O gargalo invisível: por que a última etapa começa na prateleira do armazém

A tarefa manual mais cara no armazém: por que a logística em breve será impossível sem IA

A entrega no mesmo dia deixou de ser um luxo e se tornou o padrão absoluto. No entanto, enquanto os clientes esperam que seus pedidos cheguem à porta de casa em tempo recorde, o setor de logística enfrenta, nos bastidores, uma escassez estrutural sem precedentes de mão de obra qualificada. O gargalo nesse conflito de objetivos geralmente reside onde a automação já atingiu seus limites: a separação de pedidos, a famosa "última etapa". É exatamente aí que uma nova geração de robôs com inteligência artificial e capacidade de aprendizado promete revolucionar o setor. Em vez de reformas completas e dispendiosas, esses sistemas inteligentes se adaptam à infraestrutura de armazéns existente, aprendem de forma independente a cada item separado e aliviam a escassez de pessoal sem tornar os humanos redundantes. Descubra por que os sistemas rígidos estão obsoletos, como a tecnologia se mostra eficaz na prática e por que os robôs inteligentes de separação de pedidos determinarão a competitividade no cenário de logística do futuro.

Seu processo de separação de pedidos consegue acompanhar o aumento da demanda?

Até 2026, a entrega no mesmo dia deixará de ser um diferencial e se tornará a nova expectativa. Nos Estados Unidos, mais de 80% de todas as entregas de supermercado online são feitas no mesmo dia e, dentro desse segmento, a participação de pedidos entregues em menos de três horas aumentou de pouco mais da metade para quase dois terços do total de entregas em um único trimestre. Todo esse crescimento de mercado durante esse período veio de pedidos entregues em até uma hora. Ao mesmo tempo, a entrega ultrarrápida, em menos de uma hora, já representava 18% de todos os pedidos de entrega e 10% dos pedidos de entrega em domicílio.

Essa aceleração desloca o gargalo da cadeia de valor para onde ele é menos visível, mas mais impactante: a área de separação de pedidos. Cada redução no tempo de entrega na ponta inicial cria imediatamente mais pressão sobre os processos dentro do armazém, especialmente na chamada "última etapa", ou seja, a retirada de itens individuais dos contêineres e a embalagem para envio. Para empresas de e-commerce de supermercado e logística, isso significa simultaneamente mais pedidos, mais variações de produtos e prazos de entrega cada vez mais curtos, enquanto a margem de erro se aproxima de zero.

Carga estrutural em vez de gargalo temporário

A escassez de mão de obra qualificada em logística de armazéns deixou de ser um fenômeno sazonal e se tornou uma condição estrutural do setor. Segundo estatísticas da IAB, mais de 60.000 vagas em logística de armazéns permaneceram em aberto na Alemanha em 2025, um aumento significativo em comparação com anos anteriores. Para efeito de comparação, no quarto trimestre de 2024, cerca de 45% das empresas de armazenagem pesquisadas afirmaram que suas operações comerciais estavam sendo prejudicadas pela falta de mão de obra qualificada, enquanto esse número era inferior a 10% no início da pesquisa, em 2009. Embora a escassez tenha diminuído ligeiramente em relação ao seu pico recente, ela permanece em um nível historicamente alto.

Isso se deve a uma combinação de fatores difíceis de resolver a curto prazo. Cerca de um terço dos trabalhadores da logística já tem mais de 50 anos, enquanto os mais jovens optam cada vez mais por carreiras acadêmicas em vez de formação profissional em armazenagem ou transporte de cargas. Soma-se a isso o fato de as tarefas serem fisicamente exigentes, o trabalho em turnos e os salários mais baixos em comparação com outros setores diminuírem ainda mais a atratividade do trabalho em armazéns. Embora a maioria (63,3%) dos profissionais de logística acredite que a mudança de carreira de profissionais de outros setores possa, pelo menos em parte, aliviar a escassez, esse efeito por si só é insuficiente para eliminar a lacuna estrutural.

