Contexto
A Metalúrgica do Centro, nome fictício de uma PME industrial portuguesa com 54 colaboradores, dedica-se ao fabrico de componentes metálicos para a indústria automóvel e de maquinaria. Fundada há mais de 30 anos, a empresa sempre apostou na qualidade e na capacidade de resposta rápida aos seus clientes, maioritariamente multinacionais exigentes. Contudo, à medida que a produção e o portefólio cresceram, surgiram desafios crescentes na gestão do stock de matérias-primas e produtos acabados.
O principal problema residia na previsibilidade do stock: o ERP (Enterprise Resource Planning) existente registava entradas, saídas e encomendas, mas a análise de dados era lenta, manual e sujeita a erros. As ruturas de stock tornaram-se frequentes em alguns artigos críticos, levando a paragens de produção e penalizações contratuais. Por outro lado, havia excesso de stock noutros materiais, imobilizando capital e espaço de armazém. A falta de visibilidade em tempo real e de previsões fiáveis impedia decisões ágeis e fundamentadas.
“Não sabíamos ao certo quando íamos ficar sem material nem quando era altura ideal para repor. Ou tínhamos demasiado, ou faltava-nos na hora H.”Joana Alves, Diretora de Operações
Com perdas financeiras acumuladas e crescente pressão dos clientes, a Metalúrgica do Centro procurou uma solução robusta e escalável, focando-se na integração entre o ERP previsões de stock e dashboards automáticos para apoiar a tomada de decisão.
Solução implementada
Diagnóstico e definição dos requisitos
A Daily Shot Solutions iniciou o processo com um diagnóstico detalhado dos fluxos de stock e dos métodos de previsão então existentes. Foram identificadas as principais dores:
- Dados de stock desactualizados ou incompletos devido a introdução manual.
- Relatórios em Excel feitos à mão, com elevado risco de erro e atraso.
- Ausência de previsões baseadas em tendências históricas e sazonalidade.
- Dificuldade em cruzar dados de vendas, produção e compras em tempo útil.
Com base neste levantamento, definiu-se como objetivo central dar visibilidade total e em tempo real ao stock, bem como criar previsões fiáveis para reduzir ruturas e excesso de inventário. Foi consensual que a integração entre o ERP previsões de stock e dashboards automáticos seria a base do novo processo de decisão.
Integração técnica: do ERP aos dashboards
O ERP da Metalúrgica do Centro (sistema OnPremise, típico em PME industriais) foi ligado a uma plataforma de BI (Business Intelligence) na cloud. A integração envolveu:
- Criação de APIs para extração automática de dados do módulo de stock, vendas e compras do ERP.
- Transformação e limpeza dos dados para garantir consistência e granularidade.
- Alimentação de um Data Warehouse dedicado, centralizando toda a informação relevante.
- Desenvolvimento de dashboards automáticos com alertas e previsões, acessíveis via browser e mobile.
O novo fluxo permitiu que, a cada hora, os dados do ERP fossem atualizados na plataforma de BI, eliminando atrasos e erros humanos. Os dashboards apresentavam:
- Stock atual por artigo, armazém e família.
- Previsão de ruturas para os próximos 30, 60 e 90 dias, com base em padrões de consumo e encomendas abertas.
- Sugestão automática de quantidades ideais para reposição, considerando lead time de fornecedores.
- Alertas visuais para artigos em risco de rutura ou excesso.
Modelos de previsão e automação
Para aumentar a fiabilidade das previsões, foram implementados modelos de machine learning simples, ajustados à realidade de uma PME. Estes modelos analisavam históricos de consumo, encomendas futuras e sazonalidade, aprendendo com variações de produção e lançando alertas antecipados de potenciais ruturas ou excesso de stock.
Além disso, automatizaram-se notificações por e-mail e SMS para os responsáveis de compras e produção, sempre que um artigo se aproximava do ponto crítico.
Formação e mudança de processos
Foi fundamental envolver as equipas de produção, compras e armazém. A Daily Shot Solutions realizou sessões de formação e acompanhou os primeiros meses de utilização dos dashboards, ajustando indicadores e garantindo adesão ao novo processo. Esta mudança cultural, aliada à tecnologia, foi determinante para o sucesso do projeto.
“Com os dashboards automáticos, finalmente conseguimos prever problemas antes que acontecessem. O stress nas reuniões de produção diminuiu drasticamente.”Joana Alves, Diretora de Operações
Stack/ferramentas usadas
- ERP industrial OnPremise (nome fictício: InduERP v7)
- APIs REST para integração de dados
- Azure Data Factory para ETL (extract-transform-load)
- SQL Server para Data Warehouse
- Power BI para dashboards automáticos e relatórios
- Python (scikit-learn) para modelos de previsão
- Microsoft Teams e Power Automate para alertas/notificações
Toda a stack foi desenhada para garantir segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção com recursos internos limitados.
Resultados
| Métrica | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Ruturas de stock críticas/mês | 4-5 | 0-1 |
| Valor de stock parado | €150.000 | €70.000 |
| Tempo para gerar relatório de stock | 3h | instantâneo |
| Reatividade às variações de procura | Manual e lenta | Automática e preditiva |
Como replicar noutra PME
Se a sua PME enfrenta desafios semelhantes na gestão de stock, este caso de ERP previsões de stock mostra que é possível dar o salto para a automação e para a tomada de decisão baseada em dados, sem necessidade de investimentos proibitivos. Eis os passos recomendados:
- Mapear os fluxos de stock e identificar onde ocorrem atrasos, erros ou falta de visibilidade.
- Garantir que o ERP permite acesso aos dados relevantes via APIs ou exportação regular.
- Escolher uma plataforma de BI adaptada à dimensão e recursos da empresa (Power BI, Tableau, Google Data Studio, etc).
- Centralizar os dados num pequeno Data Warehouse para fácil manutenção e segurança.
- Implementar dashboards automáticos com previsões e alertas visuais, envolvendo as equipas-chave desde o início.
- Formar os utilizadores e ajustar os processos para garantir adoção e impacto real.
- Medir regularmente os ganhos: menos ruturas, menos stock parado e decisões mais rápidas.
O segredo está na integração simples mas eficaz entre ERP previsões de stock e dashboards automáticos, adaptando o grau de sofisticação às necessidades e recursos existentes.
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