O caminhão chegou, a mercadoria está esperando para entrar no estoque e a nota fiscal já foi emitida pelo fornecedor. Mesmo assim, um detalhe aparentemente simples pode interromper o processo: o sistema não reconhece um dos produtos da nota.

A partir daí, começa uma sequência conhecida em muitos supermercados. O operador procura o item no cadastro, compara descrições, verifica códigos, tenta descobrir se o produto já existe e, quando não encontra uma correspondência clara, pode acabar criando um novo registro.

O problema é que nem sempre se trata de um produto novo.O fornecedor pode ter alterado o código de barras. A descrição no XML pode estar escrita de maneira diferente. Além disso, o mesmo item pode chegar com códigos distintos dependendo da embalagem ou de uma mudança realizada pela indústria.

Nesse cenário, o recebimento de mercadoria supermercado deixa de ser uma simples conferência de entrada e passa a exigir uma investigação manual.

É justamente aí que a inteligência artificial pode ajudar. Na solução da LSoft, a IA analisa as informações importadas do XML e compara a descrição do item recebido com os produtos que já existem no cadastro. Mesmo quando o código mudou, o sistema pode indicar possíveis correspondências e apresentar um percentual de similaridade.

O operador continua tomando a decisão. Porém, em vez de procurar sozinho em toda a base, recebe informações que ajudam a identificar rapidamente se aquele produto realmente é novo ou apenas chegou com outro código.

Por que o cadastro de produtos trava o recebimento?

Receber mercadorias parece um processo simples: conferir a nota, verificar os produtos e quantidades e dar entrada no estoque.

Na prática, porém, existe uma condição básica para que o sistema consiga realizar essa movimentação corretamente: ele precisa saber qual item está entrando.

Quando todos os produtos da nota correspondem aos registros existentes, o fluxo tende a ser muito mais simples.

O problema começa quando aparece algo que o sistema não consegue relacionar automaticamente.

Imagine, por exemplo, que o supermercado já venda determinado pacote de biscoitos há meses. O produto está cadastrado, possui histórico de vendas, preço e movimentações de estoque.

Em uma nova compra, entretanto, o fornecedor envia o mesmo produto com outro código.Se a conferência depender exclusivamente desse identificador, o sistema pode interpretar o item como uma mercadoria diferente.

Então, o operador precisa descobrir manualmente o que aconteceuÉ justamente essa investigação que transforma uma exceção de cadastro em um gargalo no recebimento de mercadoria supermercado.

O fornecedor trocou o código. O produto continua sendo o mesmo?

Mudanças de códigos podem ocorrer por diferentes razões ao longo da vida comercial de um produto.

Para o supermercado, o desafio não é simplesmente identificar que o código mudou. É entender se aquela mudança representa:

• um produto realmente novo;
• uma nova apresentação;
• uma embalagem diferente;
• uma alteração que exige cadastro separado;
• ou apenas outro código associado ao mesmo item já comercializado.

Essa diferença é fundamental.

Se cada código desconhecido resultar automaticamente em um novo cadastro, a base de produtos começa a acumular duplicidades.

Por outro lado, vincular incorretamente dois itens diferentes também gera problemas. Por isso, automatizar não pode significar decidir sem critério.

A tecnologia precisa ajudar o operador a encontrar correspondências, enquanto a decisão final considera as características reais da mercadoria.

A duplicidade de cadastro cria um problema que aparece depois

Cadastrar novamente um produto que já existe pode resolver a entrada daquela nota naquele momento. Entretanto, a solução rápida cria um problema de longo prazo.

Imagine que o mesmo refrigerante passe a existir duas vezes no sistema.Um cadastro possui o histórico anterior. O outro começa a receber as novas entradas.

A partir daí, as informações ficam fragmentadas. Parte das vendas pode aparecer em um registro, enquanto outra parte aparece no segundo. O estoque também pode ficar distribuído entre cadastros diferentes. Além disso, relatórios gerenciais deixam de representar com clareza a movimentação daquele item.

