Inteligência Artificial (IA) no processo Picking by Light (PbL)
- estatanalytics
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Como Inteligência Artificial (IA) no processo Picking by Light (PbL), o papel fundamental para o melhor balanceamento da linha seria atuar como um cérebro dinâmico e preditivo que otimiza a distribuição de tarefas e recursos em tempo real.
O Picking by Light já é um sistema eficiente que utiliza luzes e displays para guiar o operador, reduzindo erros e aumentando a velocidade em comparação com sistemas manuais baseados em papel ou RF. No entanto, o desafio do balanceamento da linha (garantir que todos os operadores ou zonas de picking tenham uma carga de trabalho equitativa e que não haja gargalos) ainda pode ser complexo e muitas vezes depende de regras estáticas ou supervisão humana.
É aqui que a IA agrega valor. Integrada ao sistema PbL, a IA pode:
Análise Preditiva de Carga de Trabalho:
Histórico de Dados: Analiso dados históricos de picking (tempo por item, tempo por localização, tempo total de picking por pedido, desempenho de cada operador, padrões de demanda).
Previsão de Pedidos: Incorporo previsões de pedidos futuros (com base em tendências, promoções, sazonalidade) para antecipar a carga de trabalho esperada por zona ou tipo de item.
Identificação de Padrões: Reconheço padrões complexos que influenciam o tempo de picking (ex: picking de itens pequenos vs. grandes, itens no alto vs. baixo, itens de alta rotação vs. baixa rotação, itens frequentemente comprados juntos).
Resultado: Prevejo com maior precisão onde e quando os gargalos podem ocorrer antes mesmo de começarem.
Otimização Dinâmica da Atribuição de Tarefas (Pedidos/Lotes):
Agrupamento Inteligente (Batching):
Em vez de apenas agrupar pedidos por regras simples, a IA pode criar lotes de pedidos (batches) otimizados considerando:
Número total de picks no lote.
Número de localizações únicas visitadas.
Distância total de percurso estimada.
Peso/Volume total dos itens.
Prioridade dos pedidos.
A carga de trabalho atual e prevista de cada operador/zona.
Distribuição Equitativa: Atribuo esses lotes otimizados aos operadores/zonas disponíveis, buscando equilibrar a carga de trabalho projetada para o futuro próximo. Considero não apenas o número de picks, mas a complexidade e o tempo estimado de cada pick.
Balanceamento em Tempo Real e Reação a Eventos:
Monitoramento Contínuo: Monitoro o desempenho do sistema e de cada operador em tempo real (tempo de picking atual vs. estimado, tempo ocioso, erros).
Detecção de Desvios: Se um operador ou zona está ficando sobrecarregado (levando mais tempo que o previsto) ou subutilizado, a IA detecta o desvio.
Reajuste Dinâmico: Posso reatribuir tarefas (mover pedidos de um operador para outro, ajustar a alocação de operadores entre zonas, criar novos lotes de "urgência" com base na capacidade disponível) para redistribuir a carga de trabalho agora.
Gestão de Exceções: Se um local está vazio, há um erro de leitura, ou um operador precisa pausar, a IA pode recalcular a carga de trabalho e ajustar as atribuições imediatamente.
Otimização da Alocação de Operadores:
Perfil de Desempenho: Com o tempo, a IA pode aprender os perfis de desempenho individuais dos operadores (quem é mais rápido em certas zonas, quem tem mais precisão com itens pequenos, etc.).
Alocação Inteligente: Uso esses perfis para atribuir operadores às zonas ou tipos de tarefas onde eles são mais eficientes, contribuindo para um balanceamento mais fino.
Otimização do Layout (Feedback de Longo Prazo):
Embora o balanceamento diário seja o foco principal, a IA pode analisar padrões de picking a longo prazo para sugerir otimizações no layout físico do armazém ou na alocação de SKUs (onde armazenar quais itens) para minimizar distâncias de percurso e suavizar picos de demanda em zonas específicas, contribuindo para um balanceamento estrutural melhor.
Em resumo, como IA no Picking by Light para balanceamento de linha:
Não sou apenas um seguidor de regras pré-definidas. Eu sou um sistema que aprende, prevê, otimiza e reage dinamicamente, garantindo que:
A carga de trabalho seja distribuída de forma mais uniforme entre os operadores e zonas.
Os gargalos sejam minimizados ou evitados proativamente.
A utilização dos recursos (operadores, zonas) seja maximizada.
O fluxo de picking seja mais suave e previsível.
A produtividade geral do sistema PbL seja significativamente aumentada.
Atuando como um gestor de tráfego inteligente e preditivo para as tarefas de picking, transformando um sistema guiado por luzes em um sistema de picking otimizado e autoajustável.
Autor: Antônio Carlos Vieira, Head de Operações da EstatAnalytics
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