Business Intelligence Logística & OTIF

Dashboard Logística | LogRapid

Monitoramento estratégico de performance logística com foco em OTIF, identificação de gargalos operacionais e comerciais, e métricas de eficiência de transporte.

Conclusão Estratégica Principal

O gargalo da eficiência logística reside na entrada comercial de pedidos (67.24%), não no transporte físico.

A análise de dados detalhada revelou que a maior parte dos atrasos e falhas de entrega ocorre por problemas administrativos como "Falta de Pedido" e "Pedido Incompleto" no momento da inserção no sistema. Isso indica que as tomadas de decisões devem priorizar a integração de sistemas e o alinhamento comercial, permitindo otimização financeira imediata sem necessidade de expansão física ou readequação de frotas.

OTIF Global verified
67.64%

Taxa consolidada de entregas perfeitas dentro do prazo e completas.

Erro Comercial store
67.24%

Percentual de ocorrências atribuídas diretamente ao fluxo de entrada de vendas.

Causa Raiz Top warning
Falta de Pedido

Representa 19.64% de todas as falhas registradas na cadeia.

Total On Time schedule
96.000+

Pedidos concluídos estritamente dentro das janelas acordadas.

Relatório Interativo

LogRapid - Painel Corporativo

lightbulb Logistics Intelligence & Insights

analytics

Gargalos na Operação

A maior parte das falhas de entrega (67.24%) é de origem Comercial, indicando que o problema começa antes da carga ser fisicamente expedida.

As causas "Falta de Pedido" e "Pedido Incompleto" somam mais de 35% das ocorrências, sugerindo falhas latentes na integração do faturamento.

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Tendência de Performance

O OTIF demonstrou uma recuperação sólida a partir de 2020, estabilizando em patamares próximos a 80% nos anos subsequentes.

A filial de Campinas concentra o maior volume de movimentação e, consequentemente, o maior número absoluto de ocorrências a serem mitigadas.

Diferenciais Estratégicos LogRapid

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Monitoramento OTIF

Visão em tempo real da aderência aos prazos de trânsito e integridade da carga.

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Rastreabilidade

Identificação precisa do responsável pela falha operacional ao longo de toda a cadeia de suprimentos.

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Gestão de Filiais

Comparativos estruturados de performance e gargalos entre diferentes hubs logísticos.

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Análise de Causa Raiz

Mapeamento granular dos motivos de devolução, recusa e atraso de faturamento.

Plano de Ação Sugerido

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Integração Comercial-Logística

Implementar validação automática de pedidos no ERP para reduzir em 50% as ocorrências de 'Falta de Pedido'.

PRIORIDADE: CRÍTICA
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Otimização de Carregamento

Ajustar processos de conferência na filial Campinas para mitigar erros de 'Mercadoria Errada' e 'Preço Errado'.

PRIORIDADE: ALTA

Metas para o Próximo Trimestre

85%
Meta de OTIF

Aumento de 17.3% em relação ao patamar operacional atual.

-30%
Redução de Falhas Comerciais

Foco no controle de qualidade e integridade na entrada de dados.

98%
Acuracidade de In Full

Garantia absoluta de integridade física dos pedidos expedidos.

Git Journey

Linha do Tempo de Desenvolvimento

A crônica de engenharia e modelagem dimensional que transformou dados transacionais brutos em inteligência corporativa.

main commit c10fa89 • Maio 2026

Arquitetura de Dados & Modelagem Dimensional

Definição do modelo de dados estrutural para o BI. Mapeamento de entidades operacionais e estruturação de um schema estrela (*Star Schema*) otimizado para agregações de performance.

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Metodologia: Implementação do framework dimensional de Ralph Kimball. Criação de tabelas Dimensão (dCalendario, dFiliais, dOcorrencias, dClientes) conectadas diretamente à tabela Fato fEntregas para maximizar a performance e flexibilidade de filtragem.
Desafio Superado: Duplicidade no cálculo de fretes causadas por lançamentos múltiplos de ocorrências no mesmo pedido.
Solução Aplicada: Criação de chaves substitutas (*Surrogate Keys*) combinadas e tabela de ponte para separar custos financeiros de status operacionais de entrega.
feature/etl-pipeline commit d3b2e77 • Maio 2026

Higienização e Pipeline de ETL (Python & SQL)

Processamento e tratamento de dados brutos originados do ERP da companhia. Limpeza de anomalias, tratamento de nulos e modelagem temporal do ciclo operacional.

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Metodologia: Scripts automatizados em Python (Pandas e SQLAlchemy) para extrair os dados transacionais de frete e realizar saneamento no banco de staging.
Desafio Superado: Data de recebimento de mercadoria registrada como anterior à data de saída em cerca de 4.2% das remessas, gerando tempos de trânsito (*Lead Time*) negativos.
Solução Aplicada: Desenvolvimento de filtros de integridade referencial com validação baseada em data de faturamento e logs de auditoria dos rastreadores GPS de carga.
feature/analytics-powerbi commit f5a11c2 • Maio 2026

Medidas de Inteligência Logística (DAX)

Criação dos cálculos avançados do painel. Desenvolvimento das métricas de OTIF%, percentual de responsabilidade de falhas por setor e otimização das relações relacionais.

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Metodologia: Construção de medidas em linguagem DAX aplicando funções matriciais complexas (CALCULATE, SUMMARIZE, DIVIDE) para segmentação dinâmica de causas raiz.
Desafio Superado: A fórmula de OTIF exigia calcular condicionalmente itens entregues no prazo E com quantidade 100% correta, o que gerava lentidão extrema (*query memory leaks*) em filtros temporais longos de 12 meses.
Solução Aplicada: Reformulação da query em DAX utilizando variáveis de escopo local (VAR) e agregação em nível de chave pré-calculada, reduzindo o tempo de renderização do painel em 84%.
main commit a7b9e5d • Maio 2026

Deploy, RLS & Governança

Publicação no Power BI Service, implementação de segurança RLS baseada nos papéis gerenciais e automação do pipeline de atualização.

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Metodologia: Configuração de papéis de segurança em nível de linha (RLS - *Row-Level Security*) vinculando os e-mails corporativos dos gerentes às suas respectivas filiais regionais na tabela dimensão.
Desafio Superado: Atraso sistemático na sincronização diária de dados devido à concorrência de queries pesadas no banco de produção.
Solução Aplicada: Configuração de atualizações incrementais agendadas no Power BI Service combinada com um Gateway de dados configurado para horários de menor tráfego (madrugadas e almoço).