Top 20 ferramentas de IA para cadeia de suprimentos com exemplos

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

Descubra as 20 principais ferramentas de IA para cadeia de suprimentos e saiba como elas utilizam IA para enfrentar desafios reais e melhorar o desempenho em áreas como planejamento, automação, visibilidade e operações logísticas.

As 20 principais 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 pelo número de funcionários.

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

Planejamento e previsão

Na gestão da cadeia de suprimentos, empresas globais costumam usar 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 integrada de IA que abrange planejamento da cadeia de suprimentos, gestão de inventário e transporte. A plataforma combina dados de parceiros comerciais para permitir a tomada de decisões em tempo real e aumentar a visibilidade em toda a cadeia de suprimentos.

Exemplo real: DHL otimiza processos de transporte para alcançar o sucesso

A DHL, uma das maiores empresas de logística do mundo, precisava aprimorar a gestão de suas operações de transporte e armazenagem. A empresa enfrentava vários desafios:

• Equilibrar custos de transporte, custos de armazenagem e níveis de serviço em suas vastas redes logísticas.
• Fornecer soluções mais rápidas e flexíveis para projetos de clientes.
• Identificar oportunidades de consolidação e avaliar cenários de custos para aumentar a eficiência.
• Apoiar a gestão da cadeia de suprimentos com ferramentas capazes de simular regras de negócio, restrições e demanda dos clientes.

Ao aproveitar as soluções de 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 custos e entender seus efeitos nos níveis de serviço.
• Criar soluções táticas para gestão de cargas e operações de armazém.
• Usar análise de dados para avaliar regras de negócio, restrições e requisitos de demanda.
• Melhorar a tomada de decisões ao fornecer visibilidade dos custos de transporte e armazenagem.

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

• 7% de economia direta alcançada por meio de melhor uso dos veículos e consolidação de paradas.
• 15% de economia para um cliente varejista sediado nos 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. Depois que um curso de ação é confirmado, os agentes podem executar etapas aprovadas na mesma plataforma.

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

Exemplo real: empresa de serviços farmacêuticos melhora a previsão de demanda e a confiabilidade do fornecimento

Uma empresa líder de serviços farmacêuticos que atua nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico enfrentava desafios recorrentes para alinhar a demanda dos clientes com as entregas dos fornecedores. Sua previsão interna dependia de modelos estatísticos que não consideravam mudanças sazonais de demanda nem lançamentos de produtos. Essa visibilidade limitada causou 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 das previsões e a consistência do fornecimento.
• Reduzir rupturas de estoque para melhorar a experiência do paciente.
• Fortalecer a colaboração com fornecedores ao compartilhar dados mais confiáveis da cadeia de suprimentos.

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

• 47% de aumento na precisão das previsões.
• 14% de redução no estoque disponível.
• 34% de melhora no giro de estoque.
• Redução significativa nos 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 downstream e upstream, com foco em planejamento de negócios integrado, previsão de demanda e otimização de inventário em várias funções das operações da cadeia de suprimentos.

Exemplo real: fabricante de bens de capital melhora a previsão e o planejamento com a o9

Um fabricante líder no setor de movimentação de cargas precisava fortalecer suas capacidades de planejamento da cadeia de suprimentos. A empresa não tinha ferramentas avançadas de previsão e dependia das carteiras de pedidos como principal base para decisões. Isso criou lacunas de visibilidade, limitou a colaboração entre as partes interessadas e impediu a equipe financeira de vincular planos de demanda a previsões de receita. Os longos prazos de entrega em um modelo de negócio configure-to-order também reduziram a satisfação do cliente.

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

• Planejamento de demanda, planejamento de suprimentos, Sales and Operations Planning (S&OP), otimização de inventário e programação da produção.
• Integração com ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) e TMS (Oracle).
• Uma Control Tower fornecendo visibilidade em tempo real da demanda, do fornecimento e do inventário.
• 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 os recursos de IA da o9 para a cadeia de suprimentos, a empresa alcançou:

• Maior precisão das previsões.
• Menos escassez de componentes por meio de melhor planejamento de materiais-chave.
• Maior eficiência nos 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 oferece um ecossistema conectado de cadeia de suprimentos com IA em planejamento, execução e comércio. Sua plataforma abrange previsão de demanda, planejamento de suprimentos e colaboração em redes globais da cadeia.

