AMEM | AI Opportunity Navigator

RELATO DO CASE

O que a empresa fez

01

O problema original: Supply chain multinível exigia melhor visibilidade de capacidade e sincronização de procurement.
Como era antes: Planejamento precisava coordenar fábricas internas, fornecedores externos e matérias-primas.

02

O objetivo: Otimizar planejamento produtivo e de compras.
A solução de IA: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.

Como funciona

Desenvolve planos de finished/semi-finished goods, visibilidade de capacidade interna/externa e alinha procurement.

Demanda/plano → capacidade interna/externa → production plan → raw material procurement.

Dados utilizados

Demanda; planos; capacidade; fornecedores; semiacabados; matérias-primas; restrições.

Decisão apoiada

Temos capacidade suficiente, onde estão gargalos e como alinhar produção e procurement?

Ação gerada

Replanejar capacidade, produção, fornecedor e material.

O que continua sob decisão humana

Planning otimiza e simula; planners validam restrições e execução.

O que fica com a IA: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.
Quem utiliza: Production planning; procurement; supply chain.
Integração ao processo: o9 implantado na divisão de leather goods.
Limitações: Sem KPI de ganho divulgado.
Riscos reportados no case: Modelo depende de capacidade e restrições atualizadas.

EVIDÊNCIAS DO CASE

Resultados publicados

Resultado qualitativo

A fonte descreve implantação e benefícios

Não há métrica quantitativa medida cadastrada para apresentar como resultado.

Resultado / benefício: Go-live confirmado; fornecedor não divulgou KPI quantitativo.
Benefícios: Maior visibilidade da capacidade; integração procurement-produção.

Evidência B

Go-live reportado pela o9; contexto corporativo Prada; sem KPI público.

O nível representa a força da evidência disponível na biblioteca, não uma avaliação da empresa.

Problemas AMEM relacionados

Capacidades de IA utilizadas

Otimização Prescritiva

Papel: Otimizar
Aplicação: No case Prada — Advanced Planning, “Otimização Prescritiva” contribui para Desenvolve planos de finished/semi-finished goods, visibilidade de capacidade interna/externa e alinha procurement. e apoia: Temos capacidade suficiente, onde estão gargalos e como alinhar produção e procurement?
Tecnologia: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.
Fornecedor: o9 Solutions

Importância5 / 5

Forecasting e Séries Temporais

Papel: Prever
Aplicação: No case Prada — Advanced Planning, “Forecasting e Séries Temporais” contribui para Desenvolve planos de finished/semi-finished goods, visibilidade de capacidade interna/externa e alinha procurement. e apoia: Temos capacidade suficiente, onde estão gargalos e como alinhar produção e procurement?
Tecnologia: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.
Fornecedor: o9 Solutions

Importância4 / 5

Simulação e Análise de Cenários

Papel: Simular cenários
Aplicação: No case Prada — Advanced Planning, “Simulação e Análise de Cenários” contribui para Desenvolve planos de finished/semi-finished goods, visibilidade de capacidade interna/externa e alinha procurement. e apoia: Temos capacidade suficiente, onde estão gargalos e como alinhar produção e procurement?
Tecnologia: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.
Fornecedor: o9 Solutions

Importância4 / 5

Scoring Preditivo de Potencial, Propensão e Risco

Papel: Gerar score preditivo
Aplicação: No case Prada — Advanced Planning, “Scoring Preditivo de Potencial, Propensão e Risco” contribui para Desenvolve planos de finished/semi-finished goods, visibilidade de capacidade interna/externa e alinha procurement. e apoia: Temos capacidade suficiente, onde estão gargalos e como alinhar produção e procurement?
Tecnologia: o9 Digital Brain com advanced production and procurement planning.
Fornecedor: o9 Solutions

Importância3 / 5

INTERPRETAÇÃO EDITORIAL · AMEM / RECTRIX

Como este case pode inspirar sua empresa?

Avaliação editorial para apoio à análise durante o Workshop AMEM.

Aprendizado executivo: Capacity planning ganha força quando inclui recurso interno, fornecedor externo, semiacabado e matéria-prima.
Aplicação AMEM: Criar visão de capacidade por fornecedor/linha conectada à demanda e compras.
MVP sugerido: Pilotar uma família produtiva e simular gargalos 8–12 semanas à frente.
Dados mínimos do MVP: Ordens; routing; capacidade; fornecedor; lead time; material; demanda; calendário.

Impacto AMEM5 / 5Replicabilidade3 / 5Complexidade5 / 5Score AMEM3,5 / 5

Sugestões para experimentação no contexto AMEM. Não são resultados publicados nem garantias de desempenho.

RASTREABILIDADE

Fontes e evidências

Fonte principalCase de fornecedor

o9 Goes Live at Prada Group with Advanced Production and Procurement Planning Capabilities

o9 Solutions / Prada Group · 03/04/2025

O que a fonte sustenta: A fonte sustenta o case “Prada — Advanced Planning” e, conforme aplicável, o resultado descrito: Go-live confirmado; fornecedor não divulgou KPI quantitativo.
Tipo de evidência: Funcionamento
Localizador · trecho: Advanced production and procurement planning go-live
Confiança no claim: Média

Fornecedor descreve implantação e objetivos, sem KPI de ganho.

Abrir fonte

Fonte secundáriaSite corporativo

Prada Group — Company Profile and Value Chain

Prada Group · 2026

O que a fonte sustenta: A fonte sustenta o case “Prada — Advanced Planning” e, conforme aplicável, o resultado descrito: Go-live confirmado; fornecedor não divulgou KPI quantitativo.
Tipo de evidência: Existência da solução
Localizador · trecho: Prada value-chain context
Confiança no claim: Média

Fonte contextual; não comprova isoladamente a solução o9.