O QUE MUDA NA OPERAÇÃO
DEPOIS DE UM PROJETO COM A ROTAMIRA
Relatos de distribuidores e varejistas que trabalharam com a Rotamira. Não são casos genéricos de "transformação digital" — são descrições de problemas específicos endereçados com prazos e escopos reais.
← VOLTAR AO INÍCIOMarcos Oliveira
Gerente de Planejamento
Distribuidora, Recife — PE
Contratamos a Revisão de Parâmetros de Reposição para uma família de produtos que estava gerando rupturas recorrentes na região metropolitana. O que eu não esperava era que o prazo de duas semanas fosse respeitado sem pressão da nossa parte. Recebemos a lista de mudanças, aplicamos no ERP e o efeito foi perceptível nas semanas seguintes — não dramático, mas consistente.
Julho de 2025
Adriana Fonseca
Diretora de Operações
Rede Varejista, Salvador — BA
A Análise de Ruptura trouxe um dado que eu suspeitava mas não conseguia quantificar: parte das rupturas não era falta de produto no CD, mas atraso na reposição da loja. A metodologia de reconstrução de disponibilidade deixou isso visível. A sessão com a equipe de planejamento foi útil — as recomendações chegaram priorizadas, não como uma lista infinita de ajustes.
Junho de 2025
Roberto Cavalcanti
Superintendente de Supply Chain
Distribuidor Regional, Fortaleza — CE
Fechamos a Previsão de Demanda por SKU depois de tentar durante dois anos melhorar nossa planilha de previsão internamente. O modelo que a Rotamira entregou não é perfeito — nenhum modelo é — mas a comparação na entrega mostrou redução de erro em quase todas as famílias de produto. O notebook está documentado e nossa equipe conseguiu entender o que foi feito.
Julho de 2025
Paulo Souza
Analista Sênior de Estoque
Distribuidor, Maceió — AL
O que valorizei foi a transparência sobre o que o modelo consegue e o que não consegue. Não houve nenhuma promessa de que IA resolveria todos os problemas de planejamento. Os entregáveis foram práticos — dá para usar no dia a dia sem montar uma estrutura técnica nova.
Junho de 2025
Claudia Mendes
Gerente de Logística
Rede de Farmácias, Feira de Santana — BA
Contratamos a Análise de Ruptura com ceticismo — já tínhamos feito análises internas que não geraram ação. A diferença foi que a Rotamira chegou com a decomposição de causas já priorizada. Não precisamos decidir por onde começar: a análise já indicava os três pontos de maior impacto na rede.
Julho de 2025
João Batista
Coordenador de Abastecimento
Atacadista, Aracaju — SE
A Revisão de Parâmetros foi a porta de entrada para entender melhor nossa variabilidade de lead time. A nota de treinamento que acompanhou a entrega ajudou o time a entender por que os parâmetros antigos estavam errados — não apenas o que mudar, mas o raciocínio por trás.
Junho de 2025
A distribuidora atendia mais de 200 municípios com portfólio de 1.400 SKUs ativos. Durante períodos sazonais — São João, festas de final de ano, Semana Santa — os erros de previsão em planilha chegavam a invalidar o planejamento de compra de categorias inteiras.
Previsão de Demanda por SKU e Praça com limpeza de histórico de três anos, incorporação de 47 datas do calendário nordestino e modelo gradient-boosted treinado por cluster de praça. O modelo foi avaliado contra o processo de planilha nas mesmas 16 semanas do histórico.
Redução do erro médio absoluto em 34% para as categorias de maior volume em período sazonal. O dashboard de erro por família revelou quatro categorias onde o modelo não superou a planilha — o cliente optou por manter a abordagem manual nessas e adotar o modelo nas demais.
A rede reportava índice de ruptura de 3,8% no sistema, mas as reclamações das lojas sugeria algo maior. A equipe de compras não conseguia separar rupturas causadas por erro de pedido das causadas por atraso de fornecedor ou problema de transporte.
Análise de Ruptura com reconstrução de disponibilidade real usando registros de movimentação de estoque dos últimos 18 meses. Estimativa de vendas perdidas pelo método de loja comparável e decomposição de causas por categoria de produto.
A ruptura real reconstruída estava em 6,2% — não 3,8%. Das causas identificadas, 44% vinham de regras de pedido desatualizadas, 31% de variabilidade de lead time não capturada e 25% de atrasos de transporte. A priorização apontou para ajuste nas regras de pedido como primeiro passo.
Os parâmetros de reposição no ERP não eram revisados há dois anos. O lead time cadastrado para três fornecedores principais estava subestimado — o time de compras sabia disso mas não tinha como recalcular com o volume de SKUs da categoria.
Revisão de Parâmetros de Reposição para 280 SKUs da categoria de higiene e limpeza. Medição da distribuição real de lead time dos últimos 12 meses, reclassificação ABC/XYZ e recálculo de ponto de pedido e estoque de segurança para cada classe.
84% dos SKUs tiveram parâmetros alterados. O lead time real médio estava 38% acima do valor cadastrado. A lista de mudanças foi aplicada diretamente pelo time de planejamento no ERP. A nota de treinamento permitiu que a equipe entenda como revisar os parâmetros quando o lead time mudar novamente.
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