Modelagem de simulação de sistemas AS/RS de mini-cargas do tipo veículo shuttle para o setor de comércio eletrônico do Japão

O desafio

por Rie Gaku (St. Andrew's University) e Soemon Takakuwa (Chuo University)

Conforme apresentado na Conferência de Simulação de Inverno de 2017

São propostos modelos de simulação para modelar sistemas de armazenamento e recuperação de minicargas do tipo veículo de transporte (SVM-AS/RSs). O SVM-AS/RS é um sistema de armazenamento e recuperação automatizado de minicargas do tipo veículo de transporte rápido projetado para fornecer funções de armazenamento e classificação, incluindo buffer de estoque antes da expedição, separação, classificação, paletização ou fusão. Os sistemas considerados neste estudo consistem em veículos leves de transporte instalados em cada nível, elevadores de armazenamento e recuperação, transportadores de camadas conectando elevadores e veículos de transporte e transportadores de corredor de entrada e saída. Para analisar seu desempenho, são realizados modelos de simulação levando em consideração as relações dos locais de armazenamento e as sequências de carga. É enfatizado que as operações AS/RS do sistema de minicarga podem ser confirmadas por experimentos de simulação. Além disso, os principais indicadores de desempenho da análise de simulação podem ser usados para entender e validar sua eficiência e eficácia em diferentes layouts.

Introdução

Durante as duas últimas décadas, o mercado de comércio eletrônico entre empresas e consumidores (BtoC-EC) tornou-se imenso e sem precedentes. Como as diversas formas de marketing on-line têm sido cada vez mais usadas pelas organizações, prevê-se que a marcação on-line tenha um grande impacto no comportamento do consumidor e no gerenciamento da logística. Os números de vendas do BtoC-EC recentemente subiram para um total anual de 6,51 trilhões de ienes, e sua escala de mercado se expandiu por 17 anos consecutivos (Dentsusoken 2017). Na última década, para melhorar a usabilidade dos clientes, a concorrência no serviço de remessa rápida com base em destinos de entrega especificados e prazos e datas de entrega desejados se intensificou no setor de comércio eletrônico do Japão. Vários fornecedores, inclusive a Amazon Japan, a Yodobashi e a Rakuten, conseguiram oferecer um serviço de entrega mais rápida em até 3 horas após o recebimento dos pedidos em suas operações de logística em algumas áreas do Japão para satisfazer as necessidades de serviço de entrega mais rápida dos clientes.

Deve-se enfatizar que melhorar a usabilidade dos clientes, reduzindo o tempo de espera desde o pedido da mercadoria até a entrega final ao usuário, é um elemento importante para apoiar a competitividade do comércio eletrônico. Nesse ambiente, os fornecedores que fazem negócios BtoC-EC enfrentam muitos desafios para identificar qual item deve ser recuperado, de qual local e com que rapidez deve ser enviado aos clientes para atender a um pedido on-line.

As funções de resposta de armazenamento e classificação flexíveis são necessárias nas operações de logística dos negócios de comércio eletrônico para atender às necessidades de serviço de entrega mais rápida dos clientes. As funções de armazenamento e classificação flexíveis incluem buffers de estoque antes da remessa, separação, classificação e paletização ou fusão de caixas, sacolas e bandejas por grupo ou sequência especificada. No entanto, a análise de desempenho de um sistema automatizado de armazenamento e recuperação (AS/RS) é uma questão complexa para os gerentes de logística em um ambiente dinâmico de BtoC-EC.

Tradicionalmente, as simulações têm sido usadas como uma ferramenta de tomada de decisão para operações de logística a fim de garantir a manutenção de operações contínuas. Muitos estudos se concentram na modelagem de simulação para operações de AS/RS em larga escala. Tem sido necessário modelar e realizar experimentos de simulação para analisar e comparar possíveis alternativas de uma AS/RS (Takakuwa 1989; Takakuwa 1994; Takakuwa 1995). Uma análise de otimização da relação custo-benefício de um sistema real de veículo guiado automaticamente (AGV) com caminhão em loop foi realizada usando uma simulação para desenvolver políticas e examinar especificações operacionais (Takakuwa 1993). Takakuwa (1996) apresentou um método de modelagem baseado em módulos para a geração de programas de simulação para sistemas complexos e de grande escala de SGAs/RS-AGVs.

