Otimização do fluxo de gerenciamento de matérias primas

Abstract

Resumo: O mercado, cada vez mais competitivo, tem sido responsável por promover uma constante busca pela otimização de recursos e processos. Esse cenário vem impulsionando as empresas a buscarem soluções através de tecnologias que tragam maior confiabilidade de dados e eficiência no trabalho. Dentro da indústria de Nutrição Animal, os processos que envolvem gestão de qualidade de matérias primas merecem grande atenção, pois por meio deles garantimos a segurança e inocuidade do produto produzido. Em contrapartida, são processos complexos que exigem um gerenciamento que se estende desde o controle ao monitoramento dos insumos, análise de dados, tomada de decisão e uma interação constante com fornecedores, o que consome tempo e recursos no ambiente industrial. O tempo envolvido no processo e o grande número de interfaces, gera horas excessivas para controle das etapas, além de falhas em análises de dados oriundos da sistemática de controle. Neste contexto, este projeto foi desenvolvido em uma indústria multinacional de Nutrição Animal, utilizando metodologia DMAIC e tendo como foco, a avaliação do fluxo de gerenciamento de matérias primas desde a criação da matéria prima até a liberação para uso na fábrica. O projeto tem como objetivo reduzir 90% do tempo desprendido em processos manuais na gestão deste fluxo e reduzir 51% em custos com análises de matérias primas, ao trazer como proposta para gerenciamento deste processo, uma solução que integra as ferramentas atualmente utilizadas, usando a RPA (automação robótica de processos) para automatizar as tarefas repetitivas e a IA (inteligência artificial) para fornecer análises avançadas que permitam tomada de decisão mais rápida e eficaz. A implementação do projeto está prevista para o período de janeiro de 2025 a maio de 2025, e visa trazer um fluxo mais eficiente e integrado, aumentado a confiabilidade dos dados gerados em adicional a redução do tempo dos profissionais envolvidos no processo

Abstract: The increasingly competitive market has been responsible for promoting a constant search for the optimization of resources and processes. This scenario has been driving companies to seek solutions through technologies that bring greater data reliability and work efficiency. Within the Animal Nutrition industry, the processes that involve quality management of raw materials deserve great attention, because through them we guarantee the safety and safety of the product produced. On the other hand, they are complex processes that require management that extends from control to monitoring of inputs, data analysis, decision-making, and constant interaction with suppliers, which consumes time and resources in the industrial environment. The time involved in the process and the large number of interfaces generates excessive hours to control the steps, in addition to failures in data analysis from the control system. In this context, this project was developed in a multinational Animal Nutrition industry, using DMAIC methodology and focusing on the evaluation of the raw material management flow from the creation of the raw material to the release for use in the factory. The project aims to reduce 90% of the time spent on manual processes in the management of this flow and reduce 51% in costs with raw material analysis, by bringing as a proposal for managing this process, a solution that integrates the tools currently used, using RPA (robotic process automation) to automate repetitive tasks and AI (artificial intelligence ) to provide advanced analysis that allows faster and more effective decision-making. The implementation of the project is scheduled for the period from January 2025 to May 2025, and aims to bring a more efficient and integrated flow, increasing the reliability of the data generated in addition to reducing the time of the professionals involved in the process.