Como BI e Analytics ajudaram a Ambev a identificar gargalos logísticos
Um caminhão chega à unidade no horário previsto. O motorista está disponível, o pedido foi registrado e os produtos estão em estoque. Mesmo assim, o veículo permanece parado enquanto a operação organiza o carregamento. Veja como BI e Analytics ajudaram a Ambev a identificar gargalos logísticos.
Quando essa espera acontece repetidamente, o impacto vai além de alguns minutos perdidos. O tempo de atendimento dos caminhões influencia o uso da frota, o planejamento das equipes e a previsibilidade da operação logística.
Foi nesse contexto que a ART IT desenvolveu, para a Ambev, uma solução baseada em BI e Analytics para acompanhar o atendimento dos caminhões e transformar dados operacionais em informações úteis para a tomada de decisão.
O projeto mostra por que melhorar a eficiência logística não depende apenas de visualizar números em um dashboard. É preciso integrar informações, estabelecer indicadores confiáveis e conectar a análise à rotina operacional.
O desafio: entender onde o tempo é consumido na operação
Em operações logísticas de grande escala, diferentes áreas participam de etapas relacionadas ao mesmo pedido. Estoque, transporte e carregamento precisam trabalhar com informações consistentes para que os recursos sejam utilizados de maneira eficiente.
Quando esses dados estão distribuídos entre sistemas, planilhas e bases distintas, acompanhar o processo de ponta a ponta se torna mais complexo. Cada equipe pode ter uma visão parcial da operação, dificultando a identificação dos pontos que exigem atenção.
No projeto da Ambev, uma das necessidades era acompanhar o tempo de atendimento dos caminhões dentro da cervejaria.
Para isso, era necessário relacionar informações do veículo, do pedido e do processo de carregamento. Com esses dados organizados, seria possível acompanhar o fluxo logístico por meio de indicadores e oferecer uma visão mais estruturada do que acontecia na operação.
Como BI e Analytics apoiam a eficiência logística
Business Intelligence (BI) e Analytics permitem transformar dados operacionais em informações que ajudam a identificar padrões, acompanhar indicadores e embasar decisões.
Na logística, essa abordagem pode contribuir para responder perguntas importantes:
- Quanto tempo os caminhões permanecem na unidade?
- Em quais etapas ocorrem esperas ou atrasos?
- Como o tipo de veículo se relaciona com as necessidades de carregamento?
- Quais informações precisam estar disponíveis antes da chegada do caminhão?
- Que indicadores ajudam a acompanhar o desempenho da operação?
No case da Ambev, a estruturação de KPIs tornou possível acompanhar o tempo de atendimento dos caminhões com base em informações relacionadas ao fluxo logístico.
Entre os dados considerados estavam o horário de chegada, o tempo de permanência na unidade, o pedido associado ao veículo, os produtos a serem separados e as características do carregamento.
A relevância desses dados está na possibilidade de analisar o processo de maneira integrada, em vez de observar cada informação isoladamente.
As etapas da solução de BI e Analytics
Para que os indicadores representem a realidade operacional, é necessário estruturar o caminho entre a origem dos dados e sua utilização pelas equipes.
1. Integração das fontes de dados
As informações utilizadas por uma operação podem estar distribuídas entre sistemas corporativos, bancos de dados, planilhas e APIs.
A integração dessas fontes permite reunir os dados necessários para analisar o processo. Essa etapa também exige compreender a origem das informações, como são atualizadas e de que forma podem ser relacionadas.
Sem essa estrutura, relatórios diferentes podem apresentar visões divergentes sobre uma mesma operação.
2. Saneamento e qualidade dos dados
Dados disponíveis não são necessariamente dados confiáveis.
Antes de construir indicadores, é importante verificar inconsistências, duplicidades, campos incompletos e divergências de formato. Também é necessário avaliar se cada fonte representa adequadamente o processo analisado.
Essa etapa reduz o risco de tomar decisões com base em informações incompletas ou contraditórias.