Exemplo real: fabricante de doces melhora a previsão com detecção de demanda

Um fabricante global de doces, presente em mais de 80 países e com mais de 34.000 funcionários, enfrentava 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 principais aspectos incluíram:

• Previsões estatísticas semanais baseadas em inteligência artificial e modelos de aprendizado de máquina.
• Integração de dados de ponto de venda e dados externos da cadeia de suprimentos para criar previsões diárias precisas.
• A automação das tarefas de previsão libera os planejadores para se concentrarem em trabalhos mais estratégicos.
• A implantação 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 por meio da E2open, o fabricante de doces obteve melhorias mensuráveis nas operações da cadeia de suprimentos:

• A precisão da previsão melhorou em mais de 23%.
• A produtividade dos planejadores aumentou à medida que tarefas repetitivas foram automatizadas.
• Melhoraram o estoque de segurança e o desempenho de reposição do inventário.
• Processos padronizados em todas as unidades globais reduziram o tratamento de exceções e facilitaram a adoção de melhores práticas.⁶

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

LevaData

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

Exemplo real: fabricante global melhora o sourcing com a LevaData

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

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

• Economia de custos de US$ 14 milhões nas operações de sourcing.
• Maior competitividade de preços por meio de benchmarking de custos preciso.
• Margens e lucratividade mais altas ao incorporar análises nas práticas de sourcing.⁸

Zycus

A Zycus oferece uma suíte source-to-pay orientada 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 conduzem negociações táticas, analisam propostas e selecionam fornecedores, garantindo preços competitivos e mantendo 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 orientados por IA sobre preços e detecta oportunidades de economia.
• Gestão de intake: simplifica solicitações de compras por meio de interfaces baseadas em chat, aplicando conformidade com políticas em tempo real e melhorando a experiência do usuário.
• Análise de categorias 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.

Inventário e compras

As soluções de IA para inventário e compras se concentram na gestão de inventário, otimização de inventário e decisões de sourcing. Esses sistemas apoiam a gestão inteligente de inventário ao equilibrar disponibilidade, custo e risco nas operações da cadeia de suprimentos.

Elas são comumente usadas por profissionais da cadeia de suprimentos responsáveis por compras, reposição e coordenação de fornecedores. Quando bem aplicadas, ajudam a reduzir custos operacionais e melhorar a satisfação do cliente.

Coupa

A Coupa, por meio da aquisição da tecnologia LLamasoft, integra análise de gastos, modelagem da cadeia de suprimentos e planejamento. Sua plataforma vincula decisões de compras a inventário, transporte e modelagem de cenários.

Exemplo real: Onsemi melhora o planejamento de vendas e operações com a Coupa

A Onsemi, fornecedora global de componentes semicondutores energeticamente eficientes, opera mais de 25 fábricas em todo o mundo. A visibilidade limitada de dados entre essas unidades dificultava o planejamento da capacidade de produção para suas quatro unidades de negócio.

Os engenheiros gastavam tempo excessivo construindo modelos de cadeia de suprimentos, e a equipe de vendas não tinha orientação clara sobre quais pedidos aceitar, rejeitar ou subcontratar. Essa dependência de envolvimento manual desacelerava a tomada de decisões e reduzia o desempenho geral da cadeia de suprimentos.

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

• Tomada de decisões 85% mais rápida por meio de acesso em tempo real aos dados da fábrica.
• Melhoria de 10–15% na eficiência de capital ao reduzir o envolvimento desnecessário de engenheiros das unidades.
• Uma abordagem consistente e padronizada para o planejamento da cadeia de suprimentos, permitindo que as fábricas globais alinhem a capacidade de produção.⁹

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

Verusen

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

Pactum IA

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

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

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

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

• Maior eficiência dos contratos de fornecedores de cauda longa.
• Acesso a dados que faltavam nos registros mestres da Veritiv.
• Oportunidades de obter economias no custo das mercadorias vendidas (COGS) e descobrir novas parcerias com fornecedores.¹¹

Visibilidade e execução

As plataformas de visibilidade e execução se concentram 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.

Elas desempenham um papel crítico na gestão de interrupções na cadeia de suprimentos e no apoio a cadeias de suprimentos resilientes, fornecendo às equipes de logística dados em tempo real sobre transportadoras, provedores de logística e prestadores de serviços logísticos.

Surgere

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

• Assistente Sophia IA: 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 sem atendimento ou processos logísticos irregulares, ajudando as equipes a responder rapidamente.
• Soluções adaptativas: o Interius é configurável tanto para empresas globais quanto para negócios menores, oferecendo soluções de cadeia de suprimentos compatíveis com 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 rotas dinamicamente.

Exemplo real: Kout Food Group melhora as operações de entrega com a Shipsy

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

O KFG implantou a plataforma logística com IA da Shipsy para fortalecer suas operações de 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 do agrupamento de pedidos.
• Aumento de 10% na adesão aos SLAs.¹²

DispatchTrack

A DispatchTrack se concentra em IA de entrega de última milha, fornecendo previsões de ETA, roteirização de motoristas e comunicações com clientes para melhorar a confiabilidade e a transparência das entregas.

