A digitalização dos armazéns não é apenas uma palavra-chave em alta nos últimos anos, mas está se tornando uma necessidade absoluta para as empresas manterem uma vantagem competitiva e satisfazer as demandas crescentes por agilidade e precisão.
Pontos dolorosos dos armazéns tradicionais
Erros intermináveis de picking por operação manual
Antes de nos aprofundarmos mais, seria útil primeiro elucidar a necessidade de digitalização dos armazéns, ou seja, porque os armazéns tradicionais não servem mais. Em primeiro lugar, os armazéns tradicionais não são automatizados, o que significa que a conclusão das operações depende muito do trabalho manual. O trabalho manual apresenta o risco de erro humano, que pode impedir a precisão do picking e aumentar os erros de contagem de estoque. Isso incorre em custos secundários − um único erro pode custar em média R$ 80,00, e uma empresa média perde anualmente R$ 600.000,00 devido a esses erros.
Mínima eficiência
Além disso, dadas as demandas crescentes e as necessidades de negócios flutuantes, há um limite no nível de eficiência que os seres humanos podem ter e isso se traduz em um limite nas taxas de separação. Aqui, o treinamento e a experiência de uma equipe humana também entram em jogo − em comparação com um profissional experiente, um colaborador inexperiente pode levar mais tempo para realizar as tarefas e também corre o risco de cometer mais erros.
O verdadeiro custo da imprecisão na separação de pedidos
- A imprecisão na separação dos pedidos é frequentemente causada por erro humano na seleção dos pedidos;
- Os erros de entrega terão um grande impacto financeiro, especialmente se acontecerem mais de uma vez.
Isso pode levar a:
- Custos de atendimento aos clientes, horas de mão de obra gastas para lidar com itens devolvidos, bem como contas adicionais a serem pagas e multas;
- Vendas perdidas devido à má prestação de serviços e à perda de confiança dos clientes;
- Más revisões online conduzem a perda de vendas por causa de má comercialização.
Software integrado e fácil de usar melhora a precisão do picking:
- Visualização por interface do usuário (UI) para facilitar o picking
- Sistema pick-to-light
- Apoia tecnologia RFID e o escaneamento
Má alocação de mão de obra
Além disso, os armazéns tradicionais também enfrentam o desafio da má alocação de mão de obra. A incapacidade de determinar com sucesso o número de funcionários necessários em um determinado tempo resultará em um desvio dramático da produtividade do gerenciamento de mão de obra do armazém. Isso cria ociosidade e picos no desempenho e na eficiência do colaborador e pode potencialmente contribuir para o aumento dos custos trabalhistas. Ao mesmo tempo, os níveis de serviço ao cliente podem cair por causa de colaboradores cansados e ineficientes.
Excesso de estoques
O problema do excesso de estoques também é um problema real para os armazéns tradicionais. De acordo com John Larkin, a maioria dos varejistas dos Estados Unidos (também podemos auferir estatística parecida para o Brasil) tem 1,43 dólares em estoque para cada dólar de vendas. Isso parece inevitável, pois os gerentes de armazém nem sempre são responsáveis pela precisão dos atuais níveis dos estoques. Ao mesmo tempo, para evitar cenários de falta de estoque, frequentemente são trazidos estoques adicionais, além do estoque existente. No geral, isso pode se traduzir em uma quantidade considerável de capital de giro vinculado e contribuir para aumentar o espaço de aluguel do armazém e, portanto, o custo.
Benefícios da IA na digitalização dos armazéns
Em vista das ineficiências dos armazéns tradicionais, a digitalização deles abre a janela para algoritmos de IA e uma série de aplicativos, desde processos de automação até rastreamento de localização em tempo real de SKUs. Ao automatizar e acelerar os processos de armazenagem, a precisão também é aprimorada e os trabalhadores podem realizar operações de rotina com maior rapidez do que nunca. Com a demanda atual dos negócios por um retorno financeiro rápido, esse benefício é irrefutável.
