Da TI como suporte à operação data-driven: o case de transformação digital da Randoncorp

A trajetória de transformação digital da Randoncorp e a incorporação da DB

Quando falamos em transformação digital na indústria, ainda é comum que o tema soe distante da realidade. Governança de dados e inteligência artificial gerando insights em tempo real podem parecer, à primeira vista, algo utópico para muitos ambientes industriais.

Este material resume, de forma prática, a trajetória de transformação digital da Randoncorp: um caminho que parte de um modelo industrial tradicional e evolui para uma das infraestruturas mais admiradas do Brasil quando o assunto é cultura data-driven e execução digital.

Randoncorp: história e estrutura do grupo

A Randoncorp é um grupo industrial brasileiro com origem em Caxias do Sul (RS), cuja história começa nos anos 1940, quando os irmãos Hercílio e Raul Randon abriram uma oficina de reforma de motores industriais, a Mecânica Randon. A partir desse ponto, a companhia relata uma trajetória de expansão e diversificação ao longo das décadas, acompanhando a evolução do transporte de cargas e ampliando atuação no Brasil e no exterior.

Hoje, a Randoncorp se apresenta como uma operação de presença global, com produtos em mais de 125 países e 34 fábricas distribuídas em 6 países, somando cerca de 18 mil colaboradores.

Para organizar esse portfólio, a empresa reúne suas marcas em cinco verticais de negócios: Montadora, Autopeças, Controle de Movimentos, Soluções Financeiras e Tecnologia Avançada e Estratégias Digitais.

Cenário e desafios: quando a TI deixa de ser sustentação e vira parte da solução

Historicamente, o modelo de negócio tradicional da indústria posicionou a tecnologia no papel de suporte e sustentação do negócio. A Randoncorp nasceu e cresceu como uma empresa industrial, e esse modelo funcionou por muitos anos.

Com o aumento da complexidade dos negócios e a pressão por respostas mais rápidas, esse cenário começou a mudar: a tecnologia deixou de ser apenas suporte e passou a ser cobrada como parte da solução dos problemas do negócio.

Na prática, as áreas internas passaram a demandar soluções digitais em um ritmo desafiador para o momento e estrutura de TI. Projetos demoravam meses ou anos para saírem do papel, enquanto o negócio precisava de respostas mais imediatas.

Além disso, a área de tecnologia, organizada para sustentação, tinha um papel claro de garantir estabilidade, segurança e continuidade, não inovação.

Os motivadores da disrupção: onde a pressão começou a ficar inevitável

Alguns motivadores ficaram especialmente evidentes no contexto industrial:

• Processos críticos em SAP;
• Alto esforço manual em estoque, supply chain e financeiro;
• Dependência de pessoas-chave e risco operacional;
• Tecnologia vista como suporte, não como inovação.

Como resposta inicial, a Randoncorp criou uma frente complementar de TI, focada em experimentação, dados e automações, com o objetivo de apoiar o negócio sem impactar a operação.

Com o avanço em inovação, porém, novos desafios ficaram claros:

• A evolução precisava ganhar escala e foco estratégico;
• Sustentar múltiplas frentes e, ao mesmo tempo, evoluir tecnologia começou a ficar pesado para o modelo interno.

A solução: Negócios Digitais para escalar a transformação

Em 2019, a Randoncorp cria uma área chamada Negócios Digitais, com o objetivo de disseminar, massificar e desenvolver tecnologias que apoiassem a transformação digital das empresas do grupo. A proposta era buscar novas formas de fazer, novos modelos de trabalho e acelerar a aprendizagem interna.

A unidade estruturou seis frentes de atuação:

• Robotização de processos;
• Analytics;
• Inteligência Artificial;
• Produtos Digitais;
• Digitalização;
• Academy.

Entre 2019 e 2021, a unidade saiu de 6 para 60 pessoas, consolidando iniciativas de RPA, Analytics e criando produtos digitais para as empresas do grupo. Um destaque desse período foi o projeto de RPA em áreas administrativas, reduzindo ou eliminando atividades operacionais e liberando 6.800 horas acumuladas até 2022.

Dados e cultura: a consolidação da tribo Datarun

Na frente de Analytics, houve a consolidação da tribo Datarun, com o objetivo de transformar as empresas do grupo em empresas data-driven, apoiando esse processo com estratégias analíticas, processos, pessoas e espaços adequados para o uso, análise e tomada de decisão baseada em dados.

Alguns projetos que aceleraram resultados:

• Digital Leader, aplicando conceitos de people analytics;
• Controle operacional logístico em tempo real;
• Digital Sales, gerando análises de dados comerciais;
• Shop Floor, produto para análise de indicadores de produção;
• Análise de dados de compras e importações de suprimentos.

O ponto de inflexão: demanda crescendo mais rápido que a capacidade

Em 2022, já com a unidade consolidada, as demandas internas aumentaram e faltavam pessoas para manter a vazão com a velocidade de entrega necessária. A visão à época era de que, no futuro, todas as empresas seriam empresas de tecnologia e, por tal motivo, a expansão da área de negócios digitais era tratada como um tema de estratégia.

