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Quando o consumidor compra um produto no MercadoLivre, Americanas, Magazine Luiza, Aliexpress ou Amazon não imagina a complexidade por trás desta operação. A simplicidade na compra, no acompanhamento do pedido e na entrega é resultado de poderosos sistemas de informação interligados em tempo real. Desde sistemas de sugestões de compras para os consumidores, sistemas antifraudes para aceitar um pedido, sistemas que garantam que os produtos mais solicitados estejam no estoque e sistemas de distribuição com rastreamento de encomendas e sistemas de avaliações para auxiliar nas tomadas de decisão de futuros compradores. Todo isto para oferecer uma experiência de compra que entre um produto em horas, no dia seguinte ou irritantes entregas com mais de um dia, que só são aceitáveis pela relação custo/benefício. Sem sistemas de inteligência artificial é impossível gerenciar todo este ecossistema de forma eficiente.

No mercado eletrônico atual os conceitos varejo e atacado se confundem, pois as grandes lojas virtuais operam como varejistas e atacado ao mesmo tempo, conhecido com atacarejo, neologismo que reúne as duas formas de comercialização. O consumidor pode fazer a compra de um produto em uma pequena loja virtual, porém toda a infraestrutura de armazenagem, sistema de pagamento e distribuição é do Magazine Luiza ou Amazon, permitindo que a pequena loja virtual tenha um preço competitivo. Ou, comprando das Americanas o produto é enviado de um pequeno varejista que usa apenas o portal de compras das Americanas, que aumentando seu volume de vendas pode ter preços competitivos com os grandes varejistas.

Se os critérios que os consumidores adotam para suas compras forem preço, prazo de entrega e atendimento pós-vendas, no limite, teremos poucos atacarejo virtuais com milhares de varejistas associados, permitindo vender com preços de atacado. Ou seja, voos solitários sobreviverão apenas para produtos de nicho e únicos.

Por trás desta revolução está a inteligência artificial, reunindo montanhas de dados em seus big datas, vindos de dispositivos IoT, sites de vendas, informações bancárias dos consumidores para decisões antifraude, estoques nos armazéns, informações de rotas para otimização, despachos, recebimentos, avaliações de clientes, reclamações de órgão de defesa do consumidor, sistemas de sugestões de compras e tantas outras informações e decisões incapazes de serem tomadas por um ser humano ou organizações. Lembrando que quanto maior o número de pessoas envolvidas em tomadas de decisão maior a probabilidade de erros e lentidão nos processos.

Isto significa, que no limite, todo varejista deve ter uma infraestrutura de atacadista, própria ou terceirizada. Quando pensamos em atacado, um dos maiores custos é a manutenção do estoque, ou seja, quanto custa manter o estoque de um determinado produto. Este custo é composto por impostos, funcionários, custos de climatização, custos de oportunidades do espaço, depreciação, seguro e custos administrativos do negócio.

A IA entra como uma ferramenta vital para manter os custos mais baixos possíveis, monitorando o tempo que o estoque termina até o tempo que um fornecedor leva para enviar a reposição do estoque. Imagine monitorar milhões de itens em um estoque sem automação e com algoritmos de aprendizado de máquina – machine learning – para sincronizar perfeitamente o fornecimento com a demanda necessária com os melhores custos possíveis.

Agora imagine um armazém muito grande controlado por algoritmos de IA determinando onde há espaço, qual grupo de produtos deve estar onde e como levar esses produtos para uma estação de separação, tudo de forma automática. Como nos armazéns da Amazon onde todo o transporte é realizado por robôs com algoritmos de IA para reconhecer padrões mais eficientes para se movimentarem. Em armazéns menores, os benefícios da IA estão associados ao planejamento de capacidade e alocação do espaço. Os sistemas de IA entendem o tamanho do espaço, as dimensões de cada produto e otimizará o espaço para o armazenamento do produto.

Quando uma empresa opera diversos centros de distribuição (CD) é importante colocar os produtos certos perto da demanda. Isto evita maiores percursos, atrasos de consistentes, recursos mal alocados e custos de frota mais elevados para as entregas. A IA pode controlar o tempo do tráfego, disponibilidade de um produto, flutuações de demanda e otimização de rotas, além de reduzir as tarefas operacionais de controle da frota e notificações para os transportadores automaticamente.

