OptiScale, Sistema Inteligente de Escalas de Trabalho para o Varejo

O OptiScale impacta diretamente três públicos: Gestores de loja e equipes de Recursos Humanos, que hoje gastam horas montando escalas manualmente e passam a ter esse trabalho automatizado, com segurança e agilidade. Funcionários do operacional dos supermercados (operadores de caixa, repositores, açougueiros, padeiros e demais setores), que passam a ter escalas mais justas, com distribuição equitativa de domingos, feriados e folgas, e maior respeito as suas preferencias e direitos trabalhistas. Empresas do setor varejista de Campo Grande e Mato Grosso do Sul, representadas pelo Sindsuper, que ganham uma ferramenta para reduzir riscos trabalhistas e melhorar a gestão de suas equipes.

O OptiScale e construído em uma arquitetura de camadas que separa a geração da escala, a analise inteligente e a decisão humana: Frontend (interface do usuário): desenvolvido em Next.js, oferece as telas onde gestores e RH cadastram lojas, setores, cargos, funcionários e horários, além de visualizar e aprovar as escalas. Backend (logica de negocio): desenvolvido em Python, processa as requisições, autentica os usuários e orquestra a geração das escalas. Motor de otimização matemática: utiliza a biblioteca Google OR-Tools, que resolve o problema combinatório da escala respeitando todas as restrições legais (jornada, intervalos, descanso semanal, revezamento de domingos) e operacionais (cobertura por setor e horário). Camada de inteligência artificial: recebe a escala já calculada e a explica ao gestor em linguagem natural, aponta riscos e responde duvidas. Por segurança e conformidade com a LGPD, os dados pessoais são anonimizados antes de qualquer processamento externo. Banco de dados: armazena de forma segura e estruturada os cadastros, as escalas e o histórico operacional.

O OptiScale e desenvolvido pela equipe Error404, formada por quatro integrantes que atuam de forma colaborativa, cada um com uma especialidade principal, mas todos contribuindo nas diferentes frentes do projeto: Evandro, responsável principal pelo banco de dados e modelagem de dados, atuando também no backend e no frontend conforme a necessidade. Yuri, responsável principal pelo backend em Python e pelas integrações, colaborando igualmente nas demais camadas. Vinicius, responsável principal pelos cálculos matemáticos e pela integração com a inteligência artificial, participando também do desenvolvimento geral. Joao, responsável técnico da equipe e principal pelo frontend, coordenando a integração entre as partes e apoiando todas as frentes. O projeto e conduzido durante o período de pré-incubação de 10 meses no Senac Hub Academy, com metodologia ágil e entregas incrementais. A fase piloto esta prevista para o segundo semestre de 2026, com validação em ambiente real na rede Pag Poko, e a entrega final prevista para novembro de 2026.