AGENTE · SUPPLY CHAIN
• ATIVO
SKUs monitorados1.247
Rupturas detectadas3 preventivas
Ordens emitidas hoje12
Analista acionado0 vezes
Último ciclo S&OP-75% tempo
Agentes autônomos para supply chain

Supply Chain que decide.
Não que reporta.

Agentes que detectam o desvio, calculam a opção e executam a reposição, sempre dentro dos parâmetros que você aprovou. Integrados ao seu ERP.

Ver como funciona → Começar pelo diagnóstico
-52,5% Ruptura de estoque
Ind. Farmacêutica
-75% Tempo de ciclo S&OP
Ind. Farmacêutica
6 Setores com
agentes em produção
30 Dias de diagnóstico
estruturado para começar
// 02 O problema

Seu supply chain tem um problema
que não aparece no dashboard.

O problema não é falta de dado. É falta de decisão no momento certo. Você tem dashboard. Tem relatório semanal. Tem reunião de S&OP. E mesmo assim, a ruptura acontece na sexta à noite, quando ninguém está olhando. Pesquisa brasileira em supply chain mostra que 41% dos planejadores não medem a acurácia da previsão, ou convivem com erro acima de 50%. Fonte: Sintel

01

O pedido emergencial

Sai segunda de manhã, com frete spot, de fornecedor alternativo, com margem destruída. Não é falha da sua equipe. É a rotina exaustiva de combate a incêndios. Um modelo de operação que depende de humano disponível para decidir em tempo real.

02

200 variáveis. Três monitoradas.

Lead time de fornecedores, nível de estoque por SKU, sazonalidade, eventos externos, anomalias de demanda. Seu time consolida tudo na planilha manual e, no fim, decide no feeling. Humano não escala dessa forma.

03

Visibilidade sem decisão

Dashboard é o sintoma de um problema de processo: você precisa de um humano para interpretar o dado e tomar a decisão. Supply chain não respeita horário comercial.

Somar frete emergencial, compra substituta, margem destruída e cliente perdido para o concorrente chega facilmente a R$ 150.000 a R$ 500.000 ao mês em ineficiência estrutural para uma operação de médio porte. É o ralo por onde o lucro escoa. São os R$ 34,9 bilhões que o varejo brasileiro perde por ano. Fonte: KPMG/Abrappe 2024

// 03 A solução

Não é relatório.
Não é dashboard.
É o agente que age.

Um agente autônomo não é um robô que executa regras fixas. É um sistema que entende contexto, calcula opções e age dentro dos limites que você aprovou.

A diferença entre automação de fluxo e agente autônomo: quando a situação sai do script, o agente toma uma decisão. A automação de fluxo trava.

Em vez do seu planejador gastar a manhã puxando do sistema, rodando o forecast e rodando o MRP para depois decidir no feeling, o agente faz esse trabalho de analista continuamente, e só aciona o humano quando precisa de atenção, não a cada ciclo de atualização do sistema.

Como funciona na prática
🔍
Detecta o desvio Nível de estoque, lead time, padrão de demanda: monitoramento contínuo por SKU
⚡
Calcula as opções Dentro dos parâmetros que você definiu e aprovou antes de qualquer execução
✓
Executa a melhor opção Emite ordem, aciona fornecedor, registra decisão e resultado para auditoria
📋
Notifica só quando necessário Situação dentro dos parâmetros → silêncio. Situação fora dos parâmetros → contexto completo para você
// Como ele escolhe
Árvore de decisão

14 fornecedores avaliados · lead time, margem e disponibilidade · a melhor opção escolhida em segundos.

ANTES: SEM AGENTE
dado → dashboard → analista → decisão → ação
⏱ 4 a 48 horas
DEPOIS: COM AGENTE
dado → agente → decisão → ação → registro
⚡ Minutos
Analista entra no loop apenas quando a situação excede os parâmetros pré-aprovados. Recebe contexto completo, não dado bruto para interpretar.
SAP
Integrado
TOTVS
Integrado
Oracle
Integrado
Legado
Via conector
// 03b Soberania de dados

Seus dados sensíveis
não viram treino da OpenAI.

A primeira pergunta de todo Diretor de Supply Chain de farma ou cosmético é a mesma: "onde meus dados vão rodar?" Lead times reais, contratos, nomes de fornecedores, dados de cadeia fria: trade secret que não pode sair pela API pública de ninguém sem controle. Por isso levamos soberania a sério, por arquitetura, não por promessa de marketing.

O Brasil endureceu a régua. A ANPD publicou a Nota Técnica 12/2025, exigindo transparência algorítmica, direito a revisão de decisão automatizada (LGPD art. 20) e DPIA documentada para IA generativa. O PL 2338/2023 (o AI Act brasileiro) já passou no Senado e tramita na Câmara, com efeitos esperados para o fim de 2026. Não é motivo para medo; é o motivo para projetar certo desde o primeiro dia.

