Startups selecionadas etapa de Pitches

Inscrições ENCERRADAS

Conheça mais os desafios das empresas BRDE Labs 2025: buscamos soluções que usem Inteligência Artificial para resolver os desafios.
Inscreva-se até o dia 07 de Julho e participe do nosso processo seletivo.

Desafio 1

Inspeção automatizada de peças estampadas

Área: Produção

Busca-se automatizar o processo de inspeção de peças estampadas nas prensas progressivas, considerando que atualmente a verificação é realizada de forma amostral e manual, gerando a não detecção de rebarbas, furos, trincas ou desvios dimensionais capazes de comprometer a qualidade do produto final. Procura-se uma solução baseada em visão computacional ou sensores que opere em célula paralela à prensa, permitindo a detecção de defeitos críticos em cada peça individualmente, sendo necessário que o sistema aceite diferentes modelos de peças e gere rastreabilidade e relatórios automáticos, mantendo o ritmo da linha de produção sem interrupções.

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Desafio 2

Gestão inteligente de
modelos jurídicos

Área: Jurídico e Fiscal

Busca-se organizar os modelos jurídicos atualmente dispersos em pastas e de difícil localização, considerando que os advogados despendem tempo excessivo na recriação de petições, contratos e contestações. A ferramenta deve ser capaz de indexar arquivos Word e PDF, e possibilitar buscas por texto completo, classificar documentos por tipologia e recomendar modelos similares a partir de palavras-chave, além de garantir a facilidade de edição do modelo em cada caso. É imprescindível que a solução opere em ambiente local (on-premises) ou em nuvem segura, permita a incorporação contínua de novos arquivos e se integre ao sistema jurídico existente via API.

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Desafio 3

IA para otimizar o planejamento da produção

Área: Produção

No processo de fabricação de capacitores de potência, a Bree enfrenta desafios durante a etapa de impregnação em autoclave sob vácuo e alta temperatura, devido aos diferentes tamanhos das peças e às limitações do equipamento. Busca-se uma solução de inteligência artificial que possa ler o mix de pedidos de uma planilha Excel e sugerir o arranjo ideal, levando em conta os prazos contratuais e o espaço disponível. Essa ferramenta deve fornecer ao planejamento a taxa de ocupação e oferecer ao operador um layout otimizado e seguro, ajudando a melhorar a produtividade, a previsibilidade e o cumprimento dos prazos de entrega.

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Desafio 4

Plataforma para Excelência em Atendimento

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A Bree não conta atualmente com um canal de atendimento ao cliente estruturado. Busca-se uma plataforma de IA que padronize interações, acesse históricos de compras, mensure o tempo de resposta, recomende ações estratégicas (up-sell, cross-sell, prevenção de churn), dispare alertas diante de sinais de insatisfação e promova o treinamento contínuo da equipe. O objetivo é reduzir o tempo médio de atendimento, aumentar o NPS, monitorar a satisfação dos clientes e posicionar o atendimento como um centro estratégico de valor para os clientes e para a área comercial.

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Brose

Desafio 5

Orçamentação Automatizada para Vendas

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A Brose busca simplificar o processo de cálculo de custos de seus produtos de autopeças. Atualmente, o orçamento comercial depende da coleta manual de dados junto às áreas de Engenharia, Compras, Logística e Produção, o que exige trocas frequentes de planilhas e e-mails até a finalização pela Controladoria, gerando retrabalho e inconsistências. Pretende-se implementar uma “calculadora de produto” que, por meio de um fluxo de perguntas, utilize dados internos e públicos (como os da Receita Federal) para gerar automaticamente até três cenários de fabricação, considerando variações em matéria-prima, logística e planta produtiva. O objetivo é obter um relatório claro com o custo de cada cenário. A solução deve ser implantada em até seis meses, sem necessidade de integração com os sistemas existentes.

