IA Generativa · UiPath · Distribución de autopartes · Caso de usoDel inventario reactivo al agente que anticipa el quiebre por CEDIS
Cómo una distribuidora mayorista de autopartes puede dejar de enterarse del faltante cuando el taller ya llamó, y recibir la alerta con días de anticipación y el traslado listo para aprobar, sin tocar el core de SAP.
Un pedido registrado a tiempo, un faltante que nadie vio venir
Lunes a media mañana. Un taller pide un juego de amortiguadores para un modelo de alta rotación. SAP SD registra el pedido sin problema, pero el CEDIS regional no tiene piezas: el faltante se descubre en el momento exacto en que ya no hay margen para resolverlo.
Esta escena se repite en una distribuidora mayorista con más de 10,000 SKUs y una red nacional de más de diez CEDIS abastecidos desde un HUB central. El dato para anticiparla ya existe en SAP; lo que falta es alguien, o algo, que lo lea antes de que ocurra.
SAP registra la demanda, pero nadie la anticipa
La organización resolvió la visibilidad de la entrega: hoy sabe dónde está cada pedido en la última milla. Pero el origen del problema está antes, en la planificación de inventario, y ese proceso sigue siendo manual.
SAP SD captura los pedidos con precisión, pero no genera alertas predictivas de agotamiento por CEDIS ni incorpora la estacionalidad del mercado automotriz. Miles de SKUs por cada centro superan la capacidad de análisis de cualquier equipo de planeación.
La consecuencia es un nivel de servicio OTIF cercano al 85%, traslados urgentes desde el HUB y un riesgo comercial concreto: en un mercado que se consolida y con nuevas marcas presionando precio, el distribuidor que no encuentra la pieza compra en otro lado.
Un agente que anticipa, decide y ejecuta dentro de SAP
La propuesta de Itatix, como partner de UiPath, no es un tablero más: es un agente que cierra el ciclo completo, desde el pronóstico hasta el registro en SAP, con una persona aprobando en el punto que importa.
Pronóstico por CEDIS
Lee el histórico de pedidos de SD y los movimientos de material de MM (MSEG o MATDOC, según la versión), ajusta por estacionalidad y proyecta la cobertura de cada SKU en cada centro a 5–7 días.
Traslado sugerido
Cruza el riesgo con el stock disponible en el HUB, prioriza los SKUs críticos y propone la cantidad a mover, explicando en lenguaje natural por qué.
Registro en SAP
Con la aprobación del planificador, un robot crea el pedido de traslado en MM (por ejemplo, vía BAPI_PO_CREATE1), con trazabilidad de quién aprobó y con qué dato.
En la plataforma de UiPath, cada pieza tiene nombre propio. UiPath Maestro orquesta el proceso de punta a punta y coordina agente, robot y persona en un mismo flujo gobernado. El agente se construye en UiPath Agent Builder, y la conexión con SAP usa el conector SAP BAPI de UiPath Integration Service (y SAP OData cuando la instancia es S/4HANA). Cuando la instancia no está expuesta a la nube, se usa un robot desatendido que opera dentro de la red.
La seguridad está en el diseño: credenciales de solo lectura para pronosticar, escritura únicamente después de una aprobación humana y bitácora de cada decisión. Para la torre de control, la interacción es conversacional, a través de UiPath Autopilot:
Maqueta ilustrativa de la experiencia conversacional; los datos se citan siempre con su origen en SAP.
Cuatro capas, sin tocar el core de SAP
SAP sigue siendo el sistema de registro. La inteligencia vive en una capa que lee, propone y, solo con aprobación, escribe. No se requiere nueva fuente de datos ni migración: el agente trabaja sobre la información que SD y MM ya contienen.
Flujo de lectura y pronóstico (cian) y flujo de decisión aprobada con registro en SAP (naranja).
Del faltante sorpresa al traslado planeado
El resultado de negocio que se busca es uno solo: que el distribuidor encuentre la pieza cuando la necesita. Las metas del piloto se miden con los indicadores que la operación ya usa.
Antes
- El faltante se descubre cuando el cliente pide
- Planeación manual, sin estacionalidad por CEDIS
- Traslados urgentes y reactivos desde el HUB
- Visibilidad de la entrega, no del inventario
Hoy, con UiPath + SAP
- Alerta con 5 a 7 días de anticipación
- Pronóstico por SKU y centro, ajustado por temporada
- Traslado propuesto, aprobado y registrado en MM
- Planificadores enfocados en las excepciones
Hay además valor que no cabe en una cifra: la torre de control pasa de reaccionar a anticipar, y el mismo flujo en Maestro escala al resto de la red sin rediseñar la integración. El éxito real se medirá en adopción: cuántas propuestas del agente aprueba el equipo.
