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.

As gerações da indústria

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. 

Frota total do Brasil 2006-2020 (Fonte IBGE).

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.

DesafioSoluções 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 pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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