São Paulo — InkDesign News — Um novo sistema de planejamento orçamentário usando machine learning está sendo implementado no setor logístico, visando otimizar a alocação de recursos e maximizar o retorno sobre investimento (ROI).
Arquitetura de modelo
O sistema utiliza um microserviço em FastAPI, que integra um agente AI desenvolvido com a biblioteca PuLP para resolver problemas de otimização linear. O modelo é alimentado por dados de CAPEX (capital expenditure) provenientes de diversas operações logísticas.
O sistema permite que diretores enviem pedidos via email, especificando suas necessidades orçamentárias e diretrizes de sustentabilidade. Com isso, o agente processa as requisições e gera um portfólio otimizado de projetos automaticamente.
Treinamento e otimização
O modelo de otimização é projetado para maximizar o ROI enquanto respeita restrições orçamentárias de três anos. Inclui variáveis de decisão binária para indicar quais projetos devem receber alocação financeira. Geralmente, a performance é mantida em paridade com as expectativas ao longo de múltiplos ciclos de treinamento, utilizando dados históricos para calibrar os parâmetros do modelo.
“Estamos buscando aprimorar a capacidade de nossa equipe de tomar decisões orçamentárias, facilitando a análise e simplificando o processo com machine learning.” (“We are looking to enhance our team’s ability to make budgetary decisions, facilitating analysis and streamlining the process with machine learning.”) — João Silva, VP de Logística, LogiGreen.
Resultados e métricas
A implementação inicial do modelo resultou em uma alocação orçamentária de aproximadamente 4,5 milhões de euros, resultando em um ROI esperado de 715 mil euros. A análise detalhada do portfólio revelou que 21 projetos eram de natureza sustentável, representando um forte alinhamento com as diretrizes corporativas.
“Com este sistema, conseguimos alocar 20% de nosso orçamento total para projetos sustentáveis, uma exigência direta de nossos executivos.” (“With this system, we were able to allocate 20% of our total budget to sustainability projects, a direct requirement from our executives.”) — Maria Costa, Diretora de Sustentabilidade, LogiGreen.
O próximo passo envolve a integração desse modelo com outras ferramentas analíticas, expandindo suas aplicações em áreas como gerenciamento de estoque e otimização de cadeias de suprimento.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
