O estudo “O Estado da IA ​​em Armazenagem” revela: Por que os investimentos em IA em armazenagem dão retorno em apenas 2 anos.

A era das tecnologias experimentais acabou: como a inteligência artificial está redefinindo o armazenamento moderno.

Durante muito tempo, a inteligência artificial (IA) em armazenagem foi considerada um experimento futurista ou uma ferramenta exclusiva de algumas gigantes da tecnologia. Mas um novo estudo abrangente pinta um quadro completamente diferente: estamos em meio a uma transformação fundamental na qual a IA se tornou um alicerce indispensável para cadeias de suprimentos competitivas.

O recente estudo "O Estado da IA ​​em Armazenagem", conduzido pela especialista em tecnologia para armazéns Mecalux em colaboração com o Laboratório de Sistemas Logísticos Inteligentes (ILS) do renomado Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), fornece dados impressionantes sobre o tema. Baseado nas experiências de mais de 2.000 profissionais de 21 países, o relatório mostra que a tecnologia já deixou de ser uma fase inicial. Nove em cada dez armazéns já utilizam soluções com suporte de IA – não mais apenas em projetos-piloto isolados, mas como parte integrante de suas operações diárias.

As conclusões do estudo refutam mitos persistentes e revelam o enorme potencial da logística inteligente. Ao contrário dos receios de que a automação destruiria empregos, as empresas relatam um aumento na satisfação dos funcionários e até mesmo um aumento no número de colaboradores. Ao mesmo tempo, os indicadores econômicos são convincentes: com um período médio de retorno do investimento de apenas dois a três anos, os investimentos em IA e aprendizado de máquina comprovam ser extremamente eficientes para impulsionar a produtividade e reduzir custos.

Mas o desenvolvimento não para por aí. Enquanto o aprendizado de máquina tradicional já otimiza processos como separação de pedidos e manutenção, a IA generativa está prestes a trazer a próxima onda de inovação. Ela promete não apenas prever problemas, mas também desenvolver soluções de forma proativa.

Este relatório destaca o nível atual de maturidade do mercado, analisa as vantagens competitivas específicas da IA ​​e mostra quais medidas estratégicas as empresas devem tomar agora para se manterem resilientes e lucrativas em uma economia global cada vez mais complexa e volátil.

O que demonstra o estudo atual intitulado "O Estado da IA ​​em Armazenagem"?

O novo estudo, “O Estado da IA ​​em Armazenagem”, foi conduzido pela Mecalux, fornecedora líder de tecnologia para armazéns e software de logística, em colaboração com o Laboratório de Sistemas de Logística Inteligente (ILS) do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Esta pesquisa abrangente baseia-se em respostas de mais de 2.000 profissionais da cadeia de suprimentos e armazenagem que atuam em 21 países. As conclusões do estudo revelam um panorama claro: a inteligência artificial e o aprendizado de máquina há muito deixaram de ser ferramentas experimentais e se tornaram fatores-chave para o aumento da produtividade, da precisão e do desenvolvimento da força de trabalho em armazenagem. O estudo demonstra que os operadores de armazéns em todo o mundo não estão mais na fase de projetos-piloto isolados, mas estão implementando cada vez mais a IA em suas operações diárias.

Qual o nível de maturidade atual do mercado de soluções de IA em operações de armazém?

O mercado de soluções de IA para operações de armazém atingiu um nível impressionante de maturidade. De acordo com o estudo, mais de nove em cada dez armazéns utilizam alguma forma de IA ou automação avançada. Isso demonstra não apenas uma alta taxa de adoção, mas também a confiança do setor nessas tecnologias. É particularmente notável que mais da metade das empresas pesquisadas relatam operar com automação crescente ou completa. Essa alta taxa de automação é especialmente pronunciada entre grandes empresas com redes logísticas complexas e múltiplas localizações distribuídas. A transição de projetos-piloto para implementação completa também é evidente no fato de que os armazéns não veem mais a IA como uma mera solução experimental, mas como um componente estabelecido de suas operações diárias. Essa maturidade permite que as empresas aproveitem a experiência acumulada e as melhores práticas.

Quais são as aplicações específicas da IA ​​utilizadas nas operações de armazém?

