3 maneiras práticas de usar dados nas operações em tempo real do seu centro de distribuição CEP

Por BEUMER Group

Por que digitalizar seu centro de distribuição?

Mas antes de chegar aos centros de distribuição, por que os centros de distribuição devem digitalizar? Qual é o valor dos dados?

Melhorar as operações de um centro de distribuição é muito mais do que apenas ajustar os layouts do sistema, como adicionar rampas, separadores e esteiras transportadoras. Usar dados e analisá-los para obter insights é um meio de otimizar as operações dos centros de distribuição.

E cada vez mais proprietários de hubs estão começando a entender o valor dos dados, à medida que começam a mudar seu foco de uma visão apenas de hardware para uma visão mais holística.

O valor dos dados

Os centros de distribuição hoje podem coletar muitos dados de seus sistemas. O sorter data pode ser obtido de scanners, sistemas de volumes, balanças e câmeras, e os dados de ativos podem ser coletados das induções, rampas e transportadores.

Esses dados podem então ser adicionados aos dados operacionais, coletados de movimentos de entrada e saída, horários, turnos, operadores e estações de trabalho

Ao coletar e utilizar todos esses dados, os hubs de distribuição podem enriquecer seus sistemas de separação para otimizar suas operações, recursos e tempo – sem ter que alterar seus sistemas físicos.

Níveis de digitalização

Existem diferentes níveis de digitalização pelos quais os centros de distribuição podem usar seus dados. Esses quatro estágios diferentes de maturidade digital podem ser descritos desta forma:

1. Manual: As informações são escritas e armazenadas manualmente. As avarias são tratadas quando ocorrem. Reparos ou otimizações ocorrem quando são necessários ou quando o rendimento cai notavelmente.
2. Básico (descritivo e diagnóstico): As informações dos elementos do sistema são armazenadas digitalmente. Os dados coletados descrevem como o sistema funciona, proporcionando a compreensão do que e por que algo aconteceu. Os operadores reagem quando as condições predeterminadas digitais são atendidas.
3. Avançado (preditivo): Os dados revelam padrões sobre o desempenho geral do sistema, o desempenho em situações específicas e os resultados prováveis. Os algoritmos podem prever tanto em níveis operacionais quanto de equipamentos.
4. Completo (prescritivo): O sistema prevê problemas futuros e prescreve ações – ou realiza uma ação autonomamente – para prevenir e eliminar problemas, como potenciais gargalos.

Como os dados podem beneficiar um centro de distribuição

Mas mesmo com um uso básico de seus dados, os centros de distribuição podem começar a ver melhorias nos processos de negócios e veremos isso nos exemplos abaixo.

Os dados podem informar o centro de distribuição, por exemplo, quantos transportadores ficaram ociosos durante um período, quantas vezes as rampas foram bloqueadas, a quantidade de tempo que as unidades de indução ficaram ociosas, a porcentagem total de capacidade de separação não utilizada, a capacidade que foi perdida devido às recirculações e a capacidade líquida geral de separação que foi utilizada.

Em um próximo nível, um sistema adaptativo analisaria o que realmente fazer e como equilibrar o sistema. Por exemplo, o sistema pode reatribuir caminhões de entrada dependendo de quais posições nas áreas de alimentação estão experimentando cargas baixas ou altas. Ou o sistema pode prever quando as rampas estarão cheias antes de descarregar itens e atribuir operadores de acordo, para evitar recirculações.

Como 3 centros de distribuição usaram dados para otimizar suas operações

Existem inúmeras maneiras pelas quais os centros de distribuição podem aproveitar seus dados para melhorar suas operações em tempo real. Os três casos a seguir ilustram apenas alguns usos práticos de dados que informaram aos proprietários de hubs sobre maneiras de refinar sua operação

Usando um painel de visualização de dados para rastrear resultados de peso e volume

Um operador de CEP da Europa Central com vários locais decidiu transformar seu antigo processo manual de teste mensal de suas balanças e scanners de volume em um processo digital conduzido automaticamente e em tempo real. Os dados dos testes agora são apresentados em um painel centralizado que é usado tanto pela equipe de serviço quanto pela gerência.

Ao digitalizar esta parte de suas operações, o operador garante que os testes sejam realizados e economiza tempo e recursos gastos na extração e registro manual dos dados. Sua coleta de dados agora também evita a perda de receita porque é capaz de faturar pesos e volumes com mais precisão. Também gera maior confiança entre si e seus clientes.

