Top 20 Ferramentas de IA para Cadeia de Suprimentos com Exemplos

Desde a previsão de demanda e otimização de estoque até a entrega de última milha e negociações com fornecedores, a IA permite que empresas de cadeia de suprimentos processem dados complexos, respondam mais rapidamente a interrupções e tomem decisões mais informadas em redes globais.

Descubra as 20 principais ferramentas de IA para cadeia de suprimentos e aprenda como elas utilizam IA para abordar desafios do mundo real e melhorar o desempenho em áreas como planejamento, automação, visibilidade e operações logísticas.

Top 20 ferramentas de IA para cadeia de suprimentos comparadas

Critérios de seleção de fornecedores: Incluímos empresas com 50 ou mais funcionários para indicar maior presença no mercado. Os fornecedores são classificados com base no número de funcionários.

Nota: Muitas dessas empresas se enquadram em mais de uma categoria. Como as empresas de IA para cadeia de suprimentos frequentemente se sobrepõem em planejamento, automação e visibilidade, cada uma foi incluída sob seu caso de uso principal, onde suas soluções entregam o maior impacto.

Planejamento e previsão

Na gestão da cadeia de suprimentos, grandes empresas globais frequentemente usam ferramentas de planejamento e previsão para alinhar vendas, operações e finanças. Elas são especialmente relevantes para otimizar operações da cadeia de suprimentos em mercados voláteis e melhorar a resiliência da cadeia de suprimentos.

Blue Yonder

A Blue Yonder oferece uma plataforma de IA integrada que abrange planejamento da cadeia de suprimentos, gestão de estoque e transporte. A plataforma combina dados de parceiros comerciais para permitir a tomada de decisão em tempo real e melhorar a visibilidade em toda a cadeia de suprimentos.

Exemplo da vida real: DHL otimiza processos de transporte para entregar sucesso

A DHL, uma das maiores empresas de logística do mundo, precisava melhorar sua gestão de operações de transporte e armazém. A empresa enfrentou vários desafios:

• Equilibrar custos de transporte, custos de armazém e níveis de serviço em suas vastas redes logísticas.
• Oferecer soluções mais rápidas e flexíveis para projetos de clientes.
• Identificar oportunidades de consolidação e avaliar cenários de custo para melhorar a eficiência.
• Apoiar a gestão da cadeia de suprimentos com ferramentas que pudessem simular regras de negócios, restrições e demanda do cliente.

Ao aproveitar as soluções da cadeia de suprimentos da Blue Yonder, a DHL adotou ferramentas avançadas de modelagem e design de rede para analisar processos de transporte. Essas ferramentas permitiram à DHL:

• Comparar cenários de custo e entender seu efeito nos níveis de serviço.
• Criar soluções táticas para gestão de carga e operações de armazém.
• Usar análise de dados para avaliar regras de negócios, restrições e requisitos de demanda.
• Melhorar a tomada de decisão fornecendo visibilidade sobre custos de transporte e armazém.

A DHL relatou melhorias mensuráveis no desempenho da cadeia de suprimentos:

• 7% de economia direta alcançada através do melhor uso de veículos e consolidação de paradas.
• 15% de economia para um cliente varejista dos EUA ao otimizar parâmetros de entrega, frota e localização.
• Reduções nos custos de transporte para os setores de manufatura, varejo e bens de consumo.
• Maior capacidade de modelar cenários, identificar oportunidades de consolidação e tomar decisões baseadas em dados com insights preditivos.¹

Kinaxis

Os agentes de IA Maestro da Kinaxis são projetados para analisar dados e apoiar a execução. Eles avaliam as consequências de diferentes decisões, destacam alternativas disponíveis e apresentam resultados previstos. Uma vez que um curso de ação é confirmado, os agentes podem executar etapas aprovadas dentro da mesma plataforma.

Isso reduz atrasos nos processos de negócios, melhora a eficiência operacional e permite que as organizações otimizem tanto as operações de armazém quanto a gestão de transporte sem alternar entre múltiplos sistemas.

