quinta-feira, 15 de dezembro de 2016

A Realidade Aumentada está Revolucionando a Logística

A REALIDADE AUMENTADA ESTÁ REVOLUCIONANDO A LOGÍSTICA
“ Lich, mehr licht” (Luz, mais luz)
Goethe


Misturando o mundo real com o mundo virtual, a Realidade Aumentada (RA) permitem que objetos reais interajam como objetos virtuais. A coqueluche dessa tecnologia ficou demonstrada com o lançamento do jogo Pokémon da Nintendo, em cujo cenário os usuários podem “caçar” personagens numa mistura de realidade e virtualidade.

Obvio que essa tecnologia não ficou na mera utilidade em jogos e outras facilidades ligadas diretamente ao entretenimento. Essa tecnologia vem abrindo a possibilidade de maior interação com o mundo que nos cerca, criando um novo leque de oportunidades para a execução de tarefas e operações das mais diversas.

A Realidade Aumentada surgiu quando se verificou que o simples código de barras não era suficiente para conter a gama de informações necessárias para as transações informacionais. Acontece que esses códigos, agora bidimensionais, abriram a possibilidade de se inserir objetos virtuais em filmagens de ambientes reais, aumentando assim, consideravelmente a interatividade e criando espaço para o seu uso acoplado às novas tecnologias, como mostra a Figura 2.

Figura 2 – O mundo Real e o Mundo Virtual.
Fonte: Augmented Reality in Logistics– DHL (2014).

As aplicações da Realidade Virtual foram ampliadas consideravelmente e uma das áreas que se mostrou aberta ao uso intensivo dela está voltada para a logística!

Considerando, por exemplo, um Centro de Distribuição (CD), onde as atividades de armazenagem, expedição ou recebimento de materiais, respondem com cerca de 20% dos custos logísticos, a implementação de sistemas flexíveis e a automação resultam em melhoras substanciais nas operações de um CD.

Tomando por base as operações de picking (operações destinadas à coleta dos produtos), que absorvem entre 55 e 65 % dos custos operacionais de um Centro de Distribuição, o uso da Realidade Aumentada, que permite, de forma intuitiva, deixar os operadores do armazém com as “mãos livres” durante picking, resulta em um aumento de 25% na eficiência das operações, reduzindo também a taxa de erro produzida na separação dos pedidos, conforme demonstrou a experiência realizada pela DHL em seu projeto piloto na Holanda.

Nesse projeto piloto da DHL/Ricoh, dez funcionários passaram a utilizar o equipamento para a retirada de mais de 20.000 itens. Totalizando 9.000 pedidos, a coleta dos itens ocorreu dentro do prazo que havia sido fixado. Além de a operação ter sido realizada com maior eficiência e rapidez, não aconteceu erros na coleta dos produtos. 

Na Figura 3 apresentamos um fluxograma comparativo entre as operações de picking realizadas utilizando-se a tecnologia existente e a mesma operação com o uso da tecnologia incorporando a realidade aumentada.


Figura 3 – Picking tradicional x Picking com uso de Realidade Aumentada.
Fonte: DHL (2015).

Esse projeto foi desenvolvido em parceria com a Ricoh - fabricante de produtos eletrônicos como impressoras e fotocopiadoras - e a tecnologia denomina-se de Vison Picking e demonstrou que a realidade aumentada poderá oferecer ganhos significativos as operações logísticas.

Nas palavras do diretor de tecnologia da DHL : “O Vision Picking permite gerenciar a retirada dos materiais armazenados com as mãos livres, aumentado significativamente a produtividade” e na afirmação de Pieter-Jelle van Dijk, Diretor de Operações, Ricoh EMEA: "Estamos sempre à procura de melhorar ainda mais os nossos processos com novas tecnologias e ficamos felizes de ter DHL como nosso parceiro de inovação para esse projeto-piloto".  O fato é que a realidade aumentada vai proporcionar grandes benefícios em muitas operações da cadeia de suprimentos

Na Figura 4 apresentamos um exemplo no qual o operador, utilizando-se de um par de óculos especial para Realidade Aumentada, realiza a coleta dos pedidos posicionando-os posteriormente na área de expedição. Notar que, com o uso dessa tecnologia, as confirmações das operações ocorrem de forma imediata, online e em tempo real!



Figura 4 – Operação de picking e expedição dos pedidos com o uso de AR
Fonte: Picavi- The Way to Pick –Logcom.