A aplicação prática da IA ​​nas operações de armazém abrange diversas funções operacionais essenciais. A separação de pedidos, também conhecida como pick-and-pack, está entre as aplicações mais comuns, visto que os sistemas de IA podem otimizar rotas e reduzir as taxas de erro. A otimização de estoque é outra área crítica de aplicação, onde a IA utiliza modelos preditivos para gerenciar o estoque de forma mais eficiente e evitar excesso de estoque. Uma área de aplicação particularmente importante é a manutenção de equipamentos e máquinas. Nesse caso, a IA possibilita a manutenção preventiva por meio do monitoramento de condições, minimizando o tempo de inatividade e prolongando a vida útil dos equipamentos. O planejamento do trabalho também se beneficia significativamente dos sistemas de IA, que criam planos de alocação de pessoal otimizados, levando em consideração a eficiência e a satisfação dos funcionários. Outra área de aplicação é o monitoramento de segurança, onde os sistemas com suporte de IA podem detectar e monitorar potenciais riscos de segurança. Essas diversas aplicações demonstram que a IA não apenas aprimora uma função específica, mas transforma todo o sistema de armazém.

Que vantagens competitivas a implementação da IA ​​traz?

Segundo Javier Carrillo, CEO da Mecalux, os armazéns inteligentes superam seus concorrentes em três dimensões principais: volume, precisão e adaptabilidade. As empresas que investem em IA não apenas processam pedidos e movimentações de estoque mais rapidamente, como também demonstram maior precisão em suas operações. Além disso, tornam-se mais resilientes à volatilidade do mercado e mais flexíveis na adaptação às mudanças de demanda. Essa combinação de maior velocidade, precisão e adaptabilidade aprimorada permite que as empresas respondam mais rapidamente às mudanças do mercado e atendam melhor seus clientes. Carrillo enfatiza que essas empresas não apenas apresentam melhores resultados no curto prazo, como também são mais previsíveis e mais bem preparadas para enfrentar as flutuações econômicas no longo prazo. Isso é particularmente importante em uma cadeia de suprimentos global que enfrenta desafios cada vez mais complexos.

Qual é o retorno do investimento na implementação de IA em armazéns?

De acordo com o estudo, as métricas de retorno sobre o investimento (ROI) para implementações de IA em armazéns são notavelmente positivas. A maioria das empresas pesquisadas está alocando entre 11% e 30% de seu orçamento de tecnologia para armazéns em iniciativas de IA e aprendizado de máquina. Particularmente encorajador é o fato de que esses investimentos geralmente se pagam em dois a três anos. Esse período de retorno relativamente curto demonstra que os investimentos levam rapidamente a resultados mensuráveis. O ROI positivo pode ser atribuído a diversas melhorias específicas. Uma das mais importantes é o aumento da precisão do inventário, que minimiza erros de gerenciamento de armazém e reduz custos com taxas por erros. Além disso, a IA leva a melhorias imediatas de desempenho, medidas pelo aumento da produtividade e otimização de processos. A eficiência do trabalho aumenta por meio de um melhor planejamento e utilização de recursos, e a redução de erros contribui diretamente para a economia de custos. Essas melhorias mensuráveis ​​formam a base para o rápido retorno sobre o investimento.

Quais fatores levam as empresas a investir em soluções de IA?

Os fatores que impulsionam o investimento em IA nas operações de armazém são diversos e refletem os desafios da gestão moderna da cadeia de suprimentos. Um fator primordial é a redução de custos obtida por meio de operações mais eficientes. As crescentes expectativas dos clientes desempenham um papel igualmente importante, visto que os consumidores modernos esperam entregas mais rápidas e maior confiabilidade. A escassez de mão de obra em muitas regiões tornou-se um fator crítico, à medida que as empresas utilizam a IA para lidar com volumes maiores com menos pessoal. As metas de sustentabilidade são um fator crescente, já que a IA pode reduzir o consumo de energia e o desperdício. Por fim, a pressão competitiva é uma motivação constante, pois as empresas temem ser ultrapassadas por concorrentes equipados com IA. Essa combinação de razões econômicas, operacionais e estratégicas explica por que o investimento em IA em armazenagem é tão difundido.

Quais são os desafios que surgem ao expandir as soluções de IA?

Apesar do progresso e dos resultados positivos, as empresas ainda enfrentam desafios significativos na expansão das implementações de IA. De acordo com o Dr. Matthias Winkenbach, diretor do laboratório ILS do MIT, a maior dificuldade não reside no desenvolvimento ou na implementação inicial, mas sim na etapa final de integração: a integração perfeita de pessoas, dados e análises aos sistemas existentes. Este é um ponto crucial, visto que muitas empresas precisam trabalhar com sistemas legados que não foram projetados para a integração de IA. Entre os maiores obstáculos está a falta de conhecimento técnico em muitas operações de armazém, que tradicionalmente não são centradas em tecnologia. A integração de sistemas representa um desafio técnico, já que os novos sistemas de IA precisam se comunicar com máquinas e softwares mais antigos. A qualidade dos dados é uma questão frequentemente subestimada, pois os sistemas de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados, e muitas empresas enfrentam dificuldades com fontes de dados fragmentadas ou incompletas. Os custos de implementação também são uma barreira, especialmente para empresas menores com orçamentos de TI limitados. Esses desafios refletem o esforço considerável necessário para conectar ferramentas avançadas de IA aos sistemas legados existentes.