01

Híbrido em região BR

Claude via AWS Bedrock sa-east-1 (São Paulo), com seus dados em região brasileira. O RAG e o banco vetorial rodam dentro do seu ambiente, e o agente orquestrador também. O trade secret nunca sai do seu perímetro como texto cru.

02

Full on-prem, quando você exige

Para quem não admite dado fora de casa: Llama 3.3 70B em GPU on-prem, no seu datacenter ou colo BR. O modelo, os pesos e a inferência ficam sob seu teto. Soberania total, sem dependência de API externa.

03

Nuvem soberana brasileira

Para quem quer cloud com legislação 100% brasileira: Magalu Cloud, sujeita exclusivamente à lei brasileira, faturada em CNPJ BR. O caminho do meio entre o híbrido e o on-prem completo.

A postura de LGPD vem por contrato, não por slide: a Think Process atua como operadora dos seus dados (você é o controlador). DPA obrigatório, cláusula de zero retention nos modelos sub-providers, data residency BR, atestações via SCCs, DPIA documentada e cada decisão do agente auditável. Você escolhe o tier; nós provamos a soberania. Refs.: ANPD Nota Técnica 12/2025 · PL 2338/2023 · LGPD art. 5º e art. 20

// 04 Processo

O diagnóstico estruturado, semana a semana.
Sem caixa-preta.

Trinta dias. Semana 1 e 2: mapeamos a dor nas disciplinas de supply chain e fazemos a leitura dos seus sistemas e do ERP real. Semana 3: dimensionamos em valor o que a operação perde hoje. Semana 4: entregamos um mini-PoC funcional e apresentamos o diagnóstico. A partir dali, se houver fit, avança-se para um piloto e a implementação. Tudo documentado. Cada passo, auditável.

// Passo 01

Mapa de dor + leitura dos sistemas

Mapeamos onde a dor mora nas disciplinas de supply chain, onde seus dados estão, qual a qualidade deles e o que o ERP consegue fornecer em tempo real. Sem assumir solução fechada antes de entender o problema.

⏱ Semana 1 e 2
// Passo 02

Dimensionamento financeiro

Quanto a previsão furada, o frete emergencial e a margem destruída custam à operação em valor real. Em R$, não em adjetivo: a foto do que escoa pelo ralo hoje.

⏱ Semana 3
// Passo 03

Mini-PoC + apresentação do diagnóstico

Uma prova de conceito funcional rodando sobre um recorte dos seus dados, mostrando o agente decidindo no seu contexto. Apresentamos o diagnóstico e a decisão de avançar, ou não, para um piloto.

⏱ Semana 4
Período O que acontece
Semana 1 e 2 Mapa de dor + leitura dos sistemas: fontes de dados, qualidade dos inputs e leitura do ERP real, com a dor mapeada nas disciplinas de supply chain.
Semana 3 Dimensionamento financeiro: quanto a operação perde hoje em previsão furada, frete emergencial e margem destruída, em valor real.
Semana 4 Mini-PoC + apresentação do diagnóstico: prova de conceito funcional sobre um recorte dos seus dados e a decisão de avançar, ou não, para um piloto.
Máximo 4h/semana do lado do cliente
Sem substituição de ERP
Diagnóstico de 30 dias antes de qualquer compromisso maior
Código e dados: propriedade do cliente
// 04b Auditabilidade

Cada decisão, contexto documentado.

Cada decisão do agente tem contexto documentado: qual dado considerou, qual cálculo fez, qual parâmetro acionou a ação, o resultado gerado. Você não precisa confiar no agente por fé. Você vê o raciocínio depois. Na prática, o que acontece é o oposto do que a maioria dos gestores espera: em vez de sentir menos controle, eles sentem mais, porque pela primeira vez conseguem auditar cada decisão de reposição da semana passada em menos de dez minutos.

// 05 Resultados

Agentes que estão rodando agora.
Não em demo.

Clientes anonimizados por acordo de confidencialidade · Resultados documentados por método

Indústria farmacêutica: agente de reposição de inventário em produção. -52,5% em rupturas de estoque, -75% no ciclo de S&OP. Cosméticos: consolidação de dados de supply chain que levava três dias passou a levar duas horas. Varejo e e-commerce: automação de etapas específicas de reposição com reorientação do time para tratamento de exceções. Nenhum desses resultados é projeção de consultoria. São logs de agente.

