As 20 principais ferramentas de IA para a cadeia de suprimentos com exemplos.

Desde a previsão da demanda e otimização de estoque até a entrega da última milha e negociações com fornecedores, a IA permite que as 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 a cadeia de suprimentos e aprenda como elas utilizam a IA para enfrentar desafios do mundo real e aprimorar o desempenho em áreas como planejamento, automação, visibilidade e operações logísticas.

Comparativo das 20 principais ferramentas de IA para a cadeia de suprimentos

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

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

Planejamento e previsão

Na gestão da cadeia de suprimentos, empresas globais frequentemente utilizam 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 para melhorar a resiliência da cadeia de suprimentos.

Azul Além

A Blue Yonder oferece uma plataforma integrada de IA que abrange o planejamento da cadeia de suprimentos, a gestão de estoque e o 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: a DHL otimiza os 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 diversos desafios:

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

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:

• Compare cenários de custos e entenda seu efeito nos níveis de serviço.
• Criar soluções táticas para gestão de frete e operações de armazém.
• Utilize a análise de dados para avaliar regras de negócio, restrições e requisitos de demanda.
• Melhore a tomada de decisões, proporcionando visibilidade dos custos de transporte e armazenagem.

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

• Uma economia direta de 7% foi alcançada através da melhoria na utilização de veículos e da consolidação de paradas.
• Economia de 15% para um cliente varejista nos EUA através da otimização dos 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

Cinaxis

Os agentes de IA Maestro da Kinaxis são projetados para analisar dados e auxiliar na execução. Eles avaliam as consequências de diferentes decisões, destacam alternativas disponíveis e apresentam resultados previstos. Uma vez confirmada uma linha de ação, os agentes podem executar as 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 o gerenciamento de transporte sem precisar alternar entre vários sistemas.

Exemplo real: Empresa de serviços farmacêuticos aprimora a previsão de demanda e a confiabilidade do fornecimento.

Uma empresa líder em serviços farmacêuticos, com atuação nas Américas, Europa e Ásia-Pacífico, enfrentava desafios recorrentes para alinhar a demanda dos clientes com as entregas dos fornecedores. Suas previsões internas dependiam de modelos estatísticos que não levavam em conta as variações sazonais da demanda ou os lançamentos de produtos. Essa visibilidade limitada gerava falta de estoque em 25 unidades e reduzia o desempenho geral da cadeia de suprimentos.

A empresa identificou três objetivos principais para aprimorar o planejamento de sua cadeia de suprimentos:

• Aumentar a precisão das previsões e a consistência do fornecimento.
• Reduzir a falta de produtos em estoque melhora a experiência do paciente.
• Fortalecer a colaboração com fornecedores através do compartilhamento de dados mais confiáveis sobre a cadeia de suprimentos.

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

• Aumento de 47% na precisão das previsões.
• Redução de 14% no estoque disponível.
• Melhoria de 34% na rotatividade 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 Soluções

A o9 utiliza seu Cérebro Digital para coordenar o planejamento a montante e a jusante, com foco no planejamento integrado de negócios, previsão de demanda e otimização de estoque em diversas funções nas operações da cadeia de suprimentos.

Exemplo da vida real: Fabricante de bens de capital aprimora a previsão e o planejamento com o o9

Uma fabricante líder no setor de movimentação de cargas precisava fortalecer suas capacidades de planejamento da cadeia de suprimentos. A empresa não possuía ferramentas avançadas de previsão e dependia da carteira de pedidos como principal fator para a tomada de decisões. Isso criava lacunas de visibilidade, limitava a colaboração entre as partes interessadas e impedia a equipe financeira de vincular os planos de demanda às previsões de receita. Os longos prazos de entrega em um modelo de negócios de configuração sob encomenda também reduziam a satisfação do cliente.

A empresa adotou o o9 Digital Brain, uma plataforma com inteligência artificial que oferece suporte ao planejamento de ponta a ponta. As funcionalidades implementadas incluíram:

• Planejamento da demanda, planejamento do fornecimento, planejamento de vendas e operações (S&OP), otimização de estoque e programação da produção.
• Integração com ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) e TMS (Oracle).
• Uma torre de controle que oferece visibilidade em tempo real da demanda, da oferta e do estoque.
• O planejamento baseado em planilhas 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 em suas capacidades de cadeia de suprimentos, a empresa alcançou:

• Maior precisão nas previsões.
• Redução da escassez de componentes através de um melhor planejamento de materiais essenciais.
• Maior eficiência nos processos de planejamento e redução do esforço manual.
• Maior capacidade de simular cenários, permitindo decisões baseadas em dados para operações globais. ⁴

Figura 2: Gráfico que mostra os princípios de funcionamento do Cérebro Digital da o9. ⁵

E2open

A E2open oferece 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 cadeias globais.

