A cooperação entre homem e máquina para resolver problemas complexos é, cada vez mais, uma realidade. A capacidade analítica e preditiva da IA com a experiência, a sensibilidade e o julgamento humano vão trazer um futuro com muitas inovações.
Desde a década de 60, as empresas de armazenagem implementam, gradativamente, a automação como parte do processo, começando pelas esteiras e empilhadeiras. Vieram evoluindo com a adoção de sistemas de gerenciamento de armazém, robôs, sistemas de separação automatizadas e veículos guiados automaticamente. Até chegarmos aos dias de hoje, quando a implementação já envolve novas tecnologias, como Internet das Coisas (IoT), que permite a comunicação entre as máquinas e que decisões sejam tomadas também por elas. “Uma tendência principal para 2025 é a integração mais profunda da IA com a IoT, a realidade aumentada (RA) e os veículos autônomos.”
Ainda de acordo com o professor Vagner da Silva, coordenador dos cursos de Tecnologia da Cruzeiro do Sul Virtual, essas tecnologias geram grandes volumes de informação e a IA será essencial na análise desses grandes volumes de dados gerados para otimização de layout dos centros de armazenagem, a gestão de inventário em tempo real e a previsão de procura por um determinado produto em estoque. “A IA será fundamental para o controle e otimização de frotas de veículos autônomos dentro dos centros de armazenagem, incluindo o planejamento de rotas dinâmicas, a prevenção de colisões, a atribuição de tarefas e o rearranjo de mercadorias para facilitar a separação, principalmente em épocas sazonais.”
Também se referindo às principais tendências para 2025 no uso da inteligência artificial na gestão de centros de armazenagem e logística, Arthur Igreja, TEDx speaker e especialista em Tecnologia e Inovação, aponta os gêmeos digitais, os digital twins, que ganham agora um outro significado. Antes, o conceito de digital twins estava muito ligado à manutenção preventiva, preditiva, monitoramento de sinais, comparação com modelos. “Atualmente, vemos um novo paradigma de possibilidades de não só reagir em tempo real a situações inusitadas, mas também simular e estar preparado para adversidades da otimização e a integração de pessoas com robôs e máquinas – isso tudo a ver com centro de armazenagem e logística.”
O fato é que a IA vai estar cada vez mais presente na logística, principalmente para automatizar processos e tomar decisões mais rápidas e certeiras. “Robôs vão poder cuidar de separação e embalagem, os sistemas vão poder prever com mais precisão o que precisa e quando ser estocado, e até as rotas de entrega poderão ser otimizadas automaticamente para evitar trânsito e atrasos. Os chamados gêmeos digitais também provavelmente irão bombar — é tipo um modelo virtual do centro de armazenagem para testar mudanças sem precisar arriscar na vida real. E claro, a IA generativa vai ajudar a planejar o espaço de forma mais eficiente”, adiciona Elis Hernandes, CIO na Marlabs Brasil e Ph.D em Engenharia de Software.
Mas, há algumas considerações a serem levadas em conta, segundo Ricardo Ekerman, diretor executivo da Peers Consulting + Technology. De acordo com ele, os armazéns podem ter perfis muito distintos, dependendo do tipo de produto armazenado e do modelo operacional adotado. “Em operações de e-commerce, por exemplo, lidamos com cargas altamente fragmentadas, enquanto em outros cenários, como o de sacarias ou paletes consolidados, a movimentação é mais agregada. Quanto mais complexa a operação, maior o potencial de ganhos com o uso da IA.” Para 2025, algumas tendências que se destacam, segundo Ekerman, incluem o planejamento inteligente de recursos, a execução otimizada de tarefas, o slotting inteligente, a integração com dispositivos e automação, o roteamento interno eficiente e a gestão proativa de estoques.
Nadia Rodríguez, CIO da DHL Supply Chain LatAm, aponta o caso da sua empresa em particular para ilustrar esta questão. A DHL tem aplicado IA para otimizar suas operações logísticas em armazenamento e também em segurança. “Plataformas que replicam o ambiente físico dos armazéns nos ajudam não apenas a simular cenários, aprimorando a tomada de decisões com maior precisão, mas também a usar essa base para treinar equipes, acelerando as curvas de aprendizado e a qualidade. O uso da IA também melhorou nossa comunicação com as equipes para solucionar dúvidas comuns e oferecer suporte a soluções mais simples e rotineiras. O principal benefício é o tempo economizado, permitindo que as equipes se concentrem em atividades de maior valor e apoiem o crescimento acelerado que a empresa tem experimentado nos últimos anos. Para reforçar a segurança, também estamos instalando câmeras com IA em nossa frota.”
