ambev assd

O que é isso?

Este projeto é o resultado da ultima fase do hackathon ABI Academy Hack, realizado pela Ambev no ano de 2021

O ambev ASSD é um algoritmo de distribuição de estoques que busca equilibrar os SKUs dos depósitos da Ambev sejam eles dos centros de distribuição (CDD) ou das fábricas. O ASSD é consciente da natureza não linear das vendas dos produtos Ambev, que pode variar de acordo com cenarios, como por exemplo: um maior calor em determinada região, feriados regionais, ou simplesmente um desequilibrio em um CDD causado por grandes demandas de grandes supermercados ou revendedores.

O algoritmo implementa um mecanismo de otimização baseado em prioridades, no qual prioriza os depósitos com menor nível de estoque desejado atingido, que pode variar com a demanda prevista esperada.

Objetivos

• Garantir a disponibilidade dos SKUS em todos os estoques
• Evitar vencimento de produtos, distribuindo possíveis excessos
• Reduzir custos de transporte, escolhendo fornecedores mais próximos
• Rebalancear os estoques dos depósitos de acordo com seu estado atual: em excesso, em falta ou normal.

Otimização

A otimização é feita em dois níveis:

1. A nível de distribuição, onde as produções das fábricas são distribuidas entre os CDDs buscando otimizar as métricas de interesse
2. A nível de depósito, onde se busca equilibrar os depósitos de acordo com a necessidade, quando um depósito fica desequilibrado, seja por:

   • uma alta demanda, por exemplo, devido a grandes carradas feita por uma grande rede de supermercados;

   • ou quando um CDD não vende um SKU como esperava e fica com estoque excedente.

Link da Apresentação do Projeto

Arquitetura

• Distance Calculator: módulo responsável por consultar a API do googlemaps e calcular as distâncias entre as fábricas e os CDDs listados no arquivo de entrada data.csv. O resultado é uma tabela com informações contendo o código de origem/destino bem como suas latitudes e longitudes e a distrancia saindo da origem para o destino. Note de d(CDD1, CDD3) não necessáriamente é igual a d(CDD3, CDD1), ja que a API do googlemaps calcula a distancia real, considerando estradas e possíveis problemas no caminho.
• CSV Handler: é o responsável por ler o dataset da pasta input e por salvar o resultado final em results
• Distributor: distribui a produção Available to Deploy para os CDDs, usando o algoritmo de distribuição de estoques baseado em prioridades ASSD
• Rebalancer: rebalanceia os estoques, considerando o seu nível de estoque atual e o nível de estoque desejado. Caso tenha excedente, distribui os SKUs para CDDs que mais precisam e que possua um custo de transporte menor, a fim de otimizálo.

Pré requisitos

• python3
• openpyxl
• pandas
• googlemaps

para instalar basta executar:

pip install [deendency]

Como executar?

1° Insira o dataset no diretório input

Essa base de dados inclui dois arquivos principais:

data.csv

Supply Site Code	SKU	Location Code	Average demand (Hl)	Location Type	MinDOC (Hl)	Reorder Point (Hl)	MaxDOC (Hl)	Closing Stock	Available to Deploy

localization.csv

Instalation Code	Latitude	Longitude

distances.csv

originCode	originLatitude	originLongitude	destinyCode	destinyLatitude	destinyLongitude	distance

Essa tabela pode ser inserida diretamente no diretório ou gerada execurando o script distancecalculator.py

2° Execute o código principal

python3 main.py 

3° Os resultados estarão em results

Serão dois arquivos: distribution-result.csv e rebalance-result.csv, que contém as seguintes colunas:

Supply Site Code	SKU	Location Code	Average demand (Hl)	Location Type	MinDOC (Hl)	Reorder Point (Hl)	MaxDOC (Hl)	Old Closing Stock	New Closing Stock	Available to Deploy

Old Closing Stock : quantidade do SKU no depósito Location Code antes da execução do algoritmo

New Closing Stock : quantidade do SKU no depósito Location Code depois da execução do algoritmo

Limitações

O algoritmo assume que recebe da entrada, na coluna Average demand (Hl) uma demanda atualizada que leve em consideração o que já foi consumido nos ultimos dias e que considere possíveis feriados e altas temperaturas nos próximos dias. Por questões de limitações de tempo, o módulo responsável por esse serviço não foi implementado, então assumimos que esse dado que é passado na tabela data.csv é confiável.

Esse módulo poderia ser implementando usando o algoritmo fb prophet, que usa séries temporais e que poderia ajudar na previsão a curto prazo.

obs: não seria papel do cliente passar essas informações, a ideia é que seria outro módulo.

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