Que fatores ajudam as empresas a superar os desafios da IA?

Apesar dos desafios, o estudo mostra que as empresas possuem uma base sólida para superá-los. De acordo com as empresas pesquisadas, elas têm uma base robusta em gestão de dados e projetos, o que proporciona um bom alicerce para a implementação de IA. As empresas identificaram diversos aceleradores para a tendência atual de adoção de IA. O uso de ferramentas adequadas é crucial, pois soluções de software especializadas podem facilitar a integração. Roteiros claros ajudam as empresas a estruturar a adoção de IA e alinhar as partes interessadas. Orçamentos maiores são necessários para cobrir os custos de implementação e evitar o encerramento prematuro de projetos. Mais conhecimento interno é essencial, pois funcionários com experiência em IA podem implementar mais rapidamente e evitar armadilhas. Além disso, a cultura corporativa é importante para superar resistências e fomentar uma mentalidade de inovação. Organizações que combinam esses fatores têm mais facilidade para implementar e escalar a IA com sucesso.

A implementação da IA ​​colocará empregos em risco?

Um ponto crucial abordado pelo estudo é o receio generalizado de que a automação e a IA levem a demissões em massa. O relatório refuta claramente esses receios e apresenta um panorama diferente. De acordo com a pesquisa, a IA não substitui pessoas, mas sim aumenta a produtividade e a satisfação no trabalho, além de criar novas oportunidades de emprego. Essa é uma descoberta fundamental que contradiz a narrativa popular de demissões em massa devido à automação. Mais de três quartos das empresas pesquisadas, ou cerca de 75%, observaram um aumento mensurável na produtividade dos funcionários após a implementação da IA. Ainda mais importante, essas implementações também levaram a um aumento na satisfação no trabalho, sugerindo que os funcionários consideram seu trabalho menos repetitivo e mais gratificante. Mais impressionante ainda é o fato de que mais da metade das empresas pesquisadas, ou mais de 50%, relataram ter aumentado seu quadro de funcionários após a implementação da IA. Isso sugere que as operações de armazém com IA estão crescendo mais rapidamente e exigem trabalhadores mais qualificados para preencher as vagas recém-criadas.

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Como as empresas estão planejando seus investimentos em IA para o futuro?

Os planos futuros das empresas em relação à IA são ambiciosos e demonstram grande confiança na tecnologia. Quase todas as empresas pesquisadas planejam expandir ainda mais o uso de IA nos próximos dois a três anos. Essa abordagem consistente e voltada para o futuro mostra que as empresas veem a IA não como uma implementação pontual, mas como um desenvolvimento contínuo. Um indicativo marcante dessa confiança é que 87% das empresas pesquisadas planejam aumentar seus orçamentos para IA no futuro. Isso sugere fortemente que as empresas não apenas estão satisfeitas com seus investimentos atuais em IA, mas também entendem que investimentos adicionais são necessários para se manterem competitivas. Ainda mais impressionante é o fato de que 92% das empresas já estão implementando ou planejando novos projetos de IA. Isso demonstra que a implementação de IA não é mais a exceção, mas a regra. Esses números apontam para um ecossistema em rápida evolução, no qual as empresas buscam continuamente novas maneiras de aproveitar a IA para otimizar suas operações.

Qual o papel da IA ​​generativa nas operações modernas de armazém?

De acordo com o estudo, a próxima onda de inovações em IA estará na área de tecnologias de tomada de decisão, particularmente a IA generativa. As empresas descrevem a IA generativa como o método mais valioso em centros de logística modernos e apreciam suas diversas aplicações. Uma aplicação é a documentação automatizada, onde a IA generativa pode criar e atualizar documentos automaticamente, reduzindo o trabalho manual. A otimização da distribuição em armazéns é outra aplicação, onde a IA generativa pode sugerir padrões de distribuição inovadores que as abordagens tradicionais não considerariam. O design de processos também se beneficia da IA ​​generativa, que pode desenvolver designs de processos novos e mais eficientes. Uma aplicação particularmente técnica é a geração de código para sistemas de automação, onde a IA generativa pode escrever automaticamente código para controlar sistemas de gerenciamento de armazéns e robótica. Segundo o Dr. Matthias Winkenbach, existe uma distinção importante entre o aprendizado de máquina tradicional e a IA generativa.