Setor Processo Resultados
Indústria Farmacêutica S&OP + ThinkNode -52,5% ruptura -75% ciclo S&OP
Indústria Cosmética Supply chain completo Consolidação: dias → horas Zero planilhas intermediárias
Grande Varejo Planejamento logístico Cadência semanal instalada Indicadores por loja consolidados
E-commerce Logística reversa Redução de intervenção manual Time focado em exceções
Saúde Prontuário clínico (Prontuário Inteligente) Informação centralizada Redução de tempo por consulta
PME ERP + Cadastro-a-NF Eliminação de digitação manual Cadastro → NF sem intervenção

* Todos os resultados são de engajamentos reais com clientes anonimizados por acordo de confidencialidade. As métricas são de método: percentuais de redução verificáveis nos processos específicos descritos.

// Prevenção
Ruptura sendo evitada
Risco de ruptura · SKU-44710%
monitorando…
// Antes / Depois
A mesma decisão, em uma corrida
Manual · sem agente0h
Com agente0min
 
// 05b Quem está por trás

Quem constrói o agente
já operou a cadeia inteira.

Andrea Marchtein, fundadora da Think Process

Andrea Marchtein passou mais de 20 anos operando supply chain de dentro: controle de produção na Pfizer, S&OP implantado na Theraskin, conduzindo a reunião de Demanda na Eurofarma para Presidência, VPs e Diretores, ~6.000 SKUs de insumos na Hypera, e como Gerente de Planejamento Logístico do Grupo Panvel: CDs em três estados, distribuição diária para 600 filiais e 8.000 clientes, budget de R$ 115MM/ano e R$ 450MM de inventário.

Demanda, PCP, Materiais/MRP, S&OP, Suprimentos, Transporte, CD: ela operou cada uma das disciplinas que os agentes da Think Process automatizam. Sabe onde a previsão fura, por que o frete spot sai na segunda e como o ERP mente na sexta. Essa é a credibilidade que nenhum fornecedor de software tem.

Nos últimos dois anos, mergulhou na engenharia por trás dos agentes, a arquitetura de orquestração e os sistemas multiagentes, não para "usar uma IA pronta", mas para construir os agentes que operam dentro da cadeia. O agente da Think Process não é uma caixa-preta revendida: é construído por quem entende, por dentro, como ele decide. Foi assim que ela uniu as duas vidas: a operação que viveu por duas décadas e os agentes que agora a automatizam.

Passou por Pfizer · Natura · Givaudan · Philips · Eurofarma · Hypera · Grupo Panvel
20+ Anos operando
supply chain
S&OP Implantado
do zero
R$115MM Budget logístico
gerido por ano
R$450MM Inventário
22K SKUs
Farma
+ Varejo Indústria e
distribuição
2 anos Construindo arquitetura
de agentes de IA
Ver perfil no LinkedIn →
// 06 O ponto de partida

Diagnóstico
estruturado.
30 dias para saber
onde o lucro escoa.

Antes de qualquer agente, a foto exata da sua operação, e de quanto ela perde hoje.

Âncora de valor
Uma operação de médio porte com R$50M de faturamento perde entre R$2M e R$4M por ano em vendas não realizadas por ruptura, benchmark de 4 a 8% do faturamento, confirmado por KPMG/Abrappe 2024. Por mês: R$167.000 a R$333.000 em ineficiência estrutural.

Cada mês sem decidir no momento certo é R$167.000 a R$333.000 que escoam pelo ralo.
Agendar conversa de diagnóstico →
Diagnóstico que termina com a dor mapeada, o valor dimensionado e um mini-PoC funcional. Não um deck.
Semana 1 e 2
Mapa
Mapeamento da dor + leitura dos seus sistemas e ERP
Semana 3 e 4
PoC
Dimensionamento financeiro + mini-PoC funcional apresentado
O que você tem no dia 30
01
Mapa de dor nas disciplinas de supply chain Onde dói de verdade: Demand, Production, Materials/MRP, S&OP, Procurement, Logística e DC/WMS. Não uma opinião: o mapa de onde a operação trava.
02
Dimensionamento financeiro do que você perde hoje Quanto a previsão furada, o frete emergencial e a margem destruída custam à operação em valor real. Em R$, não em adjetivo.
03
Um mini-PoC funcional Não slide: uma prova de conceito rodando sobre um recorte dos seus dados, mostrando o agente decidindo no seu contexto antes de qualquer compromisso maior.
04
A decisão de avançar, ou não Com a dor mapeada e o valor dimensionado, decide-se em conjunto se faz sentido seguir para um piloto e a implementação. Sem amarra, sem caixa-preta.
O que você NÃO precisa fazer
  • Substituir ERP, WMS ou TMS
  • Contratar engenheiro de dados antes do diagnóstico
  • Criar comitê de IA ou aprovação de 6 meses
  • Entender como o agente funciona tecnicamente
  • Deslocar sua equipe do trabalho atual
// 07 Posicionamento

A Think Process é para quem opera.
Não para quem apresenta.

Se você mede o seu trabalho pela qualidade da apresentação de S&OP, a Think Process provavelmente não é para você. Se você mede pelo número de rupturas que não aconteceram essa semana: precisamos conversar.

