INTELLIGENT AUTOMATION 07

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MAGAZINE

Ano 01 - Número 07 - SET/OUT 2021

www.iamagazine.com.br

Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation

De ponta a ponta Complexa, a logística conecta pontos, seja entre compradores e vendedores, seja para repor estoque de loja. Ao incorporar soluções de IA, empresas estão facilitando o processo, ganhando assertividade e acuracidade, reduzindo falhas e custos e, assim, contribuindo para uma melhor experiência do cliente.

O que é rastreabilidade na Indústria Automotiva? - pág 20

Rastreabilidade em CME: Tecnologia e Inovação para a área da Saúde - pág 29

RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia

Oportunidades à Vista pág 46


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seus produtos e soluções, planejar a expansão do mercado, promover suas soluções para alcançar os clientes e tomar as decisões certas sobre seu futuro.

Seu editorial aborda os avanços da Automação Inteligente de Processos Empresariais no Brasil e no Mundo, com aplicação das Tecnologias RPA - Robotics Process Automation, IA - Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP - Natural Language Process, BI, Analytics, Capture, BPM entre outras, que conduzem as Organizações em sua Jornada na Transformação Digital.

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CAPA

Por Roberta Prescott

De ponta a ponta

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: QUANDO?

OPORTUNIDADES À VISTA

QUANDO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL É RECOMENDADA PARA AGILIZAR DECISÕES NAS EMPRESAS?

PÁG 13 RASTREABILIDADE EM CME: TECNOLOGIA E INOVAÇÃO PARA A ÁREA DA SAÚDE PROTAGONISMO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LOGÍSTICA: FATOR DE SUCESSO DA AMAZON E ALIBABA

COMO A RPA PODE AJUDAR NA SEGURANÇA DOS DADOS?

MAPEAMENTO E OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS PARA RPA

PÁG 72 PÁG 60 PÁG 40 PÁG 29

O QUE É RASTREABILIDADE NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA?

PÁG 64 PÁG 46 PÁG 34 PÁG 20

Complexa, a logística conecta pontos, seja entre compradores e vendedores, seja para repor estoque de loja. Ao incorporar soluções de IA, empresas estão facilitando o processo, ganhando assertividade e acuracidade, reduzindo falhas e custos e, assim, contribuindo para uma melhor experiência do cliente.

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EDITORIAL

Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

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hegamos ao número 7 da Intelligent Automation Magazine e o tema dessa edição é a aplicação da IA na logística. O ambiente de negócios está cada vez mais desafiador, com competidores surgindo de todos os lados. Os clientes estão mais empoderados e a pandemia acelerou em muito o processo de digitalização que passou a ocorrer em todos os aspectos da sociedade. Indiscutivelmente que as mudanças estão ocorrendo em todos os setores de negócio e em ritmo cada vez mais acelerado. Muitas vezes, não percebemos, mas um simples olhar para os últimos dez anos, nos mostra que o mundo de hoje mudou significativamente. E tudo indica que, nos próximos anos, as mudanças serão ainda mais expressivas. Um fator essencial para as empresas é a qualidade do serviço prestado. Um comércio eletrônico só terá sucesso se além de um site ou app funcional e intuitivo, satisfaça o anseio do cliente: receber o produto comprado no momento e local que o cliente deseja. A logística, assim, tem um papel essencial. Essas demandas fazem com que as cadeias logísticas se tornem substancial-

mente mais difíceis de gerenciar. Fluxos físicos mais longos e cada vez mais interligados refletem a complexidade crescente dos portfólios de produtos, cada vez mais diversos e produzidos em locais diferentes. A volatilidade do mercado, exacerbada pela pandemia COVID-19, aumentou a necessidade de agilidade e flexibilidade. E o aumento da atenção ao impacto ambiental das cadeias produtivas está desencadeando a regionalização e a otimização dos fluxos. Como resultado, as empresas e as partes interessadas tornaram-se mais focadas na resiliência da cadeia logística. Nesse contexto, espera-se que as soluções de gerenciamento da cadeia logística baseadas em IA sejam instrumentos poderosos para ajudar as organizações a enfrentar esses desafios. A capacidade da IA​​ de analisar grandes volumes de dados, entender relacionamentos, fornecer visibilidade das operações e apoiar uma melhor tomada de decisão a torna uma ferramenta indispensável. Entretanto, tirar o máximo proveito dessas soluções não é simplesmente uma questão de tecnologia: as empresas precisam se preparar para extrair o máximo valor da

ferramenta. As aplicações da IA em logísticas são amplas e variadas. Da otimização das rotas de entrega e previsão de demanda, passando gestão quase autônoma dos armazéns, vemos a IA sendo aplicada em praticamente todos os processos logísticos. Os desafios que as empresas enfrentam em sua cadeia logística é o tema central dessa edição. São entrevistas com executivos do setor e artigos de profissionais que conhecem profundamente o assunto e nos dão sua valiosa contribuição para nos ajudar e entender essa evolução que está mudando a logística. Esse é o papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine: incentivar os estudos, debates e aplicações reais da IA. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos os leitores, sejam comentários ou artigos. Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone. Contamos com vocês!

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Atuação nas diferentes necessidades analíticas Segurança, confiabilidade e baixo tempo de respostas.

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Somos especialistas nas tecnologias de Big Data, Analytics, Inteligência Artificial, Machine Learning e RPA. Temos como objetivo impulsionar resultados e produtividade. Nossos colaboradores possuem conhecimento prático e certificações de grandes parceiros nacionais e internacionais, e estão sempre prontos para acompanhar as necessidades do cliente.

Na BlueShift adotamos uma estratégia agnóstica com condições sólidas de crescimento, participando de eventos de tecnologias, buscando parcerias certeiras, atuando em ambientes híbridos e expandindo conhecimento em apresentações técnicas. Estamos sempre em crescimento acompanhando o mercado de dados!

Uma empresa Premiada Este ano fomos premiados com o Blue Prism Partner Excellence Awards 2021, na categoria Regional Newcomer of the Year - LATAM. Como reconhecimento pela excelente atuação em projetos de automação robótica de processos com clientes de diferentes segmentos e portes. Estamos em constante transformação digital, mudando a forma como nossos clientes operam, competem e inovam, com o poder disruptivo da automação inteligente.

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O que é RPA? O que é RPA? O RPA (Robotic Process Automation) é uma Transformação Digital que chegou para trazer inovações às empresas, aumentando a produtividade do negócio mediante a automatização de tarefas humanas. Os bots de RPA replicam as ações dos usuários interagindo com as interfaces de aplicativos de forma independente, ágil e quantas vezes forem necessárias.

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CAPA

De ponta Por Roberta Prescott

Repórter

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ito da noite e você se deu conta de que não tem nem pão e nem manteiga para o café da manhã. Entra em um aplicativo, faz o pedido e em pouco tempo as mercadorias são entregues. Saindo para jantar fora, você chama um carro ou táxi, também por aplicativo, que, rapidamente, chega e te leva ao destino. De exemplos cotidianos como esses a gerenciar

armazém e fazer a reposição de estoques; definir as melhores rotas para entregas; e auxiliar na localização de itens, movimentação, classificação e rastreamento de produtos é a logística que está por trás. Para que tudo funcione bem e com precisão, cada vez mais, as companhias têm apostado na adoção de ferramentas com base na inteligência artificial e na automação de processo


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A ponta robótico (RPA, na sigla em inglês para robotic process automation). E quem ganha com o aperfeiçoamento e maior acuracidade do processo logístico, além das próprias empresas, é o cliente que tem a experiência de uso melhorada.

das coisas (IoT, na sigla em inglês), de machine learning e de computação em nuvem. Soluções que combinam essas tecnologias e que tenham como base a inteligência artificial (IA) conferem ao setor logístico mais agilidade, rastreabilidade, visão ampla dos processos, fleAo longo dos últimos anos, xibilidade e redução de custos observou-se um aumento na nas cadeias de suprimentos. A adoção de ferramentas de captação de dados e a análise análise de big data, de internet deles em tempo real levam a

uma maior assertividade na tomada de decisão, além de diminuição de falhas, incremento na produtividade e redução de gastos. No último 1,5 ano, a pandemia da Covid-19 fez com que muitas compras presenciais dessem lugar às feitas pela internet, colocando a logística das empresas à prova. “Antigamente, o processo era sim-

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Fernando Gasparini, Diretor Executivo de Logística da Via ples: o produto ficava no centro de distribuição e de lá era mandado para a loja ou para o cliente que comprava online. Era fácil de gerenciar. Tínhamos cerca de 5 mil produtos, dos quais entre 1.100 e 1.500 tinham uma recorrência diária e 30% desses representavam uns 80% das vendas. Daí, veio a explosão do online e mudou tudo”, contou Fernando Gasparini, diretor-executivo de logística da Via.

timento mais amplo de mercadorias e o cliente demanda maior eficiência logística. “Obviamente, isso estressa a cadeia de custo, porque você tem, por exemplo, produto saindo do centro de distribuição de Jundiaí [interior de São Paulo] para entregar em Moema [bairro da capital de SP]. Toda a cadeia é desafiada e se passa a estudar como pego o estoque centralizado no CD e o posiciono mais próximo ao cliente”, explicou Gasparini

O comércio eletrônico tem como base contar com um sor- A solução, então, é “estressar

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o ativo” e, para isso, é necessário contar com IA para apontar qual sortimento deve-se ter em qual loja por estar mais adequado para o consumo daquela região; para saber quais lojas serão usadas também como depósito e quais serão cross docking. Tais estratégias têm como objetivo baratear o frete, que é o custo mais caro do processo logístico. A Via já fazia isso antes da pandemia, mas em escala bem menor.


CAPA Especializada em eletroeletrônicos e móveis, a Via (antes Via Varejo), além de administrar o e-commerce Extra.com.br, opera três grandes redes: a Casas Bahia, o PontoFrio e a loja de móveis Bartira.

devolver o produto”, disse.

viagem ou uma entrega, por exemplo”, disse Atalija Lima, gerente de comunicação da Uber.

Gasparini apontou que o cliente hoje preza pela facilidade na logística reversa, ou seja, como faz uma troca de algo que comprou online — e essa tendência ficou mais forte em tempos de Covid-19 com incremento do comércio eletrônico. “O cliente quer agilidade; quer postar no Correio perto da sua casa e, quando coloca, quer que o crédito seja liberado. E liberamos. Também quer usar a loja para fazer a devolução”, detalha o diretor-executivo.

