A adoção de inteligência artificial (IA) em operações logísticas só atinge desempenho confiável quando os dados utilizados pelos algoritmos estão padronizados e integrados. O alerta consta no white paper “AI in the Supply Chain”, divulgado em 20 de outubro de 2025 pela plataforma Logistics Viewpoints.
O que é harmonização de dados
O processo consiste em alinhar formatos, mapear esquemas, normalizar terminologia e unificar taxonomias de diferentes sistemas internos e externos. O objetivo é garantir que informações como datas, códigos de produtos ou identificadores de fornecedores sejam interpretadas da mesma forma por todas as aplicações.
Por que a padronização é crucial
De acordo com o estudo, ambientes fragmentados reduzem a eficácia de agentes A2A, camadas de memória MCP, pipelines RAG e mecanismos de raciocínio baseados em grafos. Sem consistência:
- Modelos fazem previsões imprecisas.
- Consultas retornam dados irrelevantes.
- Recomendações deixam de refletir a realidade operacional.
Problemas comuns nos sistemas atuais
- Divergência entre informações de pedido no TMS e no ERP.
- Rotulagem diferente para o mesmo local em sistemas distintos.
- Ausência de metadados, como fuso horário ou unidade de medida.
- Formatos incompatíveis, de APIs JSON a uploads de arquivos em lote.
- Inexistência de um dicionário de dados corporativo.
Etapas para harmonizar dados
- Auditar e catalogar fontes como ERP, TMS, WMS e CRM.
- Padronizar e normalizar convenções de nomes, unidades e identificadores.
- Integrar sistemas via APIs, ETL ou data lakes.
- Governança: designar responsáveis, monitorar qualidade e registrar alterações.
- Preparar para IA convertendo registros em embeddings ou entidades de grafos.
Ferramentas recomendadas
- Data lakes: Snowflake, Databricks, Google BigQuery.
- ETL/ELT: Fivetran, Talend, Apache Airflow.
- MDM: Informatica, Reltio ou soluções internas.
- API gateways: MuleSoft, Apigee, Azure API Management.
- Streams em tempo real: Apache Kafka, AWS Kinesis.
Exemplos de aplicação
- P&G: consolidou mais de 100 fluxos globais para prever demanda diária.
- Maersk: criou gêmeo digital da rede de contêineres unindo dados de portos e transportadoras.
- Unilever: elaborou modelo de risco de fornecedores combinando dados ESG, financeiros e logísticos.
O relatório conclui que iniciativas como roteirização dinâmica ou abastecimento prescritivo só se tornam viáveis após a harmonização de dados, etapa considerada “o preço da inteligência funcional”.
Imagem: logisticsviewpoints.com
Com informações de Logistics Viewpoints
