Rodolfo Cassorillo (*)
Muitas empresas acreditam que os picos de vendas que tendem a sobrecarregar os armazéns acontecem somente em temporadas como Natal, Black Friday ou Dia das Mães, mas a realidade é que um centro de distribuição de porte médio pode ver seu volume de pedidos multiplicar-se em poucas horas mesmo em períodos que não são considerados sazonais.
Os maiores problemas em picos de vendas como ruptura no picking, congestionamento nas áreas de separação e atrasos entre separação, conferência e expedição acontecem graças ao volume concentrado de pedidos em janelas curtas de tempo. Corredores lotados, filas na conferência, prazos esticando e a pergunta mais comum que pode surgir é: esse pico significa que a organização precisa contratar mais colaboradores?
Na prática, quase nunca. O déficit raramente nasce da falta de mão de obra, mas da ineficiência no fluxo de informação, como ignorar a sazonalidade, pedidos sem prioridade clara e decisões tomadas com base em dados desatualizados. Ou seja, é questão de velocidade na alocação de recursos e, nesse quesito, a inteligência artificial pode mudar o resultado, já que ela atua prevenindo os problemas listados ao antecipar consumo por faixa de horário, programar reabastecimentos antes das ondas de separação, otimizar rotas e prioridades de tarefas e identificar parâmetros inadequados de estoque máximo e ponto de reposição.
Do WMS reativo ao WMS preditivo
Por mais de uma década, os WMS (Warehouse Management System) operaram sob lógica reativa: o pedido chega, o sistema aponta o endereço do item, o operador confere pelo código de barras. Isso funciona quando aplicado em volume estável, porque as regras de endereçamento foram desenhadas para a rotina, mas não para um salto exponencial de pedidos.
Para melhorar a previsão de demanda, a IA combina histórico, sazonalidade, eventos externos e comportamento operacional, transformando a previsão em: decisões práticas de estoque, picking, reabastecimento, slotting dinâmico, detecção de anomalias e divergências, gestão de mão de obra, visão computacional para conferência e inventário, copilotos que convertem dados do WMS em alertas e recomendações em tempo real.
Um WMS preditivo tende a inverter a ordem e antecipa o comportamento de compra a partir de histórico e sazonalidade, reorganizando o slotting – o posicionamento físico dos produtos – antes que o pico comece. Itens de alto giro migram para perto da separação, reduzindo o deslocamento interno do operador, que em muitas operações boa parte do tempo é gasto somente caminhando entre endereços.
O mesmo vale para o processo de picking de separação e coleta de pedidos otimizado por algoritmos inteligentes, que calculam as rotas mais eficientes, controlam o estoque em tempo real e comandam robôs algoritmos conforme o perfil dos pedidos muda ao longo do dia, indo além da configuração inicial.
A integração de dados e regras de negócio
Existe um mito perigoso no discurso sobre IA na logística de que basta acionar o algoritmo para resolver o pico. Um modelo preditivo só é eficiente quando os dados que o alimentam também são, e esses dados dependem de rotinas de ERP (sistema que centraliza as operações administrativas e fiscais) bem desenhadas, de consultas SQL otimizadas e de APIs que conectam ERP, WMS e CRM em tempo real.
É essa engrenagem que sustenta o bloqueio e a liberação automática de crédito alinhados à capacidade real de expedição, evitando que um pedido avance sem que o armazém consiga despachá-lo no prazo. É também o que sincroniza comercial (CRM), compras e armazém, evitando a venda de itens sem viabilidade logística imediata. Antes de investir em IA, o setor precisa se dedicar à etapa da governança de dados e, sem isso, o algoritmo tende a errar porque foi mal alimentado.
Na implementação, os erros mais comuns são começar sem definir o problema a resolver, usar dados incompletos ou com erros, ignorar a necessidade de processos e cadastros coerentes, e tratar a IA como substituta do conhecimento humano ao invés de apoio à decisão.
O critério de escolha deve priorizar soluções que sigam o ciclo de observar, prever, recomendar, executar, medir e aprender com integração robusta a ERP/WMS, governança e segurança, escalabilidade, facilidade de implementação e ROI claro, mantendo validação humana para decisões críticas.
Sobreviver ao pico vai além de vender muito, é também não ter estoque parado nos meses seguintes. Afinal, um estoque parado pode custar muito caro para as organizações entre armazenagem, seguro e capital parado.
(*) Especialista em TI aplicada à logística.