Vários estudos descreveram AVS/RSs de carga unitária para projetar e analisar o desempenho de operações logísticas. Hu et al. (2005) usaram a simulação para validar o projeto ideal de um rack AS/RS retangular no tempo, levando em consideração a política de ponto de permanência. Um modelo de tempo de ciclo computacionalmente eficiente para AVS/RSs de carga unitária usando tecnologia de veículo autônomo foi apresentado para estimar a utilização do veículo, em que o objetivo era especificar a gama de perfis de projeto que justificam uma avaliação e validação mais extensas baseadas em simulação (Kuo et al. 2007). Goozen et al. (2016) desenvolveram heurísticas de agendamento para atribuir tarefas aos ônibus com o objetivo de minimizar o número de ocorrências fora de sequência e maximizar a capacidade de rendimento de um sistema completo de ônibus itinerante (FRS). O FRS foi considerado adequado para produtos de movimentação lenta em centros de distribuição de varejo e atacado. Neste artigo, é proposto um modelo de simulação para modelar um sistema AS/RS de minicarga rápida do tipo Shuttle Vehicle (SVM-AS/RS). Os SVM-AS/RSs são projetados para fornecer funções de armazenamento e classificação, incluindo buffer de estoque antes da expedição, separação, classificação, paletização ou fusão para lidar com caixas de papelão, bandejas e bandejas por grupo ou em uma determinada sequência. Os modelos de simulação diferem dos estudos mencionados acima porque a modelagem de simulação foi projetada para considerar especificamente o local de armazenamento e a alocação da sequência de carga. Uma nova solução para apoiar operações rápidas de AS/RS de minicarga para uma empresa de comércio eletrônico com base em unidades de tempo de horas e segundos é usada como meio de confirmar a eficácia dos SVM-AS/RSs.

Sistema AS/RS de mini-carga tipo veículo de transporte

Imagem dos SVM-AS/RSs

Uma visão geral dos SVM-AS/RSs é mostrada na Figura 1. Os SVM-AS/RSs considerados neste estudo consistem em vários subsistemas, incluindo veículos leves de transporte instalados em todos os níveis, elevadores de armazenamento e recuperação, transportadores de camadas que conectam elevadores e veículos de transporte e transportadores de corredor de entrada e saída. O armazenamento e as retiradas são realizados de/para os racks por veículos leves de transporte que podem se mover somente na direção horizontal. Os racks são conectados aos elevadores de armazenamento e retirada por meio dos transportadores de camadas. Os transportadores do corredor de saída são conectados à área de verificação e embalagem.

Fluxo de operação dos SVM-AS/RSs

Cada minicarga que chega é primeiro movida para um transportador de corredor de entrada e, em seguida, selecionada por um elevador de armazenamento e recuperação antes de ser colocada em um transportador de camadas. Em seguida, a mini carga é movida para o rack de destino por um veículo de transporte leve. Como alternativa, uma minicarga de saída é retirada de seu rack no sistema por um veículo de transporte leve e, em seguida, transferida para o transportador de corredor de saída por meio de um transportador de camadas e, finalmente, para um elevador de armazenamento e recuperação.

Os veículos leves de transporte, bem como os elevadores de armazenamento e recuperação, podem ser manuseados de acordo com a prioridade e a urgência das operações. Para operações de recuperação, uma carga urgente composta por uma carga de armazenamento de alta prioridade recebe tratamento preferencial em relação às cargas de baixa prioridade. Da mesma forma, se as operações de armazenamento tiverem uma prioridade mais alta, as operações de recuperação e armazenamento usando veículos leves de transporte terão prioridade sobre as recuperações; caso contrário, as operações alternam entre operações de recuperação e armazenamento ciclicamente.

