Generix faz parceria com a VISEO para ajudar clientes a lidar com regulamentações complexas de faturamento eletrônico e otimizar suas jornadas de transformação digital. Veja o comunicado de imprensa
A IA e a GenAI estão se tornando ferramentas essenciais para aprimorar a excelência operacional e a antecipação, por meio de poderosos algoritmos preditivos. Ao mesmo tempo, as infraestruturas em nuvem viabilizam cálculos de otimização, entregando resultados excepcionais em prazos compatíveis com o ritmo acelerado das operações logísticas e de transporte.
Vamos explorar algumas das principais tendências para 2025, ilustradas por casos de uso dessas tecnologias na supply chain.
A automação e os robôs, equipados com IA e sensores (IoT), realizam tarefas repetitivas incansavelmente com confiabilidade inigualável. A automação, em todas as suas formas, continua a transformar os armazéns, trazendo flexibilidade e produtividade às operações de logística.
Esses robôs replicam cada vez mais os gestos humanos e os processos de tomada de decisão. Seus custos estão diminuindo e sua implementação está se tornando mais simples e rápida, acelerando sua adoção em todo o setor.
A visão computacional, embora ainda não seja amplamente usada em logística, está evoluindo para aplicações como contagem de inventário e verificações de conformidade durante recebimentos e remessas.
Essa tecnologia substitui os seres humanos em tarefas trabalhosas, repetitivas ou de baixo valor. Ela também ajuda a reduzir o custo de problemas de falta de qualidade e, ao mesmo tempo, mitiga os riscos operacionais para as empresas.
A análise avançada aproveita grandes quantidades de dados para entender os fenômenos que afetam o desempenho. Esses modelos são treinados para aprender comportamentos adequados, monitorar dados de execução e alertar sobre possíveis desvios.
Atualmente, as interfaces gráficas em 3D são usadas para representar operações e alertas como HeatMaps. No futuro, esses modelos evoluirão para aplicar ações corretivas de forma autônoma e modificar os parâmetros do software de execução.
A logística 4.0 marca a transição da era da hiperatividade dispendiosa para uma nova abordagem que combina antecipação, planejamento e previsão. Com a IA, agora é possível prever as cargas de trabalho nos armazéns ou no transporte.
Essas previsões dão suporte a duas grandes áreas de melhoria de desempenho: planejamento e simulação. Esses algoritmos, conectados a representações gráficas em 3D e restrições operacionais, estabelecem a base para os gêmeos digitais (digital twins), que devem atingir a industrialização total após 2025.
Além dos exemplos discutidos, outras tecnologias promissoras estão surgindo, como veículos autônomos, divisão de espaços, intercalação de tarefas e otimização de rotas de entrega. Essas inovações levarão a eficiência operacional a níveis sem precedentes.
À medida que a adoção da IA acelera, surgem vários desafios. As empresas precisam se organizar para manter o desempenho do algoritmo ao longo do tempo. Os modelos de aprendizado de máquina devem ser treinados regularmente para evitar desvios (“alucinações”) e continuar fornecendo resultados confiáveis.
A GenAI também levanta questões sobre governança de dados e treinamento de usuários. As empresas precisam aprender a utilizar plenamente essas ferramentas e, ao mesmo tempo, proteger os dados confidenciais contra vazamentos ou uso não autorizado.
Em um contexto econômico muitas vezes incerto, a transformação digital é uma alavanca essencial para as empresas. Ela libera habilidades essenciais para o desenvolvimento de estratégias, gera fluxo de caixa e ajuda as organizações a se tornarem mais ágeis e resistentes.
Até 2025, a supply chain não reagirá mais apenas a crises. Com novas tecnologias e antecipação, ele se tornará um impulsionador da competitividade e da sustentabilidade para as empresas. Em vez de esperar pela próxima crise, vamos adotar essas inovações para construir um futuro mais forte.
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