{"id":137162,"date":"2026-08-17T15:18:05","date_gmt":"2026-08-17T18:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/eyfsolutions.com\/sem-categoria\/otimizacao-de-armazens-e-estrategias-de-picking-como-digital-twin-e-ia-apoiam-a-eficiencia-e-as-decisoes-de-investimento\/"},"modified":"2026-08-17T16:09:00","modified_gmt":"2026-08-17T19:09:00","slug":"otimizacao-de-armazens-e-estrategias-de-picking-como-digital-twin-e-ia-apoiam-a-eficiencia-e-as-decisoes-de-investimento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eyfsolutions.com\/pt-br\/digital-twin\/otimizacao-de-armazens-e-estrategias-de-picking-como-digital-twin-e-ia-apoiam-a-eficiencia-e-as-decisoes-de-investimento\/","title":{"rendered":"Otimiza\u00e7\u00e3o de Armaz\u00e9ns e Estrat\u00e9gias de Picking: Como Digital Twin e IA Apoiam a Efici\u00eancia e as Decis\u00f5es de Investimento"},"content":{"rendered":"

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A separa\u00e7\u00e3o de pedidos \u00e9 uma das atividades mais intensivas em m\u00e3o de obra e de maior custo dentro de um armaz\u00e9m. Uma revis\u00e3o da literatura publicada no European Journal of Operational Research estima que o picking pode representar at\u00e9 55% dos custos totais de um armaz\u00e9m. <\/p>\n

\u00c0 medida que os volumes do e-commerce aumentam, os SKUs se multiplicam e a disponibilidade de m\u00e3o de obra se torna mais desafiadora, os gestores de log\u00edstica enfrentam uma press\u00e3o crescente para alcan\u00e7ar maior produtividade utilizando a mesma estrutura f\u00edsica e o mesmo n\u00famero de colaboradores, sem depender de investimentos ilimitados em infraestrutura e automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Nesse contexto, definir estrat\u00e9gias de picking, projetar layouts e otimizar fluxos tornam-se importantes fatores para melhorar o desempenho. Tecnologias como Digital Twin, Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning ampliam essa capacidade ao permitir a an\u00e1lise de grandes volumes de dados, a avalia\u00e7\u00e3o de diferentes configura\u00e7\u00f5es e a identifica\u00e7\u00e3o de oportunidades de otimiza\u00e7\u00e3o antes que as mudan\u00e7as sejam implementadas no ambiente f\u00edsico. <\/p>\n

Picking como fator-chave para a efici\u00eancia do armaz\u00e9m<\/h3>\n

A efici\u00eancia do picking est\u00e1 diretamente relacionada a vari\u00e1veis como dist\u00e2ncia percorrida, n\u00famero de pedidos processados simultaneamente, localiza\u00e7\u00e3o dos produtos e utiliza\u00e7\u00e3o dos recursos. A literatura sobre picking em armaz\u00e9ns destaca decis\u00f5es relacionadas ao layout, \u00e0 organiza\u00e7\u00e3o do armazenamento, ao roteamento, ao batching e ao zoneamento como elementos fundamentais para o projeto e o controle dos processos. <\/p>\n

Esses s\u00e3o precisamente os tipos de vari\u00e1veis em que um Digital Twin pode gerar valor. Ao criar uma representa\u00e7\u00e3o digital dos processos, fluxos, recursos e restri\u00e7\u00f5es, diferentes estrat\u00e9gias e configura\u00e7\u00f5es podem ser avaliadas, seus impactos mensurados e alternativas mais eficientes identificadas antes que as mudan\u00e7as sejam implementadas no ambiente f\u00edsico. <\/p>\n

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Batching e Routing: decis\u00f5es interdependentes no armaz\u00e9m<\/h3>\n

A forma como os pedidos s\u00e3o agrupados e as rotas de picking s\u00e3o definidas tem impacto direto nas dist\u00e2ncias percorridas, na produtividade e no tempo de processamento dentro do armaz\u00e9m.<\/p>\n

O batching consiste em agrupar dois ou mais pedidos para que possam ser separados dentro da mesma rota, em vez de realizar uma rota independente para cada pedido. A literatura acad\u00eamica reconhece essa estrat\u00e9gia como uma forma de reduzir o tempo e a dist\u00e2ncia percorrida, especialmente quando os pedidos cont\u00eam itens armazenados em locais pr\u00f3ximos. <\/p>\n

O routing, por sua vez, determina a sequ\u00eancia de locais que devem ser visitados durante o processo de picking. Essas duas decis\u00f5es est\u00e3o diretamente relacionadas: a composi\u00e7\u00e3o de um lote altera os locais que precisam ser visitados e, consequentemente, influencia a rota mais eficiente para concluir o processo de picking. <\/p>\n