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Desafio 6

Classificador Fiscal
Inteligente

Área: Jurídico e Fiscal

A Brose busca rapidez e precisão na classificação fiscal (NCM/HS) de novos produtos, peças e componentes, visto que atualmente o processo envolve consultas manuais a tabelas da Receita e trocas de informações entre as áreas Fiscal, Engenharia e Comercial, resultando em erros e retrabalho. É necessário um classificador automático que, a partir de dados inseridos em planilha ou formulário sobre as características do item, consulte bases oficiais e sugira as classificações mais adequadas com as devidas justificativas. Ainda, é essencial que a ferramenta disponha de funcionalidades para estabelecer prazos, emitir alertas por e-mail, permitir contribuições de diversas áreas, adaptar o fluxo conforme o tipo de item, garantir a proteção de dados e possibilitar a exportação para SAP ou Excel.

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Desafio 7

IA para montagem de carga e roteirização

Área: Logística

A C.Vale busca soluções para evitar atrasos e devoluções causados por cargas mal montadas e roteiros ineficientes em seu processo logístico. Atualmente, a cooperativa enfrenta desafios quando falhas na paletização/embalagem e organização dos itens passam despercebidas, resultando em recusas de entrega pelos clientes após a saída do veículo, com consequentes perdas de faturamento e danos à reputação. A empresa procura parceiros que ofereçam tecnologia baseada em inteligência artificial capaz de monitorar a montagem da carga em tempo real, detectar não-conformidades (produtos trocados, volumes fora da sequência e aproveitamento inadequado do espaço) e recomendar ajustes de roteirização para garantir a entrega correta, na ordem ideal e com menor custo.

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Desafio 8

Visão computacional para calibração da evisceradora

Área: Produção

Na linha de abate, cada carcaça de frango passa por um equipamento mecânico que remove os órgãos internos do animal. Se a regulagem não estiver perfeita, carcaças fora de padrão são descartadas. Atualmente, as inspeções visuais e ajustes são realizados manualmente por um operador. Busca-se uma solução baseada em visão computacional com inteligência artificial que avalie, em tempo real, a conformidade pós-processo. O sistema deve identificar padrões de falha, emitir alertas imediatos e recomendar ajustes específicos de regulagem para cada variação detectada. A implementação desta tecnologia visa reduzir significativamente as perdas de produto e minimizar paradas na linha de produção.

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Gondaski

Desafio 9

Previsão Estratégica Comercial
com IA

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A MacPonta Agro, concessionária de máquinas agrícolas do Grupo Gondaski, necessita prever vendas de máquinas, peças e serviços com base em fatores externos além do histórico interno. Atualmente, as análises são realizadas manualmente, com carência de dados consolidados sobre safra, clima, câmbio, crédito, cenários políticos e ações da concorrência. Busca-se uma solução de inteligência artificial capaz de coletar automaticamente informações dessas fontes externas e correlacioná-las com os dados internos da empresa. O sistema deve fornecer insights preditivos, alertas e cenários que auxiliem nas decisões de marketing e vendas. A implementação desta tecnologia visa aumentar a precisão das previsões e promover ações proativas no mercado, otimizando resultados comerciais.

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Desafio 10

Plataforma de Gestão Integrada de Clientes e Vendas

Área: Comercial

O Grupo Gondaski opera com clientes que interagem e realizam compras (máquinas, peças, serviços) por múltiplos canais e sistemas. Atualmente, a equipe comercial concentra esforços na mesma carteira de clientes, perdendo oportunidades de novas ofertas no momento adequado. Busca-se uma plataforma unificada que integre dados provenientes de CRMs, ERP e pesquisas de experiência do cliente, criando uma visão completa “360° do cliente”. O sistema deve aplicar inteligência artificial para recomendar o próximo passo (canal, momento, produto), gerar alertas automáticos, fornecer métricas de engajamento e implementar elementos de gamificação para a força de vendas. A implementação desta solução visa possibilitar abordagens personalizadas e expandir efetivamente a carteira de clientes, otimizando resultados comerciais e aproveitando oportunidades de mercado.

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Desafio 11

Inventário Inteligente
com RFID e IoT

Área: Logística

A Horse enfrenta desafios no processo de inventário em tempo real de seus motores armazenados. O processo atual, baseado em contagem manual com coletores Zebra, planilhas e conciliações tardias, demanda até uma semana, gerando retrabalho, divergências de estoque e quebras de FIFO. Busca-se uma solução de rastreamento automático, preferencialmente com tecnologia RFID UHF ou sensores, capaz de identificar cada motor individualmente, fornecer sua localização precisa e disponibilizar saldo em tempo real. O sistema deve integrar-se à infraestrutura existente, atualizando o sistema de gestão via API através da rede Wi-Fi corporativa. A implementação desta tecnologia visa eliminar imprecisões no inventário, reduzir tempo operacional e garantir maior confiabilidade nos processos logísticos. É possível a realização de POC na fábrica do Brasil, com potencial de expansão para outros países, e há a preferência por leasing de equipamentos.

