Automação na busca dos status das viagens marítimas

​O projeto visa capturar as informações da viagem de containers dos sites dos principais armadores marítimos logísticos que estão na operação do cliente.

Desafio

O cliente do ramo alimentício opera com exportações e conta com milhares de viagens mensalmente. O desafio projeto é automatizar a busca das informações das situações dos containers para integração sistêmica e visualização da evolução das viagens.

Solução

Então foi criado por nós da DATAG3 uma aplicação que consome os dados via API ou um robô que simula interação humana para captura dos dados.

Após o consumo nós tratamos esses dados para padronizarmos entre os armadores e termos uma base de conhecimento igual para todas as viagens.

Então depois de consumir e tratar esses dados conforme a necessidade do cliente, enviamos esses dados para um banco de dados para uso futuro nas aplicações e sistemas internos. 

Fluxo Técnico

Infraestrutura

Benefícios

Performance do Time

Antes da entrega do projeto parte do time dedicava 2 dias inteiros da semana para realizar as consultas das viagens individualmente e alimentar uma planilha compartilhada.

Agora além das consultas feitas automaticamente e inseridas em um banco de dados, alternativamente é enviada uma planilha no padrão estabelecido pelo time via e-mail.

Assertividade e Eficiência

O projeto trouxe assertividade e eficiência a um processo que anteriormente era altamente suscetível a erros humanos, especialmente em situações onde o usuário, após repetidas tentativas de localizar uma informação em diferentes sites e portais dos armadores marítimos, acabava se confundindo ou tomando decisões equivocadas.

Com a automação, as etapas passaram a ser executadas de forma padronizada e confiável, garantindo que as informações corretas fossem buscadas, tratadas e utilizadas automaticamente, eliminando falhas operacionais e aumentando a precisão dos resultados.

Visibilidade

Outro ponto que tivemos sucesso foi na visibilidade do dado e do processo. O projeto mostrou o volume de trabalho que antes era absorvido pelo time e também ajudou a mostrar erros de processos nos sistemas.

Um exemplo é a tratativa de falhas do projeto que identificou que em várias situações a busca pelo container ocorria erro pois no sistema interno de comercio exterior era informado um número/código errado.

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Gostou? Tem alguma projeto de dados e precisa de ajuda para impulsioná-lo? Nos contate e vamos juntos nessa!

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