Antes de se quer começarmos, peço que imagine o seguinte cenário: um caminhão chega à unidade da Ambev no horário previsto. O motorista está disponível, o pedido existe e os produtos estão no estoque. Mesmo assim, o veículo permanece parado enquanto a operação organiza o carregamento.
Em um caso isolado, alguns minutos podem parecer pouco. Entretanto, quando a espera se repete ao longo do dia e envolve diferentes veículos, pedidos e unidades, ela se transforma em um gargalo capaz de afetar produtividade, disponibilidade da frota e custos logísticos.
Foi nesse contexto que o uso de BI & Analytics ajudou a Ambev a transformar um problema operacional em informações mensuráveis. Muito além do que criar um dashboard, o projeto estruturou dados e indicadores que passaram a apoiá-los na organização antecipada dos pedidos e no acompanhamento do tempo de atendimento dos caminhões.
O custo de um caminhão parado
Um caminhão parado não representa apenas um veículo aguardando carga ou descarga. Ele também pode significar atraso em uma rota, baixa utilização da frota, aumento do tempo de permanência no pátio e menor previsibilidade para as equipes envolvidas. E o pior é que o problema se torna ainda mais complexo quando as informações necessárias para organizar a operação estão distribuídas entre planilhas, bancos de dados, sistemas internos, APIs e registros de diferentes áreas.
Nessa situação, cada equipe pode enxergar apenas uma parte do processo. O estoque possui uma informação, o transporte acompanha outra e a unidade de carregamento trabalha com uma terceira referência. Como consequência, identificar onde o atraso começa se torna mais difícil.
Por isso, o primeiro passo é entender como um dashboard pode ajudar nessa organização. Mas antes, é preciso localizar os dados, verificar sua confiabilidade e relacioná-los ao problema de negócio.
O gargalo não estava apenas no pátio
No projeto realizado para a Ambev, uma das necessidades era acompanhar o tempo de atendimento dos caminhões dentro da cervejaria.
Para isso, foram desenvolvidos KPIs voltados ao fluxo logístico. Esses indicadores ajudaram a tornar visível uma sequência de eventos que, sem dados estruturados, poderia ser percebida apenas de forma fragmentada pelas equipes.
O acompanhamento permitiu considerar informações como:
- horário de chegada do caminhão;
- tempo de permanência na unidade;
- pedido associado ao veículo;
- produtos que precisavam ser separados;
- características do carregamento;
- tipo de veículo utilizado.
Como BI & Analytics ajudou a organizar a operação da Ambev
O resultado aparece de forma particionada, entenda que, eles começaram na construção de uma base capaz de representar o que realmente acontecia na operação. Veja como:
Integração das informações
Dados logísticos podem vir de sistemas corporativos, planilhas, APIs, bancos de dados e plataformas de monitoramento. Antes de gerar indicadores, essas fontes precisam ser conectadas.
A ingestão é a etapa em que os dados são capturados e transferidos para uma estrutura na qual possam ser tratados e analisados. Nós mesmos da ART IT explicamos em outros materiais que, esse processo exige planejamento, arquitetura e entendimento sobre como as informações serão utilizadas pelo negócio.
Sem essa integração, o gestor pode continuar recebendo relatórios diferentes para o mesmo processo.
Saneamento e qualidade dos dados
Depois da captura, as informações precisam passar por verificações de consistência. Isso inclui identificar duplicidades, campos incompletos, divergências de formato e fontes que não representam corretamente a operação. Afinal, um painel visualmente organizado não gera confiança quando os números apresentados estão errados ou não coincidem com os relatórios das áreas.
Nos projetos de BI & Analytics da ART IT, o trabalho contempla dificuldades como obtenção de dados confiáveis, definição de KPIs relevantes, interpretação das informações e escolha das tecnologias adequadas.
Modelagem dos indicadores
Com os dados organizados, é possível transformá-los em indicadores alinhados às perguntas da operação. No caso logístico, não basta saber quantos caminhões passaram por uma unidade. É necessário relacionar chegada, atendimento, pedido, carregamento e saída para entender onde o tempo está sendo consumido.
Assim, o KPI deixa de ser apenas um número histórico e passa a funcionar como apoio à decisão.
Visualização voltada à rotina
Somente depois dessas etapas o dashboard entra em cena. Aqui vemos que a sua função é apresentar os dados de forma compreensível para quem acompanha a operação. Dependendo do contexto, a visualização pode ajudar a identificar atrasos, comparar períodos, localizar exceções e acompanhar o desempenho de diferentes unidades.
Nós também destacamos que sua atuação em logística inclui coleta, consolidação, saneamento, modelagem e visualização das informações, e não apenas a camada final do painel.
Por que o projeto vai além de um dashboard
É comum associar BI à criação de gráficos. Porém, o dashboard é apenas uma das entregas de uma estratégia orientada por dados.
Para que a visualização produza valor, existe um processo anterior:
- compreender o problema operacional;
- mapear as fontes disponíveis;
- capturar e integrar os dados;
- avaliar a qualidade das informações;
- estruturar regras e relacionamentos;
- definir os indicadores relevantes;
- construir a visualização;
- monitorar a atualização dos dados.
Se uma dessas etapas falhar, o painel pode mostrar informações incompletas ou conduzir a interpretações equivocadas.
Por isso, o principal aprendizado do caso da Ambev não é que um dashboard resolveu um gargalo. O aprendizado é que dados confiáveis e indicadores bem estruturados permitiram enxergar e organizar melhor o fluxo logístico.
O que outras operações podem aprender com esse caso?
O contexto da Ambev apresenta uma situação específica, mas o raciocínio pode ser aplicado em outras empresas com grande movimentação de produtos, veículos e pedidos.
Uma operação pode usar BI & Analytics para responder questões como:
- em qual etapa os veículos permanecem mais tempo?
- quais unidades concentram mais atrasos?
- que tipos de pedido exigem maior tempo de preparação?
- há divergência entre o horário planejado e o realizado?
- quais fontes de dados apresentam informações inconsistentes?
- que indicadores precisam ser acompanhados em tempo real?
Responder a essas perguntas exige mais do que adquirir uma ferramenta. A empresa precisa combinar conhecimento operacional, arquitetura de dados, qualidade da informação e acompanhamento contínuo.
No case sobre Walmart, Big Data e inteligência artificial, nós também mostramos como dados podem apoiar decisões logísticas em grande escala. Os dois exemplos reforçam uma ideia em comum: a tecnologia gera mais impacto quando está conectada a um problema operacional claramente definido.
Como a ART IT apoia operações orientadas por dados?
A ART IT atua em diferentes etapas de projetos de BI & Analytics, desde a captura e o saneamento das informações até a modelagem dos KPIs, a automação e a construção dos dashboards.
Nosso trabalho também pode envolver monitoramento de pipelines, automações e integração de fontes como planilhas, APIs e bancos de dados, conforme as necessidades de cada projeto.
Sua empresa já coleta informações logísticas, mas ainda encontra dificuldades para transformá-las em decisões práticas? Conheça as soluções de BI & Analytics da ART IT ou converse com um especialista para avaliar como estruturar dados, indicadores e visualizações alinhados à operação.