Otimização de operações
Este exemplo da DHL Supply Chain mostra, claramente, como a IA pode otimizar operações como gestão de estoque, picking, movimentação de materiais e roteirização de veículos de várias maneiras e com vários objetivos e vantagens, como se pode notar na Tabela 1.
Mas, antes disto, como pontua Mario Harada, diretor de Tecnologia da Mobiis, é necessário entender o papel da IA no Supply Chain.
A evolução tecnológica como um todo tem reformatado o negócio de Supply Chain. É importante observar que, nessa evolução tecnológica, a entrada de IA acelera esse processo, tornando-se uma força que a impulsiona em direção à logística moderna. Em contraste com a logística moderna, a tradicional sempre foi fortemente dependente de processos manuais, suscetível a erros, custosa e ineficiente. A IA trouxe automação avançada, inteligência e, sobretudo, tomadas de decisão orientadas por dados, tornando os processos mais ágeis e precisos.
“Assim, posso dizer que um Supply Chain impulsionado pela Inteligência Artificial é traduzido pela habilidade de coletar, processar, analisar grandes quantidades de dados. Tradicionalmente, essa área opera de forma fragmentada, o que dificulta a coleta de dados e todo processo subsequente.” Agora, analisando de forma pontual uma parte do processo de Supply Chain, Harada destaca que temos as atividades envolvidas em um Centro de Distribuição. Algumas delas: gestão de estoque, picking, movimentação de materiais e roteirização de veículos.
Uma das aplicações de destaque do uso de IA no ambiente de um CD é a previsão de demanda de mercadorias. Essa previsão, feita de forma assertiva, torna a tomada de decisão sobre quanto de mercadoria comprar para armazenar mais eficaz. No passado, o cálculo de demanda utilizava-se de dados históricos. Nesse novo cenário de IA, variáveis como sazonalidade, mudanças de comportamento de clientes e fatores externos, como economia, entram na análise. Modelos matemáticos com maior número de variáveis e o uso de machine learning reduzem o risco em estoque e fornecem dados suficientes para a tomada de decisão em um tempo muito ágil.
A otimização da atividade de picking está diretamente relacionada à compreensão das variáveis que influenciam no tempo, como, por exemplo, os produtos de maior demanda, bem como a velocidade do processo (manual ou automatizado), desde a localização do item na prateleira. Dessa forma, ao posicionar estrategicamente os produtos mais demandados, é possível reduzir a distância de movimentação, aumentar a eficiência do picking e a movimentação dos produtos dentro de um CD. Estabelecer tais modelos em IA e aplicá-los neste cenário provoca um aumento de produtividade. Mais uma vez, o acesso aos dados e a utilização de variáveis desempenham um papel fundamental nesse processo.
Por fim, após o processo de picking e packing temos o desafio da entrega em tempo ágil. “Neste clássico problema computacional de caminhos mínimos, poderíamos simplesmente aplicar algoritmos para determinar uma rota de extensão mínima de acordo com o critério de distância. No entanto, algoritmos modernos de roteirização podem aprender padrões a partir de dados históricos usando técnicas de machine learning e deep learning. Isso permite prever congestionamentos, ajustar rotas em tempo real e melhorar a eficiência com o tempo, considerando vários tipos de restrições, como rodízios de veículos em regiões determinadas, tamanho do veículo ao tipo de via, entre outras variáveis”, diz o diretor de Tecnologia da Mobiis.
Ele completa destacando que existem diversos desafios associados aos processos internos de operação de um Centro de Distribuição que podem ser otimizados por meio da Inteligência Artificial. Os exemplos citados representam parte do que pode ser otimizado, aumentando a qualidade da operação e a acuracidade, o que reduz custos e tempo.
Nadia, da DHL Supply Chain, por seu lado, elenca que, na gestão de estoques, a IA preditiva é usada para analisar a demanda e posicionar estrategicamente os produtos. Isso foi visto na parceria da DHL com uma montadora brasileira, onde um sistema digitalizado foi implementado para otimizar o armazenamento de peças. No picking, robôs colaborativos auxiliam na separação de pedidos, reduzindo o tempo de coleta e aumentando a produtividade em nossas operações. “Na roteirização de veículos, a DHL implementa IA para otimizar as rotas de entrega, reduzindo custos e tempo de transporte. Temos observado um benefício especial na gestão de estoques para operações de e-commerce com múltiplos locais, reduzindo custos de transporte e acelerando as entregas com base na alocação inteligente dos produtos.”
