Planeamento de missões em armazém: porque é que o seu WMS gera demasiados deslocamentos em vazio entre missões

O que o WMS não faz: otimizar a sequência das missões

Um WMS gere a criação e distribuição das missões de picking. O que não faz: otimizar a ordem em que estas missões são atribuídas a cada preparador.

O problema estrutural

O WMS não conhece a posição exata do preparador no final de cada missão.
Não calcula a distância real entre o ponto de entrega de uma missão concluída e o ponto de recolha da missão seguinte.
Atribui a próxima missão segundo regras de prioridade ou disponibilidade - não pela proximidade geográfica.

O que isto provoca

Um preparador termina uma missão na zona B, lado este do armazém.
O WMS atribui-lhe a missão seguinte cujo ponto de partida é na zona D, lado oeste.
O preparador atravessa o armazém em vazio - sem picking, sem valor acrescentado.

O que o WMS não consegue calcular

A distância real entre dois pontos quaisquer do armazém em tempo real.
O impacto desta escolha de atribuição na distância em vazio acumulada do turno.
A melhor missão a atribuir entre as disponíveis, segundo a posição atual do preparador. Resultado: os deslocamentos em vazio entre missões acumulam-se em cada turno, invisíveis nos KPIs padrão do WMS.

Como a Find & Order otimiza a sequência das missões

Minimizar os trajetos em vazio entre missões

A Find & Order utiliza o gémeo digital 3D para calcular em tempo real as distâncias exatas entre quaisquer dois pontos do armazém.

O princípio de atribuição

No final de cada missão, a posição do preparador (ponto de entrega) é conhecida com precisão.
O algoritmo calcula a distância entre este ponto e o ponto de recolha de cada missão disponível.
A missão cujo ponto de partida é o mais próximo da posição atual do preparador é-lhe atribuída.
O cálculo é repetido dinamicamente a cada missão concluída.

O que isto muda

Menos atravessamentos do armazém em vazio entre duas missões.
Cada sequência é otimizada individualmente, em tempo real.
O efeito é cumulativo ao longo de um turno: cada missão bem sequenciada reduz a distância total percorrida em vazio

Integrar os perfis dos preparadores e as regras organizacionais

A otimização da sequência das missões não se resume à proximidade geográfica. As restrições organizacionais são integradas como parâmetros de entrada definidos pelo responsável de armazém.

Exemplos de perfis e regras integráveis

Missões mono-cliente vs multi-cliente : alguns preparadores só tratam missões mono-cliente (restrição regulamentar, contratual ou organizacional); outros podem tratar missões multi-cliente.
Habilitações e competências : um preparador habilitado para trabalhar em zona fria ou zona segura recebe as missões correspondentes com prioridade.
Equipamentos específicos : um preparador com empilhador não recebe as mesmas missões que um preparador a pé.
Regras de prioridade : as missões urgentes ou com expedição iminente podem ser priorizadas no algoritmo de atribuição.

O que isto garante

As regras organizacionais são respeitadas em cada atribuição - não são contornadas pela otimização.
O algoritmo procura a missão mais próxima entre as compatíveis com o perfil do preparador.
O responsável de armazém mantém o controlo das regras; o algoritmo garante a sua aplicação sistemática.

Pré-requisito: múltiplos pontos de partida

Este fator de otimização assenta numa condição estrutural do armazém.

Condição necessária

O armazém deve dispor de vários pontos de partida possíveis para as missões (vários cais, várias zonas de entrega, vários postos de partida).
Se o armazém tiver apenas um ponto de partida fixo, todos os preparadores partem sempre do mesmo local após cada missão - a otimização da sequência não tem margem de atuação.

