ISSN 2594-360X
43º Seminário de Logística, Suprimentos e PCP — Vol. 43 , num. 43 (2026)
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Resumo
O principal desafio do planejamento de materiais é equilibrar demanda, estoque e produção, garantindo abastecimento sem comprometer o capital imobilizado. Pela volumetria de itens, complexidade dos processos e busca por eficiência operacional, os modelos tradicionais tornam-se insuficientes em portfólios na escala de uma multinacional siderúrgica. Este artigo apresenta a jornada de evolução do planejamento de materiais na CSN, destacando as alavancas que permitiram a captura de valor, a otimização dos estoques e a elevação do nível de eficiência operacional. Por meio da metodologia Stage-Gate, alinhada aos princípios do Lean Manufacturing, o arcabouço da transformação foi estruturado em três pilares: (1) revisão dos processos e políticas de abastecimento, (2) incorporação de novas tecnologias baseadas em Inteligência Artificial e (3) aprimoramento do nível de atendimento ao usuário. Os resultados alcançados demonstram ganhos expressivos em nível de serviço, cobertura de estoque, racionalização de políticas e padronização do atendimento, posicionando a companhia em novo patamar de excelência. Como contribuição, o estudo propõe um framework replicável que integra práticas tradicionais e tecnologias emergentes, destacando o papel central da Inteligência Artificial na transformação do planejamento de materiais.
The main challenge of material planning is balancing demand, inventory, and production, ensuring supply without compromising tied-up capital. Given item volume, process complexity, and the pursuit of operational efficiency, traditional planning models tend to become insufficient in portfolios at the scale of a steel multinational. This article presents the journey of material planning evolution at CSN, highlighting the levers that enabled value capture, inventory optimization, and increased operational efficiency. Using the Stage-Gate methodology aligned with Lean Manufacturing principles, the transformation framework was structured around three pillars: (1) revision of supply processes and policies, (2) incorporation of new technologies based on Artificial Intelligence, and (3) enhancement of the user service level. The results achieved demonstrate significant gains in service level, inventory coverage, policy rationalization, and user-service standardization, positioning the company at a new level of excellence. As a contribution, the study proposes a replicable framework integrating traditional practices and emerging technologies, highlighting the central role of Artificial Intelligence in the transformation of material planning.
Palavras-chave
Planejamento de Materiais, Inteligência Artificial, Gestão de Estoques, Eficiência Operacional
Material Planning, Artificial Intelligence, Inventory Management, Operational Efficiency
Como citar
Machado, Hugo Rogério Pereira; Dutra, Drielle Cristrina dos Santos; Vellasco, Mattheus Vinicius Cordeiro; Bandeira, Pedro de Oliveira Moraes Rego; Quirino, Eduardo da Silva; Torres, Diogo Salim; Silva, Paulo Vítor Bianchini; Alve, Fernanda Diniz; Gomes, Paulo Henrique da Silva; Saramago, Nuno Francisco Bruno.
Transformação do planejamento de materiais: Como revisar modelos tradicionais, integrar ia e capturar valor em escala,
p. 269-280.
In: 43º Seminário de Logística, Suprimentos e PCP,
São Paulo, SP - Brasil,
2026.
ISSN: 2594-360X, DOI 10.5151/2594-360X-43735
