Há tempos a tecnologia vem remodelando a logística, notadamente a intralogística, que se referem aos processos internos de armazenamento da produção e o abastecimento da cadeia de suprimentos. Porém, este é um processo lento e gradual. Notadamente para as redes de produção e fornecimento que foram projetadas para otimizar custos e eficiência.
A tecnologia é fundamental para ajudar as empresas a reformular a cadeia de suprimentos, e aqui estão 10 das formas mais importantes dela.
Conectividade com LTE 4G e 5G
Esta tecnologia fornece conectividade rápida e confiável, permitindo que as organizações melhorem a comunicação e a colaboração em toda a cadeia de suprimentos
O uso do 4G/5G nas operações da cadeia de suprimentos ajuda a fornecer visibilidade. Hoje, sensores inteligentes podem ser usados para coletar e analisar dados da cadeia de suprimentos em tempo real.
Sensores IoT habilitados para 5G vão desde a fábrica até o cliente final, passando pelo conceito de smart city a fornecedores conectados, em qualquer lugar do mundo.
O potencial é gigantesco e oferece suporte a dispositivos móveis em escala mundial, sendo assim possível rastrear toda a cadeia de suprimentos com maior precisão.
Esta tecnologia não é mais um sonho impossível. Está disponível hoje.
Realidade aumentada
A tecnologia AR (Augmented Reality) ajuda as organizações a visualizar e simular as operações da cadeia de suprimentos, melhorando a tomada de decisões e reduzindo erros em operações de sepração de produtos fracionados.
A AR pode criar almoxarifados virtuais para organizações projetando produtos holográficos nas prateleiras. Pode guiar os funcionários nas rotas mais curtas dentro de grandes armazéns, onde qualquer operação poderá considerar longas distâncias.
Os funcionários podem verificar as especificações, como cor e tamanho, sem acessar um produto físico e tomar uma decisão informada ao fazer um pedido, economizando espaço no depósito das organizações e dinheiro em produtos indesejados.
Veículos autônomos (drones, AGVs, AMRs, etc.)
Veículos autônomos, como drones e caminhões autônomos, podem reduzir custos e melhorar os prazos de entrega, reduzindo o erro humano e otimizando as rotas. A solução também foi projetada para aliviar as tensas cadeias de suprimentos globais e é um sinal do que está por vir.
Através da integração de comunicações veículo-a-veículo e sistemas anti-colisão baseados em radar, as frotas de AGVs logo serão conduzidas em 'pelotões', usando carga por oportunidade para economizar bateria. Os pelotões são gerenciados por uma rede baseada em nuvem que conecta AGVs por meio de comunicações móveis. A supervisão baseada em nuvem limita os pelotões a rotas específicas dependendo das condições de direção seguras.
Robotic Process Automation (RPA)
A RPA pode automatizar tarefas manuais e repetitivas, liberando os funcionários para se concentrarem em tarefas mais estratégicas. A robótica está revolucionando a cadeia de suprimentos e agregando grande valor.
Ele melhora a velocidade e a precisão das operações, principalmente no armazenamento e na fabricação. Os robôs também aumentam a produtividade do trabalhador, reduzem a taxa de erros, reduzem os tempos de coleta, classificação e armazenamento e aumentam o acesso a locais difíceis ou perigosos. E com os problemas trabalhistas atuais, os robôs estão se tornando os trabalhadores de última milha do futuro.
IoT - Internet das Coisas
A IoT compreende bilhões de sensores que estão embarcados em vários dispositivos, tanto na cadeia de suprimentos quanto no resto do mundo, como geladeiras e carros.
A IoT permite a troca de dados – entre os sistemas – pela Internet e pode aproveitar dados acionáveis de todas as etapas da cadeia de suprimentos. Agora é usado para localização de materiais, manutenção de equipamentos e monitoramento de produtividade e eficiência.
Em 2013, havia no mundo, 20 milhões de sensores inteligentes em uso nas cadeias de abastecimento, fornecendo dados ao vivo para aqueles que controlam as alavancas de abastecimento. Em 2022, esse número atingiu 1 trilhão. Até 2030, a Deloitte prevê que até 10 trilhões de sensores serão implantados. A tecnologia IoT ajuda a rastrear e monitorar produtos em tempo real, permitindo que as organizações tomem decisões informadas sobre sua cadeia de suprimentos.