Além disso, a sincronização em tempo real, em que algoritmos de IA podem sincronizar bancos de dados de inventário com sistemas de faturamento e dados financeiros, aumenta muito a eficiência geral e a transparência de toda a cadeia de suprimentos. As quantidades exatas de estoque e as condições dos estoques disponíveis podem ser facilmente recuperadas, o que elimina o extravio de estoque e facilita a previsão da demanda e o planejamento do fornecimento. O gerenciamento do espaço do armazém também poderá ser aumentado por meio de melhor utilização do espaço, alocação ideal e redistribuição de ativos.
Aplicações práticas da IA
A Geek+, representada com exclusividade no Brasil pela GTP Automation, reconhece o valor dos algoritmos de IA para construir competência central para obter uma vantagem competitiva sustentável, e tem trabalhado duro no centro de pesquisa Geek+ IA para desenvolver algoritmos robustos adequados para inteligência robótica e colaboração entre múltiplos robôs.
Em primeiro lugar, esses algoritmos poderão ser usados para facilitar a correspondência de tarefas, em que as prateleiras são emparelhadas com robôs móveis para otimizar a delegação de tarefas em depósitos. Em segundo lugar, a IA poderá ser aplicada no planejamento de caminho colaborativo. Simplificando, isso ajuda a garantir que os robôs móveis viajem para o destino estipulado no menor tempo possível, garantindo a prevenção segura de obstáculos. Isso é relevante para outra aplicação de IA – o ajuste de prateleiras, onde as prateleiras passíveis de transporte são computadas e os robôs móveis que realizam as tarefas as ajustam para a posição mais adequada no armazém, de modo a minimizar a distância geral de deslocamento e maximizar a eficiência.
(Correspondência de tarefas)
(Planejamento do caminho colaborativo)
(Ajuste das prateleiras: os blocos com a cor amarela representam as prateleiras de alto sucesso)
Ademais, o agrupamento de pedidos é outro domínio que poderá ser aprimorado pela IA. Ao minerar e analisar, dados massivos de histórico de pedidos, extração de recursos, análise de associação e agrupamento não supervisionado poderão ser obtidos. O resultado é fenomenal − não apenas futuros pedidos poderão ser previstos e combinados para se obter um processamento eficiente; o estoque também poderá ser particionado com base em diferentes agrupamentos. Outra aplicação dos algoritmos de IA é o empacotamento 3D de bins. Com base nas informações volumétricas das mercadorias encomendadas, os algoritmos recomendam o tamanho de caixa mais adequado. Isso seria extremamente útil para reduzir o custo dos materiais de embalagem ao mínimo, melhorando assim a eficiência da embalagem.
(Agrupamento de pedidos)
(Empacotamento 3D de bins)
Por último, mas não menos importante, a reposição inteligente poderá ser realizada com algoritmos de IA. Com base no monitoramento em tempo real da situação do estoque do armazém e das vendas, uma rede neural profunda será empregada para gerar planos de reabastecimento em vários níveis e áreas. Como tal, as ineficiências da cadeia de abastecimento, como o efeito chicote, poderão ser contornadas enquanto se melhora a precisão do reabastecimento.
Todas as aplicações de IA acima mencionadas contribuirão muito para melhorar a eficiência e reduzir os custos de operação para seus usuários. Notavelmente, os algoritmos da Geek+ poderão ser personalizados de acordo com os requisitos de negócios exclusivos de cada cliente, e oferecerão suporte à invocação do pacote de software local, bem como a outros modos de implantação. Como o ciclo de retorno do investimento fica reduzido para os clientes, os benefícios comerciais para cada cliente poderão ser maximizados da maneira mais rápida e conveniente.
Para encerrar, com várias forças motrizes, como a proliferação do comércio eletrônico, aumento dos custos de mão de obra e aluguel, além do aumento da demanda por atendimento rápido de pedidos, está claro que a transformação digital dos armazéns continuará crescendo nos próximos anos. O futuro está no armazenamento digitalizado e é crucial que os armazéns comecem a aumentar escala para obter vantagem.
Fonte: Geek+
