Modelagem, otimização e simulação de uma área de picking
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2021
Autores
Gamarra, Caio Jorge
Orientador
Lima, Fabio
Periódico
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Citação
GAMARRA, Caio Jorge. Modelagem, otimização e simulação de uma área de picking. 2021. 90 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2021 Disponível em: https://doi.org/10.31414/EM.2021.D.131374.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
centro de distribuição,picking,simulated annealing,otimização
Resumo
Diversos estudos indicam a importância do setor de logística nas empresas, principalmente naquelas cujos pedidos possuem grande variedade de produtos. Nestas, o setor de picking destaca-se, pois é a operação mais demorada para a empresa. Isto ocorre devido a variedade elevada de produtos e a demanda de movimentação de material para a composição dos pedidos. Uma forma de evitar desperdício de tempo e diminuir o esforço dos operadores de picking é realizar o estudo da rota de coleta dos itens para a montagem dos pedidos. A implementação de políticas de rotas promove diminuição na distância percorrida pelos funcionários e maior agilidade na montagem dos pedidos. A literatura apresenta diversas formas de promover benefícios na operação de picking. Este trabalho propõe uma metodologia combinando a modelagem do centro de distribuição (CD) em um software de simulação e a utilização de um algoritmo de otimização em busca de prover uma rota específica para realização das sequências de coleta para todos os pedidos com o objetivo de diminuir as distâncias percorridas pelos funcionários. Esta metodologia utiliza a simulação, em uma primeira iteração, para facilitar a obtenção de dados que seriam de grande dificuldade de coletar fisicamente, por exemplo a matriz de distâncias entre todas as posições. Com os dados disponibilizados pelo modelo, é possível então implementar um algoritmo que calcule sequências de coleta de menor distância. Por fim, o modelo de simulação pode ser utilizado novamente para a validação dos valores encontrados e teste da viabilidade de implementação da rota de coleta proposta pelo algoritmo. Neste trabalho, esta metodologia foi posta em prática com informações de uma grande empresa do setor de bebidas no Brasil, a qual teve um dos seus centros de distribuição modelado a fim de avaliar os desperdícios da operação de montagem dos pedidos. O algoritmo para estudo das rotas de coleta selecionado foi o Simulated Annealing devido a sua agilidade em convergir em um resultado. Aplicando esta metodologia neste Centro de Distribuição, obteve-se uma redução de mais de 7% na distância percorrida pelos operadores, sem a necessidade de investimentos em infraestrutura
Several studies indicate the importance of the logistics in companies, especially in those which orders have a wide variety of products. In those Companies, the picking sector stands out, as it is a more time-consuming operation for the company. This is due to the high variety of products and high demand for material handling for order composition. One way to avoid wasting time and also decrease the effort of the operator is to study the route of collection of the items for order-fitting. The implementation of route policies reduces the distance traveled by employees and improve agility in order completion. The literature presents several ways to promote benefits in picking operation. This work proposes a methodology combining a model of a Distribution Center on a simulation software and the use of an optimization algorithm in search of a specific sequence to perform the collection routes for all orders with the objective of decreasing distances traveled by employees. This methodology uses simulation, in a first iteration, to facilitate obtaining data that would be really difficult to collect physically. With the data made available by the model, it is then possible to implement an algorithm that calculates collection sequences travelling shorter distances. Finally, the simulation model can be used again to validate the values found and test the feasibility of implementing the collection route proposed by the algorithm. In this work, this methodology was put into practice with information from a large company in the beverage industry in Brazil, which had one of its distribution centers modeled in order to assess the waste of the order-fitting operation. The selected algorithm for studying collection routes was Simulated Annealing due to its agility in converging on a result. Applying this methodology in this Distribution Center resulted in a reduction of more than 7% in the distance covered by the operators, without the need for investments in infrastructure
Several studies indicate the importance of the logistics in companies, especially in those which orders have a wide variety of products. In those Companies, the picking sector stands out, as it is a more time-consuming operation for the company. This is due to the high variety of products and high demand for material handling for order composition. One way to avoid wasting time and also decrease the effort of the operator is to study the route of collection of the items for order-fitting. The implementation of route policies reduces the distance traveled by employees and improve agility in order completion. The literature presents several ways to promote benefits in picking operation. This work proposes a methodology combining a model of a Distribution Center on a simulation software and the use of an optimization algorithm in search of a specific sequence to perform the collection routes for all orders with the objective of decreasing distances traveled by employees. This methodology uses simulation, in a first iteration, to facilitate obtaining data that would be really difficult to collect physically. With the data made available by the model, it is then possible to implement an algorithm that calculates collection sequences travelling shorter distances. Finally, the simulation model can be used again to validate the values found and test the feasibility of implementing the collection route proposed by the algorithm. In this work, this methodology was put into practice with information from a large company in the beverage industry in Brazil, which had one of its distribution centers modeled in order to assess the waste of the order-fitting operation. The selected algorithm for studying collection routes was Simulated Annealing due to its agility in converging on a result. Applying this methodology in this Distribution Center resulted in a reduction of more than 7% in the distance covered by the operators, without the need for investments in infrastructure