Computação em nuvem e computação de borda (cloud e edge computing)
A tecnologia de computação em nuvem permite que as organizações da cadeia de suprimentos armazenem e processem grandes quantidades de dados, tornando-os acessíveis de qualquer lugar a qualquer momento.
A computação em nuvem abrange vários modelos usados para fornecer serviços de computação pela Internet como um modelo utilitário de pagamento conforme o uso. Além disso reduz o TCO (Total Costo f Ownership), ou custo total de propriedade, que impõe ao cliente alto custo para comprar e manter toda a infraestrutura proprietária.
Real time location ou microlocalização
Um Sistema de Localização em Tempo Real (RTLS) é uma tecnologia usada para identificar e rastrear automaticamente a localização de objetos ou pessoas em tempo real, normalmente dentro de um centro de distribuição ou outra área contida.
RTLS usa transponders sem fio presos a objetos ou usados por pessoas. Esses transponders enviam sinais para pontos de referência fixos (transmissores ou receptores) instalados em toda a área. O sistema então calcula a localização dos transponders com base nos sinais recebidos.
As tecnologias comuns incluem radiofrequência (RF), UWB (banda ultralarga), Bluetooth Low Energy (BLE), Wi-Fi, infravermelho e ultrassom.
RTLS pode ser usado em muitos processos, como rastreamento de empilhadeiras, fabricação (monitoramento de ativos e fluxo de trabalho), localização de trabalhadores e gerenciamento de estoque.
RTLS fornece dados de localização contínuos e precisos, o que ajuda a otimizar as operações, melhorar a segurança e aumentar a eficiência.
Sensores de baixo consumo
Sensores de baixa potência são projetados para operar com consumo mínimo de energia, tornando-os ideais para aplicações onde a vida útil da bateria e a eficiência energética são cruciais. A seguir estão alguns tipos.
Sensores de corrente: são usados para monitorar a saúde e o consumo de energia de circuitos de baixa potência. Por exemplo, o amplificador TI INA199 é projetado para detecção de corrente de potência ultrabaixa.
Sensores de radar: sensores de radar de baixa potência, como o Infineon BGT24LTR11, são usados para aplicações como detecção de movimento, estimativa de velocidade e medição de distância.
Sensores de efeito Hall: esses sensores detectam campos magnéticos e são usados em circuitos de controle e aplicações de comutação onde interruptores mecânicos são inadequados.
Sensores capacitivos: são usados para aplicações sensíveis ao toque e podem ser encontrados em dispositivos como smartphones e tablets.
Sensores de banda ultralarga (UWB): Um exemplo é o sensor UWB da Novelda, que consome menos de 50 μW e pode detectar movimentos sutis, tornando-o ideal para detecção de presença.
Sensores de baixa potência são parte integrante da tecnologia moderna, especialmente em dispositivos IoT, tecnologia vestível e aplicativos móveis.
Visão computacional
A visão computacional é um campo fascinante da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores interpretem e tomem decisões com base em dados visuais do mundo ao seu redor.
A visão computacional usa aprendizado de máquina e redes neurais para processar e analisar imagens e vídeos. Envolve modelos de treinamento com grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões e objetos.
As principais tecnologias incluem aprendizado profundo e redes neurais convolucionais (CNNs). Elas ajudam os computadores a dividir imagens em pixels, identificar recursos e fazer previsões sobre o que veem.
A visão computacional é usada em vários setores, como saúde (para imagens médicas), automotivo (para carros autônomos), varejo (para gerenciamento de estoque) e segurança (para sistemas de vigilância).
Trabalhador conectado
Um trabalhador conectado aproveita ferramentas e tecnologias digitais para aumentar a produtividade, a segurança e a eficiência no local de trabalho. Trabalhadores conectados usam dispositivos como smartphones, tablets e wearables para acessar dados em tempo real, comunicar-se e executar tarefas de forma mais eficiente.
Essas plataformas integram várias ferramentas e sistemas (como MES, ERP e SAP) em uma única interface, simplificando o gerenciamento de tarefas, a manutenção e o acesso a dados.
Comuns em setores como manufatura, saúde e logística, as soluções de trabalhadores conectados ajudam a monitorar ativos, gerenciar fluxos de trabalho e garantir a conformidade com a segurança.