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Desafio 12

IA para manutenção
preditiva

Área: Produção

A Horse busca substituir manutenções preventivas tradicionais por intervenções baseadas em dados reais. Atualmente, a equipe perde horas parando máquinas para revisar componentes em bom estado, enquanto panes inesperadas ocorrem, aumentando custos e reduzindo o OEE (indicador de disponibilidade, performance e qualidade). A empresa necessita de uma solução de inteligência artificial que analise dados de sensores e históricos de uso, priorizando automaticamente os equipamentos que realmente demandam atenção em cada turno. O sistema deve apresentar, em interface intuitiva, ordens de manutenção preditiva detalhando riscos de falha, peças necessárias e impacto no OEE, otimizando recursos e maximizando a disponibilidade operacional.

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Desafio 13

E-commerce Inteligente B2C para Experiência do Cliente

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A 3L Ictus quer lançar uma operação digital B2C no setor ciclístico. A empresa busca uma solução que integre e-commerce e inteligência artificial para converter vendas simples em experiências personalizadas. O sistema deve captar dados de uso dos ciclistas por meio de APIs conectadas a aplicativos e dispositivos, antecipando necessidades de reposição de peças de desgaste, oferecendo modelos de assinatura e serviços recorrentes, além de personalizar toda a comunicação com o cliente. A plataforma precisa funcionar como um ecossistema completo, integrando pedidos, sistema de pagamentos e operações logísticas, criando um ciclo de relacionamento contínuo que maximize o valor do cliente e a eficiência operacional.

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Desafio 14

Planejamento de produção
autônomo

Área: Produção

A 3L Ictus trabalha com um mix de peças usinadas em ciclos curtos. Atualmente, o PCP depende de planilhas alimentadas manualmente que cruzam pedidos, estoque disponível e capacidade das máquinas CNC, resultando em falhas recorrentes e atrasos na entrega. A empresa busca uma solução baseada em inteligência artificial que opere na rede industrial segura, integrando dados em tempo real dos pedidos, níveis de estoque e sinais das máquinas. O sistema deve calcular automaticamente os materiais necessários, emitir ordens de produção e apresentar a execução em painéis de controle visual, visando estabelecer um fluxo contínuo, manter estoque enxuto e eliminar o retrabalho manual em planilhas.

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Lojas MM

Desafio 15

Solução de IA para Gestão Integrada e Preditiva de Vendas e Estoques

Área: Logística

Na Lojas MM, o gerenciamento de estoque é realizado através de planilhas manuais. Embora o ERP centralize volumes, as áreas de Compras, Atacado, E-commerce e Lojas dependem de um colaborador para redistribuir itens, prever reposições e alertar sobre campanhas. Este processo resulta em capital imobilizado, rupturas de estoque frequentes e compras reativas. A empresa busca uma solução de inteligência artificial que integre seu ERP, pontos de venda e centros de distribuição, calculando níveis ideais por canal, prevendo variações de demanda, sugerindo redistribuições entre unidades e emitindo alertas em tempo real para Marketing, Vendas e Compras. O objetivo é fundamentar decisões estratégicas com dados em tempo real de vendas e estoque, aumentando a eficiência operacional e reduzindo custos operacionais.

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Desafio 16

Copiloto Estratégico para Performance e Recompensas

Área: Gestão

A Lojas MM busca evoluir seu programa de recompensas “MM Coins”, que premia áreas internas e vendedores, hoje baseado em planilhas e validações manuais, sem uma visão 360° do desempenho que permita ajustes de metas e indicadores. A empresa busca uma plataforma inteligente que capte metas e KPIs automaticamente, compare dados previstos com os realizados e gere uma pontuação de performance clara e acessível. A solução de IA deve atuar como copiloto estratégico, propondo metas equilibradas, identificando gargalos, oferecendo feedback em tempo real e gamificando desafios conforme a complexidade e responsabilidade de cada função, visando aumentar a motivação dos colaboradores e o alcance de resultados.