✓ Para quem é
  • ◆ Empresas com operação de supply chain com volume real: distribuição, varejo, indústria, e-commerce B2B
  • ◆ Times que tomam decisões de compra, reposição e logística com frequência diária ou superior
  • ◆ Lideranças que já tentaram BI e dashboard e sabem que o problema não é falta de dado. É falta de decisão no tempo certo
✗ Para quem não é
  • ◆ Empresas comprando IA para apresentar ao conselho
  • ◆ Operações de baixo volume onde automação não paga o investimento
  • ◆ Times que precisam de aprovação de 6 meses para qualquer mudança de processo
Verificar se minha operação se qualifica →
// 08 Diferenciais

Supply chain brasileiro não é o do white paper. Nossos agentes sabem lidar com fornecedor que muda o prazo no sistema sem avisar. Com nota fiscal que chega com código de produto diferente do pedido. Com ERP que sincroniza de 4 em 4 horas. Foi nesse ambiente que testamos.

// 01

Integração com ERP brasileiro, sem substituição

SAP, TOTVS e Oracle confirmados em engajamentos reais. Fornecedores que comunicam via PDF: tratados pelo pipeline Cadastro-a-NF. O ERP existente é mantido no core. Construímos ao redor, não sobre.

// 02

Agentes que aprendem com seus dados proprietários

Lead times reais com seus fornecedores, padrões de demanda do seu portfólio, anomalias históricas da sua cadeia. Isso é o que a OpenAI não pode destruir amanhã. A barreira de troca cresce com o tempo.

// 03

Time que já operou supply chain

Nossos engenheiros não vêm só de IA. Vêm de operações logísticas. O diagnóstico na semana 1 é feito por quem entende o problema antes de codificar a solução. Não é IA para o supply chain do benchmark americano.

// 09 Manifesto

Existimos para uma coisa:
fazer supply chain decidir.

Supply chain brasileiro não é fácil.

Não é fácil porque você lida com fornecedores que somem, dados que chegam errados, sistemas que não conversam entre si e reuniões semanais para decidir o que o ERP já sabia na segunda-feira. É difícil porque a operação não para. Você toma decisão com informação atrasada, incompleta, formatada para parecer melhor do que é.

A maioria das empresas de tecnologia vende relatório para esse problema. Dashboard bonito, atualização diária, reunião semanal para revisar o que já aconteceu.

A Think Process não existe para isso.

Existimos para construir a camada de inteligência que age, não que reporta. Agentes autônomos que vivem dentro da sua operação: detectam o problema antes de virar crise, calculam as opções disponíveis, executam a ação dentro dos parâmetros que você definiu, e registram tudo para auditoria posterior.

Isso não é automação de fluxo. É julgamento operacional em escala.

Escolhemos não atender empresas que querem IA para apresentar ao conselho. Não fazemos prova de conceito que fica na gaveta. Não entregamos relatório de maturidade digital sem implementação real.

Nosso modelo só funciona quando a operação do cliente muda. Isso é verificável, não declaratório.

O trade-off é claro: somos mais caros que uma consultoria de processos e mais exigentes que um fornecedor de software. Começa por um diagnóstico estruturado, que mostra em R$ o que a operação perde hoje, antes de qualquer agente. O destino, quando há fit: um agente em produção, integrado ao seu ERP real, com histórico de cada decisão que tomou e o resultado de cada uma.

Se você não pode esperar a próxima reunião de S&OP para resolver o problema que aconteceu ontem, existe a Think Process.
Para os demais: existem boas alternativas no mercado.

Essa escolha é deliberada. É ela que garante que continuamos sendo bons no que fazemos.

// 09b Conteúdo

Quem decide melhor,
lê melhor.

Sem hype: o que são agentes de verdade, onde a IA vence o RPA e como isso encaixa na operação que você já tem.

// Fundamentos

O que são agentes autônomos de supply chain? Guia completo

Ler artigo → // Comparativo

Agentes de IA vs. RPA: qual usar no supply chain?

Ler artigo → // Métricas

Automação de estoque com IA: métricas reais de 6 setores

Ler artigo → // Integração

Como integrar IA ao seu ERP: 5 modelos práticos

Ler artigo → // S&OP

S&OP automatizado: o que é e como funciona

Ler artigo →
// 10 Próximo passo

Se você chegou até aqui,
o problema que descrevemos
é real para você.

Agende uma conversa de 30 minutos. Sem pitch, sem deck de 40 slides. Você descreve o processo que mais te custa hoje; em 30 minutos você sabe se um agente resolve e como seria o diagnóstico estruturado.

Agendar conversa de diagnóstico →

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-52,5%
Ruptura de estoque
-75%
Tempo de ciclo S&OP
6
Setores em produção
30 dias
Diagnóstico estruturado para começar