Como a Premier Pet saiu de uma semana para 3 minutos na simulação de cenários e escalou a operação sem aumentar o PCP

A Premier Pet cresceu rápido: novas fábricas, mais linhas, mais produtos, mais complexidade. Saiu de um contexto controlável para uma operação com mais de 500 SKUs, centenas de matérias-primas e múltiplas fábricas e CDs. O problema deixou de ser produzir e passou a ser planejar.

1 sem → 3 min
Simulação de cenário
Segundos
Geração automática de pedidos
Mesma equipe
Operação muitas vezes maior
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Conheça a PremieRpet, uma das maiores empresas de pet food do Brasil, pioneira na fabricação de alimentos super premium para cães e gatos no país.

A empresa

Fundada em 1995, em Dourado (SP), a PremieRpet foi a primeira empresa brasileira a fabricar alimentos naturais super premium para cães e gatos, um segmento que ajudou a criar no país. Ao longo de sua trajetória, a companhia expandiu seu parque industrial e hoje reúne marcas como PremieR, GoldeN e Vitta Natural, que juntas somam mais de 300 itens voltados a diferentes fases de vida, portes e necessidades nutricionais específicas dos pets.

A operação da PremieRpet combina múltiplas plantas produtivas — o complexo de Dourado (SP), com três fábricas integradas, e a unidade de Porto Amazonas (PR), a maior fábrica de pet food da América Latina, erguida com investimento superior a R$ 1,1 bilhão. Juntas, as unidades somam cerca de 40 mil toneladas de alimentos produzidos por mês. A empresa também se destaca pelo compromisso ambiental: é a única do seu segmento no Brasil a operar com energia 100% solar em todas as fábricas, reforçando seu posicionamento como referência em inovação, qualidade e sustentabilidade no mercado pet.

O desafio

O modelo de planejamento não acompanhava o crescimento. Havia forte dependência de Excel, processos manuais, baixa capacidade de simulação e decisões demoradas. A geração de um único cenário podia consumir uma semana inteira de trabalho, o que limitava completamente a tomada de decisão e mantinha o time ocupado operando o plano em vez de decidir o plano.

A necessidade não era apenas melhorar. Era viabilizar o crescimento. A própria equipe enxergava o limite do modelo anterior e dois objetivos guiaram a decisão: eliminar o trabalho manual e tornar o time mais analítico, deixando a planilha de ser o ponto central da operação.

"Na pandemia, a demanda cresceu de forma exponencial e foi um dos motivos que acelerou a inauguração da nova fábrica no Paraná. Com novas fábricas, novas linhas e novos produtos, o Excel tem uma certa limitação. A gente precisava de uma solução completa: planejamento, programação e abastecimento dos CDs, tudo junto."

Antenor Neto · Gerente de PPCP, Premier Pet

A solução

A Premier Pet estruturou o planejamento em três camadas conectadas: planejamento mestre com NPLAN, sequenciamento com APS e distribuição com DRP. Tudo integrado ao ERP e aos sistemas de fábrica.

O fluxo passou a ser único: demanda → cenário → decisão → ordens → sequenciamento → execução → feedback. Sem retrabalho e sem planilha paralela.

Os resultados

O que mudou na prática

Simulação deixou de ser gargalo

Antes, era um cenário por semana com esforço manual elevado. Hoje, múltiplos cenários são gerados em minutos, permitindo comparar alternativas e elevar a qualidade da decisão.

Planejamento virou automático

Antes, o plano mestre era construído em Excel e as ordens eram digitadas manualmente. Agora, o plano é gerado automaticamente e as ordens são criadas em segundos.

Compras deixou de depender de feeling

Antes, decisões de compras eram baseadas em histórico e percepção. Hoje, são orientadas pelo plano real, com visibilidade exata do que precisa ser comprado e em qual horizonte.

Política de estoque estruturada

Antes, a política era indefinida e a operação chegava a parar por excesso de estoque. Hoje, a política é estruturada por curva e capacidade, evitando paradas e ajustando o nível de cobertura ao perfil de cada item.

Sequenciamento deixou de gerar gargalo

Antes, o fluxo era decidido pela operação no piso de fábrica e gargalos surgiam quase todos os dias, com paradas por falta de silo ou capacidade. Hoje, o fluxo é otimizado automaticamente pelo APS, garantindo continuidade.

"Antes do APS, o pessoal da operação decidia o fluxo entre silos e ensacadoras no chão de fábrica. Quase todo dia a gente tinha algum tipo de gargalo. Às vezes a linha parava porque não tinha silo disponível para receber o produto. Hoje o sistema garante antecipadamente que aquele fluxo vai ser seguido da forma mais otimizada possível."

Antenor Neto
· Gerente de PPCP, Premier Pet

Reprogramação deixou de ser manual

Antes, qualquer parada exigia refazer o plano no Excel. Hoje, a reprogramação é rápida e estruturada, mantendo a coerência entre demanda, materiais, capacidade e distribuição.

Escala sem aumentar o time

A operação cresceu de forma significativa: mais fábricas, mais linhas, mais SKUs e mais matérias-primas. O time de PCP, no entanto, não precisou crescer na mesma proporção, porque a natureza do trabalho mudou.

"Com novas fábricas, novas linhas, novos produtos, o Excel chegou no limite. A gente precisava acompanhar o crescimento e não podia deixar de entregar. O trabalho continua o mesmo, mas hoje somos muito mais analíticos do que operacionais."

Antenor Neto
· Gerente de PPCP, Premier Pet

Visibilidade real para decidir

Antes, decisões eram tomadas sem enxergar o impacto completo. Hoje, o time consegue acompanhar o comportamento de estoque ao longo do tempo, identificar excesso e ruptura, avaliar ociosidade de linhas e antecipar problemas.

Essa visibilidade é usada de forma prática, inclusive para alinhar manutenção no melhor momento, identificando janelas de menor impacto sobre o plano de produção.

"Hoje consigo ver que na semana do dia 26 de março tem uma janela de ociosidade na linha. Então chego para a manutenção e falo: essa é a semana ideal para vocês atuarem. Antes, essa visibilidade simplesmente não existia."

Antenor Neto
· Gerente de PPCP, Premier Pet

O principal aprendizado

A Premier Pet não ganhou apenas eficiência. Ganhou capacidade de decisão. Saiu de um modelo baseado em esforço para um modelo baseado em simulação, o que permite crescer com complexidade sem perder controle.

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