Seis semanas del dato al piloto en dos CEDIS
El caso es un quick win: se monta sobre la base SAP ya implementada y avanza con un punto de control explícito antes de tocar la operación real.
Habilitación
Credenciales de lectura, extracción del histórico de SD y MM y selección de los dos CEDIS piloto.
Modelo y reglas
Pronóstico por SKU y centro, reglas de traslado desde el HUB y diseño del flujo en Maestro.
Validación
Freno · go / no-goUAT con la torre de control: se compara el pronóstico contra lo ocurrido antes de habilitar escritura en SAP.
Piloto operando
Alertas y traslados aprobados en dos CEDIS; medición de stockouts y OTIF para decidir el despliegue nacional.
“La última milla le dice qué pasó en la entrega. El agente le dice qué va a faltar en el CEDIS la próxima semana.”
Enfoque Itatix para inventario agénticoLo que preguntan antes de aprobar el piloto
P¿Esto obliga a modificar SAP o montar infraestructura nueva?
No. El agente se conecta por BAPI, RFC u OData sobre la instancia existente, y la capa de IA la opera Itatix. Del lado de TI, el esfuerzo se limita a habilitar credenciales de lectura y validar en UAT.
P¿Qué decide el agente y qué sigue aprobando una persona?
El agente pronostica y propone; el planificador aprueba o ajusta cada traslado. Nada se registra en SAP sin esa aprobación, y cada decisión queda en bitácora dentro de Maestro.
PYa tenemos visibilidad de la última milla. ¿No es suficiente?
Esa visibilidad responde qué se entregó y dónde va el pedido. El agente responde otra pregunta: qué pieza va a faltar y dónde, antes de que el cliente la pida. Son capas complementarias.
¿Cuál de sus CEDIS debería dejar de enterarse tarde?
Revisemos juntos el histórico de su SAP y definamos los dos centros donde un piloto de seis semanas demuestra valor medible.
Solicitar diagnóstico de inventarioIA Generativa · UiPath · Distribución de autopartes · Caso de usoDel inventario reactivo al agente que anticipa el quiebre por CEDIS
Cómo una distribuidora mayorista de autopartes puede dejar de enterarse del faltante cuando el taller ya llamó, y recibir la alerta con días de anticipación y el traslado listo para aprobar, sin tocar el core de SAP.
Un pedido registrado a tiempo, un faltante que nadie vio venir
Lunes a media mañana. Un taller pide un juego de amortiguadores para un modelo de alta rotación. SAP SD registra el pedido sin problema, pero el CEDIS regional no tiene piezas: el faltante se descubre en el momento exacto en que ya no hay margen para resolverlo.
Esta escena se repite en una distribuidora mayorista con más de 10,000 SKUs y una red nacional de más de diez CEDIS abastecidos desde un HUB central. El dato para anticiparla ya existe en SAP; lo que falta es alguien, o algo, que lo lea antes de que ocurra.
SAP registra la demanda, pero nadie la anticipa
La organización resolvió la visibilidad de la entrega: hoy sabe dónde está cada pedido en la última milla. Pero el origen del problema está antes, en la planificación de inventario, y ese proceso sigue siendo manual.
SAP SD captura los pedidos con precisión, pero no genera alertas predictivas de agotamiento por CEDIS ni incorpora la estacionalidad del mercado automotriz. Miles de SKUs por cada centro superan la capacidad de análisis de cualquier equipo de planeación.
La consecuencia es un nivel de servicio OTIF cercano al 85%, traslados urgentes desde el HUB y un riesgo comercial concreto: en un mercado que se consolida y con nuevas marcas presionando precio, el distribuidor que no encuentra la pieza compra en otro lado.
Un agente que anticipa, decide y ejecuta dentro de SAP
La propuesta de Itatix, como partner de UiPath, no es un tablero más: es un agente que cierra el ciclo completo, desde el pronóstico hasta el registro en SAP, con una persona aprobando en el punto que importa.
Pronóstico por CEDIS
Lee el histórico de pedidos de SD y los movimientos de material de MM (MSEG o MATDOC, según la versión), ajusta por estacionalidad y proyecta la cobertura de cada SKU en cada centro a 5–7 días.
Traslado sugerido
Cruza el riesgo con el stock disponible en el HUB, prioriza los SKUs críticos y propone la cantidad a mover, explicando en lenguaje natural por qué.
