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O que os líderes de armazém cortariam se pudessem recomeçar
A segunda parte da maioria dos bons painéis do setor é, geralmente, quando as coisas ficam realmente interessantes. A primeira etapa serve para que todos se acomodem e digam o que é esperado; já na segunda, as pessoas começam a dizer o que realmente pensam.
Em um painel de discussão recente organizado pela Logistics Reply, três veteranos — que, juntos, somam quase um século de experiência em armazéns — foram convidados a apontar quais ferramentas, abordagens e investimentos eles eliminariam de vez. O que se seguiu foi uma série de relatos francos sobre tecnologias que falharam na prática, decisões que deveriam ter sido interrompidas mais cedo e alguns hábitos do setor que podem estar causando mais danos do que benefícios.
Este é o segundo artigo de uma série de três partes. Se você perdeu a parte um, saiba que ela aborda onde os participantes do painel enxergam um valor genuíno e duradouro que merece ser preservado. Este artigo trata daquilo que eles eliminariam.
Quando a automação não sabe quando parar
A diretora de sistemas de armazém iniciou sua fala com uma história que ilustrava o ponto central melhor do que qualquer estatística.
Sua empresa havia implementado um sistema automatizado de armazenamento e recuperação para a separação de paletes completos em uma de suas unidades. O sistema selecionava os paletes e os depositava em uma área de espera para expedição. Em condições normais, tudo funcionava bem. Certo dia, porém, um motorista chegou para uma coleta e o sistema travou. Faltava posicionar dois paletes, mas, em vez de concluir a tarefa, os veículos guiados a laser (LGVs) que os transportavam continuaram circulando pelo armazém em um ciclo contínuo, incapazes de resolver a exceção que os impedia de depositar a carga na área de espera. Não havia ponto de interrupção no processo, nem mecanismo para que um operador humano interviesse e assumisse o controle. O motorista ficou ali parado por três horas e meia, observando as máquinas circularem. O problema não era a automação em si; o problema era que ninguém havia planejado o que aconteceria quando o algoritmo se deparasse com uma situação que não conseguisse resolver sozinho.
"A IA é maravilhosa quando é replicável, quando se pode escrever um algoritmo para ela e ela não se desvia. Mas sempre deve haver um ponto em que um ser humano possa intervir."
A abordagem dela foi precisa: a automação demonstra seu valor em processos de alto volume e repetitivos. No momento em que ela é aplicada a exceções, a casos atípicos e a situações que fogem ao padrão, é necessário contar com o julgamento humano. Pontos de intervenção não são opcionais, mas sim uma parte essencial do design.
O sistema de voice picking sem um plano alternativo
Um veterano do setor de bens de consumo (CPG) descreveu a implementação de um sistema de separação por voz que parecia atraente na demonstração, mas que, na prática, gerou sérios transtornos operacionais. As instalações eram de pequeno porte — com menos de 100.000 pés quadrados (aprox. 9.300 m²) — e atendiam distribuidores independentes. A plataforma de separação era bem conceituada. No entanto, o sistema operava com um software que exigia a renovação periódica de credenciais de segurança; quando uma delas expirava, todo o sistema parava de funcionar. Não haviam sido adquiridos leitores de código de barras manuais como alternativa, deixando os funcionários sem nenhuma opção de recurso. A operação ficou paralisada por 12 horas e os pedidos não foram despachados.
A lição extraída não foi a de que a separação por voz é uma tecnologia ruim, mas sim a de que a escolha de uma tecnologia não pode ser avaliada sem considerar o que acontece quando ela falha. Um investimento modesto em dispositivos alternativos teria permitido que a operação continuasse funcionando. Esse cenário nunca foi mostrado na demonstração.
As primeiras implementações de IA começam a enfrentar a realidade operacional
O consultor também foi direto sobre o que tem observado nas primeiras implementações de IA em grandes organizações. Empresas com departamentos de TI amplos e sofisticados estão adotando sistemas de IA que prometem um suporte à decisão mais inteligente, melhor visibilidade operacional e respostas mais rápidas e inteligentes a exceções. Muitos desses sistemas não perduram.
Os pioneiros na adoção recebem demonstrações impressionantes. O sistema de IA é implementado. E, então, fica evidente a lacuna entre o que o sistema prometeu e o que ele realmente entrega em um ambiente operacional real. Os problemas técnicos são reais; as correções levam mais tempo do que a empresa pode esperar, e os sistemas acabam sendo desativados. Organizações que agiram rapidamente para adotar a tecnologia agora agem rapidamente para removê-la.
Esse não é um veredito definitivo sobre a IA em armazéns. O painel voltou a abordar a IA em profundidade na terceira parte da discussão. Mas a mensagem aqui foi específica: tenha cautela ao ser um dos primeiros a adotar ferramentas de IA que não foram submetidas a testes rigorosos em ambientes como o seu. A demonstração e a operação real são dois mundos diferentes. O consultor descreveu um padrão que observa em empresas de todos os portes, incluindo algumas das maiores e mais sofisticadas operações do mundo.
