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 negociação com fornecedores, a IA permite que empresas da cadeia de suprimentos processem dados complexos, respondam a disrupções 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 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 de 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 planejamento, automação e visibilidade, cada uma foi incluída em seu principal caso de uso, onde suas soluções entregam o maior impacto.

Planejamento e previsão

No gerenciamento da cadeia de suprimentos, empresas globais frequentemente usam ferramentas de planejamento e previsão para alinhar vendas, operações e finanças. Elas são especialmente relevantes para otimizar as 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 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 da vida real: DHL otimiza processos de transporte para alcançar o sucesso

A DHL, uma das maiores empresas de logística do mundo, precisava aprimorar 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.
• 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 que pudessem 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 os processos de transporte. Essas ferramentas permitiram à DHL:

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

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

• 7% de economia direta alcançada por meio do melhor uso de veículos e consolidação de paradas.
• 15% de economia para um cliente varejista dos EUA otimizando 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 as etapas aprovadas dentro da 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 da vida real: Empresa de serviços farmacêuticos melhora a previsão de demanda e a confiabilidade do fornecimento

Uma empresa líder de serviços farmacêuticos operando nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico enfrentou 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 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 falta de estoque para melhorar a experiência do paciente.
• Fortalecer a colaboração com fornecedores compartilhando dados mais confiáveis da cadeia de suprimentos.

Em três meses após adotar o Maestro, a equipe de planejamento passou 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:

• 47% de aumento na precisão da previsão.
• 14% de redução no inventário disponível.
• 34% de melhoria no giro de estoque.
• Redução significativa nos cancelamentos de pedidos de pacientes devido à disponibilidade do produto.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, com foco em planejamento empresarial integrado, previsão de demanda e otimização de inventário 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 movimentação de materiais 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 direcionador 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 prazos de entrega em um modelo de negócio configure-to-order também reduziram a satisfação do cliente.

A empresa adotou o Digital Brain da o9, uma plataforma com IA que suporta planejamento de 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 Torre de Controle fornecendo visibilidade em tempo real da demanda, suprimento e 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 na cadeia de suprimentos da o9, a empresa alcançou:

• Aumento da precisão da previsão.
• Redução da escassez de componentes por meio de melhor planejamento de materiais-chave.
• Melhoria da 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 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 globais da cadeia.

Exemplo da vida real: Fabricante de doces melhora a 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 principais aspectos incluíram:

• Previsões estatísticas semanais impulsionadas por inteligência artificial e modelos de machine learning.
• 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 entre regiões.

Ao aproveitar a IA na cadeia de suprimentos por meio 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 dos planejadores aumentou à medida que as tarefas repetitivas foram automatizadas.
• O estoque de segurança e o desempenho de reposição melhoraram.
• Processos padronizados em locais 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 de marketplace e sinais de risco de suprimentos 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 o sourcing com LevaData

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

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

• $14 milhões em economia de custos nas operações de sourcing.
• Melhor competitividade de preços por meio de benchmarking preciso de custos.
• Margens e lucratividade maiores ao incorporar análises nas práticas de sourcing.⁸

Zycus

A Zycus oferece uma suíte source-to-pay orientada por IA que combina análises 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 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 de políticas em tempo real e melhorando a experiência do usuário.
• Análises 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: Merlin IA generativa agente para negociações autônomas.

Inventário e compras

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

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

Coupa

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

Exemplo da vida 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 nesses locais dificultava o planejamento da capacidade de produção para suas quatro unidades de negócio.

Os engenheiros gastavam tempo excessivo construindo modelos da cadeia de suprimentos, e a equipe de vendas não tinha orientação clara sobre quais pedidos aceitar, rejeitar ou subcontratar. Essa dependência de envolvimento manual retardava 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 em nível de máquina e ferramenta de todas as fábricas em uma única plataforma. Os principais benefícios incluíram:

• Tomada de decisão 85% mais rápida por meio do acesso em tempo real aos dados da fábrica.
• Melhoria de 10–15% na eficiência de capital, reduzindo a participação desnecessária de engenheiros de nível local.
• 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 tecnologia Coupa IA.¹⁰

Verusen

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

Pactum IA

A Pactum oferece agentes de negociação autônomos 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 a eficiência dos fornecedores de cauda longa com a Pactum

A Veritiv, distribuidora de embalagens, suprimentos para instalações e produtos de impressão, gerencia entre 5.000 e 6.000 fornecedores na América do Norte. Antes de adotar a IA agêntica da Pactum, a empresa lutava com contratos desatualizados de fornecedores de cauda longa, visibilidade limitada dos dados dos 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:

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

Visibilidade e execução

As plataformas de visibilidade e execução concentram-se na visibilidade em tempo real nas 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 no gerenciamento de disrupções 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 provedores de serviços logísticos.

Surgere

A plataforma Interius da Surgere oferece visibilidade da cadeia de suprimentos e gerenciamento de ativos com suporte de inteligência artificial. Integrando-se à arquitetura da Microsoft e ao Power BI, a 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 não atendidos ou processos logísticos irregulares, ajudando as equipes a responder rapidamente.
• Soluções adaptativas: A Interius é configurável tanto para 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 análises preditivas e otimização de rotas, permitindo que os embarcadores monitorem as remessas em tempo real e ajustem o roteamento dinamicamente.

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

O Kout Food Group (KFG), provedor de serviços de alimentação 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 do desempenho das entregas e atrasos no processamento de pagamentos criaram ineficiências e falhas frequentes nas entregas.

