Gap Inc. Acelera Eficiência de Armazém Através de Integração de Robótica e IA

Consumidores ao redor do mundo conhecem a Gap Inc. por suas roupas atemporais que atraem muitas gerações. Após mais de 50 anos no negócio, a Gap Inc. também aprimorou seus sistemas de cadeia de suprimentos para processar milhões de itens a cada ano com eficiência máxima. Dada sua escala, a empresa pesquisa e testa ativamente soluções inovadoras para ficar à frente da curva tecnológica e da concorrência.

O Projeto de Otimização Logística Cross-Channel

Em 2016, a Gap Inc. iniciou uma transição abrangente para uma nova rede de fulfillment. O projeto de Otimização Logística Cross-Channel foi projetado para posicioná-la à frente da concorrência, bem como recuperar-se de um incêndio destruidor em seu centro de distribuição nordeste naquele verão.

Para atender às metas do programa, Kevin Kuntz, vice-presidente sênior de fulfillment logístico global, buscava pilotar tecnologias inovadoras para adicionar às soluções de automação que a empresa já usava, como sistemas automatizados de armazenamento e recuperação. Além disso, como todos os grandes varejistas, a Gap Inc. continuava a lidar com o desafio de encontrar funcionários suficientes para apoiar suas operações durante as temporadas de pico de vendas.

A Descoberta do SORT da Kindred

Kuntz tomou conhecimento do SORT, uma tecnologia de picking da Kindred que usa inteligência artificial. O SORT é um sistema robótico que emprega algoritmos de visão, agarrar e manipulação para coletar e classificar mercadorias. Usando metodologias de IA para melhorar continuamente as capacidades do robô, o sistema avalia milhões de pontos de dados para calcular e executar uma estratégia de picking ideal para cada tarefa em tempo real.

"Após ver a demonstração funcionando do SORT, sentimos que esta tecnologia estava mais avançada que outras soluções", diz Kuntz.

Piloto no Centro de Distribuição de Gallatin, Tennessee

Para começar a avaliar a tecnologia, Kuntz colocou um sistema piloto SORT no centro de distribuição da Gap Inc. em Gallatin, Tennessee, marcando a primeira vez que a empresa usou tecnologia de IA em qualquer um de seus CDs.

Como muitos CDs, os da Gap Inc. são construídos para atender à demanda de pico. O pico da demanda chega durante a temporada de festas, com o maior tráfego em lojas e online durante a semana da Black Friday e Cyber Monday. Um CD típico tem estações de classificação manuais e intensivas em mão de obra que processam pedidos de clientes.

Cada CD abriga uma enorme correia oval conhecida como classificador Bombay, que pega milhares de unidades individuais e as envia para estações individuais. Calhas anexadas ao classificador Bombay atuam como afluentes, direcionando a mercadoria para fora da esteira transportadora e para as estações de classificação.

O Processo Manual vs. Automatizado

Nas estações de classificação manuais, a mercadoria é deixada em uma pilha, e um funcionário pega cada peça e a escaneia com um leitor de código de barras. Uma luz correspondente no putwall, uma grade vertical de cubículos, acende, sinalizando ao funcionário qual cubículo corresponde àquele pedido. A rotina é repetida várias vezes enquanto a mercadoria é processada. Quando o último item de um pedido é escaneado, uma luz de cor diferente pisca naquele cubículo, sinalizando ao trabalhador que o cubículo está completo. Então o funcionário pega o conteúdo do cubículo e o passa para outra estação para ser embalado e enviado.

"A estação de classificação movida a pessoas é muito manual", diz Zach Gomez, diretor de operações para sucesso do cliente na Kindred, e principal ponto de contato de Kuntz na Kindred.

"O processo é monótono, e à medida que o tempo no turno passa, a velocidade e precisão do funcionário diminuem. É apenas a natureza humana."