Com objetivo de melhor visualiza a operacionalidade dessa ferramenta, o leitor interessado poderá assistir o vídeo através do link abaixo: 


As aplicações da Realidade Aumentada (RA) na logística não param por ai. Listamos a seguir algumas áreas nas quais essa tecnologia vem sendo utilizada e aprimorada:

Projeto de Centros de Distribuição – com o uso de um computador sem fio que é controlado por gestos e voz, utilizando-se de uma tecnologia desenvolvida pela Microsoft denominada de Hololens, é possível visualizar o layout de um novo armazém, antes mesmo da sua construção.

Além disso, será possível fazer representações digitais da planta do armazém, visualizando-se também o fluxo das operações e permitindo assim maximizar virtualmente as suas melhorias, muito antes do mesmo ser construído fisicamente!

Controle de Estoque em Tempo Real – a Realidade Aumentada permite o monitoramento dos embarques com informações precisas do local onde os produtos se encontram e para qual destino serão enviados. Com o uso de sensores em 3D será possível visualizar faltas de paletes ou paletes danificados em toda a extensão do armazém. Aliado a esse processo encontra-se as facilidades de se realizar um inventario físico de forma rápida e precisa!

Gerenciamento do Transporte – com a tecnologia de Realidade Aumentada será possível melhorar as rotas dos veículos controlado a temperatura das cargas (no caso de cargas especiais), melhorar a eficiência energética no uso de combustíveis ou alterar os modais de transporte quando necessário.

Levando-se em conta que entre 40% e 60% do tempo gasto pelos motoristas está diretamente relacionado a localização dos pacotes dos pedidos ou encontrar o endereço de entrega de um produto, o uso da tecnologia de RA facilita o controle, permitindo assim que o motorista visualize o pacote certo, no momento necessário através do uso de um óculo especial para AR, reduzindo assim consideravelmente o tempo gasto nessas operações.

Controle de Contêineres a organização dos contêineres em pátios é realizada mediante um arranjo físico que leva em conta a padronização das suas medidas de acordo com a norma ISO. No arranjo físico,  a determinação da localização dos contêineres é realizada através de quatro parâmetros, quais sejam: quadra, coluna, altura e fileira. Essa localização é anotada por um coletor de dados (figura 5) e transmitida para os computadores da empresa responsável. 

O cansaço e a rotina pouco criativa da operação acabam levando ao operador registar um contêiner de forma equivocada, bastando para isso, inserir erradamente um dos parâmetros de localização. O resultado é um grande trabalho para encontrar o contêiner procurado!

Figura 5 – Uso da Realidade Aumentada no Controle de Contêineres.

Com o uso da Realidade Virtual, os contêineres ao adentrarem no pátio, são registrados e sua localização determinada na área disponível do pátio. O operador, que vai acompanhar o posicionamento do contêiner no pátio, utiliza um Tablet (Figura5) fixando então a sua localização em função dos demais contêineres no entorno.

As tecnologias estão evoluindo numa velocidade exponencial e o leque de aplicações também segue a mesma trajetória. O resultado de tudo isso é a melhoria da produtividade, confiabilidade, agilidade nos processos e maior ganho para as empresas, parceiros e clientes.

Fonte:
Marr, B. in How big data and analyses are transforming supply chain management – disponível em www.forbes.com – acesso – 08/11/2016.
Marr, B. in The big data analytic war: IBM Watson x Kaggle – disponível em - Lindekin.com/pluse – acesso: 08/11/2016
http://oglobo.globo.com/sociedade/tecnologia/estudo-da-emc-preve-que-volume-de-dados-virtuais-armazenados-sera-seis-vezes-maior-em-2020-12147682 - acesso: 02/11/2016.
Josh James, Founder, CEO & Chairman of the Board - DOMOSPHERE  in Data Never Sleep - https://www.domo.com/blog/data-never-sleeps-3-0/
DHL in Global Technology Conference - 2015 - Dubai, 16th April 2015 – disponível em https://www.eiseverywhere.com/file_uploads/b05d26158820d377ca7a022173486cb0_T.6_InnovationinPractise-Augmented RealityinLogistics.pdf
Haustsh, O. in Como funciona a Realidade Aumentada - https://www.tecmundo.com.br/realidade-aumentada/2124-como-funciona-a-realidade-aumentada.htm - acesso: 11/12/2016.
DHL Trend Research in Augmented Reality in Logistics - Changing the way we see logistics –  DHL perspective 2014 – acess: 15/12/2016.
Besnainou , J. in  Augmented Reality: All Eyes on Industrial Applications - disponível em http://www.cleantech.com/augmented-reality-all-eyes-on-industrial-applications/ - acesso : 04/12/2016.
Maziliauskaite,K in Augmented Reality – Improving Supply Chains One Pixel at a Time? – disponível em http://www.inventory-and-supplychain-blog.com/augmented-reality-improving-supply-chains-one-pixel-time/ - acesso : 04/12/2016.
EPS News in DHL Tests Augmented Reality For Use in Logistics – disponível em https://epsnews.com/2015/01/28/dhl-tests-augmented-reality-use-logistics/ - acesso: 15/12/2016.
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Paulo Sérgio Gonçalves é engenheiro pela Universidade Federal do E.E.Santo, M.Sc. em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e MBA em Estratégia Empresarial pelo PDG/IBMEC , consultor na área de operações (manufatura e serviços), professor do IBMEC/RJ e autor das seguintes obras didáticas:

