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Gestão de stock mais eficiente na Athlon

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O cliente,

A Athlon é uma das maiores empresas de leasing da Europa e gere uma vasta frota de veículos comerciais. A manutenção e reparação de todos esses veículos envolve um enorme fluxo de peças. Para manter esta operação logística a funcionar sem problemas, ajudámos a Athlon a criar uma solução de dados end-to-end que dá visibilidade, em tempo real, sobre o stock e as reservas.

Cliente Athlon
Setor Mobilidade & logística
Serviços AI Solutions
Ferramentas & técnicas Snowflake - R Shiny – Python

O desafio,

A gestão de stock para manutenção e reparação estava a chegar ao seu limite. As peças eram acompanhadas em sistemas e folhas de cálculo separados, pelo que ninguém tinha uma visão completa e atualizada. Isto resultava em stock desnecessário, reservas perdidas e tempos de resposta mais longos na oficina.

A Athlon queria deixar de se guiar pela intuição e tomar decisões com base em dados fiáveis e atualizados — para ter as peças certas disponíveis no momento certo, sem imobilizar capital desnecessariamente em stock.

A nossa solução,

Em conjunto, criámos uma plataforma de dados central que reúne todas as fontes relevantes — compras, oficina e logística — num único ambiente fiável. Sobre esta fundação, desenvolvemos um sistema de reservas e modelos preditivos que mostram quais as peças necessárias e quando.

Assim, cada departamento sabe exatamente com o que pode contar, e a gestão de stock passa de reativa a proativa.

A abordagem,

Trabalhámos em iterações curtas e em estreita colaboração com as pessoas da oficina, para que o sistema se integrasse no trabalho diário. Com Azure, criámos uma pipeline de dados escalável que sincroniza automaticamente as fontes e, com machine learning, prevemos a procura de peças.

O resultado: menos vendas perdidas por falta de peças, custos de stock mais baixos e uma oficina capaz de avançar mais depressa.

“Gestão de stock mais eficiente e um sistema de reservas graças à nossa solução de dados end-to-end”
Team Fleet Operations Athlon

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