$Beyond Industry$

VERTICAIS / INDÚSTRIA

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.

Ver os cases da indústria

SCROLL

Da Ford à Suzano. Da Dexco à Corteva.
10 operações industriais globais.

Ford Dexco Suzano Saint-Gobain Corteva

AGCO Unipar PPG Tintas Rener Cimentos APODI Ypê

Ford Dexco Suzano Saint-Gobain Corteva

Problemas industriais
que a MATH já resolveu.

Infraestrutura e Custo

Infraestrutura de dados crescendo sem controle

Engenheiros de dados presos em manutenção de legado

Decisão operacional baseada em dado de ontem

Saiba mais

Compras e Operação

Ciclo de compras lento em ambiente de alta volatilidade

Automação de processos de compras e supply chain

Processo crítico que vive na cabeça de especialistas

Saiba mais

Analytics e Decisão

Forecast de demanda baseado em planilha histórica

BI gerencial com baixa adoção, relatório existe, decisão não muda

Rastreabilidade de supply chain com lacunas

Saiba mais

Governança e Master Data

Qualidade de dado em supply chain sem padrão

MDM e governança de master data ausente

Dados em camadas de armazenamento erradas, custo sem controle

Saiba mais

CASES

Resultados que aparecem no orçamento,
não no roadmap.

$Ford Data Efficiency$

Beyond Industry Reduzir Custo Operacional

Infraestrutura fora de controle

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.

96% de redução

R$ 501k economizados/ano

Ford

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$Ford Pricer$

Beyond Industry Reduzir Custo Operacional

Gargalo de compras em ambiente inflacionário

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.

50% redução no ciclo

R$ 500k economia/ano

Ford

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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:

$Problema Real$

Qual é o problema real?

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.

$Impacto Financeiro$

Qual é o impacto financeiro?

Traduzimos a dor técnica para linguagem de EBITDA: custo que cresce, margem que escapa, ciclo que atrasa. Sem isso, ROI fica em hipótese.

$Solução com Menor Atrito$

O que resolve com menor atrito?

Sem nova plataforma quando a existente pode ser governada. Sem migração quando a automação resolve. O Ford Data Efficiency exigiu governança, não nova infraestrutura.

$Entrega Auditável$

Entrega Auditável

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

Antes de falar em solução, mapeamos o problema.

O Diagnóstico MATH é uma sessão estruturada onde mapeamos sua dor declarada, identificamos a causa real, calculamos o impacto financeiro e apresentamos uma hipótese de solução, tudo documentado em uma página.

É o Passo 5 do nosso framework. E é gratuito para empresas industriais que já têm operação estruturada de dados.

Solicitar Diagnóstico

Beyond Industry

Da Ford à Suzano. Da Dexco à Corteva.10 operações industriais globais.

Problemas industriaisque a MATH já resolveu.

Resultados que aparecem no orçamento,não no roadmap.

Por que projetos de dados falham na indústria —e o que a MATH faz diferente.

Antes de falar em solução, mapeamos o problema.

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.

Por que projetos de dados falham na indústria —
e o que a MATH faz diferente.