Organizações que planejam adotar inteligência artificial (IA) em suas cadeias de suprimentos precisam, antes de tudo, garantir a harmonização dos dados que circulam entre sistemas como ERP, TMS, WMS e CRM. O alerta consta da sexta parte do white paper “AI in the Supply Chain”, divulgado em 16 de outubro de 2025.
O que é harmonização de dados
O processo consiste em padronizar, integrar e alinhar informações internas e externas, resolvendo divergências de formato, nomenclatura e taxonomia. Entre as ações típicas estão:
- uniformizar datas, moedas e unidades de medida;
- cruzar códigos de fornecedor, produto e localização usados por diferentes plataformas;
- eliminar duplicidades e lacunas de metadados.
Por que é imprescindível
Sistemas de IA dependem de dados limpos, atuais e conectados. Sem essa base, modelos preditivos podem gerar recomendações incorretas ou até deixar de funcionar, como ocorre quando um código de produto válido no inventário não é reconhecido pelo banco de conformidade.
Principais obstáculos encontrados
- “múltiplas versões da verdade”, com pedidos diferentes em TMS e ERP;
- abreviações variadas para o mesmo local;
- ausência de carimbos de data e hora ou unidades de medida;
- formatos incompatíveis, de APIs JSON a lotes em arquivos planos;
- inexistência de dicionário de dados comum entre logística, finanças e operações.
Etapas recomendadas
- Auditar e catalogar todas as fontes de informação e seus principais objetos (produtos, pedidos, remessas).
- Padronizar nomes, unidades e identificadores, convertendo fuso horário, moeda e medidas.
- Integrar via APIs, ETL ou data lakes, preferencialmente em tempo real.
- Governar dados com responsáveis, métricas de qualidade e rastreabilidade.
- Preparar a base harmonizada para uso em modelos, grafos de conhecimento ou pipelines RAG.
Pilares tecnológicos
Ferramentas como Snowflake, Databricks e BigQuery são apontadas para data lakes, enquanto Fivetran, Talend e Apache Airflow cumprem papel de ETL/ELT. Para gestão de cadastros-mestre, destacam-se Informatica e Reltio. Integrações podem ser feitas por MuleSoft ou Apigee, com streaming em Kafka ou AWS Kinesis.
Imagem: logisticsviewpoints.com
Casos de aplicação
- P&G integrou mais de 100 fluxos globais de dados e passou a prever demanda diariamente.
- Maersk criou gêmeo digital de sua rede de contêineres a partir de dados padronizados de portos, armadores e aduanas.
- Unilever avaliou riscos de fornecedores combinando informações ESG, financeiras e logísticas de dezenas de sistemas.
Os autores do estudo concluem que nenhuma tecnologia avançada — de agentes A2A a otimizações baseadas em grafos — compensa dados mal estruturados. A harmonização, portanto, surge como “o preço da inteligência funcional” nas cadeias de suprimentos.
Com informações de Logistics Viewpoints
