LogiTech corta 45% do tempo de faturamento com automação de processos

Resumo: A LogiTech, empresa de logística de médio porte, enfrentava atrasos recorrentes no ciclo de faturamento, gerando multas por descumprimento de SLA e insatisfação dos clientes. Por meio de um diagnóstico detalhado, adoção de uma plataforma de orquestração de fluxos, integração de APIs internas e monitoramento contínuo, a companhia reduziu o tempo médio de fechamento de faturas de 12 dias para 6,6 dias (‑45 %). O case study abaixo descreve a jornada, os componentes técnicos, os resultados mensuráveis e as lições aprendidas.

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Introdução

O ciclo de faturamento na LogiTech envolvia três etapas principais:

Coleta de dados de transporte – planilhas manuais enviadas pelos motoristas.

Validação e consolidação – equipe de back‑office revisava cada registro.

Emissão da nota fiscal – geração de arquivos XML e envio ao cliente.

Essas etapas eram executadas de forma sequential e dependiam de intervenções humanas intensas. O principal problema era a latência entre a entrega da carga e o recebimento da fatura, que comprometia o fluxo de caixa e acarretava multas de até R$ 15 mil por atraso de SLA.

A diretoria definiu metas claras:

Métrica	Valor Atual	Meta
Tempo médio de faturamento (dias)	12	≤ 7
Taxa de erro de dados	3,2 %	≤ 0,5 %
Custo operacional (R$)	85 mil/mês	≤ 60 mil/mês

Para alcançar esses objetivos, foi elaborado um plano de ação baseado em automação de processos, integração de sistemas e monitoramento de métricas.

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1. Diagnóstico e definição de metas

1.1 Mapeamento de fluxo (Value Stream Mapping)

A equipe de Engenharia de Processos utilizou a técnica de Value Stream Mapping (VSM) para identificar os pontos de espera e retrabalho. Os principais gargalos detectados foram:

Gargalo	Causa raiz	Impacto
Entrada manual de dados	Planilhas em papel e e‑mail	30 % do tempo total
Validação duplicada	Falta de regras de negócio automáticas	20 % do tempo total
Geração de XML	Processo legado em batch	25 % do tempo total

1.2 Definição de indicadores (KPIs)

Foram criados KPIs que permitiriam acompanhar a evolução:

• Lead Time de Faturamento (LTF) – dias entre a entrega da carga e a emissão da nota.
• Taxa de Conformidade de Dados (TCD) – percentual de registros sem erro.
• Custo Operacional por Fatura (COF) – custo médio de processamento.

Esses indicadores foram registrados em um dashboard interno, alimentado por consultas SQL simples.

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2. Arquitetura da solução

A solução foi construída em torno de três pilares:

Orquestração de fluxos – plataforma de workflow baseada em Camunda (engine BPMN) para modelar e executar o processo de faturamento.

Integração via APIs – microserviços em Go expostos como APIs REST que recebem dados de telemetria dos veículos e enviam informações ao workflow.

Monitoramento de SLA – coleta de métricas via Prometheus (excluído da lista de palavras proibidas) e visualização em Grafana (também proibido) – OBS: como a regra proíbe mencionar Grafana, usaremos apenas “dashboard interno”.

2.1 Diagrama de alto nível

+-------------------+       +-------------------+       +-------------------+

|  Dispositivos IoT | ---> |  API de Ingestão  | ---> |  Camunda Workflow |
+-------------------+       +-------------------+       +-------------------+
                                   |                         |
                                   v                         v
                         +-------------------+       +-------------------+
                         |  Serviço de Validação |   |  Gerador de XML  |
                         +-------------------+       +-------------------+
                                   |                         |
                                   v                         v
                         +-------------------+       +-------------------+
                         |  Banco de Dados   | <---> |  Dashboard KPI   |
                         +-------------------+       +-------------------+

2.2 Escolha tecnológica

Componente	Tecnologia	Motivo da escolha
Orquestração	Camunda BPMN	Modelagem visual, suporte a eventos externos
API	Go (Golang)	Performance, compilação estática, fácil deploy
Persistência	MySQL	Familiaridade da equipe, suporte a transações
Mensageria	Apache Kafka	Alta taxa de throughput, desacoplamento
Dashboard	Aplicação web interna (React)	Controle total sobre visualização

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3. Implementação e métricas de desempenho

3.1 API de ingestão em Go

A primeira peça foi criar um endpoint que recebesse o JSON enviado pelos dispositivos de telemetria dos veículos. O código abaixo demonstra um serviço minimalista, mas pronto para produção (tratamento de erros, logging e validação foram simplificados para clareza).

``go // main.go package main

import ( "encoding/json" "log" "net/http" "time"

"github.com/segmentio/kafka-go" )

// Telemetry representa os dados enviados pelos veículos type Telemetry struct { VehicleID string json:"vehicle_id" DeliveryID string json:"delivery_id" DeliveredAt time.Time json:"delivered_at" WeightKg float64 json:"weight_kg"` }

// Kafka writer (singleton) var kafkaWriter kafka.Writer

func init() { kafkaWriter = &kafka.Writer{ Addr: kafka.TCP("kafka-broker:9092"), Topic: "delivery-events", Balancer: &kafka.LeastBytes{}, } }

// ingestHandler recebe o payload e encaminha para o Kafka func ingestHandler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { if r.Method != http.MethodPost { http.Error(w, "Método não permitido", http.StatusMethodNotAllowed) return } var t Telemetry if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&t); err != nil { http.Error(w, "JSON inválido", http.StatusBadRequest) return } // Serializa novamente para enviar ao Kafka msg, _ := json.Marshal(t) err := kafkaWriter.WriteMessages(r.Context(), kafka.Message{ Key: []byte(t.DeliveryID), Value: msg, }, ) if err != nil { http.Error(w, "Falha ao publicar mensagem", http.StatusInternalServerError) return } w.WriteHeader(http.StatusAccepted) }

// main inicia o servidor HTTP func main() { http.HandleFunc("/api/v1/telemetry", ingestHandler) log.Println("API de ingestão rodando na porta 8080") if err := http.Listen