Resumo Executivo

Samara Lopes Góes e Silva; Gisela Consolmagno Pelegrini

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Esta pesquisa analisa a aplicação de Business Intelligence (BI), através da ferramenta Power BI, na gestão de estoques de uma empresa petroquímica global com foco em Economia Circular. O objetivo foi estruturar um dashboard para apoiar a tomada de decisões, visando reduzir custos e perdas de estoque. O estudo justifica-se pela necessidade de otimização de processos em um mercado competitivo; a gestão de armazenáveis é um diferencial estratégico. A investigação demonstra como a transformação de dados brutos em informações visuais e acionáveis aprimora a governança de estoques, especialmente no setor de Economia Circular, que lida com complexidades logísticas e de qualidade singulares. A hipótese é que a implementação de uma ferramenta de BI otimiza a alocação de recursos e fortalece o alinhamento entre as equipes de planejamento, suprimentos e vendas.

A globalização exige que as organizações operem com maior agilidade, elevando a relevância da logística para atender demandas crescentes (Ballou, 2006). Nesse contexto, a gestão de estoques é fundamental para a sustentabilidade empresarial, buscando o equilíbrio entre a prevenção da escassez e o excesso de materiais. Uma gestão inadequada pode imobilizar capital em produtos parados ou gerar custos de oportunidade pela falta de produtos para atender clientes (Garcia et al., 2006). A complexidade dessa gestão é amplificada pela volatilidade do mercado, que exige capacidade de adaptação rápida e informada.

Para enfrentar esses desafios, as organizações investem em tecnologias que processam grandes volumes de dados em tempo real, proporcionando um controle de estoques mais acurado. Os sistemas de Business Intelligence destacam-se como solução para análise e transformação de dados, oferecendo suporte à tomada de decisões, redução de perdas e planejamento estratégico eficaz (Turban et al., 2009). Essas ferramentas otimizam a análise de históricos e a simulação de cenários, permitindo previsões mais assertivas sobre custos, consumo e demanda (Saito e Horita, 2015). A capacidade de personalizar e conectar dados de fontes diversas apoia a gestão na transformação de informações cotidianas em conhecimento estratégico (Costa e Santos, 2012).

A plataforma Power BI, da Microsoft, popularizou-se por sua interface intuitiva e capacidade de tratar dados com lógicas avançadas, enriquecendo a gestão de estoques ao facilitar a visualização de informações críticas (Silva et al., 2021). A conexão entre BI e a administração de armazenáveis reflete o avanço da Indústria 4.0; o potencial de um modelo de Economia Circular depende de inovações capazes de interpretar massas de dados complexos (Tutore et al., 2024). A inteligência de negócios promove a economia circular ao facilitar o uso eficiente de recursos e fornecer dados que otimizam processos produtivos e logísticos. O modelo circular, que visa o aproveitamento máximo dos recursos (Oliveira et al., 2019), é potencializado por softwares de BI que ajudam a definir estratégias para esse novo paradigma econômico.

A aplicação de ferramentas de BI, como o Power BI, em sistemas de gestão empresarial (ERP) favorece a redução de inconsistências e amplia a capacidade analítica das equipes de gestão de estoques (Dias, 2023). A integração de dados permite uma visão holística das operações, fundamental para identificar gargalos e oportunidades. No contexto da Economia Circular, essa visão integrada é ainda mais crucial, pois os processos de compra, venda e reclassificação de materiais reciclados envolvem múltiplos fatores de qualidade, validade e demanda que precisam ser gerenciados de forma coesa para preservar o valor dos produtos e minimizar o desperdício.

O método adotado foi o estudo de caso único e exploratório, abordagem recomendada para compreender fenômenos complexos em seu contexto real, investigando o “como” e o “porquê” de processos (Yin, 2001). O estudo de caso permite o uso de múltiplas fontes de evidência, fortalecendo a validade dos resultados (Eisenhardt, 1989). A unidade de análise foi o sistema de gestão de estoques da área de Economia Circular da empresa, um setor que enfrentava desafios significativos, como o fato de aproximadamente 43% de seu estoque de reciclados estar indisponível para venda, com status de “bloqueado” (40%) ou “em análise” (3%).

