Picking by Light, Inteligência Artificial e o Equilíbrio Invisível da Logística

estatanalytics
há 1 dia
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Ilustração sobre logística moderna com destaque para Picking by Light e inteligência artificial. Mostra trabalhadores em armazém, prateleiras com caixas, robôs autônomos e ícones digitais representando tecnologia e automação.

Em um centro de distribuição moderno, o tempo é precioso, o erro é custoso e a eficiência é uma vantagem competitiva. Nesse cenário, sistemas de separação como o Picking by Light (PbL) surgem como tecnologias-chave para impulsionar a velocidade, a precisão e a rastreabilidade das operações de picking.

Claro que, não é para qualquer operação, cada tipo de operação tem o seu modelo ideal. E isso pode variar por diversos aspectos, como por exemplo: tipo de produto, formato dos pedidos entre outros.

Mas, a verdade é que quando o PbL é viável ele é um dos tipos de picking mais eficiente que existem. Porém, existe um outro lado dessa moeda, é que para se usar todo o ganho de performance que pode oferecer é necessário ter um balanceamento de linha preciso e uma análise bem-feita de previsão para que o gargalo não esteja no abastecimento da linha ou o desbalanceamento da linha.

É ai que surge a necessidade de usar Inteligência Artificial (IA) para balancear a linha e garantir que o ganho de performance no picking não seja perdido em outros pontos do processo, como o abastecimento de produtos. Afinal, cada gargalo eliminado no picking pode migrar silenciosamente para outro local, normalmente no abastecimento, se não for corretamente antecipado e gerido.

O que é Picking by Light e como ele funciona?

O Picking by Light é um sistema de separação assistida por sinais luminosos instalado em prateleiras ou estações de armazenamento. O fluxo típico inclui:

O pedido é gerado pelo WMS (Warehouse Management System).
Uma caixa entra na esteira, que a direciona ao corredor correto.
A caixa para na frente do operador que possui um dos itens do pedido.
Um LED acende na localização do item a ser coletado.
Um display mostra a quantidade a ser separada.
O operador faz o picking, confirma a coleta e coloca o item na caixa.
A caixa segue pela esteira até o próximo operador/estação.

Esse fluxo contínuo e guiado reduz erros, libera o operador da necessidade de listas impressas ou leitores manuais, e cria um ritmo uniforme e auditável, desde que a linha esteja bem balanceada.

O papel da IA

À medida que pedidos se tornam mais variados e imprevisíveis, o balanceamento de linha, ou seja, a distribuição uniforme da carga de trabalho entre operadores e estações, se torna uma tarefa cada vez mais desafiadora. Além de desafios de ergonomia, ordenação da entrada dos SKUs na caixa, avaliando peso e volume e por fim sobre onde colocar cada SKU dentro da estação. Isso mostra o quanto é complexo fazer isso de forma manual. Mas com IA, é possível:

Detectar sobrecarga em estações específicas em tempo real.
Prever e ajustar dinamicamente os SKUs dentro da estação para aumentar performance e melhorar ergonomia.
Prever e ajustar desbalanceamento entre estações.
Prever e ajustar a volumetria entre estações.
Análise para verificar se vale a pena o custo de movimentar entre estações vs o ganho. Não somente entre estações mais intra-estação também.
Prever picos de trabalho em determinados turnos, dias ou SKU.
️ Reordenar dinamicamente o sequenciamento de pedidos.
Ajustar o layout ou o tempo de abastecimento de acordo com o fluxo de separação

Sem IA, o balanceamento de linha exige acompanhamento humano constante, revisão manual de métricas e ações corretivas tardias que muitas vezes chegam quando o gargalo já causou atrasos.