Nota técnica
Nota
produto
Shift Optimization Engine: performance e gargalos por turno
Identificar qual turno degrada SLA, concentra falhas e exige alocação diferente — com alertas e recomendações acionáveis.
7 min de leitura alta planejamento
Stack: Python Séries temporais Parquet Orquestração (Airflow)
Visão geral
Sistema analítico focado em turno (ou janela horária operacional) como unidade de diagnóstico. Responde: qual turno está puxando o indicador para baixo, onde está o gargalo e o que mudar primeiro (pessoas, capidade, cutoff de pedidos).
Problema real
Gestores costumam ver média da loja. Na prática:
- o problema concentra-se no jantar ou na troca de turno;
- um turno com substaff destrói SLA sem aparecer no KPI diário agregado;
- não há ranking explícito turno × loja com mesma metodologia.
Proposta
- Classificação de turno no pipeline (derivada de
dim_date/timestamp local da loja). - Métricas por
(loja, turno, dia/semana): SLA, fila implícita, taxa de flags de auditoria, tempo médio por etapa. - Ranking de turnos problemáticos na rede e dentro da loja.
- Alertas: regra simples (ex.: 3 dias consecutivos acima do percentil 90 de atraso).
- Recomendações (v1 heurísticas): “aumentar capidade preparo no turno X” com base em padrão de fila e violações de sequência de eventos.
Diferencial
Conversa diretamente com vivência em operação de alta escala: o dado precisa refletir janela em que a operação acontece, não só o dia civil.
Dados
- Entrada: eventos já modelados no case delivery + dimensão de turno.
- Opcional: calendário de exceções (feriado, promo) para não confundir pico estrutural com falha.
Arquitetura (MVP)
- Agregações incrementais em Parquet ou tabela SQL.
- Job diário comparando turno atual com baseline de 4 semanas.
- Canal de alerta: e-mail, Slack ou página “Turnos em atenção” no Streamlit.
Evoluções
- Modelo preditivo de demanda por turno para sugerir escala.
- Simulação: “e se fechássemos 30 min mais cedo?” (requer dados de perda de receita).
Riscos
- Definição de turno incorreta por timezone — alinhar ao fuso da loja.
- Privacidade se cruzar turno com pessoas identificáveis — agregar sempre que possível.
Próximo passo
Especificar matriz loja_id × hour_bucket → turno_label e uma única métrica-piloto (ex.: % SLA) por turno.