MHE conectado
Este conceito envolve a integração de tecnologias digitais com equipamentos tradicionais de movimentação de materiais para melhorar a eficiência, a segurança e a produtividade em operações de logística e depósito.
O Connected MHE usa sensores e dispositivos da Internet das Coisas (IoT) para monitorar e gerenciar equipamentos em tempo real. Isso pode incluir empilhadeiras, sistemas de transporte e veículos guiados automatizados (AGVs).
Ao coletar dados de equipamentos conectados, as empresas podem analisar o desempenho, prever necessidades de manutenção e otimizar fluxos de trabalho.
O monitoramento e os alertas em tempo real podem ajudar a prevenir acidentes e garantir a conformidade com os regulamentos de segurança.
Os operadores podem gerenciar e controlar o equipamento remotamente, melhorando a flexibilidade e os tempos de resposta.
Big data
Big Data se refere aos vastos volumes de dados gerados em alta velocidade e com grande variedade.
Big Data envolve o processamento de grandes quantidades de dados, geralmente em terabytes ou petabytes.
A velocidade com que os dados são gerados e processados é crucial. O processamento de dados em tempo real ou quase em tempo real geralmente é necessário.
Os dados vêm em várias formas, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, como texto, imagens e vídeos.
Aplicações:
As empresas usam Big Data para insights do cliente, tendências de mercado e eficiência operacional.
Ele é usado para detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e serviços bancários personalizados.
Analytics e Business Intelligence (dados e análises)
Business Intelligence (BI) é um processo baseado em tecnologia para analisar dados e apresentar informações para ajudar executivos a tomar decisões.
Os sistemas de BI reúnem dados de várias fontes, incluindo bancos de dados, planilhas e serviços em nuvem. Isso envolve processar e analisar os dados coletados para identificar tendências, padrões e insights.
As ferramentas de BI geralmente incluem painéis e relatórios que apresentam dados em um formato facilmente compreensível, como gráficos, tabelas e mapas.
As visões obtidas com o BI ajudam as organizações a tomar decisões estratégicas, melhorar a eficiência operacional e ganhar uma vantagem competitiva.
Aa aplicações podem ser para vendas e marketing, tais como analisar dados de clientes para melhorar as estratégias de vendas e campanhas de marketing, aplicações financeiras para monitorar o desempenho financeiro e gerenciar riscos e aplicações operacionais para otimizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos e melhorar os processos operacionais.
Warehouse Management System (WMS)
O sistema de gerenciamento de armazém (WMS) é uma solução de software projetada para otimizar e gerenciar operações de armazém.
Um WMS ajuda no gerenciamento de estoque, atendimento de pedidos e remessa. Ele rastreia o movimento de mercadorias do recebimento ao armazenamento, coleta, embalagem e remessa.
Fornece visibilidade em tempo real dos níveis de estoque, status do pedido e atividades do armazém, o que ajuda na tomada de decisões informadas.
Automatiza vários processos, como leitura de código de barras, rastreamento com RFID e sistemas automatizados de armazenamento e recuperação (AS/RS).
Pode ser integrado a outros sistemas como ERP (Enterprise Resource Planning), TMS (Transportation Management System) e CRM (Customer Relationship Management) para operações em tempo real.
Simplifica as operações do armazém, reduzindo erros e melhorando a produtividade. Minimiza os custos de mão de obra e reduz os custos de manutenção de estoque. O atendimento de pedidos mais rápido e preciso, leva a uma maior satisfação do cliente.
Benefícios da Automação
Maior eficiência: A automação acelera os processos e reduz erros, levando a um atendimento de pedidos mais rápido.
Economia de custos: reduz os custos de mão de obra e minimiza erros, que podem ser caros.
Segurança aprimorada: a automação pode lidar com tarefas perigosas, reduzindo o risco de ferimentos aos trabalhadores.
Melhor gerenciamento de estoque: o rastreamento em tempo real e a análise de dados melhoram a precisão e o gerenciamento do estoque.
Tendências para 2024
Integração com IA: usando inteligência artificial para otimizar ainda mais as operações de depósito e manutenção preditiva.
Robótica: robôs mais avançados com melhores recursos de navegação e manuseio.
Conectividade IoT: maior uso de dispositivos IoT para monitoramento em tempo real e coleta de dados.
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