A digitalização e a análise de dados mudarão o setor de CEP. Grande parte da mudança vem do fornecimento aos profissionais de centros de distribuição de insights valiosos que transformam sua capacidade de trabalhar com eficiência.
Aviso: Este texto foi originalmente escrito em inglês e traduzido com recurso a inteligência artificial.
Por Per Engelbrechtsen
À medida que a digitalização continua a ganhar força no setor de CEP, a análise de dados mudará o funcionamento dos centros de distribuição.
Até agora, a maior parte da atenção em torno da digitalização se concentrou no que podemos chamar de benefícios de nível macro: as maneiras pelas quais os centros de distribuição e todo o setor de CEP podem se beneficiar da implementação de análise de dados e outras ferramentas digitais; melhor transparência nos serviços de rastreamento; utilização máxima da capacidade da máquina; ou simulação da produção futura auxiliada por um gêmeo digital. Apenas para citar alguns.
Melhorias operacionais amplas e como elas afetam o resultado final da empresa têm sido a principal perspectiva na digitalização. Neste artigo, no entanto, vamos abordar o assunto de um ângulo um pouco diferente: falaremos sobre as pessoas envolvidas!
A digitalização, incluindo a análise de dados, só é um divisor de águas na medida em que pode ajudar os centros de distribuição de CEP – e sua equipe em particular – a trabalhar de forma mais eficiente para atingir seus objetivos específicos.
Leia nossa introdução à digitalização para distribuidores de encomendas.
O foco ideal deve ser ajudar a equipe dos centros de distribuição em suas funções como profissionais de manutenção, operações ou gestão a:
Nas seções a seguir, analisamos mais de perto como a digitalização ajuda três funções diferentes entre os profissionais de centros de distribuição:
Normalmente, os esforços para manter um sistema de classificação são estruturados como o que podemos chamar de manutenção preventiva de rotina ou baseada no tempo.
Os operadores de manutenção não estavam exatamente esperando que uma máquina parasse de funcionar antes de intervir. Mas eles têm dependido quase completamente de seu calendário.
“Normalmente, damos uma olhada na instalação do classificador por volta desta época do ano” tem sido o modus operandi. Sem ter nenhuma evidência concreta de como a instalação específica está funcionando no momento. Portanto, se, digamos, o desempenho tivesse sido significativamente melhor se a manutenção ocorresse com mais frequência, ninguém teria descoberto.
É importante notar que nada disso é culpa dos operadores de manutenção. Sem quaisquer fatos estatísticos concretos para se basear, só faz sentido planejar a manutenção em torno de qualquer estrutura disponível que você possa ter. Um calendário, por exemplo – ou simplesmente rotina.
A digitalização pode fazer uma diferença significativa na forma como a manutenção é conduzida.
Quando os centros de distribuição começam a detectar e analisar dados de seus sistemas de classificação, os operadores de manutenção entram em um reino totalmente novo de insights. O sistema começará a conectar dados a incidentes não explicados anteriormente. Ele aprenderá que, quando uma instalação começa a mostrar certos dados, significa que a manutenção tem que intervir para executar uma determinada tarefa.
Os operadores de manutenção podem praticar a manutenção preditiva em vez da manutenção preventiva baseada no tempo.
Em vez de verificar as instalações porque é aquela época do ano, os operadores de manutenção podem basear seus esforços no desempenho em tempo real. Uma parte do sistema pode passar por uma queda de desempenho de cinco por cento e ninguém seria capaz de dizer apenas olhando para ele ou sua saída. Com a análise de dados, ninguém terá que fazer isso, porque o sistema dirá a eles.
O resultado do gerenciamento de ativos orientado por dados é um sistema de classificação que funciona o mais próximo possível da capacidade máxima, reduzindo paradas indesejadas.
Obtenha a visão geral completa: Leia o guia dos distribuidores de encomendas para a digitalização.
A análise de dados não só melhora a manutenção de um sistema de classificação e prepara o sistema para funcionar em sua capacidade máxima. O processo de trabalhar com dados permite que o sistema seja operado de uma maneira que aproveite ao máximo a capacidade projetada.
