Como é realmente quando a digitalização é colocada em uso na indústria de CEP? Neste artigo, levamos você para dentro de três centros de distribuição que adotaram a análise de dados para resolver problemas operacionais específicos que estavam enfrentando.
Aviso: Este texto foi originalmente escrito em inglês e traduzido com recurso a inteligência artificial.
Por Jan Schroeder
Historicamente, os centros de distribuição têm dedicado muitos recursos aos elementos físicos que entram na construção de um sistema de classificação de alta velocidade.
Os centros de distribuição de Courier, Express, Parcel (CEP) investiram em projetos de sistema com os melhores classificadores, as melhores esteiras transportadoras, as calhas mais eficazes e assim por diante. Uma mentalidade de que as máquinas representam a única maneira de realmente otimizar um processo de classificação está profundamente enraizada na indústria.
Isso pode estar mudando, no entanto.
No artigo a seguir, levamos você para dentro de três centros de distribuição que usaram a análise de dados para resolver desafios operacionais específicos.
Deixamos você a par dos desafios com os quais os centros de distribuição estavam lutando e mostramos como eles começaram a trabalhar com dados e o que eles alcançaram desde então.
O primeiro centro de distribuição é o que você pode chamar de um típico centro de distribuição de pacotes de e-commerce B2C.
O mix de pacotes padrão consiste em uma variedade quase infinita de pequenos itens de consumo de tamanho ímpar. De bastões de selfie a pequenos cabos, acessórios de beleza e tudo mais. De modo geral, itens de baixo custo.
Como é a norma com itens de baixo custo, os consumidores tendem a alternar entre diferentes lojas virtuais para economizar dinheiro. Preço e tempo de entrega são os fatores decisivos. Como resultado, as lojas virtuais – os clientes do centro de distribuição – mantêm os preços de frete no valor minimum. Os consumidores idealmente querem entrega diária ou serviço próximo a ele.
O centro de distribuição é recebido com altas expectativas. Ele precisa operar em um ritmo alto e eficiente. Atrasos são devastadores e terão impacto no veredicto do consumidor sobre a experiência geral.
Quais foram os problemas que levaram o centro de distribuição a considerar a digitalização? Vamos dar uma olhada.
A maioria dos erros foi causada pela embalagem ou pela forma ou qualidade dos itens.
Três erros, em particular, pareciam reocorrer: itens redondos ou instáveis acabavam entre os transportadores; fita adesiva solta ou embalagem ficava presa nas induções; e a embalagem fazia com que os itens parassem na entrada das calhas.
Cada vez mais frustrados com os mesmos erros se repetindo, os gerentes do centro de distribuição consideraram suas opções. Eles tiveram que estabelecer uma compreensão mais completa do sistema de classificação e dos incidentes recorrentes.
A empresa decidiu usar a análise de dados e contratou um provedor de sistemas para supervisionar seus esforços.
Enormes quantidades de dados do sistema de classificação foram detectadas e analisadas. A jornada completa de processamento de cada item foi mapeada.
À medida que os dados eram analisados, cada item se tornava seu próprio conto de como o sistema de classificação era operado e como o sistema respondia a certos eventos.
O número de contos continuou a crescer e assim como a compreensão do centro de distribuição de por que os mesmos erros continuavam a ocorrer.
Por exemplo, o centro de distribuição identificou que uma loja virtual havia começado a embrulhar produtos em fita adesiva. Estes não eram produtos difíceis de processar per se. Produtos idênticos de outras lojas virtuais foram manuseados sem dificuldade. Foi a própria fita que estava causando problemas. O centro de distribuição alcançou essa percepção através da análise de dados e posicionou o centro de distribuição para elaborar uma solução de embalagem mais desejável junto com o cliente.
Este foi apenas um exemplo de como a análise de dados melhorou as operações. No processo, o centro de distribuição também foi capaz de determinar outros tipos de conexões entre os itens que estavam causando problemas e os remetentes, ou seja, os clientes do centro de distribuição.
O resultado final foi menos interrupções, um fluxo de pacotes mais eficiente e maior throughput. Não através do investimento em máquinas. Mas através do investimento em dados.
A segunda empresa de CEP é especializada no manuseio de itens grandes e um tanto impraticáveis. Itens que a maioria dos outros centros de distribuição preferiria não manusear. Como um cortador de grama ou peças de carro ou outra peça de maquinário ou equipamento difícil de manusear.
Os clientes do centro de distribuição tendem a ser lojas físicas que também praticam a venda à distância. Os tempos de entrega tendem a ser mais longos do que o e-commerce regular. Manuseio cuidadoso e entrega de itens têm prioridade sobre a velocidade.
Com quais problemas este centro de distribuição em particular lutou?
O pacote à esquerda está ocupando dois transportadores, apesar de ser pequeno o suficiente para caber em apenas um transportador. A análise de dados fez a empresa perceber que esse erro estava ocorrendo com bastante frequência, pois os pacotes eram colocados incorretamente na linha de alimentação. Uma percepção valiosa que fez a empresa ensinar os operadores a colocar os pacotes corretamente.
