melhorar significativamente o desempenho do PCV. Isso nos levou a criar uma rede neural projetada para fazer essa previsão com base em vários fatores, incluindo tempos de viagem, distâncias, contagens de pacotes e tamanhos.

Também exploramos várias técnicas de aprendizado de máquina para gerar sequências de entrega. Algumas dessas técnicas envolviam fazer previsões passo a passo, enquanto outras consideravam a rota inteira como um todo. Infelizmente, com base nos dados limitados disponíveis, essas abordagens de aprendizado de máquina não tiveram resultados melhores que as soluções mais simples do PCV.

#Ajustando o Modelo

À medida que avançávamos, procuramos ajustar nosso modelo buscando os melhores parâmetros que levariam à matriz de custo mais eficiente. Ao ajustar esses parâmetros, nosso objetivo era melhorar o desempenho do modelo enquanto garantíamos sua robustez em diferentes cenários de entrega.

Outro aspecto crucial do nosso método foi o pós-processamento. Após gerar as sequências de entrega, verificamos possíveis reversões nas rotas. Por exemplo, se a ordem prevista das paradas parecia ilógica, nós a inverteríamos, garantindo que pacotes maiores fossem entregues primeiro e que locais com tempos de serviço mais longos fossem priorizados mais cedo na jornada de entrega.

#Validação da Abordagem

Para garantir a eficácia da nossa abordagem proposta, separamos nossos dados em dois conjuntos: um conjunto de treinamento que foi usado para desenvolver o modelo e um conjunto de testes para avaliação. Isso nos permitiu avaliar o quão bem nosso método funcionou sem o risco de superajustar nossos resultados.

Implementamos um sistema de pontuação para avaliar o desempenho das nossas rotas de entrega finais. Ao comparar nossos resultados com os benchmarks pré-determinados, pudemos ver quão bem nos saímos. Os resultados mostraram que, apesar de ainda haver desafios, nossa abordagem levou a melhorias na eficiência geral das entregas de pacotes.

#Descobertas e Resultados

Através de nossas análises e esforços de modelagem, descobrimos que manter uma sequência correta de zonas influenciava muito o desempenho geral. Observamos que, se a ordem das zonas estava correta, até mesmo embaralhar as paradas dentro daquela zona ainda resultava em resultados relativamente bons.

A maioria das melhorias nos nossos resultados parecia depender da previsão eficaz da sequência das zonas. Isso reforçou a ideia de que entender o comportamento dos motoristas e o fluxo típico das entregas era crucial para desenvolver uma estratégia de roteamento eficiente.

No entanto, alguns problemas permaneceram, especialmente com inversões de sequências. Embora pudéssemos corrigir alguns desses erros através do pós-processamento, isso indicou a necessidade de mais refinamento em nossos métodos de previsão.

#Conclusão

A entrega eficiente na última milha é um desafio complexo que pode se beneficiar muito de estratégias de roteamento bem estruturadas. Ao aplicar conceitos do Problema do Caixeiro Viajante e focar em entender os comportamentos dos motoristas e os padrões de entrega, podemos melhorar a eficiência das entregas de pacotes.

Embora nosso modelo tenha gerado resultados promissores, ainda há espaço para melhorias, especialmente na precisão preditiva. Trabalhos futuros podem se concentrar em aprimorar o modelo com dados adicionais ou refinar os algoritmos para capturar melhor as nuances das entregas na última milha. À medida que o e-commerce continua a crescer, encontrar soluções eficazes para os desafios de entrega será fundamental para as empresas que buscam atender às expectativas dos clientes.