Tenho volume, mas não tenho crescimento
LGPD, BACEN, disponibilidade de sistema.
Tenho pressão por resultado, mas não tenho clareza sobre a causa raiz
Beyond Industry
A indústria já digitalizou o chão de fábrica. O problema é que os dados gerados raramente chegam aonde a decisão é tomada, ou chegam tarde demais para mudar algo.
Da Ford à Suzano. Da Dexco à Corteva.
10 operações industriais globais.
Problemas industriais
que a MATH já resolveu.
Resultados que aparecem no orçamento,
não no roadmap.
A Ford operava um Data Lake de 430 TB em GCP herdado de consultorias anteriores. A conta crescia todo mês. A MATH aplicou Ciência de Dados para sanear o ambiente, sem migração faraônica, sem nova plataforma.
A Ford América do Sul gerenciava reajustes de preços em planilhas e e-mails. A MATH desenvolveu o Pricer, plataforma que automatizou índices econômicos e integrou sistemas legados globais.
Por que projetos de dados falham na indústria
e o que a MATH faz diferente.
A MATH usa o caminho inverso. Antes de propor solução, fazemos três perguntas:
Não o que o sistema reclama, mas qual decisão operacional está sendo prejudicada e por quê. Começa pela dor declarada e vai até a causa estrutural.
Traduzimos a dor técnica para linguagem de EBITDA: custo que cresce, margem que escapa, ciclo que atrasa. Sem isso, ROI fica em hipótese.
Sem nova plataforma quando a existente pode ser governada. Sem migração quando a automação resolve. O Ford Data Efficiency exigiu governança, não nova infraestrutura.
Projetos que se pagam, com ROI mensurável antes do kickoff. Resultado no orçamento, não no roadmap. Operações industriais globais com dados reais.