Estudo de caso
Como a Dasa aumentou em 295% sua eficiência automatizando demandas de supply chain

A Dasa é a maior rede integrada de saúde do Brasil, servindo mais de 20 milhões de pessoas por ano, com tecnologia de ponta e experiência intuitiva. Com mais de 59 marcas, a empresa conta com laboratórios, hospitais e centros médicos em seu portfólio.
Com mais de 40 mil funcionários e 250 mil médicos parceiros, Dasa é a solução de saúde que as pessoas querem e que o mundo precisa. A empresa opera em três países: Brasil, Argentina e Uruguai, e está expandindo para Colômbia e Chile.
A DASA começou a usar o Pipefy em agosto de 2020 para melhorar seus processos de cadeia logística (Supply Chain). A equipe de planejamento logístico estava gerenciando processos complexos por meio de várias ferramentas, como emails, planilhas e um sistema de tickets, o que levava a erros no processo e falhas de comunicação.
Agora, a DASA gerencia um processo sofisticado de gestão de cadeia logística que envolve 10 departamentos diferentes, incluindo Produção, Compras e Registro de Fornecedores.
O processo começa com um formulário do Pipefy que coleta todos os dados necessários para processar a demanda. As demandas podem ser complexas (envolvendo várias equipes) ou até simples mudanças de fornecedor. Ao longo do fluxo de trabalho, as equipes da DASA usam diversos recursos avançados, como regras de automação, conexões com bancos de dados e conexões entre processos com fluxos paralelos, tal como o processo de compras.
Antes do Pipefy, cada funcionário da equipe de Logística cuidava de cerca de 230 tickets por mês. Hoje em dia, cada um deles cuida de cerca de 930 por mês, permitindo que a nossa equipe escale a operação sem precisar de mais pessoas. É um aumento massivo de produtividade”
Mateus Priólli Pereira, Especialista de Processos e Projetos
de aumento no retorno sobre investimento (ROI) no primeiro ano de uso do Pipefy
de aumento na eficiência da equipe: de 236 a 931 tickets por funcionário a cada mês. No processo de solicitações de supply chain.
de queda no tempo de resolução de demandas de logística, de 4 dias para um dia útil
demandas gerenciadas por mês
ações automatizadas por mês