Uma empresa investe US$ 200.000 na implementação de uma tecnologia. No meio do processo, fica claro que a tecnologia não entregará o que foi prometido. O custo para concluir o projeto dispara para US$ 400.000. E, mesmo assim, elas levam o projeto até o fim.
O problema de custo irrecuperável
O consultor apontou um padrão que observa em empresas de todos os portes, incluindo algumas das maiores e mais sofisticadas operações do mundo.
Uma empresa destina um orçamento de US$ 200.000 para a implementação de uma tecnologia. A meio caminho, fica claro que a tecnologia não entregará o que foi prometido. Nesse momento, elas têm duas opções: parar e absorver o prejuízo ou concluir o projeto a um custo total de US$ 400.000. A maioria opta por concluir. Elas acabam gastando o dobro do orçamento original para finalizar algo que já sabem que não funcionará.
A lógica psicológica é conhecida. Parar é visto como fracasso. Mas o dinheiro já gasto está perdido de qualquer forma. Concluir o projeto não o recupera; apenas dobra o prejuízo.
A recomendação dele foi direta: defina os critérios de saída antes de iniciar o projeto e obtenha a concordância de todos os níveis hierárquicos, desde o comitê de investimentos até a base. Organizações que adotam essa disciplina protegem-se de uma das formas mais comuns e dispendiosas de fracasso em investimentos em tecnologia para a cadeia de suprimentos.
"É preciso ser capaz de parar quando chega a hora de sair. Esse botão de desligar precisa estar claramente definido, e todos precisam concordar com ele desde o início."
Six Sigma e a resolução de problemas em silos
Uma das recomendações mais inesperadas para "eliminar" uma prática surgiu durante uma conversa sobre metodologia, e não sobre tecnologia. O consultor descreveu como o Six Sigma — que por anos foi a estrutura padrão para enfrentar problemas operacionais — está se tornando cada vez menos adequado aos ambientes modernos de cadeia de suprimentos.
A abordagem tradicional do Six Sigma funciona isolando um problema, concentrando recursos em sua resolução e passando para o próximo. Esse modelo fazia sentido quando os sistemas eram mais independentes e desconexos. Hoje, porém, as cadeias de suprimentos são profundamente interconectadas. Um armazém não abriga apenas seus próprios produtos; ele está inserido em um fluxo que começa no planejamento da demanda e termina no cliente. Tentar eliminar um problema isolado (em silo) sem compreender como a solução se propaga a montante e a jusante cria novos problemas tão rapidamente quanto resolve os antigos.
O consultor apontou o pensamento sistêmico como a nova abordagem em ascensão: um conjunto de ideias fundamentado na compreensão holística dos problemas ao longo de todo o fluxo, em vez de analisá-los isoladamente. Essa mudança de paradigma vem ganhando força, e os participantes do painel observaram que os acadêmicos presentes provavelmente reconheceriam essa referência.
Configurações muito complicadas
A diretora de sistemas de armazém trouxe a discussão de volta para a realidade prática ao destacar a importância da disciplina na configuração. Ao avaliar fornecedores de software, sua equipe frequentemente se depara com implementações que acumularam anos de personalizações. Algumas dessas personalizações atendiam a necessidades reais do negócio; muitas outras, porém, respondiam a demandas que já não existem ou que poderiam ter sido supridas por meio de configurações padrão.
O resultado são sistemas extremamente difíceis de atualizar, uma vez que o roteiro de atualização do fornecedor não contempla a camada de personalização. À medida que as empresas de software aceleram a migração para arquiteturas baseadas na nuvem, essa "dívida de personalização" torna-se um problema crítico. Os fornecedores estão orientando os clientes a migrar para uma nova versão ou a pagar uma taxa elevada para manter o suporte à versão antiga. Empresas que mantêm sistemas locais (*on-premises*) altamente personalizados estão descobrindo que o custo dessas personalizações foi apenas adiado, e não evitado.
A recomendação dela foi ter clareza sobre o que é realmente necessário: não o que o fornecedor consegue configurar, mas o que a sua operação exige para desempenhar suas funções. A discrepância entre essas duas respostas costuma ser a origem do problema.
O que vem a seguir
A terceira e última publicação desta série aborda o que o painel acrescentaria: gêmeos digitais, planejamento integrado, IA que realmente entrega resultados, sistemas de assistência para operadores de empilhadeiras e previsões sobre o estado das operações de armazém até 2028. Algumas dessas tecnologias estão mais próximas do que você imagina; outras já são uma realidade.
Como a Logistics Reply pode ajudar
Muitos dos desafios enfrentados em armazéns não decorrem da falta de tecnologia, mas sim de personalizações excessivas, sistemas desconectados e processos de difícil manutenção.
LEA Reply foi desenvolvido com uma arquitetura modular baseada em microsserviços, permitindo que as organizações adicionem funcionalidades conforme a necessidade, ao mesmo tempo em que minimizam riscos associados a personalizações e atualizações. O resultado é maior flexibilidade, inovação mais ágil e um caminho mais fluido para a modernização.
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