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 commachine 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 (tonomous 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.
