Ao optar por soluções integradas, as empresas correm o risco de se tornar dependentes de um único fornecedor. A exigência de hardware específico para compatibilidade com o software limita a flexibilidade, gerando riscos de interrupção caso surjam problemas na cadeia de suprimentos.
Os desafios industriais que envolvem IA são intrinsecamente complexos. Caso contrário, seriam resolvidos por soluções de automação tradicionais, amplamente conhecidas e aplicadas há décadas. Essa complexidade aumenta os custos e cria pontos críticos nos processos.
Para que as soluções de IA no setor industrial sejam eficazes, é essencial que os gestores assegurem que o sistema possa ser mantido de forma autônoma, sem depender de um número restrito de especialistas. Soluções proprietárias, por dependerem de um grupo limitado de profissionais, podem retardar o suporte e a customização, especialmente quando há necessidade de inovação ou integração de novos hardwares em resposta a mudanças nas demandas.
Soluções robóticas baseadas em padrões acessíveis ao mercado reduzem custos de implementação e personalização. Uma arquitetura aberta minimiza riscos de fornecimento, permitindo que as empresas escolham as melhores ferramentas para suas necessidades, sem ficarem presas a um único fornecedor ou dependentes de uma cadeia de suprimentos específica.
Separação e Embalagem: Um Estudo de Caso sobre Complexidade no Contexto Brasileiro
Os sistemas robóticos de separação e embalagem (pick-and-pack) representam um exemplo claro da complexidade que os processos logísticos enfrentam no Brasil. No comércio eletrônico, que cresce a passos largos no país, com previsão de crescimento de 15% em 2025 segundo a Ebit | Nielsen, milhões de pedidos são separados e embalados manualmente, gerando custos operacionais elevados e impactando a eficiência.
A escassez de mão de obra, uma das principais preocupações para empresas brasileiras, está se acentuando. A separação de produtos é uma das atividades mais intensivas em mão de obra no processo de armazenagem e produção, e a necessidade de soluções mais eficazes se torna cada vez mais evidente. Enquanto robôs já são essenciais em diversas áreas industriais, muitas tarefas ainda enfrentam limitações devido à rigidez dos sistemas atuais.
A automação da separação é uma área com baixa adoção, sobretudo por sua complexidade. De acordo com o Global Warehouse Robotics Market Report, o volume de separação e embalagem deverá crescer 40% até 2030. Esse aumento, aliado à pressão por atender a um consumidor cada vez mais exigente, tem exacerbado a escassez de mão de obra e aumentado a competitividade no mercado.
Com o aumento dos custos trabalhistas e a pressão para expandir operações, as soluções baseadas em mão de obra humana tornam-se cada vez mais onerosas, gerando desafios adicionais em termos de segurança e produtividade. Para enfrentar esses obstáculos, soluções robóticas oferecem uma alternativa que, além de aumentar a produtividade, permite uma expansão mais econômica.
Contudo, a adoção de soluções robóticas guiadas por IA ainda é limitada. Isso se deve, em grande parte, à necessidade de lidar com objetos e condições imprevistas, algo que os robôs tradicionais, projetados para tarefas repetitivas, ainda não conseguem fazer com a flexibilidade necessária. A complexidade do processo de separação e embalagem exige a implementação de IA avançada, treinada para garantir precisão e controle de qualidade.
No Brasil, a predominância de soluções proprietárias, que exigem hardware específico e expertise especializada, ainda eleva os custos de personalização e cria riscos de dependência de um único fornecedor. Isso limita as possibilidades de inovação e a flexibilidade necessária para enfrentar mudanças repentinas no mercado.
Para que as indústrias brasileiras adotem soluções tecnológicas mais eficazes, é essencial garantir que o controle sobre as operações seja mantido, utilizando hardware acessível e de fácil obtenção no mercado nacional. A escalabilidade das operações deve ser possível sem depender de fornecedores exclusivos ou de soluções excessivamente complexas.
A implementação de sistemas robóticos de separação e embalagem impulsionados por IA será uma peça-chave para o sucesso das operações logísticas no Brasil. Para facilitar essa transição, a adoção de sistemas modulares, com arquitetura aberta, que sejam compatíveis com hardware de múltiplos fornecedores, é fundamental para minimizar riscos e garantir a flexibilidade necessária.
Em um cenário de escassez de mão de obra qualificada e desafios crescentes no mercado de trabalho, a transformação digital no setor de logística se torna não apenas uma necessidade, mas uma oportunidade para as empresas ganharem eficiência, reduzir custos e atender às crescentes demandas de forma ágil e inteligente.
Soluções de Arquitetura Aberta: Benefícios para Fornecedores e Usuários Finais
As soluções de IA baseadas em arquitetura aberta, que utilizam tecnologias padronizadas, oferecem aos fornecedores e usuários finais flexibilidade e escalabilidade, permitindo que qualquer hardware seja integrado conforme as necessidades específicas da aplicação e as limitações de custo do projeto. Isso garante que as soluções robóticas possam ser implementadas de forma eficiente e adaptadas ao crescimento das operações industriais.
Adotar “tecnologias padronizadas” significa que as soluções de arquitetura aberta devem possibilitar personalizações específicas para cada aplicação, utilizando padrões já estabelecidos de TI e OT, linguagens de programação amplamente usadas e protocolos consagrados no mercado. Essas tecnologias oferecem maior facilidade para customização, visualização e compartilhamento de dados, fatores essenciais para a modernização das operações industriais no Brasil.
Por exemplo, empresas como a Natura e a Ambev, líderes no Brasil, podem expandir seus casos de uso de automação com IA ao adotar tecnologias abertas que permitam utilizar linguagens de desenvolvimento de software padrão e melhores práticas, sem ficarem dependentes de soluções proprietárias de fornecedores específicos.
Utilizar padrões da indústria, como o Standard Robot Command Interface (SRCI), mantém a programação de robôs independente de fornecedores, permitindo que engenheiros criem soluções robóticas guiadas por IA com maior autonomia. Essa abordagem evita a dependência de um número restrito de especialistas em sistemas fechados, o que pode aumentar custos e limitar a inovação.
Soluções abertas proporcionam maior flexibilidade em comparação às soluções proprietárias, que ficam restritas à oferta de um único fornecedor. A arquitetura aberta para robótica com IA fortalece o ecossistema como um todo, pois amplia a adoção dessas tecnologias, criando um mercado maior e, consequentemente, gerando mais oportunidades de lucro para os fornecedores e mais acesso a peças e expertise para os usuários finais.
No Brasil, a democratização da robótica é essencial. As soluções de IA devem ser personalizáveis, aprimoradas e programadas de forma acessível, sem a necessidade de consultores especializados caros ou treinamentos extensivos. Isso permite que as empresas se mantenham competitivas em um ambiente industrial dinâmico e em constante evolução.
Sistemas proprietários, conhecidos como “caixas-pretas”, carecem de transparência e dificultam a compreensão dos usuários sobre falhas ou oportunidades de otimização. Por outro lado, soluções de arquitetura aberta e independentes de hardware oferecem maior visibilidade, flexibilidade e liberdade para contratar profissionais e escolher fornecedores, o que reduz custos e riscos operacionais.
Com a adoção generalizada dessas tecnologias no setor industrial, as economias de custo e o aumento da eficiência dos processos têm o potencial de reduzir preços, melhorar a competitividade e impulsionar a economia, criando um ambiente de negócios mais favorável tanto para fornecedores quanto para os usuários finais. No cenário brasileiro, essa transformação pode ser um fator determinante para a modernização e crescimento das empresas, especialmente no contexto da indústria 4.0.