Registro en SAP
Con la aprobación del planificador, un robot crea el pedido de traslado en MM (por ejemplo, vía BAPI_PO_CREATE1), con trazabilidad de quién aprobó y con qué dato.
En la plataforma de UiPath, cada pieza tiene nombre propio. UiPath Maestro orquesta el proceso de punta a punta y coordina agente, robot y persona en un mismo flujo gobernado. El agente se construye en UiPath Agent Builder, y la conexión con SAP usa el conector SAP BAPI de UiPath Integration Service (y SAP OData cuando la instancia es S/4HANA). Cuando la instancia no está expuesta a la nube, se usa un robot desatendido que opera dentro de la red.
La seguridad está en el diseño: credenciales de solo lectura para pronosticar, escritura únicamente después de una aprobación humana y bitácora de cada decisión. Para la torre de control, la interacción es conversacional, a través de UiPath Autopilot:
Maqueta ilustrativa de la experiencia conversacional; los datos se citan siempre con su origen en SAP.
Cuatro capas, sin tocar el core de SAP
SAP sigue siendo el sistema de registro. La inteligencia vive en una capa que lee, propone y, solo con aprobación, escribe. No se requiere nueva fuente de datos ni migración: el agente trabaja sobre la información que SD y MM ya contienen.
Flujo de lectura y pronóstico (cian) y flujo de decisión aprobada con registro en SAP (naranja).
Del faltante sorpresa al traslado planeado
El resultado de negocio que se busca es uno solo: que el distribuidor encuentre la pieza cuando la necesita. Las metas del piloto se miden con los indicadores que la operación ya usa.
Antes
- El faltante se descubre cuando el cliente pide
- Planeación manual, sin estacionalidad por CEDIS
- Traslados urgentes y reactivos desde el HUB
- Visibilidad de la entrega, no del inventario
Hoy, con UiPath + SAP
- Alerta con 5 a 7 días de anticipación
- Pronóstico por SKU y centro, ajustado por temporada
- Traslado propuesto, aprobado y registrado en MM
- Planificadores enfocados en las excepciones
Hay además valor que no cabe en una cifra: la torre de control pasa de reaccionar a anticipar, y el mismo flujo en Maestro escala al resto de la red sin rediseñar la integración. El éxito real se medirá en adopción: cuántas propuestas del agente aprueba el equipo.
Seis semanas del dato al piloto en dos CEDIS
El caso es un quick win: se monta sobre la base SAP ya implementada y avanza con un punto de control explícito antes de tocar la operación real.
Habilitación
Credenciales de lectura, extracción del histórico de SD y MM y selección de los dos CEDIS piloto.
Modelo y reglas
Pronóstico por SKU y centro, reglas de traslado desde el HUB y diseño del flujo en Maestro.
Validación
Freno · go / no-goUAT con la torre de control: se compara el pronóstico contra lo ocurrido antes de habilitar escritura en SAP.
Piloto operando
Alertas y traslados aprobados en dos CEDIS; medición de stockouts y OTIF para decidir el despliegue nacional.
“La última milla le dice qué pasó en la entrega. El agente le dice qué va a faltar en el CEDIS la próxima semana.”
Enfoque Itatix para inventario agénticoLo que preguntan antes de aprobar el piloto
P¿Esto obliga a modificar SAP o montar infraestructura nueva?
No. El agente se conecta por BAPI, RFC u OData sobre la instancia existente, y la capa de IA la opera Itatix. Del lado de TI, el esfuerzo se limita a habilitar credenciales de lectura y validar en UAT.
P¿Qué decide el agente y qué sigue aprobando una persona?
El agente pronostica y propone; el planificador aprueba o ajusta cada traslado. Nada se registra en SAP sin esa aprobación, y cada decisión queda en bitácora dentro de Maestro.
PYa tenemos visibilidad de la última milla. ¿No es suficiente?
Esa visibilidad responde qué se entregó y dónde va el pedido. El agente responde otra pregunta: qué pieza va a faltar y dónde, antes de que el cliente la pida. Son capas complementarias.
¿Cuál de sus CEDIS debería dejar de enterarse tarde?
Revisemos juntos el histórico de su SAP y definamos los dos centros donde un piloto de seis semanas demuestra valor medible.
Solicitar diagnóstico de inventarioGenerative AI · UiPath · Auto parts distribution · Use caseFrom reactive inventory to an agent that anticipates stockouts per DC
How a wholesale auto parts distributor can stop discovering shortages after the repair shop has already called, and instead get the alert days in advance with the transfer ready to approve, without touching the SAP core.