Principais desafios
Quando se fala dos principais desafios e obstáculos para a adoção da IA em centros de armazenagem, e como as empresas podem superá-los, Harada, da Mobiis, lembra que tudo depende do grau de maturidade dos processos e da digitalização do CD. Assim, se assemelha a um processo de transformação digital. “É importante destacar que, além desse processo de transformação digital, há desafios específicos relacionados a dados, resistência cultural e organizacional.”
Ainda segundo o diretor de Tecnologia da Mobiis, como se trata de um modelo orientado por dados, deve-se estabelecer mecanismos de coleta e tratamento desses dados, melhorando sua qualidade. Logo, um pressuposto básico é estabelecer a integração de sistemas para aumentar a cobertura dos processos internos de um Centro de Distribuição. A questão de cultura e resistência organizacional é natural, pois existe o receio da substituição de empregos. Isso pode ser resolvido por meio de treinamentos e demonstração de valor agregado do uso de IA. Por fim, a escassez de profissionais de IA no mercado é uma realidade. Neste caso, a busca por parcerias, treinamentos internos e uso de plataformas pré-treinadas nos processos de um centro de armazenagem são alternativas viáveis (Ver Tabela 2).
Também apontando os mesmos desafios e obstáculos descritos na tabela, Ana Paula Miranda, diretora de sustentabilidade do Grupo Emtel, ensina que, para superá-los, as empresas podem adotar estratégias como investimento gradual em tecnologia, formação contínua dos colaboradores e colaboração com startups e fornecedores especializados. Além disso, é essencial uma abordagem baseada em dados para mensurar os benefícios da IA e justificar o investimento. “É interessante que o investimento nos colaboradores promova uma cultura de inovação e adaptabilidade. E também que sejam realizadas parcerias com fornecedores de tecnologia especializados para mitigar riscos técnicos. Já a adoção gradual de soluções de IA permite testar e ajustar os sistemas antes de sua adoção em larga escala”, completa Helmuth Hofstatter, empreendedor Endeavor, co-fundador e CEO da Logcomex.
Emerson Lourenço, diretor de Operações da viastore, também com base nos dados da tabela, considera que, para superar estes desafios, as empresas podem desenvolver planos financeiros detalhados considerando os impactos positivos e ganhos que a tecnologia trará para o negócio, desenvolver planos de treinamentos para os profissionais para que essa capacitação diminua as incertezas e a resistência à mudança e a adoção de medidas robustas de segurança da informação com o uso de criptografia. E sistemas de monitoramento podem mitigar os riscos de vazamento de dados e invasões.
O que se compreende é que, no passado, a implementação de tecnologias de automação e digitalização nas operações enfrentava certas restrições físicas e exigia uma modernização significativa: por exemplo, era necessário instalar sensores ou rastreadores para orientação. Com a evolução da tecnologia, como sensores menores, baterias melhores e IA, isso não é mais necessário. Mesmo a automação em larga escala agora conta com sistemas modulares e muito mais flexibilidade do que no passado. “No que diz respeito à integração de software, temos o nosso DHL Robotics Hub, que utiliza conectores para integrar robôs ao nosso sistema de gerenciamento de armazéns. Nossos sistemas estratégicos são pré-configurados, reduzindo significativamente os tempos de implementação. Nosso objetivo é que nossas tecnologias estratégicas sejam implementadas no modelo plug and play, tornando as mudanças nos processos operacionais muito mais fáceis no local. A DHL tem um forte compromisso em analisar cuidadosamente essas tecnologias, garantindo uma rigorosa proteção de dados e implementando segurança ao seu redor”, complementa a CIO da empresa.
Setores onde a IA domina
Também é interessante notar quais os setores da economia estão liderando a adoção da IA na armazenagem e quais os diferenciais dessas aplicações.
Arthur diz que os destaques ficam para os setores industrial e varejo. “O Walmart se tornou um provedor desse tipo de tecnologia não só aplicando dentro das suas instalações, mas se apresentando como uma empresa que também oferece essa solução, a otimização para outros varejistas.”
Hernandes, da Marlabs Brasil, decreta: o e-commerce está na frente. “Empresas como a Amazon já têm robôs e IA para gerenciar tudo em alta velocidade. O varejo também está usando muito para prever o que os clientes vão querer e ajustar os estoques.”