A KFG implantou a plataforma logística com IA da Shipsy para fortalecer suas operações da cadeia de suprimentos. As principais melhorias nos processos logísticos da 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 a SLAs.¹²

DispatchTrack

A DispatchTrack concentra-se em IA para 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 da vida real: Spirit Logistics Network aprimora a entrega de última milha com 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 para residências em mercados nacionais, regionais e locais. Para manter altos níveis de serviço, a empresa precisava de um sistema mais adaptável do que seu software local legado, que carecia de flexibilidade e integração com as diversas pilhas de tecnologia dos clientes.

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

• Melhor desempenho no prazo com janelas de entrega precisas e configuráveis.
• Maior satisfação do cliente por meio de um serviço mais confiável.
• Redução da necessidade de planejadores de rotas manuais, diminuindo 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 rastreamento de execução para apoiar a tomada de decisões em tempo real nas operações de transporte.

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

Um fabricante líder de fitas e filmes dos EUA, operando em mais de 30 locais globais com mais de $10 bilhões em receita, enfrentou dificuldades com a gestão fragmentada de frete. Planilhas manuais, sistemas dispersos e a dependência excessiva de um sistema doméstico de gestão de transporte criaram ineficiências nos processos de frete internacional, compras e finanças.

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% em remessas, tarifas e desempenho das transportadoras.¹⁴

Automação e robótica

As empresas de automação e robótica concentram-se 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 a automação e a validação visual.

• Leitura na porta da doca: Automatiza a captura de dados das etiquetas de carga à medida que as empilhadeiras passam pelas portas da doca. Isso reduz erros humanos, garante sistemas de gestão de inventário precisos 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 os supervisores tomem ações corretivas prontamente, minimizando disrupções e aumentando a satisfação do cliente.
• Verificação de remessas: Confirma a precisão das remessas de saída e entrada, comparando os dados da carga com os pedidos. O sistema evita erros de envio, detecta discrepâncias antes que os caminhões saiam e garante a conformidade com os requisitos do cliente 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 implanta 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 da vida real: Rebocadores ATG da Vecna Robotics em operações de varejo

Um varejista nacional de produtos para casa com desconto implantou os rebocadores ATG da Vecna Robotics para automatizar a movimentação 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 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 $9 por hora por robô, gerando economias mensuráveis.
• ROI positivo em menos de 8 meses.
• Operação contínua apoiando um processo da cadeia de suprimentos que exige rendimento quase constante.¹⁵

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Análises e apoio à decisão

As ferramentas de análises e apoio à decisão concentram-se em transformar dados da cadeia de suprimentos em insights acionáveis. Essas plataformas são usadas em todos os processos da cadeia de suprimentos para apoiar a capacidade de tomada de decisão, o monitoramento de desempenho e o planejamento de longo prazo da cadeia de suprimentos.

Elas são frequentemente posicionadas como ferramentas essenciais para profissionais da cadeia de suprimentos que buscam uma vantagem competitiva por meio de melhores análises de dados.

CognitOps

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

Exemplo da vida 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 atendimento 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 para equilibrar mão de obra, gerenciar fluxos de trabalho e cumprir janelas apertadas de atendimento.

A empresa colaborou com a plataforma Align da CognitOps, que integra machine learning 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 do pedido e o tempo total de processamento.
• Melhore a velocidade de atendimento mantendo altos níveis de serviço.
• Forneça previsão de exceções em tempo real para minimizar disrupções.
• Fortaleça o desempenho geral da cadeia de suprimentos para apoiar a melhoria do atendimento 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 em rotas marítimas globais.

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

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 fortemente manuais, criando ineficiências no manuseio de milhares de faturas complexas a cada mês. 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 incluiu:

• 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.
• Melhor 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 da vida real: Philipp Plein aprimora a experiência do cliente e a eficiência com 7bridges

A marca de moda de luxo Philipp Plein fez parceria 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 tanto os canais B2C quanto 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 para reduzir atrasos e custos.
• Expandir das operações B2C para também otimizar a logística B2B.
• Apoiar processos de compras com simulação e análises para melhorar as 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 17x de ROI.
• Aproximadamente 5% de custos recuperados de faturas contestadas ou erradas.
• Experiência do cliente aprimorada com 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, automatiza processamento de documentos, entrada de dados e execução de fluxos de trabalho em sistemas de transporte e armazém, ajudando 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), solicitações de cotação (RFQs) e avisos antecipados de embarque (ASNs). Adapta-se a vários formatos 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 lógica 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 email, 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, resolução de disputas e cobranças para reduzir atrasos nos fluxos de trabalho financeiros.

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

O Armstrong Transport Group, uma corretora de fretes, enfrentava margens apertadas e crescente esgotamento dos funcionários. Os operadores gerenciavam 50–70 cargas por dia, lidando com mais de 400 emails e navegando em mais de 20 portais, o que dificultava escalar sem aumentar o quadro de funcionários.

A Armstrong implantou a Augie, uma colega de equipe de logística com IA integrada ao Slack, email e seu sistema de gestão de transporte (TMS). A Augie automatizou fluxos de trabalho logísticos repetitivos, incluindo:

• Ler e responder emails.
• Criar e rastrear cargas no TMS.
• Avaliar e negociar com transportadoras.
• Coletar e validar comprovantes de entrega (PODs).
• Expor 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 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 negócio 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 análises.
• Planejamento avançado e otimização de inventário exigem dados históricos consistentes.

Orçamento e implementação:

• Ferramentas de visibilidade e análises 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, integração e gestão de mudanças.

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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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Sıla Ermut

Analista do Setor

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple, cobrindo models de IA, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. Sua pesquisa se concentra principalmente no uso de IA em marketing, saúde, cadeias de suprimentos e sustentabilidade.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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