IA na gestão de armazéns: Impactos e casos de uso

Os armazéns se tornaram lugares muito interessantes nos últimos anos. À medida que o comércio eletrônico continua crescendo, ele traz consigo uma corrida por prazos de entrega cada vez mais rápidos e, para os varejistas tradicionais, a pressão para manter as prateleiras das lojas bem abastecidas para ficar à frente da concorrência. Essas pressões transformaram os armazéns de produtos acabados e os centros de distribuição nas linhas de frente para que as empresas ganhem eficiência operacional, permitam a satisfação do cliente e respondam às mudanças na dinâmica do mercado. Para acompanhar o ritmo, os sistemas de gerenciamento de armazém (WMS) têm visto um influxo de tecnologias, incluindo inteligência artificial, que ajudam a trazer mais visibilidade, precisão, economia de custos e velocidade às operações de atendimento.

O que é IA em gestão de armazéns?

O uso principal da IA ​​em um sistema de gerenciamento de armazém é na fase de atendimento, ajudando a otimizar o posicionamento de produtos e os padrões de coleta, no treinamento e controle de robôs, identificação pedidos em risco e auxílio em outros fluxos de trabalho do centro de atendimento para aumentar a produção e o desempenho dos funcionários. A IA também desempenha um papel em ajudar as empresas a melhorar a previsão da demanda, responder às flutuações do mercado, otimizar os níveis de estoque e planejar as operações do depósito de forma mais eficaz.

Principais conclusões

• Gestão de estoque, atendimento de pedidos e previsão estão entre as principais áreas em que a IA pode ajudar a melhorar a precisão e a eficiência nos armazéns.
• A IA pode ajudar a melhorar a produtividade e a velocidade do processamento de pedidos ao aprender os padrões de pedidos dos clientes e recomendar que os itens comumente escolhidos juntos sejam armazenados próximos uns dos outros no depósito.
• Aplicações baseadas em nuvem e análises de dados ajudam a medir o ROI de iniciativas de IA e dão suporte a esforços de melhoria contínua.

IA em gestão de armazéns explicada

O software de gerenciamento de armazéns abrange as funções e os recursos que as empresas usam para gerenciar o estoque, o manuseio de materiais e as operações de atendimento dentro de um armazém ou centro de distribuição. A crescente maturação das tecnologias de inteligência artificial (IA) traz mais oportunidades para aprimorar as operações de depósito. Em um ambiente de armazenamento, essas tecnologias podem ajudar a preencher a lacuna entre os mundos físico e digital, suportando mudanças significativas nas operações do depósito. De acordo com um relatório de 2023 da Accenture, 96% dos executivos indicaram que a fusão da tecnologia da informação e da tecnologia operacional terá um impacto transformador em seus setores nos próximos 10 anos. Essa convergência de TI/TO já está acontecendo em armazéns altamente eficientes, em formas como sensores em equipamentos para manutenção preditiva e sistemas de coleta robótica apoiados por dados de pedidos e estoque em tempo real.

De forma mais ampla, o principal objetivo comercial ao integrar IA aos processos de gerenciamento de armazém é ajudar a tornar esses processos mais eficientes e precisos. A IA pode processar grandes quantidades de dados em alta velocidade para executar tarefas que ajudam a prever os prazos de entrega de remessas, detectar anomalias em equipamentos que podem indicar uma pane iminente ou prever a demanda e compará-la ao estoque e às remessas recebidas para avaliar o fornecimento. Os modelos de IA também podem recomendar as melhores rotas para coleta e envio de produtos, ajudando a otimizar a maneira como os funcionários trabalham e a melhorar os prazos de entrega.

Impactos do uso de IA na gestão de armazéns

A proliferação da IA ​​na gestão de armazéns pode trazer benefícios de longo alcance para organizações que conseguem reimaginar suas operações para aproveitar essa nova onda tecnológica.