Exemplo da vida real: Fabricante de doces aprimora a previsão com detecção de demanda.

Uma fabricante global de doces, presente em mais de 80 países e com mais de 34.000 funcionários, 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 baseadas em inteligência artificial e modelos de aprendizado de máquina.
• Integração de dados de ponto de venda e da cadeia de suprimentos externa para criar previsões diárias precisas.
• A automatização das tarefas de previsão permite que os planejadores se concentrem em trabalhos mais estratégicos.
• A implementação começou na América do Norte e expandiu-se 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, a fabricante de doces alcançou melhorias mensuráveis nas operações da cadeia de suprimentos:

• A precisão das previsões melhorou em mais de 23%.
• A produtividade dos planejadores aumentou à medida que as tarefas repetitivas foram automatizadas.
• O desempenho do estoque de segurança e da reposição de inventário melhorou.
• A padronização dos processos em todas as unidades globais reduziu o tratamento de exceções e facilitou a adoção das melhores práticas. ⁶

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

LevaData

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

Exemplo real: Fabricante global aprimora o fornecimento com a LevaData.

Uma fabricante global que dependia fortemente de parceiros externos para o fornecimento de peças não estratégicas enfrentava crescente complexidade em suas operações de cadeia de suprimentos. A visibilidade limitada dos custos dificultava a avaliação dos preços dos fornecedores, a identificação de parâmetros competitivos e a manutenção da lucratividade em todas as suas atividades de fornecimento.

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

• Economia de US$ 14 milhões em operações de fornecimento.
• Aumento da competitividade de preços através de uma análise comparativa de custos precisa.
• Margens de lucro e rentabilidade mais elevadas através da incorporação de análises nas práticas de fornecimento. ⁸

Zycus

A Zycus oferece um conjunto de soluções de ponta a ponta baseado em IA, que combina análises de fornecedores, gestão de contratos e previsão de compras com recursos de planejamento da cadeia de suprimentos.

• Negociações autônomas : agentes de IA gerenciam negociações táticas, analisam propostas e selecionam fornecedores, garantindo preços competitivos e, ao mesmo tempo, mantendo a conformidade.
• Descoberta de fornecedores e gestão de riscos : A plataforma identifica fornecedores adequados, avalia riscos e automatiza processos de fornecimento para melhorar a visibilidade da cadeia de suprimentos.
• Otimização de custos e comparação de preços : fornece dados em tempo real e insights baseados em IA sobre preços e detecta oportunidades de economia.
• Gestão de solicitações : Simplifica os pedidos de compras por meio de interfaces de bate-papo, garantindo a conformidade com as 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, contribuindo para um melhor desempenho da cadeia de suprimentos.

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

Inventário e aquisição

As soluções de IA para estoque e compras focam na gestão de estoque, otimização de estoque e decisões de fornecimento. Esses sistemas apoiam a gestão inteligente de estoque, equilibrando disponibilidade, custo e risco em todas as operações da cadeia de suprimentos.

São comumente utilizadas por profissionais da cadeia de suprimentos responsáveis por compras, reabastecimento e coordenação de fornecedores. Quando bem aplicadas, ajudam a reduzir os custos operacionais e, ao mesmo tempo, a melhorar a satisfação do cliente.

Coupa

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

Exemplo da vida real: A Onsemi aprimora o planejamento de vendas e operações com o Coupa.

A Onsemi, fornecedora global de componentes semicondutores com eficiência energética, opera mais de 25 fábricas em todo o mundo. A visibilidade limitada dos dados nessas unidades dificultava o planejamento da capacidade de produção de suas quatro unidades de negócios.

Os engenheiros gastavam muito tempo construindo modelos da cadeia de suprimentos, e a equipe de vendas não tinha orientações claras sobre quais pedidos aceitar, rejeitar ou subcontratar. Essa dependência da intervenção manual tornava a tomada de decisões mais lenta 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 graças ao acesso em tempo real aos dados da fábrica.
• Melhoria de 10 a 15% na eficiência do capital, reduzindo o envolvimento desnecessário de engenheiros no local.
• Uma abordagem consistente e padronizada para o planejamento da cadeia de suprimentos, permitindo que as fábricas globais alinhem sua capacidade de produção. ⁹

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

Verusen

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

Pactum AI

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

Exemplo da vida real: a Veritiv melhora a eficiência de 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 agente da Pactum, a empresa enfrentava dificuldades com contratos obsoletos com fornecedores de nicho, visibilidade limitada dos dados dos fornecedores e processos de compras ineficientes. Com 80% dos gastos concentrados em 20% dos fornecedores, o nicho de mercado era mal gerenciado e financeiramente ineficiente.

