Um grande hotel de luxo em Singapura operava o serviço de limusines 24 horas por dia, com média de cerca de 9.000 viagens por mês. Para proteger o atendimento aos hóspedes durante eventos e feriados, os planejadores mantinham veículos terceirizados de reserva, um hábito que gerava milhões de dólares em custos extras anuais.
A resposta inteligente não foi uma grande plataforma de transporte. O projeto combinou análise preditiva, otimização em planilhas e automação robótica de processos para que os planejadores pudessem decidir quantas limusines próprias e terceirizadas eram necessárias para cada hora do dia.
Esse enquadramento mudou a pergunta gerencial de "quanta capacidade ociosa parece segura?" para "quais horas realmente precisam de veículos de reserva?". O sistema preservou a qualidade do serviço enquanto reduzia a margem dispendiosa que vinha sendo distribuída de forma ampla demais.
O caso é um lembrete útil de que a pesquisa operacional muitas vezes vence ao ajustar a ferramenta ao operador. A solução usou ferramentas amplamente disponíveis, o que facilitou que planejadores e controladores continuassem a usá-la após o projeto de pesquisa.
Planejar a capacidade de reserva por hora, não por medo
O planejamento horário de capacidade correspondeu melhor à forma real da demanda do que as médias diárias.
A otimização em planilhas manteve o modelo próximo do fluxo de trabalho existente dos planejadores.
A RPA reduziu o trabalho administrativo que, de outra forma, impede que pequenas ferramentas de otimização se tornem rotina.
Quando os picos de demanda assustam, quantifique o pico hora a hora; um otimizador modesto pode substituir a capacidade de backup generalizada sem reduzir o nível de serviço.
O caso publicado relata economias de até S$ 3,2 milhões por ano, ao mesmo tempo que melhora o nível de serviço. A abordagem foi apresentada no INFORMS Journal on Applied Analytics como um caso prático de planejamento de capacidade na hotelaria.
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As fontes
- Limousine Service Management: Capacity Planning with Predictive Analytics and Optimization IDEAS/RePEc · ideas.repec.org
- Limousine Service Management: Capacity Planning with Predictive Analytics and Optimization INFORMS Journal on Applied Analytics · pubsonline.informs.org ·