• Produtividade: Em um ambiente de depósito, a produtividade é a diretriz. Ela determina o custo e a velocidade de uma operação de depósito, o que — junto com a precisão — é uma medida essencial do sucesso operacional. Quase todo investimento em tecnologia ou melhoria de processo tem como objetivo aumentar a produtividade em um depósito, e a IA pode ajudar a impulsionar um processamento de pedidos mais rápido e com menos mão de obra. Por exemplo, a IA pode oferecer suporte à alocação e ao armazenamento dinâmicos para ajudar a reduzir os tempos de coleta e melhorar a produtividade. Algoritmos de alocação orientados por IA podem sugerir continuamente o posicionamento otimizado de itens dentro dos armazéns com base nos padrões de demanda e na popularidade dos itens, como recomendar que itens de maior demanda sejam colocados mais perto das áreas de embalagem e envio.
• Precisão dos pedidos: A precisão dos pedidos é essencial em armazéns e centros de distribuição. Usando sistemas de visão computacional e processamento de imagens que escaneiam cada item selecionado, sistemas com tecnologia de IA podem ajudar a detectar erros como embalagens etiquetadas incorretamente ou seleções incorretas de produtos e identificar pedidos com risco de atraso. Isso permite que os gerentes do depósito encaminhem os problemas e informem os clientes sobre possíveis atrasos. A IA também é benéfica para a automação de armazéns, com algoritmos que podem ajudar a direcionar robôs autônomos para mover itens em menos tempo e com maior precisão.
• Previsão: Em armazéns de distribuição, a previsão é um meio de manter a quantidade certa de estoque, mesmo durante ciclos sazonais e mudanças na demanda do mercado. Geralmente chamado de previsão de demanda, esse processo está se tornando cada vez mais vinculado à IA, que pode aprender tendências e prever picos de procura para ajudar as empresas a manter o tipo e a quantidade certos de produtos em estoque. Um WMS com tecnologia de IA pode ajudar a detectar e notificar os gerentes do depósito sobre itens em falta, ajudando a manter os níveis e evitar estoque insuficiente ou excessivo. A IA pode aprender padrões sazonais de demanda — como picos de volta às aulas, Halloween e Natal — para prever quais itens provavelmente terão alta procura nesses períodos específicos.
• Processamento: Os gerentes de depósito estão constantemente tentando reduzir o tempo necessário para receber um item em um palete, armazená-lo em uma prateleira e selecioná-lo e processá-lo com eficiência quando ele é comprado para atender a um pedido. A IA pode ajudar nesse esforço ao aprender os padrões de pedidos dos clientes e fornecer insights sobre quais itens devem ser colocados mais próximos uns dos outros. Os funcionários podem então montar pacotes de itens que normalmente são pedidos juntos, sem precisar ir de uma ponta a outra do depósito. A IA também pode ser usada para extrair detalhes de faturas e avisos de remessa para reduzir a entrada manual de dados e ajudar a acelerar o processamento de pedidos.
• Planejamento de layout: Assim como o feng shui pode ajudar você a projetar um espaço de convivência equilibrado, a IA pode ajudar a otimizar layouts de armazéns para maximizar o fluxo de trabalho e a eficiência de coleta. Isso envolve planejar a infraestrutura do depósito para minimizar o espaço a ser alugado ou comprado, estocar itens relacionados mais próximos para um processamento mais rápido dos pedidos, mapear rotas de coleta ideais para evitar congestionamentos e facilitar o fluxo eficiente de materiais e equipamentos.
• Vida útil dos equipamentos: A IA deve ficar mais apurada quanto mais for usada e quanto mais dados ingerir. Em termos de monitoramento da saúde de equipamentos e máquinas em um armazém, a IA pode observar variações em termos de calor, vibração, rendimento ou outros fatores em relação à norma. Detectar tais anomalias com IA pode facilitar a identificação de mau funcionamento ou falhas no equipamento antes que elas ocorram ou que a situação piore. Como resultado, os gerentes podem providenciar ordens de serviço de manutenção preventiva antes que uma máquina quebre, o que pode ajudar a manter a produtividade e a produção, além de potencialmente estender a vida útil do equipamento.
• Segurança: Trabalhar em um armazém pode ser fisicamente exigente, portanto, tomar medidas para promover a segurança dos funcionários e reduzir o risco de ferimentos é uma grande prioridade para as empresas. A IA treinada com dados dos protocolos de segurança de um depósito pode ajudar a determinar quando e onde é mais seguro para as máquinas manobrarem e gerenciarem tarefas em comparação aos trabalhadores do depósito. A IA também pode ajudar a implementar práticas ergonômicas e de segurança como parte do gerenciamento de armazéns, como recomendar que itens pesados ​​não sejam colocados em locais muito altos.
• Visibilidade: A sobreposição de IA em dados empresariais pode expandir a visibilidade das operações, que os líderes corporativos podem usar para gerar maior eficiência em processos como estoque e rastreamento de pedidos. Com recursos para previsão de demanda e manutenção preditiva, a IA também pode ajudar a dar suporte à tomada de decisões sobre produção, compras e despesas de capital. Além disso, as ferramentas de IA podem monitorar continuamente as operações do armazém para ajudar a identificar ineficiências, gargalos e áreas de melhoria.
• Reduza custos: A IA pode ajudar os gerentes a obter insights sobre como reduzir custos em diversas áreas, incluindo uso de energia e recursos, mão de obra e gerenciamento de estoque. Por exemplo, sistemas de visão computacional e sensores alimentados por IA podem ajustar a iluminação e a temperatura do armazém com base na atividade em um determinado espaço. Alcançar maior eficiência nesses processos ajuda a minimizar o desperdício e, consequentemente, diminuir os custos operacionais. A automação também pode ajudar a reduzir custos, confiando em robôs autônomos e máquinas de seleção para lidar com tarefas repetitivas e rotineiras, como coleta, embalagem e classificação, ao mesmo tempo em que redireciona os funcionários para trabalhos mais estratégicos.
• Sustentabilidade: Operar um armazém exige muita eletricidade, então muitas empresas estão implantando IA para ajudá-las a atuar de forma mais sustentável. Os sistemas de IA podem ajudar a gerenciar o consumo de energia controlando a iluminação, o aquecimento e o resfriamento com base na atividade em tempo real em diferentes áreas do depósito. Por exemplo, a IA pode ajudar a reduzir o consumo de eletricidade ao diminuir a intensidade das luzes em espaços que não estão em uso ou ajustar as configurações de temperatura fora dos horários de pico. A eficiência orientada por IA na gestão de estoque também pode ajudar a reduzir o uso de energia durante o processo de coleta.

