Dynamic Slotting: A Inteligência que Organiza o Caos no Armazém

O modelo tradicional de organização de estoque (slotting) é estático: produtos de alta rotatividade ficam perto da saída, e o restante é distribuído por categoria. O argumento que sustenta a mudança é que, no varejo volátil de hoje, o que é "curva A" de manhã pode não ser à tarde.

O Dynamic Slotting baseado em Machine Learning utiliza algoritmos de agrupamento (clustering) para reorganizar o layout do armazém continuamente, sem intervenção humana.

A primeira linha de raciocínio foca na redução do tempo de deslocamento. Em um centro de distribuição manual ou semiautomatizado, cerca de 50% do tempo de um operador é gasto apenas caminhando. O ML analisa padrões de pedidos e prevê quais itens serão comprados juntos (análise de afinidade). Ele sugere que esses produtos sejam estocados próximos um do outro, mesmo que pertençam a categorias diferentes. O argumento é de eficiência de fluxo: ao reduzir a distância percorrida para completar um pedido, o ML aumenta a produtividade do armazém sem a necessidade de novos funcionários ou máquinas.

Em segundo lugar, o Dynamic Slotting permite a adaptação sazonal instantânea. Em vez de uma reorganização semestral exaustiva, o sistema de ML identifica tendências emergentes — como um produto que viralizou nas redes sociais — e reposiciona o estoque preventivamente. O argumento estratégico é a elasticidade operacional: o armazém torna-se um organismo vivo que se molda à demanda do mercado em tempo real.

Além disso, o aprendizado de máquina otimiza a ergonomia e a segurança. Ele pode sugerir que itens pesados sejam colocados em alturas de fácil acesso apenas durante os períodos em que se espera um alto volume de saída, reduzindo o risco de lesões e fadiga.

Concluindo, o estoque estático é um cemitério de produtividade. O Dynamic Slotting transforma o espaço físico em um ativo inteligente. As empresas que ignoram essa otimização algorítmica estarão sempre um passo atrás da velocidade do consumidor, desperdiçando tempo e energia em deslocamentos que o Machine Learning poderia ter eliminado com um simples ajuste de coordenadas.