A jornada analítica de uma empresa do setor sucroalcooleiro

Em busca de melhores resultados e mais maturidade analítica, diversos setores do mercado vêm procurando obter mais conhecimento e tecnologia para embasar suas tomadas de decisão. O cenário que vivemos é o da transformação digital, no qual a inteligência artificial e o machine learning cumprem um papel importante na hora de avaliar a forma de desenvolver as atividades em uma organização. A observação empírica dá lugar a uma avaliação mais analítica, baseada em dados e focada na melhoria contínua.

Esse é o caso de um de nossos clientes, empresa do setor sucroalcooleiro que há algum tempo está nessa jornada junto da UniSoma, alcançando excelentes resultados. A seguir, vamos mostrar um pouco mais desse caso e dos desafios superados.

Em busca de uma maior integração de processos

Nosso cliente é um dos maiores produtores de açúcar e álcool no Brasil. Antes de atuar junto da UniSoma, essa empresa realizava seu planejamento a partir de análises empíricas de seus especialistas. Cada área atuava de forma centralizada, sem padrão e integração entre setores. Isso causava alguns problemas, como a limitação das decisões, ou seja, não havia um processo decisório robusto.

Além disso, o processo como um todo era enviesado, isto é, cada área priorizava um aspecto do planejamento. Como consequência, surgia uma série de restrições (agronômicas, financeiras e logísticas), tanto de curto quanto de longo prazo. Foi essa identificação do problema que levou à integração das áreas.

Havia ainda uma série de dúvidas a respeito de diversos processos dentro da empresa, sendo os principais relativos aos seguintes temas:

• plantio — quando, quanto e onde fazer? Como atingir VPL (Valor Presente Líquido) ótimo? Como garantir a sustentabilidade do negócio?
• Colheita — como ter garantia de supply, equilíbrio logístico, otimizar custos de corte e carregamento, transporte e apoio, considerando ainda a maturação da cana e idade do canavial?
• Tratos — como ter recomendação agronômica, liberação de áreas e dimensão temporal mais precisas?
• Indústria — de que forma obter um mix mais rentável? Como lidar com resíduos e como implementar um eficiente processo de logística reversa?
• Comercial — como alcançar o atendimento das demandas, atingir os objetivos da estratégia de vendas e prever a limitação de estoque?

 

Todas essas perguntas são bastante complexas, especialmente quando se pensa em colocar em ação novas formas de trabalhar para encontrar as respostas. Especialmente no contexto de grandes operações agrícolas, que lidam com um supply chain muito grande.

Afinal, é preciso garantir que a cana-de-açúcar chegue na usina, que se tenha uma taxa de atendimento extremamente alta e uma garantia de que a cana vai cumprir todas suas etapas de produção industrial. Mesmo antes disso, ainda na fase de colheita, todas as decisões e modelagem precisam ser consideradas no planejamento.

Tudo isso tem um objetivo relativamente simples, embora complexo de ser atingido: ter o produto disponível para atender a demanda dos clientes e cumprir a estratégia de venda — sempre respeitando a limitação de estoque. É preciso estar preparado, ainda, para sofrer impactos como questões relacionadas ao clima e a políticas públicas, e até mesmo elementos do cenário macroeconômico.

É por isso que este cliente da UniSoma, do setor sucroalcooleiro, entendeu que todos esses processos precisam dialogar entre si. Com milhões de decisões simultâneas envolvidas, era necessário desenvolver um modelo factível para atender a necessidade de produzir milhares de toneladas de cana-de-açúcar moída por dia.

O nascimento do projeto que permitiu a evolução na jornada analítica da empresa, desenvolvido em conjunto com a Unisoma, começou a trazer as respostas que a empresa buscava aos problemas que precisavam ser solucionados. Isso foi feito a partir da criação de plataformas de planejamento que otimizam a margem da cadeia produtiva de forma integrada, respeitando as restrições técnicas-econômicas e garantindo a sustentabilidade do negócio no curto e no longo prazo.

Como o projeto funciona na prática?

Primeiro, foi preciso criar uma base de dados, começando pelo cadastro das áreas para se desenvolver o planejamento, com a definição das premissas e restrições (técnicas, agronômicas e logísticas).