Nesse contexto, em 2023, a DB entrou como parceira estratégica para sustentar a governança de dados, com foco em direcionar decisões e a evolução digital, sendo incorporada ao grupo Randoncorp em definitivo.

“A união da DB com a Randoncorp foi mais do que um movimento estratégico — foi o encontro entre tecnologia e indústria em seu melhor momento. Juntamos a agilidade e a profundidade técnica de quem nasceu digital com a escala e a força de um grupo global. O resultado é uma plataforma capaz de acelerar a transformação digital, viabilizar iniciativas de alta complexidade e construir, de forma consistente, o futuro do negócio.”

Douglas Bortolozzo, Head de Negócios Digitais na DB.

Desdobramentos: novas iniciativas ganham tração

Com a unificação da DB com a unidade Negócios Digitais, novos projetos e produtos começaram a ganhar forma em diversas frentes da companhia.

EasyMES

O EasyMES é uma plataforma de interface de produção da Randoncorp que funciona como a entrada e saída padrão de dados de manufatura das empresas do grupo. Na prática, ele consolida o fluxo de captura e registro de informações do chão de fábrica em um único ponto, reduzindo variações de processo e criando consistência para análises e acompanhamento operacional.

Ao centralizar dados de produção, o EasyMES também atua como um habilitador de inteligência: torna possível estruturar uma base mais confiável para iniciativas de predição, identificação de desvios e adaptação de parâmetros e rotinas nas fábricas a partir de dados. Essa camada “unificada” de manufatura vira um alicerce para evoluir de monitoramento para decisões mais rápidas e orientadas por evidências.

Brain, programa de cultura de IA

O Brain é o programa da Randoncorp com foco em cultura, governança e operacionalização do ciclo de priorização de iniciativas com inteligência artificial. O trabalho inclui entregas de base que ajudam a transformar ideias em processos replicáveis, com critérios claros e acompanhamento estruturado.

Entre as entregas estão: documentação do processo de discovery, incluindo um funil de priorização para seleção dos “frames”; documentação dos dashboards dos frames; uma central de acompanhamento, BI com status dos frames; o racional da matriz esforço x impacto; e a documentação do processo para definição de MVPs, a etapa seguinte ao frame.

Na prática, isso criou um mecanismo de gestão que conecta estratégia, valor e execução, evitando que IA vire uma coleção de pilotos desconectados, e permitindo que a organização avance com mais previsibilidade, foco e aprendizado acumulado.

Data Experts

O Data Experts é um projeto estratégico da Frasle Mobility voltado a acelerar o uso de dados e inteligência analítica nas áreas de negócio. O foco é fomentar decisões mais assertivas e orientadas por dados, o que normalmente envolve tanto a criação de bases e indicadores confiáveis quanto a construção de rotinas e capacidade analítica nas áreas.

Mais do que ter uma base de dados, o Data Experts aponta para uma ambição de transformar dados em prática organizacional, apoiando decisões recorrentes, reduzindo dependência de poucos especialistas e criando um caminho sustentável para análise, acompanhamento e melhoria de performance.

Auto Experts

O Auto Experts é uma plataforma que integra catálogos digitais de produtos de marcas do ecossistema Randoncorp, incluindo Fras-le, Lonaflex, Controil, Fremax, Nakata, Master, Jost, Suspensys e Castertech. O objetivo é facilitar e agilizar o acesso à informação, centralizando a busca e a descoberta de peças em um ambiente único.

O uso é orientado por pesquisa: ao buscar por tipo de veículo, produto ou montadora, a plataforma apresenta as opções disponíveis nas diferentes marcas. Isso reduz fricção na jornada de consulta de catálogo, melhora a consistência da informação e tende a aumentar velocidade e assertividade de seleção, especialmente quando o portfólio é amplo e distribuído em múltiplas marcas.

Ativos digitais da Rands, canais e produtos financeiros

Os ativos digitais da Rands envolvem o desenvolvimento de canais e produtos financeiros, com estruturação de uma plataforma para clientes, incluindo um aplicativo. A iniciativa se relaciona com a evolução de serviços financeiros e experiências digitais, apoiando a relação com clientes por meio de um canal próprio e organizado, capaz de concentrar funcionalidades e serviços.

Em termos práticos, o desafio era desenhar uma base digital que permitisse escalar produtos e interações com consistência, criando uma camada de plataforma para facilitar a evolução contínua de novas ofertas.

Projetos de automação RPA

Também foram criados diversos projetos de automação com RPA, reforçando a agenda de eficiência em rotinas administrativas e operacionais. Esses projetos se conectavam a um objetivo recorrente no contexto industrial: reduzir tarefas manuais, diminuir risco operacional e liberar tempo de equipes para atividades de maior valor.

Esse tipo de iniciativa ganhou tração através da cultura data-driven com governança, capacidade de entrega e priorizações claras, reduzindo dispersão e aumentando reaproveitamento de padrões e componentes.