Por esse motivo, as pesquisas t\u00eam se concentrado cada vez mais na otimiza\u00e7\u00e3o conjunta de batching e routing. Estudos publicados no European Journal of Operational Research e no Computers & Operations Research demonstram a import\u00e2ncia de considerar essas vari\u00e1veis simultaneamente para minimizar as dist\u00e2ncias percorridas, em vez de trat\u00e1-las como decis\u00f5es independentes. <\/p>\n

Outro conceito relevante \u00e9 o wave picking. Nesse modelo, os pedidos s\u00e3o organizados em grupos liberados para picking dentro de janelas de tempo definidas, considerando fatores como prioridade, prazos de expedi\u00e7\u00e3o, capacidade dispon\u00edvel e hor\u00e1rios de corte das transportadoras. A composi\u00e7\u00e3o e o tamanho dessas ondas influenciam diretamente a utiliza\u00e7\u00e3o dos recursos e os fluxos internos do armaz\u00e9m. <\/p>\n

IA e Digital Twin aplicados \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o de armaz\u00e9ns<\/h3>\n

Os avan\u00e7os em Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning e Digital Twin est\u00e3o ampliando a capacidade de analisar sistemas log\u00edsticos complexos e identificar oportunidades de efici\u00eancia em um n\u00famero cada vez maior de vari\u00e1veis.<\/p>\n

Essas tecnologias podem apoiar decis\u00f5es relacionadas a picking, routing, batching, aloca\u00e7\u00e3o de SKUs, reabastecimento e utiliza\u00e7\u00e3o de recursos, considerando n\u00e3o apenas cada elemento individualmente, mas tamb\u00e9m suas interdepend\u00eancias. Essa abordagem \u00e9 especialmente relevante para os processos de fulfillment, que abrangem as etapas necess\u00e1rias para concluir um pedido, desde o processamento e picking at\u00e9 a prepara\u00e7\u00e3o para expedi\u00e7\u00e3o. <\/p>\n

Estudos recentes demonstram resultados relevantes dessa integra\u00e7\u00e3o. Uma pesquisa publicada em 2026 desenvolveu um sistema de Digital Twin para analisar padr\u00f5es de demanda e apoiar decis\u00f5es de slotting por meio da integra\u00e7\u00e3o de dados com modelos digitais. No contexto analisado, a abordagem proporcionou um aumento de 42% na produtividade, medida em pallets processados por hora, e uma redu\u00e7\u00e3o de 41% no tempo de expedi\u00e7\u00e3o. <\/p>\n

As pesquisas tamb\u00e9m avan\u00e7am em dire\u00e7\u00e3o a an\u00e1lises cada vez mais integradas. Alterar a localiza\u00e7\u00e3o de SKUs espec\u00edficos, por exemplo, pode afetar as dist\u00e2ncias percorridas, influenciar a composi\u00e7\u00e3o dos lotes, modificar as rotas ideais de picking e impactar a utiliza\u00e7\u00e3o dos recursos. Nesse contexto, IA, Machine Learning e Digital Twin ampliam a capacidade de avaliar essas vari\u00e1veis simultaneamente e comparar diferentes configura\u00e7\u00f5es antes da implementa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n

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Digital Twin como ambiente para tomada de decis\u00f5es no armaz\u00e9m<\/h3>\n

Dentro de um armaz\u00e9m, decis\u00f5es relacionadas a slotting, picking, batching, dimensionamento de zonas, layout, capacidade e aloca\u00e7\u00e3o de recursos s\u00e3o interdependentes. Alterar a localiza\u00e7\u00e3o dos SKUs pode reduzir as dist\u00e2ncias percorridas e, ao mesmo tempo, gerar novas inefici\u00eancias ou modificar a distribui\u00e7\u00e3o dos fluxos. Avaliar essas decis\u00f5es de forma integrada \u00e9, portanto, essencial para compreender seu impacto no desempenho geral do sistema. <\/p>\n

Um Digital Twin permite representar detalhadamente os processos, recursos, restri\u00e7\u00f5es, demanda e caracter\u00edsticas f\u00edsicas do ambiente, possibilitando que diferentes configura\u00e7\u00f5es sejam avaliadas antes da implementa\u00e7\u00e3o. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel mensurar seus impactos em indicadores como dist\u00e2ncia percorrida, tempo de picking, filas, utiliza\u00e7\u00e3o de recursos, throughput, capacidade e n\u00edveis de servi\u00e7o. <\/p>\n

Essa abordagem tamb\u00e9m pode apoiar a valida\u00e7\u00e3o de CAPEX para o projeto, expans\u00e3o ou moderniza\u00e7\u00e3o de armaz\u00e9ns. Diferentes alternativas envolvendo layouts, estruturas de armazenagem, docas, equipamentos, \u00e1reas de picking e capacidade podem ser avaliadas antes da aloca\u00e7\u00e3o do capital, permitindo determinar se a configura\u00e7\u00e3o proposta atende \u00e0 demanda esperada, antecipar gargalos e dimensionar adequadamente os recursos necess\u00e1rios. <\/p>\n

