Cadeia de suprimentos 4 0

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DEFINIÇÃO
Conceitos de supply chain 4.0 e IoT (internet of things). Digitalização da cadeia de suprimentos e seu
desenvolvimento.
PROPÓSITO
Apresentar a supply chain 4.0, uma extensão natural do conceito de indústria 4.0, assim como a IoT.
OBJETIVOS
MÓDULO 1
Descrever a indústria 4.0, a IoT (internet of things) e as novas abordagens do mundo logístico com o
aumento da conectividade
MÓDULO 2
Definir conceitos sobre a digitalização da cadeia de suprimentos e suas contribuições para o mercado
MÓDULO 3
Esquematizar o desenvolvimento de uma cadeia de supply chain 4.0
INTRODUÇÃO
O maior potencial de ganho de eficiência em termos de custos encontra-se nos canais de
abastecimento. Por isso, os gestores logísticos precisam conhecer as possibilidades de ganhos ao
incluírem a automação em suas cadeias.
Neste tema, apresentaremos, de maneira geral, o supply chain 4.0, estudando, nesse processo,
conceitos envolvidos na digitalização da cadeia de suprimentos. Em seguida, examinaremos o
desenvolvimento de uma cadeia de supply chain 4.0 que possui a blockchain e o machine learning como
grandes alicerces.
MÓDULO 1
 Descrever a indústria 4.0, a IoT (internet of things) e as novas abordagens do mundo logístico com o
aumento da conectividade
INDÚSTRIA 4.0
EM QUE VOCÊ PENSA AO OUVIR OS TERMOS
“INDÚSTRIA 4.0” E “SUPPLY CHAIN 4.0’’?
 
É provável que você tenha imaginado coisas fantásticas e futuristas, com ganhos igualmente fantásticos
e uma verdadeira revolução nos negócios. No entanto, deve-se tratar com muita parcimônia a inserção
dessas tecnologias.
A PERGUNTA É: POR QUÊ?
 
Primeiramente, há a questão dos custos: será mesmo que, em uma cadeia na qual a margem de lucro é
pequena (como a de materiais de construção, por exemplo), vale a pena um investimento maciço em
automação?
Todos esses conceitos serão discutidos ao longo deste tema. Antes de mergulharmos no conceito de
supply chain 4.0, no entanto, precisamos:
ETAPA 1
Entender os modelos produtivos anteriores, elaborando, assim, o processo de automação de uma
empresa.
ETAPA 2
Expandir seu conceito para toda a cadeia.
ETAPA 3
Considerar também alguns princípios preconizados pelo lean e pelo gerenciamento de processos de
negócios.
 ATENÇÃO
Antes de automatizar os processos, os gestores precisam analisar se eles não devem ser eliminados ou
enxugados. Quando automatizados, os processos errados só conseguem gerar “lixo” de maneira mais
rápida. Na maioria das vezes, modernizar e automatizar processos ruins e ineficientes gera resultados
inferiores.
EXEMPLO
Em uma indústria responsável pela produção de determinado produto manufaturado, as máquinas
utilizadas possuem algum defeito crônico que ainda não foi detectado pelo setor de qualidade da fábrica.
Isso a leva a produzir sistematicamente produtos defeituosos.
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O gestor da fábrica conduz um projeto de total automação desse processo sem que os defeitos das
máquinas sejam devidamente identificados. Neste caso, o resultado apenas jogará no mercado uma
quantidade maior de insumos defeituosos, continuando, desse modo, sem atender às demandas dos
clientes, além de gerar um potencial de deterioração da marca, já que ela será associada a artigos de
má qualidade.
As primeiras revoluções industriais incluíram o domínio das tecnologias a vapor, da eletricidade e dos
computadores.
Assim como a indústria 4.0 se diferencia de sua etapa anterior pelas crescentes e espetaculares
possibilidades que envolvem o maior ativo da atualidade, ou seja, a informação, a logística 4.0
acompanha as transformações exigidas pela nova era.
Se a mudança 4.0 for bem conduzida por gestores, ela possuirá um potencial de gerar incrementos
fantásticos nos processos produtivos, colocando as empresas que implementarem essa automação em
um patamar diferenciado de atendimento da demanda dos clientes.
Historiadores e cientistas consideram que as revoluções estão circunscritas e demarcadas por uma linha
do tempo. Entretanto, uma determinada revolução não marca a extinção completa das tecnologias
anteriores, pois elas são apenas gradualmente abandonadas em alguns casos.
Quando uma determinada tecnologia (disruptiva ou não) surge, ela requer um tempo para a ocorrência
das seguintes etapas: amadurecimento, produção em larga escala e viabilização de seus custos.
1
Mesmo os motores a vapor tendo sido concebidos no final do século XVII, o rendimento deles ainda era
muito baixo no período, tornando tal tecnologia pouco utilizável. Foi necessário haver o aprimoramento
dessa tecnologia quase 80 anos depois graças à contribuição de James Watt.
2
Fazendo um paralelo com a logística, o domínio da tecnologia a vapor possibilitou o uso de locomotivas
e embarcações a vapor, propiciando, com isso, o surgimento de modais absolutamente fundamentais.
As duas primeiras revoluções industriais foram fundamentais para a humanidade.
3
A Terceira Revolução Industrial já encontrava suas bases nas décadas de 1970 e 1980 com o
surgimento e a consolidação de empresas como a Microsoft. Mas as revoluções industriais não se
resumem às três primeiras de que se tem registro.
4
Nas últimas décadas, os sistemas de tecnologia de informação (TI) começaram a apresentar um
progresso muito significativo, fazendo com que os processos produtivos fossem preparados para uma
possível Quarta Revolução Industrial (também conhecida como indústria 4.0).
5
Nos anos 1990, o computador pessoal (PC), por exemplo, começou a ser um elemento mais presente
nas casas das famílias. O “simples” surgimento do PC já foi uma grande mudança de paradigma em
termos de produtividade.
Computadores pessoais tornaram mais acessível para qualquer pessoa a tarefa de digitar grandes
textos, o que antes era mais restrito aos profissionais de datilografia. Afinal, os textos digitados com
máquina de escrever não eram facilmente apagados; portanto, seus erros tinham de ser minimizados.
Com os editores de texto disponíveis nos PCs, tornou-se possível apagar e corrigir erros com enorme
facilidade.
Com o tempo, a tecnologia possibilitou que aplicativos e softwares controlassem a gestão de centros de
distribuição e as respectivas rotas de entregas de produtos. Nossa abordagem aqui refere-se
especialmente a warehouse management system (WMS) e transportation management system (TMS).
 
