O AI está prestes a redefinir o setor do AIDC.

O AI no AIDC deixou de ser um conceito futuro. Ele já está mudando a forma como armazéns, operadores logísticos, varejistas e fabricantes coletam dados, verificam o estoque e tomam decisões.

São 8h30 da manhã e um funcionário do armazém chamado Mike começa sua primeira tarefa do dia: uma verificação de estoque de rotina.

À sua frente, ergue-se uma prateleira de seis metros de comprimento contendo centenas de caixas de papelão. Cada caixa possui um código de barras, e a política da empresa exige a verificação antes que a remessa da manhã saia do armazém. Os códigos de barras continuam sendo uma parte fundamental das cadeias de suprimentos globais, conforme explicado nos padrões de código de barras GS1.

Há cinco anos, o processo era simples, mas tedioso.

Mike caminhava de uma extremidade da prateleira à outra. Ele apontava seu leitor para cada código de barras individualmente. Mesmo para um funcionário experiente, verificar uma prateleira inteira podia levar de três a cinco minutos.

Em outras palavras, alguns segundos por tarefa podem se transformar em milhares de horas de trabalho por mês.

Hoje, porém, a leitura de código de barras AI está começando a mudar essa situação.

Em vez de escanear os produtos um por um, Mike simplesmente levanta seu dispositivo portátil e tira uma foto.

Em segundos, o sistema detecta dezenas de códigos de barras visíveis. Ele identifica produtos, verifica registros de estoque, sinaliza anomalias e envia os resultados para o sistema de gerenciamento de armazém.

Para um armazém com 100 funcionários, mesmo uma redução de 30% no tempo de escaneamento e verificação pode economizar milhares de horas de trabalho por ano. Como resultado, as empresas também obtêm visibilidade de estoque mais rápida, menos erros humanos e melhor capacidade de resposta operacional.

O AI no AIDC está prestes a redefinir o setor — mas estamos preparados?

Da leitura de código de barras à captura visual de dados

Durante décadas, a indústria AIDC (Identificação Automática e Captura de Dados) foi construída em torno de um fluxo de trabalho simples:

Localizar → Apontar → Escanear → Confirmar

Agora, o AI no AIDC pode substituí-lo por uma lógica diferente:

Observar → Compreender → Agir

Diversos fabricantes líderes de AIDC já começaram a integrar a captura de dados com tecnologia AI em computadores móveis e soluções de digitalização. Os recentes avanços em visão computacional permitem que uma única imagem detecte múltiplos códigos de barras, reconheça etiquetas, realize OCR e extraia informações estruturadas de ambientes de armazém.

Essa mudança não elimina a necessidade de dispositivos corporativos. Em vez disso, altera o que as empresas esperam deles. Os modernos computadores móveis MEFERI são projetados não apenas para leitura de código de barras, mas também para mobilidade corporativa, integração de software e fluxos de trabalho de captura de dados preparados para o futuro.

A visão do AI no AIDC ainda enfrenta limitações práticas.

O problema de hardware sobre o qual ninguém fala

1. A qualidade da câmera é importante para a visão computacional em armazenagem.

O AI só consegue analisar o que a câmera vê.

Se a imagem não tiver detalhes, o modelo não poderá recuperar informações que nunca foram capturadas.

Muitos dispositivos PDA existentes foram projetados principalmente para leitura de códigos de barras. Eles não foram desenvolvidos para visão computacional de alta resolução em armazéns.

Com a transição do AI para o AIDC em direção ao reconhecimento baseado em imagens, os fabricantes enfrentam diversos desafios de hardware:

• Sensores de alta resolução
• Melhor óptica
• Arquivos de imagem maiores
• Mais poder de processamento
• Custos de hardware mais elevados

Como resultado, a indústria está começando a migrar de dispositivos "focados em scanners" para dispositivos "focados em visão". Dispositivos como o computador móvel MEFERI ME61 Mostrar como os computadores móveis empresariais podem combinar digitalização, recursos de câmera, conectividade, suporte para Android Enterprise e ecossistemas de acessórios em uma única plataforma.

2. A distância ainda importa para a leitura de código de barras do AI

No entanto, um equívoco comum é que o AI resolve todos os problemas.

Não.

Se um código de barras ocupar apenas alguns pixels porque a câmera está muito distante, a precisão do reconhecimento ainda será prejudicada.

Portanto, as implementações reais exigem um equilíbrio entre:

• Resolução da câmera
• Campo de visão
• Velocidade de reconhecimento
• Custo do dispositivo

As leis da física ainda se aplicam.

3. O AI no AIDC precisa de poder computacional.

Os modelos AI requerem inferência. A inferência requer poder computacional.

Na prática, toda empresa precisa responder a uma pergunta importante:

Onde o AI deve ser instalado?

As opções possíveis incluem:

Além disso, o AI no AIDC não se limita a algoritmos. Ele também abrange governança, segurança e controle operacional. Organizações que implementam sistemas AI devem considerar frameworks reconhecidos, como o NIST AI Risk Management Framework.

Muitas organizações subestimam o esforço necessário para construir um modelo de visão proprietário.

O treinamento de sistemas AI para reconhecimento de código de barras, detecção de etiquetas ou identificação de objetos em armazéns geralmente requer:

• Grandes conjuntos de dados
• Anotação manual
• Reciclagem contínua
• Infraestrutura MLOps
• Engenheiros dedicados ao AI

Na verdade, o modelo em si pode representar apenas 20% do projeto. O ecossistema operacional corresponde aos outros 80%.