Na área farmacêutica, ainda segundo o CIO na Marlabs Brasil, a IA ajuda a controlar a temperatura e rastrear medicamentos. O setor automotivo usa para gerenciar peças e componentes sem ficar com estoque parado. E no alimentício, a IA ajuda a evitar desperdícios, controlando a validade e a demanda.
“Os setores que mais investem em IA são aqueles que operam com alta complexidade e exigência em gestão de estoques. O e-commerce e o varejo estão à frente, pois lidam com altos volumes de pedidos e grande variabilidade de SKUs. A indústria farmacêutica também se destaca devido à necessidade de monitoramento rigoroso de validade e temperatura, além da rastreabilidade. Alimentos e bebidas demandam gestão de prazos de validade e sazonalidade, enquanto o setor automotivo e a manufatura trabalham com produção Just-in-Time, exigindo alto nível de sincronização na cadeia”, acrescenta Ekerman, da Peers Consulting + Technology.
O professor Vagner, da Cruzeiro do Sul Virtual, também lembra que há vários setores da economia que estão liderando a adoção da Inteligência Artificial (IA) na armazenagem, incentivados pela necessidade de otimizar processos, reduzir custos, aumentar a eficiência e melhorar a experiência do cliente.
O setor de e-commerce, por exemplo, é um dos maiores interessados na implementação de IA na armazenagem pois, devido ao grande volume de pedidos, há necessidade de entregas rápidas e a alta expectativa dos clientes. “Dentre os diferenciais, pode-se citar a previsão de demandas, otimização de separação do produto e sua embalagem e roteamento de veículos, considerando fatores como tráfego, horários de entrega, capacidade dos veículos e gerenciamento de devoluções.”
O setor de varejo, relacionado às grandes redes de varejo e supermercados, está investindo em IA para otimizar seus Centros de Distribuição e garantir o abastecimento eficiente de suas lojas. A IA analisa os dados de vendas e movimentação de produtos para otimizar o layout do centro de armazenagem, proporcionando redução de tempo de todo o processo de separação de produtos e, consequentemente, otimizando a resposta aos pedidos das lojas, auxiliando a minorar perdas de produtos.
O setor de logística e transporte está usando a IA para otimizar suas operações de armazenagem e distribuição, reduzindo custos e melhorando a eficiência por meio da otimização de rotas de entrega, manutenção preditiva e automação de processos.
“Outro setor que está se beneficiando da IA é o farmacêutico e hospitalar. O setor de saúde está adotando a IA para otimizar seus centros de armazenagens de medicamentos, materiais cirúrgicos e outros suprimentos, garantindo o abastecimento eficiente de hospitais e farmácias. Há eficácia no controle de temperatura, rastreamento de medicamentos e gerenciamento de validade”, completa o professor.
Marcelo Cerqueira Silva, coordenador da graduação de Tecnologia em Logística do Senac EAD, também aponta que o uso de IA nas disciplinas tem aumentado significativamente. Especificamente os setores de varejo, manufatura, logística e transporte vêm liderando a adoção da IA na armazenagem.
No varejo, as empresas estão na vanguarda da adoção de IA para melhorar a experiência do cliente, personalizar recomendações e otimizar processos internos. A indústria manufatureira utiliza IA para aumentar a eficiência e a qualidade dos produtos. “Nesse cenário, o grande destaque na atualidade é o Japão. Nas atividades logísticas e em especial no transporte, observa-se forte uso da IA em processos de automação e otimização de operações logísticas. A Amazon e a DHL tem sido referências nesse sentido.”
“Observamos que os setores de tecnologia e varejo estão mais avançados na adoção da IA no armazenamento, especialmente no uso da inteligência de dados e na automação de processos na cadeia de suprimentos. Esses setores se beneficiam da IA para otimizar a gestão de estoques, melhorar a previsão de demanda e agilizar operações logísticas, proporcionando maior eficiência e precisão”, conclui Nadia, da DHL Supply Chain.
Necessidades
Com relação às tecnologias e infraestruturas necessárias para a implementação da IA em operações logísticas, Mário Bavaresco Neto, diretor de Desenvolvimento de Negócios da Softrack, lembra que isto exige um ecossistema tecnológico robusto, como mostrado a seguir.
Softwares: Warehouse Management Systems (WMS) e Transportation Management Systems (TMS) baseados em IA; Plataformas de análise de dados com machine learning para previsão de demanda e otimização de processos; Sistemas ERP integrados para centralizar informações operacionais.