A indústria passou a incorporar em larga escala os robôs, o que gerou ganhos de produtividade
fantásticos. Atualmente, palavras como “big data” e “internet of things” têm ganhado um papel
fundamental. Seus conceitos, contudo, serão detalhados mais à frente neste tema.
Entre os avanços mais notáveis da revolução 4.0, destacam-se a introdução de dispositivos inteligentes
na indústria e os serviços de infraestrutura baseados em computação em nuvem. Se a compararmos
com as revoluções anteriores, veremos que a indústria 4.0 não se concentra na substituição dos ativos e
nas tecnologias de fabricação existentes.
A indústria 4.0 cria uma conectividade entre esses ativos, utilizando principalmente as tecnologias da
informação e comunicação disponíveis. As tecnologias dessa indústria são capazes de revolucionar por
completo alguns modelos de negócios, gerando, no limite, uma fábrica totalmente automatizada.
Entretanto, para gerar uma cadeia de suprimentos 4.0, é necessário automatizar também as interfaces
da fábrica com a distribuição. Isso ocorre, por exemplo, quando se efetua o carregamento de veículos
através de esteiras ou quando se utiliza caminhões não tripulados ou até mesmo drones para a
distribuição dos produtos.
Além dos sistemas estarem todos conectados, a imensa quantidade de dados envolvidos permite que
algoritmos aprendam e repliquem com boa precisão as tarefas do dia a dia.
 EXEMPLO
Em avançados sistemas de gerenciamento de armazém, as funcionalidades de slotting ou de
endereçamento do material consideram os dados históricos das movimentações para definir,de forma
autônoma, as evoluções no mapa do armazém de acordo com a variação nos fluxos dos materiais.
Entretanto, essa questão relativa também é bastante complexa. Ainda que, hoje em dia, o
armazenamento de dados não seja um problema, algumas questões permanecem: como se deve tratar
a quantidade enorme deles? Com os dados tratados, qual é o próximo passo para os consolidar em
indicadores simples que forneçam aos gestores uma foto precisa do negócio?
 
Autor: Macrovector/Fonte: Freepik
 EXEMPLO
Um material de altíssimo giro inicia um programa de phase out para a entrada de um produto substituto.
Neste caso, o WMS analisa a curva (descendente) na demanda e decide mudar o seu endereçamento
para uma área de menor movimentação, favorecendo novos números para as áreas privilegiadas sem
que ninguém precise atuar nos parâmetros de armazenagem.
Cabe apenas uma ressalva neste exemplo: idealmente, o gestor deve supervisionar o trabalho na
máquina. Afinal, o algoritmo da máquina pode tomar essa decisão ao verificar uma tendência cujas
variáveis macroeconômicas indiquem ser passageira.
AS HABILIDADES HUMANAS CONTINUAM SENDO
FUNDAMENTAIS NO PROCESSO DECISÓRIO.
 
Autor: Macrovector/Fonte: Freepik
No entanto, a automação completa pode ser economicamente proibitiva. No que diz respeito
especificamente às atividades de picking, alguns fatores precisam ser considerados:
ATIVIDADES DE PICKING
Separação e preparação de pedidos.
FATOR 1
Os robôs de picking valerão a pena se trabalharem uma grande quantidade de horas diárias (mais de
um turno). O investimento neles é muito alto; portanto, se possível, esses robôs devem até mesmo
trabalhar em regime contínuo, sem parar, para que possam pagar o custo investido o mais rápido
possível.
FATOR 2
Se os picos diários de pedidos forem moderados – já que os robôs precisam trabalhar 2 ou até mesmo 3
turnos seguidos para se tornarem economicamente viáveis –, mudanças bruscas nas variações de
pedidos poderão requerer maior ou menor necessidade de insumos.
 
