Inteligência de decisão para a logística de GLP, do granel ao last-mile. Uma solução MATH de ponta a ponta: interpreta, simula, recomenda, explica e aprende.
O Agente de Decisão Logística MATH interpreta, simula, recomenda, explica e aprende, do contexto operacional ao aprendizado contínuo.
Estrutura pedidos, frota, janelas, zonas e regras em um modelo de decisão.
Aciona o Motor de Decisão MATH e gera rotas candidatas comparáveis.
Escolhe a melhor rota equilibrando custo, SLA, frota, risco e prioridade.
Mostra o porquê da decisão, com impacto e trade-offs em linguagem operacional.
Ajustes do despachante e resultados reais calibram pesos, regras e sugestões.
A proposta para a Copa Energia não nasce como uma automação isolada. Ela parte do ecossistema MATH: MATH AI Platform, MATH AI Flow, integração com sistemas, motor de decisão próprio, governança enterprise e capacidade de entrega para MVP, piloto e escala.
Uma alteração de rota nunca é um evento isolado: ela dispara efeito em cadeia sobre custos, prazos, frota e cliente. E decidir bem exige considerar clientes, vias, veículos e a operação em tempo real. É exatamente esse o enquadramento do desafio, e é exatamente a ele que a solução responde.
O enquadramento do desafio Copa Energia, respondido pela solução MATH
Um otimizador tradicional entrega a rota matematicamente mais curta. Mas não interpreta o contexto real, não explica a escolha, não aprende com o despachante e trata restrição regulatória como parâmetro. A MATH preserva a otimização como componente essencial e constrói, em torno dela, a camada de inteligência que decide.
| Dimensão | Otimização isolada | Solução MATH |
|---|---|---|
| Entrada do problema | Modelo pronto e parâmetros fixos | Interpretação de pedidos, frota, janelas, zonas, prioridades, exceções, histórico e KPIs |
| Critério de decisão | Função de custo definida previamente | Equilíbrio entre custo, SLA, ocupação, risco, prioridade, experiência e conformidade |
| Explicabilidade | Resultado matemático, sem narrativa | Recomendação com justificativa, trade-offs e alternativas consideradas |
| Replanejamento | Reotimização ampla ou ajuste manual | Replanejamento orientado por impacto, focado nas rotas afetadas |
| Aprendizado | Ajustes humanos ficam fora do ciclo | Ajustes do despachante e resultados reais calibram a decisão |
Uma solução MATH de ponta a ponta, construída sobre a MATH AI Platform e o MATH AI Flow, com o Motor de Decisão e Otimização MATH no núcleo. A arquitetura permanece aberta para, quando fizer sentido, integrar um motor da própria Copa ou uma pesquisa co-desenvolvida com o MIT, via API ou MCP.
Arquitetura da solução: Motor de Decisão MATH no núcleo, integração externa apenas opcional
Núcleo próprio de decisão e otimização: simula cenários, gera rotas candidatas e trata restrições obrigatórias como invioláveis.
Eventos, aprovações, exceções, replanejamento e integração com TMS, ERP e sistemas de frota, com rastreabilidade completa.
O despachante aprova, ajusta ou bloqueia decisões críticas, por nível de criticidade, e cada intervenção alimenta o aprendizado.
Separação clara entre interpretar, simular, decidir, explicar e aprender. Cada agente tem responsabilidade única, entradas e saídas definidas e lógica de decisão explícita. Toque em cada um para ver o detalhe.
Cada recomendação vem com o porquê, em linguagem operacional, ancorada em logs e observabilidade. É o que sustenta a adoção pelo despachante e a auditoria.
Ajustes do despachante e resultados reais de entrega calibram pesos, regras e recomendações a cada ciclo da operação.
Um evento dispara o fluxo: fechamento de carteira, pedido urgente, alteração de janela, veículo indisponível ou restrição de circulação. O agente interpreta, simula no Motor de Decisão MATH, recomenda com explicação, o despachante decide e o resultado alimenta o aprendizado.
Fluxo operacional de decisão, com explicabilidade, humano no fluxo e aprendizado
A explicação responde ao que o despachante precisa saber: o que mudou, qual ação é recomendada, por quê, quais alternativas foram consideradas, qual o impacto e qual risco permanece.
“A rota B foi recomendada porque preserva a janela de entrega de dois clientes prioritários, mantém a ocupação do veículo acima do limite mínimo e reduz o risco de atraso em relação à rota A. O custo estimado é 4% maior, mas evita reprogramação de entrega e reduz impacto no nível de serviço.”
Granel e envasado, do planejamento da carteira à exceção intradia. Em todas, a mesma lógica: interpretar, simular, recomendar com justificativa e manter o despachante no controle.
Consolida pedidos, janelas e frota, simula alternativas e recomenda o plano com os trade-offs explicados.
Avalia impacto em janelas e ocupação, estima custo incremental e recomenda inserir, postergar ou realocar.
Identifica pedidos afetados, simula a redistribuição e prioriza entregas críticas.
Consulta as regras, bloqueia alternativas inválidas e recomenda replanejamento conforme.
Ajusta pesos de decisão, preserva o nível de serviço e explica o trade-off assumido.
Atua somente sobre as rotas afetadas, sem reprocessar toda a operação.
Validação progressiva junto aos especialistas da Copa Energia, com valor demonstrável a cada etapa e critérios de aceite definidos desde o desenho.
Quilômetros por entrega, custo por rota, ocupação de veículo e tempo total de rota.
Entregas dentro da janela, atraso projetado, prioridade atendida e reprogramações.
Aprovações sem ajuste, ajustes por despachante e justificativas aceitas pela operação.
A MATH é uma empresa brasileira de inteligência artificial com atuação na América Latina, dedicada a levar produtos de IA governados para operações críticas de clientes enterprise, entre eles a Ford. A MATH AI Platform e o MATH AI Flow estão em produção sustentando agentes e automações com guardrails, observabilidade e controle de custos.
430 terabytes de dados de produção auditados e reorganizados: 96% de redução de custo, R$ 501 mil economizados por ano.
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Arquitetura, definição dos agentes, motor de decisão, jornadas de uso, dados e integrações, plano 30/60/90, indicadores, governança para carga perigosa e riscos com mitigação. Tudo o que esta página resume, em profundidade.
