IA na Consolidação de Centros de Distribuição

A aplicação de inteligência artificial no processo de consolidação em centros de distribuição transforma volume bruto em eficiência logística. Ao integrar modelos de Machine Learning, é possível antecipar demandas, agrupar cargas de forma inteligente, otimizar layouts de armazenagem, prever tempos de processamento e detectar falhas antes que impactem operações.

Agrupamento Inteligente de Cargas

Modelos de clustering segmentam pedidos a partir de variáveis como destino, janela de entrega, peso e tipo de produto.

Com esses agrupamentos, formam-se lotes que maximizam a ocupação do veículo e reduzem o número de viagens fracionadas.

Otimização do Layout na consolidação

A otimização de layout na área de consolidação busca reorganizar fisicamente o espaço e o fluxo de materiais para reduzir deslocamentos, acelerar operações e maximizar o uso das instalações. Em um ambiente onde cargas de diferentes origens e destinos se cruzam, um layout bem projetado eleva significativamente a eficiência e a capacidade de resposta do centro de distribuição.  

Otimizar essa área proporciona múltiplos benefícios: reduz a distância percorrida na consolidação, diminui o tempo médio de carregamento dos caminhões, eleva o número diário de cargas consolidadas e minimiza significativamente os erros de envio.

Previsão do Tempo de Processamento

Modelos supervisionados treinados em histórico de operações estimam o lead time de cada etapa da consolidação. Levando em consideração o pedidos que existem em mãos, o formato do pedido e a dificuldade de executa-lo na consolidação obtemos uma estimativa precisa do tempo.

Essa previsão suporta o dimensionamento de equipes e turnos, garantindo que o centro atenda a SLAs sem sobrar ou faltar recursos humanos.

Ao unir previsões de processamento com cálculos de dimensionamento, o centro de distribuição ganha clareza sobre quantos colaboradores são realmente necessários em cada turno. Isso não só reduz custos com horas extras, mas também melhora o equilíbrio de carga de trabalho, a qualidade operacional e a satisfação da equipe.

A verdade é que a consolidação é uma das áreas mais desafiadoras da intralogistica. Contudo, com tudo isso somos capazes de gerar uma consolidação muito precisa e assertiva. E isso implica em melhoria de custos e do SLA, o que por sua vez se resume a satisfação do cliente.

Autor: Francys Souza, Head de Machine Learning na EstatAnalytics