Isso gera prejuízos em situações cujas máquinas produzam itens que não serão vendidos (vale de
demanda) e naquelas em que há falta de produtos (picos de demanda), pois mudar a programação dos
robôs pode ser complexo.
FATOR 3
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Se a porcentagem de itens não automatizados for pequena, tal fator (tendo relação direta com o
anterior) vai gerar uma ociosidade dos robôs.
FATOR 4
Os custos de mão de obra e espaço são tão elevados que amortizam o custo do investimento.
 
SUPONHA UMA EMPRESA QUE POSSUA DOIS ELOS
DENTRO DE UMA CADEIA DE SUPRIMENTOS DE
MATERIAIS DE CONSTRUÇÃO: A FÁBRICA E O
CENTRO DE DISTRIBUIÇÃO. LEVANDO EM CONTA A
NATUREZA DO PRODUTO, SERIA VIÁVEL UM
MODELO AUTOMATIZADO DE FABRICAÇÃO E
ARMAZENAGEM?
RESPOSTA
Antes de responder a esta pergunta, deve-se avaliar uma série de questões:
Há algum material ou classe de materiais cuja produção compensaria (em termos de receitas e custos)
esta automação? Exemplo: um ramo de luxo poderia compensá-la, mas será que haveria escala?
Seria possível um modelo híbrido, ou seja, automatizar alguns processos nesta cadeia, enquanto outros
se revelam mais intensivos em recursos humanos?
Quais processos deveriam ser prioritariamente automatizados e quais treinamentos seriam
necessários?
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Em relação aos recursos humanos, quantos empregos seriam criados? Quantos se extinguiriam?
Dessa forma, vemos que a decisão sobre a automação (e o grau dela) não é algo simples de se realizar. Ela
deve ser analisada em cada caso.
 
 COMENTÁRIO
A logística 4.0, na maioria das vezes, não pode ser vista. Ela é etérea, operando por meio de redes e
mecanismos, embora não sejam eles que lhe dão vida. Drones, realidade aumentada, automatização e
veículos autônomos impressionam; todavia, o contexto no qual eles se inserem é o responsável por
definir seu estágio tecnológico. Um dos fatores críticos de sucesso é o fato de os sistemas dialogarem
entre si, possibilitando, então, a automação total.
INTERNET DAS COISAS (INTERNET OF THINGS
– IOT)
Neste vídeo, estudaremos o conceito de internet das coisas e conheceremos alguns exemplos a esse
respeito.
VERIFICANDO O APRENDIZADO
1. A IOT CONSISTE EM UMA DAS PRINCIPAIS TECNOLOGIAS VIABILIZADORAS
DA INDÚSTRIA 4.0. TENDO ISSO EM VISTA, MARQUE A ALTERNATIVA MAIS
ADEQUADA.
As empresas que não implementarem imediatamente um sistema de IoT possuirão uma chance maior
de falir.
As tecnologias viabilizadoras e a própria automação completa devem ser implementadas com
parcimônia, pensando nas necessidades do negócio.
Para sistemas de telemetria serem aplicados, há uma necessidade de IoT e automação completas dos
veículos, sendo eles os não tripulados.
Automatizar apenas uma fábrica não gera resultados caso toda a cadeia não seja plenamente 4.0.
2. NO QUE DIZ RESPEITO ÀS VANTAGENS DE IMPLEMENTAÇÃO DA IOT,
ASSINALE A ALTERNATIVA NA QUAL SUAS VANTAGENS E JUSTIFICATIVAS
ESTÃO CORRETAS.
A) Redução de custos: em todos os casos, sua implementação gera uma redução deles. Felicidade dos
empregados: eles ficam mais motivados e felizes por trabalharem com tecnologia. Receitas maiores: a
implantação da IoT gera maiores receitas pelo simples fato de os gestores terem mais informações.
B) Captação de clientes: mais informações geram uma maior captação deles. Qualidade: maior poder de
detecção e ruídos nas máquinas possibilita uma entrega com maior qualidade. Captação de recursos
humanos: uma empresa altamente tecnológica consegue atrair maiores talentos.
C) Rastreabilidade: o uso de aplicações global positioning system (GPS) é um grande aliado para a
roteirização. Segurança: os sensores possuem a capacidade de gerar alarmes quando os contêineres
selados ou as portas de um veículo forem abertos de forma inesperada. Manutenção: sensores podem
ser instalados em caminhões para prever quando as partes devem ser substituídas ou requerem
manutenção.
D) Facilidade de aplicação de leis: com um maior monitoramento, torna-se mais fácil a aplicação delas
pelas autoridades. Manutenção: sensores implementados em máquinas podem ajudar a identificar
falhas com um potencial para resultar em defeitos nos produtos. Saúde do motorista: há sistemas de
telemetria capazes de identificar até mesmo se ele está cansado e precisa fazer uma parada.
MÓDULO 2
 Definir conceitos sobre a digitalização da cadeia de suprimentos e suas contribuições para o
mercado
DIGITALIZAÇÃO DAS CADEIAS DE
SUPRIMENTOS
Uma cadeia de suprimentos digital significa que seus elos se encontram em sistemas. Suas entidades
físicas possuem uma contraparte digital: nela, o fluxo de informações e de produtos é detalhadamente
mapeado nos sistemas de controle da cadeia.
Apresentaremos agora três ganhos da digitalização das cadeias de suprimentos:
A) REDUÇÃO DOS CUSTOS DE COMPRAS E DE PESSOAL
B) REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROCESSO
C) AUMENTO DE RECEITA
A) REDUÇÃO DOS CUSTOS DE COMPRAS E DE PESSOAL
Uma cadeia de suprimentos digital pode reduzir os custos de compras em 20%: um dos mais fáceis de
serem cortados com a automação são os custos com pessoal. Há também aqueles relacionados a
falhas humanas.
 SAIBA MAIS
SAIBA MAIS
No entanto, trabalhadores bem treinados são capazes de usar a cognição de forma que as máquinas
não conseguiriam fazer. O gestor precisa ter um entendimento profundo do processo para saber se é
possível preterir da mão de obra humana e se o investimento em automação mostra ser vantajoso.
B) REDUÇÃO DOS CUSTOS DE PROCESSO
Uma cadeia de suprimentos digital é capaz de reduzir os custos do processo da cadeia de suprimentos
em aproximadamente 50%. Entretanto, apesar de muitos autores reportarem números fantásticos, isso
deve ser analisado com muita cautela.
 SAIBA MAIS
SAIBA MAIS
Há dois motivos que justificam essa análise. Primeiramente, porque a cadeia de suprimentos precisa
funcionar em sincronia para que todos os elos se beneficiem da automação. Em segundo lugar, é
necessário avaliar deforma muito cuidadosa se essa automação não foi responsável por reduzir as
margens imediatas da cadeia com investimentos que podem demorar a dar um retorno.
C) AUMENTO DE RECEITA
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Uma cadeia de suprimentos digital é capaz de aumentar a receita em aproximadamente 10%. Devemos,
porém, repetir nosso processo analítico.
 SAIBA MAIS
SAIBA MAIS
O primeiro critério a ser analisado é: meu mercado consumidor possui uma demanda que não estou
conseguindo atender? Se a resposta for sim, mais produção, neste caso, resultará em mais vendas e
mais receitas. Entretanto, caso não haja uma demanda adicional pelos produtos, o resultado será mais
estoque – e não maiores receitas obtidas com o aumento das vendas.
PRINCIPAIS MOTIVOS PARA SE DIGITALIZAR UMA CADEIA
DE SUPRIMENTOS
Diversos motivos justificam a digitalização de uma cadeia de suprimentos. Listaremos alguns deles a
seguir:
EXPERIÊNCIA DO CLIENTE
Há clientes de várias gerações que possuem desejos muito diversos. Alguns não abrem mão de serem
atendidos nos pontos de vendas, enquanto outros preferem receber os produtos na comodidade de suas
casas.
 
