{"id":9180,"date":"2022-05-23T16:30:59","date_gmt":"2022-05-23T19:30:59","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=9180"},"modified":"2025-01-08T14:33:09","modified_gmt":"2025-01-08T17:33:09","slug":"gmpro_planejamento_rotas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/gmpro_planejamento_rotas\/","title":{"rendered":"GMP Route Optimization: API que ajuda no planejamento de rotas"},"content":{"rendered":"\r\n

A pandemia acelerou o h\u00e1bito de comprar online e aumentou as expectativas dos consumidores em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 entrega de produtos e mercadorias<\/strong>, ampliando o desafio das empresas do segmento de varejo e log\u00edstica. Ao mesmo tempo, essas organiza\u00e7\u00f5es precisam lidar com o impacto log\u00edstico no meio ambiente<\/strong>, reduzindo suas emiss\u00f5es de carbono para cumprir com metas de sustentabilidade<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Pensando nisso, o Google Cloud lan\u00e7ou a Optimization AI<\/strong> e seu primeiro recurso, a GMP Route Optimization (GMPRO) <\/strong>(antiga Cloud Fleet Routing – CFR). Enquanto a primeira ajuda as empresas a planejar o futuro, decidir a a\u00e7\u00e3o apropriada e ser transparente quanto ao impacto dos neg\u00f3cios, a GMPRO <\/strong>apoia os operadores de frotas de ve\u00edculos a criar planos de roteiriza\u00e7\u00e3o precisos em escala.<\/p>\r\n

Entenda a seguir como funcionam essas duas novas ferramentas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

GMP Route Optimization: planejamento de rotas complexos para grandes frotas<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

De acordo com o Google, uma das maiores dores dos clientes era obter planejamento de rotas rapidamente e envi\u00e1-los para a frota o mais cedo poss\u00edvel e incorporar altera\u00e7\u00f5es facilmente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Eis que a GMPRO, por aproveitar a escala da infraestrutura do Google Cloud, \u00e9 capaz de solucionar problemas de planejamento de rotas em segundos e oferecer processamento em lote que pode ser dimensionado para modelar opera\u00e7\u00f5es de log\u00edstica complexas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Essa intelig\u00eancia j\u00e1 \u00e9 utilizada por varejistas brasileiros, como \u00e9 o caso do Magalu<\/strong>. Para continuar aperfei\u00e7oando seu servi\u00e7o de entrega e alavancar um de seus principais pilares estrat\u00e9gicos, que \u00e9 oferecer a entrega mais r\u00e1pida do pa\u00eds, a empresa adotou a GMP Route Optimization (GMPRO) para otimizar a rota de \u00faltima milha (last mile) <\/a><\/strong>referente \u00e0s entregas no mesmo dia. A complexidade se d\u00e1 a uma densa rede log\u00edstica que envolve mais de 2,1 milh\u00f5es de embarques por m\u00eas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u201cA API Cloud Fleet Routing (atual GMP Route Optimization) do Google n\u00e3o apenas nos ajuda a atender nossa crescente demanda com rotas eficientes, mas tamb\u00e9m nos d\u00e1 mais confiabilidade. A solu\u00e7\u00e3o Google Cloud permite calcular v\u00e1rias coletas e entregas na mesma rota em segundos\u201d, detalhou Talita Paschoini, Diretora de TI da Magalu. \u201c Assim, melhoramos nossa capacidade de planejar rotas com rapidez, flexibilidade e precis\u00e3o, gerando mais produtividade e escalabilidade. Isso tamb\u00e9m contribui para custos mais eficientes, o que nos mant\u00e9m mais competitivos\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"Exemplo\r\n
Exemplo de ilustra\u00e7\u00e3o de rotas criadas pela API Cloud Fleet Routing<\/em><\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Sustentabilidade: redu\u00e7\u00e3o nas emiss\u00f5es de CO2 e menor impacto nos neg\u00f3cios<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

A maioria das empresas que lidam com log\u00edstica s\u00e3o desafiadas a calcular e cumprir ETAs (estimated time of arrival, ou tempo estimado de chegada na tradu\u00e7\u00e3o) <\/strong>enquanto buscam tomar decis\u00f5es de aloca\u00e7\u00e3o e agendamento e equilibrar custos. Al\u00e9m disso, \u00e9 imposs\u00edvel executar esse planejamento manualmente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Gra\u00e7\u00e3s \u00e0 GMP Route Optimization API, os clientes podem trazer sua pr\u00f3pria matriz de dist\u00e2ncia ou usar a integra\u00e7\u00e3o nativa com o Google Maps para aproveitar o ETA otimizado por intelig\u00eancia artificial (recurso de previs\u00e3o de tr\u00e1fego baseano em IA).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Compartilhar informa\u00e7\u00f5es sobre hor\u00e1rio de entrega e inviabilidades o mais cedo poss\u00edvel ajuda os clientes a aumentar confian\u00e7a na marca. A GMPRO ajuda a identificar oportunidades para reduzir as pegadas de CO2 <\/strong>por meio da economia de combust\u00edvel.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A empresa de delivery Instabox tamb\u00e9m j\u00e1 aproveita os benef\u00edcios da API. \u201cNa Instabox, temos a sustentabilidade ambiental no cora\u00e7\u00e3o \u2013 e otimizar nossas rotas \u00e9 uma maneira crucial de trazer mais valor aos clientes, limitando nossa pegada ambiental\u201d, disse Staffan Gabrielsson, CTO e cofundador da Instabox.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Segundo ele, a GMP Route Optimization API do Google melhorou a efici\u00eancia das rotas da Instabox e reduziu o tempo de planejamento. \u201cNossos clientes est\u00e3o recebendo suas entregas mais rapidamente por meio de nossa capacidade aumentada e, ao mesmo tempo, estamos reduzindo os custos operacionais\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Planejamento de rotas em cen\u00e1rios de incerteza<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

As opera\u00e7\u00f5es de \u00faltima milha (ou last mile) lidam com diversos imprevistos e altera\u00e7\u00f5es: mudan\u00e7a no tempo de entrega, mau funcionamento do ve\u00edculo, mudan\u00e7as de \u00faltima hora na for\u00e7a de trabalho e outros cen\u00e1rios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para ajudar clientes a garantirem agilidade, a GMPRO API permite otimiza\u00e7\u00e3o do plano existente at\u00e9 20 vezes por dia sem incorrer em nenhum custo adicional. Essa capacidade \u00e9 especialmente \u00fatil para a \u00faltima milha, onde mudan\u00e7as din\u00e2micas, como congestionamento de tr\u00e1fego ou solicita\u00e7\u00f5es ad hoc, podem exigir otimiza\u00e7\u00f5es frequentes. Assim, os clientes podem usar a API para planejar respostas eficazes \u00e0s altera\u00e7\u00f5es a fim de que os operadores sejam capazes de tomar medidas rapidamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n

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