Modernizando sistemas financeiros para um futuro escalável

A Rinnai Australia estabelece as bases para a adoção de IA com o IBM® Planning Analytics

Duas mulheres conversando em um corredor de escritório
Função financeira sob pressão

A Rinnai Australia, fabricante e distribuidora líder de sistemas de aquecimento, refrigeração e água quente, vivenciou um crescimento significativo por meio de expansão orgânica e aquisições. No entanto, sua função financeira teve dificuldade para acompanhar esse crescimento.

Os sistemas financeiros da empresa tornaram-se cada vez mais complexos. A forte dependência de múltiplas ferramentas, como IBM Cognos, IBM TM1, Oracle Essbase e Oracle Analytics Cloud, combinada com processos manuais e inúmeras planilhas, criou silos e duplicações. Essa situação resultou em ciclos de geração de relatórios prolongados, com o fechamento mensal das subsidiárias levando semanas, e em um processo orçamentário que se estendia por mais de três meses.

“Chegamos a um ponto em que continuar com processos manuais simplesmente não era mais sustentável”, recorda Dilend Chawda, CFO da Rinnai Australia. “Precisávamos de uma fonte única da verdade, não apenas para reduzir riscos e erros, mas para viabilizar melhor colaboração e tomada de decisão.”

A Rinnai precisava de uma plataforma financeira moderna e escalável que sustentasse o crescimento, melhorasse a agilidade e viabilizasse a adoção de IA. Com isso, a empresa passou a explorar soluções para modernizar sua função financeira.

40 horas/semana

economizadas por meio de geração de relatórios e consolidação automatizadas

50% redução na dependência de planilhas 10% redução direcionada de inventário por meio do planejamento de demanda
A transformação vai além da tecnologia: envolve pessoas, curiosidade, confiança e a construção de sistemas que apoiam decisões melhores, e não apenas mais rápidas.
Dilend Chawda Gerente geral – finanças e TIC/secretário da empresa Rinnai Australia
O IBM® Planning Analytics potencializa os sistemas financeiros

Após avaliar diversas opções, a Rinnai escolheu, em meados de 2024, a parceira de negócios da IBM Octane Software Solutions como especialista de confiança para modernizar sua plataforma financeira. Utilizando o IBM Planning Analytics, a Octane conduziu uma implementação em fases que gerou ganhos rápidos, ao mesmo tempo que minimizou riscos. O modelo híbrido onshore-offshore da parceira de negócios da IBM, aliado à profunda expertise em finanças, garantiu eficiência de custos e escalabilidade. Além disso, uma abordagem de pouco código manteve as equipes internas ativamente envolvidas, acelerando a adoção da nova plataforma em toda a força de trabalho da Rinnai.

A implementação simplificou os relatórios de fechamento mensal, a análise de rentabilidade de produtos e o planejamento de demanda, além de introduzir um pacote orçamentário de 2025 integrado a vendas, planejamento da força de trabalho e despesas de capital. A plataforma agora atua como uma fonte única da verdade, viabilizando colaboração e modelagem para diferentes necessidades. Após concluir as bases para tornar seus dados prontos para IA, a Rinnai trabalha atualmente com a Octane em uma série de workshops para explorar como o IBM watsonx Orchestrate pode ser aproveitado para melhorar previsões, otimizar níveis de estoque e reduzir trabalho manual.

Alcançando clareza estratégica e eficiência

A equipe financeira da Rinnai se transformou com o IBM Planning Analytics, alcançando ganhos expressivos de eficiência e vantagens estratégicas, como:

  • 40 horas de economia por semana impulsionadas por geração de relatórios e consolidação automatizadas, reduzindo o reporte das subsidiárias para quatro dias.
  • Queda de 50% na dependência de planilhas, eliminando problemas de controle de versões.
  • Decisões mais inteligentes por meio da alocação de lucro em nível de produto, com o orçamento migrando para um processo mais colaborativo, baseado em modelos de dados compartilhados e integrados.

A modernização dos sistemas financeiros da empresa elevou o moral dos funcionários, transferindo o foco da digitação de dados para a análise. A Rinnai agora utiliza modelos preditivos para capital de giro, em conjunto com o IBM Planning Analytics e o IBM watsonx para consultas em linguagem natural e detecção de valores discrepantes. A iniciativa posicionou a equipe financeira como parceira estratégica, impulsionando decisões mais rápidas e visando uma redução de 10% no inventário, oferecendo aos CFOs lições sobre agir cedo, quantificar benefícios e promover uma cultura colaborativa. Como observa Chawda: “A IA precisa estar integrada — e quanto mais você espera, mais difícil e caro isso se torna.”

Ao firmar parceria com a Octane, a Rinnai transformou as finanças de uma função reativa de geração de relatórios em um motor proativo de insights estratégicos, tornando-se preparada para o futuro na era da IA.

Sobre a Rinnai Austrália

A Rinnai Australia é uma fabricante e distribuidora líder de sistemas de aquecimento, resfriamento e água quente. Com operações em várias subsidiárias e um histórico de aquisições, a Rinnai é um nome de confiança na Austrália há mais de 50 anos. A empresa opera em 20 países, trazendo experiência global para personalizar soluções ao estilo de vida australiano. O pacote de marcas da Rinnai, incluindo Rinnai, Brivis, APAC e Polo, oferece produtos de alta qualidade.

Sobre as soluções de software da Otane

A Octane Software Solutions é uma parceira de negócios da IBM especializada, que reúne profunda expertise em IBM Planning Analytics e transformação financeira. Ela oferece um modelo de entrega híbrido onshore-offshore que ajuda as empresas a escalar recursos conforme a necessidade e a gerenciar custos de forma eficaz. A abordagem de pouco código da Octane incentiva as equipes internas a permanecerem ativamente envolvidas durante as implementações, acelerando a adoção e o desenvolvimento de capacidades.

Componentes da solução IBM Cognos IBM Planning Analytics IBM watsonx IBM watsonx Orchestrate
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Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam de acordo com as configurações e condições do cliente e portanto não é possível apresentar os resultados geralmente esperados.