O grande objetivo tem sido maximizar a margem operacional e, para isso, é preciso olhar atentamente para a receita. Todas as decisões técnicas e econômicas são ponderadas. Ou seja, em determinados momentos, pode-se assumir um custo maior, para maximizar a receita. Em outros, pode-se decidir que o melhor é reduzir um pouco o custo, perdendo também em receita — porém, sempre com o foco de maximizar a margem operacional. O importante é ter o suporte da tecnologia, para que todas as áreas possam ter essa visão integrada.

Quais os resultados alcançados para a empresa do setor sucroalcooleiro?

O projeto já vem conquistando importantes resultados dentro da jornada analítica deste cliente do setor sucroalcooleiro. Acompanhe quais os principais objetivos já alcançados.

 

Aderência às premissas agronômicas

Foram reduzidas as decisões tomadas em função de logística, que anteriormente penalizavam premissas agronômicas — como não ter um caminhão disponível, por exemplo. O projeto permite uma maior aderência, portanto, a esses aspectos que, no passado, traziam prejuízos à operação como um todo.

 

Redução de 70% da cana colhida antes do tempo

Restrições que dificultavam as condições operacionais do cultivo da cana-de-açúcar, fazendo com que a colheita ocorresse antes do prazo, também puderam ser superadas. Esse era um grande prejuízo, já que colher cana-de-açúcar que ainda não está madura é uma perda de receita, pois provoca um custo unitário maior. Nos primeiros dois anos do projeto, houve uma redução de 70% dessa colheita antes do tempo ideal.

 

Transformação no processo de planejamento

O projeto também possibilitou a identificação de informações fundamentais para a empresa — algumas premissas imprescindíveis para alcançar resultados ótimos. A gestão dessas informações, desde o cadastro e buscando um registro perfeito das informações, é essencial para ter granularidade e condição de evoluir cada vez mais. O nível de detalhe alcançado é muito grande, chegando a decisões operacionais, do dia a dia das unidades, incluindo até mesmo a roteirização da colhedora de cana-de-açúcar.

Também foi possível ter um olhar para a redução de custos, entendendo quais são as unidades com maior potencial de ganho para redimensionar sua produção.

 

Criação de Célula de Inteligência Analítica ajudou a alcançar resultados no setor sucroalcooleiro

Normalmente, em um projeto convencional, é preciso passar por diversas etapas — de especificação, negociação, contratação, desenvolvimento, integração, documentação, testes, implementação e homologação —, que levam de 6 a 12 meses para serem concluídas.

Porém, a evolução e as mudanças do mercado ocorrem em um ritmo mais rápido que esse. O cenário de transformação digital, a adesão a processos dinâmicos e a busca constante por melhoria contínua impõem que ajustes e alterações sejam realizados com maior velocidade.

Para fazer com que essa agilidade ocorra, foi criada uma Célula de Inteligência Analítica, composta por profissionais de várias áreas do cliente e da UniSoma, focada em trabalhar no planejamento no dia a dia do setor sucroalcooleiro. Ao perceber que há melhorias de processo e até mesmo novas ideias a serem desenvolvidas, são estabelecidas prioridades. A partir daí, são realizados desenvolvimentos, testes e adequações. Caso funcionem, as novidades rapidamente entram no ciclo de melhoria contínua da empresa.

Os ganhos a partir desse modelo de trabalho são significativos, e incluem:

• melhoria contínua nos modelos e processos — equipe dedicada a entender as dores e propor melhorias;
• uso de analytics —novos insights, que vêm de analytics, são agregados ao trabalho. Assim surgem respostas novas para problemas antigos;
• plataformas colaborativas — o planejamento pode ser orquestrado de forma mais colaborativa, envolvendo diversas áreas e validações, de forma cada vez mais integrada;
• agilidade — agregar valor rapidamente ao negócio, sem a necessidade de esperar um ano;
• maior flexibilidade a mudanças e novas prioridades.

 

Hoje, conseguimos oferecer ao nosso cliente decisões e conhecimento analítico de forma robusta e ágil. Os resultados apontados pela própria organização não deixam dúvidas quanto ao sucesso da Célula de Inteligência Analítica e de como o uso da inteligência artificial, do machine learning e de outras tecnologias analíticas podem transformar a forma de trabalhar e alavancar os objetivos a serem alcançados.

A UniSoma também pode ajudar a sua empresa a alcançar melhores resultados de forma eficiente e inteligente, guiando sua jornada analítica. Quer evoluir para um patamar mais elevado de sucesso? Entre em contato para conversar com a gente!