An order booked on time, a shortage nobody saw coming
Monday, mid-morning. A repair shop orders a set of shock absorbers for a fast-moving model. SAP SD books the order without a hitch, but the regional distribution center (DC) is out of stock: the shortage surfaces at the exact moment there is no room left to fix it.
This scene repeats itself at a wholesale distributor with more than 10,000 SKUs and a national network of more than ten DCs supplied from a central HUB. The data needed to see it coming already lives in SAP; what is missing is someone, or something, to read it before it happens.
SAP records demand, but nobody anticipates it
The organization already solved delivery visibility: today it knows where every order is in the last mile. But the root of the problem sits earlier, in inventory planning, and that process is still manual.
SAP SD captures orders accurately, but it does not raise predictive depletion alerts per DC, nor does it factor in the seasonality of the automotive market. Thousands of SKUs across every plant exceed what any planning team can analyze.
The result is an OTIF service level around 85%, urgent transfers from the HUB, and a concrete commercial risk: in a consolidating market, with new brands pushing prices down, a distributor who cannot find the part buys it elsewhere.
An agent that anticipates, decides and executes inside SAP
Itatix's proposal, as a UiPath partner, is not another dashboard: it is an agent that closes the full loop, from forecast to posting in SAP, with a person approving at the point that matters.
Forecast per DC
Reads order history from SD and material movements from MM (MSEG or MATDOC, depending on the release), adjusts for seasonality and projects coverage for every SKU in every plant 5–7 days out.
Suggested transfer
Matches the risk against available HUB stock, prioritizes critical SKUs and proposes the quantity to move, explaining why in natural language.
Posting in SAP
Once the planner approves, a robot creates the stock transport order in MM (for example, via BAPI_PO_CREATE1), with a record of who approved it and based on which data.
On the UiPath platform, every piece has a name. UiPath Maestro orchestrates the process end to end, coordinating agent, robot and person in a single governed flow. The agent is built in UiPath Agent Builder, and the SAP connection uses the SAP BAPI connector in UiPath Integration Service (plus SAP OData when the instance is S/4HANA). When the instance is not exposed to the cloud, an unattended robot runs inside the network.
Security is built into the design: read-only credentials for forecasting, write access only after human approval, and a log of every decision. For the control tower, the interaction is conversational, through UiPath Autopilot:
Illustrative mockup of the conversational experience; data is always cited with its SAP origin.
Four layers, without touching the SAP core
SAP remains the system of record. The intelligence lives in a layer that reads, proposes and, only with approval, writes. No new data source or migration is required: the agent works on the information SD and MM already hold.
Read-and-forecast flow (cyan) and approved-decision flow posting to SAP (orange).
From surprise shortage to planned transfer
The business outcome sought is a single one: the distributor finds the part when it is needed. Pilot targets are measured with the indicators the operation already uses.
Before
- The shortage surfaces when the customer orders
- Manual planning, no seasonality per DC
- Urgent, reactive transfers from the HUB
- Visibility of delivery, not of inventory
Today, with UiPath + SAP
- Alert 5 to 7 days in advance
- Forecast per SKU and plant, adjusted for season
- Transfer proposed, approved and posted in MM
- Planners focused on exceptions
There is also value that does not fit in a number: the control tower moves from reacting to anticipating, and the same Maestro flow scales to the rest of the network without redesigning the integration. Real success will be measured in adoption: how many agent proposals the team approves.
Six weeks from data to a pilot in two DCs
This is a quick win: it builds on the SAP foundation already in place and moves forward with an explicit checkpoint before touching live operations.
Enablement
Read credentials, extraction of SD and MM history, and selection of the two pilot DCs.
Model and rules
Forecast per SKU and plant, transfer rules from the HUB, and flow design in Maestro.
Validation
Gate · go / no-goUAT with the control tower: forecasts are checked against actuals before write access to SAP is enabled.
Pilot running
Alerts and approved transfers in two DCs; stockouts and OTIF measured to decide the national rollout.
“The last mile tells you what happened in the delivery. The agent tells you what will be missing at the DC next week.”
Itatix approach to agentic inventoryWhat they ask before approving the pilot
QDoes this require changing SAP or deploying new infrastructure?
No. The agent connects through BAPI, RFC or OData on the existing instance, and Itatix operates the AI layer. On the IT side, the effort is limited to enabling read credentials and validating in UAT.
QWhat does the agent decide, and what does a person still approve?
The agent forecasts and proposes; the planner approves or adjusts every transfer. Nothing is posted to SAP without that approval, and every decision is logged in Maestro.
QWe already have last-mile visibility. Isn't that enough?
That visibility answers what was delivered and where the order is. The agent answers a different question: which part will run out, and where, before the customer asks for it. The two layers complement each other.
