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Problem
Otimização da Logística e do Picking em Centro de Distribuição O Centro de Distribuição (CD) da fábrica enfrenta ineficiências operacionais significativas que impactam a velocidade, o custo e a precisão do atendimento de pedidos. A raiz do problema reside na falta de uma integração otimizada entre os sistemas de gestão de armazém e a execução física das tarefas de picking e planejamento. Principais Desafios Baixa Eficiência no Picking (Coleta) e Planejamento de Pickup: O processo de planejamento de rotas de pickup (caminho que o operador ou robô faz para coletar os produtos) é sub-otimizado, resultando em longos tempos de deslocamento e rotas redundantes. O picking humano é executado sem o apoio de layouts dinâmicos, levando a percursos ineficientes e fadiga desnecessária dos operadores. Visibilidade e Balanceamento de Processo Insuficientes: Há uma dificuldade em balancear a carga de trabalho entre as diferentes zonas e operadores (humano ou automatizado), causando gargalos em momentos de pico e ociosidade em outros. Faltam indicadores de processo (KPIs) claros e em tempo real para monitorar a eficiência do balanceamento e identificar rapidamente desvios ou bottlenecks. Aproveitamento Ineficiente do Espaço do CD: O sistema atual de alocação de produtos (slotting) é estático e não se adapta a padrões de demanda sazonais. Produtos de alta rotatividade não estão posicionados nos locais mais acessíveis, resultando em um alto tempo de procura (search time) e baixa utilização do espaço de armazenamento de forma estratégica. Existe uma desconexão entre as informações de vendas e as informações de localização física dos produtos.
Solution
1. Integração e Análise Preditiva de Padrões Sazonais Integração de Dados: Conversar com os softwares nativos da fábrica (WMS/ERP) para coletar dados históricos de pedidos, sazonais e de vendas. Geração de Padrões de Picking: Utilização de Machine Learning e análise preditiva para gerar padrões de picking sazonais e por demanda. Isso permite que o sistema preveja o volume de coleta de cada item antes mesmo que o pedido chegue à fila de picking. 2. Otimização Dinâmica de Slotting (Aproveitamento de Localização) Balanceamento de Localização: A cada ciclo de reabastecimento ou reposição, o sistema sugere a realocação (slotting) de itens de acordo com a demanda prevista. Produtos de alta rotatividade são automaticamente sugeridos para posições mais próximas da expedição (Zona A), maximizando o aproveitamento de localização e minimizando o tempo de deslocamento. 3. Aumento da Eficiência Operacional (Picking e Pickup) Sugestão de Rotas Otimizadas: O sistema gera listas de picking com rotas em ordem sequencial de pickup ideal, reduzindo a distância total percorrida em até X%. Sugestão de Posições Humanas Otimizadas: Para o picking manual, o sistema sugere a "Posição Mais Eficiente para Pickup Humano" (por exemplo, altura da cintura ou prateleiras frontais) com base na frequência de coleta e em fatores ergonômicos, tornando o picking mais eficiente e reduzindo a taxa de erro e lesão. 4. Balanceamento de Processo e Indicadores (KPIs) Dashboard de Balanceamento: Implementação de um dashboard em tempo real que exibe o balanceamento da carga de trabalho entre zonas e operadores. 5. Indicadores de Processo (KPIs): Monitoramento contínuo de métricas-chave, como: - Tempo Médio de Picking por Linha (Target X segundos). - Distância Média Percorrida por Pedido. - Taxa de Utilização de Localização (antes e depois do slotting). - Eficiência de Rota (Distância Real vs. Distância Otimizada).