Exemplo da vida real: Empresa de serviços farmacêuticos melhora previsão de demanda e confiabilidade do fornecimento

Uma líder empresa de serviços farmacêuticos operando nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico enfrentou desafios recorrentes ao alinhar a demanda do cliente com as entregas dos fornecedores. Sua previsão interna dependia de modelos estatísticos que não levavam em conta mudanças sazonais na demanda ou lançamentos de produtos. Essa visibilidade limitada criou rupturas de estoque em 25 locais e reduziu o desempenho geral da cadeia de suprimentos.

A empresa identificou três objetivos principais para melhorar seu planejamento da cadeia de suprimentos:

• Aumentar a precisão da previsão e a consistência do fornecimento.
• Reduzir eventos de ruptura de estoque para melhorar a experiência do paciente.
• Fortalecer a colaboração com fornecedores compartilhando dados da cadeia de suprimentos mais confiáveis.

Dentro de três meses após a adoção do Maestro, a equipe de planejamento mudou de um horizonte de previsão de uma semana para um horizonte de planejamento de 18 meses. O sistema incorporou lançamentos de produtos, mudanças na cobertura de seguro e sinais de oferta e demanda em tempo real. Os principais resultados incluíram:

• Aumento de 47% na precisão da previsão.
• Redução de 14% no estoque em mãos.
• Melhoria de 34% na rotação de estoque.
• Redução significativa nas cancelamentos de pedidos de pacientes devido à disponibilidade de produtos.²

Figura 1: Painel de criação de cenários do Maestro.³

o9 Solutions

A o9 aproveita seu Digital Brain para coordenar o planejamento a jusante e a montante, focando no planejamento integrado de negócios, previsão de demanda e otimização de estoque em múltiplas funções nas operações da cadeia de suprimentos.

Exemplo da vida real: Fabricante de bens de capital melhora previsão e planejamento com o9

Um fabricante líder no setor de carga e manuseio de cargas precisava fortalecer suas capacidades de planejamento da cadeia de suprimentos. A empresa carecia de ferramentas avançadas de previsão e dependia de livros de pedidos como principal motor de decisões. Isso criou lacunas de visibilidade, limitou a colaboração das partes interessadas e impediu a equipe financeira de vincular planos de demanda a previsões de receita. Longos tempos de entrega em um modelo de negócios de configuração sob encomenda também reduziram a satisfação do cliente.

A empresa adotou o Digital Brain da o9, uma plataforma impulsionada por IA que suporta planejamento de ponta a ponta. As funcionalidades implementadas incluíram:

• Planejamento de demanda, planejamento de suprimentos, Planejamento de Vendas e Operações (S&OP), otimização de estoque e programação de produção.
• Integração com ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) e TMS (Oracle).
• Um Control Tower fornecendo visibilidade em tempo real sobre demanda, suprimentos e estoque.
• O planejamento baseado em Excel foi substituído pelo sistema integrado da O9, criando um ambiente colaborativo entre as partes interessadas e melhorando a precisão dos dados da cadeia de suprimentos.

Ao aproveitar a IA da o9 nas capacidades da cadeia de suprimentos, a empresa alcançou:

• Aumento da precisão da previsão.
• Redução de escassez de componentes através de um melhor planejamento de materiais chave.
• Melhoria na eficiência dos processos de planejamento e redução do esforço manual.
• Melhor capacidade de simular cenários, permitindo decisões baseadas em dados para operações globais.⁴

Figura 2: Gráfico mostrando os princípios de funcionamento do Digital Brain da o9.⁵

E2open

A E2open fornece um ecossistema de cadeia de suprimentos conectado com IA em planejamento, execução e comércio. Sua plataforma abrange previsão de demanda, planejamento de suprimentos e colaboração em redes de cadeia globais.