Essa duplicidade pode afetar:

• consulta de estoque;
• histórico de compras;
• histórico de vendas;
• formação e consulta de preços;
• inventários;
• análise de giro;
• reposição;
• relatórios gerenciais.

Portanto, evitar um cadastro duplicado não significa apenas economizar alguns minutos no recebimento.

Significa preservar a qualidade da base de dados do supermercado.

Como a IA ajuda no recebimento da nota fiscal?

O ganho começa pela utilização das informações que já existem no documento fiscal. Em vez de o operador digitar manualmente cada item recebido, o XML da NF-e fornece os dados estruturados da operação.

A partir daí, o sistema precisa relacionar aquilo que veio do fornecedor com o cadastro interno do estabelecimento. Na solução apresentada pela LSoft, a inteligência artificial acrescenta uma camada a essa análise.

O fluxo pode ser entendido em quatro etapas:

1. O XML da nota fiscal é importado

Primeiramente, o sistema utiliza os dados presentes no arquivo XML da NF-e.

Dessa forma, o operador não precisa reconstruir manualmente a relação de itens que o fornecedor já informou no documento.

2. O sistema procura correspondências no cadastro

Em seguida, os itens recebidos são comparados com a base de produtos do supermercado.

Quando existe uma correspondência direta, o processo segue normalmente.

Entretanto, quando o identificador não coincide com o cadastro existente, começa uma análise adicional.

3. A IA compara a descrição do produto

Aqui está o diferencial.

Em vez de concluir imediatamente que um código desconhecido representa um produto novo, a IA analisa a descrição do item e procura produtos semelhantes que já estejam cadastrados.

Assim, mesmo que o fornecedor tenha alterado o código de barras, o sistema pode encontrar uma possível correspondência por outras características do cadastro.

4. O operador recebe um percentual de similaridade

As possíveis correspondências são apresentadas com um percentual de similaridade.

Esse indicador funciona como apoio à decisão.

Se o sistema encontra um cadastro com alta semelhança, o operador pode conferir as informações e verificar se efetivamente se trata do mesmo produto.

A decisão final permanece com quem conhece a operação.

Portanto, a IA não substitui a conferência: ela reduz o trabalho necessário para chegar à informação que precisa ser conferida.

Por que o percentual de similaridade faz diferença?

Pense em uma base com milhares de SKUs. Quando um produto não é identificado diretamente, procurar manualmente pelo nome pode gerar dezenas de resultados.

Além disso, as descrições utilizadas pelo fornecedor nem sempre seguem exatamente o padrão adotado pelo supermercado. Um mesmo produto pode aparecer abreviado em uma base e com descrição mais extensa em outra. Para uma pessoa, reconhecer essas variações exige leitura e comparação.

A IA consegue utilizar a similaridade entre as informações para indicar quais cadastros merecem atenção primeiro. Isso muda a experiência do operador. Em vez de perguntar:

“Será que esse produto já existe em algum lugar da minha base?”

ele passa a avaliar:

“O sistema encontrou estes possíveis produtos. Qual deles corresponde ao item que estou recebendo?”

A segunda tarefa tende a ser muito mais objetiva.

Múltiplos códigos para um mesmo produto evitam repetir o problema

Identificar a correspondência é apenas metade da solução. Se o supermercado descobre que um código novo pertence a um produto já cadastrado, precisa conseguir guardar essa informação.

Caso contrário, na próxima compra, o mesmo problema aparecerá novamente.

Por isso, a possibilidade de trabalhar com múltiplos códigos associados a um único produto é importante.

Considere um item que historicamente utilizava o código A. Depois de uma alteração do fornecedor, ele começa a chegar com o código B.

Se ambos puderem ficar associados ao mesmo cadastro interno, o supermercado preserva uma única identidade para aquele produto.

Com isso, não é necessário criar um segundo registro apenas para acomodar a nova identificação. Consequentemente, a empresa mantém o histórico mais organizado e reduz o risco de fragmentar informações.