Como se diferenciam a aprendizagem de máquina tradicional da IA ​​generativa na logística?

O Dr. Matthias Winkenbach, do MIT, aponta para uma distinção fundamental crucial para a compreensão do futuro da IA ​​em armazéns. O aprendizado de máquina tradicional é altamente eficaz na previsão de problemas. Esses modelos podem analisar quais condições levam a danos em máquinas, atrasos nas entregas ou problemas de segurança, fornecendo alertas antecipados às empresas. Isso possibilita medidas preventivas que reduzem custos e minimizam o tempo de inatividade. A IA generativa, por outro lado, funciona de maneira diferente, auxiliando ativamente no desenvolvimento de soluções. Ela pode sugerir novas maneiras de otimizar processos ou resolver problemas de forma inovadora. Enquanto o aprendizado de máquina tradicional afirma: "Haverá um problema", a IA generativa diz: "Aqui estão cinco maneiras de solucionar o problema". Essas vantagens complementares significam que uma operação de armazém otimizada deve utilizar ambas as tecnologias. É por isso que as empresas hoje consideram a IA generativa o maior impulsionador de valor em armazéns. Ela permite que as empresas não apenas reajam a problemas, mas também identifiquem e implementem melhorias de forma proativa.

De que forma os sistemas de IA estão mudando fundamentalmente o funcionamento das operações de armazém?

A IA está a impulsionar uma transformação fundamental no funcionamento das operações de armazém, indo além das otimizações individuais. O armazenamento inteligente já não se baseia em processos fixos e imutáveis, mas sim em sistemas adaptativos que se ajustam a novas condições. Uma máquina de armazenamento e recuperação num armazém tradicional segue rotas e rotinas fixas, enquanto uma máquina equipada com IA otimiza o seu percurso em tempo real, com base no estado atual do armazém. Isto resulta não só em ganhos de eficiência, como também na redução do desgaste e no prolongamento da vida útil do equipamento. A monitorização do estado das máquinas é outra área que está a sofrer mudanças fundamentais. Em vez de manutenção preventiva regular em intervalos fixos, os sistemas podem monitorizar o estado real das máquinas e realizar a manutenção apenas quando necessário. Isto é particularmente importante para máquinas críticas, como as de armazenamento e recuperação, cujo tempo de inatividade pode acarretar custos significativos. A recolha e análise de dados estão a tornar-se mais importantes do que nunca, uma vez que os dados são o "combustível" que mantém os sistemas de IA em funcionamento. As empresas devem investir em infraestruturas de dados robustas para beneficiarem dos benefícios da IA.

Que investimentos além do software são necessários?

Embora grande parte da atenção esteja voltada para o software de IA, a implementação bem-sucedida exige investimento em diversas outras áreas. A infraestrutura de dados é fundamental, pois a IA requer dados de alta qualidade. Isso pode exigir investimentos em sensores, dispositivos IoT e sistemas de gerenciamento de dados para capturar informações relevantes. A infraestrutura de TI precisa ser modernizada para suportar a capacidade computacional exigida pelos sistemas de IA modernos. Os serviços em nuvem se tornarão essenciais para muitas organizações, já que a infraestrutura local costuma ser insuficiente. O desenvolvimento dos funcionários é crucial, pois a equipe precisa de treinamento para trabalhar com os novos sistemas e se beneficiar deles. Os sistemas de gestão devem ser adaptados para suportar a integração de pessoas e máquinas em ambientes com IA. Por fim, a gestão da mudança organizacional é importante, pois a IA está transformando funções e responsabilidades tradicionais. Organizações que compreendem essa perspectiva de investimento mais ampla têm maior probabilidade de sucesso.

Como os armazéns de pequeno e médio porte podem implementar IA?

O estudo foca em operações de maior porte, mas sugere que a IA está se tornando acessível também para empresas menores. A chave é começar com soluções escaláveis ​​que não exijam grandes investimentos iniciais. Serviços de IA baseados em nuvem permitem que empresas menores aproveitem os recursos de IA sem precisar investir em uma infraestrutura de TI extensa. A parceria com fornecedores de IA pode ajudar empresas menores a se beneficiarem de expertise e experiência sem precisar desenvolver tudo internamente. Uma abordagem focada, começando com um ou dois casos de uso, pode gerar sucessos que incentivem a adoção de novas soluções. Com um período de retorno de dois a três anos, pequenos ganhos podem se traduzir rapidamente em ROI se uma abordagem faseada for adotada. Também é importante buscar orientação de fornecedores com experiência em operações com armazéns de tamanho similar para estabelecer expectativas realistas.

