Armazenamento no armazém: quando os algoritmos facilitam a otimização

O uso de algoritmos no WMS da Generix

A operação do WMS é baseada no uso intensivo de algoritmos. No entanto, isso é diferente do que é praticado com a inteligência artificial, onde a popularidade alimenta o debate em torno da transparência e explicabilidade do cálculo.

Podemos distinguir o uso clássico de algoritmos pelo modo de operação, que é baseado em pesquisas multicritério que podem ser descritas como discriminatórias ou arborescentes. Ele é separado do uso de ferramentas de IA que permitem cálculos ideais mais flexíveis.

Com a equipe do Data Lab, a Generix privilegia o uso de ferramentas de IA para assuntos muito complexos e com grande número de variáveis, ou para análises aprofundadas de Business Intelligence, como estatísticas de produtividade, por exemplo.

Aliados a poderosas ferramentas de visualização, eles facilitam a análise e a tomada de decisões, como é o caso no nosso Data Lab. No entanto, na maioria dos casos atendidos por um WMS, o modo “clássico” proporciona total satisfação.

Seguindo essas explicações, podemos agora apresentar o primeiro artigo de uma nova série: uma oportunidade de conhecer algumas funcionalidades do WMS envolvendo cálculos algorítmicos.

A lógica por trás da otimização do armazenamento no armazém

Assim que são recebidos, os produtos de qualquer tipo podem ser armazenados em vários locais dentro do armazém. Normalmente existem vários tipos de zonas de armazenamento: racks para paletes completos de diferentes tamanhos e capacidades de peso, locais para armazenamento de caixas, células/alvéolos para armazenamento unitário antes do picking… Tudo é oferecido em modo manual ou mecanizado e está disponível em diversas variantes.

Para cada uma das categorias acima presentes em um armazém, há uma distribuição geográfica de localizações, com facilidade de acesso variável.

Ao configurar o WMS, podem ser atribuídos critérios a cada local que definirão a sua acessibilidade, os tipos de preparação permitidos e a sua inclusão nos circuitos de preparação. Coletivamente, trabalharemos na categorização de produtos com base nas diversas características disponíveis no repositório (dados básicos ou “dados mestres”): características físicas, tipo de embalagem, família de produtos, taxa de rotatividade, etc.

A estratégia de pesquisa de localização (SRE)

O papel do WMS será processar todas essas informações e então calcular a melhor forma de armazená-las. Para isso, utilizaremos uma estratégia de armazenamento baseada em um algoritmo – esta é a estratégia de busca de localização (Site Reliability Engineering – SRE).

Este algoritmo otimiza a forma como os produtos são armazenados com base em critérios escolhidos entre os mencionados acima. Uma configuração permitirá então utilizar um critério em vez de outro e priorizar alguns deles dependendo do objetivo final desejado.

Em última análise, a otimização consiste em armazenar os produtos em um local conveniente para a preparação dos pedidos, a operação mais demorada do processo. Os produtos de alta rotatividade serão, portanto, colocados o mais próximo possível das estações de embalagem ou docas de embarque, dependendo do caso.

Isso geralmente será feito com base na taxa de giro do estoque (a velocidade com que um produto é renovado no armazém). Isso é conhecido como “estratégia ABC“: “A” refere-se a produtos de alta rotação e “C” a produtos conhecidos como “slow movers“. O armazenamento pode ser feito de acordo com a classificação ABC como prioridade, e então emparelhar com outros critérios de acordo com a configuração escolhida.

Dispersão

O WMS também oferece a possibilidade de trabalhar com um algoritmo de dispersão, que permite que os produtos sejam distribuídos em diferentes corredores ao invés de preencher a mesma área com um único item. Essa estratégia é utilizada quando há a chegada massiva de uma referência e é destinada à distribuição rápida. Isso ajuda a evitar tráfego intenso entre os operadores de empilhadeiras em um determinado corredor durante a preparação!

Armazenamento o mais próximo possível do picking

Outra opção frequentemente utilizada: armazenamento o mais próximo possível do picking. No caso de picking na parte inferior da estante, configuraremos a utilização de um algoritmo que armazenará preferencialmente os paletes de reserva logo acima, depois junto aos locais de picking desta mesma referência. A chave é: tarefas de reabastecimento ainda mais curtas.