Atualmente, tornou-se notório o crescimento vertiginoso do comércio eletrônico (e-commerce) e, com isso, as empresas desse setor têm lidado com o surgimento de grandes desafios de planejamento de suas atividades. Apesar de vários estudos analisarem custos de transporte de mercadorias e entrega de pedidos, poucos abordam as múltiplas camadas presentes na distribuição logística da empresa da América Latina que se baseia esse estudo. Neste trabalho, buscou-se estudar o problema de planejamento de entrega de pedidos para um conjunto de localidades inspirado em uma empresa de comércio eletrônico. O objetivo central é a redução dos custos de transporte e de envio dos pedidos. Para isso, dois modelos matemáticos (entrega direta e roteamento) foram desenvolvidos com o intuito de representar o problema, sendo posteriormente avaliados com a utilização de um solver comercial de otimização. Para uma solução mais eficiente do problema, foi desenvolvida uma MIP-Heurística (Proximity Search). Os resultados obtidos mostraram que o roteamento das entregas permite redução de custo, que foi de cerca de 82% para algumas das instâncias avaliadas, em comparação ao modelo de entrega direta. A MIP-Heurística atingiu 22% de redução na solução em comparação com à solução obtida pelo solver limitado em uma hora. Desta forma, é esperado que a integração do middle-mile e last-mile delivery possibilite melhores resultados na cadeia logística do e-commerce, com entregas rápidas e redução de custos no last-mile delivery. Esses ganhos contribuem com avanços na literatura relacionada.

Nowadays, the frenetic growth of e-commerce is a well-known fact, and consequently, many companies have faced complex fulfillment challenges. Although many studies analyze shipping cost and order delivery, only a few works address the multi-echelon present in the logistics distribution of the Latin American company on which this study is based. In this work, we investigate a delivery planning problem of localities based on an e-commerce company. The main objective is to reduce transportation and delivery costs. For such, we formulated and evaluated two mathematical models (direct delivery and vehicle routing) using commercial optimization solvers. Then, a MIP-Heuristic (Proximity Search) method was developed to solve the problem more efficiently. The results show a reduction in transportation costs when routing deliveries, 82% for some instances compared to the direct delivery model. The MIP-Heuristic results showed a reduction of 22% when compared to the solver solution obtained within the one-hour time limit. Hence, the integration of middle-mile and last-mile delivery is expected to provide more efficient solutions on the e-commerce logistic supply chain, by achieving fast last-mile delivery and reducing shipping costs, and therefore contributing to the literature.