Para que faz transporte de carga sabe que um dos desafios da entrega é a última milha, que consome entre 25-28% dos custos totais de entrega. Muitas cidades têm restrições de tipo de veículo em determinados horários e a alocação de tipo certo de veículo pode otimizar as entregas com redução de combustível, economia de tempo, redução das distâncias percorridas, entre outros fatores. Um sistema eficiente de roteirização operador por um sistema de IA pode definir rotas otimizadas, automaticamente.

O Picking, seleção de produtos no armazém, pode ser otimizado por sistemas de IA orientando os robôs ou traçando rotas otimizadas de um funcionário. Um sistema de IA aprende quais as viagens mais frequentes e otimiza tanto o local de armazém dos produtos como as rotas mais rápidas para separar os pedidos. O Packing, embalagem dos produtos, pode ser otimizado com sistemas de IA aprendendo, dinamicamente, a melhor classificação dos pacotes associado a configuração das correias transportadoras.

Como vimos um dos critérios de compra dos consumidores é o preço. Desta forma, os varejistas e atacadistas devem monitorar constantemente os preços dos produtos, seus similares e substitutos no mercado. Os sistemas de IA e robôs de pesquisa de preços analisam os preços dos concorrentes, avaliam as margens de lucros e sugerem novos preços para aumentar as vendas, com aprovação de um supervisor ou automaticamente.

A muito tempo, os sistemas de EDI – Electronic Data Exchange – apoiam os sistemas de reposição de produtos nos armazéns com pedidos automáticos baseados em determinados critérios pré-estabelecidos, como de estoque mínimo. Os sistemas de IA podem otimizar os sistemas de reposição alterando os critérios de abastecimento dos armazéns baseados em previsões de flutuação de demanda.

A completa robotização dos armazéns irá tornar a operação mais barata e mais eficientes, podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semanas sem reduzir a produtividade, aumentando a confiabilidade das entregas e a satisfação dos clientes. O grande desafio das empresas é construir um sistema de inteligência artificial que orquestre todas as funções do varejo, atacado e distribuição como um ecossistema único – um Big Brother. Isto é possível com as novas tecnologias de IoT, Big Data, Cloud Computing, Edge Computing, robôs, Robotic Process Automation (RPA), Digital Twins, Blockchain, drones, veículos autônomos, 5G e reconhecimento de imagens controlados por inteligência artificial.

O ERP baseado em nuvem está se tornando popular pelo baixo custo de implantação levando excelência operacional para as PMEs (pequenas e médias empresas). As grandes empresas ainda mantem seus ERPs no modelo on-premises (auto hospedado em datacenter próprio). Segundo o (Gartner, 2020), o SAP s/4HANA Multi-Tenant Edition Cloud representa apenas 5% dos grandes clientes da SAP, ou seja, 95% das grandes empresas ainda utilizam o modelo on-premises. Isto abre uma enorme oportunidade para as PMEs oferecerem produtos com preços mais competitivos do que as grandes empresas, somando-se a uma estrutura mais enxuta e modelos de negócios mais flexíveis e escaláveis. As startups são as mais beneficiadas com os ERPs na nuvem, pois conseguem implantar processos operacionais eficientes, sem grandes investimentos iniciais e gastos compatíveis com suas receitas, permitindo ter foco no seu negócio principal.

Segundo o relatório de mercado de software ERP Software Industry Outlook – Forecast (2020-2025) da (IndustryARC, 2020), o mercado global de ERP de atingir US$48,21 bilhões em 2025, crescendo a uma taxa composta anual de crescimento (CAGR) de 7,88% durante 2020-2025. Segundo o relatório, em 2018 a penetração mundial de softwares de ERP era baixa em empresas nas PMEs devido aos altos custos de implementação. Com o advento dos ERPs baseados em nuvem os custos estão diminuindo continuamente e é esperado um crescimento de 40% até 2025, entre as PMEs.