Sensores e IoT: Sensores RFID e códigos de barras inteligentes para rastrear mercadorias em tempo real; Câmeras com visão computacional para controle de qualidade e detecção de falhas; Sensores em empilhadeiras para monitorar uso, desgaste e segurança operacional.
Robôs e automação: AMRs (Autonomous Mobile Robots) para transporte interno de cargas; Braços robóticos colaborativos para picking e manuseio de materiais; Drones para inventário automatizado em grandes Centros de Distribuição.
Integração com sistemas legados: APIs para conectar novas soluções de IA com sistemas tradicionais de gestão; Middleware para compatibilizar dados entre diferentes plataformas.
“É essencial contar com uma infraestrutura tecnológica robusta. Os softwares desempenham um papel fundamental na gestão e otimização das operações. Sistemas como ERPs, WMS e TMS garantem o controle eficiente do estoque e do transporte. Além disso, plataformas de IA permitem a criação de modelos preditivos, enquanto ferramentas de otimização de rotas ajudam a reduzir custos e prazos de entrega. Para a análise de dados, soluções como Power BI e Tableau transformam informações brutas em insights estratégicos”, diz Lacordaire Sant’ana, diretor de Tecnologia, Projetos e ESG da Ativa Logística.
Ainda segundo ele, os sensores e a IoT (Internet das Coisas) são indispensáveis para rastreamento e monitoramento. Tecnologias como RFID e GPS permitem a localização exata de produtos e veículos, enquanto sensores de telemetria coletam dados de desempenho da frota. Além disso, câmeras com visão computacional ajudam a identificar movimentações e possíveis falhas operacionais. Na parte de automação, robôs como AGVs (Veículos Guiados Automatizados) e AMRs (Robôs Móveis Autônomos) assumem tarefas repetitivas, reduzindo o tempo e o esforço humano. Já os braços robóticos são utilizados para separação e embalagem de pedidos. Tecnologias como pick-to-light e voice picking aumentam a precisão e eficiência na separação de produtos dentro do armazém. Por fim, um grande desafio é a integração com sistemas legados, garantindo que novas tecnologias conversem com soluções já utilizadas pelas empresas. Para isso, APIs facilitam a comunicação entre diferentes sistemas, enquanto ferramentas de ETL (como Azure Data Factory) e Data Lakes organizam e consolidam dados de múltiplas fontes, permitindo que a IA trabalhe com informações confiáveis. Com essa infraestrutura, as empresas conseguem explorar todo o potencial da IA, tornando suas operações mais ágeis, precisas e eficientes, diz Sant’ana.
Ana Paula, do Grupo Emtel, também aponta a necessidade de uma combinação de hardwares e softwares adequados para a implementação eficaz da IA, bem como profissionais atuantes na área. Além dos recursos já citados, ela lembra que robôs autônomos e cobots (robôs colaborativos) são cada vez mais usados para picking e movimentação de materiais.
Como em outras áreas – diz Hofstatter, da Logcomex –, a adoção da IA de forma efetiva em centros de armazenagem exige um conjunto de tecnologias e infraestruturas. E, além de apontar todos os recursos já citados e disponíveis para a execução desta árdua tarefa, Hofstatter lembra que a integração com sistemas legados é crucial, pois muitas empresas já dispõem de sistemas ERP ou WMS que precisam ser compatíveis com novas soluções de IA. “Isso requer APIs robustas e plataformas de middleware para garantir uma adaptação suave às novas tecnologias.”
Lourenço, da viastore, também avalia esta questão destacando que a aplicação da IA necessita de tecnologias associadas para permitir extrair o máximo de desempenho possível. “IAs como ChatGPT estão alocados em plataformas especificas e podem ser utilizadas com conexão a outras aplicações. Além desse conceito, o Machine Learning também pode contribuir para aplicações diretas em máquinas e equipamentos. Na logística, a integração da IA com sistemas WMS e TMS pode ser realizada através de APIs e middlewares que permitem a comunicação com diferentes sistemas, legados ou não. Robôs autônomos e sensores, por exemplo, podem estar conectados com os softwares através de infraestrutura de redes sem fio dedicadas para a comunicação interna na automação.
Já Harada, da Mobiis, entende que a implementação de sistemas baseados em IA, atualmente, depende essencialmente de plataformas que oferecem esses serviços, como OpenAI, Google AI, AWS AI, DeepSeek, Grok, entre outras. Além disso, é fundamental o acesso a dados e a infraestrutura adequada para processá-los, como data lakes e outras tecnologias de gerenciamento de dados.