Essa combinação de demanda crescente e disponibilidade de pessoal cada vez menor cria exatamente o conflito de objetivos que muitos gerentes de operações conhecem por experiência própria: espera-se que a produtividade e a precisão aumentem, enquanto os recursos para atingir esses objetivos se tornam cada vez mais escassos. O desempenho variável na separação de pedidos, por exemplo, devido a licenças médicas, alta rotatividade de funcionários ou picos sazonais, leva, consequentemente, a atrasos que impactam diretamente a percepção do cliente.

Robótica como resposta a um problema de processo, não como um fim em si mesma

É aqui que entra uma nova geração de robôs de picking com inteligência artificial, fundamentalmente diferente das soluções de automação mais antigas e rígidas. Os robôs de picking anteriores exigiam programação complexa e pontos de preensão fixos para cada novo produto, o que os tornava impraticáveis ​​para sortimentos com grande variedade, típicos do setor de supermercados online. Os sistemas modernos, por outro lado, utilizam processamento de imagem tridimensional combinado com algoritmos de aprendizado profundo pré-treinados para reconhecer e agarrar itens independentemente de sua forma, tamanho, transparência ou textura da superfície, sem a necessidade de treinamento separado para cada produto individual.

Um exemplo notável vem da OPO Oeschger, especialista suíça em acessórios para equipamentos, que optou deliberadamente pela abordagem oposta ao integrar uma solução de picking com suporte de IA: em vez de adaptar o armazém ao robô, o robô foi adaptado ao armazém existente. O robô de picking foi integrado diretamente a uma estação de trabalho de picking já existente e assume exatamente as etapas que antes eram realizadas manualmente: remover tapetes antiderrapantes dos contêineres de destino, retirar os itens necessários dos contêineres de origem e colocá-los na caixa de transporte antes que o sistema de esteiras existente assuma o fluxo de materiais. A inteligência artificial reconhece os itens de forma independente e decide como um produto deve ser posicionado e empilhado no contêiner de destino.

Essa abordagem de integração é crucial do ponto de vista econômico, pois refuta a crença generalizada de que a automação exige inevitavelmente uma reformulação completa da infraestrutura do armazém. Os sistemas robóticos podem ser cada vez mais integrados às estações de trabalho de separação de pedidos, à tecnologia de esteiras transportadoras e aos sistemas de armazenamento existentes, como o AutoStore, em vez de exigir uma reformulação completa das instalações. Isso reduz significativamente a barreira de investimento, permitindo que os operadores introduzam a automação gradualmente, em vez de de forma disruptiva.

Como a tecnologia se provou eficaz na prática

Os benefícios desses sistemas são mais evidentes em implantações operacionais de grande escala. O Grupo Rohlik, que opera as plataformas de entrega de comida online Knuspr e Gurkerl, expandiu sua implementação para 24 robôs de picking controlados por IA em seu centro de logística em Schönefeld, Berlim, após a introdução inicial de um robô na mesma unidade. Esses robôs agora preparam pedidos nos centros de distribuição em Berlim e Viena, com previsão de inclusão em outras localidades, como Frankfurt, nos próximos meses. A empresa planeja inclusive aumentar a quantidade de robôs para centenas de milhares a longo prazo. Os robôs assumem uma das últimas etapas manuais restantes nas operações de armazém: a coleta e embalagem precisas de produtos individuais, tanto em ambientes refrigerados quanto não refrigerados.

O Diretor de Automação e Expansão do Grupo Rohlik enfatiza que este programa de robótica foi desenvolvido desde o início para transformar fundamentalmente a entrega de alimentos, com sua expansão simultânea em múltiplos mercados lançando as bases para o futuro da logística automatizada no setor de supermercados online. Efeitos semelhantes podem ser observados também fora do setor alimentício. Em uma fábrica de produção sob encomenda que fez a transição para uma disciplina de processos orientada por IA na intralogística, o tempo de entrega geral diminuiu 84% e o tempo de entrega do pedido ao envio diminuiu 77%. Em outro caso documentado, a taxa de erros diminuiu 68% e a produtividade aumentou em dois dígitos, com todo o processo de separação de pedidos sendo convertido em apenas uma semana.

