Gestión de Trabajo y Recursos – Implantación Ideal del personal

Las nuevas demandas de requisitos del mercado, que crecen cada vez más significan que las compañias están enfrentando uma gran presión para mejorar su desempeño. Esta presión también genera nuevos desafíos para la intralogística, como el crecimiento constante de la cantidad de bienes que deben ser manipulados durante las operaciones del almacén o tareas adicionales que deben ser realizadas, así como em tempos cortos de entrega.

La planeación y monitoreo eficientes de todos los procesos en el almacén, se vuelve cada vez más esencial, ya que la utilización y el suministro eficiente son factores clave para el éxito. Para garantizar efectividad en las operaciones de los almacenes en términos de costos, la calidad e implementación de estas actividades deben ser medidas.

Otro factor determinante es que el trabajo manual en el almacén es en su mayoría de veces, caro. Costos altos tienden a uma automatización mayor. Por lo tanto, las tareas que aún necesitan ser realizadas manualmente requieren la mejor planeación y monitoreo posible. Todo esto significa que la organización laboral se convirtió un aspecto importante de la gestión del almacén. Un sistema de trabajo de gestión de recursos puede ayudar a los operadores del almacén a tener una ventaja significativa en relación a la competencia.

Como funciona el Trabajo y Gestión de Recursos?

El WAMAS LRM (abreviación en inglés para “Trabajo y Gestión de Recursos”) desarrollado para SSI SCHAEFER, registra el desempeño de los colaboradores del almacén. Tanto las actividades que agregan valor, como las que no, están incluídas. Para registrar el desempeño, los procesos del almacén son divididos en módulos de tiempo. Para esto, el modelo de almacén LRM calcula rutas, tiempos de trafico y tiempos de elevación, para después convertirlos en módulos de tiempo con base en el dispositivo de transporte utilizado. Entonces el desempeño es calculado comparando los tiempos esperados, con los tiempos realizados. El sistema LRM puede ser integrado dentro del WAMAS WMS y registra todas las tareas realizadas en el propio WAMAS. También puede ser utilizado como una solución autónoma, en la cual las interfaces externas están disponibles.

Cuáles son los beneficios del LRM?

Los datos recogidos pueden ser utilizados para desarrollar un cronograma de implantación del personal que balancea y optimiza los procesos en el almacén. Además, dashboards individuales e reportes de control de tiempo pueden ser creados para asegurar transparencia en el proceso y el desempeño puede ser exhibidos en tiempo real. Esas características ayudan al operador a identificar donde hay lagunas en los procesos y donde es necesario el entrenamiento.

Registrando esos datos crea una “big data”. Cuál es la mejor manera de administrar este nivel de complexidad?

Como parte de un estado de desarrollo futuro, tanto de las actividades manuales, como también los procesos automatizados serán registrados y utilizados para planeación. Esto ayudará a alcanzar la combinación ideal de tecnologia automática de almacén y una fuerza de trabajo humana.

Las personas y las máquinas deben ser incorporadas dentro de la función de planeación con el objetivo de suministrarle al operador la mejor herramienta para procesos de monitoreo y apoyando activamente la gestión de los negocios del día a día. Para esto, el sistema tiene que monitorear procesos e informar activamente al operador cuando no se espera que los objetivos diarios sean cumplidos. De esta manera, el sistema asegura la mejor utilización posible de los recursos disponibles para completar todas las tareas necesarias de manera eficiente.

Muchos datos son recogidos al medir y documentar el desempeño, los procesos del almacén, tiempos y rutas. Las soluciones de TI de SSI SCHAEFER utilizan inteligencia artificial para analizar registros complejos de datos. El sistema de Trabajo y Gestión de Recursos absorbe información valiosa de estos análisis y los operadores aprovechan aún más los beneficios que tan solo análisis de desempeño, dashboards y reportes simples. Combinando el histórico de datos utilizando inteligencia artificial crea un sistema de aprendizaje mutuo – tanto para el cliente, como para el sistema.

SSI SCHAEFER, como muchas empresas, considera la inteligencia artificial una parte central de su estrategia y un factor decisivo para su futuro core business.


Sobre los autores


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Karina Konrath estudió matemáticas técnicas em la Universidad de Tecnología de Graz y ha trabajado con SSI SHCAEFER desde 2017. Como cientifica de datos, está a cargo del análisis y preparación de datos, así como de crear conceptos para la optimización matemática para alacanzar mejoras en los procesos dentro del almacén. Ella está trabajando cerca al equipo de simulación y en conjunto ellos evalúan nuevos enfoques, modelos de Inteligencia Artificial y optimizaciones.


Gunter Wachter es un experiente gerente de producto y proyectos de TI. Por alrededor de 18 años, él ha desarrollado soluciones para productos para las áreas de intralogística y gestión de costos de transporte, em los cuales también implementó en proyectos con clientes estratégicos. Dentro de las soluciones de TI de SSI SCHAEFER, Guenter Wachter está encargado de nuevas soluciones em las áreas de WMS y lleva al desarrollo de nuevas soluciones y ejecución de supply chain.