O gerenciamento de armazém é uma operação complexa que exige o equilíbrio de muitos desafios e riscos. Os clientes esperam cada vez mais entregas rápidas e precisas, o que leva muitas empresas a migrar para “micro centros de atendimento” localizados perto dos principais centros urbanos. Para atender pedidos rapidamente e, ao mesmo tempo, aproveitar ao máximo o espaço limitado do armazém, as organizações estão recorrendo cada vez mais à inteligência synthetic (IA), ao aprendizado de máquina (ML) e à robótica para otimizar as operações do armazém. Ao utilizar IA e ML, os gerentes de armazém podem automatizar e melhorar componentes de suas operações, como previsão de demanda e níveis de estoque, otimização da utilização e format do espaço, melhoria da eficiência de separação e embalagem e redução de erros e desperdícios. Entretanto, a robótica pode realizar tarefas repetitivas com maior precisão e velocidade do que os trabalhadores humanos e operar em espaços demasiado confinados para os humanos. As organizações podem aproveitar essas tecnologias para aumentar os lucros, melhorar a segurança e a proteção e aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.
Desafios enfrentados pela indústria de armazenamento
O comércio on-line está se expandindo e evoluindo rapidamente, tornando-se um negócio de US$ 4.117,00 bilhões em 2024. Os clientes estão recorrendo à Web para uma variedade de necessidades, incluindo mantimentos. Tradicionalmente, os retalhistas on-line armazenam os seus inventários em grandes armazéns fora dos grandes centros populacionais. A rápida urbanização fez com que muitos clientes vivessem em centros populacionais em áreas caras, e os clientes esperam cada vez mais entregas rápidas – muitas vezes no mesmo dia.
Muitos retalhistas abordaram esta questão implementando “micro centros de atendimento” perto dos principais centros populacionais. Como os imóveis nesses locais são caros, é mais importante do que nunca que cada metro quadrado de espaço de armazém seja bem utilizado. Entretanto, a indústria de armazenamento está a lidar com a escassez de mão-de-obra, tornando mais difícil o cumprimento das encomendas em tempo útil.
Aplicações de IA/ML e robótica
Automação, IA e ML podem ajudar os varejistas a lidar com esses desafios. O avanço da visão computacional expandiu as possibilidades da robótica no espaço do armazém. Por exemplo, os sistemas de robôs móveis autónomos (AMR) são cada vez mais utilizados para recolha (seleção dos itens encomendados por um cliente específico), embalagem (preparação desses itens para envio) e paletização (colocação de mercadorias numa palete para transporte e armazenamento). Automatizar essas tarefas aumenta a velocidade, eficiência, precisão e adaptabilidade. A robótica também pode utilizar espaços verticais e apertados de difícil acesso para humanos. O espaço do armazém pode ser ainda mais otimizado com a introdução de soluções de armazenamento inovadoras e de alta densidade, como cubos, tubos e sistemas automatizados de armazenamento e recuperação.
Algoritmos de otimização baseados em IA e ML analisam grandes quantidades de dados do mundo actual para gerar previsões e soluções, atualizando à medida que mais informações ficam disponíveis. A otimização de rotas ajuda as empresas a garantir que as mercadorias sejam enviadas pelas rotas mais curtas e eficientes. A previsão de demanda e a modelagem preditiva usam dados de pedidos anteriores para identificar padrões e ajudar os varejistas a estimar quais produtos provavelmente serão encomendados pelos clientes, garantindo que o espaço do armazém seja usado de forma eficiente e minimizando o tempo que os produtos passam nas prateleiras. Esses modelos também permitem um armazenamento mais eficiente no armazém, já que os itens pedidos com mais frequência podem ser armazenados mais próximos das estações de separação.
O ML, quando combinado com sensores nos equipamentos, também pode permitir a manutenção preditiva. O monitoramento contínuo das peças dos equipamentos permite que os armazéns detectem quando peças mecânicas, como rolos ou correias transportadoras, apresentam sinais de desgaste ou quebra, permitindo que sejam substituídas antes que ocorram falhas e minimizando o tempo de inatividade. Ao implementar robótica e soluções baseadas em IA/ML, os varejistas podem aumentar a precisão e a eficiência, garantindo ao mesmo tempo que seu espaço limitado seja utilizado em plena capacidade.
À medida que a IA e a robótica estão integradas no armazenamento, é important considerar a privacidade, a ética e a segurança no native de trabalho. É essential considerar a confidencialidade dos dados e garantir que os modelos de IA não vazem dados confidenciais dos clientes. Igualmente importante é monitorar modelos de IA quanto a preconceitos. Finalmente, é essencial garantir que as soluções robóticas e de automação cumpram os regulamentos da Administração de Segurança e Saúde Ocupacional (OSHA) para salvaguardar o ambiente de trabalho.
Principais indicadores de desempenho para processos de armazenamento
O monitoramento dos principais indicadores de desempenho (KPIs) permite que as empresas meçam a eficácia de suas soluções de armazenamento, permitindo a melhoria contínua. Alguns KPIs importantes para armazenamento incluem:
- Taxa de transferência – Representa o número de produtos que passaram com sucesso por uma estação de embalagem durante um determinado período de tempo, por exemplo, o número de pedidos atendidos por hora.
- Tempo de espera – Este número monitora a rapidez com que as remessas podem ser feitas.
- Utilização do cubo – Esta medida da eficácia com que os armazéns utilizam a sua capacidade de armazenamento é muitas vezes calculada dividindo o quantity de materiais armazenados pela capacidade complete do armazém.
- Remessas pontuais e completas (OTIF) – Esta métrica calcula a porcentagem de pedidos concluídos integralmente até a knowledge desejada.
- EUprecisão da contagem de estoque por localização – Isso rastreia até que ponto as mercadorias armazenadas no armazém correspondem aos dados. A alta precisão do inventário é necessária para que a análise do armazém seja eficaz.
Aproveitando os benefícios da IA/ML no armazenamento
IA, ML e robótica são componentes importantes do armazenamento moderno e continuarão a mudar o setor. De acordo com um relatório recente da McKinsey, as empresas planeiam aumentar significativamente os seus gastos em soluções de armazéns autónomos durante os próximos cinco anos. Grandes varejistas como Goal e Walmart estão investindo milhões de dólares na transformação de suas cadeias de suprimentos e operações de armazenamento com logística baseada em IA e ML. O Walmart desenvolveu uma ferramenta de otimização de rotas baseada em IA, que agora foi disponibilizada para outros varejistas sob um modelo de software program como serviço (SaaS). O varejista também usa IA para prever a demanda e garantir estoque adequado em dias de pico de compras, como a Black Friday. Essas soluções ajudam a aumentar a satisfação do cliente, ao mesmo tempo que aumentam os lucros e reduzem os custos operacionais do negócio. Podem também ajudar as empresas a lidar com desafios, incluindo perturbações na cadeia de abastecimento e escassez de mão-de-obra.
IA, ML e robótica são mais úteis em armazéns menores e centros de microatendimento, onde podem otimizar o espaço de armazenamento limitado. Além de tecnologias como realidade aumentada e soluções em nuvem, elas ajudam a tornar as entregas rápidas e precisas o padrão. Ao monitorar os principais indicadores de desempenho e priorizar a conformidade e a privacidade dos dados, as organizações podem garantir que colherão todos os benefícios da IA, do ML e da robótica.