Será que a política BYOD (Bring Your Own Device) poderia substituir os PDAs robustos nos modelos AI e AIDC?

À primeira vista, uma possibilidade interessante é o BYOD, ou Bring Your Own Device (Traga Seu Próprio Dispositivo).

Afinal, muitos smartphones modernos já oferecem:

• Câmeras de 50MP
• Aceleradores AI
• Processadores rápidos
• telas de alta qualidade

Em alguns casos, os dispositivos de consumo superam os equipamentos industriais mais antigos em termos de qualidade de imagem.

Do ponto de vista dos custos, o BYOD (Bring Your Own Device - Traga Seu Próprio Dispositivo) parece atraente:

• Menor investimento em hardware
• Implantação mais rápida
• experiência de usuário familiar

No entanto, as empresas rapidamente se deparam com novos desafios.

Segurança

Os dados corporativos agora residem em dispositivos pessoais. Portanto, surgem questões como:

• Gerenciamento de dispositivos
• Vazamento de dados
• Políticas de limpeza remota
• Requisitos de conformidade

Por esse motivo, as empresas que avaliam o AI em comparação com o AIDC devem olhar além da qualidade da câmera e do desempenho do processador. Elas também precisam considerar como os dispositivos são gerenciados, protegidos, atualizados e recebem suporte.

Confiabilidade

Entretanto, os dispositivos de consumo não são projetados para:

• turnos de 12 horas
• Ambientes de armazenamento refrigerado
• Exposição à poeira
• Quedas frequentes

É aqui que os dispositivos empresariais robustos continuam sendo altamente relevantes. Conforme discutido no artigo de MEFERI sobre Dispositivos robustos para o consumidor versus dispositivos empresariais, As operações industriais exigem mais do que hardware convencional. Elas exigem durabilidade, estabilidade ao longo do ciclo de vida, controle centralizado e desempenho previsível.

Continuidade da bateria

Além disso, um armazém não pode parar de operar porque a bateria de um celular pessoal acaba.

Operações de missão crítica exigem disponibilidade previsível. Este continua sendo um dos principais motivos pelos quais dispositivos PDA robustos e computadores móveis corporativos ainda existem.

Smartphone para consumidor vs. computador móvel empresarial

O futuro do AI no AIDC: de scanners a trabalhadores visuais

A principal conclusão é esta:

O AI não está simplesmente tornando a leitura de códigos de barras mais rápida. Em vez disso, está transformando o próprio papel da captura de dados.

O futuro fluxo de trabalho do AIDC poderá ser semelhante a:

Observar → Compreender → Decidir → Executar

Em vez de escanear um único código de barras, os sistemas compreenderão cenários inteiros. Em vez de contar produtos manualmente, os fluxos de trabalho do AIDC, baseados no AI, monitorarão o estoque continuamente. Mais importante ainda, o AI destacará anomalias automaticamente antes que os funcionários precisem procurar problemas manualmente.

Já estamos vendo versões iniciais disso:

• Reconhecimento de múltiplos códigos de barras
• Inteligência de prateleira
• Reconhecimento do produto
• Automação de OCR
• Auditorias de inventário por visão computacional
• Fluxos de trabalho de comprovação de entrega assistidos por AI

Para empresas que planejam essa transição, a estratégia de dispositivos correta é fundamental. As equipes corporativas podem explorar as funcionalidades mais abrangentes do MEFERI. Ecossistema de soluções e produtos AIDC Compreender como computadores móveis robustos, scanners, ferramentas de software e acessórios podem dar suporte à transformação digital escalável.

Considerações finais

Resumindo, a captura de dados moderna impulsionada pelo AI está claramente remodelando o setor do AIDC, e essa transformação está se tornando inevitável.

No entanto, os computadores móveis de nível empresarial, ou dispositivos PDA, ainda mantêm vantagens insubstituíveis nos ambientes operacionais atuais.

Além das capacidades de hardware, eles fornecem robustez gerenciabilidade. Isso possibilita a implantação centralizada, o controle de dispositivos e a aplicação de políticas em grande escala.

Além disso, eles sustentam um ecossistema maduro de acessórios empresariais, como plataformas de escaneamento, suportes para veículos e sistemas de bateria de longa duração. Esses acessórios são essenciais para operações de linha de frente de alta frequência.

Finalmente, os PDAs são construídos em torno de um completo estratégia de ciclo de vida empresarial. Isso inclui suporte a longo prazo, atualizações de segurança e caminhos de atualização previsíveis que ajudam a garantir a estabilidade operacional ao longo de anos de uso.

Do ponto de vista ESG, durabilidade, reparabilidade e ciclo de vida prolongado também podem ajudar a reduzir o lixo eletrônico. Isso está mais alinhado com as metas de sustentabilidade corporativa.

Em resumo, embora o AI e o AIDC estejam acelerando a transição para fluxos de trabalho mais inteligentes e baseados em visão computacional, os PDAs atuais continuam sendo infraestrutura fundamental para operações de missão crítica. Confiabilidade, controle e continuidade permanecem imprescindíveis.

Para saber mais sobre computadores móveis de nível empresarial e soluções AIDC, contato MEFERI.