Esta tarefa consiste, na verdade, em duas atividades muito diferentes que costumam ser mencionadas de forma conjunta. Por um lado, há o trabalho físico: embalar produtos, etiquetá-los e colocá-los prontos no local correto do armazém. Por outro lado, há o trabalho administrativo: elaborar os documentos de envio, como guias de remessa, documentos de transporte e documentos alfandegários, quando aplicável. Essas duas partes exigem uma resposta muito diferente, e é exatamente por isso que esta tarefa não se enquadra numa única categoria.
O eixo físico pontua baixo aqui, e essa é a essência da questão. Encher uma caixa, colar uma etiqueta no local certo, empilhar uma palete: isto é trabalho manual que requer um gripper ou braço robótico, não um modelo de linguagem ou de raciocínio. O software pode determinar qual produto deve ir para onde, mas a ação em si — pegar, embalar, arrumar o produto — continua a ser trabalho humano até existir automação física, como um robô de picking ou uma linha de triagem automatizada. Esse é um investimento muito diferente de uma subscrição de IA, e essa escolha está à parte do que é avaliado neste dossiê.
Assim, a tarefa enquadra-se na segunda categoria: parcialmente, com pessoas a realizar o trabalho físico e sistemas a preparar ou processar a parte administrativa.
Em contraste com essa limitação física, existe um volume elevado. As empresas que preparam centenas ou milhares de pedidos por dia para envio têm padrões recorrentes: o mesmo tipo de etiquetas, a mesma estrutura de documentos, as mesmas etapas de verificação. É precisamente este tipo de repetição em que a automação com tecnologia antiga e fiável, como o RPA (robotic process automation), já funciona bem há anos. O RPA lê os dados dos pedidos no WMS ou ERP e gera automaticamente uma guia de remessa, um documento de transporte ou uma referência de fatura correspondente, sem que um colaborador tenha de os transcrever manualmente.
O grau de estruturação pontua alto porque os dados necessários para os documentos de envio já se encontram no sistema: número do pedido, morada, peso, número de volumes, transportadora. É necessária pouca interpretação — trata-se sobretudo de colocar os campos corretos no lugar certo do documento correto. É por isso que a geração automática de documentos já é aplicável hoje, ao passo que a embalagem em si não é.
Suponhamos que uma loja online envia 800 encomendas por dia. O WMS indica, para cada pedido, o local correto no armazém; um colaborador retira o produto, embala-o, cola a etiqueta e coloca-o pronto para a transportadora. Entretanto, o sistema gera automaticamente a guia de remessa e os dados da etiqueta de envio, e envia as informações de rastreio para a transportadora e para o cliente. A parte física — retirar, embalar, preparar — continua a cargo do colaborador do armazém. A parte administrativa — elaborar documentos, transmitir dados — pode ser em grande medida tratada por software, com um colaborador a avaliar exceções (morada incorreta, peso em falta) e a aprová-las ou rejeitá-las.
Este resultado não é universal. Numa empresa com uma linha de triagem automatizada e robôs de picking, o eixo físico desloca-se, e uma parte maior do processo pode decorrer sem intervenção humana — embora continue a ser necessária supervisão sobre exceções. Numa empresa com muita embalagem personalizada, produtos frágeis ou requisitos de embalagem variáveis por cliente, a componente física mantém-se maior, e também a margem de julgamento é superior à avaliada aqui. Também em envios internacionais com formalidades alfandegárias, o eixo de conformidade aumenta, sendo possivelmente necessário conhecimento especializado para a elaboração de certos documentos, que não se encaixa simplesmente num modelo. Este tipo de diferenças é precisamente a razão pela qual uma tarefa designada como "administração de envio" gera uma resposta diferente numa empresa e noutra — daí que uma análise avalie por empresa e por tarefa, em vez de generalizar por cargo.
O colaborador de armazém e o colaborador de logística continuam a ser necessários para o trabalho físico e para o controlo de exceções: uma etiqueta danificada, um peso divergente, um destino pouco claro. O WMS e o ERP fornecem os dados de origem e, ligados ao RPA, podem fazer com que o processo documental decorra em grande parte de forma automática. Trata-se de um modelo de colaboração, não de substituição de um pelo outro.
Esta tarefa não está dissociada da cadeia mais ampla. Considerações semelhantes entre trabalho físico e automação administrativa surgem também em o que a IA pode assumir no setor dos transportes e em o que a IA pode assumir no comércio grossista, onde o processamento de pedidos e os fluxos de documentos apresentam uma divisão semelhante entre o físico e o administrativo.
Isto não é um conselho de pessoal nem uma fundamentação para uma decisão sobre afetação ou número de colaboradores. Trata-se de uma estimativa de qual parte da tarefa pode hoje ser apoiada por software e qual parte continua a ser trabalho físico. As decisões sobre pessoal têm requisitos legais próprios e não devem ser tomadas com base nesta página.
Se quiser saber como esta divisão se aplica ao seu próprio processo de envio, isso depende da complexidade da sua embalagem, do volume de pedidos e do grau em que o seu WMS e ERP já estão integrados. O quickscan gratuito da ftetoai dá, em doze perguntas, sem necessidade de conta, uma primeira indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. O werkscan completo, que aprofunda tarefas individuais, ainda está em desenvolvimento — por isso ainda não o disponibilizamos aqui, mas o quickscan já oferece, desde já, um ponto de partida honesto.
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