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A Lindsay integrou o S&OP e o S&OE ao Pyplan, aumentando a precisão das previsões e otimizando os estoques com um processo mais ágil e colaborativo.

Lindsay é uma das líderes globais em soluções de irrigação, infraestrutura e tecnologia industrial para o agronegócio. No Brasil, um de seus mercados estratégicos, a empresa enfrentou um cenário desafiador: demanda fortemente influenciada por variáveis externas — clima, preços de commodities, ambiente político e regulatório — e um portfólio altamente complexo com mais de 20.000 SKUs. Além disso, havia processos fragmentados e manuais, que forçaram a equipe a analisar mais de 6.000 SKUs individualmente em planilhas, consumindo até 40 horas de trabalho operacional por semana e dificultando a tomada de decisões integradas.
A desconexão entre S&OP E S&OE foi outro ponto crítico. Embora a empresa tenha conseguido definir um plano tático mensal, a execução diária estava sujeita a vários ajustes manuais, com visibilidade limitada dos estoques, materiais e riscos de falência. Isso gerou ineficiências recorrentes: excesso de estoque em certos nós, falta em outros, baixa precisão nas previsões e um ciclo de planejamento incapaz de reagir com a velocidade exigida pelo mercado agrícola.
Para sustentar seu crescimento e aumentar a competitividade do negócio, Lindsay definiu um objetivo claro: criar um processo inteligente, unificado e escalável, capaz de integrar previsão de demanda, otimização de estoque, materiais e execução operacional em um único modelo digital. A empresa precisava deixar para trás a abordagem operacional centrada em planilhas e adotar um sistema integrado que conectasse as decisões de vendas, cadeia de suprimentos, compras e produção à realidade do mercado e aos riscos da rede.
O desafio não era simplesmente melhorar a previsão ou automatizar as tarefas, mas alcançar uma cadeia de planejamento que reagisse com agilidade às mudanças climáticas, flutuações econômicas e variações drásticas na demanda sazonal.
Com o Pyplan, a Lindsay integrou todo o processo de S&OP e S&OE de ponta a ponta. Na fase de demanda, a plataforma incorporou modelos estatísticos avançados com calibração automática e a capacidade de considerar variáveis exógenas específicas por região, aumentando significativamente a qualidade da previsão. A modelagem hierárquica e o gerenciamento de atributos facilitaram o trabalho com milhares de produtos sem complexidade adicional.
No nível de estoque, a Pyplan possibilitou analisar estrategicamente a BOM — com mais de sete níveis — e definir políticas alinhadas com a variabilidade de oferta e demanda. A integração com MPS, MRP e APS permitiu um fluxo contínuo entre o planejamento tático e a execução diária, conectando as decisões de capacidade, fornecimento e produção em tempo real.
Graças a essa arquitetura unificada, vendas, operações, logística, compras e finanças começaram a funcionar uma única versão da verdade, com fluxos de trabalho claros, painéis executivos e uma experiência totalmente colaborativa. A automação da entrada no ERP e a eliminação de tarefas manuais liberaram mais de 40 horas semanais para a equipe.
O impacto foi imediato. A precisão da previsão aumentou em 81%, reduzindo os riscos de falência e possibilitando a otimização da cobertura de estoque em toda a rede. A visibilidade de ponta a ponta melhorou a coordenação entre as principais áreas e acelerou a resposta a variações de demanda, restrições de material ou interrupções logísticas.
Além disso, a integração efetiva entre S&OP e S&OE possibilitou conectar o plano mensal à execução diária, alcançando uma operação mais estável e rastreável, alinhada aos objetivos estratégicos do negócio.
Com o Pyplan, Lindsay não se limitou a modernizar sua cadeia de planejamento: instalou uma nova forma de trabalhar, mais inteligente, colaborativo e preparado para acompanhar o crescimento do agronegócio em um ambiente cada vez mais exigente.
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