Desafio

Otimizar as práticas de manutenção com previsões precisas, avaliando as necessidades de manutenção.

Com uma extensa frota de veículos e uma operação logística complexa, um de nossos clientes enfrentava o desafio de otimizar suas práticas de manutenção. Buscava-se um método inovador para prever de maneira mais precisa as necessidades de manutenção em suas diferentes carteiras, visando reduzir custos, aumentar a eficiência operacional e prolongar a vida útil de seus ativos.

A Abordagem Madeinweb: Conhecimento Técnico e Metodológico em Ação

Análises Estatísticas e Modelagens Avançadas

A equipe Madeinweb conduziu análises estatísticas detalhadas para compreender padrões e tendências nas carteiras de manutenção do cliente. Com base nesses insights, foram propostas modelagens avançadas para aumentar a eficiência operacional.

Modelos de IA para Previsão de SKUs

O foco principal foi a criação de modelos de Inteligência Artificial altamente especializados para prever a quantidade de SKUs utilizados nas diferentes carteiras de manutenção do cliente. Isso permitiu uma gestão mais precisa de estoques e recursos.

Documentação e Transferência de Conhecimento

A equipe não apenas implementou soluções, mas documentou meticulosamente todos os fluxos desenvolvidos. Além disso, houve uma transferência contínua de conhecimento para os colaboradores do cliente, garantindo autonomia e sustentabilidade a longo prazo.

Resultados

+24%

Média de melhora no MAPE anual (Top 50)

+37,2%

Média de melhora no MAPE 3M (Top 50)

-13%

Diminuição do erro percentual anual

Ganhos Alcançados

Aumento de Eficiência Operacional

As análises estatísticas e os modelos de IA permitiram ao cliente otimizar a alocação de recursos, reduzindo custos operacionais e aumentando a eficiência de sua equipe interna.

Precisão na Previsão de SKUs

A capacidade de prever com precisão a demanda por SKUs possibilitou ao cliente uma gestão de estoque mais eficaz e uma resposta mais ágil às necessidades de manutenção.

Manutenção Preditiva Aprimorada

Com modelos refinados e produtizados, o cliente agora opera em um ambiente de manutenção preditiva mais eficiente, minimizando falhas e maximizando a vida útil dos ativos.

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