Exemplo da vida real: Fabricante de doces melhora previsão com detecção de demanda

Um fabricante global de doces, operando em mais de 80 países e empregando mais de 34.000 pessoas, enfrentou desafios em seu processo de planejamento de demanda.

A empresa implementou o E2open Demand Planning e o E2open Demand Sensing como parte de sua transformação de planejamento. Os aspectos principais incluíram:

• Previsões estatísticas semanais impulsionadas por modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
• Integração de dados de ponto de venda e cadeia de suprimentos externa para criar previsões diárias precisas.
• A automação de tarefas de previsão libera os planejadores para se concentrarem em trabalho mais estratégico.
• A implementação começou na América do Norte e se expandiu para a Ásia-Pacífico e Europa, criando uma abordagem unificada para o planejamento da cadeia de suprimentos em todas as regiões.

Ao aproveitar a IA na cadeia de suprimentos através da E2open, o fabricante de doces alcançou melhorias mensuráveis nas operações da cadeia de suprimentos:

• A precisão da previsão melhorou em mais de 23%.
• A produtividade do planejador aumentou à medida que tarefas repetitivas foram automatizadas.
• O estoque de segurança e o desempenho de reposição de estoque melhoraram.
• Processos padronizados em locais globais reduziram o tratamento de exceções e facilitaram a adoção das melhores práticas.⁶

Figura 3: Assistente da cadeia de suprimentos da E2open.⁷

LevaData

A LevaData analisa dados de mercado e sinais de risco de fornecimento para apoiar o sourcing estratégico e o planejamento de suprimentos, permitindo insights preditivos sobre mercados de fornecedores e tendências de preços.

Exemplo da vida real: Fabricante global melhora sourcing com LevaData

Um fabricante global que dependia fortemente de parceiros externos para sourcing de peças não estratégicas enfrentava complexidade crescente em suas operações da cadeia de suprimentos. A visibilidade limitada de custos dificultava a avaliação de preços de fornecedores, a identificação de benchmarks competitivos e a manutenção da lucratividade em suas atividades de sourcing.

Através da implementação das soluções da cadeia de suprimentos da LevaData, o fabricante alcançou:

• $14 milhões em economia de custos nas operações de sourcing.
• Melhor competitividade de preços através de benchmarking de custos preciso.
• Margens e lucratividade mais altas ao incorporar análise nas práticas de sourcing.⁸

Zycus

A Zycus oferece uma suite source-to-pay impulsionada por IA que combina análise de fornecedores, gestão de contratos e previsão de compras com capacidades de planejamento da cadeia de suprimentos.

• Negociações autônomas: Agentes de IA lidam com negociações táticas, analisam lances e selecionam fornecedores, garantindo preços competitivos enquanto mantêm a conformidade.
• Descoberta de fornecedores e gestão de riscos: A plataforma identifica fornecedores adequados, avalia riscos e automatiza eventos de sourcing para melhorar a visibilidade da cadeia de suprimentos.
• Otimização de custos e benchmarking: Fornece dados em tempo real e insights impulsionados por IA sobre preços e detecta oportunidades de economia.
• Gestão de entrada: Simplifica solicitações de compras através de interfaces baseadas em chat, aplicando conformidade de políticas em tempo real e melhorando a experiência do usuário.
• Análise de categoria e gastos: Oferece insights sobre padrões de gastos, desempenho de contratos e gestão de fornecedores, apoiando um desempenho mais forte da cadeia de suprimentos.

Figura 4: Agente de IA generativa Merlin para negociações autônomas.

Estoque e compras

Soluções de IA para compras e estoque focam na gestão de estoque, otimização de estoque e decisões de sourcing. Esses sistemas suportam a gestão inteligente de estoque equilibrando disponibilidade, custo e risco em operações da cadeia de suprimentos.

Eles são comumente usados por profissionais da cadeia de suprimentos responsáveis por compras, reposição e coordenação de fornecedores. Quando aplicados bem, ajudam a reduzir custos operacionais enquanto melhoram a satisfação do cliente.