Tecnologias de IA no armazém

Existem muitas tecnologias baseadas em IA que estão causando impacto nas operações de depósito. Aqui estão algumas tecnologias que já estão ajudando a habilitar a automação, aumentar a eficiência e dar suporte a uma melhor tomada de decisões.

• Robôs de coleta e robôs móveis autônomos: Robôs móveis autônomos (AMRs) são projetados para mover itens em um depósito em menos tempo, com maior facilidade e com maior precisão em comparação aos funcionários, usando IA para recomendar o melhor caminho em vez de uma rota pré-programada. Esses robôs também podem executar tarefas que podem ser difíceis ou perigosas para os funcionários do depósito, como retirar itens de prateleiras altas.
• Manutenção preditiva: A manutenção preditiva usa IA para ajudar a identificar problemas em máquinas antes que se tornem grandes problemas. Alertar os funcionários para tomarem medidas antes que ocorra uma pane pode ajudar a melhorar a confiabilidade do equipamento, minimizar o tempo de inatividade e reduzir os custos de reparo. Sensores são frequentemente usados ​​para monitorar robôs e equipamentos em tempo real, coletando e transmitindo dados para um WMS, onde eles podem ser analisados ​​em relação a dados históricos para detectar irregularidades. O trabalho da IA ​​é ajudar a determinar se um ponto de dados conta como uma irregularidade e se ele sinaliza um problema potencial ou um mau funcionamento iminente.
• Armazenamento inteligente: É um conceito que abrange muitos dos recursos de IA implementados em um sistema de gerenciamento de armazém. Isso inclui o uso de IA para otimizar layouts de depósito e posicionamento de itens ou identificar flutuações sazonais de demanda para um planejamento de estoque bem informado. O armazenamento inteligente também abrange o uso de tecnologias da Internet das Coisas, como etiquetas RFID e sensores para ajudar a agilizar a digitalização e etiquetagem de itens, entre outros processos, e para monitorar o desempenho de equipamentos e robôs para possibilitar a manutenção preditiva.
• Visão computacional: A visão computacional é um tipo de IA que ajuda robôs móveis autônomos a navegar em armazéns, evitar obstáculos e transportar estoque sem intervenção humana. Também pode reconhecer e classificar pacotes ou materiais, ajudando a otimizar os processos de classificação e verificar se os itens foram enviados ao local certo para processamento posterior do pedido. Câmeras e sistemas de reconhecimento de imagem podem escanear códigos de barras ou códigos QR em produtos em tempo real, permitindo atualizações automatizadas de estoque e podem ajudar a reduzir o risco de erro humano.
• Processamento de linguagem natural: O processamento de linguagem natural (PLN) é um tipo de IA que pode ser usado em um WMS para resumir documentos e automatizar tarefas de comunicação e entrada de dados. Assistentes digitais com tecnologia de PNL podem usar dados de remessa de um sistema de depósito para ajudar a executar algumas funções de atendimento ao cliente, fornecendo atualizações de pedidos em tempo real e respostas às dúvidas dos consumidores. A PNL também pode automatizar a extração de dados de avisos de envio, faturas, recibos de entrega e outros documentos para ajudar a reduzir erros manuais e acelerar os tempos de processamento.
• Previsão inteligente e análise preditiva: A combinação de IA, análise de dados e aplicações em nuvem favorece a previsão inteligente de demanda e o planejamento de estoque em operações de armazenagem. Com a ajuda da previsão e da análise preditiva suportadas por IA, as empresas podem gerenciar as matérias-primas e os produtos acabados em seus armazéns de acordo com as tendências de demanda e a sazonalidade. A análise preditiva também pode ajudar a calcular quanto tempo levará para selecionar, embalar e enviar um pedido, fornecendo assim estimativas de tempo mais precisas para a conclusão da entrega. Essas previsões também podem ajudar a sinalizar pedidos com risco de atraso ou de não atingir os níveis de serviço e janelas de entrega esperados, o que leva a um melhor atendimento dos pedidos.

