Modelagem e Otimização de Dados de Tempo de Entrega da JD Logistics em Planilhas

2025-04-28

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:

  1. Distância
  2. Tráfego
  3. Chuva intensa
Gráfico de impacto dos fatores no tempo de entrega

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:

+18% Eficiência
-27% Atrasos
92% Satisfação

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.

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