Coupa

A Coupa, através de sua aquisição da tecnologia LLamasoft, integra análise de gastos, modelagem da cadeia de suprimentos e planejamento. Sua plataforma vincula decisões de compras com estoque, transporte e modelagem de cenários.

Exemplo da vida real: Onsemi melhora planejamento de vendas e operações com Coupa

A Onsemi, provedora global de componentes semicondutores energeticamente eficientes, opera mais de 25 fábricas em todo o mundo. A visibilidade limitada de dados entre esses locais dificultou o planejamento da capacidade de produção para suas quatro unidades de negócios.

Engenheiros gastavam tempo excessivo construindo modelos da cadeia de suprimentos, e a equipe de vendas carecia de orientações claras sobre quais pedidos aceitar, rejeitar ou terceirizar. Essa dependência de envolvimento manual desacelerou a tomada de decisão e reduziu o desempenho geral da cadeia de suprimentos.

A Onsemi implementou o Coupa Supply Chain Design & Planning, integrando dados de restrições de nível de máquina e ferramenta de todas as fábricas em uma única plataforma. Os principais benefícios incluíram:

• Decisão 85% mais rápida através do acesso em tempo real aos dados da fábrica.
• Melhoria de 10–15% na eficiência de capital ao reduzir o envolvimento desnecessário de engenheiros de nível de local.
• Uma abordagem consistente e padronizada para o planejamento da cadeia de suprimentos, permitindo que fábricas globais se alinhem na capacidade de produção.⁹

Figura 5: Painel de comparação de cenários impulsionado por IA da Coupa.¹⁰

Verusen

A Verusen é especializada em otimizar estoque MRO (manutenção, reparo, revisão) usando agentes de IA, NLP e detecção de duplicatas para reduzir estoque excedente e gerenciar estoque em grandes conjuntos de SKU.

Pactum AI

A Pactum oferece agentes de negociação autônoma que lidam com termos de fornecedores e compradores, melhorando os resultados de compras ao negociar preços, SLAs e contratos em nome dos usuários.

Exemplo da vida real: Veritiv melhora eficiência de fornecedores de cauda longa com Pactum

A Veritiv, distribuidora de embalagens, suprimentos de instalações e produtos de impressão, gerencia entre 5.000 e 6.000 fornecedores na América do Norte. Antes de adotar a IA agênica da Pactum, a empresa lutava com contratos de fornecedores de cauda longa desatualizados, visibilidade limitada sobre dados de fornecedores e processos de compras ineficientes. Com 80% dos gastos concentrados entre 20% dos fornecedores, a cauda longa era tanto mal gerenciada quanto financeiramente subótima.

A Pactum implantou sua plataforma de negociação autônoma para otimizar a base de fornecedores da Veritiv:

• Melhoria na eficiência de contratos de fornecedores de cauda longa.
• Acesso a dados que estavam faltando nos registros mestres da Veritiv.
• Oportunidades de alcançar economia no custo dos produtos vendidos (COGS) e descobrir novas parcerias de fornecedores.¹¹

Visibilidade e execução

Plataformas de visibilidade e execução focam na visibilidade em tempo real em cadeias de suprimentos e redes logísticas. Essas ferramentas são usadas para gestão de transporte, rastreamento de remessas e gestão de riscos da cadeia de suprimentos.

Eles desempenham um papel crítico na gestão de interrupções da cadeia de suprimentos e apoiando cadeias de suprimentos resilientes, fornecendo às equipes logísticas dados em tempo real em transportadoras, provedores logísticos e provedores de serviços logísticos.

Surgere

A plataforma Interius da Surgere oferece visibilidade da cadeia de suprimentos e gestão de ativos apoiada por inteligência artificial. Ao integrar-se com a arquitetura Microsoft e Power BI, o Interius permite que as organizações analisem dados da cadeia de suprimentos e tomem decisões fundamentadas em informações confiáveis.

