Como a Metalúrgica Fey reduziu o WIP em 35% e comprimiu o ciclo de planejamento de 3 dias para 3 horas, e em seguida adicionou agentes de IA por cima
A Fey é uma das maiores fabricantes de fixadores do Brasil, com mais de 5.000 itens MTS, 3.000 itens MTO, 200 recursos produtivos e cerca de 400 ordens semanais. O gargalo estava no planejamento: lento, desconectado da execução e incapaz de simular o que vinha pela frente.
Resultados em destaque
Indicadores da camada de planejamento medidos após a estabilização do NPLAN. Indicadores da camada de agentes medidos em operação de produção com o time de planejamento da Fey.
Sobre a Metalúrgica Fey
Fundada em Indaial (SC), a Fey é uma das maiores fabricantes de fixadores do Brasil. Seu complexo industrial de 47.000 m² abriga cerca de 700 colaboradores e capacidade mensal de produção de 60 milhões de peças. O portfólio inclui porcas, parafusos, abraçadeiras, acessórios para tubos e mangueiras e peças especiais, atendendo aos setores automotivo, agrícola, tratores e motocicletas no Brasil e em toda a América Latina.
A complexidade operacional é substancial: mais de 5.000 itens MTS, mais de 3.000 itens MTO, mais de 200 recursos produtivos e demanda semanal de aproximadamente 400 ordens de produção, equivalentes a cerca de 500 toneladas.
O desafio
Antes do NPLAN, o planejamento da Fey tinha limitações estruturais que restringiam tanto a velocidade quanto a qualidade das decisões:
- O ciclo de planejamento levava até 3 dias para ser executado
- S&OP e programação de produção estavam desconectados, sem modelo sincronizado entre eles
- A simulação de cenários não era viável na prática
- A saúde de estoques estava comprometida, com excesso e ruptura coexistindo no mesmo portfólio
- Os níveis de WIP eram altos, sinalizando desalinhamento entre plano e execução
O resultado era um ciclo lento de revisão que deixava a operação exposta a variações de demanda e mudanças de produção que ela não conseguia antecipar nem responder rapidamente.
Integrando planejamento e execução
A implantação do NPLAN, realizada pela NEO Digital Industries, estruturou uma camada integrada de planejamento conectando S&OP, MPS, planejamento de materiais e capacidade de produção, totalmente integrada ao SAP S/4HANA. A integração cobriu materiais, recursos, roteiros, listas técnicas, ordens de produção, pedidos de venda e planos de venda.
O projeto rodou em quatro meses, em ciclos iterativos com validação frequente entre as equipes de Logística, Planejamento, Produção e Tecnologia da Fey e a equipe de implantação da NEO Digital Industries. As decisões foram tomadas em conjunto, por meio de análises operacionais, indicadores e simulações comparativas.
Principais elementos técnicos e metodológicos:
- Integração com SAP S/4HANA cobrindo todos os objetos relevantes de planejamento, sem pontes manuais de dados nem planilhas paralelas.
- Parametrização de políticas de estoque com critérios de priorização por canal e família de produto, substituindo decisões ad hoc por uma lógica estruturada.
- Estruturação de cenários permitindo simulações multivariáveis que consideram demanda, capacidade de produção, políticas de estoque e parâmetros operacionais simultaneamente.
- Rodadas iterativas de teste (unitário, avançado e integrado) com revisão contínua de parâmetros, homologação operacional e acompanhamento de KPIs ao longo de todo o projeto.
O que mudou na prática
O ciclo de planejamento deixou de ser o gargalo
Um processo que antes levava três dias agora roda em três horas. O time passou de executar o plano na maior parte do tempo a analisar e decidir.
S&OP e programação de produção ficaram conectados
Antes, plano tático e programação de chão de fábrica viviam em realidades diferentes. Depois do NPLAN, o plano de produção ficou mais realista e diretamente conectado ao sequenciamento, reduzindo o gap entre planejado e executado.
Simulação de cenários se tornou viável
A capacidade de simular cenários multivariáveis em demanda, capacidade, política de estoque e parâmetros operacionais mudou a forma como o time de planejamento da Fey decide. O time agora compara alternativas e escolhe o melhor caminho em vez de reagir a eventos.
A saúde dos estoques melhorou significativamente
Com políticas estruturadas e um modelo de planejamento conectado, a Fey eliminou a coexistência anterior de excesso e ruptura. O estoque de WIP caiu 35%.
A evolução de 2026: AI agents
Com a plataforma de planejamento estabilizada, Fey e NPLAN avançaram para a próxima fase. Os agentes entraram em operação em junho de 2026 e hoje são usados em produção pelo time de planejamento da Fey na rotina de análise e decisão.
