Digital twin de supply chain

Contexto

Grupo industrial automotivo (8.000 funcionários, 3 bilhões de euros de faturamento). Supply chain complexa: 500 fornecedores, 12 fábricas, 30 países. Nenhuma visibilidade end-to-end. Disrupções recorrentes (escassez de componentes, atrasos logísticos) custando 80 milhões de euros/ano. Diretoria de Supply Chain quer um gêmeo digital para antecipar.

Problema & Desafio

Supply chain em 30 países, 500 fornecedores, 12 fábricas → nenhuma visibilidade end-to-end. Disrupções recorrentes: escassez de componentes, atrasos, qualidade → custo de 80M€/ano. Planejamento em Excel e ERPs em silos → nenhuma simulação de cenários possível. Prazo de reação às disrupções: 2-3 semanas vs 2-3 dias nos líderes. Dados de supply chain dispersos em 8 sistemas não integrados. Diretoria de SC quer passar de um modo reativo para preditivo, nenhuma capacidade de IA implantada.

Solução & Entregas

- Digital twin da supply chain em serviço: modelagem completa dos 500 fornecedores, 12 fábricas, fluxos logísticos - Simulação de cenários em tempo real: impacto das disrupções avaliado em <2h vs 2-3 semanas - Detecção preditiva de riscos de fornecedores (ML sobre dados financeiros, geopolíticos, logísticos) - Custos das disrupções reduzidos em 35% (80M€ → 52M€/ano) – antecipação vs reação - Visibilidade end-to-end operacional: rastreamento em tempo real de cada componente da fábrica ao cliente - Planejamento S&OP orientado por dados → alinhamento produção/demanda otimizado pela IA

Tecnologias