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abril 1, 2021

Projeto DashAmbev

A AmBev pertence ao grupo AB InBev, que é considerado o maior produtor de cervejas do mundo. Marcas de cerveja como Skol, Brahma, Original, Stella Artois e Budweiser são algumas das mais relevantes. No Brasil, a empresa conta com mais de 30 mil colaboradores e 30 plantas produtivas fabricando cervejas, refrigerantes, sucos e outras bebidas para distribuição em todo o território nacional.
Logotipo da cervejaria ambev apresentando o nome da empresa em negrito em letras pretas sobre painel branco.
Índice

Problema Inicial

A empresa é conhecida pela gestão rigorosa com os resultados financeiros. A partir desse princípio, a busca constante pela eficiência é relevante em todas as áreas da AmBev. Nesse sentido, o objetivo do projeto era facilitar a gestão da utilização dos suprimentos pelas plantas produtivas. A demanda surgiu, principalmente, devido ao sistema recente de troca mandatória. Os técnicos e engenheiros solicitam para a área de suprimentos a quantidade e a frequência que devem ser realizadas as trocas mandatórias para cada peça da fábrica. Entretanto, a área de suprimentos, por possuir um orçamento limitado, precisa ter o controle de quais plantas estavam de fato cumprindo a execução dessas trocas, visto que quando a troca não era realizada havia um aumento dos custos de estoques. Logo, estabelecer quais eram as plantas que estavam sendo ineficazes, através de uma análise de dados constante, era fundamental para a área de suprimentos.

Nossa Solução

Antes do início prático do projeto, foi realizada um WBS (Work Breakdown Structure) ou Estrutura Analítica do Projeto para subdividir as entregas do trabalho em componentes gerenciáveis. O projeto em si, consistia na realização de um Dashboard utilizando Power BI* para facilitar e automatizar essa análise de dados. Entender quais plantas eram menos eficientes em valor bruto e valor relativo era de suma importância. Durante o projeto, percebemos que para automatizar esse processo de forma sustentável, e não realizar apenas uma análise dos dados passados, precisaríamos de mais ferramentas. Para tornar o projeto sustentável, um programa em Python foi realizado com um executável que permitia que o usuário apenas digitasse 3 dados relevantes para obter a análise completa.

Resultados Finais

O projeto foi realizado, em grande parte, à distância durante o mês de dezembro de 2019, as reuniões internas e com os clientes só aconteceram fisicamente duas vezes. O resultado gerado foi um Dashboard com diversas possibilidades de análise (temporal, em números brutos, em valores financeiros, em valores relativos), além de uma possibilidade de análise em outras moedas. Além disso, todo o projeto ocorreu com uma gestão de conhecimento que tanto possibilita que os usuários alterem algo caso haja mudanças na maneira de análise quanto permite que novos usuários leiam um breve manual e entendam como está sendo feita a análise e como utilizar cada uma das ferramentas entregues.

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