Rangel Logistics adota solução de big data para orientar negociações internacionais

A companhia portuguesa Rangel Logistics Solutions passou a utilizar uma solução de big data que tem como objetivo proporcionar uma posição privilegiada nas negociações internacionais de produtos agrícolas por meio da coleta e da interpretação de dados de diferentes fontes.

Segundo Enrique Garcia, diretor de Desenvolvimento de Negócios da Rangel, a utilização da aplicação é muito importante, sobretudo no comércio de perecíveis. “Com frutas, verduras e legumes, basta uma pequena interferência na logística ou uma falha na informação para que o operador passe do lucro para o prejuízo. A maioria ainda compra e vende às cegas, sem saberem o estado dos mercados, os valores de referência, o grau de saturação. Às vezes, os operadores descobrem necessidades, despacham demasiados contêineres e quando se dão conta, o mercado está desregulado”, analisa o executivo.

O sistema é capaz de prever momentos de saturação do mercado para produtos como mamão, manga, laranja, gengibre, cebola, sisal, feijão, soja, milho e outros, com base no monitoramento dos embarques a caminho de uma determinada região e da demanda histórica do local para o alimento em questão. Dessa forma, os operadores de comércio exterior podem conduzir negociações sem ultrapassar o chamado ponto de concorrência perfeita, a partir do qual a oferta acima da capacidade do mercado passa a deprimir o preço.

Garcia explica que, a partir desses dados, a solução faz previsões de venda que ajudam a decidir quando comprar, fechar câmbio, que prazo pedir, se deve pagar à vista, negociar valores em função do câmbio, ceder ou insistir no preço. “Os clientes valorizam essa informação, pois para além do impacto significativo na otimização de recursos, permite um melhor planejamento do processo de importação ou exportação e reduz custos desnecessários, o que muitas vezes é o fator decisivo na escolha do operador logístico”.

As estimativas são apresentadas em segmentações geográficas por países, estados ou províncias, considerando o tempo de prateleira de cada item, o câmbio, eventuais isenções tarifárias e sobretaxas. Os dados brutos essenciais vêm de fontes como manifestos de cargas, cadastros de consignatários, estatísticas de comércio exterior, cotações disponíveis e previsões de safras. São dados públicos, mas nem sempre acessíveis.

Em abril, ainda na implantação, a ferramenta enfrentou seu primeiro teste. O sistema previu um pico de escassez de contêineres frios por conta da dispersão do equipamento globalmente, que multiplicou por cinco vezes o frete frigorificado entre Europa e Brasil e fez dobrar o preço de frutas brasileiras na Espanha, comprimindo as margens dos exportadores.

Os clientes da Rangel foram alertados sobre as previsões, que se confirmaram, e puderam se reorganizar. A empresa também reservou os contêineres que encontrou na Europa, transportou neles carga seca com refrigeração desligada até o Brasil e fez acordos com empresas de navegação para poder utilizá-los com frutas na volta.