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Mais do que 40% dos trabalhadores dedica pelo menos um quarto de sua semana de trabalho a tarefas manuais repetitivas: entrada de dados, cruzamento de informações, atualizações do sistema. Na cadeia de suprimentos, esse número é muito pior. Documentos da McKinsey que entram 60% e 70% do tempo de um planejador é desperdiçado na agregação manual de dados, limpeza de registros e ajustes de planilhas antes que qualquer decisão possa ser tomada.
De acordo com nosso estudo de tendências na cadeia de suprimentos Na América Latina, até 2026, apenas 36,7% dos líderes da cadeia de suprimentos têm a implementação da RPA em suas operações entre suas prioridades. Uma porcentagem relativamente baixa em comparação com os países anglo-saxões, mas reflete a realidade operacional da região.
O que é RPA em termos práticos? É um software que imita o que um usuário humano faz nas interfaces digitais existentes (ERP, WMS, TMS, e-mail, planilhas) seguindo regras predefinidas para leitura de dados, preenchimento de formulários, lançamento de transações e envio de notificações. Não pensa, não prevê, não aprende sozinho, é só execução. Seu valor está em torná-lo consistente, rápido e com uma taxa de erro próxima de zero.
Neste artigo, mostraremos o que a RPA automatiza especificamente na cadeia de suprimentos, quais são os processos em que ela gera um ROI real e (isso é fundamental) o que ela não pode fazer, porque é aí que o trabalho de planejamento inteligente começa.
RPA (Robotic Process Automation) são robôs de software que replicam ações humanas em sistemas digitais existentes. Eles não exigem a modificação do ERP ou do WMS. O bot “vê” telas como você, clica, copia dados, valida regras e executa transações, apenas em segundos e sem erros de digitação.
A distinção mais importante a ser esclarecida: RPA não é IA. Ele não decide, não recomenda, não aprende padrões. Se a regra diz “quando o estoque cair abaixo de 50 unidades, gere um OC para o fornecedor X para 200 unidades”, o bot executa isso fielmente. Se a condição mudar ou uma exceção aparecer fora das regras programadas, o bot encaminha a equipe humana.
A resposta está nas características do trabalho:
Estimativas da McKinsey2 que até 80-90% das tarefas de planejamento na cadeia de suprimentos podem ser automatizadas com sistemas avançados, deixando aos planejadores apenas exceções e decisões de valor estratégico. E as empresas que seguiram esse caminho sentiram isso em seus custos: a Deloitte relata que 78% das empresas que implementam a RPA alcançam reduções médias de 25 a 50% nos custos operacionais de processos automatizados.
Antes, o planejador revisava manualmente os níveis de estoque e calculava no Excel quando e quanto ele precisava ser reabastecido. Enviei a solicitação de novo pedido para o sistema e para o fornecedor pelo correio. Esse processo pode levar de 20 a 30 minutos De acordo com estudos3, se você multiplicar pelas vezes que você faz isso por semana ou mês, são apenas dias inteiros de trabalho administrativo manual
Com a RPA, o bot pode identificar automaticamente esse nível de estoque de produtos e selecionar aqueles que precisam ser reordenados. Gere o repedido e envie um rascunho para o sistema, e também gere o pedido de compra para o fornecedor pelo correio, pronto para que o planejador verifique apenas as informações e aprove a operação. Isso acelera o gerenciamento manual, dando ao planejador mais tempo para se concentrar no que é importante.
UiPath Casos de documentos onde a automação do processamento de pedidos reduz o tempo do ciclo de horas para minutos, automatizando mais de 90% das etapas entre o recebimento da necessidade e a emissão do pedido. Um caso na indústria de alta tecnologia relataram uma redução de 60% no tempo de processamento de ponta a ponta e liberaram mais de 75 milhões de dólares em fluxo de caixa graças aos estoques mais baixos resultantes de ciclos de reabastecimento mais ágeis.
Para reconciliação de estoque, o artesanato não muda muito. O processo comum é exportar os dados do WMS e também exportar os dados do ERP. A pessoa é responsável por cruzá-los manualmente para o Excel, a fim de detectar quaisquer falhas ou vazios e poder criar um relatório. Isso tem uma recorrência semanal, portanto, as decisões podem ser tomadas com os dados errados por uma semana inteira. Um estudo feito por Pesquisa CAPS, mostra que a precisão média do inventário com processos manuais é de cerca de 65 a 91%.
Ao aplicar a RPA a essa tarefa, ela pode ser delegada a um bot que executa uma reconciliação automática todas as noites. Compare o SKU por saldo e localização, contrastando com o ERP e gere relatórios automaticamente para análise pela manhã. Isso aumenta consideravelmente a precisão do inventário.