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

A Spirit Logistics Network, sediada em Nova Jersey, fornece soluções terceirizadas de logística da cadeia de suprimentos há mais de 25 anos, especializada 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 on-premise, que carecia de flexibilidade e integração com as diversas pilhas de tecnologia dos clientes.

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

• Melhor desempenho de pontualidade com janelas de entrega precisas e configuráveis.
• Maior satisfação do cliente por meio de um serviço mais confiável.
• Menor necessidade de planejadores manuais de rotas, reduzindo o esforço operacional.
• Maior eficiência no manuseio e na combinação de pedidos de vários clientes.¹³

Pando

A plataforma logística de IA da Pando lida com roteirização, correspondência de cargas e acompanhamento da execução para apoiar a tomada de decisões em tempo real nas operações de transporte.

Exemplo real: fabricante de embalagens reduz custos de frete com a Pando

Um fabricante líder de fitas e filmes dos EUA, operando em mais de 30 locais globais com receita superior a US$ 10 bilhões, enfrentava dificuldades com a gestão fragmentada de fretes. Planilhas manuais, sistemas dispersos e uma dependência excessiva de um sistema doméstico de gestão de transporte criavam ineficiências no frete internacional, nas compras e nos processos financeiros.

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

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

Automação e robótica

As empresas de automação e robótica se concentram na automação de armazéns e na execução física dentro das operações de armazém. Essas soluções são cada vez mais usadas para melhorar a eficiência operacional no setor de logística e apoiar operações sustentáveis, reduzindo desperdícios e erros.

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

Kargo Technologies

A Kargo usa visão computacional nas operações de doca para verificar cargas, garantir a integridade dos contêineres e detectar discrepâncias, aprimorando assim a automação e a validação visual.

• Leitura em portas de doca: automatiza a captura de dados das etiquetas de carga à medida que empilhadeiras passam pelas portas de doca. Isso reduz erros humanos, garante sistemas precisos de gestão de inventário e melhora o rendimento ao eliminar a necessidade de leitura manual.
• Detecção de danos: identifica e sinaliza cargas danificadas imediatamente na porta da doca. Alertas em tempo real permitem que supervisores tomem ações corretivas prontamente, minimizando interrupções e aumentando a satisfação do cliente.
• Verificação de remessas: confirma a precisão de remessas de saída e entrada ao comparar os dados da carga com os pedidos. O sistema evita envios incorretos, detecta discrepâncias antes de os caminhões saírem e garante a conformidade com os requisitos de clientes e do setor.
• Verificação de carga: valida o sequenciamento de cargas durante as operações de reboque. Ao detectar pedidos incorretos, cargas mistas ou requisitos especiais, a Kargo garante que as remessas sejam precisas e pontuais.

Vecna Robotics

A Vecna emprega robôs móveis autônomos e uma camada de coordenação para automatizar tarefas como transporte de materiais e orquestração de fluxos de trabalho em centros de distribuição.

Exemplo real: rebocadores ATG da Vecna Robotics em operações de varejo

Um varejista nacional de produtos para o lar com desconto implantou os rebocadores ATG da Vecna Robotics para automatizar a movimentação de materiais em seu centro de distribuição. Operando em dois turnos, 23 horas por dia, 7 dias por semana, o sistema movimenta continuamente carrinhos entre as áreas de carga e descarga para apoiar operações de armazém de alto volume.

Ao adotar a Vecna Robotics, a empresa alcançou:

• Eficiência de custo de US$ 9 por hora por robô, gerando economias mensuráveis.
• ROI positivo em menos de 8 meses.
• Operação contínua apoiando um processo de cadeia de suprimentos que exige rendimento quase constante.¹⁵

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Análises e apoio à decisão

As ferramentas de análise e apoio à decisão se concentram em transformar dados da cadeia de suprimentos em insights acionáveis. Essas plataformas são usadas nos processos da cadeia de suprimentos para apoiar capacidades de tomada de decisão, monitoramento de desempenho e planejamento de longo prazo da cadeia de suprimentos.

Elas costumam ser posicionadas como ferramentas essenciais para profissionais da cadeia de suprimentos que buscam vantagem competitiva por meio de melhor análise de dados.

CognitOps

A CognitOps oferece análises orientadas por ML para otimização de armazéns e planejamento de mão de obra, permitindo que as instalações alocem recursos humanos e fluxos de trabalho de forma eficaz, maximizando assim o rendimento.

Exemplo real: plataforma Align da CognitOps no centro de distribuição da Medline

A Medline, fabricante e distribuidora privada de suprimentos de saúde nos EUA, fez parceria 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, enfrentava desafios complexos para equilibrar mão de obra, gerenciar fluxos de trabalho e cumprir janelas apertadas de fulfillment.

