Plataforma de Automação com IA para TransGlobal Logistics
Como substituímos 6 horas diárias de introdução manual de dados por um pipeline de IA que processa mais de 2400 registos de envio em 97 minutos — poupando 340 mil dólares anualmente.
O Desafio
A TransGlobal Logistics geria mais de 2400 registos de envio diariamente através de quatro sistemas de transportadoras, duas plataformas de gestão de armazém e um ERP legado construído em 2011. A sua equipa de operações de 12 pessoas passava em média 6 horas por dia a copiar dados entre sistemas, a validar endereços, a cruzar códigos aduaneiros e a reconciliar faturas manualmente.
O processo manual criava três problemas críticos. Primeiro, uma taxa de erro de 4,2% nos dados de envio causava falhas de entrega que custavam 18 mil dólares por mês em taxas de reencaminhamento. Segundo, a equipa de operações não conseguia escalar — cada aumento de 15% no volume de encomendas exigia uma nova contratação. Terceiro, o atraso de dados de 4 a 6 horas entre sistemas significava que o serviço ao cliente não conseguia fornecer atualizações de rastreamento em tempo real, gerando uma taxa de reclamação de 23% sobre consultas de estado de entrega.
A TransGlobal tinha tentado duas soluções RPA antes de nos contactar. Ambas falharam porque os dados de entrada eram semi-estruturados — emails de transportadoras, faturas em PDF e documentos aduaneiros digitalizados que a automação baseada em regras não conseguia analisar de forma fiável.
A Nossa Solução
Construímos um pipeline de dados orientado por ML que combinou compreensão de documentos (através das capacidades de visão do Claude) com automação de fluxo de trabalho estruturado usando Apache Airflow. O sistema processa todo o ciclo de vida: ingere documentos de email/SFTP, extrai e valida dados usando LLMs, transforma-os no esquema do ERP e envia atualizações para todos os sistemas conectados em tempo quase real.
A arquitetura segue um design de três camadas. A camada de ingestão monitoriza 6 fontes de dados (anexos de email, APIs de transportadoras, depósitos SFTP, PDFs digitalizados, eventos webhook e uploads manuais) e normaliza tudo numa fila de processamento. A camada de inteligência usa a API Claude com prompts personalizados ajustados em 8000 registos históricos de envio para extrair dados estruturados de documentos não estruturados — incluindo formulários aduaneiros manuscritos. A camada de orquestração, construída em Apache Airflow, gere 47 fluxos de trabalho automatizados com encaminhamento condicional, tratamento de erros e escalamento humano para casos limite.
Implementámos o sistema em contentores Docker atrás de um proxy reverso Nginx, com um dashboard Next.js que dá à equipa de operações total visibilidade sobre o estado do pipeline, filas de exceções e métricas de processamento.
Processo de Implementação
Descoberta e Auditoria de Dados(2 semanas)
Mapeámos todas as 6 fontes de dados, documentámos 47 fluxos de trabalho manuais, analisámos 3 meses de registos de erros e identificámos os 12 candidatos de automação de maior impacto.
Desenvolvimento do Modelo de IA(4 semanas)
Construímos e validámos prompts de extração usando 8000 registos históricos. Alcançámos 99,1% de precisão em dados estruturados de transportadoras e 96,8% em documentos aduaneiros semi-estruturados.
Construção do Pipeline e Dashboard(5 semanas)
Desenvolvemos a camada de orquestração Airflow, a lógica de tratamento de exceções, o dashboard de monitorização Next.js e adaptadores de integração para todos os 6 sistemas de origem.
Testes e Execução Paralela(3 semanas)
Executámos o pipeline de IA em paralelo com o processamento manual durante 3 semanas. Comparámos resultados diariamente, refinamos casos limite e formámos a equipa de operações.
Resultados
A plataforma entrou em funcionamento na semana 14 e atingiu capacidade total de automação em 5 dias úteis. A equipa de operações passou da introdução de dados para a gestão de exceções e comunicação com clientes — trabalho que realmente requer julgamento humano.
Stack Tecnológico
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“Passámos de recear os acúmulos de dados de segunda-feira de manhã para ter tudo processado antes de a equipa terminar o primeiro café. Só a melhoria da precisão pagou o projeto no primeiro trimestre.”
— VP de Operações, TransGlobal Logistics
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