Usando análise de dados baseada em nuvem para otimizar as operações diárias

Um operador de CEP dos EUA agora usa dados de seus múltiplos centros de separação para otimizar suas operações diárias de forma informada. Sua solução de análise de dados baseada em nuvem recebe dados em tempo real dos sistemas de separação de loop em cada um de seus locais, coletando dados de rendimento de induções e descargas, recirculações, falhas de descarga, desempenho do scanner e alarmes.

A análise de dados também ajudou os gerentes de operações a tomar melhores decisões sobre como atribuir as rampas para equilibrar a carga do sistema de forma mais eficaz. Essa assistência tem sido particularmente construtiva para a “equipe jovem” que era relativamente nova na organização.

Por meio de painéis que são visíveis para toda a equipe de operações, o provedor de CEP agora tem transparência em todos os seus processos e conseguiu transformar suas operações de “o que pensamos que sabemos” para “o que sabemos”. Enquanto isso, sua equipe de gerenciamento usa os dados para medir KPIs e criar modelos de previsão para o desempenho futuro, seja o desempenho semana a semana ou ano a ano.

Usando dados para testar e validar um novo design de sistema

Uma grande casa postal escandinava estava procurando estender seu sistema de separação, mas estava preocupada que seu novo design de sistema realmente resultasse em perda de capacidade, pois impactaria no processo OCR/VCS. Então, sua equipe de design de sistema usou os dados do sistema para testar se o design proposto levaria à recirculação das encomendas.

Os painéis foram capazes de mostrar o tempo do processo OCR/VCS, provando à equipe que, mesmo em horários de pico, o sistema OCR/VCS poderia responder a mais de 95 por cento das encomendas em menos dos 15 segundos necessários. Por meio do teste de dados, a equipe pôde confirmar que o design de seu sistema era válido e viável.

Quão ambicioso um centro de distribuição precisa ser?

Mas quão ambicioso um centro de distribuição precisa ser antes de se beneficiar da utilização de seus dados? Para ilustrar, vamos analisar cada um dos três casos acima:

• Caso da Europa Central: Este operador estava entre o estágio descritivo e preditivo de maturidade de dados. Mas mesmo com um nível bastante básico, ainda poderia se beneficiar tanto nos níveis de manutenção quanto operacionais.
• Caso dos EUA: Este operador também estava no estágio descritivo de maturidade de dados, usando a visualização de dados em tempo real para ajudar sua equipe operacional a usar a ciência da decisão para propor ações imediatas que melhorassem as operações do sistema em tempo real.
• Caso escandinavo: Este operador também estava no estágio descritivo, mas sua equipe de manutenção e operacional poderia tomar uma decisão informada já na fase de projeto da extensão do sistema proposto.

Os exemplos acima estão todos no extremo básico da digitalização. No entanto, mesmo este nível de maturidade de dados oferece claramente benefícios.

Além disso, esses exemplos são apenas um pequeno canto dos benefícios que um operador de CEP obterá ao registrar e centralizar dados para visualização e para tomar decisões orientadas por dados. Imagine ter uma visão geral visualizada do sistema completo!

Com a análise de dados, os operadores de CEP podem trabalhar de forma mais eficiente em direção a metas específicas, em suas funções como profissionais de manutenção, operações ou gerenciamento. E com análises preditivas e prescritivas, a digitalização pode ir ainda mais longe; prevendo o que provavelmente acontecerá e prescrevendo ações a serem tomadas para evitar problemas futuros.

Conclusão

A digitalização é, antes de tudo, uma escolha estratégica. Muitas organizações tendem a se apaixonar pela tecnologia, seguida pela necessidade de descobrir onde ela pode ser aplicada. Essa abordagem geralmente encontra barreiras culturais e uma luta interna para comunicar o ‘porquê’.

É muito melhor inverter o processo e começar com o ‘porquê’. Por que é importante para sua organização e qual é sua ambição digital? Para encontrar a resposta, pode ser útil analisar como a digitalização pode não apenas ajudar, mas também mudar a forma como uma organização funciona. Como a mudança pode afetar a operação de forma positiva? Com esse conhecimento, a seleção e implementação da tecnologia certa se torna muito mais fácil.