Um caso de projeto de armaz\u00e9m digital documentado em 2020 utilizou ferramentas digitais para desenvolver estimativas detalhadas de OPEX e CAPEX e comparar solu\u00e7\u00f5es manuais e automatizadas. No caso apresentado, a empresa conseguiu reduzir o CAPEX planejado em aproximadamente 10% e os custos operacionais em mais de 30%. A mesma abordagem permite avaliar layouts, fluxos, m\u00e9todos de picking e necessidades de m\u00e3o de obra e equipamentos antes da implementa\u00e7\u00e3o f\u00edsica. <\/p>\n

A integra\u00e7\u00e3o do Digital Twin com m\u00e9todos avan\u00e7ados de otimiza\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m tem apresentado resultados relevantes recentemente. Em um estudo publicado em 2026, um algoritmo integrado a um ambiente de Digital Twin foi avaliado em cen\u00e1rios envolvendo entre 50 e 300 pedidos. A abordagem alcan\u00e7ou uma redu\u00e7\u00e3o de 14,7% a 17,2% no tempo total de picking em compara\u00e7\u00e3o com o algoritmo padr\u00e3o e uma redu\u00e7\u00e3o de aproximadamente 30% a 42% no tempo m\u00e9dio de espera dos operadores de picking em rela\u00e7\u00e3o ao melhor benchmark utilizado no estudo. <\/p>\n

Dessa forma, o Digital Twin pode atuar como um ambiente de apoio \u00e0 tomada de decis\u00f5es para a gest\u00e3o de armaz\u00e9ns, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es antecipem poss\u00edveis inefici\u00eancias, validem a capacidade, dimensionem recursos e avaliem diferentes alternativas de CAPEX antes que mudan\u00e7as e investimentos sejam implementados no ambiente f\u00edsico.<\/p>\n

Da an\u00e1lise digital \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o do armaz\u00e9m<\/h3>\n

As solu\u00e7\u00f5es da EYF Solutions, baseadas em Digital Model, Digital Shadow, Digital Twin, Intelig\u00eancia Artificial e Advanced Analytics, permitem representar as caracter\u00edsticas espec\u00edficas de cada armaz\u00e9m e avaliar diferentes combina\u00e7\u00f5es de batching, routing, slotting, layout, capacidade e aloca\u00e7\u00e3o de recursos. A partir de dados reais, diferentes cen\u00e1rios podem ser comparados com base em indicadores como throughput, produtividade, utiliza\u00e7\u00e3o de recursos, dist\u00e2ncias percorridas e tempos de espera. <\/p>\n

Com essa abordagem, as decis\u00f5es de otimiza\u00e7\u00e3o deixam de depender apenas de benchmarks ou regras predefinidas e passam a considerar as interdepend\u00eancias existentes em cada ambiente. A EYF Solutions apoia empresas na modelagem, an\u00e1lise e valida\u00e7\u00e3o de alternativas antes da implementa\u00e7\u00e3o, contribuindo para reduzir incertezas, otimizar recursos e fornecer uma base anal\u00edtica mais robusta para decis\u00f5es de melhoria e investimento. Entre em contato conosco.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Refer\u00eancias<\/strong><\/p>\n

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BRIANT, O.; CAMBAZARD, H.; CATTARUZZA, D.; CATUSSE, N.; LADIER, A.-L.; OGIER, M. An efficient and general approach for the joint order batching and picker routing problem.<\/em> European Journal of Operational Research, v. 285, n. 2, p. 497\u2013512, 2020. <\/p>\n

AERTS, B.; CORNELISSENS, T.; S\u00d6RENSEN, K. The joint order batching and picker routing problem: Modelled and solved as a clustered vehicle routing problem.<\/em> Computers & Operations Research, v. 129, 105168, 2021.<\/p>\n

ZHANG, J. Intelligent warehouse supply chain order picking optimization based on digital twin and genetic algorithm.<\/em> Discover Applied Sciences, 2026.<\/p>\n

TAQU\u00cdA GUTI\u00c9RREZ, J. A.; MACHUCA DE PINA, J. M. Smart Warehouse Management Using Digital Twins and Machine Learning.<\/em> South African Journal of Industrial Engineering, v. 37, n. 1, p. 17\u201327, 2026. <\/p>\n

BUSTAMANTE, F.; DEKHNE, A.; HERRMANN, J.; SINGH, V. Improving warehouse operations\u2014digitally.<\/em> 2020. Industry reference on digital warehouse design, layout evaluation, resource sizing, and CAPEX\/OPEX validation. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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