Benner lança Torre de Controle com IA para prever atrasos e priorizar viagens críticas

A Benner, fornecedora brasileira de software de gestão empresarial, lançou uma Torre de Controle Logística baseada em inteligência artificial, que consolida informações de diferentes sistemas para prever riscos de atraso, identificar viagens críticas e priorizar ocorrências que demandam resposta imediata. A ferramenta é direcionada a transportadores, embarcadores e operadores logísticos e já está disponível comercialmente.

A solução acompanha a jornada da carga desde etapas anteriores ao transporte, como disponibilidade de estoque, separação, emissão de documentos, carregamento e coleta. Ao reunir esses eventos em uma mesma visão, a plataforma identifica desvios durante a execução da operação e antecipa situações que podem comprometer prazos de entrega.

Segundo Rafael Loth, gerente de Produto de Logística da Benner, o objetivo é ampliar o intervalo disponível para tomada de decisão. Entre as possíveis respostas estão a reprogramação de rotas, substituição de veículos e negociação de novas janelas de entrega com clientes.

A ferramenta utiliza um modelo de gestão por exceção, no qual os alertas são classificados de acordo com o impacto da ocorrência sobre a operação. Uma parada dentro da janela prevista, por exemplo, não gera necessariamente uma ocorrência crítica, enquanto a mesma situação pode receber prioridade caso comprometa uma entrega prioritária ou um compromisso contratual.

O painel reúne informações sobre entregas, coletas, rotas, custos, prazos, ocorrências e indicadores de nível de serviço em tempo real. A plataforma também permite definir responsáveis para cada tipo de alerta, direcionando as ocorrências às equipes que devem atuar sobre os desvios.

A Torre de Controle pode ser integrada a sistemas como Transportation Management System (TMS), Enterprise Resource Planning (ERP) e Yard Management System (YMS), além de aplicativos de entrega, rastreadores e sistemas utilizados por transportadoras. A proposta não exige a substituição das plataformas existentes, trabalhando sobre os dados gerados por elas.

De acordo com Loth, a integração permite identificar a origem dos desvios antes que eles apareçam como problemas de transporte. A análise conjunta dos dados de armazém, gestão empresarial, pátio e transporte pode mostrar, por exemplo, se um atraso atribuído à entrega começou em uma etapa anterior da operação.

O histórico de eventos também alimenta indicadores sobre recorrência de problemas, permitindo identificar rotas com maior instabilidade, transportadoras com concentração de ocorrências, pontos de atraso nas coletas e regiões com maior volume de reprogramações. Esses dados podem ser utilizados para diferenciar ocorrências pontuais de problemas estruturais na operação.