Conectando os pontos Fazendo analogia com a Uber, o executivo da Via disse que conectar todo esse ecossistema segue a mesma lógica da multinacional que revolucionou o transporte urbano. “O que a Uber fez? Ela pegou essa massa de pessoas com veículos disponíveis e que não tinha como ter a demanda, porque não conhece o passageiro, colocou uma camada de tecnologia e conectou motorista e passageiro. Na logística não está sendo diferente. Estou conectando minha malha ociosa e disponível, como o metro quadrado da loja, para dar mais giro”, comparou.

Ainda que a logística reversa ocupe um porcentual pequeno diante do todo da operação — algo entre 2% e 3% —, em custos ela representa uns 20%. Mas, ressaltou Gasparini, é onde você encanta e ganha o cliente. “Nós aqui estamos estruturando o processo logístico físico para otimizar toda a malha — lojas, centros de distribuição — e se faz isso com tecnologia. Toda a camada de tecnologia tem de ter visão maior do todo para fazer tracking adequado e dar uma solução rápida para o cliente

A Uber, questionada sobre o uso de IA para fazer o planejamento das corridas e as entregas de comida, não deu muitos detalhes. A empresa respondeu que, por meio de investimentos constantes em inteligência artificial, tem conseguido melhorar a experiência do usuário, deixando-a cada vez mais personalizada e alinhada com as necessidades de cada indivíduo. “É essa tecnologia também que permite à Uber e ao Uber Eats oferecer De acordo com a companhia, previsões cada vez mais pre- esses avanços permitiram a cisas sobre o tempo de uma criação de produtos como

A Uber iniciou suas operações em 2010 com objetivo de fazer com que as pessoas conseguissem transporte em carro ao toque de um botão. Mais de 25 bilhões de viagens depois, a Uber diz que tem criado soluções para colocar as pessoas mais perto de onde elas querem estar, mudando a maneira como as pessoas, a comida e as coisas se movem ou se conectam pelas cidades. “Nossa tecnologia é desenvolvida com o objetivo de oferecer as soluções que nossos usuários e parceiros buscam. Por ser uma empresa global, conseguimos realizar testes em diferentes mercados e corrigir ou adaptar o que melhor se encaixa em cada realidade local. Isso também permite que a Uber consiga reunir profissionais de tecnologia com formações e backgrounds variados, que conseguem desenvolver soluções condizentes com as necessidades distintas de diferentes lugares do mundo”, acrescentou Lima.

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Lílio Neto, Innovation Evangelist da DHL Supply Chain Brasil

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CAPA o Uber Direct, uma solução 100% focada em empresas. Ao contratar esse serviço, negócios de todos os segmentos podem oferecer uma solução de entrega quase imediata para compras feitas nos seus próprios canais de vendas. “O consumidor final, por sua vez, ganha uma opção fácil e ágil para ter acesso às suas compras em questão de horas, sendo possível acompanhar a entrega em tempo real por meio de um link que é enviado no final da compra”, apontou a gerente. Gestão do armazém Um dos gargalos da logística é também onde a inteligência artificial vem tendo maior aplicabilidade. Saber onde posicionar as mercadorias, qual caminhão deve encostar e descarregar primeiro, identificar aqueles que chegam com cargas especiais e que precisam de maior agilidade são algumas das funções. A DHL Supply Chain começou a fazer a gestão de ativos com base em internet das coisas e análise de dados, segundo contou Lílio Neto, evangelista de inovação da DHL Supply Chain Brasil. O próximo passo é incorporar IA na segurança do time que trabalha nos centros de distribuição para evitar

ocorrências. O sistema, que está sendo testado, inclui análise de imagens das câmeras. Há também totens espalhados nos locais para reporte de ocorrências. Os dados são reunidos em uma base e automaticamente geram alertas. “Não precisamos ter uma pessoa lendo as ocorrências e tomando atitudes; o sistema de IA faz a análise e direciona, abre o documento. E isso é muito importante, porque temos entre 180 e 200 carros sendo carregados por dia. Controlar isso é muito complexo e impacta diretamente na logística. Se uma pessoa estiver andando no meio das empilhadeiras, é emitido um alerta e você tem velocidade na tomada da decisão. Temos uma rede neural dedicada a isso, atuando nas camadas, fazendo o preditivo e mostrando onde tem de atuar. A IA ajuda que a operação siga no fluxo, reduzindo as ocorrências. Ser preditivo evita paradas”, detalhou Neto. Em outra frente, na busca por inovação, a DHL Supply Chain fez, entre 2018 e 2019, parceria com hub de inovação em Campinas e começou com programa de aceleração de startups, trazendo-as para dentro da DHL e incorporando tec-

nologias. Foi assim que se uniu à Trackage para desenvolver solução móvel inovadora para gestão de pátio (entrada e saída de caminhões) em centros de distribuição (CDs) de grande porte. Denominada Maestro, a solução possibilita reduzir em até 50% o tempo de espera dos motoristas para carga e descarga; e dá mais visibilidade e controle às operações. A solução é baseada em um aplicativo para celular utilizado pelos caminhoneiros e já foi implantada no CD da Unilever, multinacional de bens de consumo, em Pouso Alegre (MG), que tem 87 mil m² de área, 135 docas e recebe de 100 a 250 carregamentos por dia. Antes da nova abordagem, o ingresso de veículos para coleta e descarga envolvia várias etapas como a realização de cadastrado manual e contato humano. Com o Maestro, o motorista utiliza um aplicativo em seu smartphone, pelo qual faz, de forma autônoma, seu cadastro. A partir disso, a DHL Supply Chain tem a confirmação de chegada e de localização no pátio, gerindo, de forma remota e individualizada, todas as instruções de movimentação. O cliente também tem visibilidade de todo o pro-

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CAPA cesso, que inclui indicadores de Atualmente, são dez no radar desempenho em um dashbo- e estão focadas em IA, em gesard especial e em tempo real. tão de pátio com internet das coisas, na roteirização, na bioA DHL Supply Chain usa metria facial e em métodos de aprendizado de máquina no deixar a entrega mais amigágerenciamento do armazém vel. “Hoje, temos uma cultura A companhia criou o sistema forte de automação. Inovação MIA — machine intelligence é o resultado”, ressaltou o artificial. “Quando se fala de evangelista. armazém, separação e abastecimento, olhamos a curva ABC, A operação da DHL Supply ou seja, o que sai mais tem de Chain em Jandira (SP) é toda ficar mais fácil. A MIA verifica o cross docking e Neto conta que está vendendo mais para que está em curso um trabadeixarmos mais próximo da lho para a operação ser 100% expedição e também agrupar digital, inclusive com a construitens que vendem mais e itens ção de uma cerca virtual para parecidos próximos uns dos saber quando o motorista está outros”, relatou o evangelista perto e melhorar a gestão dos Lílio Neto. lockers. Desenvolvido internamente e no Brasil, a MIA permite à DHL ajudar o cliente no direcionamento dos produtos no armazém, posicionando a carga, conforme ela está sendo vendida. “É 100% Brasil e DHL: construímos a ferramenta com machine learning e IA. Começamos em 2018 na Black Friday. Temos dois anos de maturidade e aprendizado. E machine learning, quanto mais desafios, mais informação tem para colocar no sistema”, assinalou Neto.

Distribuição de mercadorias Na Via, a inteligência artificial está, principalmente, no posicionamento de estoque. Fernando Gasparini, diretor-executivo de Logística da Via, explicou que a companhia faz uso de machine learning para endereçar tudo isso. “Saímos do Excel e da ‘gritaria’ para um modelo mais complexo. Para dentro dos CDs compramos o Manhattan, que tem sistema de allocation que usa IA para posicionar estoque dentro do centro de distribuição. TamAssim como a Via, a DHL tam- bém estamos alocando um bém trabalha com startups. parque novo de empilhadeiras

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que já vem com IoT embarcada para nos dar informação online para melhor usar ativo” disse. Quanto ao posicionamento de estoque e gestão de abastecimento, ele lembra que o varejo sempre usou algoritmo de vendas para fazer a previsão da reposição. A Via agora está implantando IA e machine learning, em uma solução que combina dados externos (como temperatura,indicadores econômicos tanto locais, como nacionais, índices de indústrias como a de papelão etc) com dados históricos de vendas (como o produto se comportou nas diferentes lojas, no online, histórico dos últimos 18 meses) para melhor a acuracidade. A adoção de tecnologia nesse nível muda a maneira de a companhia trabalhar o abastecimento. “O cruzamento de dados externos com estoque, previsão de vendas e outros me dá mais acuracidade de quanto mandar para cada uma das lojas”, disse. “Melhorei a previsão de venda em 57%, mais que dobrei a acuracidade de vendas”, completou. Para dar certo, profissionais de tecnologia — engenheiros e cientistas de dados — trabalham junto com a equipe de


CAPA abastecimento e próximos ao comercial para dar inputs de estratégia e maior previsibilidade. “A área de abastecimento virou uma área que faz a amarração de dados, com as equipes trabalhando juntas”, contou Fernando Gasparini.

modais. “A complexidade para fazer a entrega em uma hora é a mesma de entregar dali a dois dias. Precisão é melhor que rapidez e toda a precisão na gestão dos recursos é desafio gigante, com sistemas de workflow, alertas, prioridade para chamar motorista na última milha”, disse Fernando Gasparini.

Para se ter uma ideia, o sistema de reposição de estoque da Via tinha apenas seis algoritmos e passou a ter 32 mil modelos Citando uma pesquisa feita matemáticos, aumentando pela Via, o executivo contou drasticamente a complexidade. que a precisão na entrega e poder agendar datas ganham Outro desafio da Via está nos importância quanto maior for modais de entrega, em como o produto. Já quando se tratam fazer a gestão do recurso na de pequenos pacotes, ambos loja para atender a todos os não ganham tanta relevância.

Para o futuro, o desafio está na gestão da omnicanalidade. “A omnicanalidade vai evoluir para fora do meu ecossistema. Hoje, integro com meus centros de distribuição às lojas, mas, daqui a pouco, vou ter de me integrar com parceiros, pequenos varejistas e vamos ficar mais abrangentes. Vamos olhar todo o ecossistema do varejo; como posso otimizar o metro quadrado do seu Zé da pastelaria? Estes pequenos lojistas vão se digitalizar para se integrar com os grandes varejistas, para vender e servir como ponto de depósito”, antecipou.

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O QUE É RASTREABILIDADE NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA? A

crescente competitividade entre as indústrias do ramo automotivo, proveniente de um mercado globalizado e com diversos players, exige que as organizações deste segmento sejam flexíveis em seus processos produtivos e ofereçam alta qualidade em seus produtos, sendo esses fatores primordiais para atender e se destacar perante seus clientes. Assim, a busca por fornecedores de produtos com qualidade assegurada é grande, e as montadoras buscam cada vez por produtos isentos de problemas, acarretando um fator de diferenciação no mercado automotivo. Com isso, a utilização de tecnologias que garantam o cumprimento das diversas normas de qualidade existentes é mandatória para que indústria tenha sucesso em suas atividades.

