Solução para Roteamento e Seleção Otimizada de Fornecedores no Setor de FLV

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução de otimização logística para a escolha de fornecedores de frutas, legumes e verduras (FLV), utilizando dados extraídos do sistema Rastreador, desenvolvido pela empresa interessada. A proposta busca minimizar os custos logísticos ao recomendar fornecedores que atendam às demandas dos varejistas com menor custo, definido pela distância geográfica entre os elos da cadeia de suprimentos. A solução foi estruturada em três etapas principais: preparação dos dados, modelagem do problema e disponibilização da aplicação. Na preparação, utilizou-se uma réplica do banco de dados do Rastreador para evitar impactos no desempenho do sistema de produção. A modelagem do problema foi baseada em Programação Linear, permitindo definir variáveis de decisão, restrições e a função objetivo, que minimiza os custos de transporte. O método empregado resolve o problema iterativamente, garantindo que as alocações respeitem as restrições de capacidade dos fornecedores e demanda dos clientes. A aplicação final foi desenvolvida em Streamlit, com visualizações interativas que comparam os dados atuais e otimizados, e funcionalidades como geração de relatórios em PDF. O cálculo de distâncias entre fornecedores e clientes utilizou a fórmula de Haversine, assegurando maior precisão ao considerar a curvatura terrestre. O teste piloto demonstrou resultados expressivos, com redução de 62,6% nos custos totais de transporte, apesar do aumento do custo médio por evento devido à consolidação de fluxos. Os impactos da solução incluem maior eficiência logística, redução de custos, e melhoria na tomada de decisão estratégica. Os resultados indicam que a ferramenta possui potencial para se tornar um recurso prático e escalável, contribuindo para a otimização da cadeia de suprimentos e aprimoramento da competitividade dos varejistas no setor agroalimentar.

This study aims to develop a logistics optimization solution for selecting suppliers of fruits, vegetables, and greens (FLV) using data extracted from the Rastreador system developed by the interested company. The proposal seeks to minimize logistics costs by recommending suppliers that meet retailers’ demands at the lowest cost, defined by the geographical distance between the supply chain links. The solution was structured into three main stages: data preparation, problem modeling, and application deployment. In the preparation phase, a replica of the Rastreador database was used to avoid impacts on the production system’s performance. The problem modeling was based on Linear Programming, allowing for the definition of decision variables, constraints, and the objective function that minimizes transportation costs. The applied method solves the problem iteratively, ensuring allocations respect supplier capacity and client demand constraints. The final application was developed in Streamlit, featuring interactive visualizations comparing current and optimized data, along with functionalities such as PDF report generation. The calculation of distances between suppliers and clients employed the Haversine formula, ensuring greater precision by considering Earth’s curvature. The pilot test demonstrated significant results, with a 62.6% reduction in total transportation costs, despite an increase in the average cost per event due to flow consolidation. The solution’s impacts include greater logistical efficiency, cost reduction, and improved strategic decision-making. The results suggest that the tool has the potential to become a practical and scalable resource, contributing to supply chain optimization and enhancing the competitiveness of retailers in the agrifood sector.