Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Robótica: Novas Fronteiras Tecnológicas no Armazenamento

A gestão de armazenamento é uma operação intricada que requer equilibrar muitos desafios e riscos. Os clientes cada vez mais esperam entregas rápidas e precisas, levando muitas empresas a mudar para “centros de cumprimento micro” localizados perto de grandes centros urbanos. Para atender pedidos rapidamente, aproveitando ao máximo o espaço limitado do armazém, as organizações estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (AM) e robótica para otimizar as operações do armazém. Ao utilizar IA e AM, os gerentes de armazém podem automatizar e melhorar componentes de suas operações, como prever a demanda e os níveis de estoque, otimizar a utilização do espaço e o layout, melhorar a eficiência de picking e embalagem, e reduzir erros e desperdício. Enquanto isso, a robótica pode realizar tarefas repetitivas com maior precisão e velocidade do que os trabalhadores humanos e operar em espaços confinados demais para humanos. As organizações podem aproveitar essas tecnologias para aumentar os lucros, melhorar a segurança e a satisfação do cliente e aumentar a lealdade.

Desafios enfrentados pela indústria de armazenamento

O comércio eletrônico está se expandindo e evoluindo rapidamente, tornando-se um negócio de $4.117,00 bilhões em 2024. Os clientes estão recorrendo online para uma variedade de necessidades, incluindo compras de supermercado. Tradicionalmente, os varejistas online armazenam seus estoques em grandes armazéns fora dos principais centros populacionais. A urbanização rápida levou a muitos clientes a viverem em hubs populacionais em áreas caras, e os clientes cada vez mais esperam entregas rápidas – muitas vezes no mesmo dia.

Muitos varejistas abordaram esse problema implementando “centros de cumprimento micro” perto dos principais centros populacionais. Como o espaço é caro nesses locais, é mais importante do que nunca que cada pé quadrado do espaço do armazém seja bem utilizado. Enquanto isso, a indústria de armazenamento está lidando com escassez de mão de obra, tornando mais difícil atender pedidos de forma oportuna.

Aplicações de IA/AM e robótica

A automação, IA e AM podem ajudar os varejistas a lidar com esses desafios. O avanço da visão computacional expandiu as possibilidades para a robótica no espaço do armazém. Por exemplo, sistemas de robôs móveis autônomos (AMR) estão sendo cada vez mais utilizados para picking (selecionar os itens que um cliente específico pediu), embalagem (preparar esses itens para envio) e paletização (colocar mercadorias em um pallet para transporte e armazenamento). A automação dessas tarefas aumenta a velocidade, eficiência, precisão e adaptabilidade. A robótica também pode utilizar espaços verticais e apertados que são difíceis para humanos acessar. O espaço do armazém pode ser ainda mais otimizado com a introdução de soluções de armazenamento inovadoras e de alta densidade, como cubos, tubos e sistemas de armazenamento e recuperação automatizados.

Algoritmos de otimização alimentados por IA e AM analisam grandes quantidades de dados do mundo real para gerar previsões e soluções, atualizando à medida que mais informações se tornam disponíveis. A otimização de rotas ajuda as empresas a garantir que as mercadorias sejam enviadas pelas rotas mais curtas e eficientes. A previsão da demanda e a modelagem preditiva usam dados de pedidos passados para identificar padrões e ajudar os varejistas a estimar quais produtos provavelmente serão pedidos pelos clientes, garantindo que o espaço do armazém seja utilizado de forma eficiente e minimizando o tempo que os produtos passam nas prateleiras. Esses modelos também permitem um armazenamento de armazém mais eficiente, pois os itens mais frequentemente pedidos podem ser armazenados mais perto das estações de picking.

O AM, quando combinado com sensores em equipamentos, também pode permitir a manutenção preditiva. O monitoramento contínuo das peças do equipamento permite que os armazéns detectem quando peças mecânicas, como rolos ou correias transportadoras, mostram sinais de desgaste ou quebra, permitindo que sejam substituídas antes que falhem e minimizando o tempo de inatividade. Ao implementar soluções baseadas em robótica e IA/AM, os varejistas podem aumentar a precisão e a eficiência, garantindo que seu espaço limitado seja utilizado ao máximo.

À medida que a IA e a robótica são integradas ao armazenamento, é vital considerar a privacidade, a ética e a segurança no local de trabalho. É crucial considerar a confidencialidade dos dados e garantir que os modelos de IA não vazem dados sensíveis do cliente. É igualmente importante monitorar os modelos de IA para detectar viés. Finalmente, é essencial garantir que as soluções de robótica e automação estejam em conformidade com as regulamentações da Administração de Segurança e Saúde Ocupacional (OSHA) para garantir o ambiente de trabalho.

Indicadores de desempenho-chave para processos de armazenamento

Monitorar os indicadores de desempenho-chave (KPIs) permite que as empresas mensurem a eficácia de suas soluções de armazenamento, permitindo uma melhoria contínua. Alguns KPIs importantes para armazenamento incluem:

• Produção – Isso representa a quantidade de produtos que passam com sucesso por uma estação de embalagem durante um determinado período de tempo, por exemplo, o número de pedidos atendidos por hora.
• Prazo de entrega – Esse número acompanha a rapidez com que as remessas podem ser feitas.
• Utilização do cubo – Essa medida de quão eficientemente os armazéns utilizam sua capacidade de armazenamento é frequentemente calculada dividindo o volume de materiais armazenados pela capacidade total do armazém.
• Entregas no prazo e completas – Essa métrica calcula a porcentagem de pedidos concluídos no prazo desejado.
• Precisão do inventário por localização – Isso acompanha o grau em que os bens armazenados no armazém correspondem aos dados. Alta precisão do inventário é necessária para que as análises do armazém sejam eficazes.

Colhendo os benefícios da IA/AM no armazenamento

A IA, AM e robótica são componentes significativos do armazenamento moderno e continuarão a mudar a indústria. De acordo com um relatório recente da McKinsey, as empresas planejam aumentar significativamente seus gastos em soluções de armazenamento autônomo nos próximos cinco anos. Grandes varejistas como Target e Walmart estão investindo milhões de dólares para transformar suas cadeias de suprimentos e operações de armazenamento com logística alimentada por IA e AM. A Walmart desenvolveu uma ferramenta de otimização de rotas alimentada por IA, que agora está disponível para outros varejistas sob um modelo de software como serviço (SaaS). O varejista também usa IA para prever a demanda e garantir estoque adequado em dias de compras de pico, como o Black Friday. Essas soluções ajudam a melhorar a satisfação do cliente, aumentar os lucros e reduzir os custos operacionais das empresas. Elas também podem ajudar as empresas a lidar com desafios, incluindo interrupções na cadeia de suprimentos e escassez de mão de obra.

A IA, AM e robótica são mais úteis em armazéns menores e centros de cumprimento micro, onde podem otimizar o espaço de armazenamento limitado. Além de tecnologias como realidade aumentada e soluções em nuvem, elas ajudam a tornar as entregas rápidas e precisas a norma. Ao monitorar os indicadores de desempenho-chave e priorizar a conformidade e a privacidade dos dados, as organizações podem garantir que colham todos os benefícios da IA, AM e robótica.