Em geral, há dois métodos de picking em termos de fluxos de operação esquemáticos: o método de picking de revezamento e o método de picking e paletização paralelos. Não há nenhuma operação de organização e classificação para processar os pedidos associados no método de picking de relés. Portanto, o método de separação de relés é considerado mais adequado para produtos de movimentação rápida no ambiente de logística BtoC-EC. Neste estudo, os SVM-AS/RSs adotam o método de picking de revezamento para executar as funções de armazenamento e classificação antes de qualquer operação necessária de expedição, picking, classificação, paletização ou fusão.

Regras de alocação de locais de armazenagem para cargas de entrada e saída

Para atender às rápidas expectativas de serviço de AS/RS com base em unidades de tempo de horas e segundos, as regras de alocação de locais de armazenagem com base nas taxas de frequência de entrada e saída tornam-se um desafio interessante a ser resolvido nas operações de logística do comércio eletrônico. Duas regras gerais de alocação de locais de armazenamento são consideradas para facilitar as operações de AS/RS e apoiar operações rápidas e eficientes dos SVM- AS/RSs.

A primeira regra é chamada de "Regra de alocação prioritária", mostrada na Figura 3. Caso as operações de saída estejam concentradas em um determinado horário, os locais de armazenamento próximos aos transportadores de camadas são alocados e priorizados para as cargas de entrada a fim de minimizar o tempo de operação das operações de saída. Caso contrário, os locais de armazenamento são atribuídos aleatoriamente a partir dos locais disponíveis entre os vários níveis; essa regra é chamada de "Regra de alocação aleatória baseada no equilíbrio de níveis".

Procedimentos

A simulação por computador é um método que pode ser usado para descrever, analisar e prever o desempenho de um sistema complexo sem limitar as suposições. O objetivo deste estudo é propor procedimentos que levem em consideração as relações dos locais de armazenamento e as sequências de carga. Conforme mostrado na Figura 4, os procedimentos para validar e melhorar as operações de AS/RS dos SVM-AS/RSs são detalhados a seguir:

[Etapa 1] Coletar e inserir as informações de layout, incluindo o número de níveis, baias e bancos, conforme descrito na Seção 4.2.

[Etapa 2] Selecionar métodos de atribuição para as programações de veículos leves de transporte.

[Etapa 3] Selecione ou modifique uma regra de alocação de local de armazenamento no modelo de simulação.

[Etapa 4] Executar um modelo de simulação para observar as operações de AS/RS dos SVM-AS/RSs.

[Etapa 5] Obter resultados de simulação para experimentos de simulação.

[Etapa 6] Se o resultado dos KPIs da análise de simulação for aceitável, encerre o procedimento.
Caso contrário, retorne à Etapa 1, 2 ou 3 e ajuste os dados e parâmetros necessários para a Etapa 4.

Enfatiza-se que os procedimentos propostos neste estudo podem ajudar os gerentes de logística a entender e validar as operações de AS/RS em um ambiente dinâmico de BtoC-EC, confirmando e melhorando, assim, a eficácia das operações de AS/RS que envolvem minicargas em diferentes layouts.

A solução

Aplicativo

Lógica de simulação

O modelo de simulação das operações de AS/RS dos SVM-AS/RSs foi criado usando o pacote de simulação Simio (Kelton, Smith e Sturrock 2013). Há dois tipos essenciais de processos de fluxo de material que são normalmente executados em SVM-AS/RSs considerados neste estudo, ou seja, entrada e saída, conforme mostrado na Figura 5. Cada fluxo de processo contém uma sequência de atividades realizadas por veículos leves de transporte instalados em todos os níveis, armazenando e recuperando elevadores, transportadores de camadas e transportadores de corredores de entrada e saída. Todas as atividades operacionais devem ser realizadas de acordo com a prioridade das operações na Etapa 4. Os fluxos de processo essenciais são identificados para que os fluxos de operação de manuseio de materiais dos SVM- AS/RSs possam ser caracterizados.

Parâmetros

As especificações do sistema são definidas como parâmetros, conforme mostrado na Tabela 1. Como os parâmetros listados na Tabela 1 são usados como condições experimentais para o modelo de simulação, todos os parâmetros necessários devem ser inseridos no modelo antes de executar o modelo de simulação das Etapas 1 a 3.