Uma dessas normas de qualidade é a conhecida como rastreabilidade, que se configura como um quesito de suma importância. De forma geral, a rastreabilidade é o processo de validar e coletar dados das peças e subconjuntos de um veículo ou lote específico, a partir de sua origem. A coleta e o gerenciamento das informações do que foi feito nos processos de fabricação acontece desde o início da montagem dos componentes até a produção final do veículo. A cada produto ou lote é atribuído um número de identificação, permitindo recuperar o histórico de uso e aplicação de um item. Por exemplo, a data e hora, máquina, operador, componentes e resultados dos trabalhos realizados durante a produção. Desta forma, é possível alcançar melhor controle



ARTIGO de qualidade do produto final e da própria cadeia produtiva. Desta forma, a rastreabilidade, obrigatória no processo de produção, pode reduzir os custos de fabricação e retrabalho, além de agregar valor ao produto final, sendo ainda um dos principais requisitos das normas de qualidade corretamente implantadas pelas montadoras e aceitas como boa prática de fabricação. Assim, a implementação de sistemas de rastreabilidade apropriados ajuda a assegurar às indústrias do setor a continuidade de suas operações e a manutenção de sua competitividade no mercado. NORMATIVA A indústria automotiva é um dos principais setores que impulsionam a economia mundial. E as montadoras buscam de forma

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contínua por novas tecnologias que favoreçam os processos de fabricação e aumentem os níveis de produtividade e qualidade. Em meio a esse cenário, as empresas devem atender a demandas normativas, que visam garantir e padronizar a fabricação em geral. Uma destas normas exige que seja feito o rastreamento de toda a produção de peças e componentes durante o processo de fabricação. A ISO TS 16949 é a principal norma de qualidade aplicada à cadeia automobilística mundial. A certificação nesta norma impacta de forma positiva a indústria e proporciona melhora na qualidade dos processos de manufatura, aumentando a credibilidade para o fornecimento de peças às montadoras.

Com isso, uma vez que as montadoras começaram a exigir que seus fornecedores


ARTIGO

tenham rastreabilidade de suas peças, faz-se necessário a implantação de um sistema de rastreabilidade seguindo os requisitos da norma ISO TS. Os requisitos desta norma contribuem para o desenvolvimento da manufatura e proporcionam produtos e serviços mais eficientes, mais seguros e limpos, o que facilita o comércio entre países. A rastreabilidade já pode ser encarada como um item obrigatório para os fabricantes, não só do ponto de vista regulamentar, mas também como forma de proteção da marca e garantia para o consumidor. A melhoria da qualidade do produto e o aumento da conscientização sobre segurança atribuiu à rastreabilidade uma importância vital. A rastreabilidade possibilita um controle sobre os processos produtivos e favorece a resolução rápida de problemas, evitando consequências negativas. Empregar a rastreabilidade possibilita um isolamento rápido e eficiente de um problema ocorrido.

Este é um dos motivos que a torna indispensável para o setor automotivo. ROTA 2030 O Programa Rota 2030, iniciativa substituta ao Inovar-Auto, foi decretado no final de 2018 como parte da estratégia elaborada pelo Governo Federal para desenvolvimento do setor automotivo. Tem como objetivos ampliar a inserção global da indústria automotiva brasileira através do incentivo à pesquisa e ao desenvolvimento, a digitalização e a automatização, além de almejar a eficiência produtiva e segurança veicular. O novo programa visa estabelecer novas metas e incentivos às indústrias da cadeia automotiva por um período de 15 anos, compostos em 3 ciclos de desenvolvimento, possibilitando metas e projetos de longo prazo. O Programa “Rota 2030” dispõe dos requisitos obrigatórios para comercialização e importação de veículos novos no Brasil (Art. 1º) relativos à rotulagem veicular, no-

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ARTIGO tadamente aos seguintes: • Linha 1: Incremento da produtividade da cadeia de fornecedores do setor automotivo; • Linha 2: Automatização de processos, conectividade industrial e manufatura avançada na cadeia de fornecedores do setor automotivo; • Linha 3: Aumento dos investimentos em pesquisa, desenvolvimento e inovação na cadeia de fornecedores do setor automotivo; • Linha 4: Fortalecimento da cadeia de ferramental e moldes destinados a produtos automotivos; O programa pretende apoiar o setor automotivo no desenvolvimento e produção de veículos “exportáveis”, incluindo metas de segurança veicular e eficiência energética mais rigorosas. Esse programa concede às montadoras créditos presumidos de IPI sobre aquisições de insumos estratégicos e ferramentaria, além de dispêndios com pesquisa e desenvolvimento (P&D). Com a concessão de incentivos fiscais também para as fabricantes de componentes, espera-se especialmente a criação de soluções tecnológicas conjuntas com as montadoras, a redução de custos no desenvolvimento de novos produtos, de tecnologias e processos, além da diminuição de flutuações de mercado nas negociações das montadoras com as empresas de autopeças. Além disto, os fornecedores enfrentaram uma série de obrigatoriedades referentes ao controle de seus conteúdos, com a obrigação de repassar a cada mês para as montadoras as informações de procedência dos produtos comercializados para inclusão no Sistema de Rastreabilidade. SISTEMAS DE RASTREABILIDADE E A IN-

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DÚSTRIA 4.0 Com a implantação da Indústria 4.0 e a abordagem de uma linha de montagem cada vez mais conectada, o escopo da rastreabilidade de produção aumentou consideravelmente. Dede a interface com o sistema corporativo para recebimento de ordens de produção e características dos componentes, envio de receitas e setups para as máquinas, intertravamento do processo, auxílio visual para os operadores, coleta dos dados de produção, controle de produção e paradas das máquinas, monitoramento da eficiência / OEE, andon e gestão a vista, relatórios analíticos, etc. Tudo isso em um ambiente web e cada vez mais conectado. Basicamente, o sistema de produção das fábricas inteligentes requer integração ponta a ponta, desde o chão de fábrica até o sistema corporativo. E é nesse contexto que a coleta de dados e a rastreabilidade de processos tendem a sustentar fundamentalmente qualquer operação. Em meio a esse cenário, a TCS INDUSTRIAL desenvolveu e suporta o TRACE, tecnologia que operacionaliza o conceito de rastreabilidade de produção. A tecnologia de rastreabilidade da TCS atende às demandas normativas, além de garantir a padronização da fabricação em geral. O sistema de rastreamento pode ser implementado em toda cadeia de produção de peças e componentes durante o processo de fabricação. Sua implantação dá garante o sucesso a diversas auditorias de certificação, além de proporcionar um enfoque comum para o sistema de gestão da qualidade, demonstrando melhoria nos requisitos de agilidade de produção. A implantação do sistema de rastreabilidade da TCS INDUSTRIAL proporciona diversas vantagens competitivas, tais


ARTIGO como: Redução no tempo na busca do histórico da peça; Fornecimento para o mercado mundial; Atendimento às exigências das montadoras; Garantia da qualidade assegurada da peça. CONCLUSÃO Um controle preciso de rastreabilidade de produção é mandatório para o sucesso competitivo das indústrias.

nas linhas de montagem, garantindo o fluxo e a sequência correta de montagem. Um projeto bem sucedido de rastreabilidade exige um estudo detalhado das condições de montagem e do tipo de processo. A TCS Industrial possui experiência de mais de 15 anos trabalhando com rastreabilidade de diversos processos (linhas de montagem, processos de pintura, tratamento térmico, etc). Estamos aptos a ajudar nossos clientes a desenvolverem a solução e arquitetura ideal para suas necessidades exclusivas.

O sistema de rastreabilidade desenvolvido pela TCS Industrial trabalha dentro dos conceitos de error proofing e rastreabilidade, sendo completamente integrado com os equipamentos de controle existentes

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ARTIGO

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ARTIGO

Rastreabilidade em CME: Tecnologia e Inovação para a área da Saúde A

tualmente o rastreamento ou rastreabilidade é um processo extremamente importante e fundamental nas práticas assistenciais em saúde como uma forma de garantir a qualidade e segurança dos pacientes. Sendo assim, a rastreabilidade de embalagens com produtos para saúde (PPS) pode ser definida como um processo que, a partir de informações previamente registradas, permite acompanhar as etapas do processamento dessas embalagens, desde o preparo até o momento de uso. Quando bem executada, pode auxiliar nas estatísticas de consumo e controle do estoque, evitando faltas ou perda de prazo de validade. As diretrizes nacionais e internacionais recomendam que a identificação seja feita por meio de etiquetas capazes de se manterem fixadas durante os processos de preparo, esterilização, armazenamento, distribuição e até o ponto de uso. Informações contidas nas etiquetas do produto

I - nome do produto; II - número do lote; III - data da esterilização; IV - data limite de uso; V - método de esterilização; VI - nome do responsável pelo preparo. ANVISA – Alerta da RDC15/2012 e Subsídios para uma auditoria. A prática de descontaminar e preparar produtos que serão utilizados no apoio ao diagnóstico e terapia e na assistência aos pacientes, como cirurgias, procedimentos e alguns tipos de exames, de forma a garantir a reutilização ou descarte seguro destes produtos em serviços prestados por profissionais de saúde em hospitais, clínicas, consultórios médicos, odontológicos, entre outros. Os riscos relativos ao processamento incluem os riscos relativos à utilização do dispositivo médico (relativos ao

ANVISA – Alerta da RDC15/2012 e Subsídios para uma auditoria. INTELLIGENT AUTOMATION | 31


Artigo próprio produto ou a seu uso), e os riscos atribuíveis ao processamento em si. Dois principais tipos de riscos estão associados com o processamento de um dispositivo médico: o risco de transmissão de infecção e o risco de alteração do desempenho do produto após o processamento, com perigo potencial de um produto médico resultar em um dano e em um problema de segurança para pacientes e profissionais de saúde. Assim, foram identificadas várias causas-raízes geradoras deste problema, além de seus fatores contribuintes. As causas-raízes passíveis de atuação por parte da Anvisa foram definidas em três Grupos de Causas-Raízes: (1) Rotulagem, Instrução de Uso e Enquadramento de Produtos para fins de Processamento; (2) Boas Práticas para o Processamento de Produtos (geral) e (3) Reutilização e Processamento de Dispositivos rotulados como de Uso Único. Art. 8º O serviço de saúde que realize mais de quinhentas cirurgias/mês, excluindo partos, deve constituir um Comitê de Processamento de Produtos para Saúde - CPPS, composto minimamente, por um representante: Conforme descreve a RDC 15 da Anvisa, nos seus artigos 25 e 26 “o centro de material e esterilização deve garantir a rastreabilidade de cada lote processado” e, “dispor de um sistema de informação manual ou automatizado com registro do monitoramento e controle das etapas de limpeza e desinfecção ou esterilização, bem como da manutenção e monitoramento dos equipamentos”. A mesma legislação refere também que os registros devem ser arquivados, de forma a garantir a sua rastreabilidade, por um prazo mínimo de cinco anos. Portanto, a identificação adequada dos produtos para saúde é obrigatória em todo território nacional e para atender a legislação deve conter minimante as seguintes informações: o nome do produto, número do lote, data da esterilização, data limite de uso, método de esterilização e nome do responsável pelo preparo. Resolução aponta requisitos de estrutura, processos de trabalho e critérios técnicos para as diversas etapas do processamento de produtos, determinando como os CME dos serviços de saúde e as empresas processadoras devem estar regularizados junto ao ente da vigilância sanitária responsável pela fiscalização dentro de sua esfera de competência. DESAFIOS em busca de segurança para o paciente