Um dashboard pode apresentar uma visualização clara e organizada, mas sua utilidade depende da qualidade dos dados que o alimentam.
3. Modelagem dos indicadores
Com as informações integradas e verificadas, o próximo passo é definir como elas serão relacionadas e quais indicadores ajudarão a responder às perguntas do negócio.
No contexto logístico, acompanhar apenas o volume de caminhões não explica, por si só, onde o tempo está sendo consumido.
É necessário considerar informações como chegada, atendimento, pedido, carregamento e saída, conforme os dados disponíveis e os objetivos da operação.
Os KPIs devem refletir questões relevantes para a gestão e permitir que as equipes acompanhem o desempenho de forma consistente.
4. Visualização e acompanhamento operacional
O dashboard é a camada de visualização dos dados estruturados.
Quando desenvolvido de acordo com as necessidades da operação, ele pode facilitar a leitura dos indicadores, a comparação entre períodos e a identificação de situações que exigem investigação.
No projeto da Ambev, os indicadores relacionados ao atendimento dos caminhões ajudaram a tornar o fluxo logístico mais visível para acompanhamento.
O valor da visualização, portanto, não está apenas em apresentar números. Está em organizar informações para apoiar a análise e orientar decisões.
Por que o resultado vai além de um dashboard
É comum associar projetos de Business Intelligence à criação de gráficos e painéis gerenciais. Entretanto, a visualização é apenas uma etapa de uma solução orientada por dados.
Para gerar informações úteis, o trabalho envolve:
- Compreender o problema operacional.
- Identificar as fontes de dados relevantes.
- Integrar as informações necessárias.
- Verificar a qualidade e a consistência dos dados.
- Modelar os dados e definir os indicadores.
- Construir visualizações alinhadas às necessidades da operação.
- Acompanhar a atualização e a confiabilidade das informações.
Quando essas etapas são tratadas de forma integrada, os indicadores passam a representar melhor o processo que a empresa precisa acompanhar.
O case da Ambev evidencia essa lógica: a estruturação dos dados e dos KPIs foi parte essencial para dar visibilidade ao tempo de atendimento dos caminhões e apoiar a organização da operação.
O que outras empresas podem aprender com o case da Ambev?
Embora cada operação tenha suas particularidades, os desafios relacionados à qualidade dos dados, à integração de sistemas e à visibilidade dos processos são comuns em empresas com grande movimentação de produtos, pedidos e veículos.
Uma iniciativa de BI e Analytics pode começar com perguntas objetivas:
- Quais etapas do processo precisam ser acompanhadas?
- Quais dados já existem e onde estão armazenados?
- As informações são consistentes entre as áreas?
- Quais indicadores ajudam a identificar desvios?
- Como esses indicadores serão utilizados na rotina de decisão?
Responder a essas perguntas ajuda a definir o escopo da solução e evita que a implementação de uma ferramenta se torne o objetivo principal do projeto.
A tecnologia deve ser escolhida e estruturada de acordo com o problema de negócio, os dados disponíveis e a forma como a empresa precisa utilizar as informações.
Como a ART IT apoia projetos de BI e Analytics
A ART IT atua na estruturação de soluções de dados que podem envolver integração de fontes, saneamento, modelagem de indicadores, automação e desenvolvimento de dashboards, de acordo com as necessidades de cada projeto.
No contexto logístico, essa abordagem ajuda a conectar informações operacionais às perguntas que precisam ser respondidas pela gestão.
O trabalho começa pelo entendimento do processo e dos objetivos do negócio. A partir daí, são avaliadas as fontes de dados, a qualidade das informações e a estrutura necessária para transformá-las em indicadores úteis.
Conheça também as soluções e serviços da ART IT e entenda como as equipes podem apoiar iniciativas de dados, tecnologia e transformação operacional.
Sua empresa já coleta dados, mas ainda tem dificuldade para transformá-los em decisões operacionais? Converse com a ART IT para avaliar como BI e Analytics podem apoiar os objetivos do seu negócio.