Fornecedores consolidados de automação do setor de engenharia mecânica também estão se posicionando nesse campo. A Siemens, em conjunto com a especialista em intralogística Mecalux, desenvolveu um software de processamento de imagens com suporte de IA chamado Simatic Robot Pick AI, que permite que robôs agarrem qualquer item, independentemente de sua forma e tamanho, possibilitando sistemas de alto rendimento com até 1.000 operações de picking por hora, em operação 24 horas por dia, 7 dias por semana. Em outra colaboração, a Siemens, a Universal Robots e a fabricante de câmeras Zivid combinaram suas respectivas tecnologias para detectar com confiabilidade até mesmo objetos transparentes e translúcidos, o que antes representava um desafio técnico significativo, especialmente com embalagens de vidro ou filme transparente.

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De autômatos rígidos a sistemas de aprendizagem

Do ponto de vista econômico, o avanço decisivo desta geração tecnológica não reside apenas na automação em si, mas na transição da automação baseada em regras para a automação baseada em aprendizado. As classificações industriais distinguem atualmente vários estágios de desenvolvimento da automação de separação de pedidos, que vão desde sistemas semiautomáticos simples com processamento de imagem e leitura de código de barras fixos, passando por robôs em grande parte autônomos, até a separação por robôs inteligentes e de aprendizado, considerada atualmente o estágio mais avançado. Nesse nível mais elevado, a capacidade do robô de se aprimorar continuamente é fundamental, permitindo que o sistema opere não apenas de forma autônoma, mas também adaptativa e com capacidade de auto-otimização.

Este componente de aprendizagem resolve um problema económico crucial das gerações anteriores de automação: a sua falta de escalabilidade quando as gamas de produtos se alteram ou crescem. Com sistemas que já possuem capacidades de IA pré-treinadas, não é necessário treinar individualmente novos produtos, uma vez que as capacidades subjacentes já abrangem um vasto leque de objetos. Isto é particularmente importante para setores com gamas de produtos altamente dinâmicas, como o farmacêutico, o da moda, o do comércio eletrónico e o do processamento de devoluções. Um robô móvel autónomo, que percorre os corredores do armazém com um carrinho de compras como um humano, separando e consolidando encomendas, já foi treinado com mais de mil milhões de separações. A aprendizagem automática torna-o mais preciso a cada separação subsequente, enquanto uma estação complementar de mercadoria para pessoa, para artigos pesados ​​ou de difícil acesso, garante uma fiabilidade de separação consistente de 100%.

Além disso, esses sistemas não exigem infraestrutura fixa, como estantes ou esteiras transportadoras, e operam com prateleiras e contêineres padrão, permitindo implantação rápida e automação completa da cadeia de suprimentos sem alterar fundamentalmente os processos logísticos existentes. Essa abordagem de infraestrutura leve difere significativamente dos sistemas de armazenamento em cubos ou soluções de transporte, que exigem estruturas de grade fixas, e, portanto, oferece aos operadores muito mais flexibilidade na automação gradual de suas instalações existentes.

O fator humano continua sendo fundamental

Apesar dos impressionantes avanços tecnológicos, o uso de robôs com inteligência artificial não significa, de forma alguma, a completa substituição da mão de obra humana no armazém. Em vez disso, um modelo híbrido está emergindo cada vez mais, no qual robôs executam, de forma confiável e sem esforço, tarefas de separação de pedidos padronizadas, repetitivas ou ergonomicamente exigentes, enquanto os funcionários são liberados dessas funções e podem se concentrar em casos excepcionais, controle de qualidade ou gerenciamento geral de processos. Essa divisão do trabalho está se mostrando particularmente valiosa diante da atual escassez de mão de obra qualificada, pois direciona os recursos humanos existentes especificamente para as tarefas que realmente exigem julgamento humano.