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

• Melhoria da eficiência dos contratos com fornecedores de nicho.
• Acesso a dados que estavam faltando nos registros principais da Veritiv.
• Oportunidades para reduzir o custo dos produtos vendidos (CPV) e descobrir novas parcerias com fornecedores. ¹¹

Visibilidade e execução

As plataformas de visibilidade e execução focam na visibilidade em tempo real das cadeias de suprimentos e redes logísticas. Essas ferramentas são utilizadas para gerenciamento de transporte, rastreamento de remessas e gerenciamento de riscos na cadeia de suprimentos.

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

Cirurgião

A plataforma Interius da Surgere oferece visibilidade da cadeia de suprimentos e gerenciamento de ativos com o suporte de inteligência artificial. Ao integrar-se com a arquitetura 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 de IA Sophia : Uma interface de linguagem natural que permite aos usuários consultar informações da cadeia de suprimentos, interpretar resultados e receber recomendações práticas para aprimorar as operações da cadeia de suprimentos.
• Alertas operacionais : Notificações automatizadas destacam exceções, como ativos sem supervisão ou processos logísticos irregulares, ajudando as equipes a responder rapidamente.
• Ada Soluções adaptáveis : A Interius é configurável tanto para empresas globais quanto para negócios menores, oferecendo soluções de cadeia de suprimentos que se adequam a diferentes níveis de complexidade.

Shipsy

A Shipsy oferece um painel de visibilidade que combina análises preditivas e otimização de rotas, permitindo que os remetentes monitorem as remessas em tempo real e ajustem o roteamento dinamicamente.

Exemplo da vida real: o Kout Food Group aprimora suas operações de entrega com o Shipsy.

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

A KFG implementou a plataforma logística com inteligência artificial da Shipsy para fortalecer suas operações de 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 ao SLA. ¹²

Rastreamento de despacho

A DispatchTrack concentra-se em IA para entregas de última milha, fornecendo previsões de tempo estimado de chegada, roteirização de motoristas e comunicação com o cliente para melhorar a confiabilidade e a transparência das entregas.

Exemplo da vida real: A Spirit Logistics Network aprimora a entrega da última milha com o DispatchTrack.

A Spirit Logistics Network, com sede em Nova Jersey, fornece soluções terceirizadas de logística para a cadeia de suprimentos há mais de 25 anos, especializada na entrega de eletrodomésticos e móveis 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 instalado localmente, que carecia de flexibilidade e integração com as diversas plataformas tecnológicas 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 da última milha:

• Melhoria no cumprimento dos prazos de entrega 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 processamento e consolidação de pedidos de múltiplos clientes. ¹³

Pando

A plataforma de logística com IA da Pando gerencia o roteamento, o pareamento de cargas e o rastreamento da execução para dar suporte à tomada de decisões em tempo real nas operações de transporte.

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

Uma importante fabricante americana de fitas e filmes fotográficos, com operações em mais de 30 localidades globais e faturamento superior a US$ 10 bilhões, enfrentava dificuldades com a gestão fragmentada de frete. Planilhas manuais, sistemas dispersos e uma dependência excessiva de um sistema de gestão de transporte doméstico geravam ineficiências nos processos internacionais de frete, compras e finanças.

A empresa implementou a plataforma logística com inteligência artificial da Pando, integrando aquisição, execução e pagamento de frete em um único sistema. Como resultado:

• Redução de 4% nos gastos com frete em todas as operações globais.
• Aumento de 80% na produtividade da equipe com a eliminação de processos manuais.
• Visibilidade 100% unificada de remessas, tarifas e desempenho das transportadoras. ¹⁴

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Cem Dilmegani

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Automação e robótica

Empresas de automação e robótica focam na automação de armazéns e na execução física das operações de armazenagem. Essas soluções são cada vez mais utilizadas para melhorar a eficiência operacional no setor de logística e apoiar operações sustentáveis, reduzindo desperdícios e erros.

São mais relevantes para organizações com necessidades de gestão de armazéns em grande escala e elevados volumes de transações.

Tecnologias Kargo

A Kargo utiliza visão computacional em operações portuárias para verificar cargas, garantir a integridade dos contêineres e detectar discrepâncias, aprimorando assim a automação e a validação visual.

