$Beyond Industry$

VERTICALES / INDUSTRIA

Beyond Industry

La industria ya digitalizó el piso de fábrica. El problema es que los datos generados raramente llegan a donde se toma la decisión, o llegan demasiado tarde para cambiar algo.

Ver los casos de la industria

SCROLL

De Ford a Suzano. De Dexco a Corteva.
10 operaciones industriales globales.

Ford Dexco Suzano Saint-Gobain Corteva

AGCO Unipar PPG Tintas Rener Cimentos APODI Ypê

Ford Dexco Suzano Saint-Gobain Corteva

Problemas industriales
que MATH ya resolvió.

Infraestructura y Costo

Infraestructura de datos creciendo sin control

Ingenieros de datos atados al mantenimiento de legado

Decisión operacional basada en datos de ayer

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Compras y Operación

Ciclo de compras lento en ambiente de alta volatilidad

Automatización de procesos de compras y supply chain

Proceso crítico que vive en la cabeza de especialistas

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Analytics y Decisión

Forecast de demanda basado en planilla histórica

BI gerencial con baja adopción, reporte existe, decisión no cambia

Trazabilidad de supply chain con brechas

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Gobernanza y Master Data

Calidad de dato en supply chain sin estándar

MDM y gobernanza de master data ausente

Datos en capas de almacenamiento equivocadas, costo sin control

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CASOS

Resultados que aparecen en el presupuesto,
no en el roadmap.

$Ford Data Efficiency$

Beyond Industry Reducir Costo Operacional

Infraestructura fuera de control

Ford operaba un Data Lake de 430 TB en GCP heredado de consultorías anteriores. La cuenta crecía todos los meses. MATH aplicó Ciencia de Datos para sanear el ambiente — sin migración faraónica, sin nueva plataforma.

96% de reducción

R$ 501k ahorrados/año

Ford

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$Ford Pricer$

Beyond Industry Reducir Costo Operacional

Cuello de botella de compras en ambiente inflacionario

Ford América del Sur gestionaba reajustes de precios en planillas y correos. MATH desarrolló el Pricer — plataforma que automatizó índices económicos e integró sistemas legados globales.

50% reducción en el ciclo

R$ 500k ahorro/año

Ford

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Por qué los proyectos de datos fallan en la industria —
y qué hace MATH de diferente.

MATH usa el camino inverso. Antes de proponer solución, hacemos tres preguntas:

$Problema Real$

¿Cuál es el problema real?

No lo que el sistema reclama, sino qué decisión operacional está siendo perjudicada y por qué. Comienza por el dolor declarado y va hasta la causa estructural.

$Impacto Financiero$

¿Cuál es el impacto financiero?

Traducimos el dolor técnico al lenguaje del EBITDA: costo que crece, margen que escapa, ciclo que se retrasa. Sin eso, el ROI se queda en hipótesis.

$Solución con Menor Fricción$

¿Qué resuelve con menor fricción?

Sin nueva plataforma cuando la existente puede ser gobernada. Sin migración cuando la automatización resuelve. El Ford Data Efficiency exigió gobernanza, no nueva infraestructura.

$Entrega Auditable$

Entrega Auditable

Projetos que se pagam, com ROI mensurável antes do kickoff. Resultado no orçamento, no en el roadmap. Operações industriais globais com dados reais.

Antes de hablar de solución, mapeamos el problema.

El Diagnóstico MATH es una sesión estructurada donde mapeamos tu dolor declarado, identificamos la causa real, calculamos el impacto financiero y presentamos una hipótesis de solución, todo documentado en una página.

Es el Paso 5 de nuestro framework. Y es gratis para empresas industriales que ya tienen operación estructurada de datos.

Solicitar Diagnóstico

Beyond Industry

De Ford a Suzano. De Dexco a Corteva.10 operaciones industriales globales.

Problemas industrialesque MATH ya resolvió.

Resultados que aparecen en el presupuesto,no en el roadmap.

Por qué los proyectos de datos fallan en la industria —y qué hace MATH de diferente.

Antes de hablar de solución, mapeamos el problema.

De Ford a Suzano. De Dexco a Corteva.
10 operaciones industriales globales.

Problemas industriales
que MATH ya resolvió.

Resultados que aparecen en el presupuesto,
no en el roadmap.

Por qué los proyectos de datos fallan en la industria —
y qué hace MATH de diferente.