1. Painel
Logística 4.0

2. O que diferencia a Logística 4.0?
▪ Cenário : mais volátil, incerto, com ampla oferta de produtos, serviços, clientes e consumidores mais
exigentes quanto ao nível de serviço, consistência e conveniência.
▪ O impacto da Logística na percepção de valor do cliente em sua jornada, quer na sua decisão de
compra atual, como nas compras recorrentes.
▪ Crescimento do e-commerce, acelerada pela epidemia, aumento da carga fracionada, pressão sobre
custos logísticos, redução do prazos de entrega e com confiabilidade.
▪ Onminichannel : consumidores querem ter uma experiência única independente do canal utilizado,
quer isso tanto no canal direto de venda, como no canal reverso, e nas suas relações com a empresa,
com o mínimo de atrito possível.
▪ Data Driven : grande volume, variedade, e velocidade dos dados disponíveis que precisam ser
coletados, transformados em informações e conhecimentos de valor (Analytics) que suportem as
decisões de negócio.

3. Transformação
Digital e Logística
4.0
Necessidade de tornar os negócios mais ágeis e flexíveis, com
grande capacidade de se adaptar às mudanças.
Convergência e amadurecimento de tecnologias: 5G, IoT,Big Data,
IA, Blockchain, SaS, soluções em nuvem, capacidade de
processamento, dentre outras.
Pressão pelo aumento da produtividade, com maior necessidade
de atender customização em escala.
Aumento da velocidade no fluxo de materiais e produtos na cadeia
de suprimentos de forma a melhorar o nível de serviço e
desempenho do fluxo de caixa.
Visibilidade do fluxo de materiais e produtos ao longo da cadeia de
suprimentos para a tomada de decisão a partir de KPIs relevantes
do negócio.

4. Transformação
Digital
Fonte: Inform, https://www.infor.com/pt-br
Resiliência Agilidade
Velocidade
Reduzir
custos
Melhorar o
capital de
giro
Melhorar
nível serviço
Visibilidade

5. O que envolve a
transformação digital
na
Logística 4.0
Processos: Suprimentos,
Produção/Operação,
Distribuição, Customer
Service, Logística Reversa,
Planejamento.
Data Driven & Analytics
Tecnologia (ferramenta, 5G,
sensores, IoT, Big data, IA,
SaS, Nuvem, automação,
Impressão 3D, Torre de
controle, etc.)
Pessoas: com as
competências requeridas e
na forma de interagir
dentro desse novo contexto
Cultura: foco no cliente e
alma digital
Inovação: negócio,
processos, forma de gestão
Gestão do risco: nas
operações, na SCM e cyber
security
Rede colaborativa:
ecossistema composto por
fornecedores, clientes, PSL,
parceiros, competidores,
startups, Instituições

6. A transformação
da Indústria
Fonte: https://www.sulinformacao.pt/2019/12/o-que-e-a-industria-4-0//pt-br

7. A Indústria 4.0
Fonte: Deloitte Brasil - Industria 4.0

8. Geração e captura dos dados
Fonte: https://www.brightvessel.com
Fonte: Revista PEGN – Internet das coisas

9. Transformando
dados em
conhecimentos
▪ Descritivo
▪ Diagnóstico
▪ Preditivo
▪ Prescritivo
BIG DATA
Fonte: https://apasshow.com.br/blog/
Fonte: Cebralog
Fonte: https://www.a10br.com/pack-powerbi

10. Transformando
dados em
conhecimentos
▪ Descritivo
▪ Diagnóstico
▪ Preditivo
▪ Prescritivo
InteligênciaArtificial(IA)
Inteligência Artificial é a “caixa de
ferramentas” utilizada em diversas
etapas do tratamento e análise dos
dados que suportam a tomada de
decisão (humana) ou no comando de
sistemas autônomos.
BIG DATA
Fonte: Cebralog

11. Machine Learning (ML)
Mecanismo de aprendizado de máquina
Realidade
PrediçãoDesempenho
Dados histórico
Exemplos de Aplicações
• Predição da Demanda
• Planejamento Inventário
• Planejamento da Execução
• Manutenção preditiva
• Otimização de estoque
• Simulação de cenários
• Seleção de fornecedores
• Reconhecimento de imagem
• Reconhecimento de voz
• Avaliação Qualidade
• Chatbot inteligente
• Sistemas de recomendação
(Netflix, Amazon, etc.)
• Sistemas de Navegação e
roteirização
• Otimização de estufagem
• Sistemas de busca (Google)
• Veículos autônomos
• Robôs autônomos
• Detecção fraudes
• Cyber security
• Vigilância
O “modelo” é resultado de um aprendizado a partir dos dados históricos e presentes, se houver
uma mudança o modelo irá aprender com os novos dados e irá ajustar o modelo.
Fonte: Cebralog

12. Otimização de
estufagem com
ML
Fonte: Duratex

13. Manufatura
inteligente
HP infoImpressão 3D peçasManutenção preditiva
Fonte: Cebralog

14. Sistemas robóticos autônomos
Picking for packing
Na indústria 4.0 com um
ecossistema robótico, os
robôs aprendem o que deve
ser feito, para atingirem o
objetivo, isto é, ajustam-se
automati-camente às
mudanças que ocorrem.
Na Indústria 3.0 os robôs
executam sempre a mesma
tarefa de forma repetitiva.
Alterar a tarefa implica em
toda uma repro-gramação.
Fonte: FANUC América Corporation

15. Operações
Robôs no CD da Amazon no picking Robôs no CD na Inglaterra
Realidade Aumentada – Google Glass
Digital Twin
Varejo: Amazon Go
Porto Digital– automatizado, IOT, 5G

16. CD urbanos para
tornar o last mile
rápido
Fonte: Knapp

17. Transporte 4.0
Sensores e IoT
Soluções em Nuvem
Cidades Inteligentes
TMS inteligente
Manutenção Preditiva
Contratos Inteligentes
Pedidos
Localização
Roteirização dinâmica
Produtividade/Custos Transporte
Auditoria frete
Negociação fretes
BlockChain
Qualidade
Gestão de Risco
Prevenção de acidentes
Torre de Controle
(status e controle em tempo
real)
Veículos autônomos
Visibilidade
Condições do motorista
Equipamentos
Equipe
Embarcadores
Cargas
Prestadores serviço

18. Transporte 4.0
Caminhões autônomos Veículos autônomos para o last mile
16/08/2020
Shopping (praça
de alimentação)
Campinas
Hub
2,5Km
4min
Last mile
Consumidores
Drones autônomos
Motos

19. Blockchain na SCM
21/10/2020

20. Benefícios do Blockchain para empresas
Fonte: Oracle – Emerging Technologies

21. Cadeia de Suprimentos 4.0
Torre de controle da Natura

22. Referências

23. Contato
garcia2@uol.com.br