As indústrias de processo e manufatura estão seguindo o caminho da IoT industrial para melhorar a eficiência operacional, o que resultará na geração de uma grande quantidade de dados e terá um impacto positivo no mercado de software ERP. O mercado de IoT industrial deve atingir US$ 100 bilhões em 2025, crescendo a uma CAGR de 18,56% durante 2020-2025, segundo o relatório da (IndustryARC, 2020). Nesta perspectiva, soluções com Big Data e inteligência artificial para a indústria são importantes para aumentar a eficiência operacional dos negócios.

Segundo o (Gartner, 2020), em 2022, 30% das grandes empresas terão migrado para uma abordagem centrada no produto, com recursos dos ERPs padronizados para o seu negócio. O Gartner define um pacote de ERP em nuvem centrado no produto como um conjunto de produtos fracamente acoplados para a gestão da cadeia de suprimentos e funcionalidade relacionada à manufatura, funcionalidades de gerenciamento financeiro, compras, gerenciamento de custos e módulos especializados, como produção sob pedido e gerenciamento de serviços de campo.

Dentro do segmento de ERPs centrados no produto em nuvem, o (Gartner, 2020) cita nove produtos: Oracle (ERP Cloud); Infor (CloudSuite); Microsoft (Dynamics 365); Epicor Software; IFS; Oracle (NetSuite ERP); QAD; Acumatica; e, Plex Systems. Um forte fornecedor na América do Sul é a brasileira Tovts.

A expectativa é que a pandemia da Covid-19 acelere as implantações de ERPs na nuvem, pois as empresas, principalmente as PMEs, devem buscar soluções mais eficientes e de baixo custo para apoiar suas operações e, prováveis, novos modelos de negócios.

Projetos de migração de plataforma são complexos e caros. A tomada de decisão de migração deve estar apoiado no retorno do investimento (ROI) e fatores de risco. Uma grande instalação de ERP, certamente implica em uma grande quantidade de customizações ao longo dos anos, o que torna a estratégia de migração para a nuvem complexa e única para cada empresa. Um dos pontos mais levantados pelos CIOs é a complexidade da sua arquitetura de TI que sem um planejamento minucioso eleva os riscos de migração. Obviamente, que a decisão não pode ficar na subjetividade, cada empresa de elaborar um estudo detalhado para avaliar as vantagens e riscos da migração para a nuvem, principalmente empresas de capital aberto, que devem garantir a melhor eficiência a custos baixos para seus acionistas.

Outra vantagem da migração e adoção de ERPs em nuvem para as PMEs e startups e a pequena estrutura organizacional de suporte ao ERP, ao contrário de estruturas organizacionais de ERPs on-premise. Em um ambiente em nuvem, toda a infraestrutura de datacenter, ambiente de software, correções de software, upgrades de versões, adequações a novas legislações entre outras, são de responsabilidade do provedor de serviços. A equipe da empresa fica encarrega da gestão e atendimento aos usuários internos.

Entretanto, é essencial que a empresa se detenha nas configurações parametrizáveis do software, evitando desenvolvimentos próprios de adequação dos processos internos da empresa. Lembrando, que os ERPs são para levar excelência operacional as empresas e reduzir custos. A não ser que um desenvolvimento interno prove que tenha um impacto significativo na eficiência nas operações da empresa, ele deve ser evitado.

Outro ponto a destacar é que a implementação de um ERP na nuvem não é, necessariamente, um projeto de transformação digital, e sim uma automatização e integração de processos, em que geralmente não traz uma vantagem competitiva para a empresa, apenas melhora sua eficiência operacional. Se os processos de negócios da empresa não são competitivos, o ERP irá refletir a ineficiência. Para aproveitar o investimento da migração para um ERP na nuvem é importante associá-lo a outros projetos de transformação digital.

Nas análises de retorno de investimento, é necessário adotar o conceito de TCO (Total Cost Ownership), ou seja, considerar todos os custos envolvidos no processo, como por exemplo, o custo dos funcionários parados ou com baixa produtividade devido a paralizações ou lentidão do atual sistema de gestão. Deixar de considerar estes aspectos acabam distorcendo as análises e, muitas vezes, inviabilizando projetos de adoção de novas tecnologias.

A pandemia do Covid-19 nos trouxe um novo normal e devemos reagir frentes aos novos desafios dos negócios. Adotar novas tecnologias e abordagens estratégicas fazem parte deste contexto.