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Em relação às Boas Práticas de Processamento, de forma a atender ao objetivo regulatório de “Induzir a Cultura de Boas Práticas de Processamento nos serviços de saúde com ênfase em uma abordagem de riscos”, é importante ressaltar que o último documento federal que traz orientações para o processamento de dispositivos médicos em serviços de saúde é um manual do Ministério da Saúde, de 1994. Assim, a Agência tem investido em documentos orientativos, realizando a tradução de manuais de boas práticas, de forma a orientar os serviços de saúde (Como o manual da WHO – Decontamination and Reprocessing of Medical Devices for Health-care Facilities. Assim, do ponto de vista da decisão, as recomendações, em linhas gerais são: Adotar uma política formalmente estabelecida para decisão a respeito do reuso e garantir que seja cumprida de acordo com as normas locais. Identificar os produtos de uso único que estão sendo reutilizados Realizar instruções para o processamento destes produtos de forma criteriosa e vigorosa. Garantir que as instruções sejam realizadas com base em processos validados para garantir a qualidade de todas as etapas. Garantir que cada produto seja avaliado quanto a sua segurança e performance. Implementar estratégias para gerenciamento de riscos (identificação, com rastreabilidade, notificação de eventos adversos e investigação). A importância da rastreabilidade Em relação aos equipamentos utilizados para as etapas do processamento (limpeza automatizada, desinfecção, esterilização, selagem), estes devem atender às finalidades de uso, sendo definidos os parâmetros de instalação, operação e desempenho, bem como as tecnologias de desinfecção e esterilização empregadas devem ser compatíveis com os produtos (processo físicos, químicos ou físico-químicos). Neste aspecto destaca-se também a caracterização dos agentes esterilizantes como o vapor, o óxido de etileno, o peróxido de hidrogênio e o formaldeído, normalmente definidos pelos fabricantes dos esterilizadores, e os produtos saneantes para limpeza e desinfecção como os detergentes de diversos tipos, aldeídos, ácido peracético, compostos clorados, compostos a base de amônia e outros. Todas estas características acentuam uma complexidade e sobreposição de riscos relativos às tecno-


Artigo

Fonte: GGTES/Anvisa logias, demandando conhecimentos específicos dos insumos, equipamentos e, sobretudo, uma gestão dos processos que, em conjunto, contribuem para a complexidade requerida aos serviços que executam estas etapas, a fim de que precisem definir os seus processos considerando todas estas questões e sua capacidade técnica e operacional , mediante estrutura física, gestão de pessoas, tecnologias e insumos necessários . A capacidade de traçar o histórico do processamento do produto para saúde e da sua utilização por meio de informações previamente registradas. subsídio para auditoria: demonstrar de uma forma documentada, que um determinado material foi seguramente processado. Os produtos para saúde passíveis de processamento, independente da sua classificação de risco, inclusive os consignados ou de propriedade do cirurgião, devem ser submetidos ao processo de limpeza, dentro do próprio CME do serviço de saúde ou na empresa processadora, antes de sua desinfecção ou esterilização. Atualmente, a busca hospitalar por avanços tecnológicos capazes de otimizar o setor da saúde está cada vez mais frequente. A produtividade do trabalho dos profissionais de saúde aumentou cerca de 6% nos últimos 20 anos, um desempenho fraco quando comparado com 18% da indústria de serviços e 78% no setor produtivo.

Com os avanços tecnológicos, os sistemas de visão computacional estão fortemente associados aos setores mais avançados mundialmente. Tendo em vista isso, surge a necessidade do aprimoramento da gestão hospitalar e do melhor aproveitamento da tecnologia para potencializar o setor de saúde. A visão computacional é um dos ramos da inteligência artificial que estuda o processamento de imagens reais por meio de um computador. Os sistemas de visão computacional possuem várias finalidades no mercado, sendo aplicados em inspeções, controle de qualidade, contagem de volumetria e, também, na rastreabilidade. A utilização de softwares de visão computacional vinculada à rastreabilidade pode proporcionar grandes avanços para o setor hospitalar, mitigando as dores do controle manual de produtos de serviços, além de possibilitar a localização em tempo real de pessoas, equipamentos, insumos e qualquer ativo. Neste contexto, surge a InVision Health Tech, uma empresa do Grupo TCS, focada em soluções tecnológicas para o controle e gerenciamento de hospitais. A InVision dispõe, principalmente, de soluções de visão computacional capazes de rastrear materiais e equipamentos hospitalares, controlar fluxo de pacientes e colaboradores, além de monitorar a utilização e desempenho de salas cirúrgicas.

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ARTIGO

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: QUAN 36 | INTELLIGENT AUTOMATION


NDO?

ARTIGO

Roberto Portella CIO do Valor Econômico

É

certo que você tem ouvido muito falar de termos como inovação disruptiva, transformação digital, startups, unicórnios, crescimento exponencial, ESG, Inteligência Artificial, Machine Learning, Big Data, Realidade Virtual, IOT, Robotização, Indústria 4.0, Computação Quântica, 5G, dentre uma imensidão de outros, não é verdade? O mundo atual enfrenta uma gama de mudanças tão grandes como nunca dantes a sociedade vivenciou. A pandemia, inclusive acelerou ainda mais algumas delas, criando cenários que apenas seriam encontrados em filmes de ficção... As tecnologias têm sido o grande vetor dessas mudanças. Mas de todas as que emergiram até agora, nenhuma apresenta um potencial tão grande de revolução como a Inteligência Artificial! Segundo as previsões do estudo “Future of Connected Living”, lançada pela Dell Technologies em parceria com o Insitute for the Future e a Vanson Bourne, em 2030, homem e máquina viverão uma parceria ainda mais imersiva,

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ARTIGO impulsionada pela assimilação de tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial. As cidades não serão apenas digitais, mas sensitivas e os robôs se tornarão cada vez mais comuns no dia a dia. (fonte: GS1br) Infindáveis já são os exemplos dos avanços com o emprego de Inteligência Artificial nos diversos segmentos, setores e indústrias. Pesquisadores do clima apontam que com o uso de IA, será possível ajudar a combater mudanças climáticas e, inclusive prever eventos climáticos catastróficos. Na agricultura, o uso de robôs e IA poderão ajudar a prever o melhor período para plantio, reduzindo o desperdício e o uso de fertilizantes e agrotóxicos. Na medicina, o uso de IA tem sido bastante útil no diagnóstico e monitoramento de pacientes, sendo ainda mais precisa na indicação e quantidade de medicamento personalizada para cada paciente. Encontramos ainda iniciativas como a da Nerualink, do Elon Musk que está desenvolvendo interfaces implantadas no cérebro para auxiliar pessoas com problemas ou lesões cerebrais. Na área de educação, a introdução de professores virtuais e monitoramento das emoções do rosto do aluno, poderá identificar se ele está com dificuldade de compreensão, entediado ou assimilando o conteúdo, colaborando assim com a sua aprendizagem. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LOGÍSTICA O uso de IA na logística tem alavancado muitas possibilidades de transformação no segmento, sejam ligadas ao ganho de produtividade, à diminuição de falhas, à redução de custos, à otimização de rotas, à acuracidade preditiva, à eficiência da monitoração, ao aumento da satisfação do cliente, ou ainda, ligadas à inovação e à disrupção do modelo de negócios. O uso de robôs sendo operados por Inteligência Artificial, por exemplo, permite que entregas sejam realizadas até no mesmo dia da aquisição do produto pelo comprador, gerando um ciclo virtuoso, com a redução de 38 | INTELLIGENT AUTOMATION

custos, melhoria de produtividade e maior satisfação dos consumidores. A Amazon, que possui mais de cem centros de distribuição nos EUA, conta com este tipo de tecnologia, que coordena um trabalho absolutamente complexo da movimentação de cada produto desde as prateleiras de estoque até as esteiras que conduzem os milhares de itens aos empacotadores, tudo isso de maneira precisa e em tempo recorde. A startup Fizyr, de origem holandesa utiliza algoritmos de aprendizagem na robótica, propiciando tomada de decisão autônoma nos processos que envolvem a manipulação de mercadorias, incluindo uma solução que permite ao robô identificar o tipo de embalagem em menos de 0,2 segundos e mover fisicamente o item para o local desejado. No transporte, o uso combinado de Inteligência Artificial, IOT e outras tecnologias, estão viabilizando a criação dos Veículos Autônomos que já estão sendo exaustivamente testados e aperfeiçoados, para se tornarem uma nova realidade a ser utilizada em larga escala na sociedade. Além de serem projetados para o transporte seguro de passageiros, os veículos autônomos já são atualmente utilizados com segurança para a entrega direta de produtos aos consumidores. Empresas como Tesla, Daimler e Volkswagen (essa em parceria com a Hino, marca do grupo Toyota), também estão desenvolvendo caminhões autônomos, elétricos e híbridos. A Tesla já anunciou que seu modelo Semi Truck será capaz de dirigir até 800 quilômetros e poderá percorrer mais 600 Km com apenas 30 minutos de carga da bateria. Outro ramo da Inteligência Artificial, a Visão Computacional igualmente tem sido outra aliada do setor de logística. A DHL, gigante do segmento, realiza a inspeção visual acionada por IA para identificar algum dano no processo de distribuição e disparar a solução corretiva mais apropriada para a situação,


