Como criar um SaaS para reduzir desperdício de material nos cortes
Eu mostro como combinar pedidos, dimensões e sobras para planejar cortes que consumam menos chapas, barras ou bobinas.
Por Cesar A. Machado · · 2 min
O núcleo da solução é otimização com restrições, não texto generativo.
Sobras só viram estoque útil quando são medidas e identificadas.
Um plano precisa ser viável para a máquina e reproduzível pelo operador.
Modele pedido, material e corte
Eu registraria cada peça com comprimento, largura, espessura, quantidade, orientação, tolerância e prazo. A matéria-prima possui dimensões, lote, custo e localização. Regras incluem largura do corte, borda perdida, sequência e compatibilidade de máquina. Campo ausente impede o plano.
Problemas de packing procuram acomodar itens em recipientes com capacidade limitada, como resume o OR-Tools: https://developers.google.com/optimization/pack. Corte industrial acrescenta geometria e regras próprias; por isso eu começaria com barras em uma dimensão ou chapas retangulares simples.
Objeto
Dado
Validação
Peça
dimensões
desenho aprovado
Chapa
medida e lote
estoque físico
Máquina
kerf e limite
engenharia
Sobra
medida e local
etiqueta
Use um solucionador para respeitar restrições
Variáveis inteiras e booleanas representam quantidades e escolhas de alocação, um uso descrito na documentação de MIP: https://developers.google.com/optimization/mip. Eu definiria primeiro viabilidade; depois minimizaria material aberto, área perdida, setups e atraso, com pesos explícitos.
O algoritmo devolve plano, aproveitamento e limite de cálculo. Se atingir o timeout, pode oferecer a melhor solução viável encontrada, identificada como tal. Nunca apresenta ótimo sem prova. Reexecutar a mesma versão com a mesma entrada deve preservar o resultado ou registrar o motivo da diferença.
Use IA para limpar a entrada, não para desenhar no escuro
Pedidos podem trazer descrições inconsistentes. A IA sugere código, material e dimensão a partir de texto ou desenho, mostrando origem e confiança. Uma pessoa confirma antes do cálculo. Valores críticos são comparados ao cadastro técnico.
Também posso usar IA para explicar por que uma sobra não coube ou agrupar pedidos compatíveis. Ela não altera tolerância nem mistura lotes por semelhança linguística. A restrição aprovada prevalece.
Feche o ciclo com o consumo realizado
O operador recebe sequência, desenho, identificação da matéria-prima e versão. Ao concluir, informa peças boas, perda e sobra gerada. Uma sobra só volta ao estoque com etiqueta, medida e localização; caso contrário ela é uma promessa fictícia de economia.
Mudança manual cria uma nova versão ou justificativa. Se uma chapa estiver danificada, o plano é recalculado preservando pedidos já cortados. A integração com estoque usa transação e idempotência para não consumir o mesmo lote duas vezes.
Meça quilos e reais, não apenas porcentagem
Suponha, como exemplo, consumo mensal de R$ 200 mil e perda de 12%. Reduzir a perda para 10,5% representa R$ 3 mil brutos, antes de operação e estoque de sobras. Eu compararia materiais equivalentes e descontaria peças rejeitadas; aproveitamento maior não compensa qualidade pior.
Indicadores úteis são material comprado, utilizado, perdido e recuperado, setups, atraso, sobra reaproveitada e divergência entre plano e realizado. A origem do ganho precisa aparecer por família de material.
Escolha uma geometria simples e cara
Eu reconstruiria um mês de cortes de barras ou chapas simples, compararia consumo e validaria os planos com operadores. Depois rodaria em paralelo e liberaria uma máquina. O plano antigo continua disponível como contingência.
Se você quer avaliar essa solução, descreva material, formatos, máquinas, volume e perda atual em https://blog.cesarmachado.com/contato. Eu começaria onde um ponto percentual já paga a disciplina de dados.
Otimizar um retângulo na tela é fácil. Difícil é entregar um plano que respeite espessura, ferramenta, margem e a peça que realmente está no estoque.
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Os projetos são apresentados pelo problema e pela engenharia envolvida, preservando informações internas. O objetivo é mostrar como decisões de produto, arquitetura e operação se conectam.
Um projeto começa com uma pergunta de negócio, avança por uma primeira versão controlada e só cresce quando os dados mostram que a solução cabe na operação.
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