Nesse contexto, todas as soluções de integração entre sistemas para coleta de dados são bem-vindas, pois quanto mais rica for a base de dados, melhor será o desempenho das análises prescritivas e preditivas. Em cenários de automação, como em Centros de Distribuição, a coleta de dados em tempo real por meio de sensores, câmeras e outras tecnologias contribui significativamente para o enriquecimento e a precisão das análises, otimizando processos e tomadas de decisão.
“Um ponto importante a ressaltar – diz o diretor de Tecnologia da Mobiis – é que o sucesso da aplicação não está no acesso à tecnologia, mas no uso dela. Assim como tecnologias disruptivas como eletricidade, internet e computação em nuvem, que deixaram de ser diferenciais competitivos e passaram a ser infraestrutura essencial, o uso de IA se tornará um diferencial na forma de utilizá-la de maneira inovadora.”
Profissionais
É óbvio que a implementação da IA em centros de armazenagem está transformando o papel dos profissionais que atuam nestes locais, exigindo novas habilidades, já que a inteligência artificial está automatizando tarefas repetitivas e permitindo que eles se concentrem em análise de dados, tomada de decisão estratégica e supervisão de tecnologias. Ou seja, em vez de executar atividades manuais e repetitivas, esses profissionais passam a operar sistemas automatizados e interagir com robôs e sensores, além de trabalhar com softwares inteligentes que otimizam as operações logísticas.
Segundo o diretor de Tecnologia, Projetos e ESG da Ativa Logística, essa transformação exige uma tomada de decisão cada vez mais baseada em dados, com suporte de IA preditiva para antecipar demandas, otimizar processos e reduzir erros. Assim, a experiência humana se torna essencial para interpretar os insights gerados e definir estratégias mais eficientes. Para acompanhar essa mudança, algumas habilidades serão indispensáveis no futuro. O conhecimento em tecnologia e análise de dados será fundamental, incluindo familiaridade com WMS, IoT e inteligência artificial. Além disso, a capacidade de adaptação e aprendizado contínuo será essencial, já que novas ferramentas e processos automatizados serão implementados constantemente. Outra competência-chave será a gestão de processos e resolução de problemas, garantindo a supervisão estratégica das operações e o uso eficiente da IA para melhorar o desempenho logístico.
“No futuro, os profissionais da logística não serão apenas operadores de processos, mas gestores de tecnologia, utilizando a IA como aliada para tomadas de decisão mais rápidas e eficazes”, apregoa Sant’ana’.
Já na visão de Ana Paula, do Grupo Emtel, a IA não substitui os profissionais, mas redefine suas funções, exigindo novas competências. Há uma transição de atividades operacionais repetitivas para funções mais estratégicas, como análise de dados, gestão de automação e manutenção de sistemas de IA. Habilidades essenciais incluem pensamento crítico, capacidade de interpretar análises preditivas, gestão de sistemas de IA e conhecimento em cibersegurança. Treinamento contínuo e desenvolvimento de habilidades digitais serão fundamentais para a adaptação dos profissionais a essa nova realidade.
“Além disso, a capacidade de se adaptar e colaborar com tecnologias emergentes, como robôs e softwares de IA, será um diferencial competitivo para os profissionais do setor. Habilidades interpessoais, como comunicação e resolução de problemas complexos, também ganharão relevância à medida que os humanos assumirem papéis de supervisão de IAs e de tomadas de decisão mais estratégicas”, acrescenta Hofstatter, da Logcomex.
Também na ótica de Bavaresco Neto, da Softrack, a IA está tornando os processos mais automatizados e eficientes, mas também está redefinindo o papel dos profissionais na logística:
Novas responsabilidades: operadores passam a supervisionar robôs e sistemas automatizados, ao invés de realizar tarefas manuais repetitivas; analistas de dados logísticos se tornam essenciais para interpretar insights gerados pela IA; e profissionais de TI e automação ganham espaço para gerenciar a infraestrutura tecnológica dos armazéns.
Habilidades essenciais no futuro: conhecimento em tecnologia e automação – habilidade para operar e manter sistemas inteligentes; análise de dados e pensamento crítico – capacidade de interpretar relatórios preditivos e otimizar processos; adaptação e aprendizado contínuo – com a evolução da tecnologia, profissionais precisarão constantemente adquirir novas competências; e gestão de equipes híbridas (humanos + robôs) – liderança e comunicação serão essenciais para coordenar operações automatizadas.
