Apostando na inovação aberta para transformar como desenvolve soluções para seus desafios industriais e agrícolas, a Bayer já mantém um pipeline com mais de 160 projetos de inovação na América Latina, sendo 28% deles em parceria com ecossistemas externos – como startups, universidades, centros de ciência e tecnologia e parques tecnológicos.
Em junho de 2024, a empresa criou o APSE (Advanced Product Supply Execution), unidade dedicada à excelência operacional, digitalização e inovação apoiada por um orçamento anual de 700 mil euros (R$ 4,3 milhões) na América Latina – sendo 500 mil euros (R$ 3 milhões) somente no Brasil.
Inovação de Resultado:
- Assaí implanta sistema logístico e reduz pela metade tempo para agendar entrega de fornecedores
- Renner inclui microchip em etiqueta e consegue reduzir em 87% a falta de produtos em estoque
- Com práticas sustentáveis e decisões orientadas por dados, Nestlé aumenta rentabilidade e produtividade de fazendas de cacau no Pará
- C&A personaliza experiência de compra e aumenta número de usuários ativos no app em 93%
Entre as soluções implementadas está o Forecast Automation, desenvolvido em parceria com o Senai-SP entre dezembro de 2023 e junho de 2024. O software de análise de dados e simulação – que combina automação de processos, visualização avançada e inteligência aplicada à cadeia de suprimento – foi criado para automatizar o processo de previsão de demanda na Bayer, com foco no cálculo de custos de frete e armazenagem.
Segundo Boris Briñez Rodriguez, líder de inovação para manufatura e campo na Bayer, com o aumento da complexidade das operações e a necessidade de respostas mais rápidas e assertivas, surgiu a oportunidade de evoluir para uma solução digital capaz de integrar dados, reduzir o tempo de preparação e ampliar a capacidade de análise.
“O processo de previsão de demanda era realizado internamente com ferramentas tradicionais, como planilhas eletrônicas, que exigiam etapas manuais e limitavam a agilidade na geração de diferentes cenários. Um único cenário levava até 20 dias para ser gerado”, explica.
Além de reduzir o tempo de geração de cenários para 72 horas – tempo gasto na preparação dos dados, já que a simulação em si roda em menos de três minutos -, o Forecast Automation aumentou significativamente a precisão das previsões, eliminando R$ 6 milhões de variação entre o método anterior e o novo simulador.
A solução também reduziu de forma expressiva a carga de trabalho das equipes e passou a permitir a geração de múltiplos cenários para apoiar decisões estratégicas.
Com o sucesso do projeto, o uso da ferramenta foi expandido para outros casos, como análises de BIDs (processos de licitação e propostas comerciais) e validação de resultados de projetos, ampliando o retorno sobre o investimento e fortalecendo a cultura de decisões baseadas em dados.
