Uma empresa de mobilidade urbana, que atua em infraestrutura logística opera uma rede capilarizada que serve a stakeholders de diferentes portes. Além disso, gera uma receita expressiva através de um modelo operacional de alta escala.
Em um mercado cada vez mais competitivo e sob pressão de margens, a companhia enfrentava desafios estruturais relacionados à eficiência operacional e ao controle de custos. A necessidade de otimizar a malha logística em um cenário de volatilidade econômica tornou urgente a adoção de uma abordagem rigorosa e orientada por dados.
Era necessário ampliar a visibilidade sobre a operação, diagnosticar as margens reais e estabelecer decisões estruturais baseadas em análise, e não em intuição.
Operação enfrentava desafios que impactavam decisões diretamente
A operação enfrentava três deficiências críticas que impediam decisões estruturais. Havia falta de rastreabilidade completa de envios ao longo da cadeia logística, dificultando a avaliação real da performance de cada rota e operação.
O sistema de rateio de custos era genérico e não refletia a real contribuição de cada centro operacional, resultando em cálculos imprecisos de margens e dificuldade em visualizar a lucratividade granular por rota, origem, destino ou tipo de operação.
Por fim, havia escassez de dados e documentação dos sistemas, com pressão por redução de custo em todas as esferas.
A transformação abrangeu duas frentes complementares: Malha Logística e Gestão e Tecnologia. Na otimização da malha logística, a solução de Data Science & Inteligência Artificial atuou a partir de um diagnóstico preciso das margens com variações por origem, destino, rota e cliente, e análise granular de eficiência operacional por tipo de estrutura. Com base nesses dados, foi sugerido um roadmap de otimização da malha logística.
Na frente de Gestão e Tecnologia, através da solução de Operações de TI Eficientes, foi elaborado um plano de atuação de 120 dias para a transformação, que incluiu a revisão do inventário de ativos, de contratos de tecnologia e licenças, eliminação e revisão de softwares subutilizados, e um trabalho estruturado de FinOps gerando ganhos significativos junto aos provedores de infraestrutura e serviços em Cloud.
Transformação gerou milhões em economia anualizada para a empresa
A transformação integrada gerou resultados expressivos nas duas frentes. Na malha logística, a otimização alcançou aproximadamente R$ 50 milhões em economia acumulada ao consolidar bases, descontinuar localidades com prejuízo, revisar rotas e redirecionar estruturas.
Na frente de Gestão e Tecnologia, a economia foi ainda mais significativa, com redução de aproximadamente 33%, equivalente a R$ 68 milhões ao ano, por meio das otimizações e do trabalho estruturado de FinOps. A economia em tecnologia alcançou 26% de redução em contratos de software, armazenamento e infraestrutura cloud, gerando um ROI aproximado de 40 vezes para essa frente.
Nas duas frentes, o case mostra como a sinergia entre gestão e tecnologia aumentou a profundidade das análises necessárias para compreender o cenário do negócio e elaborar um plano de ação, além de gerar resultados financeiros significativos.
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