Which of your DCs should stop finding out too late?
Let's review your SAP history together and choose the two centers where a six-week pilot proves measurable value.
Request an inventory assessmentGenerative AI · UiPath · Auto parts distribution · Use caseFrom reactive inventory to an agent that anticipates stockouts per DC
How a wholesale auto parts distributor can stop discovering shortages after the repair shop has already called, and instead get the alert days in advance with the transfer ready to approve, without touching the SAP core.
An order booked on time, a shortage nobody saw coming
Monday, mid-morning. A repair shop orders a set of shock absorbers for a fast-moving model. SAP SD books the order without a hitch, but the regional distribution center (DC) is out of stock: the shortage surfaces at the exact moment there is no room left to fix it.
This scene repeats itself at a wholesale distributor with more than 10,000 SKUs and a national network of more than ten DCs supplied from a central HUB. The data needed to see it coming already lives in SAP; what is missing is someone, or something, to read it before it happens.
SAP records demand, but nobody anticipates it
The organization already solved delivery visibility: today it knows where every order is in the last mile. But the root of the problem sits earlier, in inventory planning, and that process is still manual.
SAP SD captures orders accurately, but it does not raise predictive depletion alerts per DC, nor does it factor in the seasonality of the automotive market. Thousands of SKUs across every plant exceed what any planning team can analyze.
The result is an OTIF service level around 85%, urgent transfers from the HUB, and a concrete commercial risk: in a consolidating market, with new brands pushing prices down, a distributor who cannot find the part buys it elsewhere.
An agent that anticipates, decides and executes inside SAP
Itatix's proposal, as a UiPath partner, is not another dashboard: it is an agent that closes the full loop, from forecast to posting in SAP, with a person approving at the point that matters.
Forecast per DC
Reads order history from SD and material movements from MM (MSEG or MATDOC, depending on the release), adjusts for seasonality and projects coverage for every SKU in every plant 5–7 days out.
Suggested transfer
Matches the risk against available HUB stock, prioritizes critical SKUs and proposes the quantity to move, explaining why in natural language.
Posting in SAP
Once the planner approves, a robot creates the stock transport order in MM (for example, via BAPI_PO_CREATE1), with a record of who approved it and based on which data.
On the UiPath platform, every piece has a name. UiPath Maestro orchestrates the process end to end, coordinating agent, robot and person in a single governed flow. The agent is built in UiPath Agent Builder, and the SAP connection uses the SAP BAPI connector in UiPath Integration Service (plus SAP OData when the instance is S/4HANA). When the instance is not exposed to the cloud, an unattended robot runs inside the network.
Security is built into the design: read-only credentials for forecasting, write access only after human approval, and a log of every decision. For the control tower, the interaction is conversational, through UiPath Autopilot:
Illustrative mockup of the conversational experience; data is always cited with its SAP origin.
Four layers, without touching the SAP core
SAP remains the system of record. The intelligence lives in a layer that reads, proposes and, only with approval, writes. No new data source or migration is required: the agent works on the information SD and MM already hold.
Read-and-forecast flow (cyan) and approved-decision flow posting to SAP (orange).
From surprise shortage to planned transfer
The business outcome sought is a single one: the distributor finds the part when it is needed. Pilot targets are measured with the indicators the operation already uses.
Before
- The shortage surfaces when the customer orders
- Manual planning, no seasonality per DC
- Urgent, reactive transfers from the HUB
- Visibility of delivery, not of inventory
Today, with UiPath + SAP
- Alert 5 to 7 days in advance
- Forecast per SKU and plant, adjusted for season
- Transfer proposed, approved and posted in MM
- Planners focused on exceptions
There is also value that does not fit in a number: the control tower moves from reacting to anticipating, and the same Maestro flow scales to the rest of the network without redesigning the integration. Real success will be measured in adoption: how many agent proposals the team approves.
Six weeks from data to a pilot in two DCs
This is a quick win: it builds on the SAP foundation already in place and moves forward with an explicit checkpoint before touching live operations.
Enablement
Read credentials, extraction of SD and MM history, and selection of the two pilot DCs.
Model and rules
Forecast per SKU and plant, transfer rules from the HUB, and flow design in Maestro.
Validation
Gate · go / no-goUAT with the control tower: forecasts are checked against actuals before write access to SAP is enabled.
Pilot running
Alerts and approved transfers in two DCs; stockouts and OTIF measured to decide the national rollout.
“The last mile tells you what happened in the delivery. The agent tells you what will be missing at the DC next week.”
Itatix approach to agentic inventoryWhat they ask before approving the pilot
QDoes this require changing SAP or deploying new infrastructure?