• Assistente IA Sophia: Uma interface de linguagem natural que permite aos usuários consultar informações da cadeia de suprimentos, interpretar resultados e receber recomendações acionáveis para melhorar as operações da cadeia de suprimentos.
• Alertas operacionais: Notificações automatizadas destacam exceções como ativos desatendidos ou processos logísticos irregulares, ajudando as equipes a responder rapidamente.
• Soluções adaptativas: O Interius é configurável tanto para grandes empresas globais quanto para negócios menores, oferecendo soluções de cadeia de suprimentos que correspondem a diferentes níveis de complexidade.

Shipsy

A Shipsy oferece um painel de visibilidade que combina análise preditiva e otimização de rotas, permitindo que embarcadores monitorem remessas em tempo real e ajustem o roteamento dinamicamente.

Exemplo da vida real: Kout Food Group melhora operações de entrega com Shipsy

O Kout Food Group (KFG), provedor de serviços de alimentos no Oriente Médio, gerencia mais de 10 marcas de restaurantes de serviço rápido, 1.400+ entregadores e executa mais de 8.000 entregas por hora. Ferramentas limitadas para agendamento de entregadores, falta de visibilidade em tempo real sobre o desempenho de entregas e atrasos no processamento de pagamentos criaram ineficiências e falhas frequentes de entrega.

O KFG implantou a plataforma logística impulsionada por IA da Shipsy para fortalecer suas operações da cadeia de suprimentos. As principais melhorias nos processos logísticos do KFG incluem:

• Redução de 20% no tempo médio de entrega.
• Melhoria de 37,5% na eficiência de agrupamento de pedidos.
• Aumento de 10% na adesão ao SLA.¹²

DispatchTrack

A DispatchTrack foca na IA de entrega de última milha, fornecendo previsões de ETA, roteamento de motoristas e comunicações com clientes para melhorar a confiabilidade e transparência da entrega.

Exemplo da vida real: Spirit Logistics Network aprimora entrega de última milha com DispatchTrack

A Spirit Logistics Network, sediada em Nova Jersey, fornece soluções logísticas terceirizadas de cadeia de suprimentos há mais de 25 anos, especializando-se na entrega de eletrodomésticos e móveis residenciais em mercados nacionais, regionais e locais. Para manter altos níveis de serviço, a empresa precisava de um sistema mais adaptável do que seu software legado local, que carecia de flexibilidade e integração com diversas pilhas de tecnologia de clientes.

Em parceria com a DispatchTrack, a Spirit transitou para uma plataforma baseada em nuvem que digitalizou e modernizou as operações de entrega de última milha:

• Melhoria no desempenho no prazo com janelas de entrega precisas e configuráveis.
• Aumento da satisfação do cliente através de um serviço mais confiável.
• Redução da necessidade de planejadores de rotas manuais, diminuindo o esforço operacional.
• Maior eficiência no manuseio e mistura de pedidos de múltiplos clientes.¹³

Pando

A plataforma logística de IA da Pando lida com roteamento, correspondência de carga e rastreamento de execução para apoiar a tomada de decisão em tempo real nas operações de transporte.

Exemplo da vida real: Fabricante de embalagens reduz custos de frete com Pando

Um fabricante líder de produtos de fita e filme dos EUA, operando em mais de 30 locais globais com mais de $10 bilhões em receita, lutava com a gestão fragmentada de frete. Planilhas manuais, sistemas dispersos e uma dependência excessiva de um sistema de gestão de transporte doméstico criaram ineficiências no frete internacional, compras e processos financeiros.

A empresa implantou a plataforma logística impulsionada por IA da Pando, integrando compras de frete, execução e pagamento em um único sistema. Como resultado:

• Redução de 4% nos gastos com frete em operações globais.
• Aumento de 80% na produtividade da equipe ao eliminar processos manuais.
• Visibilidade unificada de 100% sobre remessas, taxas e desempenho de transportadoras.¹⁴

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Automação e robótica

Empresas de automação e robótica focam na automação de armazéns e execução física dentro das operações de armazém. Essas soluções são cada vez mais usadas para melhorar a eficiência operacional na indústria logística e apoiar operações sustentáveis ao reduzir desperdícios e erros.

