Nossa solução de Automação de Picking Colaborativo vem contribuindo para uma maior produtividade, redução de custos e zero acidentes no Operador Logístico. Confira abaixo mais detalhes do case.
A DHL Supply Chain, empresa do Grupo DPDHL de 56,6 bilhões de euros, é a principal fornecedora de contratos logísticos do mundo. Por meio da combinação de serviços de gerenciamento e de valor agregado com distribuição e atendimento tradicionais, as soluções logísticas da companhia tem a proposta de aumentar a eficiência, melhorar a qualidade e criar vantagem competitiva para seus clientes.
A DHL Supply Chain oferece experiência especializada e comprovada nos setores mobilidade automóvel, de consumo, químico, energia, engenharia e manufatura, life sciences e healthcare, varejo e tecnologia.
Em um de seus Centros de Distribuição, localizado na cidade de Cabreúva/SP, a DHL realizava o case picking (separação de caixas do pedido por meio de um operador e sem o apoio de um robô) de forma manual, com maior risco de acidentes de trabalho, erros de ergonomia dos colaboradores e divergência de inventário. A DHL Supply Chain viu na Automni a oportunidade para trazer mais eficiência na operação, redução de custos, aumento da capacidade de picking, aumento da segurança e realocação da mão de obra em atividades com maior valor agregado.
Após estudos com a colaboração dos times da Automni e da DHL Supply Chain, desenvolvemos uma solução inovadora de picking (separação de pedidos) com a utilização de AMRs (Robôs Móveis Autônomos), em inglês Autonomous Mobile Robots. O sistema informa o endereço/posição e o número de caixas que devem ser coletadas para que o colaborador responsável vá até o endereço indicado e pegue as caixas e registre no sistema, liberando o robô para seguir até o próximo endereço. Após passar por todos os endereços dos SKUs (Stock Keeping Unit) que compõem o palete, o equipamento segue para a área de expedição de forma independente, ou seja, totalmente autônomo. Nesse sistema, o colaborador prossegue para a próxima coleta ou atividade, sem a necessidade de acompanhar o equipamento. O AMR transita dando preferência à passagem de pessoas e equipamentos, com sensores que impedem a colisão com qualquer obstáculo que surja no trajeto. Para que isso aconteça é utilizada a tecnologia Digital Twins, que cria uma versão virtual do armazém, dispensando o uso de indução no piso, ou espelhos refletores para laser.
Solução integrada ao WMS da empresa e à rede de internet wifi, garantindo o funcionamento da solução autonôma, gerando visibilidade e com segurança.
O projeto de segurança foi desenvolvido de acordo com as normativas
internacionais padrão ISO 12100, ISO 13849, ISO 3491-4.
Nosso suporte ao cliente funciona de maneira híbrida e construímos juntos os níveis de serviços que devemos atender, permitindo assim uma alta disponibilidade do sistema.
A robotização não substitui pessoas e sim, pode capacitá-las para atividades que gerem mais valor, por isso, promovemos treinamentos e capacitações para operação do sistema.
Nossas ações foram direcionadas sempre com o objetivo de suportar a DHL Supply Chain em seus desafios neste grande passo que foi dado, incentivando e implementando uma cultura de inovação, digitalização e robotização das operações logística, fato este que contribuirá para que a companhia alcance um novo patamar em tecnologia e operações. Para isso, antes da implementação da logística autônoma robotizada, nosso time de engenharia em conjunto com os times da DHL Supply Chain, direcionamos nossos esforços no diagnóstico gratuito da operação, detalhamento das fases do projeto de engenharia e, por fim, a implementação, onde podemos citar alguns resultados como:
Redução nos danos de materiais movimentados pela tecnologia AMR.
Redução de falhas no processo de picking (coleta e separação de materiais).
Melhoria significativa na ergonomia e fadiga ao comparar o transporte com AMRs aos carrinhos hidráulicos.
Grande visibilidade devido a alta capacidade de inovação e de resolução dos principais problemas da logística.
Redução no tempo de treinamento com o uso de interface amigável integrada ao WMS e ao AMR.
Solução mais viável que mudanças para instalações maiores.
Clique sobre as imagens para ter acesso aos artigos que falam sobre o projeto:
Confira as principais dúvidas referentes aos nossos AMRs.
Sim. Nossa solução de Logística Autônoma Robotizada tem como uma de suas responsabilidades a eliminação de acidentes provocados pelo transporte interno de mercadorias. Para isso, utilizamos sensores, lidares e câmeras que interagem com nosso software proprietário de visão computacional e inteligência artificial, que promove a eliminação de acidentes em suas operações. Além disso, todos nossos robôs estão em conformidade com as normativas internacionais como a ISO 12100, 13849, 3491-4 e a norma regulamentadora brasileira NR12.
Não. Nossa tecnologia é o AMR (Autonomous Mobile Robots), que é considerada uma evolução da tecnologia AGV (Automated Guided Vehicle), especialmente por serem totalmente autônomos e não necessitarem de marcações para a sua circulação. Ao implantar uma solução AMR, a empresa não necessita de desenvolver infraestrutura adicional para a sua navegação.
A adaptação depende muito da estratégia e da infraestrutura atual da empresa, mas em geral, ao se comparar com outras tecnologias nas operações intralogísticas, os robôs AMRs são os mais flexíveis, fáceis de implementação e não necessitam de uma infraestrutura adicional para operarem.
Um dos principais fatores a se considerar antes do fechamento de um contrato com um fornecedor de soluções AMRs é ter um planejamento da operação da solução AMR. Neste planejamento deve conter informações relevantes, como, por exemplo, a quantidade de movimentação de carga que o robô operará ao longo do projeto. Além disso, deve-se considerar soluções que contenham dados estatísticos e dashboards para acompanhamento em tempo real da operação.
Na Automni, basicamente, nossos suportes ocorrem em 2 níveis:
Assista na íntegra o webinário: implementação da solução de picking colaborativo na DHL Supply Chain.
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