Atualmente, vivemos em um mundo no qual os consumidores querem receber o mesmo nível de serviço
em qualquer canal de atendimento escolhido: este conceito é conhecido como omnichannel. Eles estão
se acostumando a pesquisar, comprar e consumir coisas facilmente por meio da internet.
 
Como os consumidores possuem um acesso a padrões de consumo de vários países, eles criam
expectativas muito altas. Hoje em dia, eles exigem que a entrega seja gratuita (ou quase) e rápida.
Algumas empresas têm reduzido o prazo de entrega para um dia – em alguns locais, até para algumas
horas.
PRODUTOS INDIVIDUALIZADOS
Independentemente da indústria automobilística, de vestuário ou de máquinas pesadas, os
consumidores esperam a personalização de praticamente todos os tipos de produtos. Não é mais
suficiente fornecer uma excelente experiência de compra e entrega.
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Entretanto, ainda há alguns que preferem artigos padronizados e mais baratos. Por isso, é fundamental
conhecer seu mercado consumidor.
ECONOMIA EM REDE
A rede de suprimentos e as operações devem ser colaborativas: uma conexão forte entre os
colaboradores mostra ser cada vez mais importante à medida que mais elementos se tornam
envolvidos.
 
Muitas vezes, as cadeias de suprimentos se revelam verdadeiras “teias” de suprimentos, cujas centenas
de elos incluem parceiros e clientes envolvidos em diferentes partes dessa cadeia. Com isso, existe uma
necessidade de controlar e ganhar visibilidade em todo o fluxo de produtos.
ESCASSEZ DE RECURSOS E URBANIZAÇÃO
Seja por conta da falta de espaço (gerada, em muitos casos, pela subida de preço do espaço urbano) ou
de mão de obra qualificada, as empresas precisam lidar com níveis crescentes de escassez de
recursos. A solução para elas é otimizar suas operações.
 
