ILOS utiliza Advanced Analytics para projetar demanda de 30 anos para grande empresa de transporte urbano
Realizamos um projeto de Advanced Analytics para uma empresa de transporte urbano de passageiros de uma grande capital no Brasil
Além de precisar definir uma previsão de demanda por transporte público de longo prazo para apoiar as decisões de investimentos, a empresa precisava lidar com as incertezas do período pós pandemia com relação ao processo de retomada, retorno aos escritórios e demanda por transporte urbano
Para isso, treinamos e testamos 9 modelos de previsão estatística distintos, entregando ferramentas que permitiriam a incorporação de variáveis exógenas como dados de segurança pública, de saúde e socioeconômicos.
Além disso, foi proposta uma revisão do processo de planejamento, adequando as visões estratégicas, táticas e operacionais para os fóruns e decisões pertinentes
Com a entrega da ferramenta e restruturação dos processos, foi possível melhorar a acuracidade dos modelos de previsão e aprimorar os processos de planejamento, permitindo uma maior rapidez e eficiência na tomada de decisão.
Com uma equipe especializada em consultoria e projetos de previsão utilizando Advanced Analytics e planejamento de demanda, o ILOS pode ajudar sua empresa a melhorar a acuracidade do seu planejamento, reduzindo custos e aumentando o nível de serviço
Tipo de projeto
- Planejamento da Demanda e S&OP
Segmento
- Serviços logísticos
Projeção de demanda de 30 anos para uma empresa de transporte urbano de passageiros
Desafio
Empresa de transporte urbano de uma grande capital brasileira precisava realizar uma previsão de demanda de longo prazo para definições estratégicas de investimentos, porém enfrentava dificuldades para realizar tais estimativas no período pós pandemia
Solução ILOS
Redesenho do processo de planejamento de demanda e desenvolvimento de algoritmo para projeção de demanda de passageiros no curto e longo prazos, com granularidade diária e sazonal.
Resultados
- MAPE 47% menor que o modelo utilizado anteriormente
- Entrega de ferramentas para avaliação e seleção de modelos de previsão adequados