Artigo obtendo enorme eficiência para toda sua cadeia de suprimentos. O setor de segurança, seja corporativo, doméstico ou mesmo público, se eleva a outro patamar com a combinação de câmeras e a Visão Computacional. A empresa Deep Sentinel, por exemplo, utiliza essas tecnologias para auxiliar a prevenir um crime antes que o mesmo ocorra. Quando essas câmeras detectam algum movimento, a IA consegue identificar se são atividades inofensivas ou se são potenciais ameaças, e neste caso, acionam imediatamente o socorro cabível. Outra utilização muito interessante para a logística é a aplicação de Inteligência Artificial no processo de otimização de rotas. A companhia aérea Alaska Airlines passou a criar seus planos de voo com o uso de IA economizando até 40 minutos desta atividade quando comparada à execução por um ser humano. No Brasil, segundo o estudo da Distrito Logtech Report, existem mais de 280 startups focadas no setor logístico, as chamadas Logtechs, que já captaram mais de US$ 1,3 Bilhão desde 2011 quando iniciaram as rodadas de investimento. Grandes redes varejistas brasileiras estão realizando operações e até aquisições de Logtechs para incrementar as suas soluções tecnológicas de logística. Como exemplo, a Magazine Luiza, adquiriu a GFL Logística, a SincLog e Sode, e a B2W, detentora das operações da Americanas e Submarino, adquiriu a Shipp e a Pack. Os casos da aplicação de Inteligência Artificial no segmento de logística são infindáveis, ganhando mais e mais adeptos ao redor de todo o mundo graças aos grandes benefícios que esta tecnologia tem trazido para o setor e ao seu enorme potencial de revolução nos negócios. E você, já sabe quando utilizará a Inteligência Artificial para transformar a sua empresa de logística? Seja um tímido projeto para melhorar a eficiência de seus processos ou até mesmo uma iniciativa ambiciosa para revolucionar o seu modelo de negócios, realizados de maneira interna, com o apoio de uma consultoria especializada, ou com a contratação e até mesmo aquisição de startups, uma coisa é certa: se você ainda não a iniciou, não perca mais tempo... a hora é agora!

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Transformação Digital

com Assinaturas Eletrô

Com os pads de assinatura manuscrita eletrônica e os pen displays da Wacom, os provedores de serviços financeiros são capazes de digitalizar formulários, capturar assinaturas eletrônicas manuscritas e implementar fluxos de trabalho sem papel.

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ônicas

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Protagonismo da inteligê logística: fator de sucess Dora Kaufman

Professora da PUCSP, doutora pela USP, Pós-doutora na COPPE-UFRJ e no TIDD PUCSP, Colu Época Negócios. Pesquisadora dos impactos éticos/sociais da IA

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ARTIGO

ência artificial na so da Amazon e Alibaba

unista

E

m 1999, Jack Ma e 17 empreendedores, identificando uma oportunidade na fragilidade da infraestrutura de mercado chinesa, fundaram o Alibaba; o modelo de negócio inicial contemplou especificidades locais como a concentração de micro e pequenas empresas, e a histórica cultura colaborativa (wikinomics). Distinto dos demais varejistas online, o Alibaba não mantém estoques nem oferece serviços de logística, é “apenas” um ecossistema que conecta vendedores à provedores de serviços e parceiros de logística. O modelo básico é “Integrated Ecosystem”: redes de negócios orientadas por objetivos em que vários participantes se unem para resolver um problema comercial de uma determinada base de clientes. Seus pilares são a coordenação de redes e a inteligência de dados, com protagonismo da inteligência artificial (IA); continuamente são acoplados novos parceiros e experimentadas novas soluções em real-time. Com modelo de negócio distinto do Alibaba, a Amazon tem sua própria rede de armazéns e supre parte significativa da logística. A varejista online é uma plataforma diversificada de negócios interligados - Amazon Advertising Services, Amazon Prime, Kindle (inclui o Kindle Direct Publishing), Echo/Alexa e Amazon AWS. A estratégia de disposição para perdas (sustentada pelos investidores) e a diversificação das linhas de negócio são apontados por Lina Khan - professora de direito na Columbia Law School e presidente da FTC (Federal Trade Commission), órgão responsável por proteger os consumido-

res e a concorrência -, como os dois componentes-chaves do sucesso da Amazon (https:// digitalcommons.law.yale.edu/ylj/vol126/iss3/3/). Em 1997, a varejista inaugurou sua rede de distribuição com dois armazéns, Seattle e Delaware; atualmente, com diversas configurações - desde “fulfillment centers” até “prime now hubs” -, são 838 centros de atendimento ativos nos EUA e 1561 centros em todo o mundo; a automatização dos armazéns é um componente crítico, justificando a aquisição da Kiva Systems em 2012 (desde 2015, Amazon Robotics): 1.000 robôs em 2016, e mais de 200.000 robôs em 2021. Em maio de 2021, 1,7 milhões de pequenas e médias empresas mundo afora comercializavam seus produtos no markeplace da Amazon. com. Dois outros fatores, contudo, devem ser levados em conta: a) a logística da Amazon que, pela extrema eficiência, tornou-se a base de grande parte do comércio eletrônico, gerando dependência, inclusive, dos concorrentes (“competição cooperativa”); e b) o modelo de negócio data-driven, prática de extrair informações de grandes bases de dados com técnicas de IA e, com base nelas, fazer previsões. Alinhado com o movimento geral da sociedade, a IA está transformando a logística. O ponto de partida é a automação do back-office (digitalização dos processos operacionais) e das relações com os stakeholders; as bases de dados geradas permitem implementar técnicas preditivas com modelos de IA, ou seja, planejar e ge-

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Fonte: autora.

Uso de AI na Logística

renciar com mais assertividade, consequentemente, reduzindo riscos, custos e aumentando a eficiência. A IA oferece uma ampla gama de recursos para as áreas de logística, desde máquinas autônomas até análises preditivas. O monitoramento e a otimização de rotas, identificando por meio de algoritmos de IA as rotas mais eficientes reduz custos e agiliza os processos. A chamada “roteirização” previne o roubo de cargas, um dos maiores problemas do transporte rodoviário no Brasil: em 2020, foram registradas cerca de 14.000 ocorrências, com um prejuízo estimado de R$1,2 bilhão. Para aumentar a segurança, as empresas estão adotando a chamada “roteirização aleatória”: a rota só é repassada ao motorista no momento da partida. A logística envolve a gestão de fluxo de produtos entre diferentes locais, conectando redes de fornecedores e clientes, processos complexos que se beneficiam com a automação inteligente. Atualmente, a IA já é adotada para o roteamento de veículos otimizando o 44 | INTELLIGENT AUTOMATION

planejamento de rede e demanda preditiva: rota ideal, tempo de espera do cliente/entrega do produto, taxas de carga pela previsão do horário de pico, identificação do mix de produtos na região antecipando demandas, otimização da “última milha” pelo roteamento de veículos. O uso de tecnologias de IA na logística, ao projetar cenários futuros com relativa alta taxas de acurácia, melhora o planejamento ao reduzir as incertezas. A otimização com IA permeia, com mais eficiência, todas as etapas da cadeia de logística, inclusive reduz o custo de oportunidade dos estoques otimizando o fluxo da cadeia de suprimentos (oferta e demanda just-in-time). A Figura 1 sumariza as principais áreas de adoção de IA na logística. Em decorrência da pandemia da Covid-19, o ano de 2020 foi atípico, colocando as organizações diante de inéditos desafios. A consultoria Deloitte, no relatório “The 2021 MHI Annual Industry Report - Innovation Driven Resilience” https://www.mhi.org/publications/report), agregou os desafios em seis nichos: contratar e reter trabalhadores qualificados, otimizar


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Fonte: Relatório Deloitte.

Previsão de adoção de tecnologias

os métodos preditivos, atender à demanda dos consumidores por redução de custo, atender à demanda dos consumidores por redução do tempo de entrega, atender às expectativas crescentes por serviços de qualidade, e lidar com a interrupção na cadeia de suprimentos. Cerca de 83% dos executivos consultados pela Deloitte indicaram que, nos próximos cinco anos, os modelos digitais devem prevalecer. Para enfrentar esse novo ambiente de negócios, segundo o relatório Deloitte, as organizações estão reconfigurando seus sistemas de distribuição, investindo substancialmente em tecnologias com foco em robótica e automação, computação em nuvem, otimização de estoque e sistemas de redes, veículos autônomos e drones. É crítico a adoção de tecnologias digitais inovadoras, percepção confirmada pelas previsões dos executivos entrevistados A conclusão da Deloitte segue a percepção generalizada mundo afora: o mundo dos negócios está mais integrado, tendência que deve acelerar com a formação de ecossistemas diversificados. Coordenar, eficientemente, a rede de fornecedores, clientes, parceiros, consumidores é estratégico para a sobrevivência e crescimento em qualquer área de atuação; a otimização a partir de decisões baseadas em dados é mandatório. O futuro da inovação está atrelado a capacidade das organizações de gerarem valor alavancando vastas quantidades de dados com sofisticadas

técnicas de modelagem de IA, identificando insights ocultos, impulsionando o desenvolvimento de produtos e serviços, e a experiência do usuário. O desafio é ser capaz de traduzir seus principais problemas e metas de negócios em modelos preditivos, definindo caminhos que garantam retornos positivos aos investimentos em ciência de dados. Adoção da IA não é um processo trivial, requer a) mudar a cultura e os processos; b) estruturar uma base de dados robusta e de qualidade, e rotular esses dados (manualmente); e c) adequar os modelos aos arcabouços regulatórios, gerais e setoriais. Esses procedimentos, contudo, não são suficientes, os resultados dependem, fundamentalmente, da capacidade das organizações de maximizar os benefícios tecnológicos. Recomenda-se a) testar oportunidades-piloto; b) privilegiar pequenas amostras, se dá errado interrompe, se dá certo, expande; c) apurar o ROI do projeto piloto, se positivo alavancar o projeto horizontalmente para outros departamentos; d) assegurar que os líderes estejam comprometidos no longo prazo; e e) procurar novos talentos internamente e/ou recrutar profissionais com diferentes tipos de habilidades e interesses. A adoção bem sucedida exige foco e definição de prioridades. Os potenciais benefícios são enormes, e tendem a ampliar sua relevância como os futuros avanço no campo da IA. Identificar onde e como capturar esse valor é um dos principais desafios de negócio na “Data-driven Economy”. INTELLIGENT AUTOMATION | 45


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Oportunidades à vista

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íderes dos principais fornecedores de soluções para automação de processos robóticos avaliam a adoção de RPA e da inteligência artificial pelas empresas no Brasil, compartilham suas opiniões sobre a maturidade do mercado e apontam os desafios enfrentados e falam sobre as perspectivas e as expectativas para o futuro dessas tecnologias.