• Leitura de dados em docas de carga: Automatiza a captura de dados das etiquetas de frete à medida que as empilhadeiras passam pelas docas. Isso reduz erros humanos, garante sistemas de gestão de estoque precisos e melhora a produtividade, eliminando a necessidade de leitura manual.
• Detecção de danos: Identifica e sinaliza imediatamente as cargas danificadas na doca. Alertas em tempo real permitem que os supervisores tomem medidas corretivas prontamente, minimizando interrupções e aumentando a satisfação do cliente.
• Verificação de remessas: Confirma a precisão das remessas de entrada e saída, comparando os dados de frete com os pedidos. O sistema evita envios incorretos, detecta discrepâncias antes da saída dos caminhões e garante a conformidade com os requisitos do cliente e do setor.
• Verificação de carga: Valida a sequência de cargas durante as operações com caminhões. Ao detectar pedidos incorretos, cargas mistas ou requisitos especiais, a Kargo garante que as remessas sejam precisas e entregues no prazo.

Robótica Vecna

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

Exemplo prático: rebocadores ATG da Vecna Robotics em operações de varejo.

Uma rede nacional de lojas de artigos para o lar com preços acessíveis 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 dar suporte às operações de alto volume do armazém.

Ao adotar a Vecna Robotics, a empresa alcançou:

• Relação custo-benefício de US$ 9 por hora por robô, proporcionando economias mensuráveis.
• Retorno positivo do investimento em menos de 8 meses.
• Operação contínua que dá suporte a um processo de cadeia de suprimentos que exige uma taxa de produção quase constante. ¹⁵

Análises e apoio à decisão

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

Elas são frequentemente apresentadas como ferramentas essenciais para profissionais da cadeia de suprimentos que buscam uma vantagem competitiva por meio de uma melhor análise de dados.

CognitOps

A CognitOps oferece análises baseadas em aprendizado de máquina 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 assim a produtividade.

Exemplo prático: Plataforma CognitOps Align no centro de distribuição da Medline

A Medline, fabricante e distribuidora privada de suprimentos médicos nos EUA, firmou parceria com a CognitOps para aprimorar as operações de logística em seu centro de distribuição em Rialto, Califórnia. A instalação, com mais de 93 mil metros quadrados e equipada com robótica avançada, enfrentava desafios complexos para equilibrar a mão de obra, gerenciar fluxos de trabalho e cumprir prazos de entrega apertados.

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

Para o Medline, espera-se que o Align:

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

Jangada

A Raft automatiza os fluxos de trabalho de agenciamento de cargas e documentos alfandegários usando IA, permitindo o processamento de documentos , a conformidade comercial e a otimização de impostos ao longo das rotas de transporte marítimo globais.

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

A Navia Freight, empresa de frete e logística com sede em Melbourne, gerencia operações de frete marítimo, frete aéreo, desembaraço aduaneiro e comércio eletrônico . Seus processos de contas a pagar eram altamente manuais, gerando ineficiências no processamento de milhares de faturas complexas mensalmente. Erros, atrasos e tarefas repetitivas limitavam a capacidade da equipe de se concentrar em iniciativas estratégicas.

A Navia Freight implementou a solução automatizada de finanças logísticas da Raft AI, que incluía:

• Processamento avançado de documentos para extrair dados de faturas automaticamente.
• Ferramentas de validação de dados para verificar a precisão das informações.
• Fluxos de trabalho automatizados para otimizar a aprovação 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.
• Maior eficiência operacional, permitindo que a equipe se concentre em atividades de maior valor agregado. ¹⁷

7 pontes

A 7bridges oferece automação logística orientada por IA para orquestrar as 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 a 7bridges.

A marca de moda de luxo Philipp Plein fez uma parceria com a 7bridges para modernizar suas operações de cadeia de suprimentos e apoiar o crescimento global. A empresa precisava melhorar a eficiência à medida que expandia seus canais B2C e B2B, reduzir custos e oferecer maior satisfação ao cliente. A 7bridges implementou sua plataforma de gerenciamento de cadeia de suprimentos com inteligência artificial para:

• Automatize as declarações de exportação para remessas internacionais de alto valor para reduzir atrasos e custos.
• Expandir as operações de B2C para também otimizar a logística de B2B.
• Apoie os processos de aquisição com simulação e análise para melhorar as decisões logísticas.
• Proporcionar visibilidade e controle sobre o desempenho de armazenagem e entrega.