Para se diferenciar neste cenário novo e desafiador, Lourenço, da viastore, aconselha os profissionais a ampliarem seus conhecimentos em tecnologia e como aplicá-la da melhor forma – a capacidade de resolver problemas e desenvolver soluções eficientes com o uso da automação e IA será muito importante, além da capacidade de comunicação e adaptabilidade a um cenário em que as mudanças rápidas serão a única certeza.
Futuro da IA na logística e inovações
O futuro da IA na logística promete ser revolucionário, mudando a forma como os processos são realizados em várias áreas. Neste sentido, Hofstatter, da Logcomex, acredita que a automação total de armazéns tende a se tornar cada vez mais comum, com o uso de robôs para a maioria das tarefas físicas e sistemas de IA otimizando todas as operações. A integração de IA, IoT e blockchain, que compõem a chamada logística 4.0, tem o potencial de criar cadeias de suprimentos muito mais transparentes e eficientes. Outras inovações incluem o uso de veículos autônomos para transporte e entrega, além de sistemas de visão computacional que melhoram a precisão no controle de qualidade e inventário. Com o avanço da tecnologia, a IA também poderá prever interrupções na cadeia de suprimentos com maior antecedência, permitindo que as empresas adotem medidas proativas para minimizar impactos.
Cerqueira, do Senac EAD, também destaca que a IA vem revolucionando o funcionamento de muitos setores e na logística não tem sido diferente. A cooperação entre homem e máquina para resolver problemas complexos é, cada vez mais, uma realidade. A capacidade analítica e preditiva da IA com a experiência, a sensibilidade e o julgamento humano, vão trazer um futuro com muitas inovações algumas já implementadas, mas que logo ganharão escala nas empresas, como as listadas na Tabela 3.
Além disso, diz ele, até 2030, estima-se que a inteligência aumentada seja responsável por 44% do valor derivado da IA em todas as indústrias, e no contexto logístico, esta transformação digital significa, sem dúvida, uma otimização sistemática de processos. Nesse sentido, oferece às empresas um aumento da sua adaptabilidade relativamente às mudanças no mercado e no cenário econômico. “Essas tendências e inovações estão moldando um futuro mais eficiente e sustentável para a logística e a gestão de centros de armazenagem”, completa Cerqueira.
Ana Paula, do Grupo Emtel, também destaca que o futuro da IA na logística está ligado à crescente automação, integração com blockchain para rastreabilidade, aprimoramento da IA generativa para otimização de processos e o uso de gêmeos digitais para simulação e previsão de cenários. Espera-se um aumento significativo na adoção de drones para entregas e na utilização de veículos autônomos na distribuição. A IA também terá papel fundamental na redução da pegada de carbono da cadeia de suprimentos, permitindo uma logística mais eficiente e sustentável.
“Entendo que a tendência é o uso cada vez mais intensivo de mecanismos de previsão de demanda e análise de padrões de consumo regionais e sazonais. Essas tecnologias já estão sendo implementadas e utilizadas, permitindo que a definição da localização de novos centros de armazenagem seja cada vez mais baseada em dados de consumo e demanda. Além disso, a automação dentro dos Centros de Distribuição será amplamente adotada, com robôs, sensores e IoT trazendo maior precisão e agilidade aos processos internos. Também é esperado um avanço no uso de veículos autônomos, equipados com sistemas de roteirização dinâmica para otimizar entregas e reduzir custos operacionais”, acrescenta Harada, da Mobiis.
Lourenço, da viastore, também aponta que o futuro da Inteligência Artificial na logística promete ser transformador, com várias inovações que podem ser esperadas nos próximos anos. “Algumas das tendências e avanços que tenho visto no segmento são o uso avançado da automação com tecnologias autônomas com os AMRs conectados por um poderoso WMS, sistemas cada vez mais avançados para previsão de demanda com auxílio da IA, a aplicação mais profunda da IA na gestão de estoque para redução e minimização de faltas, as demandas por soluções cada vez mais sustentáveis pressionarão para o uso de frotas cada vez mais eletrificas e embalagens biodegradáveis no conceito da logística verde e a amplificação do conceito de logística omnichannel com o aumento da integração entre canais para permitir entregas cada vez mais rápidas e em lotes cada vez menores.”