Processos de classificação automatizados suportados pelo Kindred SORT podem tornar aquele funcionário duas vezes mais produtivo, afirma Gomez. "As unidades SORT são essencialmente plug-and-play", ele adiciona.

Como o SORT Funciona

Para começar, a Gap Inc. reconfigurou as calhas do classificador Bombay para enviar itens diretamente para o bin do sistema SORT. Em seguida, as câmeras do sistema olham para os itens no bin para compará-los com dezenas de milhares de imagens que já tem armazenadas em sua memória. Usando IA, ele combina o que vê com essas imagens existentes para reconhecer a mercadoria e identificar onde um item começa e o outro termina.

Após as câmeras registrarem a localização de cada item, o braço robótico no meio do sistema circular pega um objeto usando tecnologia proprietária Autograsp — uma combinação de pinçar, agarrar e sucção. Enquanto o braço robótico segura o item em seu garra, ele rapidamente o balança para expor qualquer área onde o código de barras poderia estar a uma das quatro câmeras dentro do sistema. Assim que uma das câmeras escaneia o item, o braço combina aquele item ao pedido apropriado e o solta no cubículo correspondente.

Se o robô não consegue segurar o item, o sistema SORT notifica um "piloto de robô" na sede da Kindred para solicitar ajuda. Remotamente, o piloto olha uma visão ao vivo da máquina e ajuda a guiar o braço robótico a fazer a coleta. Às vezes, um item acaba no bin do SORT que não deveria estar lá — algo grande demais para caber no cubículo, por exemplo. Nesse caso, o piloto do robô notifica o operador no CD, que pode remover o item do bin.

Aprendizado de Máquina e Evolução

Usando machine learning, o SORT aprende com o tempo as formas dos itens e outros detalhes — como onde os códigos de barras estão — para se tornar mais rápido e eficiente na coleta e classificação. Após meses operando nos CDs da Gap Inc., o sistema SORT pode coletar 98% da mercadoria autonomamente, e raramente requer intervenção dos pilotos de robô.

Apesar de suas capacidades de machine learning e IA, o SORT ainda depende da participação humana para a última etapa do processo de coleta. Após o braço robótico terminar de adicionar itens a um pedido, ele aciona uma luz para notificar o operador que está completo. O operador puxa o pedido completo do cubículo e transfere os itens para a área de embalagem.

Um funcionário é designado para pelo menos dois sistemas SORT para supervisionar operações. Um único funcionário pode embalar mais pedidos em uma estação de classificação robótica SORT porque o braço robótico está fazendo a maior parte do trabalho. Trabalhadores supervisionando múltiplas estações de coleta podem ser responsáveis por duas a três vezes mais throughput.

O Papel dos Funcionários

Funcionários nos CDs da Gap Inc. desempenham um papel chave no sucesso da implementação da tecnologia. Eles são responsáveis por gerenciar o equipamento SORT e garantir que todos os processos fluam suavemente de ponto a ponto.

"Todos os nossos funcionários acham muito fácil interagir com as estações SORT e se sentem muito seguros trabalhando dentro e ao redor das máquinas", diz Kuntz. "Treinamento é fácil, e na maior parte, podemos gastar uma hora ou menos com nossos funcionários e tê-los trabalhando na taxa. Isso inclui aprender todo o processamento de exceções. O design e simplicidade da máquina tornam muito fácil e rápido treinar novas contratações."

Expansão e Resultados

A Gap Inc. subsequentemente adicionou SORT à sua instalação em Fresno, CA e planeja instalar o sistema em seu centro de distribuição norte em Fishkill, NY até o final de 2019.

"A disposição da Kindred em melhorar todos os aspectos do sistema excedeu nossas expectativas", diz Kuntz. "Eles aprimoraram as garras e scanners para melhorar a precisão das máquinas. Vimos melhorias impressionantes de velocidade nos 18 meses desde que começamos a implementação, e a porcentagem de coletas autônomas aumentou."

Zach Gomez é diretor de sucesso do cliente na Kindred.