Experiência Aeroespacial Representativa
Um processo fragmentado de reporte de entregas, abrangendo 50+ subsidiárias operacionais, foi transformado em uma esteira de dados padronizada e autoauditável com inteligência preditiva de risco para produtos e plantas.
Baseado em experiência profissional dentro de uma grande fabricante aeroespacial multinacional com 50+ subsidiárias operacionais.
Problema de negócio
Subsidiárias produziam relatórios de entrega em formatos diferentes, várias equipes participavam da consolidação e o reagrupamento em planilhas podia levar mais de uma semana. Discussões gerenciais às vezes se concentravam em verificar se os números estavam corretos, em vez de tratar os problemas operacionais revelados por eles.
Erros e inconsistências eram frequentemente identificados tarde, algumas vezes depois da publicação dos relatórios. Não havia um processo empresarial suficientemente padronizado e automatizado para consolidar, validar e interpretar a performance de entregas.
Abordagem JBP
Reunir dados heterogêneos de entregas, pedidos e sistemas empresariais em uma esteira integrada de processamento.
Normalizar informações de SAP, outros sistemas empresariais e fontes baseadas em planilhas para interpretar performance de entrega de forma consistente.
Aplicar checagens de qualidade, lógica de cálculo de performance de entrega e regras de consistência antes de a informação chegar ao reporte gerencial.
Detectar inconsistências, recuperar exceções recorrentes conhecidas e escalar problemas novos ou não reconhecidos para investigação humana.
Gerar indicadores de entrega, tendências, KPIs operacionais, visões de risco por produto e visões de risco por planta.
Incorporar correções recorrentes já compreendidas ao processamento automatizado futuro e monitorar a confiabilidade da informação publicada.
A abordagem reflete experiência profissional representada dentro da equipe JBP. Ela não identifica a organização nem afirma uma contratação comercial da JBP.
Sistema em operação
O sistema gerava informação confiável, sinais preditivos de risco e alertas. Contenção operacional e ações downstream eram tratadas por processos organizacionais separados, fora do escopo do sistema.
Informações operacionais heterogêneas em 50+ subsidiárias operacionais.
Lógica padronizada de performance de entrega, checagens de qualidade e detecção de exceções.
Indicadores empresariais, análise de tendências, KPIs padrão e identificação de itens críticos.
Machine Learning e análise de padrões assistida por IA para risco de produtos e plantas.
Alertas e classificações de risco ajudavam a equipe responsável a definir onde aprofundar a análise.
A informação revisada podia fluir para processos operacionais downstream fora do escopo do sistema.
Ciclo operacional
O ciclo processava centenas de milhares de registros operacionais por ciclo, com análises históricas chegando a milhões de registros.
O primeiro grande lote, composto principalmente por informações derivadas do SAP, entrava na esteira para processamento, checagens de consistência e detecção de exceções.
Quando exceções recorrentes já eram compreendidas, a lógica de remediação permitia que o processamento continuasse automaticamente.
Informações de plantas ou processos não totalmente automatizados entravam em um caminho similar de validação, detecção de exceções, correção e escalonamento.
Após a consolidação, o sistema preparava indicadores de entrega, tendências, KPIs, identificação de itens críticos e visões de risco por planta e produto.
Inteligência preditiva de entregas
Os modelos eram atualizados automaticamente antes de cada novo ciclo de reporte usando uma janela móvel de 365 dias de histórico operacional. O sistema não era predição em tempo real e não executava ações operacionais.
A análise preditiva operava em pedidos, produtos e plantas, com ênfase em risco de produto e deterioração de performance de planta.
Os modelos usavam histórico de atrasos de produto, comportamento de performance de planta, volume de pedidos, lead time, backlog e mudanças de demanda.
A saída combinava probabilidade numérica, score interno de risco e classificação categórica sem expor limiares ou fórmulas internas.
A performance era avaliada por precisão de alertas, falsos positivos, falsos negativos, taxa de acerto, acurácia de previsão e comparação com resultados reais.
Impacto de negócio
Um ciclo de reporte e validação que antes se estendia por mais de uma semana foi reduzido para três dias ou menos.
No ciclo anual de análise mais recente, correções pós-publicação foram necessárias em apenas quatro semanas do ano.
Redução aproximada de 90% em problemas inesperados de dados ou entregas surgindo durante reuniões de revisão, com base na experiência operacional.
Maior acurácia dos dados deslocou as discussões gerenciais de questionar os números para agir sobre os problemas revelados por eles.
Tratamento da tecnologia
A implementação combinou integração de dados empresariais, validação automatizada, Machine Learning e análise de padrões assistida por IA para melhorar velocidade de reporte, confiança nos dados e visibilidade antecipada de riscos de entrega.
Principalmente SAP, combinado com outros sistemas empresariais e dados de pedidos baseados em planilhas.
Python, Power BI, ETL customizado, processamento/scripts agendados e alertas automáticos por e-mail.
Modelos de Machine Learning em Python e análise de padrões assistida por IA apoiavam a interpretação de riscos.
Desenvolvido em 2023, o sistema permanece em uso operacional.
Capacidades aplicadas
O trabalho exigiu contexto de negócio, pensamento sistêmico, engenharia de dados, inteligência preditiva, automação e disciplina de integração.
Comece pelo problema
Você não precisa começar com uma solicitação de tecnologia. Comece pelo problema de negócio e pelas decisões que precisam de melhor apoio.
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