Melhoria do order picking numa oficina automóvel de serviço pós-venda

Abstract

O presente estudo teve como objetivo aprimorar a eficiência do processo de separação de pedidos no armazém de peças da empresa Carclasse em Braga. Para atingir esse objetivo, efetuou-se uma análise de todos processos do armazém. A análise inicial revelou que aproximadamente 59% das referências em stock eram consideradas obsoletas, pois não haviam sido vendidas nos últimos 5 anos. Além disso, o índice de erros no processo de separação de pedidos era cerca de 6% das referências. Esses erros resultavam em discrepâncias nos níveis de stock físico e em sistema, uma vez que alguns erros de separação de pedidos não eram detetados. Além disso, foram observadas filas de espera por parte dos clientes internos ao solicitar a recolha de materiais, o que prejudicava o fluxo de trabalho. Com base nessas descobertas, foram propostas melhorias para corrigir os problemas identificados. Uma das principais propostas foi a implementação de um sistema de barcode scanning, com o objetivo de aumentar a digitalização dos processos do armazém e corrigir os erros de separação de pedidos e stock. Além disso, para reduzir o tempo de espera dos clientes internos, sugeriu-se transferir a responsabilidade de identificação das peças para recolha, para os mesmos, e aumentar o número de postos de identificação de 2 para 4. Após a implementação do sistema de barcode scanning, houve uma redução nos erros de separação de pedidos para 0,2%. Essa melhoria teve um impacto direto na precisão e fiabilidade do processo de recolha de peças. Este sistema de barcode scanning contribuiu também para digitalização dos processos, melhor rastreabilidade e precisão do stock, evitando discrepâncias entre o stock físico e em sistema, resultando maior controle e fiabilidade nos dados do inventário, melhorando a tomada de decisões operacionais e estratégicas.

This study aimed to enhance the efficiency of the order picking process in Carclasse's parts warehouse in Braga. To achieve this objective, a comprehensive analysis of all warehouse processes. The initial analysis revealed that approximately 59% of the references in stock were considered obsolete as they had not been sold in the last 5 years. Additionally, a high error rate was identified in the order picking process, with around 6% of references being picked incorrectly. These errors led to discrepancies between the physical stock levels and the system records since some order picking errors went undetected. Moreover, queues were observed among internal customers when requesting material retrieval, which hindered workflow. Based on these findings, improvements were proposed to address the identified issues. One of the key proposals was the implementation of an barcode scanning system to increase the digitalization of warehouse processes and rectify order picking and stock errors. Additionally, to reduce internal customers' waiting time, it was suggested to shift the responsibility of part identification for collection to them and increase the number of identification stations from 2 to 4. Following the implementation of the barcode scanning system in Carclasse's parts warehouse, significant results were achieved. There was a notable reduction in order picking errors, dropping from 6% to just 0.2%. This improvement had a direct impact on the accuracy and reliability of the parts retrieval process. The implementation of the barcode scanning system not only reduced order picking errors but also contributed to the overall optimization of Carclasse's parts warehouse. With the digitalization of processes, there was an enhancement in traceability and inventory accuracy, avoiding discrepancies between physical stock and system records. This resulted in greater control and reliability of inventory data, providing a solid foundation for operational and strategic decision-making.