Mercado brasileiro está começando jornada de automação A AutomationEdge está no País desde 2017 com foco em criar uma alternativa para as empresas brasileiras no uso de automação, trazendo um modelo de licenciamento mais simples, um ecossistema de parceiros qualificado e um modelo comercial adequado à realidade das empresas no Brasil com custos em reais. O portfólio inclui soluções de RPA, ITPA, iPaaS, IA e OCR com objetivo de que a empresa se posicione como uma plataforma de “hyper automation” nativa e tudo 100% na nuvem. Há também oferta sob demanda, na qual o cliente só paga pelo tempo que consome de automação. De acordo com Fernando Baldin - Country Manager Brasil & LATAM da AutomationEdge, o mercado brasileiro está começando sua jornada de automação, visto que existem muitas empresas que estão em etapa piloto. “Mas o potencial é enorme, pois o brasileiro gosta de novas tecnologias e entendemos que o uso da automação pode ser um diferencial para as empresas brasileiras retomarem o ganho de produtividade”, aponta. Os setores mais avançados no uso de RPA no Brasil, segundo Baldin, são os que a empresa chama de BFSI (bancos, financeiro e seguradoras e serviços). “Hoje, no Brasil, esse avanço se concentra nas camadas entre as 100 maiores empresas do Brasil. Nosso papel é levar essa tecnologia para as 2 mil maiores empresas no Brasil, democratizando o acesso e viabilizando sua utilização”, diz. Entre os desafios para RPA ganhar mais mercado no

Brasil, o country manager destaca alguns desafios culturais e tecnológicos e diz que o principal é a falta de mão de obra na TI, que impacta o avanço destas e de todas as outras tecnologias como IA que podem avançar ainda mais no uso de robotização inteligente nas empresas no Brasil. “Atualmente, a América Latina é algo em torno de 5% do mercado global de RPA. Entendemos que o Brasil, sendo a 8ª economia, tem potencial de estar entre os top 10 no mercado de automação no mundo, visto que temos uma combinação de alto custo de mão de obra, falta de profissionais e cultura aberta para inovação. Eu acredito que o Brasil pode assumir um papel de protagonismo”, enfatiza.

Fernando Baldin Country Manager Brasil & LATAM da AutomationEdge

Tecnologia para automação de processos está na agenda do C-level A Automation Anywhere opera no Brasil desde 2018 e, no país, conta com mais de 300 clientes, de todos os portes e segmentos. A plataforma da Automação Anywhere é composta de tecnologia para automação de processos, com uso de machine learning e data

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analytics, utilizadas em back office e front office, sendo totalmente desenvolvida de forma nativa para cloud. Para Weslyeh Mohriak, diretor-geral da Automation Anywhere no Brasil, o uso da tecnologia para automação de processos faz parte, hoje, da agenda de CEOs, CFOs e CIOs. “As empresas, no Brasil, têm adotado as soluções da Automation Anywhere, impulsionadas pelos resultados obtidos por seus clientes, amplamente divulgados, pelo ganho expressivo de produtividade e alto retorno dos investimentos”, diz. Segundo ele, todos os setores estão adotando RPA, em função dos projetos de transformação digital; e o uso de RPA tem demonstrado excelente resultados em empresas de todos os portes em segmentos como finanças, manufatura, energia/gás/petróleo, mineração, farmacêuticas, automobilística e de serviços, nos quais a Automation Anywhere conta com clientes que já estão obtendo sólidos resultados na adoção de sua plataforma de tecnologia.

Weslyeh Mohriak Diretor-geral da Automation Anywhere

Empresas apostam em RPA para impulsionar nova onda de produtividade e UX

Para o desenvolvimento de mão de obra capacitada, a Automation Anywhere Brasil, em conjunto com seu ecossistema de parceiros, investe na capacitação e certificação de profissionais, garantindo que existam profissionais preparados para atender a crescente demanda, segundo o diretor.

“Quando falamos em automação, é importante ir além do software e considerar o valor dos serviços relacionados, que podem ajudar na consultoria, implementação e gestão dos sistemas. Na IBM, dentro da unidade de Global Business Services, ajudamos as organizações”, aponta Mario Hime, executivo-líder de Business Transformation Services da IBM Brasil.

A adoção de tecnologias de automação de processos tem crescido significativamente ano a ano no Brasil, na avaliação de Weslyeh Mohriak. “As empresas que iniciaram projetos de RPA estão ampliando o uso, aumentando o número de usuários e novos clientes iniciam projetos todos os dias”, explica.

De acordo com um recente estudo do IBM Institute for Business Value, 44% dos CEOs de empresas brasileiras entrevistados consideram a automação como uma das principais tecnologias que proporcionarão benefícios para seus negócios nos próximos 2-3 anos.

Para ele, as novas tecnologias para uso no frontoffice, melhorando a experiência do cliente, e a disponibilidade da plataforma Automation Anywhere Cloud, totalmente na nuvem, eliminando os custos de infraestrutura, têm acelerado ainda mais o crescimento do número de clientes e automações.

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“As empresas estão usando a automação para impulsionar uma nova onda de produtividade e experiências do cliente, liberando a equipe de tarefas de baixo valor (manuais, repetitivas). Além disso, infundir IA na automação pode gerar inovação e eficiência e ajudar a economizar custos, incorporando o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural na tomada de decisões, transformando os processos de negócios em fluxos de trabalho inteligentes”, explica. Como os setores que estão mais avançados em RPA,


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Hime destaca os serviços financeiros, seguido por seguros, varejo e manufatura. RPA tem seu ciclo de vida reduzido ano a ano e é uma tecnologia que foi muito potencializada a partir de 2010. Para Hime, nos tempos atuais, RPA tem seu novo formato: “extreme automation”, que é a combinação de tecnologias a favor da automação extrema, não apenas automação de processos, permitindo impulsionar habilidades cognitivas, automatizando tarefas de maior complexidade onde o RPA simples não chega e, principalmente, automatizando a cadeia de processos fim-a-fim da empresa. “Parece uma sutil diferença, mas esse novo modelo de automação extrema tem gerado ganhos exponencialmente maiores do que o RPA simples”, diz. Com relação às expectativas, Mario Hime diz que RPA tradicional vem melhorando a eficiência operacional das empresas, porém, a extreme automation, vem mostrando resultados significativamente melhores. “Sendo assim, sem dúvida alguma as empresas estão buscando esse novo modelo de automação”, ressalta. “Dentro da unidade de Global Business Services da IBM, estamos priorizando e direcionando nossos esforços para atender a essa demanda de mercado, desenvolvendo constantemente novos modelos operacionais que de fato transformam as operações dos clientes para que possam aproveitar a automação em sua totalidade”, acrescenta.

Mario Hime Partner at IBM

RPA cresce no mercado local, impactando positivamente diversos processos A Microsoft possui uma plataforma ampla baseada em nuvem que auxilia os nossos clientes na criação de aplicativos e na automatização de seus negócios, a Power Platform. Dentro dela, existem outras soluções com objetivos diversos, porém todos integrados à análise de dados e ao uso de inteligência artificial (IA), tais como o Power Automate, a principal tecnologia de automação robótica de processos (RPA) da Microsoft. Para Marcondes Farias, diretor de produto de Dynamics 365 e Power Platform da Microsoft Brasil, as oportunidades em RPA no Brasil são muito vastas, uma vez que a tecnologia pode ser aplicada em todos os setores e para a automatização de diversas atividades, desde a digitalização de processos em papel, como para atividades mais complexas que integram infraestrutura de legado e aplicativos em nuvem. “Com o RPA, conseguimos aumentar a produtividade das equipes, tendo em vista que os profissionais podem focar em processos mais estratégicos para os negócios, aumentando o seu retorno e o serviço aos seus clientes”, diz. Entre os setores mais avançados, Farias aponta as indústrias dos setores automotivo, eletrônico, metalúrgico, químico e alimentício, mas diz que há perspectivas de crescimento no setor financeiro. Segundo Marcondes Farias, o principal desafio dentro das empresas ao implementar RPA é a falta de dados não organizados ou que não estão em texto, dificuldade de mapear processos de trabalho com potencial de automatização, bem como falta de estratégia para resumir processos de trabalho e catalogá-los. Já fora das empresas, Farias aponta que o Brasil tem o desafio quanto à adoção da tecnologia como um todo: a capacitação técnica. Com relação à perspectiva, Farias diz acreditar que o RPA deve crescer no mercado local, impactando positivamente processos variados. A Microsoft percebeu essa demanda e necessidade e, em 2020, aumentou seu portfólio de RPA através da aquisição da Softomotive um dos líderes do mercado em soluções de automação (criadora do Winautomate) hoje totalmente incorporada em nossa suíte do Power Automate.

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ANOS

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Marcondes Farias Diretor de produto de Dynamics 365 e Power Platform da Microsoft Brasil

RPA não compete com pessoas, mas amplia o potencial dos colaboradores RPA faz parte do portfólio de soluções da NICE há mais de uma década, sendo utilizada com foco em automação de tarefas e orientação de usuários para aumento da eficiência operacional, cumprimento de processos e melhoria de experiência do cliente e de resultados de vendas, cobrança e retenção. “Entendemos as iniciativas de RPA como um processo contínuo, de forma a acompanhar a evolução dos negócios e a dinâmica das demandas de clientes e colaboradores para trazer soluções de maneira amigável e integrada à realidade de cada empresa”, diz Ingrid Imanishi, diretora de soluções avançadas da NICE. No mercado brasileiro, o potencial ainda é, segundo Ingrid Imanishi, gigantesco, levando em consideração que os recursos humanos em um país que ainda sofre com a qualidade da educação básica são especialmente sensíveis aos investimentos em assistência virtual e automação para os atendentes. “Isso quer dizer que soluções simples e de implementação imediata têm alto potencial de impacto nas operações de atendimento.” Existem demandas para automação de processos em

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uma infinidade de áreas além das operações de atendimento. “No Brasil, acompanhamos grandes movimentos das empresas para automação nas áreas fiscais, administrativas e de suporte a sistemas. Nessas áreas é muito comum a aplicação de automação robótica, onde tarefas podem ser “enfileiradas” e executadas por robôs uma a uma, sem necessidade de respostas imediatas”, detalha Imanishi. A experiência da NICE nos contact centers mostra que há alto potencial de expansão nesse segmento. Para ela, um desafio a vencer é a falsa impressão de que o RPA compete com as pessoas, reduzindo posições de trabalho. “A verdade é que RPA amplia a o potencial dos colaboradores e torna até mesmo mais acessíveis as funções aos profissionais iniciantes, colaborando com a sua formação e desempenho, enquanto acumulam experiência. Em última instância, a automação aporta ganho de produtividade operacional que viabiliza o crescimento do negócio e termina por expandir as vagas de emprego”, explica.