Administração de Materiais - 5ª Edição - Editora Elsevier.

Logística e Cadeia de Suprimentos - O Essencial - Editora Manole.


Administração de Estoques - Teoria e Prática - em coautoria de E. Schwember - Editora Interciência.

sexta-feira, 2 de dezembro de 2016

Como o Big Data está melhorando a logística - Parte II

COMO O BIG DATA ESTÁ MELHORANDO A LOGÍSTICA
Parte II
“Dados, mais dados!”
Parodiando Goethe.

Recente pesquisa realizada pela Accenture mostrou que um volume razoável de empresas tem grandes expectativas no uso das análises de dados em suas cadeias de suprimentos, porém o grande problema encontrado está relacionada as dificuldades em adaptar-se a essa nova tecnologia.

A pesquisa mostrou que apenas 17% dos executivos entrevistados informaram que implementaram a análise de dados, em pelo menos, em uma das operações da cadeia de suprimentos.

Na figura 2 apresentamos o resultado da pesquisa realizada pela Accenture quanto à experiência do uso da análise de dados pelas empresas.

Figura 2 – Experiência das empresas com o Big Data.
Fonte: Big Data Analytics in Supply Chain:Hype or Here to Stay?
Accenture Global Operations Megatrends Study (2014).

Uma coisa está clara, o uso do Big Data tem um grande potencial para promover vantagens competitivas e também produzir resultados significativos na performance financeira e operacional das empresas.

Uma questão básica que surge nas empresas que começam a utilizar as técnicas de análise de dados está voltada para uma pergunta chave: “Como o Big Data pode contribuir desde a base ao topo da pirâmide empresarial ?”  Ora, o valor do Big Data pode ser visualizado através de três pontos básicos:
  • Eficiência operacional;
  • Experiência com clientes;
  • Novo modelo de negócio,

como mostramos na figura 3.

Figura 3 – Valores dimensionais do Big Data.
Fonte: Big Data in Logistics - DHL White Paper.

No quesito de Eficiência Operacional o uso do Big Data permite propiciar melhor nível de transparência, aperfeiçoar recursos, melhorar os processos de qualidade e desempenho da empresa, como por exemplo, otimização da “ultima milhas”, predição da capacidade e planejamento das redes entre outras atividades operacionais, etc.
Quanto à Experiência com os Clientes, podemos considerar o aumento da lealdade e retenção de clientes, melhor desempenho na interação com os serviços oferecidos e uma melhoria substancial na segmentação dos mercados e direcionamento dos objetivos, antecipação de eventuais atritos como os clientes, melhoria continuada nos serviços e identificação de requisitos de inovação em  um novo produto, etc. .
E no que se refere Novos Modelos de Negócios,  podemos destacar a expansão das receitas para os produtos existentes e a criação de novas receitas originárias de novos produtos, tais como: previsão de demanda e suprimentos para diferentes industrias e regiões, análise da performance financeira com base numa plataforma de dados, etc.
É claro que o sucesso na implementação do Big Data vai depender substancialmente de uma convergência da tecnologia da informação e processos de negócios das empresas. Isso porque a informação não é apenas uma janela de oportunidade dos negócios, muito especialmente porque a economia, cada vez mais globalizada, reformulou o fluxo dos processos que hoje passam a ser descritos quase que totalmente por meios eletrônicos.
Uma concepção bastante ampla da aplicação do Big Data nos processos logísticos é apresentada na figura 4 que mostra fontes externas, fornecedores, marketing e vendas, gestão da produção, operação, novos negócios e base de novos consumidores, bem como os fluxos físicos (movimentação de produtos) e o fluxo informacional (fluxo de dados).