Como isso afeta o gerenciamento de inventário? Estudos de MRP e planejamento indicam que precisões abaixo de 98% aumentam significativamente as falhas de estoque ou forçam a superestimação do inventário de segurança para manter a taxa de preenchimento. Aumentar a precisão de 90— 92% para 98— 99% reduz a estoque de segurança sem perder a taxa de preenchimento, o que se traduz diretamente em menos capital fixo e menos falências de produtos.
O registro de um novo fornecedor é um processo que, antes de ser automatizado, envolve a captura manual das mesmas informações em vários sistemas: o ERP, o sistema de contas a pagar, ferramentas de conformidade, portais de fornecedores e bancos de dados de qualidade. Cada sistema separadamente, geralmente com dados redundantes ou incompletos que obrigam a equipe a manter um monitoramento constante.
Com a RPA, o bot pode ler automaticamente o formulário de integração do fornecedor, validar seus dados fiscais e de conformidade em bases externas e carregar os registros em todos os sistemas necessários, aplicando as regras de aprovação definidas. Tudo isso sem intervenção manual, deixando à equipe apenas a tarefa de revisar e aprovar.
O processo manual de rastreamento de remessas é um dos mais repetitivos na área de logística. O planejador ou a equipe de atendimento ao cliente entra nos portais de cada transportadora, um por um, extrai o status das remessas, atualiza o ERP ou o TMS e responde e-mails de clientes perguntando sobre seus pedidos. Tudo isso, várias vezes ao dia. Perguntas como “Onde está meu pedido?” eles representam entre 40% e 60% de todos os contatos de atendimento ao cliente no comércio eletrônico, De acordo com o Gartner. Estudos indicaram que 67% dos clientes não compram novamente com um varejista ou fornecedor que não os notificou a tempo.
Com a RPA, o bot se conecta a portais de transportadoras, APIs ou EDI, extrai o status de cada remessa e a consolida automaticamente em sistemas internos. No caso de qualquer evento excepcional, ele aciona alertas para a equipe e notificações proativas para o cliente por e-mail ou SMS, sem que ninguém precise intervir manualmente.
Um caso documentado por Adastra descreve como um bot de rastreamento de remessas RPA economizou 5.600 horas de trabalho por ano e processou solicitações de dados 20 vezes mais rápido para um grupo automotivo global. Os varejistas que implementaram rastreamento unificado e notificações automatizadas relataram reduções entre 25% e 50% nas consultas de rastreamento de pedidos, com casos específicos em que essa redução chegou a 50%. Menos consultas recebidas, menos carga operacional e clientes mais bem informados.
O processamento manual de faturas é uma das tarefas mais caras e sujeitas a erros nas contas a pagar. O fluxo usual envolve receber a fatura do fornecedor, pesquisar manualmente o pedido de compra no ERP, localizar o recibo da mercadoria, cruzar quantidades e preços, validar tolerâncias e aprovar — ou escalar para análise. Estudos do setor estimam que o processamento manual de uma fatura custa entre $10 e $16 dólares e leva entre 8 e 10 dias. Com uma taxa de erro manual entre 1% e 5%, cada discrepância se torna uma disputa que adiciona mais custo e mais tempo ao ciclo.
Com o RPA, o bot captura os dados da fatura, os compara automaticamente com o OC e o recibo registrado no ERP, aplica as regras de tolerância definidas e envia apenas as exceções que não coincidem para análise humana. O restante flui diretamente para o pagamento, sem intervenção manual.
Em um processo de planejamento manual, o planejador extrai dados de vendas do ERP, do CRM, da plataforma de comércio eletrônico e dos distribuidores externos. Ele os abre no Excel, os limpa, remove as duplicatas e as consolida manualmente antes de carregá-las na ferramenta de planejamento. A McKinsey ressalta que essa carga limita a frequência dos ciclos de planejamento e a qualidade das decisões, porque 70% do tempo é gasto limpando dados e atividades operacionais antes de poder analisar as informações.
Agora, com automação e RPA, um bot se conecta a todas as fontes de dados (bancos de dados, APIs, arquivos, e-mails), extrai séries de demanda, as limpa automaticamente e as envia para a ferramenta de planejamento de demanda ou APS.
A RPA pode agregar e fornecer dados claros e oportunos. Mas isso não faz a previsão. Ele não detecta sazonalidade, não modela o impacto de uma promoção, não estima o estoque de segurança com a variabilidade da demanda. É aí que a RPA termina e o planejamento inteligente começa.
Eles agora existem software de planejamento de demanda que nem precisam de limpeza de dados. Eles se conectam apenas ao seu ERP ou fonte de dados, e o resto é feito pelo software, facilitando ainda mais a operação e a tomada de decisões com o mínimo de erro humano possível.