Desafios da implementação de IA na gestão de armazéns

Apenas 16% das organizações dizem que é improvável que adotem tecnologias de IA nos próximos cinco anos, de acordo com um relatório publicado pela associação de logística e cadeia de suprimentos MHI. Embora a maioria das empresas de logística e cadeia de suprimentos já tenham começado a mapear alguns usos para a IA, muitas ainda hesitam em se comprometer devido às diversas incógnitas em torno dessa tecnologia. As empresas enfrentam vários desafios importantes na implementação de IA em armazéns.

• Privacidade e segurança de dados: Implementar IA envolve lidar com grandes quantidades de dados, o que pode levantar preocupações sobre a conformidade em torno da segurança e da privacidade de dados, especialmente em setores que lidam com dados confidenciais, como finanças e saúde. As empresas são responsáveis ​​por garantir que suas ferramentas de IA estejam em conformidade com políticas aceitáveis ​​de privacidade e segurança de dados. Isso requer uma compreensão de criptografia, anonimização, controle de acesso e outras salvaguardas, além de como os dados do cliente podem ser usados ​​para treinar ainda mais os modelos de IA de um provedor.
• Adoção pela força de trabalho: Implementar IA na gestão de armazéns provavelmente desafiará abordagens de longa data às quais os funcionários estão acostumados. Os funcionários podem temer que a IA possa roubar seus empregos. Os requisitos de conhecimento técnico também podem ser uma preocupação. À medida que as empresas avaliam se têm a força de trabalho certa para operar com ferramentas de IA, os funcionários podem se preocupar com quais habilidades precisarão aprender para permanecer em seus empregos.
• Complexidade técnica: Integrar modelos de IA com sistemas e softwares legados pode ser complexo e caro, exigindo esforços significativos da TI para atualizar ou substituir tecnologias desatualizadas. Ferramentas de IA baseadas em nuvem podem ajudar a reduzir essa complexidade e reforçar o sucesso de uma implementação. No entanto, os sistemas de IA ainda exigem estratégias robustas de integração de dados para extrair informações de toda a organização para uma plataforma centralizada para análise.
• Realização do ROI: Pode ser difícil quantificar o retorno exato do investimento em iniciativas de IA no armazém, especialmente no curto prazo. Sem métricas claras de ROI, as empresas podem ter dificuldades para justificar gastos em tecnologia de IA. As empresas podem precisar desenvolver novas métricas e metas de desempenho para demonstrar o valor da IA ​​em um ambiente de depósito.

Estratégias para uma implementação bem-sucedida de IA em armazéns

Uma implementação bem-sucedida de IA no gerenciamento de armazéns começa com o apoio da liderança da empresa, com executivos defendendo a mudança. A partir daí, é hora de mapear como será a implementação, incluindo metas, tecnologias e métricas específicas para definir o sucesso.