Figura 4 – Big Data na Logística
Fonte: DHL

A gama de análises produzidas pelo  massivo volume de dados gerados e que fluem nas redes seguramente elevam a patamares superiores as possibilidades de melhorias significativas nas operações, otimização no fluxo de bens e serviços e, prospectivamente, visualizar janelas de novas oportunidades, tanto na captura de novos clientes quanto da geração de novos negócios.
Explorando o potencial do Big Data, as empresas poderão reduzir significativamente os seus custos, gerando assim uma maior receita líquida e aumentando a agilidade de seus processos. Por exemplo, um dos grandes desafios da logística hoje se refere ao famoso problema de entrega, a denominada “última milha”. Utilizando-se de softwares avançados de roteirização será possível o planejamento das rotas, com base na análise dos padrões históricos de tráfego na região considerada e assim, abri o leque de possibilidades para reduzir custos no uso de combustíveis, maximizar a eficiência operacional da frota de veículos e permitir de forma dinâmica visualizar e calibrar as rotas a serem percorridas.
Outro aspecto interessante envolve, por exemplo, a modelagem das redes de distribuição, com base na localização geográfica e dados de entregas realizadas, permitindo assim visualizar a densidade das ordens de entrega por localização e identificar superposições das redes e também gerar cenários prospectivos com base no fluxo históricos das entregas, padrões de demanda e com isso melhorar consideravelmente a eficiência, a agilidade dos serviços e promovendo redução de custos! Além disso, será possível, analisando a massa de dados gerados pelas operações, usar ferramentas avançadas para projetar uma nova rede de distribuição que melhor atenda aos requisitos de demandas e exigências dos clientes.
Examinando-se novamente o contexto da figura 4, produzindo-se um link “ponta-a-ponta” da cadeia de suprimentos, ou seja, tornando-a visível desde o fornecedor das matérias primas até o cliente final, abre-se um enorme leque de oportunidades tanto de análise de dados quanto no processo de subsidiar informações online e real time para clientes e parceiros.
Por exemplo, os problemas originários na produção motivados por eventuais atrasos de alguns fornecedores poderão ser transmitidos adequadamente para permitir que os clientes tenham essa informação disponível no que se refere ao reflexo do evento nos prazos de entrega e assim criando um maior nível de confiabilidade nos serviços.
E fim, o Big Data veio para ficar e operar de forma ampla para permitir que empresas nos mais diversos países possam abrir a “caixa de pandora da logística” e assim desvendar formas criativas para melhorar os sistemas de previsão, logística de transporte, distribuição física e operações a nível doméstico e internacional.
Fonte:
Marr, B. in How big data e analyses are transforming supply chain management – disponível em qwww.forbes.com – acesso – 08/11/2016.
Marr, B. in The big data analytic war: IBM Watson x Kaggle – disponível em  - Lindekin.com/pluse – acesso: 08/11/2016
http://oglobo.globo.com/sociedade/tecnologia/estudo-da-emc-preve-que-volume-de-dados-virtuais-armazenados-sera-seis-vezes-maior-em-2020-12147682 - acesso: 02/11/2016.
Josh James, Founder, CEO & Chairman of the Board - DOMOSPHERE  in Data Never Sleep - https://www.domo.com/blog/data-never-sleeps-3-0/
Kubác, L – in Internet of things and his application in logistic – disponível em http://www.vslg.cz/wcd/docs/vslg/acta_logistika/5.-rocnik-2015/cislo-1-2015/4-kubac.pdf - acesso: 08/11/2016.
DHL in Internet of Things in Logistic - A collaborative report by DHL and Cisco on implications and use cases for the logistics industry – 2015 – disponível em http://www.dhl.com/content/dam/Local_Images/g0/New_aboutus/innovation/DHLTrendReport_Internet_of_things.pdf - acesso: 10/11/2016.
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Paulo Sérgio Gonçalves é engenheiro pela Universidade Federal do E.E.Santo, M.Sc. em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e MBA em Estratégia Empresarial pelo PDG/IBMEC , consultor na área de operações (manufatura e serviços), professor do IBMEC/RJ e autor das seguintes obras didáticas:

Administração de Materiais - 5ª Edição - Editora Elsevier.

Logística e Cadeia de Suprimentos - O Essencial - Editora Manole.


Administração de Estoques - Teoria e Prática - em coautoria de E. Schwember - Editora Interciência.