Do ponto de vista econômico, esse desenvolvimento também pode ser visto como uma resposta à mudança demográfica. Diante de uma força de trabalho na qual um terço dos funcionários já tem mais de 50 anos e o número de jovens ingressando no mercado de trabalho está diminuindo cada vez mais, a automação de tarefas fisicamente exigentes e repetitivas surge menos como uma ameaça aos empregos e mais como uma compensação necessária para um gargalo estrutural que não pode ser resolvido apenas por meio de recrutamento. Essa conexão também é explicitamente reconhecida da perspectiva do fornecedor: os efeitos da escassez de mão de obra poderiam ser mitigados por robôs de separação controlados por IA, ao mesmo tempo que aumentariam a eficiência operacional nos armazéns.

Análise econômica do investimento versus benefício

A principal questão comercial na implementação desses sistemas diz respeito menos à viabilidade técnica, que já pode ser considerada em grande parte resolvida, e mais ao cálculo econômico em cada caso específico. Fundamentalmente, as modernas soluções de robótica com IA podem ser integradas às estações de trabalho de separação de pedidos existentes, em vez de exigir um sistema completamente novo, o que reduz significativamente o período de amortização em comparação com os tradicionais investimentos em larga escala em sistemas de armazenagem automatizados. Para operadores com tecnologia de esteiras transportadoras ou sistemas AutoStore já existentes, isso significa que a última etapa, antes manual, pode ser adaptada sem interromper o fluxo de materiais.

Ao mesmo tempo, os ganhos de eficiência documentados demonstram a significativa vantagem econômica. Uma redução de 68% na taxa de erros, aliada a aumentos de produtividade de dois dígitos em apenas uma semana de implementação, representa uma escala que seria praticamente impossível de alcançar com otimizações de processo tradicionais. Além disso, uma capacidade de processamento de até 1.000 separações de pedidos por hora em operação contínua 24 horas por dia, 7 dias por semana, ilustra que esses sistemas não apenas compensam a escassez de pessoal, mas também podem criar capacidade adicional, o que é essencial para lidar com a demanda máxima por entregas no mesmo dia e ultrarrápidas.

No entanto, é importante considerar que nem todas as gamas de produtos e nem todas as estruturas de armazém são igualmente adequadas para a robotização. Sistemas que dependem de pontos de fixação fixos e objetos pré-estruturados oferecem menos flexibilidade do que soluções adaptativas e de aprendizagem. Portanto, a escolha do nível de automação apropriado depende da gama de produtos específica, do volume de encomendas e da infraestrutura existente. As empresas que investem prematuramente em sistemas inadequados correm o risco de não obter os ganhos de eficiência esperados e, em vez disso, introduzirem complexidade adicional nos seus processos.

O panorama de realizações dos próximos anos

A combinação da escassez estrutural de mão de obra qualificada, do aumento dos custos operacionais e das expectativas dos clientes, que se inclinam inexoravelmente para entregas no mesmo dia ou até mesmo em dias anteriores, torna a automação da separação de pedidos uma das decisões de investimento mais urgentes no setor de logística nos próximos anos. A inteligência artificial na logística está evoluindo cada vez mais, deixando de ser um projeto puramente de automação para se tornar uma disciplina de processo abrangente, orientada por IA, que integra segurança, qualidade de dados e conformidade de processos à automação, em vez de operar soluções isoladas e independentes. Instituições de pesquisa, como o Instituto Fraunhofer para Fluxo de Materiais e Logística, também enfatizam que a otimização baseada em IA de locais de armazenamento, a identificação automática de transportadores de carga e a transferência de processos robóticos simulados para ambientes reais estão se complementando cada vez mais para permitir o planejamento proativo e desbloquear um potencial adicional de eficiência.

Para as empresas que estão avaliando se devem investir em robôs de separação com inteligência artificial, o mercado já oferece parâmetros confiáveis: desde a integração direcionada em uma única estação de trabalho de separação até a expansão para frotas de múltiplos robôs, potencialmente centenas, em diversos países. A questão crucial, portanto, não é mais se a inteligência artificial mudará a separação de pedidos, mas sim a rapidez com que as empresas poderão aproveitar essa mudança antes que a diferença para os concorrentes já automatizados se torne muito grande.

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