Para ilustrar os resultados dos modelos de simulação na Etapa 1, são considerados três tipos de layouts para SVM-AS/RSs. Os números do banco, da baia e do nível correspondentes dos três tipos são os seguintes:

• Tipo 1: banco: 2, baia: 30, nível: 6 = 360 (racks)
• Tipo 2: banco: 2, baia: 20, nível: 6 = 240 (racks)
• Tipo 3: banco: 2, baia: 10, nível: 6 = 120 (racks)

Tabela 1: Parâmetros dos SVM-AS/RSs.

Agora, supõe-se que o mesmo número de bancos e níveis seja instalado para executar experimentos de simulação para o Tipo 1-3 na Etapa 1. Um elevador de armazenamento e um elevador de recuperação são suficientes no caso de dois bancos. O número de compartimentos pode ser definido como 30, 20 e 10, respectivamente.

Na Etapa 2, os métodos de atribuição para as programações de veículos leves de transporte são considerados e ilustrados. Para os fins deste estudo, cada experimento de simulação começa no ponto de uma operação de entrada. Quando as instruções de recuperação são atribuídas, as operações alternam entre operações de recuperação e armazenamento ciclicamente. Na Etapa 3, a regra de alocação de prioridade é selecionada no modelo de simulação. Na Etapa 4, as estatísticas são medidas e registradas para os períodos de operações cíclicas de acordo com a regra de alocação de depósito selecionada para cargas de entrada e saída. Trinta execuções de simulação independentes são feitas para cada regra de alocação de local de armazenamento para cada tipo de layout.

O impacto nos negócios

Comparação de indicadores-chave de desempenho entre regras alternativas de layout e de alocação de depósitos

Quando são realizadas comparações de indicadores-chave de desempenho (KPIs) entre regras alternativas de layout e de alocação de depósitos, é necessário coletar os seguintes resultados de saída por meio da execução do modelo de simulação:

• Número médio de cargas de retirada/armazenamento de saída por hora.
• Utilização de veículos leves de transporte e de elevadores de armazenagem e recuperação.
• Tempo de espera para a retirada de uma carga, desde o momento da instrução de retirada até o tempo final de retirada da carga.
• Utilização de racks por hora.

Usando o KPI mencionado acima, as medidas de desempenho para o layout do sistema designado, como a capacidade de manuseio e a análise de gargalos, podem ser analisadas.

Antes de realizar a análise de simulação, o número máximo de cargas de retirada/armazenamento de saída por hora, ou seja, I (unidades), pode ser estimado por meio da equação a seguir:

onde:

a: tempo de movimentação unidirecional de um elevador de armazenamento/recuperação da posição de base até o ponto intermediário (s)
b: tempo de carregamento em um elevador (s)
c: tempo de descarga de um elevador (s)
n: número de veículos de transporte (unidades)
T: tempo de operação (por exemplo, 3.600 s)
x: tempo de deslocamento unidirecional de um veículo de transporte da posição base até o ponto intermediário (s)
y: tempo de carregamento em um veículo de transporte (s)
z: tempo de descarga de um veículo de transporte (s)
O termo (2a+b+c) no denominador da Equação (1) é o tempo esperado de uma viagem de ida e volta de um elevador. Além disso, (2x+y+z) é o tempo esperado de uma viagem de ida e volta de um veículo de transporte, en unidadesde veículos de transporte são usadas para transportar as cargas de retirada/armazenamento de saída e de entrada. Dessa forma, o tempo de processamento geral esperado é ((2(2x+y+z))/n). Portanto, dependendo da especificação do sistema AS/RS, o gargalo do sistema será um elevador ou um veículo de transporte. Na Equação (1), os tempos associados tanto em um elevador quanto em um veículo de transporte podem ser medidos por meio de um estudo de tempo. Dados de amostra selecionados obtidos por meio de estudo de tempo no Tipo 1 são mostrados na Tabela 2.

Tabela 2: Dados de amostra selecionados obtidos por meio de estudo de tempo (Tipo 1: banco: 2, baia: 30, nível: 6).