Eles são mais relevantes para organizações com necessidades de gestão de armazém em grande escala e altos volumes de transações.

Kargo Technologies

A Kargo usa visão computacional nas operações de doca para verificar carga, garantir a integridade do contêiner e detectar discrepâncias, melhorando assim a automação e validação visual.

• Escaneamento de porta de doca: Automatiza a captura de dados de etiquetas de carga enquanto empilhadeiras passam pelas portas da doca. Isso reduz erros humanos, garante sistemas de gestão de estoque precisos e melhora o fluxo de trabalho ao eliminar a necessidade de escaneamento manual.
• Detecção de danos: Identifica e sinaliza carga danificada imediatamente na porta da doca. Alertas em tempo real permitem que supervisores tomem medidas corretivas prontamente, minimizando interrupções e melhorando a satisfação do cliente.
• Verificação de remessa: Confirma a precisão de remessas de saída e entrada ao combinar dados de carga com pedidos. O sistema previne remessas incorretas, detecta discrepâncias antes que os caminhões saiam e garante conformidade com requisitos de clientes e da indústria.
• Verificação de carga: Valida a sequência de cargas durante operações de reboque. Ao detectar pedidos incorretos, cargas mistas ou requisitos especiais, a Kargo garante que as remessas sejam precisas e no prazo.

Vecna Robotics

A Vecna implanta robôs móveis autônomos e uma camada de coordenação para automatizar tarefas como transporte de materiais e orquestração de fluxo de trabalho dentro de centros de distribuição.

Exemplo da vida real: Tratores ATG da Vecna Robotics em operações de varejo

Um varejista nacional de descontos de artigos para casa implantou tratores ATG da Vecna Robotics para automatizar o movimento de materiais em sua instalação de distribuição. Operando em dois turnos, 23 horas por dia, 7 dias por semana, o sistema move continuamente carrinhos entre áreas de carregamento e descarregamento para apoiar operações de armazém de alto volume.

Ao adotar a Vecna Robotics, a empresa alcançou:

• Eficiência de custos de $9 por hora por robô, entregando economias mensuráveis.
• ROI positivo em menos de 8 meses.
• Operação contínua apoiando um processo de cadeia de suprimentos que requer fluxo quase constante.¹⁵

Análise e suporte à decisão

Ferramentas de análise e suporte à decisão focam em transformar dados da cadeia de suprimentos em insights acionáveis. Essas plataformas são usadas em processos da cadeia de suprimentos para apoiar capacidades de tomada de decisão, monitoramento de desempenho e planejamento de longo prazo da cadeia de suprimentos.

Eles são frequentemente posicionados como ferramentas essenciais para profissionais da cadeia de suprimentos que buscam uma vantagem competitiva através de melhor análise de dados.

CognitOps

A CognitOps entrega análise impulsionada por ML para otimização de armazém e planejamento de mão de obra, permitindo que instalações aloquem recursos humanos e fluxos de trabalho de forma eficaz, maximizando assim o fluxo de trabalho.

Exemplo da vida real: Plataforma Align da CognitOps no centro de distribuição Medline

A Medline, fabricante e distribuidora privada de suprimentos de saúde nos EUA, parcerou com a CognitOps para melhorar as operações de fulfillment em seu centro de distribuição em Rialto, CA. A instalação, com mais de um milhão de pés quadrados e equipada com robótica avançada, enfrentou desafios complexos ao equilibrar mão de obra, gerenciar fluxos de trabalho e atender janelas de fulfillment apertadas.

A empresa colaborou com a plataforma Align da CognitOps, que integra aprendizado de máquina e ferramentas baseadas em simulação para melhorar as operações de armazém e apoiar a gestão da cadeia de suprimentos.