Uma saída, aliás, para a escassez de trabalhadores é investir intensamente em treinamento com o
objetivo de capacitar trabalhadores rapidamente, caso, por exemplo, dos empregados temporários para
as estações ocupadas.
MOTIVADORES DA TRANSFORMAÇÃO DIGITAL
Neste vídeo, apresentaremos os motivadores da transformação digital.
 SAIBA MAIS
Como um exemplo da digitalização das cadeias de suprimentos, podemos apontar o caso relatado por
Oliveira (2020) sobre a empresa Digital Container Shipping Association (DCSA). Por conta da pandemia
de Covid-19, a DCSA precisou agilizar o processo de modernização e digitalização do bill of lading
(B/L), que, em português, significa conhecimento de embarque.
Criada em 2019, a entidade, voltada para a padronização digital no transporte marítimo, informou que
está empenhada na implantação do conhecimento de embarque eletrônico.
BILL OF LADING (B/L)
O B/L é um documento emitido pelo transportador para definir a contratação de um transporte
internacional, já que ele comprova o recebimento da mercadoria na origem e a obrigação de entregá-la
no lugar de destino. O B/L, portanto, significa a posse da mercadoria. Seu preenchimento pode ser
demorado, já que ele é feito pelo exportador no país de origem e enviado para o importador a fim de que
ele possa aprovar as informações. Sendo assim, a digitalização deste documento pode gerar grandes
economias para as cadeias de suprimentos internacionais.
 Figura:A digitalização da B/L pode gerar grandes economias para as cadeias de suprimentos
internacionais.
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DRONES
Pegando carona na digitalização completa das supply chains, a disseminação de drones e a expectativa
de veículos autônomos para o transporte de passageiros e de cargas popularizaram essa nova indústria.
Entretanto, há questões muito importantes, como, por exemplo, a regulação para o uso de drones na
entrega de mercadorias, assim como outras definições quanto ao tráfego aéreo, à segurança da
população e à formação de pilotos.
PARA UMA EMPRESA, É VIÁVEL ADOTAR DRONES
NA ENTREGA EXPRESSA DE MERCADORIAS?
 
A discussão sobre essa questão deve envolver alguns pontos cujas respostas não são tão imediatas:
A entrega via drones será compensadora para qualquer mercadoria?
Como ficaria o nível de serviço?
A precisão das entregas pode ser fantástica, mas as pessoas gostarão de serem atendidas por um
drone?
Como serão os mecanismos de troca?
Quais seriam os impactos sociais de tal medida?
CADEIA DE SUPLEMENTO
Com o avanço das tecnologias, o varejo enfrenta mudanças para garantir sua sobrevivência. As lojas
físicas, por exemplo, não funcionam apenas como um ponto de experiência do consumidor, mas
também como minicentros de distribuição.
Torna-se essencial que o time do ponto de venda físico esteja preparado para prestar assistência ao
consumidor sobre o uso dos produtos e de outras opções disponíveis na loja online.
Não basta um funcionário estar atento aos processos de front office, como óculos de realidade
aumentada, totens/telas touch screen, sensores, câmeras, wi-fi gratuito e prateleiras virtuais nas lojas,
se ele não for eficiente no back office, que inclui os processos de cadeias de suprimentos.
O aumento da conexão entre a loja física e a online oferece uma série de implicações que gera impactos
para a supply chain:
O cliente quer poder transitar suavemente entre o físico e o online para extrair uma melhor experiência.
A experiência viabilizada no processo de compra passa a ser o foco na relação com o cliente.
As tendências para a supply chain 4.0 estão resumidas no framework a seguir. Esta figura oferece um
resumo precioso sobre um exemplo de fluxo logístico 4.0:
 Figura: Tendências para a supply chain 4.0.
LOGÍSTICA INBOUND
A logística inbound diz respeito aos processos de entrada da carga no armazém. Graças às tecnologias
4.0, tal processo pode se tornar muito mais fácil. Isso pode ser visto, por exemplo, no transporte
autônomo de cargas e no escaneamento automático dos códigos de barras de produtos.
Um sistema central indica automaticamente o melhor endereço para a carga, levando em consideração
critérios, por exemplo, como o do giro de estoque. Produtos com alta rotatividade idealmente devem
ficar mais próximos de sua área de expedição, já que eles são muito demandados pelos clientes.
Quanto à armazenagem, os robôs podem propiciar que o armazém efetue um picking (separação de
produtos) de forma totalmente automatizada, assim como outras operações dele.
Como exemplos, podemos citar: o escaneamento das etiquetas (indicando agora a saída do produto do
estoque) e o direcionamento automático de cada um para a respectiva doca (local onde o caminhão
estaciona para ser carregado).
LOGÍSTICA OUTBOUND
A logística outbound contempla atividades como o monitoramento dos produtos e as atividades de
roteirização, as quais, atualizadas em tempo real, indicam a melhor rota possível.
Na parte do varejo, ou seja, que fornece o serviço diretamente ao cliente final, os armazéns conectadosà internet das coisas coletam em tempo real as informações sobre informações importantes, como, por
exemplo, níveis de estoque e produtos mais vendidos.
 COMENTÁRIO
Tais informações são preciosas para que seja feita uma boa e acurada previsão da demanda com o
objetivo de não gerar estoque excessivo nem falta de produtos.
VERIFICANDO O APRENDIZADO
MÓDULO 3
 Esquematizar o desenvolvimento de uma cadeia de supply chain 4.0
CONSTRUINDO UMA SUPPLY CHAIN 4.0
Há algumas décadas, imaginar uma cadeia de suprimentos totalmente automatizada consistia em um
mero exercício que mais se assemelhava à ficção científica do que a um planejamento sério de gestão.
Entretanto, atualmente, uma supply chain completamente automatizada já constitui uma realidade
praticamente factível, estando apoiada em alguns pilares. Armazéns completamente automatizados
podem, por exemplo, ser construídos para que ganhos de produtividade sejam gerados. Com as
tecnologias viabilizadoras da indústria 4.0, existir um armazém do tipo já é uma realidade.
Atividades como picking e packing poderão ser totalmente automatizadas. Para que o picking seja
automatizado, é necessário que os caminhões possuam uma tecnologia que permita seu acoplamento a
esteiras.
TECNOLOGIAS COMO BLOCKCHAIN, IOT E WMS
CONSTITUEM SISTEMAS CAPAZES DE GERAR
ALTOS GANHOS DE PRODUTIVIDADE NOS
ARMAZÉNS.
 