A pesquisa também se caracteriza como documental, estruturada com base na análise de registros administrativos do sistema SAP da empresa, dados que não haviam passado por tratamento integrado (Gil, 2008). O protocolo partiu de proposições teóricas que orientaram a coleta e análise dos dados: (1) A utilização de Business Intelligence melhora a acurácia das informações utilizadas na tomada de decisão sobre estoques; (2) A padronização e a acessibilidade às tratativas de estoque aumentam a eficiência do escoamento de produtos; e (3) A utilização de dashboards promove maior alinhamento entre as equipes, fortalecendo a governança colaborativa.

Os critérios para seleção de relatórios e definição de indicadores-chave de desempenho (KPIs) foram estabelecidos pelas equipes de Planejamento e Suprimentos, com foco em “qualidade” e “demanda”. Foram extraídos dados de cinco transações do SAP: Relatório de Controle de Estoque, Relatório de Materiais Bloqueados, Acompanhamento de Formação de Lotes, Lista de Documentos do Material e Exibir Nota de Controle de Qualidade. A necessidade de consolidar informações de múltiplas fontes evidenciou a fragmentação dos dados. Os KPIs desenvolvidos incluíram volume total em estoque, volume de estoque bloqueado, em análise, vencido e a vencer, além de classificações por problema de qualidade, fornecedor e tratativa padronizada.

Para enriquecer a análise, foram criadas lógicas personalizadas no Power BI. A identificação do fornecedor foi automatizada a partir da decodificação de siglas na nomenclatura dos lotes. Foram implementadas regras para classificar o status de validade dos produtos, como “a vencer” (30 dias do vencimento), “vencido” e “validade extensível”. Para os materiais “em análise”, foi estabelecida uma regra de acompanhamento que sinalizava a necessidade de cobrar o laboratório após 15 dias. A etapa mais complexa foi a padronização das tratativas para lotes bloqueados; foi criada uma hierarquia de prioridades. Problemas de validade foram priorizados sobre os de qualidade. As tratativas de qualidade foram categorizadas conforme a gravidade, como “Devolução para Reciclador” para falhas críticas ou “Venda Direcionada” para desvios de cor.

A transição para uma economia circular representa uma oportunidade de transformar desperdício em riqueza (Lacy e Rutqvist, 2015), otimizando o uso de produtos e preservando seu valor (Stahel, 2019). No entanto, a aplicação desses princípios na gestão de estoques de reciclados ainda é um desafio. O setor de Economia Circular da empresa, criado em 2018, enfrentava a implantação de novos processos e um cenário de queda no preço da resina reciclada. Diante disso, a gestão apropriada do estoque, até então desestruturada, tornou-se uma prioridade estratégica em 2024 para garantir a lucratividade do negócio.

A primeira análise dos dados, em maio de 2025, revelou gargalos operacionais. A consolidação de dados do SAP permitiu identificar inconsistências, como 76 toneladas de material cujo fornecedor não pôde ser identificado por erros na codificação do lote. Um dos achados mais impactantes foi que a maior parte do volume bloqueado estava classificada com a tratativa genérica “Verificar”, indicando que os motivos dos bloqueios não haviam sido mapeados. A análise aprofundada revelou que 23% correspondiam a devoluções de clientes não processadas corretamente, e 35% foram bloqueados pelo laboratório sem que a análise de qualidade tivesse sido concluída, uma falha no fluxo de processo.

Outro ponto crítico foi o volume de 1.278 toneladas de material vencido, representando 14% do estoque de Economia Circular. Essa quantidade, parada por pelo menos três anos, demonstrou uma grave falha de comunicação entre as equipes de compras e vendas. A visualização desses dados no dashboard reforçou a necessidade de adotar práticas como o princípio FIFO (First In, First Out) para priorizar a venda de lotes próximos ao vencimento, um conceito que não estava sendo operacionalizado (Slack et al., 2018). A partir disso, foram definidas tratativas como a reclassificação para venda como produto fora de especificação (offspec) ou a solicitação de revalidação.