Ingrid Imanish diretora de soluções avançadas da NICE

Companhias precisam entender a importância de investir em automação inteligente Na Pegasystems, RPA faz parte de um processo maior de automação. A empresa oferece automação end-to-end, por meio de uma plataforma unificada, que


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também envolve RDA (robotic desktop automation) e outras ferramentas como BPM e low-code, por exemplo. O RPA como parte dessa plataforma é uma abordagem mais eficiente e vantajosa para os clientes quando o assunto é automação e hiperautomação, que deve crescer 23% entre 2020 e 2022, alcançando US $596,6 bilhões, segundo o Gartner. De acordo com Rafael Lameirão, diretor de vendas LatAm da Pegasystems, apesar das pressões econômicas causadas pela Covid-19, as empresas investem cada vez mais em automação em resposta à crescente demanda por corte de custos e aumento de eficiência. “Como o nosso diferencial é resolver questões complexas e corporativas, e não somente departamentais, o mercado tem nos procurado bastante para ter serviços de ponta a ponta, que resolvam os entraves mais complexos e completos possíveis, sem ter foco nos nichos mas sim no todo. Além disso, como é um mercado ainda em ascensão, acreditamos que está em crescente expansão e aderência pelo mercado de todos os segmentos”, diz. Lameirão explica que o Brasil ainda é muito focado em corte de custos e, por conta disso, as empresas relutam em fazer grandes investimentos. Porém, ressalta, é preciso mudar esse mindset, porque a automatização traz inúmeros benefícios e a diferença é notada em pouquíssimo tempo. “As companhias precisam entender a importância de investir não somente em RPA ou RDA, mas em automação inteligente como um todo”, aponta. Com relação às expectativas, Lameirão explicou que, como a Pegasystems oferece automação inteligente end-to-end, as perspectivas futuras são excelentes. “Estamos crescendo bastante no mercado nos últimos meses. Além disso, o Gartner estima que a receita global de RPA deve atingir a marca de US$ 1,89 bilhão em 2021 - um aumento de 19,5% em relação a 2020 - e o segmento crescerá em taxas de dois dígitos até 2024”, ressalta.

Rafael Lameirão Diretor de vendas LatAm da Pegasystems

Futuro do RPA é a automação cognitiva A Samsung SDS é o braço de tecnologia do grupo Samsung e tem 36 anos no mercado global. A empresa oferece uma plataforma integrada de RPA, o Brity RPA, que utiliza a metodologia Canvas para o desenvolvimento dos processos, possui OCR integrado, para documentos em PDF, integração com SAP e outros ERPs, tratativas nas tarefas com Excel, aplicações na Web e móveis, entre outras funcionalidades. “O futuro do RPA é a automação cognitiva, que pode raciocinar e julgar como seres humanos combinado com tecnologia de automação com IA, machine learning e linguagem natural”, diz Mônica Oliveira, IT Sales Manager na Samsung SDSLA. Ao avaliar as oportunidades de RPA, Oliveira lembrou que, quando se fala em RPA, se imagina que o robô irá resolver todos os problemas, o que nem sempre acontece. “O impacto causado pela Covid-19 fez as organizações priorizarem a redução de custos, sem abrir mão da qualidade da oferta e atendimento aos cliente. O RPA, junto com as novas tendências tecnológicas, Inteligência artificial, machine learning, linguagem natural, vem apoiando as empresas a ter maior escalabilidade, dinamismo e sustentabilidade”, exoplica. O RPA não escolhe nicho e nem segmento de mercado e, por este motivo, a automação abrange diversas áreas, desde o backoffice ao chão da fábrica, ela apon-

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INSCRIÇÃO

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ta. “O mercado brasileiro está aquecido em busca de inovação e novas tendências tecnológicas, aderindo a nova era da transformação digital. Para a executiva, as empresas entenderam que este é o momento da mudança, da transformação e de se destacar perante ao seus concorrentes, ganhar maior autonomia, performance e market share. Os bancos e instituições financeiras, indústrias em geral e o setor de telecomunicações são os setores mais avançados no uso da tecnologia de automação RPA, mas outros, como varejo, saúde e educação, vêm aderindo. “O RPA veio para apoiar as empresas nos processos operacionais, onde o volume de ações repetitivas impacta no seu dia a dia e, com a automação destes processos, o colaborador fica orientado para o negócio e resultados da empresa”, diz.

Mônica Oliveira IT Sales Manager na Samsung SDSLA.

RPA já está no radar das empresas no Brasil Ainda que automatização de processos tenha avançado significativamente nas últimas décadas, usuários de negócio e de tecnologia ainda gastam grande parte do seu tempo clicando em diferentes telas, copiando, colando, digitando, gravando e lendo informações - seja

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em planilhas, PDFs ou em páginas de internet. A SAP entende que robotic process automation (RPA) acelera a transformação digital dos processos de negócios, automatizando ações repetitivas quando o trabalho manual não agrega valor; e tem a solução SAP iRPA Intelligent Robotic Process Automation, que habilita os clientes a robotizar tarefas repetitivas e parcialmente automatizadas. Apesar das pressões econômicas causadas pela pandemia da Covid-19, a SAP acredita que o segmento de RPA ainda deve crescer em taxas de dois dígitos até 2024, com reflexos no mercado brasileiro. “Temos falado com todos os setores da indústria e percebemos que, frente aos desafios globais da pandemia da Covid-19, as empresas que tinham previsão de investimentos em transformação digital para os próximos três anos resolveram antecipar para meses, priorizando a automação dos processos, principalmente no backoffice”, aponta Marcele Andrade, head of innovation Center of Excellence da SAP Brasil. O grande desafio, diz Andrade, tem sido a escalabilidade da automação de processos. “Por exemplo, os processos de finanças nas empresas brasileiras são bastante complexos, envolve, diversas regras, legislação tributária e outras situações. Diante desse cenário, o pulo do gato seria entregar para os clientes aceleradores pré-construídos para escalar a penetração de ações de automação nas empresas”, explica. Para a executiva, é fantástica a capacidade que as empresas no Brasil têm para se adaptar em momentos de turbulência. “Enquanto algumas empresas no exterior reduzem seus investimentos em tecnologia, aqui as empresas seguem reforçando seus investimentos e antecipando ações de transformação digital”, diz. O RPA já está no radar das empresas aqui no Brasil e existe, segundo ela, um movimento grande das empresas para conhecer e testar as tecnologias disponíveis, fazendo com que as expectativas de ganho e crescimento estejam muito alinhadas com os crescimentos previstos pelos institutos de pesquisa e consultorias.


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Marcele Andrade Head of Innovation Center of Excellence da SAP Brasil

Estamos em um momento especial para o mercado de automação A UiPath montou seu próprio escritório no Brasil em 2018. Antes atuava somente via parceiros comerciais. Atualmente, a empresa tem clientes dos mais variados segmentos no Brasil, entre eles, empresas do setor financeiro, cooperativas de crédito e multinacionais. “Entendemos que o momento é especial para o mercado de automação de forma geral, em virtude da pandemia provocada pela Covid-19, uma vez que as empresas investiram mais em tecnologia de RPA para dar continuidade ou mesmo acelerar suas atividades e mitigar riscos, transferindo as tarefas burocráticas e repetitivas a robôs e permitindo que se concentrem no atendimento direto a clientes e no negócio principal das empresas”, conta Edgar Garcia, diretor-comercial da UiPath para a América Latina. Para este ano, a UiPath visa a reforçar sua missão de “um robô para cada pessoa”, com novas soluções e aprimoramento de sua plataforma; a viabilizar que cada vez mais pessoas tenham acesso a conhecimento via a UiPath Academy; e a promover cada vez mais o caminho para empresas totalmente automatizadas.

se encontra mais propenso à adoção do RPA como uma forma de dar continuidade aos negócios, inclusive, em momentos de crise, como a que vivenciamos em virtude da pandemia”, reforça Edgar Garcia, que compartilhou o dado do Forrest Wave Robotic Process Automation Report, segundo o qual o mercado da América Latina representará cerca de 5% das oportunidades globais de RPA. “Nesse cenário, o Brasil é, obviamente, um mercado-chave para a UiPath.” Com relação aos setores com maior adesão, Garcia diz que, pautado pelo estudo Insight RPA LATAM - 2020/2021, são os segmentos de finanças, varejo, telecomunicações, energia, entre outros. “Vale mencionar ainda o setor de supply chain que segundo a pesquisa ‘Comprador de TI Bain Covid-19’ foi um dos setores com maior grau de automação em 2020”, acrescenta. Para Edgar Garcia, com a crise, novas demandas surgiram, assim como um novo perfil de consumidor e as relações comerciais mudaram drasticamente. “O RPA deve ganhar cada vez mais corpo dentro das empresas e dos mais diversos segmentos de mercado, assumindo um papel transformacional, isto é, marcando mudanças nos modelos operacionais das empresas e demandando que os líderes tenham uma visão mais estratégica da automação para os negócios.”

Edgar Garcia Latam Regional Vice President at UiPath

“O mercado como um todo, e também o brasileiro,

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Como a RPA pode ajudar na segu

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tualmente, quando assunto é o avanço tecnológico sobre as operações das empresas, sem dúvidas, a figura dos dados costuma assumir um protagonismo extenso, na medida em que converge com a vigência da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Além disso, o próprio público consumidor tem levantado suas atenções para o uso e armazenamento de suas informações pessoais, priorizando organizações que transmitam confiabilidade. Seja sob uma ótica legal ou mercadológica, fato é que, hoje, o gestor se depara com diversos motivos para investir em um espaço digital seguro. Nesse sentido, é de suma importância que os líderes corporativos optem por alternativas abrasivas, que refor-

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mulem, na prática, a relação do negócio com os dados depositados, coletados e movimentados. A Automação Robótica de Processos (RPA) surge como uma opção de extrema relevância, oferecendo todas as condições necessárias para que o meio empresarial esteja alinhado legalmente, de modo a proporcionar serviços e produtos dentro do contexto de cibersegurança. Segurança é pilar para transformação digital Antes de nos aprofundarmos na questão acerca da cibersegurança, é preciso compreender a urgência do tema para que a etapa de transformação digital seja completa, sem gargalos ou lacunas prejudiciais. Hoje em dia, tão


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urança dos dados?

Rafael Caillet CEO na Oystr importante quanto investir na presença da inovação, é ter a certeza de que os materiais organizados no âmbito interno tenham a integridade resguardada, acompanhando a legislação brasileira.

sas, pelo contrário, tem como grande objetivo regularizar uma etapa fundamental para organizações de todos os tamanhos e segmentos. Deve-se ter em mente que um nível elevado de segurança dos dados beneficia o consumidor e também a empresa, que evitará sanções elevadas, com o plano de fundo de processos seguros e otimizados.