No entanto, uma supply chain completamente automatizada possui algumas questões que precisam ser
mais bem equacionadas. As impressoras 3D, por exemplo, são capazes de produzir matérias-primas,
como o aço, a fibra de carbono e o plástico.
Podemos, dessa forma, imaginar um futuro próximo em que o ressuprimento de peças em
concessionárias de veículos será, conforme a demanda de cada uma, substituído pela impressão. É
provável que, em breve, a produção delas seja constituída por uma linha de encaixe de peças
impressas.
Todavia, a impressão 3D ainda encontra alguns desafios:
BAIXA CAPACIDADE PRODUTIVA
O primeiro deles é a capacidade produtiva. As impressões 3D não possuem a velocidade das máquinas
mais tradicionais, sendo um modelo ainda inadequado para a produção em massa e o atendimento a
grandes pedidos.
NECESSIDADE DE ESTOQUE DE INSUMOS
Outro problema são os insumos necessários para alimentar a impressão 3D. Os locais de impressão
ainda deverão ter um estoque de insumos, ou seja, os transportes dos fornecedores de matéria-prima
até os locais de produção com impressoras 3D ainda serão necessários.
Neste ponto, precisamos ressaltar a importância de um conceito que já foi brevemente discutido neste
tema: as tecnologias 4.0 não são uma panaceia. Elas não devem, portanto, ser implementadas por mero
modismo ou por ser “chique” dizer que certa empresa possui uma fábrica 4.0.
É fundamental haver uma estratégia clara para que o grande investimento feito traga benefícios
competitivos reais. No Rio de Janeiro, por exemplo, as principais rotas de entrada e saída do estado não
são totalmente seguras; desse modo, suas empresas eventualmente sofrem com roubos de cargas.
Pensemos juntos: para que um criminoso se arrisque a roubar uma carga, muito provavelmente ela deve
conter um produto fácil de se carregar e com um altíssimo valor agregado, como cigarros, produtos
tecnológicos etc.
Dificilmente alguém se dará ao trabalho de roubar um caminhão de areia de construção, pois o
transporte é complicado e o valor agregado é muito baixo. Nesse sentido, há uma contribuição em
termos de segurança para os produtos de alto ou altíssimo valor agregado que puderem ser produzidos
diretamente no varejo ou em um centro de distribuição (ou fábrica) avançado localizado a poucos
quilômetros do cliente final.
BLOCKCHAIN
Em uma época com uma quantidade tão grande de dados sendo transmitidos, é necessário pensar na
segurança deles. Tendo isso em vista, a tecnologia de rede conhecida coma blockchain foi desenvolvida.
Em um primeiro momento, ela foi criada para ser uma rede praticamente à prova de “hackeamento”,
possibilitando que criptomoedas (como, por exemplo, o bitcoin) pudessem ser livremente negociadas
com riscos consideravelmente reduzidos. A blockchain pode ser considerado uma plataforma capaz de
conectar empresas e sistemas de maneira automatizada.
A plataforma garante a consistência da informação mediante contratos inteligentes, assim como a
privacidade de quem a utiliza também é garantida graças à criptografia. A blockchain é uma cadeia de
blocos de informação.
Quando se fala em “bloco” (block) e encadeamento” (chain), isso diz respeito a informações digitais
(bloco) armazenadas de forma encadeada em um banco de dados público (cadeia). Esse banco possui
várias cópias redundantes, sendo considerado seguro por contar com técnicas avançadas de
criptografia contra fraudes e alterações indevidas.
A rede blockchain agrega os processos corporativos. Os pedidos podem ser realizados por meio de um
sistema de stock ou de reparos. Injetados diretamente na transportadora, eles geram um registro em
uma planilha de dados ou até em uma mensagem de texto enviada ao cliente. O futuro das cadeias de
suprimentos exigirá operações mais rápidas, flexíveis, granulares, precisas e eficientes.
Sobre o uso da blockchain no contexto das cadeias de suprimentos, o compartilhamento de dados
confiáveis e a automação de processos geram benefícios em vários níveis, começando com os ganhos
de eficiência e culminando na reinvenção da operação do ecossistema da indústria.
É importante observar que os projetos de blockchain requerem uma abordagem estratégica em longo
prazo. As empresas precisam determinar a localização das “dores” em suas cadeias de suprimentos
para se analisar se a blockchain é a melhor solução. Além disso, deve-se identificar o caso de aplicação
que elas querem rodar como prova de conceito antes de uma implementação em escala.
Esses requisitos serão viabilizados pela digitalização das cadeias de suprimento (também chamadas de
supply chain 4.0). A inteligência artificial é fundamental para viabilizá-la.
No entanto, há algumas armadilhas na sua implementação:
FALTA DE ALINHAMENTO ESTRATÉGICO
FALTA DE COMPREENSÃO DA ORGANIZAÇÃO
MUDANÇA DE PILOTO PARA ESCALA
COEXISTÊNCIA HUMANA
TORRES DE CONTROLE
No Brasil, a adoção de torres de controle de supply chain é o resultado de uma tendência que envolveu
a integração de processos e o controle de indicadores. Tendo começado entre os anos 1990 e o início
dos anos 2000, esse controle buscava tornar as suas operações mais integradas.
Há diferentes tipos de torres de controle:
Torres de controle analíticas
Concentram-se na consolidação, análise e visualização de dados para suportar as operações.