A arquitetura opera em três camadas. Na base, o SAP S/4HANA permanece como sistema transacional e fonte de dados. Na camada intermediária, o motor de cálculo do NPLAN executa otimização, explosão de MRP e validação de plano. No topo, o Claude, da Anthropic, acessado via API, atua como camada de interpretação e orquestração: interpreta pedidos em linguagem natural, invoca as ferramentas validadas do NPLAN, explica resultados e coordena a interação entre agentes. O Claude não calcula o plano. Todo cálculo permanece no motor determinístico do NPLAN.
Fundamentos de IA no NPLAN
Por que AI Agents precisam de um Supply Chain Engine para entregar resultados reais.
Leia mais em nplan.digital/articles/ai-foundationsA configuração inclui agentes especialistas, como um agente de estoques dedicado, e um agente orquestrador que coordena as interações entre eles para compor análises e responder a demandas operacionais. Um caso de uso concreto é a comparação multicenário, em que o orquestrador interage com o agente especialista em estoques para apresentar opções, explicar trade-offs e apoiar a decisão.
O que a camada de agentes mudou
Comparação multicenário: de até um dia para menos de dois minutos
Antes dos agentes, comparar cenários era um trabalho manual de composição. O planejador gerava vários relatórios, investigava os dados entre eles item por item e montava a análise por fora do sistema. Dependendo da abrangência da pergunta, isso levava de 2 horas a 1 dia inteiro.
Hoje o planejador descreve a comparação que quer em linguagem natural. O agente orquestrador aciona o agente especialista em estoques, dispara as simulações no motor do NPLAN e devolve a análise comparativa com os trade-offs explicados. O tempo de produção da análise caiu para menos de 2 minutos.
O ganho não é só de velocidade. Quando produzir a comparação custava um dia, o time comparava dois ou três cenários. Ao custo de dois minutos, ele compara quantos precisar, e a decisão passa a ser tomada sobre o conjunto de alternativas em vez de sobre a primeira que caiba no prazo.
Mais de 90% das respostas avaliadas positivamente
Cada resposta dos agentes pode ser avaliada pelo usuário na própria interface. Depois de rodadas de ajuste fino nos prompts, nas ferramentas expostas ao modelo e nos guardrails, a proporção de respostas avaliadas positivamente passou de 90%.
O mecanismo de avaliação negativa é parte do desenho, não um canal de reclamação. Quando o usuário marca uma resposta como inadequada, ele descreve o que esperava e o que deveria ter sido diferente. Esse retorno alimenta o ciclo de ajuste do harness, das ferramentas e das instruções dos agentes. É o loop que sustenta a melhoria contínua da qualidade das respostas em operação.
O conjunto operacional completo da Fey não é enviado aos modelos de IA. As interações utilizam apenas amostras de dados, preservando a confidencialidade da base operacional. As interações do modelo com o ambiente da Fey passam exclusivamente por ferramentas validadas, com escopo definido, expostas pelo NPLAN. O modelo não tem acesso direto à base transacional.
Agent Harness: a arquitetura por trás da IA real em Supply Chain Planning
Por que a vantagem competitiva em IA corporativa migrou do modelo para o harness ao seu redor. Guardrails, orquestração, tools validadas e governança para Supply Chain Planning.
Leia mais em nplan.digital/articles/agent-harnessResultados concretos
Camada de planejamento
- -35% no estoque de WIP
- Ciclo de planejamento comprimido de 3 dias para 3 horas
- Expansão expressiva da capacidade de simulação para suporte à decisão
- Mais tempo do time disponível para análise e identificação de oportunidades
- Evolução da maturidade analítica e decisória das equipes
- Plano de produção mais realista e conectado ao sequenciamento
- Maior integração entre planejamento e execução
- Maior confiabilidade dos dados de planejamento
- Melhoria na governança de Supply Chain
Camada de agentes (Claude)
- Tempo de produção de uma comparação multicenário reduzido de até 1 dia para menos de 2 minutos
- Mais de 90% das respostas dos agentes avaliadas positivamente pelos usuários
- Número de cenários avaliados por decisão deixou de ser limitado pelo custo de produzir a análise
- Acesso a análises comparativas em linguagem natural, sem depender de extração manual de relatórios
- Loop de feedback estruturado alimentando ajuste contínuo de prompts, ferramentas e guardrails
- Motor de cálculo determinístico preservado como única fonte de números de planejamento
O principal aprendizado
A transformação da Fey veio da integração entre tecnologia, processos e colaboração entre áreas. Uma vez sólida essa base, agentes de IA foram adicionados por cima para ampliar a capacidade analítica e a velocidade de resposta, mantendo o motor de planejamento no centro de cada cálculo.
A sequência foi o que fez funcionar: primeiro um plano viável e conectado, depois inteligência analítica construída sobre ele.
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