Para a Medline, o Align deve:

• Reduzir o tempo do ciclo de pedido e o tempo total de processamento.
• Melhorar a velocidade de fulfillment mantendo altos níveis de serviço.
• Fornecer previsão de exceções em tempo real para minimizar interrupções.
• Fortalecer o desempenho geral da cadeia de suprimentos para apoiar melhor atendimento ao paciente.¹⁶

Raft

A Raft automatiza fluxos de trabalho de despachante de carga e documentos aduaneiros usando IA, permitindo processamento de documentos, conformidade comercial e otimização de impostos ao longo de rotas de navegação globais.

Exemplo da vida real: Navia Freight otimiza processamento de faturas com Raft AI

A Navia Freight, empresa de frete e logística sediada em Melbourne, gerencia frete marítimo, frete aéreo, desembaraço aduaneiro e operações de eCommerce. Seus processos de contas a pagar eram altamente manuais, criando ineficiências no manuseio de milhares de faturas complexas a cada mês. Erros, atrasos e tarefas repetitivas limitaram a capacidade da equipe de se concentrar em iniciativas estratégicas.

A Navia Freight implantou a solução financeira logística automatizada da Raft AI, que incluiu:

• Processamento avançado de documentos para extrair dados de faturas automaticamente.
• Ferramentas de validação de dados para verificar informações cruzadas para precisão.
• Fluxos de trabalho automatizados para otimizar aprovações de faturas e reduzir o tempo de turnaround.

Como resultado dessa colaboração:

• Taxa de automação de 75%, com 35% das faturas não exigindo intervenção humana.
• Mais de 3.000 minutos economizados por mês no processamento manual de documentos.
• Redução significativa de erros e tempos de processamento mais rápidos.
• Melhoria na eficiência operacional, liberando a equipe para se concentrar em atividades de maior valor.¹⁷

7bridges

A 7bridges oferece automação logística impulsionada por IA para orquestrar operações da cadeia de suprimentos, integrando planejamento, execução e monitoramento em um único fluxo.

Exemplo da vida real: Philipp Plein aprimora experiência do cliente e eficiência com 7bridges

A marca de moda de luxo Philipp Plein parcerou com a 7bridges para modernizar suas operações da cadeia de suprimentos e apoiar o crescimento global. A empresa precisava melhorar a eficiência à medida que escalava canais B2C e B2B, reduzir custos e entregar satisfação superior do cliente. A 7bridges implantou sua plataforma de gestão da cadeia de suprimentos impulsionada por IA para:

• Automatizar declarações de exportação para remessas internacionais de alto valor para reduzir atrasos e custos.
• Expandir de operações B2C para também otimizar logística B2B.
• Apoiar processos de compras com simulação e análise para melhorar decisões logísticas.
• Fornecer visibilidade e controle sobre desempenho de armazenagem e entrega.

Os resultados da parceria são:

• Mais de €2 milhões em economias anuais, alcançando um ROI de 17x.
• Aproximadamente 5% dos custos recuperados de faturas contestadas ou errôneas.
• Experiência do cliente aprimorada através de entregas mais rápidas e confiáveis.¹⁸

Pallet (CoPallet)

O CoPallet, desenvolvido pela Pallet, é uma plataforma impulsionada por IA projetada para lidar com tarefas logísticas repetitivas de alto volume. Projetado especificamente para operações da cadeia de suprimentos, automatiza processamento de documentos, entrada de dados e execução de fluxo de trabalho em sistemas de transporte e armazém, ajudando equipes logísticas a reduzir custos e melhorar a eficiência.

