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Estudo de caso · mobile e fulfillment

Pick and Pack / Trinio OS

Operações de fulfillment para varejo omnichannel: o pessoal de uma loja ou galpão separa, confere e entrega pedidos, usando um app React Native no chão da operação e um dashboard Next.js na mesa. O app roda em condições que o software costuma ignorar: conexão ruim, interrupções físicas e exceções que precisam ser tratadas em vez de escondidas.

Contexto

Trabalhei em features web e mobile do Trinio OS, uma plataforma de comércio e fulfillment omnichannel. O app mobile (React Native + Expo) é a ferramenta de trabalho de quem faz a separação: escaneiam o código de barras dos itens, confirmam quantidades, tratam itens sem estoque e movem os pedidos pelo ciclo de vida do fulfillment.

Problema

Minha responsabilidade

Trabalho no nível de feature no dashboard web e no app mobile: fluxos de separação e conferência, leitura de código de barras, tratamento de exceções, retomada de operações interrompidas, comportamento offline com persistência local, notificações push, além de melhorias contínuas de UI, UX, performance e regras de negócio. Trabalhei sobre a arquitetura e os padrões já existentes da plataforma.

Trabalho representativo

Como eu abordei

O padrão que usei de forma consistente: entender a operação primeiro (quem faz o quê, em qual dispositivo, sob qual restrição) e depois mapear isso nos padrões existentes da plataforma em vez de inventar um novo. Estado que precisa sobreviver a interrupção fica local e é tratado como autoritativo até o servidor confirmar, para o operador nunca perder um passo. Exceções são modeladas como estados explícitos na UI, não como falhas. Para tudo que é repetitivo e voltado ao usuário, eu meço o custo em toques e em latência percebida, não em elegância.

Decisões e trade-offs

Resultado

Operacional em vez de numérico: o fluxo de conferência deixou de perder o trabalho do operador em interrupções, os casos de exceção ganharam um caminho definido, e o app ficou consistente o suficiente para ser ensinado.

O que aprendi