Ao receber mercadorias, uma entrega é verificada em relação à guia de remessa e à encomenda, e a receção é processada no ERP ou WMS. A questão é se a IA pode assumir esse processo. A resposta é parcialmente sim, e a parte que resta não é por acaso a parte em que alguém precisa de estar fisicamente junto às mercadorias.
O registo em si é uma tarefa estruturada: existe uma encomenda, existe uma guia de remessa, e o sistema espera uma correspondência entre o que foi encomendado e o que chega. Essa comparação é exatamente o tipo de trabalho em que os sistemas informáticos são bons. O eixo do grau de estruturação pontua, por isso, alto, e o reconhecimento de dados numa guia de remessa ou fatura através de imagem é uma tarefa que a IA já consegue fazer hoje. O volume também tem aqui influência: um armazém que processa cem linhas por dia tem mais a ganhar com o reconhecimento automático do que um local que recebe duas entregas por semana.
Também a conformidade joga a favor da automatização: se uma entrega tiver de ser registada segundo um protocolo fixo, com carimbo temporal, quantidade e número de referência, isso é algo em que um sistema é mais consistente do que uma introdução manual no final de um turno longo. Quem já faz a própria encomenda automaticamente vê que a ligação entre as ordens de compra colocadas automaticamente junto de fornecedores e a receção dessa mesma encomenda é um passo seguinte lógico: o sistema já sabe o que deveria chegar, e pode confrontar diretamente os dados recebidos com isso.
Os três eixos que aqui são decisivos são o físico, os custos de erro e o grau de estruturação, e os dois primeiros travam o que o terceiro torna possível. O físico pontua baixo porque é preciso alguém para abrir caixas, contar quantidades, ver danos e cheirar se algo está estragado. Uma palete com oitenta caixas das quais três têm a embalagem rasgada não é detetada por uma câmara, a menos que essa câmara esteja especificamente configurada e treinada para isso, e mesmo assim o julgamento sobre o que constitui um dano aceitável continua muitas vezes a ser trabalho humano.
Os custos de erro pontuam baixo por outra razão: uma receção registada incorretamente leva a um stock que não bate certo, o que semanas depois pode refletir-se numa promessa de entrega errada a um cliente ou numa paragem de produção. Esses custos nem sempre são imediatamente visíveis, o que torna o risco maior em vez de menor. Por isso, mantém-se aqui um espaço de decisão de 3: um sistema pode sinalizar um desvio, mas se esse desvio é aceitável, o que fazer com o fornecedor, e se as mercadorias são ainda assim aceites, continua a ser uma decisão fundamentada.
Um centro de distribuição recebe um carregamento de eletrónica. A guia de remessa indica 200 unidades, a encomenda também 200. Um sistema pode comparar esses dois documentos e registar automaticamente a receção assim que as quantidades coincidem. Mas a caixa que se abre e onde se vê um ecrã partido exige um controlo físico e uma decisão: aceitar, devolver, ou colocar à parte para avaliação. Essa decisão está sob supervisão que aprova ou rejeita com justificação, não sob assunção completa.
Numa empresa que recebe peças soltas em pequenas quantidades, com um risco elevado de dano ou deterioração, a componente física continua a ser maior e há pouco a ganhar com a automatização apenas do registo. Numa empresa que recebe lotes grandes e uniformes de fornecedores fixos, com embalagens estáveis e poucos desvios, a situação é diferente: aí o registo já é, em grande parte, trabalho de sistema, e a tarefa restante desloca-se para o controlo por amostragem em vez da inspeção completa. A diferença não está no setor, mas na previsibilidade do carregamento e no quão elevados são os custos de um erro.
O que já funciona hoje é o reconhecimento de imagem: uma fotografia ou digitalização da guia de remessa, ligada ao sistema, que cria automaticamente uma linha de receção. O que é necessário para isso é equipamento de digitalização no chão de fábrica e uma ligação entre esse momento de digitalização e o ERP ou WMS. Sem essa ligação, a introdução continua a ser um passo manual, mesmo que o controlo em si já se tenha tornado mais inteligente. O controlo físico de danos e correção continua, na maioria dos casos, a caber a uma pessoa, tal como o controlo de qualidade de produtos continua largamente a ser trabalho humano enquanto a avaliação exigir perceção sensorial.
A mudança que aqui está em curso não está em substituir o colaborador do armazém, mas em deslocar o seu tempo: menos tempo a introduzir quantidades, mais tempo a avaliar desvios. Este padrão é mais amplo do que apenas a receção de mercadorias. Também na gestão de acessos ao terreno e ao edifício se vê que o registo decorre cada vez mais de forma automática, enquanto a avaliação de exceções continua a caber a uma pessoa. Se esta mudança afetar a dotação de pessoal no chão de fábrica, aplicam-se aí requisitos legais próprios; essa não é uma conclusão que decorra de uma análise de tarefas.
Se o processo de receção na sua própria empresa é, na sua maior parte, trabalho de sistema ou, na sua maior parte, controlo físico, depende do tipo de mercadorias, dos fornecedores e da sensibilidade a erros do seu stock. O scan rápido gratuito de doze perguntas, sem necessidade de conta, dá uma indicação de que parte das horas neste tipo de perfis de trabalho pode hoje ser assumida pela IA. O scan de trabalho completo, que mapeia o trabalho de uma empresa inteira por tarefa, está ainda em construção.
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