Não há como negar que ouve uma mudança generalizada por parte dos consumidores, que também motivou iniciativas legais, com o objetivo de garantir conceitos de transparência, privacidade e consentimento. Portanto, é praticamente impossível desconectar a cibersegurança de qualquer tipo de implementação tecnológica.

Potencial competitivo através da visão estratégica dos dados

Conformidade evita imprevistos danosos Ter uma infraestrutura assegurada pela RPA, além de fornecer um aumento exponencial de velocidade, eficiência e precisão, coloca a empresa em condição de acompanhar novas alterações legais, assim como exigências que não deixarão de surgir. Por isso, a necessidade de se optar por um serviço de automação robusto, personalizado e escalável. A LGPD não chegou para dificultar a vida das empre-

Além do aspecto de integridade das informações armazenadas, com o fluxo amplamente automatizado, o gestor, junto de suas equipes de trabalho, terá a oportunidade de conceder um olhar estratégico sobre os dados, sob um viés analítico enriquecedor. Em outras palavras, será possível contar com a geração de insights assertivos, dando uma nova significância à tomada de decisão. O resultado é um ambiente de profissionais respaldados digitalmente, com uma margem de ações equivocadas muito menor. Para concluir o artigo, volto a destacar o impacto de se optar pela RPA como método para se ingressar em um estágio avançado de cibersegurança. Não se trata de um investimento secundário ou que pode ser postergado, mas uma medida obrigatória para empresas preocupadas com a saúde fiscal e financeira, sendo um pretexto bem-vindo para explorar o que há de mais transformador em plataformas de automação. INTELLIGENT AUTOMATION | 63


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Quando a inteligência artificial é recomendada para agilizar decisões nas empresas? Bruno Rezende CEO da 4intelligence

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onceito comum entre os fãs de ficção científica até pouco tempo atrás, a inteligência artificial saiu das páginas da literatura para se tornar tendência nas análises de profissionais ao redor do mundo. Hoje, é comum encontrar soluções baseadas em IA que prometem resolver problemas específicos (e complexos) das organizações. Mas quando o uso desse recurso é realmente recomendado para a estrutura corporativa? A resposta a essa pergunta é crucial porque somente a implantação planejada garante que os resultados alcançados estejam de acordo com os objetivos da empresa.

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Primeiro, é preciso compreender – e reconhecer – que inteligência artificial é um conceito intrinsecamente ligado ao uso de dados no dia a dia do negócio. Ou seja, para avaliar se a empresa precisa, ou não, de soluções em IA, é preciso saber o volume de dados com que os profissionais terão que lidar no futuro e a própria maturidade em relação a essas informações. Além disso, é necessário saber a complexidade do processo decisório a ser tomado e o que precisa ser automatizado nos processos corporativos. Essa é a lição de casa que todo gestor precisa fazer antes de avançar na utilização dessa tecnologia. É preciso conhecer os cuidados que existem no processo de implementação.


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Entre eles está a garantia do escopo de trabalho que vai utilizar a solução de IA. É essencial que esteja bem definido e que todos tenham clareza dos objetivos e de quais dados serão necessários para atingir esses resultados. Nisso surge um desafio: essas informações não podem ser reunidas apenas pontualmente, mas é necessário criar uma situação que possibilite que elas alimentam continuamente os softwares e as plataformas utilizados pela organização. A partir daí o modelo de inteligência artificial estará sempre alimentado e pronto para melhorar continuamente e gerar todas as respostas que o gestor precisa ao longo do tempo. Isso pode acontecer em várias situações. Uma das mais comuns é quando a empresa tem um objetivo principal para atingir, mas conta com um grande volume de dados e informações para fazer uma análise inteligente. Imagine, por exemplo, uma empresa de crédito que precisa definir se faz, ou não, um empréstimo a uma pessoa: é uma decisão simples, mas que engloba inúmeras variáveis. A inteligência artificial também é recomendada quando a escala de trabalho é muito grande, sendo impossível para um humano lidar com a quantidade, em cenários de diagnóstico e análise preditiva, como é observado na medicina, entre outras ocasiões complexas.

ambiente corporativo, portanto, depende da experiência que o negócio tem com os próprios dados. Isto é, quando já há uma cultura data driven garantindo de maneira sistemática a coleta e o manuseio de um volume cada vez maior de informações. Tratase de um pré-requisito básico às organizações, mas há outras condições para identificar se essa tecnologia é recomendada para a estrutura da empresa. Quando as automações mais simples deixam de entregar o que é esperado, é hora de partir para este sistema mais complexo. Normalmente, quando os problemas relacionados ao volume de dados começam a aparecer e os profissionais não conseguem resolver de outra forma, é hora de apostar na IA. Dessa forma, exige-se dos profissionais maior atenção aos problemas da empresa e às vantagens que a inteligência artificial pode entregar. Toda automação precisa ser feita nessa tecnologia? Não necessariamente, inclusive as decisórias. É possível automatizar a tomada de decisão com regras bem mais simples do que a IA. Mas, quando o volume de informações é muito grande, há inúmeras variáveis que precisam ser interpretadas de forma conjunta, em larga escala e com tempo escasso, o que torna essa tecnologia fundamental.

O melhor momento para utilizar a IA no

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MAPEAMENTO E OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS PARA RPA A s organizações estão buscando cada vez mais a RPA para automatizar os processos de negócios visando reduzir agressivamente os custos e obter eficiência. Nos últimos anos, os serviços financeiros e o varejo assumiram a liderança na adoção da RPA, mas há evidências claras de uma de crescente tração de uso de RPA também nos setores de manufatura e saúde, o que denota flexibilidade da ferramenta. Contudo, existe uma preocupação em como efetivamente escolher quais processos serão automatizados, evitando-se o aumento exponencial de defeitos pela repetição robotizada, do tempo de desenvolvimento e de falhas que não foram corrigidas anteriormente. Se o seu objetivo é ir além da economia de mão-de-obra e melhorar o processo, você precisa ter uma boa compreensão dos processos de negócios existentes e dos novos processos que precisa implementar a RPA. Redesenhar os processos durante a implementação do RPA pode aumentar o tempo de colocar um robo em “produção” e consequentemente o custo, mas seu ROI terá um potencial muito maior, com certeza. Nesse contexto, uma implementação bem-sucedida exigirá o mapeamento, análise e novo design do processo. Seguir as metodologias e/ ou filosofias existentes do Lean, como o Six-Sigma, ou as melhores práticas, usando o ITIL, podem ajudá-lo a eliminar etapas desnecessárias para a implementação do RPA. Sabemos que nem todos os processos podem ser automatizados. Se você não entender seus objetivos e o que deseja da RPA, sua implantação não será um sucesso. Melhor momento para realizar um assessment Lean A otimização de processos é um conceito estabelecido na gestão empresarial desde a década de 1950, quando a conhecida marca de automóveis Toyota começou a implementá-lo em suas fábricas.

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A metodologia Lean, como também é conhecida, teve como premissa uma nova visão de negócio baseada no colaborador (melhorarando a sua posição e efetividade no trabalho) e também no cliente (melhorar a satisfação do utilizador final). Para as empresas que estão buscando ou iniciando a sua jornada de automação robótica de processos, em que momento deve-se realizar um assessment Lean? Antes ou depois do desenvolvimento da automação com RPA? Em tratando-se de projetos, estima-se que um defeito ao propagar-se para a próxima etapa, custa 10 vezes mais, assim, quanto mais cedo pudermos estudar o melhor método de execução no processo anterior, mais custos evitados teremos. Porém, caso já exista um processo em andamento, já automatizado, nunca é tarde para promovermos eventuais melhorias. Resultado final do assessment Muitas empresas estão buscando o RPA como alternativas à redução de custos e mitigação de erros, mas, muitas vezes não tem um fluxo desenhado do processo, e até mesmo desconhecem seus pro-


ARTIGO cessos e subprocessos e nós aqui aprendemos por experiências adquiridas, que nem todos os processos conseguem ser robotizados. Foi-se o tempo que as atividades nas organizações perduravam por anos a fio. Hoje o cliente tem muito acesso as informações e busca pela melhor relação de custo / benefício. Com isso, as empresas são impelidas a serem rápidas e criativas buscando atender as mudanças de demandas. Porém, muitas vezes, as mudança implementadas pontualmente, podem abrir brechas de falhas de processos onde pessoas tomam decisões pelo bom senso. A questão, é que nem sempre temos uma pessoa experiente e com bom senso para decidir, caindo para pessoas menos preparadas quando as substituímos por pessoas menos capacitadas. Assim, durante o assessment, identificamos pontos cruciais de decisões, que se não existir uma boa lógica, podemos ter diferentes decisões para as mesmas situações, afetando custos, prazos e qualidade.No final do assessment somos capazes de identificar rotinas repetitivas de simples automação, que ao serem automatizadas, liberamos o custo do homem hora para atividades de maior valor agregado, elencando tarefas ou grupo de atividades com o seu grau de automação. Prazo para mapear um departamento O custo do Mapeamento está relacionado ao tempo dispendido para entrevistar e analisar o processo.

Em geral, processos com muitas etapas decisórias e diversas fontes de informações a analisar, são as mais complicadas e de maior tempo requerido. Porém, um processo simples, mas de grande volume, requer outras variáveis importantes ao negócio, como espaço, pessoas envolvidas e o seu controle de grandes volumes de pessoas e itens, onde “migalhas” economizadas ao serem multiplicadas milhares de vezes, representam um grande montante no final. Mas no geral, é baseado em quantidade de pessoas chaves e tempo para entrevistar e conhecer as etapas do processo, onde um processo pequeno em média 3 pessoas são entrevistas, média até 6 a grande até 10 pessoas, levando em média de 2, 3 e 4 semanas respectivamente. Detectando gargalos Mesmo nas atividades envolvendo movimentação de materiais, podemos detectar tempos demorados para preencher requisições ou formulários, e lançar no sistema para liberar a próxima sequência de atividades, aguardando a interação humana para “apertar” o botão, e transcrever a informação de planilhas para o sistema por exemplo. Então, um bom instrumento de medição é o tempo médio de execução, e sua divisão em tempos de espera, que não agrega valor, e o tempo produtivo que contribui para atender o cliente. Assim, se automatizarmos estas tarefas simples mas de grande volume, conseguimos acelerar e aumentar a produtividade. Mapeie um processo antes de automatizar Mapear um processo antes de iniciar a automação é fundamental para capturar uma visão do processo de ponta a ponta para identificar gargalos e calcular o potencial de automação. Cada caso de uso é documentado em detalhes, para incluir o processo homem-máquina, interfaces, nível de esforço, dependências e impacto. Um processo ruim automatizado continua ruim, só mais rápido e barato.

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