Os resultados da parceria são:

• Mais de 2 milhões de euros em economia anual, alcançando um retorno sobre o investimento (ROI) de 17 vezes.
• Aproximadamente 5% dos custos recuperados provêm de faturas contestadas ou com erros.
• Melhoria da experiência do cliente através de entregas mais rápidas e confiáveis. ¹⁸

Palete (CoPallet)

O CoPallet, desenvolvido pela Pallet, é uma plataforma com inteligência artificial projetada para lidar com tarefas logísticas repetitivas e de alto volume. Criada especificamente para operações da cadeia de suprimentos, ela automatiza o processamento de documentos, a entrada de dados e a execução de fluxos de trabalho em sistemas de transporte e armazenagem, ajudando as equipes de logística a reduzir custos e aumentar 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 de embarque antecipados (ASNs), convertendo-os para diversos formatos usando inteligência artificial e visão computacional.
• Execução de fluxo de trabalho : Opera diretamente dentro de sistemas de gerenciamento de transporte (TMS), sistemas de gerenciamento de armazém (WMS) e portais de terceiros, automatizando tarefas baseadas em cliques sem substituir os processos existentes.
• Aplicação de lógica de negócios : Aplica regras específicas da empresa a exceções como endereços incorretos ou documentos faltantes, encaminhando casos não resolvidos para funcionários humanos.
• Integração de sistemas : Conecta-se com e-mail , bancos de dados, Teams e outros aplicativos de negócios, garantindo compatibilidade em todo o setor de logística.

Aumentar (Augie)

A Augment fornece um parceiro de IA para o ciclo de vida do pedido ao recebimento, automatizando a conciliação de faturas, a resolução de disputas e as cobranças para reduzir atrasos nos fluxos de trabalho financeiros.

Exemplo da vida real: o Grupo Armstrong Transport aumenta a produtividade com o Augie.

A Armstrong Transport Group, uma corretora de fretes, enfrentava margens de lucro reduzidas e um crescente esgotamento profissional entre os funcionários. Os operadores gerenciavam de 50 a 70 cargas por dia, além de lidar com mais de 400 e-mails e navegar por mais de 20 portais, o que dificultava o crescimento sem o aumento do quadro de funcionários.

A Armstrong implementou Augie, um assistente de logística com inteligência artificial integrado ao Slack, e-mail e ao sistema de gerenciamento de transporte (TMS). Augie automatizou fluxos de trabalho logísticos repetitivos, incluindo:

• Ler e responder a e-mails.
• Criação e monitoramento de cargas no TMS.
• Análise e negociação com as transportadoras.
• Coletar e validar comprovantes de entrega (PODs).
• Exceções na tela e atualizações de envio em tempo real.

Como resultado, Armstrong alcançou:

• 40 a 60% menos toques por carga, reduzindo a carga de trabalho do operador em quase metade.
• Os ciclos de faturamento foram acelerados em 8 dias, reduzindo atrasos nas faturas e melhorando o fluxo de caixa.
• Duplicamos o número de cargas que cada representante conseguia gerenciar.
• As operadoras ganharam mais tempo para iniciativas de satisfação do cliente e para o relacionamento com as transportadoras. ¹⁹

Como escolher um fornecedor de IA para a cadeia de suprimentos

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

Tamanho e complexidade do negócio:

• Startups e empresas de médio porte da área de cadeia de suprimentos frequentemente se beneficiam de soluções modulares de IA para a cadeia de suprimentos.
• Empresas globais podem exigir maior personalização e serviços gerenciados.

Maturidade dos dados:

• Dados limitados favorecem a visibilidade e as ferramentas de análise.
• O planejamento avançado e a otimização de estoque exigem dados históricos consistentes.

Orçamento e implementação:

• As ferramentas de visibilidade e análise geralmente proporcionam retornos mais rápidos.
• A automação e a robótica envolvem custos iniciais mais elevados.

Integração e adoção:

• Avaliar a compatibilidade com sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), gestão de transportes e gestão de armazéns.
• Avaliar o suporte do fornecedor para serviços de consultoria, integração e gestão de mudanças.

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

Kinaxis Inc.

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Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

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5.

o9 Digital Brain - Enterprise Decision-Making & Planning in 2026

o9 Solutions

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Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

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Leverage artificial intelligence (AI) with the right data, right network, right provider

e2open

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Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

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onsemi Makes Supply Chain Decisions 85% Faster with Coupa | Coupa

Coupa

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Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

Coupa

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Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

Pactum AI, Inc.

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

Shipsy

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Spirit Logistics Network Case Study

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Packaging giant cuts freight costs by 4% with AI

Pando

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

Vecna Robotics

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Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

CognitOps

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Resources - Raft

Raft

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7bridges | Philipp Plein Case Study

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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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