Como a inteligência de dados cortou perdas e impulsionou Cooperflora em 51%

Adoção de padrões globais de rastreabilidade e automação no picking aumentou a acuracidade do estoque para 99,99% e acelerou o fluxo de expedição na cadeia de flores

Em cadeias agrícolas de alta perecibilidade, a eficiência operacional e a precisão logística deixam de ser apenas diferenciais e passam a determinar a sobrevivência do negócio. Na Cooperflora, cooperativa do setor de flores sediada em Jaguariúna (SP), a substituição de processos manuais por uma gestão orientada a dados resultou em um crescimento de 51% no faturamento ao longo de dois anos.

Com uma expedição semanal superior a 2,6 milhões de hastes, a organização enfrentava o desafio de orquestrar a oferta do campo com a demanda do mercado sem perder o frescor do produto. A resposta veio com o aprimoramento do SINC plataforma digital proprietária desenvolvida em 2015, e a implementação de automação logística e padrões globais de rastreabilidade do campo ao consumidor final.

Automação na logística e ganhos operacionais

A reestruturação dos processos de expedição e recepção de mercadorias impactou diretamente a produtividade interna da cooperativa. A automação da separação de pedidos gerou um ganho de 61,46% na eficiência do picking, o que também otimizou o treinamento interno: o tempo necessário para capacitar um operador na função caiu de cerca de um ano para apenas uma semana. Além disso, a adoção da leitura automatizada reduziu em 75% o tempo de entrada e saída de produtos, eliminando gargalos manuais e elevando a acuracidade do estoque ao índice de 99,9976%.

Business Intelligence na ponta do produtor

Além da logística, a transformação digital alcançou a gestão das propriedades rurais associadas. Por meio de relatórios de Business Intelligence (BI), os cooperados têm acesso em tempo real aos dados de vendas de suas produções.

A transparência das informações permite que o produtor compare seu desempenho com o de outros cooperados que cultivam as mesmas variedades, além de mapear o comportamento dos clientes por dia, semana ou ano. Essa previsibilidade auxilia na tomada de decisão sobre investimentos em expansão, troca de espécies e adequação da produção à demanda real do mercado.