No mercado de home appliance, a redução de custos e a eficiência operacional são cruciais. Nesse cenário, a capacidade analítica torna-se fundamental para tomadas de decisão ágeis e embasadas em dados precisos, garantindo a competitividade das empresas.
Nesse contexto, no processo de S&OE, enfrentamos o desafio de extrair informações sobre a demanda prevista, considerando o curto e médio prazo, por meio do ERP da empresa (SAP). Esses dados de demanda são cruzados com informações cruciais do planejamento de produção, como turnos, gargalos e estoque por família de produtos. No entanto, essa atividade era realizada manualmente, utilizando o Excel para realizar o cruzamento das informações. Infelizmente, isso resultava em uma visão fragmentada em várias planilhas do Excel, causando problemas de desempenho devido ao volume de dados.
Os principais desafios identificados foram: a carga excessiva de trabalho manual, a falta de uma visão analítica integrada do processo, a análise limitada apenas às famílias de produtos em vez do nível SKU e o baixo entendimento dos principais gargalos operacionais.
Dessa forma, foi necessário pensar em uma solução analítica que reduzisse a carga manual de trabalho, automatizando o processo de coleta de dados. Além disso, foi essencial criar uma visão analítica mais abrangente, considerando não apenas as famílias de produtos, mas também os SKUs individuais e centralizando a análise de gargalos, estoque e demanda, melhorando a modulação operacional.
Foram realizadas atividades para mapear os processos de inovação e utilizar metodologias e rituais adequados. Um componente fundamental foi a utilização de um Data Lake House, já existente na Nidec-GA, que possibilitou o acesso e a análise de informações de forma mais ágil e integrada.
Para orientar o desenvolvimento do projeto, foi adotada a metodologia CRISP-DM. Essa metodologia estabelece um processo estruturado e interativo, dividido em seis fases: compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação. Cada fase envolve atividades específicas, como a identificação das necessidades de negócio, a coleta e preparação dos dados, a criação e validação de modelos, e a implementação das soluções.
Além disso, foram estabelecidos rituais de acompanhamento e revisão do projeto, como reuniões periódicas de avaliação e ajustes. Esses rituais permitem acompanhar o progresso, identificar desafios e tomar decisões estratégicas para garantir o sucesso da iniciativa.
Em resumo, a concepção e execução da ideia envolveram o mapeamento dos processos de inovação, a adoção da metodologia CRISP-DM para orientar o desenvolvimento e a utilização do Data Lake House para centralizar e integrar os dados. Os rituais estabelecidos permitiram um acompanhamento contínuo do projeto, garantindo sua efetividade e maximizando os resultados obtidos.
Um dos principais desafios para esse tipo de projeto é a falta de expertise técnica e de recursos adequados para lidar com estruturas de Data Lake e análise de dados, pois requerem conhecimentos avançados em áreas como ciência de dados, engenharia e storytelling de dados. Nesse sentido, ter um parceiro estratégico, no caso a Dojo Smart Ways, se tornou fundamental.
Além dos desafios inerentes aos projetos de dados, como o entendimento dos dados, a qualidade dos mesmos e a integração, um dos obstáculos encontrados foi a negação inicial de novas abordagens pelos usuários de negócio. A falta de alfabetização, ou seja, a capacidade de compreender e interpretar dados, pode levar os usuários de negócio a resistir ou negar a implementação de projetos de dados. Para superar esse desafio, a Dojo Smart Ways executou um programa de Data Literacy capacitando os usuários de negócio para que possam entender e usar os dados de forma eficiente. O objetivo foi fornecer-lhes as habilidades e o conhecimento necessários para interpretar e tomar decisões com base em dados, além de mostrar o valor agregado que esses projetos podem trazer para suas áreas.
Por fim, essa iniciativa foi fundamental no movimento de criar uma cultura organizacional que valorize e promova a importância dos dados como um ativo estratégico. Isso envolve compartilhar histórias de sucesso, destacar os benefícios alcançados por meio da análise de dados e reconhecer as contribuições dos usuários de negócio nesse processo.
Inicialmente, o projeto trouxe a automatização de todo o processo de consolidação dos dados que envolvem diferentes áreas do ciclo de S&OE, considerando não apenas as famílias de produtos, mas também os SKUs individuais, centralizando a análise de gargalos, estoque e demanda, e melhorando a modulação operacional.
Esse processo automatizado trouxe uma melhoria na eficiência operacional de 40% com o aumento da capacidade de análise em um nível de granularidade que permite cruzar SKUs com gargalos e estoque, de forma automatizada e com rotinas inteligentes. Além disso, o projeto possibilitou: uma melhor comunicação entre as áreas de Planejamento e Produção; maior visibilidade geral das informações de estoque de compressores, cruzando por nível de componentes comuns entre SKUs distintos; equilíbrio do Pareto de oferta e demanda; ampliação do horizonte de planejamento; e uma melhor gestão das restrições do fluxo de componentes. Essa nova forma de análise trouxe um roadmap de outras iniciativas de IA que podem ser implementadas para ganhos estratégicos de eficiência e eficácia.
Por fim, além de alcançarmos uma notável eficiência operacional, esse projeto também se traduziu em uma significativa redução de inventário, graças à nossa aprimorada análise do processo de S&OE.
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