Por exemplo, os centros de distribuição de comércio eletrônico B2C tradicionais podem atribuir destinos específicos a códigos postais específicos em ordem crescente ou decrescente. Um fluxo básico e simples de gerenciar, mas também bastante inflexível se, por exemplo, não houver encomendas para um determinado destino. Por que você alocaria uma calha para um destino sem encomendas enquanto outros destinos podem estar sobrecarregados e acabar causando gargalos?
Claramente, esta não é uma maneira de alcançar a maior utilização possível do sistema.
A razão pela qual os centros de distribuição muitas vezes se contentam com fluxos um tanto abaixo do ideal é a enorme complexidade da operação. Pegue uma vasta mistura de encomendas e combine-a com um hub de classificação grande e caótico e o que você tem é uma equação extremamente difícil para os operadores resolverem. E quase assim que a produção termina, uma nova janela começa. No entanto, eles têm que resolvê-la em tempo real para alcançar a utilização ideal do sistema de classificação.
Não é de admirar por que estratégias familiares, como emparelhar calhas com códigos postais, têm um forte apelo em cenários onde recursos digitais modernos não estão disponíveis. É aqui que a digitalização e a análise de dados em particular podem dar uma grande ajuda aos operadores.
A ciência da decisão é um tipo de inteligência artificial que ajuda os operadores a alcançar a utilização ideal de um sistema de classificação.
Ao analisar os dados, os algoritmos identificam o melhor uso dos destinos das calhas em relação à mistura de encomendas, por exemplo. Ou a melhor alocação de operadores. Ou qualquer outro enigma relacionado à classificação.
E é análise em tempo real, para que os operadores sempre tenham uma estratégia eficiente e baseada em dados à sua disposição para navegar no complexo ato de equilíbrio entre a mistura de encomendas e a sortation capacity.
O resultado é que os operadores não terão que confiar em estratégias simplificadas, como emparelhar códigos postais e calhas. Os dados revelarão como o sistema é utilizado de forma mais eficiente – e proporão uma decisão aos operadores.
A ciência da decisão é apenas uma parte disso, no entanto. Através do estudo de algoritmos e modelos estatísticos, o aprendizado de máquina avisa os operadores sobre a subutilização em partes do sistema ou da força de trabalho ou sobre incidentes futuros, como gargalos.
O resultado alcançado é um sistema de classificação funcionando próximo da capacidade máxima.
Ao comparar dados de produções de encomendas anteriores e prever produções futuras, a gestão pode decidir sobre o melhor uso dos recursos.
Os centros de distribuição podem aprender de forma mais eficiente com a experiência anterior para melhorar as operações futuras – por exemplo, em termos de contratação e alocação de operadores e recursos.
Por todas as indicações, o comércio eletrônico só vai aumentar. Há também um número crescente de feriados de compras de pico e ocasiões especiais que apresentam seus próprios desafios únicos para os centros de distribuição.
Uma mistura de encomendas crescente, cada vez mais complexa e mais variada, combinada com inúmeras temporadas de pico, resulta em um futuro mais difícil de navegar. Ao mesmo tempo, a concorrência no setor de CEP – e as expectativas do consumidor – darão origem a serviços de entrega mais exigentes em intervalos de seis ou doze horas, por exemplo.
No futuro, a gestão nos centros de distribuição precisará se tornar melhor em aprender com a experiência e planejar a produção futura. Isso requer uma avaliação detalhada e precisa da produção passada e futura.
Felizmente, é exatamente isso que a análise de dados fornece.
No futuro, todas as áreas da organização do centro de distribuição se beneficiarão dos dados. Mas não necessariamente os mesmos dados ou com a mesma perspectiva sobre os dados.
Os provedores de sistemas trabalham com cada área da organização especificamente. O objetivo é identificar os dados que são mais relevantes para cada função da equipe e visualizar os dados da maneira exata que cria o maior valor para cada nível da organização.
Os provedores de sistemas ajudarão a identificar os dados relevantes e apoiarão cada função dentro da organização para ter um desempenho mais eficiente.
Esse é o potencial da digitalização e da análise de dados em termos de funções em um centro de distribuição de CEP. Quer saber mais sobre como seu centro de distribuição pode se beneficiar da digitalização? Leia nosso e-book sobre digitalização para distribuidores de encomendas.
