A ABB projeta evitar perdas de até US$ 2,1 milhões com uma revisão dos processos de estoque de sua fábrica em Sorocaba (SP). A iniciativa automatizou o acompanhamento de indicadores e passou a apoiar decisões das equipes de compras, produção e vendas.
O projeto começou após uma análise identificar que cerca de 4% do estoque da unidade acabava descartado. Desse total, 61,5% correspondia a peças novas e sem defeitos que permaneciam tempo excessivo armazenadas, deixavam de ser ofertadas comercialmente e se tornavam obsoletas.
A partir do diagnóstico, a empresa automatizou as leituras antes realizadas manualmente em planilhas por meio de uma rotina programada no Business Intelligence da ABB. Os indicadores passaram, entre outras funções, a sinalizar ao time comercial quais peças deveriam ter a venda priorizada para evitar a obsolescência.
Segundo a ABB, somente essa medida deve evitar desperdícios projetados em até US$ 1,9 milhão. A empresa também racionalizou a compra de componentes, sem comprometer a pronta entrega, e passou a controlar a devolução de itens sem uso dentro dos prazos contratuais, com economias adicionais projetadas em US$ 140 mil e US$ 122 mil, respectivamente.
"Os indicadores agregaram uma camada adicional de precisão e agilidade ao planejamento das vendas e das operações”, afirma Ediwilson Silva, gerente-geral de operações da ABB em Sorocaba. “Com os indicadores automatizados e alimentando as equipes, as decisões ficaram mais assertivas".
A iniciativa foi desenvolvida pela estagiária Ana Gabrielle Vassão, da área de negócios de Eletrificação, em conjunto com o coordenador de suprimentos Giovanni Barbosa.
“Foi muito surpreendente perceber que mais da metade do que ia para o lixo eram peças em perfeitas condições”, conta a estudante do curso de Administração de Empresas da Universidade de Sorocaba. “E que as principais razões para o descarte tinham a ver com processos de gestão, que poderiam ser melhorados”, completa a Ana.
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A partir do projeto, a ABB também está revisando sua política de cancelamento de pedidos e busca otimizar, com inteligência artificial, a revisão dos processos para identificar novos ganhos.