A DHL Supply Chain North America opera uma das maiores redes logísticas do mundo, entregando mais de um bilhão de pacotes por ano para clientes corporativos, e enfrentava decisões sobre licitação, tamanho e tipo de frota, terceirização e roteamento que vinham sendo tratadas separadamente.
Liderada pelo egresso de doutorado da Ohio State Yibo Dang, com a ajuda de Ted Allen, a equipe construiu o Transportation Network Optimizer, usando programação inteira inovadora e uma busca simbiótica de colônias gêmeas de formigas para combinar roteamento e terceirização de forma algorítmica.
O software resolve roteamento em larga escala e, desde a implementação, está economizando uma estimativa de US$ 98,6 milhões por ano e meio megatonelada de emissões de CO2, o que tornou a DHL e a Ohio State finalistas do Prêmio Franz Edelman de 2023 do INFORMS.
Decidir o que terceirizar dentro do modelo de rotas
Terceirização e roteamento são uma única decisão, não duas
Sinais de demanda futura decidem o que enviar a terceiros
A programação inteira trata tamanho, tipo de frota e licitação
Medido: US$ 98,6 milhões por ano e meio megatonelada de CO2
Em um negócio de rede, as maiores economias vêm de um programa inteiro que acopla terceirização, frota e roteamento, em vez de um otimizador de rotas que pressupõe a rede fixa.
O modelo foi publicado na tese de doutorado de Dang na Ohio State e tornou-se a base do planejamento de rede da DHL, enquanto a colaboração acadêmico-industrial mostrou como um projeto de doutorado pode se tornar software de produção que também reduz emissões.
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As fontes
- Ohio State-DHL team aims for top operations research prize Ohio State University, Integrated Systems Engineering · ise.osu.edu ·
- Franz Edelman Laureates: Class of 2023 INFORMS · moor.informs.org