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

Para a Medline, espera-se que o Align:

• Reduza o tempo de ciclo dos pedidos e o tempo total de processamento.
• Melhore a velocidade de fulfillment mantendo altos níveis de serviço.
• Forneça previsão de exceções em tempo real para minimizar interrupções.
• Fortaleça o desempenho geral da cadeia de suprimentos para apoiar um melhor cuidado ao paciente.¹⁶

Raft

A Raft automatiza fluxos de trabalho de agenciamento de carga e documentos aduaneiros usando IA, permitindo processamento de documentos, conformidade comercial e otimização de tarifas ao longo de rotas marítimas globais.

Exemplo real: Navia Freight otimiza o processamento de faturas com a Raft IA

A Navia Freight, empresa de frete e logística sediada em Melbourne, gerencia frete marítimo, frete aéreo, despacho aduaneiro e operações de eCommerce. Seus processos de contas a pagar eram fortemente manuais, criando ineficiências no tratamento de milhares de faturas complexas todos os meses. Erros, atrasos e tarefas repetitivas limitavam a capacidade da equipe de se concentrar em iniciativas estratégicas.

A Navia Freight implantou a solução automatizada de finanças logísticas da Raft IA, que incluía:

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

Como resultado dessa colaboração:

• Taxa de automação de 75%, com 35% das faturas sem necessidade de 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 da eficiência operacional, liberando a equipe para se concentrar em atividades de maior valor.¹⁷

7bridges

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

Exemplo real: Philipp Plein melhora a experiência do cliente e a eficiência com a 7bridges

A marca de moda de luxo Philipp Plein fez parceria com a 7bridges para modernizar suas operações de cadeia de suprimentos e apoiar o crescimento global. A empresa precisava melhorar a eficiência ao escalar os canais B2C e B2B, reduzir custos e oferecer satisfação superior ao cliente. A 7bridges implantou sua plataforma de gestão da cadeia de suprimentos com IA para:

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

Os resultados da parceria são:

• Mais de €2 milhões em economia anual, alcançando um ROI de 17x.
• Aproximadamente 5% de custos recuperados de faturas contestadas ou incorretas.
• Experiência do cliente aprimorada por meio de entregas mais rápidas e confiáveis.¹⁸

Pallet (CoPallet)

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

Principais capacidades

• Automação de documentos: lê documentos logísticos não estruturados, incluindo conhecimentos de embarque (BOLs), comprovantes de entrega (PODs), pedidos de cotação (RFQs) e avisos avançados de embarque (ASNs). Adapta-se a formatos variados usando inteligência artificial e visão computacional.
• Execução de fluxos de trabalho: opera diretamente em 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 regras de negócio: 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 todo o setor de logística.

Augment (Augie)

A Augment fornece um colega de equipe de IA para o ciclo order-to-cash, automatizando a correspondência de faturas, a resolução de disputas e a cobrança para reduzir atrasos nos fluxos de trabalho financeiros.

Exemplo real: Armstrong Transport Group aumenta a produtividade com o Augie

O Armstrong Transport Group, uma corretora de fretes, enfrentava margens apertadas e crescente esgotamento dos funcionários. Os operadores gerenciavam de 50 a 70 cargas por dia, lidavam com mais de 400 e-mails e navegavam por mais de 20 portais, o que dificultava escalar sem aumentar o quadro de funcionários.

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

• Leitura e resposta de e-mails.
• Criação e rastreamento de cargas no TMS.
• Avaliação e negociação com transportadoras.
• Coleta e validação de comprovantes de entrega (PODs).
• Identificação de exceções e atualizações de remessas em tempo real.

Como resultado, a Armstrong alcançou:

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

Como escolher um fornecedor de IA para a cadeia de suprimentos

A escolha entre empresas de IA para cadeia de suprimentos depende da maturidade organizacional, do escopo operacional e da prontidão dos dados. As iniciativas de IA na cadeia de suprimentos entregam mais valor quando alinhadas a prioridades de negócios claras.

Tamanho e complexidade do negócio:

• Startups de cadeia de suprimentos e empresas de médio porte geralmente se beneficiam de soluções modulares de IA para cadeia de suprimentos.
• Empresas globais podem exigir customização mais profunda e serviços gerenciados.

Maturidade dos dados:

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

Orçamento e implementação:

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

Integração e adoção:

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

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Links de referência

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

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How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

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Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

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Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

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Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

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Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

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

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Pando | AI-Powered TMS for Enterprises

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Public discount retailer moves hundreds of tugger carts per day at $9.73 per hour per robot - Vecna Robotics

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Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

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Sıla Ermut

Analista da Indústria

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Sıla Ermut é analista da indústria na AIMultiple, cobrindo modelos de IA, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. A sua investigação centra-se principalmente na utilização da IA em marketing, saúde, cadeias de abastecimento e sustentabilidade. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui um Mestrado em Psicologia Social e uma Licenciatura em Relações Internacionais.

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