No. The agent connects through BAPI, RFC or OData on the existing instance, and Itatix operates the AI layer. On the IT side, the effort is limited to enabling read credentials and validating in UAT.
QWhat does the agent decide, and what does a person still approve?
The agent forecasts and proposes; the planner approves or adjusts every transfer. Nothing is posted to SAP without that approval, and every decision is logged in Maestro.
QWe already have last-mile visibility. Isn't that enough?
That visibility answers what was delivered and where the order is. The agent answers a different question: which part will run out, and where, before the customer asks for it. The two layers complement each other.
Which of your DCs should stop finding out too late?
Let's review your SAP history together and choose the two centers where a six-week pilot proves measurable value.
Request an inventory assessmentIA Generativa · UiPath · Distribuição de autopeças · Caso de usoDo estoque reativo ao agente que antecipa a ruptura por CD
Como uma distribuidora atacadista de autopeças pode deixar de descobrir a falta quando a oficina já ligou, e passar a receber o alerta com dias de antecedência e a transferência pronta para aprovar, sem mexer no core do SAP.
Um pedido registrado a tempo, uma falta que ninguém previu
Segunda-feira, meio da manhã. Uma oficina pede um jogo de amortecedores para um modelo de alto giro. O SAP SD registra o pedido sem problema, mas o centro de distribuição (CD) regional está sem estoque: a falta aparece exatamente no momento em que já não há margem para resolvê-la.
Essa cena se repete em uma distribuidora atacadista com mais de 10.000 SKUs e uma rede nacional de mais de dez CDs abastecidos a partir de um HUB central. O dado para antecipá-la já existe no SAP; o que falta é alguém, ou algo, que o leia antes que aconteça.
O SAP registra a demanda, mas ninguém a antecipa
A organização já resolveu a visibilidade da entrega: hoje sabe onde está cada pedido na última milha. Mas a origem do problema está antes, no planejamento de estoque, e esse processo continua manual.
O SAP SD captura os pedidos com precisão, mas não gera alertas preditivos de esgotamento por CD nem incorpora a sazonalidade do mercado automotivo. Milhares de SKUs em cada centro superam a capacidade de análise de qualquer equipe de planejamento.
A consequência é um nível de serviço OTIF próximo de 85%, transferências urgentes a partir do HUB e um risco comercial concreto: em um mercado que se consolida e com novas marcas pressionando o preço, o distribuidor que não encontra a peça compra em outro lugar.
Um agente que antecipa, decide e executa dentro do SAP
A proposta da Itatix, como parceira da UiPath, não é mais um painel: é um agente que fecha o ciclo completo, da previsão ao registro no SAP, com uma pessoa aprovando no ponto que importa.
Previsão por CD
Lê o histórico de pedidos do SD e os movimentos de material do MM (MSEG ou MATDOC, conforme a versão), ajusta pela sazonalidade e projeta a cobertura de cada SKU em cada centro para 5–7 dias.
Transferência sugerida
Cruza o risco com o estoque disponível no HUB, prioriza os SKUs críticos e propõe a quantidade a movimentar, explicando o porquê em linguagem natural.
Registro no SAP
Com a aprovação do planejador, um robô cria o pedido de transferência no MM (por exemplo, via BAPI_PO_CREATE1), com rastreabilidade de quem aprovou e com qual dado.
Na plataforma da UiPath, cada peça tem nome próprio. O UiPath Maestro orquestra o processo de ponta a ponta e coordena agente, robô e pessoa em um mesmo fluxo governado. O agente é construído no UiPath Agent Builder, e a conexão com o SAP usa o conector SAP BAPI do UiPath Integration Service (e SAP OData quando a instância é S/4HANA). Quando a instância não está exposta à nuvem, usa-se um robô não assistido que opera dentro da rede.
A segurança está no desenho: credenciais somente leitura para prever, escrita apenas após uma aprovação humana e registro de cada decisão. Para a torre de controle, a interação é conversacional, por meio do UiPath Autopilot:
Maquete ilustrativa da experiência conversacional; os dados são sempre citados com sua origem no SAP.
Quatro camadas, sem mexer no core do SAP
O SAP continua sendo o sistema de registro. A inteligência vive em uma camada que lê, propõe e, somente com aprovação, escreve. Não é necessária nova fonte de dados nem migração: o agente trabalha sobre as informações que o SD e o MM já contêm.
Fluxo de leitura e previsão (ciano) e fluxo de decisão aprovada com registro no SAP (laranja).
