Neste artigo abordaremos a otimização da malha logística considerando 3 fatores em específico. A modelagem foi composta por múltiplos critérios e foi possível determinar o trade-off dando importância aos fatores anteriormente citados e utilizando o software FOCS.

O objetivo de um processo de otimização de malha logística, como discutido no nosso primeiro artigo, é sempre encontrar soluções que minimizem os custos. No entanto, ao realizar essa otimização, também é fundamental considerar outros fatores. É fundamental levar em conta o nível de serviço ao cliente, a emissão de gases poluentes e a minimização do impacto social para garantir uma abordagem equilibrada e eficaz.

Esse foi o caso de um artigo publicado na revista Gestão & Produção, do Departamento de Engenharia de Produção (DEP) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Neste estudo, os pesquisadores desenvolveram um modelo matemático para resolver um problema real de localização de centros de distribuição. O desafio envolvia uma indústria que concentrava toda a sua produção em Manaus e precisava otimizar sua rede logística na Região Nordeste. Com essa abordagem, foi possível identificar soluções eficientes e adaptadas à realidade da empresa.

Composição da modelagem

A modelagem considerou múltiplos critérios, como custo operacional, tempo e frequência de entrega, emissão de CO2 e a quantidade de unidades abertas e fechadas. Com esses fatores, a equipe foi capaz de determinar os melhores locais para os centros de distribuição. Além disso, a modelagem também ajudou a definir o modo de transporte mais adequado para abastecer esses centros de maneira eficiente.

Assim, o modelo de otimização de malha logística foi capaz de apresentar qual foi trade-off entre o custo, nível de serviço e emissão de CO₂ dentro do processo de redesenho de malha logística.

Resultados

O modelo de otimização foi criado com a utilização da Ferramenta de Otimização da Cadeia de Suprimentos (FOCS). Ele obteve soluções que foram capazes de reduzir o custo operacional, assim como a emissão de gases poluentes da operação.

Por ele, foi possível se obter uma solução com valor de 39% maior quando comparado à configuração anterior da empresa, além da melhoria do nível de serviço prestado aos clientes.

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