Quais são os aspectos de sustentabilidade associados à implementação da IA?

A sustentabilidade está se tornando um fator-chave para os investimentos em IA em armazéns. Rotas otimizadas por sistemas de IA levam à redução do consumo de energia das máquinas e à diminuição dos custos de transporte de mercadorias entre os locais de armazenamento. A gestão inteligente de estoques reduz o excesso de estoque e os custos e desperdícios associados. O rastreamento aprimorado de estoques previne a deterioração e o desperdício, o que é especialmente importante para produtos perecíveis. A otimização do uso do espaço significa que os armazéns precisam de menos espaço para o mesmo volume, economizando custos de energia com aquecimento, refrigeração e iluminação. A redução da necessidade de mão de obra por meio da automação pode significar menos pessoas a serem transportadas, o que também reduz as emissões. Esses aspectos de sustentabilidade não são apenas benéficos para o meio ambiente, mas também atraem clientes cada vez mais conscientes e podem ajudar as empresas a atingirem suas metas ESG.

Como será o futuro do armazenamento?

Com base nas conclusões do estudo, está surgindo um futuro em que a IA não será opcional, mas sim fundamental para a competitividade das operações de armazém. As empresas que não investirem em IA terão cada vez mais dificuldades para acompanhar a concorrência que utiliza IA. Os próximos dois a três anos serão cruciais, pois os vencedores e perdedores dessa transformação provavelmente emergirão. O papel dos funcionários se transformará, com menos tarefas repetitivas e maior foco em monitoramento, otimização e resolução de problemas. Novos perfis de trabalho surgirão à medida que os empregos tradicionais em armazéns desaparecerem. As empresas que investirem no treinamento de sua força de trabalho estarão em melhor posição. As cadeias de suprimentos globais se tornarão mais ágeis e responsivas a interrupções, resultando em sistemas mais resilientes. As empresas que desenvolverem inteligência em suas cadeias de suprimentos obterão uma vantagem competitiva. A integração de diversas tecnologias de IA, da análise preditiva à IA generativa, se tornará a norma. Por fim, a privacidade de dados e a segurança cibernética se tornarão cada vez mais críticas, à medida que as operações de armazém se tornarem mais dependentes de fluxos de dados. As empresas que levarem esses aspectos de segurança a sério serão menos vulneráveis ​​a ameaças cibernéticas.

Como as empresas devem planejar seu processo de transformação em IA?

Uma abordagem estruturada para a transformação com IA é essencial para o sucesso. O primeiro passo deve ser uma análise minuciosa do status quo para entender quais processos precisam ser otimizados e onde a IA pode agregar maior valor. Definir KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) claros é importante para mensurar o sucesso. Construir uma equipe dedicada à IA com as habilidades necessárias é crucial, pois a implementação da IA ​​exige conhecimento especializado. Priorizar conquistas rápidas pode gerar sucessos iniciais que garantem apoio e orçamento para projetos maiores. Colaborar com especialistas e fornecedores externos pode reduzir os riscos de implementação e acelerar o processo. Comunicar aos funcionários sobre as mudanças planejadas é importante para reduzir a resistência e aumentar a aceitação. Revisar e ajustar a estratégia regularmente com base nos resultados garante que as organizações permaneçam ágeis e possam adaptar seus planos. Por fim, uma perspectiva de longo prazo deve ser adotada, pois a transformação com IA não é um projeto pontual, mas um desenvolvimento contínuo.

A essencialidade da IA ​​na gestão moderna de armazéns

O estudo “O Estado da IA ​​em Armazenagem”, da Mecalux e do MIT, deixa claro que estamos em um ponto crucial na evolução da armazenagem. A IA deixou de ser uma tecnologia futura e se tornou uma tecnologia inovadora já implementada na maioria das operações de armazenagem modernas. Os benefícios são claros e mensuráveis: maior eficiência, retorno mais rápido do investimento e a criação de novos empregos em vez de perdas. As empresas que investem em IA agora estão se posicionando não apenas para obter vantagens competitivas a curto prazo, mas também para garantir competitividade a longo prazo. Os desafios são reais, mas superáveis ​​com a estratégia, as ferramentas e a mentalidade certas. Para os operadores de armazém, a questão não é mais se devem implementar a IA, mas sim com que rapidez e abrangência podem fazê-lo para se manterem competitivos e prepararem seus negócios para o futuro.

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