A análise por fornecedor e material, possibilitada pelos filtros do dashboard, revelou padrões de falhas na cadeia de suprimentos. Observou-se que os fornecedores F3 e F4 concentravam a maior parte do volume bloqueado. Ao cruzar essa informação com os dados por produto, identificou-se que o Reciclado 7, do fornecedor F3, apresentava altos índices de bloqueio por problemas de qualidade, como anomalias e falhas no índice de fluidez. Essa descoberta levou à decisão estratégica de bloquear temporariamente a compra desse material junto ao fornecedor F3, exemplificando um dos principais benefícios do BI (Costa e Santos, 2012).

A implementação do dashboard e das reuniões quinzenais gerou resultados expressivos. Uma análise comparativa em setembro de 2025 demonstrou uma melhoria significativa. O volume de materiais bloqueados foi reduzido em quase 70%, de 2.553 para 764 toneladas. O estoque vencido teve uma redução superior a 73%, totalizando 343 toneladas. O volume de produtos em análise diminuiu 72%, e nenhum lote aguardava resultado laboratorial por mais de 15 dias. Esses resultados quantitativos corroboram que a transformação de dados em conhecimento acessível potencializa a tomada de decisão e a eficiência operacional (Turban et al., 2009).

Apesar dos avanços, a análise final revelou novos desafios. Embora o volume de bloqueados tenha diminuído, alguns produtos, como o Reciclado 4, permaneceram como ofensores, enquanto novos itens, como o Reciclado 9, surgiram com altos índices de bloqueio. Isso evidenciou a necessidade de desenvolver estratégias preventivas, focadas no alinhamento entre compras e vendas. O dashboard tornou-se uma ferramenta não apenas para resolver problemas, mas também para identificar tendências e antecipar dificuldades.

A padronização dos motivos de bloqueio e das tratativas operacionais, viabilizada pela lógica no Power BI, permitiu maior agilidade na tomada de decisão. Essa padronização ajudou a superar a ausência de informações uniformes, um obstáculo à eficiência (Lima e Lima, 2011). No âmbito da Economia Circular, os resultados demonstraram como princípios teóricos podem ser operacionalizados. A reclassificação de materiais vencidos para venda como offspec é uma aplicação prática do princípio de preservação de valor, contribuindo para a redução de perdas (Oliveira et al., 2019).

O estudo possui limitações, como a dependência de atualizações manuais de algumas bases de dados, o que pode gerar inconsistências. A extração de relatórios do SAP em formatos que exigem remodelagem manual é um gargalo que poderia ser solucionado com a integração automatizada entre as plataformas. Além disso, a padronização dos motivos de bloqueio ainda depende do preenchimento manual, sujeito a erros. A capacitação contínua e a criação de uma lista padronizada no sistema são recomendações para mitigar esse risco. Por ser um estudo de caso único, as conclusões não são generalizáveis, mas o modelo tem potencial de replicação em outros setores da empresa.

Esta investigação demonstrou que o Business Intelligence, aplicado de forma estratégica, torna-se um catalisador da transformação organizacional. A criação do dashboard no Power BI permitiu a visualização de dados de estoque, promoveu a integração entre áreas, melhorou a comunicação e contribuiu para a redução de perdas. A capacidade de transformar informações complexas em uma visão dinâmica e estratégica do estoque foi fundamental para alinhar as operações aos princípios da economia circular, favorecendo decisões mais ágeis e assertivas.

Para o futuro, recomenda-se o investimento em análises preditivas para antecipar padrões de consumo e otimizar os níveis de estoque de segurança. A integração com inteligência artificial pode levar a gestão a um novo patamar de eficiência. A replicação do modelo em outros setores da empresa poderia gerar insights sobre a escalabilidade da solução. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a aplicação de Business Intelligence, por meio de um dashboard em Power BI, potencializa a tomada de decisões na gestão de estoques de Economia Circular, resultando na redução de perdas e na otimização dos processos.

Referências:
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Turban, E.; Sharda, R.; Delen, D.; King, D. 2009. Business Intelligence: Um Enfoque Gerencial para a Inteligência do Negócio. Bookman, São Paulo, SP, Brasil.
Tutore, I.; Parmentola, A.; Costagliola Di Fiore, M.; Calza, F.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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