Capacidades principais

• Automação de documentos: Lê documentos logísticos não estruturados, incluindo conhecimentos de embarque (BOLs), comprovantes de entrega (PODs), solicitações de cotação (RFQs) e avisos de envio avançados (ASNs). Adapta-se a formatos variados usando inteligência artificial e visão computacional.
• Execução de fluxo de trabalho: Opera diretamente dentro de sistemas de gestão de transporte (TMS), sistemas de gestão de armazém (WMS) e portais de terceiros, automatizando tarefas baseadas em cliques sem substituir processos existentes.
• Aplicação de lógica de negócios: Aplica regras específicas da empresa a exceções como endereços incorretos ou documentos ausentes, escalando casos não resolvidos para trabalhadores humanos.
• Integração de sistemas: Conecta-se com e-mail, bancos de dados, Microsoft Teams e outras aplicações de negócios, garantindo compatibilidade em toda a indústria logística.

Augment (Augie)

A Augment fornece um colega de trabalho com IA para o ciclo de pedido a recebimento, automatizando correspondência de faturas, resolução de disputas e cobranças para reduzir atrasos em fluxos de trabalho financeiros.

Exemplo da vida real: Armstrong Transport Group aumenta produtividade com Augie

A Armstrong Transport Group, uma corretora de frete, enfrentava margens baixas e aumento do esgotamento dos funcionários. Os operadores gerenciavam 50–70 cargas por dia enquanto lidavam com mais de 400 e-mails e navegavam em mais de 20 portais, tornando difícil escalar sem aumentar o quadro de funcionários.

A Armstrong implantou o Augie, um colega de trabalho logístico impulsionado por IA integrado em Slack, e-mail e seu sistema de gestão de transporte (TMS). O Augie automatizou fluxos de trabalho logísticos repetitivos, incluindo:

• Ler e responder a e-mails.
• Construir e rastrear cargas no TMS.
• Avaliar e negociar com transportadoras.
• Colecionar e validar comprovantes de entrega (PODs).
• Destacar exceções e atualizações de remessa em tempo real.

Como resultado, a Armstrong alcançou:

• 40–60% menos toques por carga, reduzindo a carga de trabalho do operador em quase metade.
• Ciclos de faturamento acelerados em 8 dias, reduzindo atrasos de faturas e melhorando o fluxo de caixa.
• Duplicou o número de cargas que cada representante podia gerenciar.
• Os operadores ganharam mais tempo para iniciativas de satisfação do cliente e relacionamentos com transportadoras.¹⁹

Como escolher um fornecedor de IA para cadeia de suprimentos

Escolher entre empresas de IA para cadeia de suprimentos depende da maturidade organizacional, escopo operacional e prontidão de dados. Iniciativas de IA na cadeia de suprimentos entregam o maior valor quando alinhadas com prioridades de negócios claras.

Tamanho e complexidade do negócio:

• Startups de cadeia de suprimentos e empresas de mercado médio frequentemente se beneficiam de soluções modulares de IA para cadeia de suprimentos.
• Grandes empresas globais podem exigir personalização mais profunda e serviços gerenciados.

Maturidade de dados:

• Dados limitados favorecem ferramentas de visibilidade e análise.
• Planejamento avançado e otimização de estoque exigem dados históricos consistentes.

Orçamento e implementação:

• Ferramentas de visibilidade e análise frequentemente entregam retornos mais rápidos.
• Automação e robótica envolvem custos iniciais mais altos.

Integração e adoção:

• Avalie a compatibilidade com planejamento de recursos empresariais, gestão de transporte e sistemas de gestão de armazém.
• Avalie o suporte do fornecedor para serviços de consultoria, integração e gestão de mudanças.

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}

Links de referência

1.

DHL Saves 7% on Transportation Costs Through Better Optimization of Vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

o9 Solutions

5.

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o9 Solutions

6.

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8.

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9.

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10.

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11.

Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

Pactum AI, Inc.

12.

Kout Food Group Reduces Average Delivery Time by 20% Using AI-Powered Driver Management & Business Intelligence - Shipsy

Shipsy

13.

Spirit Logistics Network Case Study

14.

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15.

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16.

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18.

7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

How Armstrong Transport Group doubled productivity with Augie

Sıla Ermut

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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