Referências

Gartner. (22 de junho de 2020). Magic Quadrant for Cloud ERP for Product-Centric Enterprises. Fonte: Gartner: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-6I4O262&ct=190409&st=sb&aliId=eyJpIjoiSHRKTnFRUUszZFFpbmVTQiIsInQiOiJhbk9Ib0N3NkY3TnFHcWdPcktEVG9RPT0ifQ%253D%253D

IndustryARC. (2020). ERP Software Market – Industry Analysis, Market Size, Share, Trends, Application Analysis, Growth And Forecast 2020 – 2025. Fonte: IndustryARC: https://www.industryarc.com/Research/ERP-Software-Market-Research-502166

A pandemia do Covid-19 trouxe uma profunda reflexão nos modelos de negócios das empresas. Mostrou a necessidade de acelerar a digitalização dos processos e focar na inovação para encontrar novas formas de trabalho e cortar custos. A transformação digital deixou de ser uma buzzword e tornou-se uma iniciativa prioritária para as empresas. O desafio é implementar uma metodologia para a inovação digital e mudar a cultura organizacional.

A Covid-19 dará início a um mundo onde a insegurança e a imprevisibilidade constituem o novo normal, segundo Tony Blair em entrevista a revista Time (22/10/2020). Segundo ele, o impacto disso, junto com a enorme conta da ressaca para lidar com o vírus e a perda da atividade econômica, será um fardo a mais para os mais vulneráveis. A injustiças pré-existentes parecerão ainda mais inaceitáveis, liberando a raiva reprimida e, possivelmente, uma agitação social. As divisões sociais ficarão ainda mais evidentes e exigirão liderança politica para analisar, compreender, explicar e apontar o caminho, segundo Blair.

Neste cenário de incertezas as empresas devem se adaptar ao novo normal, buscando novos modelos de negócios fortemente apoiados na digitalizarão e robotização dos processos industriais e administrativos.

O primeiro passo é criar cenários prospectivos futuros para o negócio em particular, não apenas seguindo as opiniões de especialistas de mercado ou apoiando-se na legislação vigente. Devem exercitar novas formas de atender os clientes com fortes diferenciais com o menor custo possível. Os métodos de cenários prospectivos indicam as melhores estratégicas para cada situação e quais os atores influenciadores. Com isto, as empresas podem agir de forma direta e eficaz nas ações de transformação de seus modelos de negócios.

Neste contexto, a digitalização é fundamental, criando mecanismos de comunicação em massa e altamente escaláveis, permitindo estabelecer um novo paradigma de margem de lucro. A redução do lucro por produto ou serviço é substituída pelo aumento de volume de vendas, sem aumentar os custos diretos e indiretos.

Nos processos fabris a robotização extrema, conhecida como Industria 4.0, trará flexibilização e aumento da produção sem aumento dos custos fixos. A robotização dos processos fabris traz a redução de dois custos significativos de produção, mão de obra e energia. A mão de obra é reduzida pela automação dos processos com o uso intensivo de robôs programados através de inteligência artificial, permitindo o setup rápido da linha de produção, reduzindo a ociosidade da linha de produção. A robotização melhora a eficiência energética, permitindo que as linhas de produção operem em horários de menor custo da energia.

A robotização dos processos administrativos, através de ferramentas de RPA (Robotic Process Automation), permite uma redução drástica do tempo das transações administrativas e um menor contingente de funcionários administrativos, significando maior eficiência e menores custos indiretos.

Reduzir a dependência de insumos externos é um fator estratégico importante, considerando a crescente deteriorização da relação EUA-China e como a comunidade internacional irá encontrar novas formas para cooperar com a China, bem como competir com ela e, até mesmo enfrentá-la. A China antes competitiva pela mão de obra barata e subsídios para a exportação, agora se torna altamente competitiva com a extrema robotização de processos e uso intensivo de inteligência artificial, associado ao aumento significativo de mão de obra especializada.
No Brasil, o exemplo do sucesso do agronegócio, que alcançou excelência internacional com o uso intensivo de tecnologia, deve ser seguido por outros setores da industria. O agronegócio foi pouco afetado no estágio inicial da pandemia da Covid-19 e favorecido pela valorização do dólar frente ao real, porém no médio e longo prazo pode ser afetado pela dependência de insumos externos, impactos pelo câmbio, e pela redução da renda da população dos países importadores. O agronegócio, assim como o restante da industria no Brasil, devem encontrar novos modelos de negócios para enfrentar a era pós-Covid-19.

