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Armazenagem em transformação: onde os líderes estão apostando?
A temporada de conferências segue um ritmo previsível. Cada sessão promete a próxima tecnologia capaz de transformar sua operação. Todas as demonstrações parecem impecáveis. Mas, na segunda-feira, você volta ao armazém e os problemas reais continuam lá.
As recomendações surgidas neste painel de discussão propuseram um tipo diferente de conversa. Três veteranos, somando quase um século de experiência no setor de armazéns, não estavam falando sobre o que é "empolgante". Eles discutiam o que estão testando na prática, o que vem apresentando resultados reais e o que, na visão deles, o setor não poderá evitar até 2028. Este é o terceiro artigo da série. A primeira e a segunda partes abordaram o que manter e o que descartar; esta trata daquilo para o qual devemos direcionar nossos esforços de desenvolvimento.
Comece pelo problema, não pela tecnologia
Antes de apresentar recomendações específicas, a diretora de sistemas de armazém destacou um ponto que norteou tudo o que veio a seguir. O maior erro na adoção de tecnologia, segundo ela, é começar por uma solução e tentar retroceder até o problema que ela resolve. A abordagem de sua equipe é o oposto: começa-se com uma compreensão profunda da operação, identifica-se o que realmente está falhando e, então, questiona-se qual tipo de ferramenta pode solucionar aquela falha específica.
Isso parece óbvio. Na prática, porém, contraria diretamente a forma como a maioria das decisões tecnológicas é tomada: executivos assistem a demonstrações, concordam que uma plataforma parece adequada e a implementam em operações que, na verdade, nunca foram plenamente compreendidas.
Outro ponto fundamental abordado por ela dizia respeito a evoluir conforme a complexidade aumenta, em vez de adquirir soluções pensando em um cenário futuro que ainda não se concretizou. Primeiro, constrói-se a base. Torna-se o processo replicável. Depois, adicionam-se funcionalidades à medida que a operação exige. Sistemas projetados desde o início para atender ao cenário de uso máximo quase sempre são superdimensionados para a realidade atual da empresa.
IA no armazém: expectativa x realidade
A moderadora levantou o tema que permeava a conversa: a IA. Em conferências, a IA domina as discussões. Na prática operacional, porém, o cenário é mais complexo. Ela pediu aos participantes do painel que fossem específicos sobre onde a IA está gerando valor operacional prático hoje — e onde não está.
O consultor apresentou uma das definições mais claras da sessão. A IA recebe crédito por mais do que realmente realiza em muitos contextos de armazém, afirmou ele. Sistemas de automação utilizam lógicas de controle sofisticadas há décadas, e grande parte do que hoje é rotulado como IA é uma evolução dessa capacidade, e não um salto disruptivo. O verdadeiro valor da IA reside no processamento de grandes volumes de dados em alta velocidade para identificar padrões que um analista humano deixaria passar ou perceberia tarde demais.
O gerenciamento de pedidos é um exemplo citado por ele. A taxa de erros no gerenciamento de pedidos em larga escala tende a se concentrar em pequenos detalhes: um endereço de entrega que parece correto, mas difere em um único campo em relação aos últimos 150 pedidos. A IA consegue detectar isso. Ela é capaz de realizar verificações em um volume e velocidade inalcançáveis para qualquer equipe humana. No entanto, para fazer isso de forma confiável, ela precisa ser treinada com os seus dados e no seu ambiente, contando com o envolvimento dos seus operadores para ensiná-la o que é importante.
"A IA é excelente quando trabalha em processos repetitivos, quando é possível criar um algoritmo e garantir que ele siga aquele padrão. Mas sempre precisa existir um ponto em que uma pessoa possa intervir."
A diretora de sistemas de armazém reforçou esse ponto com base em sua própria experiência com sistemas automatizados de armazenamento e recuperação (ASRS). A automação e a IA funcionam de forma confiável em processos repetitivos e de alto volume com dados de entrada padronizados. Elas enfrentam dificuldades ao lidar com exceções, casos atípicos e situações em que o algoritmo não foi projetado para a variante específica que encontra pela frente. O relato dela sobre o ASRS, mencionado anteriormente na discussão, ilustrava a mesma lição: o problema não era a tecnologia em si, mas a ausência de um ponto de intervenção humana para lidar com os casos que o algoritmo não conseguia processar.
