Vertical Dados e IA para a Indústria da Assespro-RS promove encontro sobre planejamento de demanda e produção industrial

No dia 21 de outubro, a Assespro-RS realizou o primeiro encontro online da Vertical de Dados e Inteligência Artificial para a Indústria, coordenada por Leonardo Rios, gerente comercial da DB. A programação teve como tema “Planejamento de Demanda e Produção” e reuniu experiências da John Deere, da General Motors (GM) e da DB para discutir como dados e inteligência artificial podem contribuir para a previsibilidade, a eficiência operacional e a tomada de decisões na indústria.

O painel contou com a participação de Manuela Prediger, engenheira de Manufatura da GM; Sidnei Raddatz, Production Control Manager da John Deere; Bernardo Scheunemann, analista de Supply Chain da John Deere; e Júlia Nakayama, da DB, com mediação de Mauricio Brandalise, Head de Automação e serviços de IA da DB. Ao longo do encontro, os convidados apresentaram aplicações práticas de tecnologia em processos de planejamento e compartilharam desafios e aprendizados relacionados à adoção da inteligência artificial nas operações industriais.

Na apresentação da John Deere, o debate destacou a importância de avançar na utilização da inteligência artificial de forma gradual, conciliando a evolução tecnológica com as necessidades e particularidades do mercado do agronegócio. A abordagem PPP (pequeno, possível e progressivo) foi apresentada como um caminho para iniciar projetos viáveis, validar resultados e ampliar as aplicações conforme a maturidade da organização.

Já o case da General Motors abordou os desafios relacionados à gestão de estoques. Em operações industriais que não podem sofrer interrupções, a manutenção de estoques de segurança é uma estratégia importante para reduzir riscos de desabastecimento. Por outro lado, o excesso de materiais representa capital imobilizado e pode comprometer a eficiência financeira. Nesse contexto, a inteligência artificial contribui para aprimorar as previsões e apoiar a definição de níveis de estoque mais adequados, buscando equilibrar a disponibilidade de insumos e a redução de custos. A experiência também reforçou a importância de revisar periodicamente os dados e utilizar as recomendações geradas pela tecnologia como subsídio para a tomada de decisão das equipes.

A DB, por sua vez, apresentou uma prova de conceito (PoC) desenvolvida a partir de dados que os próprios clientes já mantinham em seus sistemas. A iniciativa busca identificar intenções de compra e antecipar o planejamento em até três meses, ampliando a visibilidade sobre o processo por meio de dashboards. Com informações mais acessíveis e previsões mais consistentes, a solução pode apoiar o planejamento de compras e produção, contribuindo para reduzir incertezas e evitar a imobilização desnecessária de capital.

Embora aplicados a diferentes contextos, os três cases evidenciaram pontos em comum para a adoção da inteligência artificial na indústria. Entre eles, a necessidade de organizar e garantir a qualidade dos dados, estabelecer processos de governança e iniciar a implementação a partir dos recursos já disponíveis, com possibilidade de expansão progressiva. Outro aspecto destacado foi o papel das pessoas nesse processo: como a inteligência artificial trabalha com probabilidades e estimativas, a análise humana continua sendo fundamental para avaliar recomendações, corrigir desvios e orientar as decisões.

O encontro foi encerrado com uma rodada de perguntas aos painelistas e interação entre os participantes, que puderam aprofundar questões sobre as experiências apresentadas e conhecer diferentes possibilidades de aplicação de dados e inteligência artificial no planejamento industrial.

A Assespro-RS agradece a Manuela Prediger, Sidnei Raddatz, Bernardo Scheunemann e Júlia Nakayama pelas contribuições, a Mauricio Brandalise pela mediação e a todos os participantes pela presença e pelas trocas que enriqueceram o debate sobre tecnologia, inovação e o futuro da indústria.

A iniciativa reforça o papel da Vertical de Dados e Inteligência Artificial para a Indústria na aproximação entre empresas e na disseminação de experiências que contribuam para a evolução do setor.