AUSTIN, Texas, 20 de janeiro de 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — AutoScheduler. AI, uma importante Agente de Decisão movida por IA, que unifica e automatiza a tomada de decisão em armazéns, anunciou a nomeação de Jon Veschio como Vice-Presidente de Vendas. Neste cargo, Veschio será responsável pela estratégia de vendas e colaborará com os clientes para aplicar o Warehouse Decision Agent da AutoScheduler aos desafios envolvendo mão de obra, inventário, agendamento de docas e variabilidade na execução. Veschio traz mais de 20 anos de experiência em operações de armazém, tecnologia de logística, liderança de vendas, atendimento ao cliente e comercialização de softwares, com foco em ajudar organizações de distribuição e fulfillment a transformar tecnologia em resultados operacionais mensuráveis. Sua experiência aprimora a capacidade da AutoScheduler. AI de entregar valor tangível por meio de soluções de IA. “Jon conhece armazéns de dentro para fora, ” disse Keith Moore, CEO da AutoScheduler. AI. “Ele sabe onde a execução falha, como as decisões impactam a força de trabalho, o inventário e as operações nas docas, e como a tecnologia deve funcionar em condições reais para ser eficaz. Essa percepção é vital, pois nossos clientes buscam acelerar processos, reduzir interrupções e melhorar a velocidade na tomada de decisão. ” Anteriormente, Veschio atuou como Vice-Presidente de Vendas para a América do Norte na Lucas Systems, colaborando estreitamente com equipes de distribuição para implementar tecnologias inteligentes de armazém que aumentaram produtividade, precisão e engajamento da força de trabalho. Seu papel exigia uma colaboração próxima com líderes de operações para alinhar a tecnologia às realidades operacionais. Antes da Lucas Systems, Veschio foi Vice-Presidente de Desenvolvimento de Negócios na Truefit, asesorando startups e empresas na concepção, desenvolvimento e comercialização de softwares, notadamente através da parceria com a Infor. Anteriormente, ocupou cargos de liderança sênior na NEP Group, Inc. , adquirindo ampla experiência em liderança de vendas, operações, fusões e aquisições, e estratégias de entrada no mercado nesta empresa global de tecnologia. “Em todas as fases da minha carreira, meu foco tem sido proporcionar economia operacional às redes de distribuição, ” declarou Veschio.

“Os armazéns não têm problemas por falta de sistemas, mas por decisões lentas e desconectadas, tomadas sem uma visão completa. O Warehouse Decision Agent da AutoScheduler resolve isso, simplificando decisões complexas em planos continuamente otimizados, que são atualizados várias vezes por hora. Estou ansioso para ajudar os clientes a aproveitarem essa capacidade. ” Veschio possui bacharelado em psicologia com especialização em gestão de negócios pela Grove City College, moldando sua abordagem focada em pessoas para a adoção de tecnologia e transformação operacional. Ao contrário de sistemas tradicionais, que executam tarefas fixas, o Warehouse Decision Agent da AutoScheduler avalia continuamente as condições, trade-offs e prioridades dos sistemas, ajustando dinamicamente os planos de execução em tempo real. Ele resolve a lentidão e a desalinhamento na tomada de decisão dos armazéns, harmonizando dados de mão de obra, inventário, automação e sistemas de docas, automatizando as decisões relacionadas. Sobre a AutoScheduler. AI A AutoScheduler. AI capacita cadeias de suprimentos com um Agente de Decisão baseado em IA, que integra-se perfeitamente a WMS, LMS, YMS ou outras soluções existentes, otimizando mão de obra, inventário, automação e horários de docas em tempo real. Ao harmonizar dados de sistemas diversos e sequenciar tarefas de forma inteligente, a AutoScheduler se adapta continuamente às condições em evolução, automatizando decisões para melhorar o serviço, aumentar a produtividade e reduzir os custos operacionais. Para mais informações, acesse: http://www. AutoScheduler. AI. Contato: Becky Boyd MediaFirst PR Becky@MediaFirst. Net Celular: (404) 421-8497 Uma foto relacionada está disponível em https://www. globenewswire. com/NewsRoom/AttachmentNg/d04f60c2-4631-439a-aae1-94494908a62c