No processamento de aves, um dos maiores desafios enfrentados diariamente pelas indústrias é encontrar o ponto de equilíbrio ideal entre o fornecimento das aves e a demanda de produção. Essa tarefa, embora pareça simples à primeira vista, é altamente complexa, principalmente por conta da variabilidade natural presente nos lotes, especialmente no que diz respeito à distribuição de peso das aves. Essa diferença entre o peso real das aves entregues e o peso projetado pode afetar de forma significativa todo o plano de produção.
Essa desconexão entre o que é recebido e o que é necessário para atender aos pedidos do dia pode levar a vários tipos de desperdícios. Por exemplo, o famoso giveaway — quando há excesso de produto entregue além do necessário — é um dos reflexos mais comuns. Também podem surgir falhas no atendimento de pedidos, redução de rendimentos e até acúmulo de produtos não alocados, que muitas vezes precisam ser vendidos a preços mais baixos, afetando a rentabilidade da operação.
LIMITAÇÕES DO PLANEJAMENTO TRADICIONAL
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Boa parte desses problemas está associado a limitações de ferramentas de planejamento. Tradicionalmente, o setor utilizou planilhas eletrônicas para desenhar os planos de produção. No entanto, essas ferramentas apresentam duas desvantagens principais: primeiro, a atualização e manipulação dos dados pode ser lenta e trabalhosa, o que inviabiliza ajustes frequentes durante o turno; segundo, essas planilhas geralmente usam cálculos fixos e lineares, oferecendo um único cenário possível diante de um conjunto específico de variáveis. Isso impede a flexibilidade de encontrar soluções mais eficientes à medida que as condições mudam.
TECNOLOGIA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A FAVOR DA PRODUÇÃO
Nos últimos anos, avanços importantes em tecnologias como computação em nuvem e Inteligência Artificial (IA) têm oferecido novas possibilidades para superar esses gargalos. Por meio de integrações automáticas de dados, hoje conseguimos gerar planos completos de produção em questão de minutos, um ganho de tempo e confiabilidade imenso. Mais do que isso: com algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), os sistemas são capazes de simular milhares de combinações entre a oferta disponível de aves e as diferentes demandas da produção, levando em conta não apenas capacidade de planta, mas também margens de lucro, prioridades comerciais e especificidades de cada SKU.
SKU, ou Stock Keeping Unit (Unidade de Manutenção de Estoque), é o código único que identifica cada variação de produto. No setor avícola, por exemplo, um frango inteiro congelado tem um SKU; o mesmo frango, cortado e embalado em bandeja, terá outro; se for temperado, será outro SKU diferente. Cada produto final com características distintas recebe um código próprio, que ajuda a controlar estoques, planejar produção, definir preços e atender aos pedidos específicos dos clientes.
