Entrada manual de documentos eliminada em seis plantas — mais de 85 especialistas liberados para o trabalho que realmente precisa deles
Como um grande grupo metalúrgico automatizou o tratamento de documentos recebidos, o processamento de certificados de qualidade e atos de reconciliação — e parou de ter 85 pessoas passando seus dias digitando os mesmos dados duas vezes.
Manufatura · Grupo industrial · Primo AI Server · Primo Orchestrator · Primo Robot · Leitura de 10 minAbout the customer
Um grande grupo metalúrgico — seis plantas de produção em mais de 30 regiões, fornecendo mais de um milhão de toneladas de produtos tubulares anualmente. Compras, logística, controle de qualidade e finanças geram fluxos contínuos de documentos que precisam ser processados, validados e lançados em sistemas contábeis e ERP.
O grupo começou a automatizar em 2020, com 16 processos de alto ROI em tratamento de documentos, contabilidade e interações com contratados. Nos anos seguintes, a equipe construiu um centro de competência interno de 17 especialistas — analistas, arquitetos, desenvolvedores, testadores e suporte — gerenciando o ciclo de vida completo da automação, desde a análise de processos até a manutenção em produção.
O grupo tinha automatizado desde 2020 em uma plataforma diferente. Em 2023, realizaram uma avaliação estruturada de plataformas e selecionaram a Primo — transferindo todo o seu conjunto de automação em logística, compras, RH e finanças para a nova plataforma e se expandindo a partir daí. Nesse ponto, o programa cobria mais de 75 processos.
Cada documento significava uma pessoa lendo e digitando — em seis plantas
A manufatura em escala gera documentos constantemente. Os bens recebidos chegam com documentos do fornecedor, certificados de qualidade e notas de entrega. As compras geram ordens de compra e atos de reconciliação. As finanças lidam com extratos bancários, lançamentos no SAP e reconciliações entre empresas. Cada tipo de documento tinha seu próprio formato, suas próprias regras de validação e seu próprio sistema de destino.
O elemento inegociável que moldou todo o design: os sistemas contábeis e ERP não podiam mudar. A configuração do SAP em um grupo desta escala é infraestrutura fixa — qualquer mudança aciona um processo de gestão de mudanças que leva meses. A automação tinha que trabalhar em torno dos sistemas existentes, não por meio deles.
O trabalho era feito manualmente. Um especialista recebia um documento, lia, extraía os campos relevantes, abria o sistema apropriado — SAP, contabilidade, gestão de qualidade — e digitava os dados. Depois passava para o próximo documento. Em seis plantas, com equipes diferentes fazendo o mesmo trabalho de forma independente, as horas-pessoa agregadas eram substanciais.
Como automatizamos
Fase 1 — Auditoria de processos e taxonomia de documentos
Cada fluxo de documentos nas seis plantas foi catalogado no Primo Idea Hub: tipo de documento, volume, sistema de origem, sistema de destino, regras de validação, padrões de exceção. O resultado foi uma ordem de automação priorizada — quais tipos de documentos abordar primeiro com base em volume, taxa de erros e complexidade do sistema.
A auditoria revelou um padrão importante: a maioria dos tipos de documentos compartilhava uma estrutura comum, apesar de virem de fornecedores diferentes em formatos diferentes. Certificados de qualidade, por exemplo, tinham os mesmos campos obrigatórios independentemente do fornecedor — mas o layout do campo variava amplamente. Isso os tornava bons candidatos para extração baseada em IA em vez de análise baseada em regras.
Fase 2 — Implantação do AI Server e treinamento de extração
O Primo AI Server foi implantado on-premise dentro da infraestrutura do grupo. A primeira capacidade foi a classificação de documentos — identificando cada documento recebido como certificado de qualidade, nota de entrega, ato de reconciliação ou outro tipo — seguida de extração de campos.
Os modelos de extração foram treinados com documentos históricos de cada planta. A equipe configurou as regras de extração sem envolver uma função externa de ciência de dados; o centro de competência interno gerenciou o ciclo de treinamento e ajuste diretamente. Essa foi uma escolha deliberada — o grupo queria que a capacidade fosse própria e operada internamente, sem depender de suporte externo.
Fase 3 — Integração RPA e implantação planta por planta
O Primo Robot, orquestrado pelo Primo Orchestrator, pega a saída extraída por IA e executa as etapas de lançamento nos sistemas downstream — SAP, contabilidade, gestão de qualidade — pelas mesmas interfaces que um operador humano usaria. Os próprios sistemas contábeis não foram tocados.
A implantação procedeu planta por planta, começando com os fluxos de documentos de maior volume. Em cada planta, a automação rodou em paralelo com o processamento manual durante um período de validação antes da transferência completa. A estrutura de implantação também significou que cada planta poderia ser tratada como uma unidade contida — uma falha em uma planta não poderia afetar as outras.
A pergunta da gestão sempre era: o que acontece quando um fornecedor muda o formato do documento? A resposta agora é: a equipe retreina o modelo e está pronto. Não ligamos para ninguém.
The numbers
What changed for the team
Os especialistas que faziam a entrada manual não saíram. O trabalho mudou: de leitura de documentos e digitação de dados para triagem de exceções, análise de qualidade de fornecedores e melhoria de processos. O centro de competência expandiu seu escopo — com a entrada rotineira de documentos automatizada, a equipe teve capacidade para assumir categorias de processos mais complexas.
Os sistemas contábeis receberam dados em um estado mais consistente e validado do que antes. Erros introduzidos por transcrição manual — campos errados, números transpostos, validações perdidas — desapareceram em grande parte da fila de exceções.
A estrutura de implantação planta por planta também produziu um manual reutilizável. Cada novo tipo de documento ou nova planta poderia ser integrado usando o mesmo framework: auditar, treinar, validar, transferir. O grupo agora trata a automação de documentos como uma capacidade padrão em vez de um projeto.
Document processing architecture — six-plant deployment
What's next for this customer
O centro de competência está expandindo o AI Server para categorias adicionais de documentos — documentação aduaneira e reconciliação de faturamento de clientes — usando a mesma arquitetura on-premise. A equipe também está construindo um loop de feedback no pipeline de extração: quando um revisor humano corrige uma extração de IA, a correção é registrada e alimentada no próximo ciclo de treinamento.
Uma segunda iniciativa é a análise entre plantas. Com os dados de documentos fluindo agora por uma única camada de orquestração, o grupo tem visibilidade dos padrões de documentos em todas as seis plantas pela primeira vez — tendências de qualidade de fornecedores, taxas de discrepância em reconciliações e volumes de processamento por planta e categoria.