O setor automotivo ou automobilístico é um dos principais setores da economia mundial que está em processo de profunda transformação devido ao processo de eletrificação, digitalização e a introdução dos conceitos de indústria 4.0 e Web 3.0. A partir disso, levantamos um panorama dessa área e oportunidades desse novo cenário para profissionais de planejamento de médias e grandes empresas brasileiras. Confira no artigo.
A dinâmica do setor automotivo
O setor automotivo é de grande importância para a economia do Brasil e do mundo. Ele se encontra em um cenário de recuperação em relação aos impactos da pandemia do Coronavírus, que gerou reduções de até 40% no faturamento do setor em 2020.
No contexto global ou mesmo brasileiro, o setor automotivo é composto por uma cadeia de valor bastante complexa, com uma grande quantidade de empresas em diferentes etapas, que vão desde a concepção de novos produtos até o consumidor final.
A visão dos gestores das grandes empresas do setor apontam para uma intensa eletrificação da frota. Esse processo já foi iniciado na Europa e na América do Norte. No Brasil, espera-se que essa onda transformadora chegue com a mesma intensidade, mas em um prazo de até 10 ou 15 anos.
Junto à eletrificação da frota está a transformação da indústria, que caminha para a sua quarta geração, conforme a imagem abaixo.
Como vemos, o novo cenário demandará um planejamento estratégico que dê suporte à interação das máquinas físicas com o conhecimento coletivo gerenciado por sistemas de informação inteligentes, conectados via dispositivos de Internet das Coisas (IOT), em redes de alta velocidade e disponibilidade 5G.
Contexto brasileiro
Segundo IBGE, a frota automotiva do Brasil já ultrapassou a barreira dos 100 milhões. Isso mostra uma clara tendência de crescimento no tamanho total da frota brasileira e também da população. Essa frota inclui automóveis (58 milhões), caminhões (2.8 milhões), motos (23 milhões) e várias outras categorias. Abaixo, segue uma visualização proporcionalizada do mercado.
Na sequência, fizemos um comparativo do crescimento populacional brasileiro em relação ao crescimento da frota. Nesta análise, utilizamos a escala logarítmica para evidenciar o descompasso do crescimento entre a população, que segue em uma tendência linear, e a frota, a qual experimenta alguma exponencialização.
Entre os anos 2010 e 2015, houve um crescimento exponencial de novos veículos. De 2015 em diante, o crescimento ainda é positivo, entretanto mais moderado. Hoje temos um cenário com veículos mais velhos devido à diminuição do incremento de novos veículos. Isso foi causado tanto por efeitos do dólar valorizado e juros altos como também pela escassez de semicondutores.
Além desses pontos, é possível também delinear a complexidade (explosão combinatória) que existe na operação das empresas do setor automotivo e autopeças. Abaixo, apresentamos afirmações consideradas chave na descrição do cenário atual, e que posteriormente podem ser validadas ou refutadas por análise técnica de dados.
| Desafio | Soluções na Indústria 4.0 |
| Empresas com operações comerciais de abrangência nacional com grande número de representantes comerciais utilizando diferentes políticas tanto no comércio tradicional como nos sistemas de e-commerce; A envergadura das operações geram departamentalizações que, por sua vez, tendem a gerar silos de informação com indicadores não integrados, compartilhados ou até duplicados e/ou incoerentes com uso intensivo de planilhas Excel; | Na indústria 4.0, os projetos analíticos de sucesso são, em grande parte, resultado de atividades geridas por métodos ágeis altamente colaborativos, que podem ser acelerados com a contratação de empresas especialistas em dados (Ler artigo). Grandes operações necessitam inicialmente de processos de Dicionarização de dados (ler artigo) capazes de democratizar o entendimento (a harmonização) das informações em todos os níveis de decisão. Isso permite então a execução de projetos de integrações de sistemas transacionais e analíticos (ler artigo) de forma coerente e em parceria com os especialistas da área de tecnologia da Informação. |
| A demora e a complexidade na precificação impactam negativamente no fechamento de negócios. Isso ocorre devido às operações com grande quantidade de itens (SKUs ou part numbers), com diversas categorias de produtos definidas internamente e que podem variar de produtos com alto e baixo desgaste, valor, margem e frequência de compra; | As atividades de precificação, desde a mais estática e simples até a precificação dinâmica inteligente, estão intimamente ligadas ao nível de maturidade de dados que evolui em paralelo aos novos métodos de sistema e ao stack tecnológico, como apresentado no caso da precificação do metrô de Londres, apresentada neste artigo. |
| Forte influência de aspectos regionais (economia/clima/cadeia produtiva) nas demandas de peças; | Os aspectos regionais podem ser melhor abordados com o uso de dados e inteligência artificial para prever cenários e fazer recomendações de produtos de forma cada vez mais personalizada e assertiva. Abaixo, estes dois artigos apresentam com detalhes o processo de desenho da previsão de demanda com analytics: O desafio da previsão de demanda na visão da Aquarela – Parte 1 (link). O desafio da previsão de demanda na visão da Aquarela Analytics – Parte 2 (link) |
| Alto custo de pessoal e tempo na concepção de novos produtos e peças. | O uso de algoritmos e metodologias de simulação inovadores com base em dados pode ajudar a reduzir os tempos e a qualidade da concepção de novos produtos. Leia o artigo. |
| O baixo grau de exploração de SKUs por unidade de negócio impacta negativamente no volume de vendas; | A exploração profunda do histórico dos Skus está bastante ligada ao nível de maturidade analítico e de governança de dados da organização (ler artigo) e à disponibilidade de talentos treinados tanto do ponto de vista de negócio como também de tecnologias robustas de análise, capazes de cruzar combinações de produtos e dados de mercado em grande escala. |
| Faltam dados e visão de mercado para a criação de visualizações de market share para cada categoria de produtos para cada região. | Mais dados de mercado e estratégia de analytics podem acelerar e melhorar a definição da persona de vendas e consequentemente a identificação dos canais ótimos e prioritários de ação comercial para conquista de novos clientes. Times de analytics internos ou externos têm um papel fundamental na definição da estratégia da análise, agrupamento das informações internas e externas até chegar aos indicadores de market share regionalizados de forma acurada. Já publicamos um Business Case no setor de aftermarketing (peças de reposição), que está disponível em link . |
| Dificuldade de formação de times analíticos de alto desempenho com perfis complementares que cobrem desde a área técnica de sistemas até a área de negócio. | As empresas de inteligência artificial e IOT focadas na indústria podem servir de apoio em cenários de transformações rápidas, pois possuem times já formados e metodologias consistentes de testes. Leia também: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial? |
Setor automotivo: características e oportunidades com IA – Conclusões
Neste artigo, apresentamos as evoluções da indústria na história, a qual aponta para um futuro com maior automação de processos.
O setor automobilístico é grande. Isso gera dificuldades para a gestão, que necessita de apoio de sistemas especialistas em dados, principalmente com a previsão de crescimento contínuo da frota.
A fragmentação da produção e a distribuição das peças geram complexidades nos processos da cadeia de valor como um todo. Entretanto, elas podem ser otimizadas com o uso de ferramentas e estratégias de dados que envolvam desde novas políticas de governança da informação até sistemas inteligentes de recomendação de preço.
Todas as empresas e todos os setores serão transformados por uma grande transição nunca vista antes. Ela estará voltada para a redução de emissão de carbono e para a digitalização do fluxo de informação. Em ambos os cenários, a indústria automotiva precisa encontrar os líderes que irão estar à frente dessa mudança!
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Autor
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