O que isto implica

Num armazém com várias zonas de entrega, o ponto de fim de missão varia consoante a composição dos picks - e a otimização da sequência gera um ganho real.
Quanto maior o número de pontos de partida possíveis, maior o potencial de redução dos trajetos em vazio.
Este parâmetro é verificado previamente durante o diagnóstico do armazém - condiciona a aplicabilidade do fator

WMS isolado vs Find & Order: quadro comparativo

Dimensão	WMS isolado	WMS + Find & Order
Cálculo das distâncias entre missões	Inexistente - sem cálculo ponto-a-ponto em tempo real	Distanciador dinâmico 3D - distância exata entre ponto de entrega e ponto de recolha
Critério de atribuição da próxima missão	Prioridade ou disponibilidade - não a proximidade	Proximidade geográfica calculada em tempo real
Perfis dos preparadores	Regras estáticas parametrizadas	Restrições dinâmicas integradas em cada atribuição
Recalculo durante o turno	Inexistente - atribuição fixa na criação	Recalculo a cada missão concluída
Condição de aplicabilidade	Não verificada	Múltiplos pontos de partida necessários - verificado previamente
Deslocamentos em vazio entre missões	Não otimizados	reduzidos até 10%

KPIs e resultados

Ganho neste fator

Redução das distâncias em vazio entre missões: até 10%
Ganho aplicável apenas se o armazém tiver vários pontos de partida possíveis.

Indicadores a acompanhar

Distância em vazio por turno : distância total percorrida sem picking ativo - indicador direto da eficácia da sequência das missões.
Distância em vazio por missão : distância média entre o ponto de entrega de uma missão e o ponto de recolha da seguinte.
Taxa de deslocamentos em vazio : percentagem dos deslocamentos totais efetuados sem picking - a cruzar com o volume de missões por turno.
Tempo entre missões : tempo médio entre o fim de uma missão e o primeiro picking da seguinte - indicador da qualidade da sequência.

Efeito cumulativo com outros fatores

Este é o 4.º fator da stack de otimização. Os ganhos são complementares:

Constituição de missões compactas: ganho médio de 20% (até 25% nas distâncias)
Percursos de picking otimizados: ganho médio de 10% (até 20% consoante as restrições)
Slotting: ganho médio de 25% (até 30% nas distâncias de picking)
Sequência das missões: até 10% nas distâncias em vazio

Cada fator aplica-se a um fluxo já melhorado pelos anteriores - os ganhos são cumulativos, não alternativos.

FAQ

O que é um deslocamento em vazio entre missões?

Um deslocamento em vazio entre missões é o trajeto que um preparador faz entre o fim de uma missão (ponto de entrega) e o início da missão seguinte (ponto de recolha). Este trajeto não gera qualquer picking - é totalmente improdutivo. Num armazém onde as missões são atribuídas sem otimização da sequência, estes deslocamentos podem representar uma parte significativa do tempo total de deslocamento de um turno.

Porque é que o WMS não consegue otimizar a sequência das missões?

O WMS não foi concebido para calcular em tempo real as distâncias exatas entre dois pontos quaisquer do armazém. O seu distanciador é estático - calcula distâncias entre localizações de stock, não entre pontos de entrega variáveis consoante a composição de cada missão. Sem este cálculo ponto-a-ponto dinâmico, não consegue determinar qual a missão disponível mais próxima da posição atual do preparador.

Este fator é compatível com regras organizacionais rigorosas?

Sim. As regras organizacionais - perfis dos preparadores, habilitações, missões mono-cliente ou multi-cliente, prioridades de expedição - são integradas como restrições de entrada no algoritmo de atribuição. A otimização da proximidade aplica-se apenas entre as missões compatíveis com o perfil do preparador. As regras definidas pelo responsável de armazém não são contornadas - são garantidas em cada atribuição.

Este fator aplica-se a todos os armazéns?

Não. A otimização da sequência das missões exige que o armazém disponha de vários pontos de partida possíveis. Se todas as missões começarem num único ponto fixo, os preparadores partem sempre do mesmo local - a sequência otimizada não tem margem de atuação. Este pré-requisito é verificado durante o diagnóstico inicial, antes de qualquer implementação.