A transformação digital dever ser antecedida pela transformação da cultura organizacional, com o objetivo de eliminar barreiras internas resistentes às mudanças. Deve ser implantado um amplo programa de requalificação dos funcionários e identificar aqueles que podem liderar as transformações necessárias na organização. Um forte liderança é fundamental para o sucesso da transformação digital, evitando que conflitos internos atrasem a implementação das mudanças. Negligenciar esta parte aumenta as chances de insucesso dos projetos.

Obviamente, que este movimento de transformação dos negócios afetará a maioria dos trabalhadores, podendo criar tensões sociais, como afirmou Blair. Aqui se coloca a importância da política e da responsabilidade social das empresas, criando programas de requalificação profissional e programas sociais de auxilio aos trabalhadores afetados por transformações tecnológicas e dos processos de negócios.

Estas transformações são inevitáveis, a pandemia da Covid-19 acelerou e deu urgência nas ações de transformação digital e cultural nas organizações.

A rápida evolução da automação industrial com a introdução de IIoT – Industrial Internet of Things – permite, através de sensores e outros dispositivos interconectados em rede junto com aplicações industriais o controle da produção e o gerenciamento de energia. Uma outra função de deve ser explorada é a proteção dos sistemas industriais contra ataques cibernéticos e outras vulnerabilidades associadas a segurança da informação. Para reduzir investimentos, é importante buscar sinergia entre os projetos.

O IIoT oferece maior grau de automação, comparado a sistemas mais antigos, e se beneficia com o uso de outras tecnologias, como a computação em nuvem, para armazenar grandes volumes de dados, e inteligência artificial (IA), permitindo melhores controles dos processos industriais. O IIoT facilita o controle de equipamentos e a coleta de dados em tempo real, potencializada com o uso do 5G, permitindo a rápida troca de dados entre robôs na linha de produção para a reconfiguração da linha de produção para a manufatura de novos produtos.

O uso de IA na manufatura é cada vez mais útil para atender, rapidamente, as demandas dos consumidores, otimizar os insumos industriais, aumentar a proteção contra ataques de hacker e reduzir dos custos do uso de energia. O aumento de capacidade de processamento e armazenamento de dados de pequenos dispositivos remotos permite executar softwares com IA na ponta, trazendo respostas mais rápidas e controles em tempo real para ajustes de configuração de equipamentos e desligamentos para prevenir falhas.

Na área de eficiência energética, a programação das linhas de produção deve considerar o consumo de energia em cada etapa da produção e estabelecer fluxos de produção baseados nas tarifas preço-horário do mercado de energia. A automação das linhas de produção com o uso de IA é importante para tornar a produção mais flexível e atender aos novos marcos regulatórios do setor de energia no Brasil, com os incentivos para a compra de energia no mercado livre e geração distribuída de energia renovável.

Com a convergência das tecnologias, as organizações de TI e TO estão se integrando cada vez mais, aumentando a sinergia no controle e integração de processos. Veja a tabela 1, que descreve as atribuições de cada organização.

	Tecnologia da Informação (TI)	Tecnologia Operacional (TO)
Propósito	Gerenciar informações, automatizar processos de negócios	Gerenciar ativos e eventos, controlar processos da planta
Foco	Confidencialidade	Segurança e disponibilidade
Arquitetura	Transacional, sistema de gerenciamento de banco de dados, publicação ou colaboração	Orientado por eventos, tempo real, software embarcado, baseado em regras
Interfaces	Navegador web, terminal e teclado	Sensores, interfaces de usuário proprietárias
Custódia	CIO, infraestrutura, operações e aplicativos profissionais	Engenheiros, técnicos e gerentes de fábrica
Conectividade	Rede corporativa, baseado em IP, redes móveis sem fio	Controle de redes, cada vez mais baseados em IP e em redes sem fio
Exemplos	ERP, gerenciamento da cadeia de suprimentos, CRM, e-mail, gerenciamento de ativos corporativos e faturamento	Sistemas de controle integrados, sistemas de segurança, controladores lógicos programáveis, interfaces humano-máquina, historiadores de dados, sistema de carregamento de caminhões e sistema de aferição de tanques.