Por outro lado, a simulação é uma ferramenta poderosa para analisar o desempenho de um AS/RS de grande escala, independentemente do tamanho ou da complexidade do sistema. Nos SVM-AS/RSs usados em um BtoC-EC, os pacotes prioritários precisam estar localizados em prateleiras próximas aos elevadores de recuperação para uma recuperação rápida. Portanto, neste estudo, os pacotes são atribuídos preferencialmente e colocados em prateleiras próximas aos elevadores de coleta dentro do AS/RS.

Ao realizar uma simulação, o número médio real de cargas recuperadas e armazenadas por hora reflete a capacidade dos SVM-AS/RSs, conforme mostrado na Figura 6. O intervalo confidencial de 95% sobre a média do número máximo de cargas de recuperação de saída/armazenamento de entrada para cada tipo é mostrado na Figura 6. Por exemplo, as médias do número máximo de cargas de retirada de saída e de armazenamento de entrada para o Tipo 3 são 658 e 590 peças, respectivamente. De acordo com a Figura 6, o Tipo 3 é o mais eficiente entre os três tipos em termos do número médio de cargas de retirada de saída e de armazenamento de entrada.

Além disso, o intervalo confidencial de 95% sobre o tempo médio entre a retirada e o armazenamento de cargas para cada tipo é mostrado na Figura 7. Na Figura 7, observa-se que os tempos médios entre as cargas de recuperação de saída e de armazenamento de entrada para os Tipos 1, 2 e 3 são 116,81, 159,66 e 233,49 s, respectivamente. O Tipo 1 é o mais curto entre os três tipos em termos de tempo médio entre a recuperação de saída e as cargas de armazenamento de entrada.

Os resultados do tempo de espera para a retirada de uma carga, desde o momento da instrução de retirada até o tempo final de retirada da carga, são gerados, o que pode ser usado para examinar a eficiência e a eficácia de qualquer plano de layout. Os tempos de espera resultantes para a retirada de uma carga, desde o momento da instrução de retirada até o tempo final de retirada da carga, conforme obtidos na simulação, também podem ser usados ao se considerar métodos para aumentar a satisfação dos clientes reduzindo o tempo de espera desde o pedido da mercadoria até a entrega ao cliente. Portanto, o lead time é uma medida de desempenho importante ao avaliar a rastreabilidade de uma entrega a um cliente para melhorar a competitividade de uma empresa de comércio eletrônico.

A partir da Equação (1), o número máximo de cargas de retirada de saída/armazenamento de entrada por hora para os Tipos 1, 2 e 3 é de 664,62, 623,92 e 588,56 s, respectivamente. O tempo médio entre as cargas de retirada de saída e de armazenamento de entrada para os Tipos 1, 2 e 3 é de 5,42, 5,77 e 6,12 s, respectivamente. Além disso, os gargalos de todos os tipos de layout são os veículos leves de transporte. Portanto, a Equação (1) é eficaz para estimar o desempenho geral dos SVM-AS/RSs.

Conclusão

• Um modelo de simulação de SVM-AS/RSs foi construído e usado para analisar seu desempenho, considerando a relação entre os locais de armazenamento e as sequências de carga.
• Um procedimento sistemático e flexível para operações de AS/RS de SVM-AS/RSs foi descrito para validar e melhorar as operações dinâmicas de AS/RS em um ambiente BtoC-EC. O procedimento e os processos oferecem suporte essencial aos gerentes de logística, permitindo comparações de KPIs entre regras alternativas de alocação de layout e locais de armazenamento.
• O procedimento proposto foi aplicado a um caso real no qual as operações de AS/RS foram modeladas. Os resultados mostraram que o procedimento proposto é prático e eficaz para auxiliar os gerentes de logística em seus esforços de tomada de decisão eficiente em diferentes layouts.
• Foi proposto um método para estimar o número máximo de cargas de retirada/armazenamento de saída por hora e encontrar um gargalo no sistema antes de realizar simulações para examinar as operações detalhadas de manuseio de materiais.

AGRADECIMENTOS

Esta pesquisa é apoiada pelo Grant-in-Aid for Young Scientists (B) da Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) (Número do subsídio: 17K13801).