A perspectiva desse veterano do setor de bens de consumo (CPG) sobre a IA estava voltada para o futuro. Ele vê a função de "planejador de tarefas" — o pessoal administrativo do armazém responsável pelo planejamento de ondas, liberação de pedidos e coordenação operacional — como o alvo mais provável para a substituição pela IA a curto prazo. Isso não ocorrerá porque a IA substituirá os trabalhadores do armazém de forma generalizada, mas porque essa função específica envolve a tomada de decisões em larga escala, baseadas em regras e em alto volume de dados: exatamente o cenário em que a IA apresenta seu melhor desempenho.
Tecnologia prática: sistemas de assistência para operadores de empilhadeira
O veterano do setor de bens de consumo (CPG) apresentou uma recomendação específica, de baixo custo em comparação com a automação completa e de implementação imediata. Para operações que ainda não justificam o uso de AGVs, a tecnologia de assistência ao operador de empilhadeiras proporciona melhorias significativas em segurança e eficiência por uma fração do custo.
O conceito é semelhante aos sistemas de assistência de permanência em faixa e de alerta de colisão presentes nos carros modernos. O sistema mantém o operador dentro de trajetórias definidas, emite alertas quando duas empilhadeiras estão em rota de colisão e pode intervir para reduzir a velocidade ou parar o equipamento antes que o impacto ocorra. Ele não substitui o operador; em vez disso, fornece melhores informações e uma rede de segurança para momentos de desatenção.
Sua abordagem foi pragmática: não é preciso resolver a questão da automação completa para alcançar avanços significativos em segurança e consistência. Existem etapas intermediárias, e esta é uma delas.
Tecnologia prática: planejamento integrado em vez de soluções isoladas
A diretora de sistemas de armazém descreveu o modelo de atuação que deseja abandonar: melhorias isoladas que otimizam uma parte da operação, mas criam problemas em etapas subsequentes. Aumentar a eficiência da separação de pedidos (*picking*) em um ponto pode gerar um gargalo na área de pré-carregamento (*staging*). Automatizar a pista de pré-carregamento pode fazer com que o carregamento do caminhão se torne o novo ponto crítico.
Sua recomendação foi adotar um projeto de processos integrado, buscando soluções que considerem todo o fluxo — do planejamento à separação, embalagem e expedição — em vez de resolver cada etapa isoladamente. O objetivo é estabelecer uma estrutura base que funcione para toda a operação, com melhorias aplicadas em pontos específicos onde os dados indicam a existência do gargalo real.
Ela citou um exemplo concreto de sua própria experiência: a otimização do carregamento de caminhões. O problema do carregamento não começa na doca; ele tem origem no momento em que o palete é retirado da produção ou do armazenamento. Distribuição de peso, carga por eixo, posicionamento de materiais de calço e proteção (*dunnage*) e a ordem de movimentação dos produtos para a área de pré-carregamento: todas essas decisões precisam ser tomadas no início da onda de trabalho, e não no momento do carregamento, quando já é tarde demais para corrigi-las. Sua equipe está explorando tecnologias inteligentes que antecipam essas decisões para etapas anteriores do processo, onde ainda é possível agir sobre elas.
“O problema não acontece no gargalo. Ele começa antes e vai se acumulando até chegar ali. É preciso corrigir o ponto de origem.”
Tecnologia prática: Gêmeos Digitais para simular antes de investir
O consultor apresentou um ponto que surpreendeu algumas pessoas na sala. Softwares de gêmeos digitais — ferramentas que permitem simular o chão de fábrica, o layout de um armazém ou uma rede logística antes de se comprometer com investimentos físicos — costumavam custar um milhão de dólares ou mais para serem implementados. Hoje, segundo ele, ferramentas de simulação competentes estão disponíveis por cerca de 100 dólares por usuário.
Isso altera significativamente a lógica da experimentação. O modelo antigo consistia em: construir, operar e descobrir o que não funciona. O novo modelo propõe: simular primeiro, identificar modos de falha, envolver na análise da simulação os operadores que realmente conduzirão o processo e, então, construir com muito mais segurança.
Ele enfatizou bastante a questão do envolvimento dos operadores. Inovações projetadas nos escritórios administrativos e simplesmente repassadas ao chão de fábrica tendem a fracassar. Já as inovações concebidas em conjunto com as pessoas que irão operá-las tendem a se consolidar. Os gêmeos digitais viabilizam essa colaboração de uma maneira que, até pouco tempo atrás, não era acessível à maioria das operações.
Seu argumento mais amplo era que a IA acaba recebendo o crédito por recursos que, na verdade, são capacidades de gêmeos digitais e simulação. As ferramentas não são iguais, e confundi-las leva a decisões de investimento equivocadas. Saiba exatamente o que você está comprando.