No passado distante, a segurança da informação na TO, era resolvida com o uso de redes de comunicação apartadas da rede corporativa. Entretanto, esta solução foi invalidada com o caso do worm Stuxnet em 2010 que afetou o funcionamento do sistema de controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA) da usina de beneficiamento de uranio do Irã, arruinou quase um quinto de suas centrífugas nucleares. Este worm já infectou mais de 200.000 computadores e fez com que 1.000 máquinas se degradassem fisicamente, segundo dados de 2017. Desta forma, é fator crítico proteger os sistemas industriais de ataques de hackers.

O NIST – National Institute of Standards and Technology – uma agência do governo americano, não regulatória, recomenda o uso de uma estrutura de segurança cibernética com orientações para o setor privado americano avaliar e melhorar sua capacidade de prevenir, detectar e responder a ataques cibernéticos. A tabela 2 apresenta as cinco funções da estrutura de segurança do NIST.

Identificar	As organizações devem desenvolver uma compreensão de seu ambiente para gerenciar os riscos de segurança cibernética. É essencial ter plena visibilidade dos ativos digitais e físicos e suas interconexões. As organizações em conformidade também devem ter funções e responsabilidades definidas, entender o nível atual de exposição e colocar políticas e procedimentos em prática para gerenciar esses riscos.
Proteger	As organizações devem desenvolver e implementar salvaguardas apropriadas para limitar ou conter o impacto de um incidente cibernético. Isso significa, controlar o acesso a ativos digitais e físicos, aumentar a conscientização dos funcionários através de treinamentos e colocando os processos em prática para manter os dados seguros. As organizações em conformidade deverão mantar os dados de configuração e das operações da rede para reparo dos componentes do sistema. A tecnologia de proteção deve ser implantada para melhorar a resiliência cibernética.
Detectar	Uma organização deve ter a capacidade para identificar rapidamente ameaças cibernéticas. Soluções de monitoramento que detectam atividade anômala e outras ameaças à operação são necessárias para cumprir essa função. A observação contínua e a busca por ameaças cibernéticas são formas eficazes para avaliar e prevenir incidentes cibernéticos no ambiente de produção.
Responder	Uma organização deve ser capaz de conter ataques cibernético. Devem ser criados planos de resposta para definir canais de comunicação entre diferentes stakeholders. A organização também deve coletar e analisar informações relacionadas ao ataque, erradicar qualquer ameaça ativa e incorporar lições aprendidas em estratégias de resposta revisadas.
Recuperar	As organizações devem desenvolver e implementar planos de ação para recuperar os serviços após um ataque cibernético. É vital coordenar a atividade de restauração com todas as partes afetadas.

A ISA/IEC-62443 é uma série de normas que definem os procedimentos para a implementação de sistemas de automação e controle industrial (IACS) eletronicamente seguros. O sistema deve fazer a prevenção de interferência (intencional ou não) dos sistemas de controle que gerenciam serviços essenciais, incluindo energia, produção de petróleo, água, transporte, manufatura e comunicações. Isto porque todos estes serviços dependem de redes de computadores, sistemas operacionais, aplicativos e controladores programáveis (PLCs), que possuem, intrinsicamente, cada um deles vulnerabilidades de segurança. Aqui, mais uma razão para o uso de sistemas de IA para prever falhas críticas, envolvendo um grande de equipamentos em um parque industrial.

A família de normas ISO 27.000, apresenta as diretrizes para um sistema de gestão de segurança da informação (SGSI), relacionadas à segurança de dados digitais e sistemas de armazenamento eletrônico. As normas apresentam diretrizes desde a implementação de um SGSI até pontos mais específicos, como o gerenciamento de risco.

Uma boa oportunidade de sinergia é a implantação da ISO 27.000 juntamente com a ISO 9.000, uma vez que os objetivos das normas é garantir a qualidade e a disponibilidade dos processos das empresas.

Em resumo, é desejável que as empresas implementem modelos de governança corporativo e gestão de tecnologia dentro de uma visão holística e integração entre a TI e a TO, aproveitando ao máximo a sinergia dos projetos, garantindo melhores controles e redução de custos.