Torres de controle operacionais
Acumulam as capacitações das torres analíticas, mas possuem adicionalmente a capacidade de ação
efetiva para direcionar, alterar e criar uma priorização sobre os esforços na supply chain.
Veremos a seguir um modelo de maturidade para as torres de controle:
 Figura: Modelo de maturidade para torres de controle.
MONITORAR
IMPLEMENTAR
ANTECIPAR
SINCRONIZAR
MONITORAR
O primeiro nível do modelo de maturidade para torres de controle é o monitoramento. O pontapé inicial
para a estruturação da torre de controle inclui os seguintes processos: sistema de coleta, recebimento,
cálculo e visualização dos dados em formatos gráficos e indicadores a fim de facilitar o controle, a
visualização e a priorização dos processos principais para o negócio.
IMPLEMENTAR
O próximo passo é a implementação de reação a partir desses dados. Eles podem, por exemplo,
informar que uma determinada rota não está disponível. Assim, de forma reativa e a partir de uma
informação real, os gestores e os analistas da torre de controle leem os dados e tomam alguma decisão
de correção de rumo.
ANTECIPAR
A etapa antecipar (que poderia também se chamar “prever”) consiste em ir além. A partir dos dados
coletados, a torre de controle não reage apenas a uma determinada situação: ela tambémé capaz de
efetuar previsões assertivas a partir dos dados coletados e tomar decisões que corrijam rumos antes
que problemas aconteçam.
SINCRONIZAR
A última etapa é a sincronização. A torre agora executa todos os processos (coleta, análise de dados e
reação/previsão) de maneira proativa com o intuito de melhorá-los, incorporando novos algoritmos de
análise de dados e processos para continuar reduzindo desperdícios e melhorar o serviço para o cliente.
Vivemos em uma época de mudanças fantásticas e extremamente rápidas. Muitos empresários sequer
ouviram falar de torres de controle no contexto da logística. Hoje em dia, não basta mais entender o que
isso significa: também é importante compreender que uma evolução em termos de maturidade se faz
necessária.
MACHINE LEARNING
O machine learning é um ramo da inteligência artificial geralmente descrito como a arte e a ciência do
reconhecimento de padrões. Trata-se essencialmente de uma abordagem orientada a dados com
suposições fracas sobre as relações estatísticas subjacentes nos dados, além de envolver uma grande
variedade de métodos.
MACHINE LEARNING
Em tradução livre, significa aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina geralmente compreende dois elementos principais: um método de
aprendizado e um algoritmo. Isso lhe permite automatizar o maior número possível de opções de
modelagem de maneira que ele não esteja sujeito ao critério do previsor.
 COMENTÁRIO
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Produzir previsões precisas não é uma tarefa fácil, pois requer uma abordagem suficientemente
complexa para incorporar variáveis relevantes, além de também estar voltada para a exclusão de dados
irrelevantes.
Nesse sentido, os métodos de machine learning, em geral, são capazes de lidar com padrões não
lineares nos dados (geralmente ocultos para modelos lineares padrão). Com isso, eles oferecem uma
abordagem alternativa (e convincente) aos modelos estatísticos tradicionais.
O conjunto de tecnologias conhecido como machine learning é fundamental para conferir uma
capacidade preditiva às torres de controle.
De forma geral, um algoritmo deste tipo é capaz de ler uma massa de dados (que, a princípio, o olho
humano não consegue fazer correlações) e aprender os padrões dela, podendo, com isso, efetuar
previsões e classificações com precisões mais apuradas.
Apesar de sua nomenclatura sofisticada, machine learning é um nome genérico para as combinações de
métodos estatísticos e computacionais aliados. Tais métodos podem ser simples e largamente
difundidos, como uma regressão linear simples, ou muito mais sofisticados, como uma rede neural
artificial.
Outra característica importante dos métodos de machine learning é que eles geralmente conseguem
lidar com grandes quantidades de dados (big data), que, aliás, podem ser capturados pela IoT.
Em geral, um machine learning pode ser categorizado em três tipos:
TIPO 1
TIPO 2
TIPO 3
TIPO 1 - APRENDIZADO SUPERVISIONADO
As variáveis respostas são claramente identificadas, mesmo que as relações específicas nos dados não
sejam conhecidas (por exemplo, a regressão linear e a logística).
TIPO 2 - APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO
Não há saída especificada de antemão. O objetivo é reconhecer padrões de dados e determinar
categorias de classificação de saída (por exemplo, o reconhecimento facial).
TIPO 3 - APRENDIZADO POR REFORÇO
Busca iterativamente uma alocação ideal das variáveis de entrada que geram a maior recompensa, ou
seja, otimiza uma determinada função “recompensa” sem usar um conjunto de treinamento.
 As principais implicações no uso das técnicas de machine learning para as cadeias de suprimentos
incluem:

