Análise operacional baseada em dados revela ganhos de produtividade e eficiência no picking logístico
Pedido a pedido ou multi-picking: como dados e Python ajudam a definir a melhor operação
Análise operacional baseada em dados revela ganhos de produtividade e eficiência no picking logístico
Introdução
Na intralogística, decisões aparentemente simples, como o método de separação de pedidos, podem impactar diretamente a produtividade, o custo operacional e o nível de serviço. Em centros de distribuição com alto volume de pedidos, o picking costuma representar uma das etapas mais intensivas em tempo e recursos.
A escolha entre modelos como pedido a pedido (single order picking) e multi-picking (batch picking) não deve ser baseada apenas em preferência operacional, mas sim em análise estruturada de dados.
O problema: alta movimentação e baixa produtividade
Em um projeto recente conduzido por Otávio Diógenes, consultor da PROLOG, no setor de distribuição, foi identificado que a operação de separação era realizada majoritariamente no modelo pedido a pedido.
Apesar de sua simplicidade de controle, esse modelo apresentava limitações claras:
- alto deslocamento dos operadores dentro do CD
- baixa produtividade por hora (linhas separadas)
- rotas pouco eficientes de coleta
- dificuldade de escalabilidade operacional
Esse cenário indicava a necessidade de revisão do método, mas qualquer mudança deveria ser orientada por dados, não por tentativa e erro.
O papel dos dados na tomada de decisão
Para entender o comportamento da operação, foi realizada uma análise de aproximadamente seis meses de histórico de pedidos e movimentação de SKUs, utilizando Python como ferramenta principal.
Essa abordagem permitiu estruturar uma visão mais precisa da operação, com base em:
Principais análises realizadas
- frequência de saída por SKU
- recorrência de itens entre diferentes pedidos
- volume médio de linhas por pedido
- padrões de agrupamento de itens
- distribuição de picking ao longo do layout
Com isso, foi possível identificar oportunidades claras de otimização no processo de separação.
Do pedido a pedido ao multi-picking (batch picking)
A análise evidenciou que havia alta repetição de SKUs entre pedidos, o que tornava o modelo atual ineficiente.A solução proposta foi a implementação do modelo de multi-picking (batch picking).
Como funciona o multi-picking
No batch picking, o operador realiza uma única rota dentro do armazém coletando itens para múltiplos pedidos simultaneamente.
Na prática:
- pedidos são agrupados em “lotes”
- o operador percorre o CD apenas uma vez por lote
- itens são coletados de forma consolidada
- posteriormente ocorre a separação final por pedido
Esse modelo reduz drasticamente o deslocamento e aumenta a produtividade.
Etapas práticas para implementação do batch picking
A transição para multi-picking exige uma abordagem estruturada. Entre os principais passos:
1. Análise de dados históricos: Identificar padrões de repetição de SKUs e volume de pedidos.
2. Definição de critérios de agrupamento: Criar regras para formação de lotes (ex: número de pedidos, volume ou similaridade de itens).
3. Ajuste de layout e rotas: Revisar o fluxo de movimentação para maximizar eficiência.
4. Definição de processos de consolidação: Estruturar a separação final por pedido após o picking consolidado.
5. Treinamento operacional: Garantir padronização na execução e controle da operação.
Resultados observados na operação
Após a implementação do modelo de multi-picking, os ganhos foram claros e mensuráveis:
- aumento de aproximadamente 32% na produtividade de separação
- redução significativa no deslocamento dos operadores
- melhor organização das ondas de expedição
- maior previsibilidade no fechamento de cargas
Esses resultados demonstram o impacto direto da escolha correta do método de picking.
Quando utilizar pedido a pedido ou multi-picking
A escolha entre os modelos deve considerar o perfil da operação.
Pedido a pedido é mais indicado quando:
- há baixa repetição de SKUs
- pedidos são muito personalizados
- volume operacional é reduzido
Multi-picking é mais eficiente quando:
- há alto volume de pedidos
- existe repetição relevante de itens
- o layout permite rotas otimizadas
- a operação busca ganho de produtividade
Conclusão
A definição do método de picking não deve ser baseada em hábito operacional, mas sim em dados e análise estruturada. O uso de ferramentas como Python permite transformar históricos operacionais em insights práticos, capazes de gerar ganhos reais de eficiência.
Antes de investir em automação, muitas operações podem alcançar melhorias significativas apenas ajustando o método de trabalho com base em dados.
Na prática, a logística de alta performance se constrói assim: análise consistente, decisão orientada e execução eficiente.