Da falta inesperada à transferência planejada
O resultado de negócio buscado é um só: que o distribuidor encontre a peça quando precisa dela. As metas do piloto são medidas com os indicadores que a operação já usa.
Antes
- A falta é descoberta quando o cliente pede
- Planejamento manual, sem sazonalidade por CD
- Transferências urgentes e reativas do HUB
- Visibilidade da entrega, não do estoque
Hoje, com UiPath + SAP
- Alerta com 5 a 7 dias de antecedência
- Previsão por SKU e centro, ajustada pela temporada
- Transferência proposta, aprovada e registrada no MM
- Planejadores focados nas exceções
Há ainda um valor que não cabe em um número: a torre de controle passa de reagir a antecipar, e o mesmo fluxo no Maestro escala para o restante da rede sem redesenhar a integração. O sucesso real será medido na adoção: quantas propostas do agente a equipe aprova.
Seis semanas do dado ao piloto em dois CDs
O caso é um quick win: é montado sobre a base SAP já implementada e avança com um ponto de controle explícito antes de mexer na operação real.
Habilitação
Credenciais de leitura, extração do histórico de SD e MM e seleção dos dois CDs piloto.
Modelo e regras
Previsão por SKU e centro, regras de transferência a partir do HUB e desenho do fluxo no Maestro.
Validação
Freio · go / no-goUAT com a torre de controle: a previsão é comparada com o realizado antes de habilitar a escrita no SAP.
Piloto rodando
Alertas e transferências aprovadas em dois CDs; medição de rupturas e OTIF para decidir a implantação nacional.
“A última milha diz o que aconteceu na entrega. O agente diz o que vai faltar no CD na próxima semana.”
Abordagem Itatix para estoque agênticoO que perguntam antes de aprovar o piloto
PIsso exige modificar o SAP ou montar infraestrutura nova?
Não. O agente se conecta por BAPI, RFC ou OData sobre a instância existente, e a camada de IA é operada pela Itatix. Do lado de TI, o esforço se limita a habilitar credenciais de leitura e validar em UAT.
PO que o agente decide e o que uma pessoa continua aprovando?
O agente prevê e propõe; o planejador aprova ou ajusta cada transferência. Nada é registrado no SAP sem essa aprovação, e cada decisão fica registrada no Maestro.
PJá temos visibilidade da última milha. Não é suficiente?
Essa visibilidade responde o que foi entregue e onde está o pedido. O agente responde outra pergunta: qual peça vai faltar e onde, antes que o cliente a peça. São camadas complementares.
Qual dos seus CDs deveria parar de descobrir tarde demais?
Vamos revisar juntos o histórico do seu SAP e definir os dois centros onde um piloto de seis semanas demonstra valor mensurável.
Solicitar diagnóstico de estoqueIA Generativa · UiPath · Distribuição de autopeças · Caso de usoDo estoque reativo ao agente que antecipa a ruptura por CD
Como uma distribuidora atacadista de autopeças pode deixar de descobrir a falta quando a oficina já ligou, e passar a receber o alerta com dias de antecedência e a transferência pronta para aprovar, sem mexer no core do SAP.
Um pedido registrado a tempo, uma falta que ninguém previu
Segunda-feira, meio da manhã. Uma oficina pede um jogo de amortecedores para um modelo de alto giro. O SAP SD registra o pedido sem problema, mas o centro de distribuição (CD) regional está sem estoque: a falta aparece exatamente no momento em que já não há margem para resolvê-la.
Essa cena se repete em uma distribuidora atacadista com mais de 10.000 SKUs e uma rede nacional de mais de dez CDs abastecidos a partir de um HUB central. O dado para antecipá-la já existe no SAP; o que falta é alguém, ou algo, que o leia antes que aconteça.
O SAP registra a demanda, mas ninguém a antecipa
A organização já resolveu a visibilidade da entrega: hoje sabe onde está cada pedido na última milha. Mas a origem do problema está antes, no planejamento de estoque, e esse processo continua manual.
O SAP SD captura os pedidos com precisão, mas não gera alertas preditivos de esgotamento por CD nem incorpora a sazonalidade do mercado automotivo. Milhares de SKUs em cada centro superam a capacidade de análise de qualquer equipe de planejamento.
A consequência é um nível de serviço OTIF próximo de 85%, transferências urgentes a partir do HUB e um risco comercial concreto: em um mercado que se consolida e com novas marcas pressionando o preço, o distribuidor que não encontra a peça compra em outro lugar.
Um agente que antecipa, decide e executa dentro do SAP
A proposta da Itatix, como parceira da UiPath, não é mais um painel: é um agente que fecha o ciclo completo, da previsão ao registro no SAP, com uma pessoa aprovando no ponto que importa.