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Desafio 17

Prospecção Ativa e Enriquecimento de Leads

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A MGL busca acelerar o crescimento de sua carteira B2B, superando um processo de prospecção ainda manual, baseado em listas externas, pesquisas no LinkedIn e contatos gerenciados por planilhas. Para escalar com eficiência, a empresa procura uma solução de prospecção ativa baseada em inteligência artificial, capaz de localizar e enriquecer leads com dados estratégicos (cargo, e-mail, telefone, perfil técnico), qualificar oportunidades com base em fit, automatizar sequências de contato multicanal, monitorar o engajamento e garantir conformidade com a LGPD, integrando-se ao ERP já utilizado.

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Desafio 18

CRM Inteligente com Follow-up Automatizado

Área: Comercial e Atendimento ao Cliente

A MGL enfrenta desafios na gestão de negociações com clientes, que hoje ficam dispersas entre e-mails e planilhas, dificultando o acompanhamento de cotações, feedbacks e dados de rentabilidade. Para ganhar eficiência e previsibilidade, a empresa busca um CRM integrado ao ERP que centralize ofertas por peça ou projeto, utilize IA (RAG) para extrair insights de contratos anteriores e automatize lembretes e follow-ups em casos de inatividade. A solução deve ainda gerar dashboards de margem e ticket por cliente, apoiando vendas complexas e de ciclo longo.

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Millpar

Desafio 19

Visibilidade em tempo real do estoque em processo

Área: Logística

A Millpar fabrica mais de 6 mil produtos que passam por 10 etapas de produção, com estoques intermediários entre elas. Atualmente, o controle é manual, com registros em planilhas que geram divergências diárias, impactando o uso de matéria-prima e a gestão de itens com baixa rotatividade. Busca-se uma solução que identifique automaticamente cada item, registre sua movimentação entre etapas e forneça, em tempo real, saldos e localizações para os times de Produção e Vendas. Espera-se que os dados gerados possam ser integrados ao ERP, otimizando decisões de programação e comercialização.

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Desafio 20

Prevenção de Falhas e Otimização da Produção na Serraria

Área: Produção

Na Millpar, a serraria, primeiro elo da cadeia produtiva, opera abaixo da capacidade planejada. Embora equipada com scanners e sensores, a empresa ainda não utiliza os dados para prever falhas, o que gera paradas inesperadas, atrasos nos pedidos e altos custos com manutenção corretiva. Busca-se uma solução que monitore sinais como vibração e temperatura, aplique inteligência artificial para detectar anomalias, alerte a equipe em tempo real e exiba as informações em um painel de controle, permitindo manutenção preventiva, fluxo contínuo e menor custo de produção.

INSCRIÇÕES ENCERRADAS

FAQ

Não tenho CNPJ, posso me inscrever?

Não pode, é necessário ter CNPJ de no mínimo 6 meses

Pode, o programa não tem restrição geográfica

Pode, mas terá que registrar sua proposta de solução como um novo produto da sua startup e deixar claro que ela não foi testada ainda

Não é garantido que você faça uma POC entrando no programa, isso dependerá do interesse da empresa em evoluir para essa etapa

O programa é todo online.

Se você possui uma solução tradicional, mas deseja escrever uma proposta de solução inovadora pode inscrevê-la, mas deixar claro que ela não foi testada ainda ou está em período de teste

Participar do programa não envolve ganhar financiamento do BRDE, mas você pode buscá-lo caso necessário pelas vias tradicionais de acesso a financiamento

Para startups, o programa tem duração de quase 4 meses, final de julho a final de novembro.

Na fase de imersão, serão 2 reuniões de até 1h30 cada, além de suporte adicional de mentorias e workshops que vão demandar um mínimo de 5 horas de dedicação. Já na fase de aceleração, o suporte ao longo de quase 3 meses requererá cerca de 13 horas de mentorias e workshops.

Sim, nosso sistema mudou e está mais completo, não é possível resgatar as respostas de inscrições anteriores a novembro de 2023.

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