Lins Agroindustrial migra do SAP BPC para o SAC e reduz 90% do tempo de processamento

SAP Analytics Cloud agronegócio — Lins Agroindustrial

Lins Agroindustrial migra do SAP BPC para o SAC e reduz 90% do tempo de processamento

A Lins Agroindustrial adotou o SAP Analytics Cloud para transformar seu planejamento após o uso do SAP BPC. É uma empresa do agronegócio situada na cidade de Lins, interior de São Paulo. Processa cerca de 4.500.000 toneladas de cana previstas para a safra 2026/2027 em aproximadamente 70.000 hectares de cana. Seu portfólio inclui açúcar bruto para exportação, etanol anidro, etanol hidratado, levedura, soja e biomassa. A empresa tem como pilares a produtividade, o respeito às pessoas, a ética, a segurança e o compromisso com a sustentabilidade.

90% — Redução no tempo de processamento (de ~8h para poucos minutos por etapa)

4.500.000 toneladas de cana — Safra prevista para 26/27 em ~70.000 ha

4 etapas de cálculo — cada uma concluída em minutos

A Lins já utilizava o SAP BPC, mas a ferramenta criava forte dependência técnica e processamento lento. As informações chegavam fragmentadas: agrícola em uma planilha, industrial em outra, financeiro tentando consolidar tudo. A decisão de migrar para o SAP Analytics Cloud veio da necessidade de mais visibilidade e velocidade — mas o caminho foi bem mais complexo do que o esperado.

“Nós pensávamos que a migração seria somente copiar e colar os dados. Mas não foi bem assim. O processo foi bem mais complexo do que a gente imaginava. Nós tivemos uma reconstrução total de todos os modelos.” — Ueliton Degani Jr, Gerente de Planejamento, Lins Agroindustrial

Antes da migração

  • Planilhas isoladas por área
  • ~8 horas para geração de dados
  • Dependência técnica do SAP BPC
  • Retrabalho constante na consolidação
  • Pouca sinergia entre agrícola, industrial e financeiro

Depois da implementação

  • Dashboards centralizados e confiáveis
  • Cada etapa concluída em poucos minutos
  • Planejamento integrado entre todas as áreas
  • Simulação de cenários estratégicos com árvore de valores
  • Decisões baseadas em dados, não em intuição

Assista o case completo

A reconstrução total dos modelos — dados, relatórios, rateios e cálculos — foi feita do zero. Com apenas duas pessoas na área de planejamento da Lins durante a implementação, a proximidade da equipe SolvePlan foi decisiva. Os consultores não apenas conheciam a tecnologia: conheciam o negócio, identificavam melhorias e traziam benchmarks de outros clientes do setor para dentro da realidade da Lins.

“A SolvePlan teve uma participação fundamental para que a gente obtivesse o sucesso no projeto — e não só pela parte técnica. Eles se dedicaram a entender e atender todas as nossas particularidades.” — Ueliton Degani Jr, Gerente de Planejamento, Lins Agroindustrial

Hoje a Lins Agroindustrial trabalha com cenários de forma ágil, com árvore de valores para simular decisões estratégicas — especialmente útil em ambientes de alta volatilidade. O planejamento integrado entre as áreas agrícola, industrial, comercial e financeira aumentou a sinergia e a qualidade das análises. No lugar das planilhas e das 8 horas de processamento, há dados confiáveis e tempo para o que realmente importa: analisar e decidir.

Além da redução de 90% no tempo de processamento, a implementação trouxe mudanças estruturais na forma como a Lins Agroindustrial planeja e decide.

O planejamento integrado entre as áreas agrícola, industrial, comercial e financeira eliminou um problema crônico do setor: informações descentralizadas que chegam tarde demais para influenciar decisões. No agronegócio sucroenergético, onde variáveis como clima, preço de commodities e logística mudam rapidamente, a demora na consolidação de dados tem custo direto — seja na precificação do açúcar para exportação, no mix entre etanol anidro e hidratado, ou na gestão da biomassa.

Com o SAP Analytics Cloud, a Lins passou a trabalhar com dashboards centralizados e uma árvore de valores que permite simular cenários em tempo real — comparando impactos de diferentes decisões antes de executá-las. Isso é especialmente relevante em safras com alta volatilidade, onde o tempo entre a análise e a ação pode definir margem.

O resultado não é só velocidade. É a diferença entre reagir ao que já aconteceu e antecipar o que pode acontecer.

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