Case Bunge

Machine Learning Preditivo: Otimização Logística na Bunge

Como a Zallpy ajudou a gigante do agronegócio a elevar a precisão de previsão de frete e garantir maior assertividade no planejamento orçamentário

A necessidade de Escala no Agronegócio

No complexo cenário do agronegócio brasileiro, a volatilidade das rotas críticas impõe barreiras severas que os modelos tradicionais de precificação já não conseguem solucionar.

Para manter a sustentabilidade da operação logística, tornou-se imperativo superar a imprevisibilidade de custos por meio de soluções tecnológicas capazes de processar cenários dinâmicos, incorporar múltiplas variáveis e decifrar relações não lineares.

Como líder global no agronegócio e no processamento de grãos, a Bunge movimenta volumes monumentais de commodities por meio de uma cadeia de suprimentos massiva e capilarizada no território brasileiro. Diante desse ecossistema de proporções gigantescas, qualquer desvio milimétrico no planejamento de fretes gera impactos financeiros expressivos, tornando a integração de Machine Learning o motor indispensável para sustentar a eficiência operacional da companhia.

A Arquitetura da Transformação

Estruturando a engenharia de dados e o ecossistema tecnológico para impulsionar a inteligência preditiva em larga escala na Bunge.

Governança e Integração de Dados

Unificação de fontes internas e datasets públicos com monitoramento contínuo.

Inteligência Preditiva

Evolução para algoritmos refinados que capturam relações complexas de custos.

Automação de Pipelines (MLOps)

Operacionalização via Google Cloud e MLflow para garantir rastreabilidade e confiabilidade.

O Desafio Logístico: Navegando na Complexidade e na Alta Volatilidade do Frete em Escala Continental

Em operações de grande porte, a margem para erros de planejamento é praticamente inexistente. Para a Bunge, o principal obstáculo estratégico residia na dependência de métodos legados de previsão de frete, que falhavam ao tentar antecipar as oscilações abruptas de custos em rotas complexas de escoamento de safras.

A ausência de visibilidade preditiva avançada criava vulnerabilidades financeiras e engessava a tomada de decisão executiva diante de cenários externos voláteis. O desafio crítico consistia em modernizar a arquitetura analítica para transformar dados dispersos em previsões assertivas, garantindo estabilidade orçamentária e blindando a rentabilidade da cadeia logística global da companhia contra surpresas de mercado.

Pilares de Atuação Estratégica

Transformando incertezas em vantagem competitiva.

Desenvolvimento de modelos estatísticos e algorítmicos avançados para antecipar tendências de custos de frete e volatilidade de rotas logísticas em larga escala.

Resultados

Precisão Operacional Substituição de modelos tradicionais por uma solução robusta, garantindo maior assertividade no planejamento orçamentário e controle de custos.

Eficiência de Pipeline Automação do ciclo de vida dos dados, eliminando gargalos manuais e minimizando a margem de erro.

Decisão Baseada em Dados Capacidade de rodar simulações estratégicas para definir táticas de precificação e logística de forma informada.