TOTVS Datasul
TOTVS Datasul com IA: perguntas em português sobre produção, estoque e custos
Resposta curta
É possível conectar uma IA ao TOTVS Datasul para responder perguntas sobre ordens, estoque, compras e custos em linguagem natural, em modo somente leitura e rodando no seu próprio ambiente. O ganho maior está em reduzir a dependência de relatórios customizados e de planilhas, não em substituir o PCP.
O Datasul está instalado em muitas indústrias brasileiras de médio porte, normalmente há mais de uma década, com o banco Progress OpenEdge por baixo e uma camada grande de customizações feitas ao longo dos anos. O conhecimento de onde cada informação está costuma ficar com duas ou três pessoas da TI e com os usuários-chave de cada área.
O resultado é conhecido: o gerente de produção pede um relatório novo, a fila de desenvolvimento demora semanas, e enquanto isso alguém exporta dados para o Excel e monta a análise na mão. Uma camada de IA bem desenhada ataca exatamente esse gargalo. Este guia explica o que dá para fazer, como a arquitetura funciona e quando não vale a pena.
O cenário típico de uma indústria no Datasul
Quem usa o Datasul na manufatura normalmente trabalha com os módulos de Materiais e Estoque, Compras, Faturamento, Contas a Pagar e a Receber, Custos e Manufatura com cálculo de necessidades (MRP), ordens de produção e apontamentos. Muitas empresas completam o ambiente com o TOTVS Fluig para fluxos de aprovação e com sistemas de chão de fábrica de terceiros.
As dores que mais aparecem nas conversas de diagnóstico são: relatórios que não fecham com o que o chão de fábrica vê, divergência entre saldo de estoque e inventário físico, atraso de ordens sem saber a causa e dificuldade de explicar a variação de custo de um item de um mês para o outro.
- Pergunta sobre ordens atrasadas exige cruzar ordens, roteiros, apontamentos e disponibilidade de material.
- Variação de custo exige olhar estrutura, preço de compra, quantidade apontada e rateios.
- Relatórios customizados envelhecem quando o processo muda.
- O conhecimento do ambiente está concentrado em poucas pessoas.
Casos de uso que funcionam na prática
O primeiro caso é a consulta em linguagem natural: 'quais ordens de produção da linha 3 estão atrasadas e qual componente está faltando?'. A IA traduz a pergunta em uma consulta sobre as tabelas corretas, executa em modo leitura, mostra a consulta usada e devolve uma tabela que o usuário pode conferir. Isso é diferente de um chatbot que 'adivinha' a resposta.
O segundo caso é a explicação de números. Em vez de apenas listar o saldo, a IA mostra as últimas movimentações que o formaram, o que ajuda a achar o lançamento errado durante a conciliação do estoque. O terceiro é o apoio ao PCP: resumir pendências do MRP, destacar itens com ruptura prevista e preparar o texto de cobrança de fornecedores, sempre com revisão de uma pessoa.
- Consultas de estoque, ordens, compras e faturamento em português.
- Explicação de variação de custo por item e por período.
- Resumo diário de pendências do MRP para o planejador.
- Rascunho de e-mails de cobrança a fornecedores, enviados só após revisão.
- Ajuda para documentar customizações antigas e programas especiais.
Arquitetura: onde ficam os dados
A abordagem que recomendamos é manter tudo dentro do seu perímetro. Modelos de código aberto (da classe Llama, Qwen, Mistral ou gpt-oss) rodam com vLLM ou Ollama em servidores com GPU na sua rede ou em uma nuvem privada. A IA lê o Datasul por uma conexão somente leitura, preferencialmente em uma réplica do banco, para não competir com o ambiente produtivo.
Respeitamos o perfil de acesso do usuário: a pessoa só enxerga o que já enxerga no Datasul. Qualquer escrita de volta, como criar uma solicitação de compra, passa por aprovação humana explícita. A consulta gerada fica registrada para auditoria. Para o conteúdo documental, como procedimentos e manuais, usamos recuperação de informação (RAG) em um índice local.
- Modelo e índice rodando no seu datacenter ou nuvem privada.
- Conexão somente leitura, de preferência em réplica.
- Respeito aos perfis e permissões do Datasul.
- Log de cada pergunta e de cada consulta executada.
LGPD, segurança e governança
O Datasul guarda dados pessoais de colaboradores, clientes e fornecedores. Com a IA rodando localmente, não há envio desses dados a provedores externos, o que simplifica a avaliação de risco e o mapeamento de operadores exigido pela LGPD. Ainda assim, o encarregado de dados (DPO) deve revisar a finalidade, a base legal e o tempo de retenção dos logs de perguntas.
Recomendamos começar com visões restritas: tabelas de estoque, produção e compras, deixando folha e dados sensíveis de RH fora do escopo inicial. Isso reduz a superfície de risco e acelera a aprovação interna.
Como começar sem aposta grande
O caminho que funciona é um diagnóstico curto, seguido de um piloto de poucas semanas com 10 a 20 perguntas reais que a operação faz toda semana. Medimos se as respostas batem com os relatórios oficiais e quanto tempo os usuários economizam. Só depois discutimos ampliar o escopo.
O diagnóstico também identifica dependências: versão do Datasul, estado do banco, existência de réplica, políticas de TI e quem será o responsável do lado do cliente. Muitas vezes um parceiro especialista em Datasul participa para validar o mapeamento das tabelas.
Quando a IA não é a resposta
Se o problema é dado de baixa qualidade, como cadastro de itens duplicado, estrutura de produto errada ou apontamento que o chão de fábrica não faz, a IA vai apenas apresentar o erro de forma mais bonita. Nesses casos, o investimento certo é saneamento de cadastro e disciplina de processo.
Também vale comparar com o que a própria TOTVS oferece em recursos de IA e com ferramentas de BI que você já tenha. Se a necessidade é um painel fixo e repetido, um dashboard tradicional costuma ser mais barato e previsível do que uma IA conversacional.
Perguntas frequentes
A IA altera dados no Datasul?
Não por padrão. O acesso é somente leitura. Se um caso de uso exigir escrita, como gerar uma solicitação de compra, isso só acontece com aprovação humana explícita e com registro em log.
Preciso migrar para a nuvem TOTVS para usar IA?
Não. A IA pode rodar ao lado do seu ambiente atual, no seu datacenter ou em nuvem privada, conectando-se ao banco por uma conta de leitura.
Funciona com as customizações que já temos?
Em geral sim, porque a IA trabalha sobre os dados e as tabelas. O diagnóstico mapeia campos e tabelas customizados para que as perguntas usem as definições certas do seu negócio.
Os dados saem da empresa?
Na arquitetura privada, não. O modelo roda na sua infraestrutura e as perguntas e respostas ficam registradas internamente, o que facilita a conformidade com a LGPD.
Quanto tempo leva um piloto?
Um piloto enxuto costuma levar algumas semanas, dependendo do acesso ao banco e da definição das perguntas. O prazo real depende da maturidade do ambiente e é confirmado no diagnóstico.
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