PESQUISA LOGÍSTICA
Por Juan José Romero Marras, Luis de la Torre Cubillo e Dictino Chaos García
Pesquisadores de um estudo publicado na revista acadêmica Applied Sciences desenvolveram, em colaboração com a Mecalux Software Solutions, uma plataforma para gamificação baseado em inteligência artificial para treinar trabalhadores de armazém.
A solução de treinamento, chamada WarehouseGame Training, simula um armazém 3D onde operações como preparação de pedidos, o recebimento e posicionamento de mercadorias, ou manuseio de empilhadeiras. Este ambiente virtual representa os fluxos de trabalho, os equipamentos utilizados e os desafios operacionais que podem surgir diariamente nestas instalações.
“O ambiente imersivo permite que os usuários se familiarizem com os processos realizados em um armazém. Este espaço virtual e sem riscos auxilia futuros operadores na adaptação a uma instalação real. O objetivo é tornar o treinamento mais envolvente, prático e eficaz, para poderem compreender melhor as operações e enfrentar com confiança com as situações que encontrarão em seu trabalho diário", explicam os autores do estudo.
O treinamento imersivo permite que os trabalhadores do armazém ensaiem situações da realidade em um ambiente virtual
O projeto faz parte de uma iniciativa acadêmica e está materializado em um protótipo avançada de simulação, projetado para investigar como a inteligência artificial pode personalizar a experiência de treinamento. O WarehouseGame Training é inspirado em casos reais de empresas, integrando o conhecimento prático da Mecalux em automação e gerenciamento de armazéns. A colaboração permitiu fornecer ao protótipo uma abordagem realista que reflete as necessidades do setor.
Gameplay: é assim que se joga
No WarehouseGame Training, os jogadores mergulham em um armazém virtual altamente realista com áreas de armazenamento automáticos ,estações de picking, docas de carga e descarga e áreas de triagem.
Equipado com um terminal de radiofrequência, os jogadores recebem instruções do Sistema de Gerenciamento de Armazém Easy WMS da Mecalux, que atua como o cérebro da instalação. Guiados por esse sistema, os operadores escaneiam etiquetas nas estantes ou códigos de barras dos produtos, replicando esses processos comuns em um armazém.
O treinamento é estruturado em níveis de dificuldade progressiva, permitindo que o ritmo de aprendizagem seja adaptado ao desenvolvimento de cada jogador. Por exemplo, no manuseio de empilhadeiras, os primeiros níveis ensinam manobras básicas, enquanto os estágios avançados exigem maior coordenação e precisão. O mesmo se aplica ao picking: começa com pedidos simples e progride para cenários mais complexos, onde vários pedidos precisam ser preparados simultaneamente sob pressão de tempo.
WarehouseGame Training incorpora um sistema de pontuação que recompensa o sucesso e penaliza os erros, incentivando a melhoria contínua. Ao final de cada desafio, os usuários recebem um resumo dos seus resultados e uma explicação detalhada para compreenderem os processos logísticos e seu impacto nas operações reais.
“O objetivo deste jogo é promover o desenvolvimento integral das habilidades dos futuros trabalhadores de armazém e prepará-los para desempenhar diversas funções e assumir responsabilidades", explicam os desenvolvedores do projeto.
Simulação e IA
Durante o design deste protótipo experimental, os pesquisadores exploraram o uso de ferramentas de IA incluindo grandes modelos de linguagem (LLM), para personalizar e adaptar dinamicamente os níveis ao perfil de cada usuário.
No início do jogo, uma breve pesquisa avalia as habilidades do jogador em diversas operações de armazém. Em seguida, a IA analisa as respostas, atribui um nível de habilidade inicial e ajusta automaticamente a complexidade dos desafios. Graças a essa curva de aprendizado, cada jogador progride em seu próprio ritmo e pode consolidar seus conhecimentos antes de enfrentar cenários mais desafiadores. Tudo isso sem se sentir sobrecarregado pela dificuldade excessiva ou desconectado pela falta de desafios.
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O futuro da simulação inteligente em armazéns
A pesquisa, desenvolvida pela UNED em colaboração com a Mecalux Software Solutions, demonstrou o potencial dos LLM para otimizar a simulação em logística. Com base nisso, o WarehouseGame Training, o videogame concebido como um protótipo acadêmico, propõe novas maneiras de melhorar a motivação e a preparação de futuros operadores em um ambiente seguro e controlado.
A IA adapta o conteúdo e os desafios às habilidades de cada operador, facilitando um aprendizado mais personalizado
Como apontam os autores, as limitações atuais do WarehouseGame Training não são um obstáculo, mas sim o ponto de partida para uma ambiciosa trajetória de aprimoramento. Nesse sentido, os recursos visuais poderiam ser aprimorados e a integração de realidade virtual e mista com o LLM poderia ser explorada para aumentar o nível de imersão. Modos multijogador colaborativos também poderiam ser incorporados para fortalecer o aprendizado em equipe e incentivar a resolução colaborativa de problemas.
Este trabalho constitui uma exploração acadêmica que estabelece as bases para desenvolvimentos futuros em treinamento logístico, com o potencial de inspirar modelos de aprendizagem mais imersivos, eficazes e personalizados.
AUTORES DA PESQUISA:
- Juan José Romero Marras. Manager de Engenharia de Produto na Mecalux Software Solutions.
- Luis de la Torre Cubillo. Professor titular do Departamento de Ciência da Computação e Controle Automático da Universidade Nacional de Educação a Distância (UNED).
- Dictino Chaos García. Professor titular do Departamento de Engenharia de Computação e Controle Automático da Universidade Nacional de Educação a Distância (UNED).
Publicação original:
Romero Marras, J.J., De la Torre, L.and Chaos García, D. WarehouseGame Training: A gamified logistics training platform integrating ChatGPT, DeepSeek, and Grok for adaptive learning. Applied Sciences 15, No. 12: 6392 (2025).