Se você está interessado nesse tipo de solução para sua empresa, você pode explorar o Datup, um software especializado em operação de cadeia de suprimentos, que não apenas executa o Previsão de demanda alimentado por IA, mas oferece classificação de portfólio por lucratividade, velocidade de rotação e estabilidade, otimização inteligente de inventárioe dos seus pontos de distribuição. Tudo isso junto com o AlaIA, um assistente de conversação que você pode consultar sobre sua operação 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Cada devolução que chega aciona uma cadeia de capturas manuais em quatro ou cinco sistemas diferentes: o WMS para registrar a entrada do produto, o ERP para ajustar o estoque, o sistema de pagamento para gerenciar o reembolso e o CRM ou OMS para atualizar o status do pedido. Cada um separadamente, geralmente em telas diferentes, com informações que podem se tornar inconsistentes entre os sistemas se alguma etapa for omitida ou capturada tardiamente. Os retornos representam entre 14,5% e 16,9% das vendas no varejo nos EUA, De acordo com dados do setor, e o custo de processamento de cada devolução pode variar de $10 a $40, um volume que, em grande escala, representa uma carga operacional significativa.
Com a RPA, o bot detecta automaticamente o gatilho de retorno. Atualize o estoque no WMS e no ERP, inicie o fluxo de reembolso e registre as notas de crédito correspondentes. As exceções chegam à equipe para análise; o fluxo padrão funciona sozinho, sem intervenção manual.
Casos documentados pela QSTRAT indicam que a RPA pode reduzir os erros nos processos de devolução em até 90%, mantendo a precisão do inventário próxima a 99%. Os custos totais de processamento relatam reduções entre 30% e 70%, transformando um dos processos mais fragmentados na operação logística em um fluxo ágil e rastreável.
De acordo com a Deloitte, 25 a 50% são economizados em processos automatizados. Organizações maduras em automação inteligente relatam uma redução média de 32% nos custos.
A taxa de erro na captura manual é de cerca de 1 a 5%. Os sistemas automatizados reduzem essa taxa para menos de 0,1%.
As tarefas que levam de 15 a 30 minutos para uma pessoa são concluídas em segundos. El Grupo Hackett documenta que as empresas que automatizam o processamento de OCs o fazem 76% mais rápido e com um custo 55% menor do que os métodos manuais.
A mesma infraestrutura de RPA processa 2x ou 5x o volume durante a Black Friday ou no final do mês sem aumentar o tempo de processamento.
Cada ação do bot é registrada em um registro automático. Isso simplifica as auditorias de SOX, melhora a rastreabilidade em setores regulamentados e reduz o risco de fraude. Organizações com altos níveis de automação de AP têm taxas de exceção 59% menores.
Ao automatizar as tarefas de captura e reconciliação, as equipes de compras e da cadeia de suprimentos podem dedicar mais tempo a iniciativas estratégicas. Casos de logística relatam economias de dezenas de milhares de horas de trabalho por ano — 74.000 horas na Cadeia de Suprimentos de São Francisco, 5.600 em um grupo automotivo global — redirecionadas para melhoria contínua e gerenciamento de riscos.
A RPA é excelente para executar regras repetitivas em dados estruturados. O que você não pode fazer:
As melhores pilhas da cadeia de suprimentos em 2025 combinam as duas camadas: RPA para automação operacional (coleta de dados, execução de OCs, reconciliação, rastreamento) + uma plataforma inteligente de planejamento de demanda para a camada de previsão e otimização de estoque.
Nessa pilha, a RPA alimenta os modelos com dados completos e oportunos, e os modelos tomam as decisões de quanto pedir, quando e onde. É complementaridade, não competição. Plataformas como a Datup operam exatamente nessa segunda camada: pegamos os dados operacionais produzidos pela sua infraestrutura e os convertemos em previsões de demanda, recomendações de estoque de segurança e decisões de compra.
A RPA elimina ruídos operacionais, menos horas gastas na captura de dados, menos erros nos OCs, melhor visibilidade das remessas e reconciliações que ocorrem sozinhas enquanto a equipe dorme. Mas uma vez que sua operação esteja limpa e automatizada, a próxima pergunta é a que realmente importa: o que você faz com todos esses dados?
É lá que ele mora Datup. Pegamos os dados operacionais agregados e limpos produzidos por sua infraestrutura (seja RPA, ERP, WMS ou TMS) e os convertemos em previsões de demanda, recomendações de inventário e decisões de compra. Com modelos de aprendizado de máquina que incorporam sazonalidade, promoções e variáveis externas, como inflação e clima. Com uma plataforma que sua equipe pode usar desde o primeiro dia, sem a necessidade de uma equipe de dados dedicada, implementada em uma média de 5 semanas.
Se você gerencia centenas ou milhares de SKUs em vários locais e quiser ver como isso ficaria em sua operação específica, Agende uma demonstração personalizada. Na ligação, mostramos a plataforma ao vivo e compartilhamos o ROI estimado para o seu caso desde o início.
Felipe se especializou na aplicação de inteligência artificial para otimizar as cadeias de suprimentos, ajudando as empresas a prever a demanda, gerenciar estoques e determinar os momentos ideais para comprar matérias-primas.
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