Uma nova forma de gerenciar a relação com os fornecedores de tecnologia
O consultor levantou um ponto que raramente consta nas agendas de conferências, mas que deveria fazer parte desta: a relação entre uma organização e seus fornecedores de tecnologia precisa mudar à medida que a IA é incorporada aos sistemas operacionais.
As implementações tradicionais de ERP e WMS apresentavam um perfil relativamente estável após a instalação. O sistema funcionava. Você lidava com falhas (bugs) e planejava atualizações em ciclos previsíveis. Sistemas com IA integrada não funcionam dessa maneira. Os resultados gerados pelo modelo podem sofrer desvios ao longo do tempo. O comportamento pode mudar à medida que o modelo aprende — às vezes de formas imperceptíveis até que algo falhe. A maioria dos fornecedores de IA não consegue explicar totalmente o que seus modelos estão fazendo ou por que o fazem. Eles conhecem o resultado, mas o mecanismo interno é opaco.
Essa opacidade exige um tipo diferente de interação com o fornecedor, envolvendo testes contínuos, colaboração estreita no treinamento da IA dentro do seu ambiente específico e um processo claro para detectar desvios antes que causem uma falha operacional. O processo de compras, tal como praticado tradicionalmente, não está preparado para gerenciar essa relação. É necessário contar com profissionais que compreendam a operação a fundo, a ponto de saber o que a IA deve realizar e de identificar quando ela começa a apresentar um comportamento diferente.
Operações de armazém em 2028: o que os profissionais mais experientes estão prevendo
O consultor foi direto. A oferta de mão de obra está diminuindo, e o ritmo dessa contração vai acelerar. A questão não é, primordialmente, salarial. Há uma mudança estrutural em curso quanto a quem está disponível para o trabalho braçal em armazéns e em que escala. As organizações que não estiverem trabalhando ativamente hoje para alcançar operações autônomas não estarão preparadas quando a pressão chegar com força total. A solução, segundo ele, não é delegar o problema a uma equipe de consultoria e aguardar um roteiro de implementação. Trata-se de construir a autonomia de forma incremental — simulação a simulação, projeto-piloto a projeto-piloto —, envolvendo desde o início, na modelagem desses sistemas, os operadores que efetivamente os conduzirão. Ele citou fábricas de veículos elétricos no exterior com as quais trabalhou, onde a produção em larga escala é alcançada com uma fração da mão de obra tradicional. Esse modelo está chegando ao setor de distribuição norte-americano, em um prazo mais curto do que a maioria dos ciclos de planejamento atuais prevê.
A previsão da diretora de sistemas de armazém foi mais específica. Ela vê as tarefas repetitivas e de alto volume dentro do armazém migrando progressivamente para a automação: separação de paletes completos, planejamento de ondas de trabalho e liberação de pedidos. O que resta é a gestão de exceções. O papel humano no armazém de 2028 não desaparecerá; ele se concentrará onde o algoritmo não consegue atuar: no inesperado, nos casos atípicos e nas situações que exigem julgamento humano. Para ela, a função que permanecerá não é a de executor de tarefas, mas a de gestor de exceções.
O veterano do setor de bens de consumo (CPG) reforçou a mesma ideia com a qual começou. Investir em tecnologia é uma decisão; investir nas pessoas que operarão, manterão e aprimorarão essa tecnologia é outra decisão — e ambas devem ser tomadas em conjunto. Independentemente de como será o armazém em 2028, haverá pessoas nele que precisarão entender o que os sistemas estão fazendo e por quê. Desenvolver essa competência agora não é opcional.
“As atividades repetitivas serão automatizadas. Nós vamos lidar com as exceções. O elemento humano no armazém não vai desaparecer. Ele apenas vai ocupar um lugar diferente.”
Uma reflexão final
Ao longo de todo o painel de discussão, alguns temas surgiram repetidamente: a importância do planejamento em detrimento da simples compra, o custo de investir insuficientemente nas pessoas, o perigo da complexidade pela complexidade e a lacuna entre o que a tecnologia promete em uma demonstração e o que ela realmente entrega em uma operação real.
Essas observações não são novas. No entanto, ouvi-las de pessoas que lidam com essas questões há décadas — e que continuam trabalhando ativamente para resolvê-las — confere-lhes um peso que a apresentação de um fornecedor não consegue replicar.
A Logistics Reply promove conversas como esta porque acreditamos que a nossa contribuição mais valiosa é trazer a experiência operacional real para o debate e dar voz a ela. Se algum desses temas ressoa com os desafios que sua organização enfrenta atualmente, teremos prazer em conversar com você.
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