1. Estabeleça metas: Quais benefícios concretos você espera alcançar com sua implementação de IA? Identifique os resultados ideais e alcançáveis ​​que você pode quantificar, como atendimento mais rápido de pedidos e custos mais baixos. Descubra quais são os problemas empresariais mais urgentes e se a IA pode ajudar a resolvê-los.
2. Identifique as tecnologias certas: A IA abrange uma ampla gama de recursos, com diferentes casos de uso e resultados alcançáveis ​​dentro de cada subconjunto dessa tecnologia. Por exemplo, há machine learning para análise preditiva, processamento de linguagem natural para chatbots e análise de texto, e visão computacional para reconhecimento de imagem. Para atingir os resultados desejados, considere combinar suas metas comerciais estabelecidas com a funcionalidade correta.
3. Execute um teste piloto: Depois de adotar uma ferramenta de IA, minimizar a interrupção operacional pode incluir testá-la em um ambiente controlado ou em um único depósito antes de dimensioná-la para implementação de alto volume. Esse teste piloto possibilita identificar problemas potenciais e fazer os ajustes necessários sem muitos riscos. Também é uma oportunidade de coletar feedback de usuários e outras partes interessadas para determinar se o sistema pode realmente atender às necessidades do seu negócio. Uma ressalva: considere testar apenas sistemas que você tenha certeza de que poderão ser escalados rapidamente se forem aprovados.
4. Desenvolva um roteiro: Uma implementação de IA não é um projeto único com um final definido. Em vez disso, é um esforço contínuo que requer uma estratégia de longo prazo. Estabelecer um roteiro pode ajudar sua empresa a visualizar como a implementação evoluirá para atender aos objetivos futuros, incluindo investimentos adicionais em tecnologia e estratégias de expansão em toda a organização.
5. Avalie e meça as melhorias: Para medir o sucesso — incluindo as pequenas vitórias — de uma implementação de IA, métricas claras que monitorem o progresso em torno de objetivos comerciais importantes, como processamento de pedidos mais rápido, economia de custos, maior precisão e rendimento total de pedidos, são benéficas. Além de ajudar você a obter ganhos de curto prazo, essas métricas também podem ajudar a avaliar o valor estratégico de longo prazo da IA, como melhor atendimento ao cliente ou lançamentos mais rápidos de novos produtos.

Tendências futuras em IA e gestão de armazéns

O futuro da IA ​​na gestão de armazéns provavelmente permanecerá focado em aumentar a automação, melhorar a produtividade, reduzir custos, aumentar a precisão e aprimorar a tomada de decisões. Robótica, equipamentos de movimentação de materiais e sistemas de automação de armazéns devem continuar a evoluir com recursos mais avançados, como AMRs que podem se adaptar a ambientes em mudança em tempo real. A IA também pode desempenhar um papel cada vez mais vital na gestão de estoque e na previsão de demanda em armazéns, ajudando a detectar quantidades de mercadorias, identificar tendências e prever necessidades futuras com mais precisão. O uso de IA para dar suporte a iniciativas de sustentabilidade também pode ser um ponto focal, com estratégias para ajudar a reduzir a deterioração de produtos ou diminuir as emissões durante o transporte. Encontrar maneiras de continuar melhorando a eficiência das tarefas do depósito com tecnologia vestível também é um provável impulsionador da inovação.

Otimize a produtividade dos armazéns com a Oracle

A IA está evoluindo rapidamente, mas há opções de IA de gerenciamento de armazém reais e executáveis ​​disponíveis para implementação hoje. Ganhos em produtividade e rendimento são apenas o começo das melhorias que a IA pode trazer às operações de armazenamento e atendimento.

O Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) oferece um conjunto integrado de aplicações que abrangem a cadeia de suprimentos, incluindo planejamento, logística e compras. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, parte do Oracle Fusion Cloud SCM, fornece gestão de estoque baseado em nuvem, otimização de depósito e gerenciamento de mão de obra. Também oferece suporte a processos avançados de atendimento, incluindo integração de robótica e automação, análise preditiva e armazenamento e recuperação automatizados. Aproveitando recursos de IA e machine learning, o Oracle Warehouse Management oferece análises preditivas para ajudar a prever demanda, níveis de estoque e requisitos de mão de obra para uma tomada de decisão proativa. Como uma solução baseada em nuvem, o Oracle Fusion Cloud SCM é escalável em uma organização, com atualizações regulares que concedem acesso à inovação contínua, como recursos de IA tradicional e generativa.

Perguntas frequentes sobre o uso de IA na gestão de armazéns

Como a IA está sendo usada em armazéns?
Os principais casos de uso da IA ​​em armazéns são para dar suporte ao atendimento de pedidos e ao gerenciamento de estoque, duas áreas que incluem os fluxos de trabalho mais importantes nas operações dos depósitos.

A IA pode ser usada para gerenciamento de estoque?
Sim, a IA é usada para analisar níveis de estoque em muitos sistemas de gerenciamento de armazém, fornecendo automação, visibilidade em tempo real e recursos de otimização.

O que é um sistema inteligente de gerenciamento de armazém?
Um sistema inteligente de gerenciamento de armazém é uma aplicação de software que combina tecnologias como IA, robótica, Internet das Coisas e automação para ajudar a melhorar as operações de um depósito ou centro de distribuição.