Como os incidentes aconteceram era essencialmente um mistério. A olho nu, o sistema de classificação parecia estar funcionando bem. Mas, ao mesmo tempo, a capacidade era menor do que deveria ser.
Então, o distribuidor de CEP contratou um provedor de sistemas e começou a coletar dados.
Os dados revelaram que os itens foram recirculados porque a calha estava cheia ou em um processo de troca. Ao saber disso, a empresa foi capaz de fazer dois ajustes importantes em sua operação:
Esses dois ajustes resultaram em uma vasta redução de pacotes recirculados. Simplesmente operando o sistema de classificação de uma maneira mais eficaz. Sem gastar dinheiro em nenhuma máquina nova.
Graças à análise de dados, o centro de distribuição fez outra percepção impressionante:
A maioria dos itens induzidos a dois transportadores eram, de fato, pequenos o suficiente para caber em apenas um transportador, mas eles foram mal colocados na linha de alimentação. Aconteceu que o centro de distribuição foi capaz de diminuir o número de ocupações de dois transportadores significativamente, concentrando-se em treinar os operadores para colocar os itens corretamente.
“O centro de distribuição foi capaz de diminuir o número de ocupações de dois transportadores significativamente.”
A empresa enfrentou outro desafio operacional: a troca insuficiente de dados de pacotes levou a vastas quantidades de retrabalho.
Ao fazer referência cruzada dos motivos para retrabalho com dados de pacotes, o centro de distribuição identificou que o EDI (Electronic Data Interchange) era frequentemente muito tardio, incorreto ou totalmente defeituoso. Com vários pacotes, a qualidade do código de barras era ruim ou o conteúdo frequentemente incorreto.
Levando sua análise de dados um passo adiante, a empresa mapeou o link entre itens não lidos e remetentes/clientes. Os clientes foram então categorizados com base na qualidade do EDI que eles foram capazes de fornecer.
Essa percepção abriu caminho para um diálogo entre a empresa de CEP e os clientes para determinar uma solução para o problema. Além disso, a empresa de CEP agora tinha dados para alinhar o custo por entrega com a qualidade do EDI.
O resultado foi um EDI melhor, dando um processo de pacote mais suave com muito menos retrabalho e intervenções do operador.
Obtenha a visão geral completa: Leia o guia dos distribuidores de encomendas para a digitalização.
Este caso é sobre um centro de distribuição de e-commerce B2C prototípico.
Seus clientes são lojas virtuais e o usuário final (receptor) é um consumidor. Velocidade de entrega e manter o custo por pacote no valor minimum são duas prioridades principais.
Um exemplo curioso este – e também um exemplo de quão valiosos os dados podem ser para uma empresa de CEP.
Este centro de distribuição tinha um sistema de classificação consistindo em dois classificadores e ambos os classificadores apresentavam alguns níveis de capacidade verdadeiramente intrigantes.
Os dois sistemas de classificação tiveram um desempenho extremamente bom – com utilização próxima da capacidade teórica. Mas a alta utilização do sistema não se refletiu como uma produtividade igualmente alta.
Números de utilização impressionantes são uma coisa, mas algo estava errado. O centro de distribuição enfrentou dois problemas.
Para resolver esses problemas, o centro de distribuição considerou investir em uma linha de crossover adicional. Felizmente, eles decidiram por uma solução diferente.
Em vez de investir em um redesenho, a empresa investiu recursos na coleta de dados do sistema de classificação. Isso provaria ser significativamente menos caro, mas também uma solução muito mais eficiente do que gastar em uma nova linha de crossover.
Aconteceu que havia uma razão muito boa para os classificadores apresentarem números de capacidade tão impressionantes. Algo estava realmente errado.
Mais da metade dos itens de crossover cruzaram entre os dois sistemas mais de uma vez. Itens mal induzidos resultaram em 20 por cento do retrabalho. E itens que, de fato, tinham um destino válido representaram mais de 30 por cento do retrabalho.
À medida que o centro de distribuição investigava os dados, descobriu por que os números de utilização haviam sido tão irrealisticamente altos: os dois sistemas estavam mal configurados e cruzavam itens de um lado para o outro. Além disso, o sistema foi configurado para rejeitar pacotes em vez de fazer um loop para tentar novamente a classificação.
Como resultado, o throughput combinado excedeu em muito o número real de itens passando pela instalação.
Com base nessas percepções, o centro de distribuição identificou as soluções mais eficientes:
O resultado foi um sistema muito mais eficaz com menos retrabalho e apenas o crossover necessário entre os sistemas. Melhor throughput foi alcançado sem investir em nenhuma máquina nova e cara.
Mais e mais empresas de CEP estão se aquecendo para o lado digital de melhorar o throughput. Essas três histórias de caso nos dizem por quê.
Investir recursos em serviços de dados pode realmente criar alto valor para os operadores de CEP. De fato, muitas vezes os serviços digitais, incluindo a análise de dados, transformarão as operações do centro de distribuição, detectando ineficiências que, de outra forma, continuariam a ocorrer – e a um custo menor do que refazer o projeto do sistema físico.
Você quer saber mais sobre o potencial da digitalização para o seu centro de distribuição? Leia nosso e-book sobre digitalização para distribuidores de encomendas.