Os algoritmos de aprendizado de máquina e os aplicativos que os executam são capazes de analisar
rapidamente grandes e diversos conjuntos de dados, melhorando o índice de acerto da previsão e a
gestão de demanda;
Esses algoritmos permitem a redução dos custos de frete, a melhora do desempenho da entrega de
fornecedores e a identificação e minimização da exposição a riscos;

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O aprendizado de máquina tem melhorado o reconhecimento de padrões visuais, abrindo muitas
aplicações potenciais na inspeção física de qualidade;
Esse aprendizado aprimora o planejamento e o controle da produção, levando em consideração várias
restrições e apoiando a otimização de soluções;


A combinação desse aprendizado com análises avançadas, sensores e monitoramento em tempo real
está, pela primeira vez, permitindo o fornecimento de visibilidade de ponta a ponta;
Algoritmos de aprendizado de máquina podem verificar a eficácia dos equipamentos, que é um indicador
importante de logística. Com isso, tais algoritmos podem indicar fatores com um potencial para aumentar
o desempenho desses equipamentos;

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Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser úteis também para detectar os fatores que interferem
na vida útil das máquinas.
VEÍCULOS AUTÔNOMOS
Neste vídeo, discutiremos o que são os veículos autônomos e apresentaremos alguns de seus
exemplos.
Cabe ressaltar que os profissionais ainda precisam compreender melhor o conceito 4.0, pois eles
geralmente não foram formados em um “mundo 4.0”. É necessário muito estudo e capacitação para que
seja possível absorver tais tecnologias e utilizá-las com o objetivo de gerar novas receitas e diminuir
custos das empresas.
VERIFICANDO O APRENDIZADO
CONCLUSÃO
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Apresentamos neste tema o tópico supply chain 4.0 e seus principais desafios. Para isso, subdividimos o
assunto em três partes: indústria 4.0, digitalização das cadeias de suprimentos e supply chain 4.0.
Inicialmente, descrevemos essa indústria, fazendo um apanhado das revoluções industriais e o seu
significado.
Em seguida, definimos os conceitos relativos à digitalização das cadeias de suprimentos, mostrando
que, para facilitar o tráfego de informações, uma cadeia deve estar digitalizada e usar tecnologias de
apoio, como, por exemplo, a blockchain.
Por fim, empregamos os conceitos apresentados anteriormente para possibilitar o entendimento da
supply chain 4.0, já que eles lhe servem de base. Além disso, levantamos algumas questões relevantes
sobre a tomada de decisão e suas tecnologias de apoio.
 PODCAST
AVALIAÇÃO DO TEMA:
REFERÊNCIAS
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BLANCO, A. P. Inteligência artificial na cadeia de suprimento. In: Mundo logística. n. 68. 2019.
CORRÊA, H. Indústria 4.0 e suas implicações nas cadeias de suprimento. In: Mundo logística. n. 70.
2019.
FERNANDEZ, M. E. Sistema de gestão por processos na supply chain. In: Mundo logística. n. 70.
2019.
LACERDA, L. A evolução para as torres de controle 4.0. In: Mundo logística. n. 70. 2019.
LYRA, J. R. Transformação digital do varejo. In: Mundo logística. n. 69. 2020.
MADEIRA, B. S. Logística 4.0 e blockchain no transporte. In: Mundo logística. n. 68. 2019.
MEYFARTH, R. Logística digital e internet das coisas. In: Mundo logística. n. 58. 2017.
OLIVEIRA, D. Digitalização do B/L pode gerar economia anual de US$ 4 bilhões. In: Portos e
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OLIVEIRA, A.; CIA, H.; BARRETO, A. Supply chain 4.0. In: Mundo logística. n. 58. 2017.
RANGEL, Y. L.; SENNA, P.; SANTOS, I. L.; LIMA, G. L. S. Análise bibliométrica da Indústria 4.0:
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VRANJAC, M.; WAGNER, O. Utilização de robôs na logística de separação de pedidos. In: Mundo
logística. n. 63. 2018.
EXPLORE+
Para se aprofundar em seus conhecimentos sobre a cadeia de suprimentos 4.0, leia este artigo de Knut
Alicke, Daniel Rexhausen e Andreas Seyfert:
ALICKE, K.; REXHAUSEN, D.; SEYFERT, A. Supply chain 4.0 in consumer goods. Consultado em
meioeletrônico em: 18 ago. 2020.
CONTEUDISTA
Marcelo da Silveira Villela
 CURRÍCULO LATTES
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