O cumprimento de pedidos de supermercado online é caro porque a velocidade empurra cada pedido imediatamente para o sistema. Mas muitos clientes fazem vários pedidos em um curto intervalo, criando pacotes duplicados que poderiam ter sido enviados juntos.
A resposta da Alibaba foi paciência seletiva. Seu sistema previa a probabilidade de multipedido em tempo real e então usava um programa dinâmico para decidir o momento de liberação, de modo que pares prováveis pudessem ser consolidados sem desacelerar amplamente o serviço.
O IDEAS registra as estimativas do artigo: o esquema capturou 92,8% dos multipedidos enquanto retinha pedidos por cerca de 20,3 minutos em média, o que se traduz em mais de USD 10 milhões em economia anual de custos de cumprimento.
A parte inteligente não foi apenas o agrupamento. Foi tornar a espera condicional, de modo que a operação retinha apenas os pedidos em que o atraso tinha alta chance de se transformar em um pacote mais barato.
Atrasar apenas os pedidos com probabilidade de se fundirem
O modelo separou a espera útil do atraso generalizado.
A consolidação reduziu pacotes e custo de envio, preservando o processo normal de cumprimento.
O programa dinâmico converteu uma previsão em uma regra operacional de liberação.
Um pequeno atraso pode melhorar a economia de velocidade quando é direcionado a pedidos com altas chances de consolidação.
O trabalho foi publicado no INFORMS Journal on Applied Analytics em 2024. Ele mostra que a cadeia de suprimentos mais rápida nem sempre é a mais inteligente: às vezes o movimento valioso é pausar apenas o suficiente para que a demanda se revele.
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As fontes
- Data-Driven Order Fulfillment Consolidation for Online Grocery Retailing IDEAS/RePEc · ideas.repec.org