“Estamos investindo fortemente em Machine Learning e IA – para prever demanda, melhorar rotas de transporte e aumentar a precisão dos estoques. Como exemplo, desenvolvemos um produto de análise de contagem cíclica baseado em Machine Learning que estamos implementando globalmente. Criamos nossas próprias equipes de especialistas em IA Generativa (GenAI) para explorar as novas oportunidades que a IA traz. À medida que integramos uma quantidade significativa de robótica em nossas operações, é essencial orquestrar nossos recursos de forma eficaz, incluindo nossos funcionários, robôs e equipamentos. A IA na logística ajudará a tornar os centros de atendimento ao cliente mais ágeis e a prever com mais facilidade o melhor caminho para os produtos”, finaliza Nadia, da DHL Supply Chain LatAm
Participantes desta matéria
Arthur Igreja – É TEDx speaker, especialista em Tecnologia e Inovação, masters em International Business pela Georgetown University (EUA), masters of Business Administration pela ESADE (Espanha) e com Mestrado Executivo em Gestão Empresarial pela FGV. Tem pós-MBA e MBA pela FGV e é autor do livro “Conveniência é o Nome do Negócio”. Também possui certificações executivas em Harvard e Cambridge.
Ativa Logística – Um dos maiores Operadores Logísticos do País. Nos últimos anos, a sua experiência na armazenagem e transporte de medicamentos, correlatos e produtos de higiene e beleza e saúde foram comprovados através de mais de 100 prêmios concedidos pelo Sindusfarma, Flora, Eurofarma, FQM, Hypera Pharma e Associação Brasileira da Indústria de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos (ABIHPEC).
DHL Supply Chain Brasil – É considerada líder em armazenagem, transporte e distribuição e oferece o serviço DHL Fulfillment Network (DFN), que integra armazenagem, processamento de pedidos e distribuição para otimizar o e-commerce e melhorar a experiência do cliente.
Grupo Emtel – Especializado em locação de frota, logística e transporte, tendo expertise nos setores de energia, saneamento e telecomunicações.
Logcomex – Desenvolve soluções de tecnologia e oferece uma plataforma que auxilia as empresas no planejamento, monitoramento e automatização do Supply Chain global. É considerada a maior startup de comércio exterior do Brasil.
Marcelo Cerqueira Silva – É mestre em Administração, graduado em Economia e Administração, com especializações em finanças e logística. Professor e coordenador do curso de Graduação em Tecnologia em Gestão em Logística EAD no Centro Universitário Senac – Senac EAD. Vale acrescentar que o Senac EAD recebeu avaliação máxima em qualidade de ensino a distância nos últimos três anos seguidos. Além disso, cursos na área de Meio Ambiente, Tecnologia da Informação, Educação e Gestão receberam nota máxima nas duas últimas edições do Enade.
Marlabs – Projeta e desenvolve soluções digitais com dados no centro da estratégia. Oferece um conjunto abrangente de serviços envolvendo Engenharia de Dados, Inteligência Artificial, Hyper Automation e Desenvolvimento Customizado.
Mobiis – Ecossistema que conecta soluções SaaS em prol da cadeia logística, desenvolvida a partir da fusão das empresas Pathfind e Fretefy. Dispõe de soluções robustas e especializadas, como TMS, YMS, DMS, WMS, roteirizador e outras
Peers Consulting + Technology – Consultoria de negócios e tecnologia com expertise em inúmeras áreas e setores, como bancário e financeiro, Supply Chain, digital, estratégia organizacional, M&A, saúde, seguros, educação e ESG, entre outros.
Softrack – Nasceu com o objetivo de inovar na área de gestão de frotas de equipamentos para movimentação interna. Projeta e fabrica seus próprios sistemas e equipamentos com tecnologia 100% nacional.
Vagner da Silva – Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Cruzeiro do Sul (2000), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2004) e doutorado em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2018). É coordenador (EAD) e professor da Universidade Cidade de São Paulo (UNICID- EAD), Universidade Cruzeiro do Sul (UNICSUL – presencial e EAD), Universidade de Franca (EaD), Universidade Positivo (EaD), Centro Universitário Braz Cubas (EaD) e Centro Universitário da Serra Gaúcha (FSG) e Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ). Atua como professor conteudista em cursos on-line oferecidos na graduação e na pós-graduação pela Universidade Cruzeiro do Sul.
viastore – Empresa da Toyota Industries Corporation (TICO) que, como integradora e fabricante de sistemas, é reconhecida por ser especialista em armazéns automáticos dedicados. Em seu portfólio de produtos figuram transelevadores, miniloads, shuttles e o premiado viadat – WMS pertencente à divisão viastore SOFTWARE. Na área de serviços, oferece manutenção e retrofit.