Previsão por CD
Lê o histórico de pedidos do SD e os movimentos de material do MM (MSEG ou MATDOC, conforme a versão), ajusta pela sazonalidade e projeta a cobertura de cada SKU em cada centro para 5–7 dias.
Transferência sugerida
Cruza o risco com o estoque disponível no HUB, prioriza os SKUs críticos e propõe a quantidade a movimentar, explicando o porquê em linguagem natural.
Registro no SAP
Com a aprovação do planejador, um robô cria o pedido de transferência no MM (por exemplo, via BAPI_PO_CREATE1), com rastreabilidade de quem aprovou e com qual dado.
Na plataforma da UiPath, cada peça tem nome próprio. O UiPath Maestro orquestra o processo de ponta a ponta e coordena agente, robô e pessoa em um mesmo fluxo governado. O agente é construído no UiPath Agent Builder, e a conexão com o SAP usa o conector SAP BAPI do UiPath Integration Service (e SAP OData quando a instância é S/4HANA). Quando a instância não está exposta à nuvem, usa-se um robô não assistido que opera dentro da rede.
A segurança está no desenho: credenciais somente leitura para prever, escrita apenas após uma aprovação humana e registro de cada decisão. Para a torre de controle, a interação é conversacional, por meio do UiPath Autopilot:
Maquete ilustrativa da experiência conversacional; os dados são sempre citados com sua origem no SAP.
Quatro camadas, sem mexer no core do SAP
O SAP continua sendo o sistema de registro. A inteligência vive em uma camada que lê, propõe e, somente com aprovação, escreve. Não é necessária nova fonte de dados nem migração: o agente trabalha sobre as informações que o SD e o MM já contêm.
Fluxo de leitura e previsão (ciano) e fluxo de decisão aprovada com registro no SAP (laranja).
Da falta inesperada à transferência planejada
O resultado de negócio buscado é um só: que o distribuidor encontre a peça quando precisa dela. As metas do piloto são medidas com os indicadores que a operação já usa.
Antes
- A falta é descoberta quando o cliente pede
- Planejamento manual, sem sazonalidade por CD
- Transferências urgentes e reativas do HUB
- Visibilidade da entrega, não do estoque
Hoje, com UiPath + SAP
- Alerta com 5 a 7 dias de antecedência
- Previsão por SKU e centro, ajustada pela temporada
- Transferência proposta, aprovada e registrada no MM
- Planejadores focados nas exceções
Há ainda um valor que não cabe em um número: a torre de controle passa de reagir a antecipar, e o mesmo fluxo no Maestro escala para o restante da rede sem redesenhar a integração. O sucesso real será medido na adoção: quantas propostas do agente a equipe aprova.
Seis semanas do dado ao piloto em dois CDs
O caso é um quick win: é montado sobre a base SAP já implementada e avança com um ponto de controle explícito antes de mexer na operação real.
Habilitação
Credenciais de leitura, extração do histórico de SD e MM e seleção dos dois CDs piloto.
Modelo e regras
Previsão por SKU e centro, regras de transferência a partir do HUB e desenho do fluxo no Maestro.
Validação
Freio · go / no-goUAT com a torre de controle: a previsão é comparada com o realizado antes de habilitar a escrita no SAP.
Piloto rodando
Alertas e transferências aprovadas em dois CDs; medição de rupturas e OTIF para decidir a implantação nacional.
“A última milha diz o que aconteceu na entrega. O agente diz o que vai faltar no CD na próxima semana.”
Abordagem Itatix para estoque agênticoO que perguntam antes de aprovar o piloto
PIsso exige modificar o SAP ou montar infraestrutura nova?
Não. O agente se conecta por BAPI, RFC ou OData sobre a instância existente, e a camada de IA é operada pela Itatix. Do lado de TI, o esforço se limita a habilitar credenciais de leitura e validar em UAT.
PO que o agente decide e o que uma pessoa continua aprovando?
O agente prevê e propõe; o planejador aprova ou ajusta cada transferência. Nada é registrado no SAP sem essa aprovação, e cada decisão fica registrada no Maestro.
PJá temos visibilidade da última milha. Não é suficiente?
Essa visibilidade responde o que foi entregue e onde está o pedido. O agente responde outra pergunta: qual peça vai faltar e onde, antes que o cliente a peça. São camadas complementares.
Qual dos seus CDs deveria parar de descobrir tarde demais?
Vamos revisar juntos o histórico do seu SAP e definir os dois centros onde um piloto de seis semanas demonstra valor mensurável.
Solicitar diagnóstico de estoque