IA sugere. O operador decide.

Esse ponto merece destaque porque existe uma diferença importante entre automação inteligente e automação cega.

Similaridade não significa identidade. Dois produtos podem ter descrições muito parecidas e, ainda assim, representar mercadorias diferentes.

Por exemplo, uma mudança de peso, volume, sabor, versão ou apresentação pode exigir tratamento separado no cadastro. Por isso, o percentual apresentado pela IA deve funcionar como um indicativo para a conferência, e não como uma decisão absoluta tomada sem supervisão.

O operador analisa a sugestão e determina se deve:

• relacionar o novo código a um produto existente;
• rejeitar a correspondência sugerida;
• procurar outra opção;
• ou criar um novo cadastro quando realmente se tratar de um item diferente.

Assim, o supermercado ganha velocidade sem abrir mão do controle.

O impacto vai além da doca de recebimento

Melhorar o recebimento de mercadoria supermercado gera reflexos em outras áreas porque o cadastro de produtos funciona como uma base para diferentes processos.

Quando o item correto recebe a entrada, o estoque fica mais confiável. Quando o histórico não está dividido entre cadastros duplicados, compras e vendas podem ser analisadas com maior clareza.

Além disso, inventários encontram uma base mais organizada para realizar as conferências. Portanto, resolver a identificação no momento do recebimento evita que uma inconsistência se espalhe pelo restante da operação.

Esse é um princípio importante para qualquer sistema de gestão:

quanto mais cedo o erro é identificado, menor tende a ser o retrabalho provocado por ele.

Menos tempo procurando produto, mais tempo conferindo mercadoria

O recebimento é uma etapa operacional. A equipe precisa conferir produtos, quantidades, condições das mercadorias e demais informações necessárias para concluir a entrada.

Nesse contexto, gastar tempo procurando cadastros duplicados ou tentando descobrir por que determinado código não foi reconhecido não agrega valor à conferência física.

A tecnologia pode assumir justamente essa parte repetitiva da busca. Com a importação do XML e a identificação de possíveis correspondências, o operador direciona sua atenção para as exceções.

Em vez de navegar por uma base extensa de produtos, ele recebe sugestões e avalia as opções apresentadas. Consequentemente, o processo se torna mais orientado à conferência e menos dependente de pesquisa manual.

Cadastro organizado

Onde a inteligência artificial realmente gera valor?

A IA faz mais sentido quando resolve uma tarefa que exige tempo humano, mas possui informações suficientes para orientar uma decisão.

Esse é exatamente o caso da identificação de produtos durante o recebimento.O operador poderia pesquisar manualmente.

Poderia comparar descrições uma por uma. mPoderia verificar códigos e tentar encontrar produtos parecidos. A diferença é que o sistema consegue realizar essa triagem rapidamente e apresentar as correspondências mais prováveis.

Assim, o profissional utiliza sua experiência justamente onde ela tem maior valor: na decisão.

• A máquina procura.
• O operador confere.
• O cadastro permanece organizado.
• E a mercadoria pode seguir pelo processo de entrada com menos retrabalho.

Recebimento mais rápido começa por reconhecer corretamente o que chegou

O recebimento de mercadoria supermercado não deveria travar porque o fornecedor mudou um código ou utilizou uma descrição diferente daquela registrada internamente.

Da mesma forma, resolver cada divergência criando um novo produto apenas transfere o problema para estoque, inventário e relatórios futuros.

Com a importação do XML, análise das descrições por inteligência artificial, indicação do percentual de similaridade e possibilidade de associar múltiplos códigos ao mesmo produto, o operador ganha informações para tomar uma decisão mais rápida e segura.

O objetivo não é retirar a pessoa do processo. É retirar dela o trabalho repetitivo de procurar manualmente algo que o sistema pode ajudar a encontrar.

Veja o recebimento com IA funcionando na prática

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