Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761
Aplicação da Realidade Aumentada em Processos de Separação de Peças
em Armazéns Logísticos: Uma Revisão Bibliográfica do Tema
Augmented reality application in parts selection processes in logistics
warehouses: A bibliographic revision of the subject
DOI:10.34117/bjdv5n12-299
Recebimento dos originais: 10/11/2019 Aceitação para publicação: 20/12/2019
Wilson Portela Santos Junior
Programa de Mestrado em Engenharia de Manufatura – Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Brasil.
E-mail: , wilsonportela@yahoo.com
Higor Henrique Maciel
Programa de Mestrado em Engenharia de Manufatura – Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Brasil.
E-mail: henmaciel@hotmail.com
Márcio Fontana Catapan
Programa de Mestrado em Engenharia de Manufatura – Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Brasil.
E-mail: marciocatapan@ufpr.br
RESUMO
No universo logístico, ê amplamente reconhecido que a seleção ou separação de peças
(picking) e pedidos é uma das tarefas mais complicadas e demoradas nas operações de
armazém e supermercados logísticos e frequentemente denominada como o principal gargalo no fluxo de trabalho nestes ambientes. Ao longo dos anos, o processo de coleta de peças foi extensivamente estudado e métodos foram propostos para migrar da solução baseada em papel ou planilhas para algo mais simples, modular e robusto e que reduza a carga cognitiva do operador. Este artigo visa avaliar o uso da Realidade Aumentada como solução robusta para o processo de separação de peças em armazéns logísticos, propondo uma metodologia básica de implementação. O artigo conclui que ainda é incipiente a quantidade de pesquisa que relacione a realidade aumentada em processos de seleção de peças em ambientes logísticos, indicando um campo ainda aberto à novas pesquisas.
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 ABSTRACT
In the logistics environment, it is widely recognized that picking processes is one of the most complicated and time consuming tasks in warehouse operations and logistics supermarkets and is often termed as the main bottleneck in the workflow in these environments. Over the years, picking process has been extensively studied and methods have been proposed to migrate from the paper or spreadsheet-based solution to something simpler, modular, robust and that reduces the operator's cognitive load. This paper aims to evaluate the use of Augmented Reality as a robust solution for the part separation process in logistics warehouses, proposing a basic implementation methodology. The paper concludes that the amount of research that relates augmented reality in parts selection processes in logistics environments is still incipient, indicating a field still open to new research.
Keywords: Augmented Reality, Picking, Warehouse, Logistics
1 INTRODUÇÃO
Os armazéns são parte integrante da cadeia de suprimentos de uma empresa e são ponto central para o gerenciamento logístico em geral. Os armazéns, no sentido bruto, podem ser descritos como instalações temporárias de bens. Eles são usados para armazenar matérias-primas, peças em processos de transformação ou produtos acabados. Armazéns em geral, são muito mais do que simples instalações de espera. Eles desempenham um papel crítico no apoio a variedade de serviços de valor agregado, como consolidação, logística reversa, fabricação
just-in-time, suporte ao cliente etc. (DE KOSTER et al., 2011). Portanto, é de extrema
importância que as empresas otimizem o dia a dia do fluxo de trabalho de um armazém, para melhorar sua eficiência e produtividade, permitindo assim que organizações possam otimizar seus custos e melhorar seus resultados.
Em todo o fluxo de trabalho dentro de um armazém, a maioria das tarefas tradicionais como recebimento, armazenagem, embalagem e remessa de suprimentos é altamente otimizada. A coleta de pedidos ou peças (picking), por outro lado, foi reconhecida como a tarefa mais onerosa em todo o fluxo de trabalho logístico dentro de um armazém. É responsável por até 60% da despesa operacional líquida de armazéns logísticos (DE KOSTER et al., 2011). A otimização da coleta de pedidos é de grande importância, pois o seu baixo desempenho pode levar à redução da eficiência geral e ao aumento dos custos operacionais.
Estudos recentes compararam extensivamente os diferentes métodos de sistemas de
picking e descobriram que os métodos de coleta de pedidos ou peças assistidas por máquina,
como por exemplo, assistência por voz, displays montados em carrinhos e tablets, superam os métodos manuais de coleta de pedidos em métricas como velocidade de coleta, precisão e
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 facilidade de uso (GUO et al., 2014). A coleta de pedidos totalmente automatizada aumentou a precisão, a eficiência e a produtividade à medida que remove o elemento humano da tarefa de coleta de pedidos. Embora isso tenha um custo, pois esses sistemas exigem um grande investimento inicial para serem configurados e também não são adequados para armazéns nos quais o padrão ou o tipo de trabalho pode mudar de tempos em tempos. Além disso, eles também precisam de técnicos altamente treinados para manter e monitorar esses sistemas (MIRANDOVA et al.,2014). É neste contexto que este artigo busca investigar o uso da Realidade Aumentada como ferramenta no processo de picking, desde a preparação dos dados de entrada até a otimização do movimento dos trabalhadores no armazém.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 PROCESSOS DE SEPARAÇÃO DE PEDIDOS / PEÇAS (PICKING) ELETRÔNICOS.
O processo de picking cria na cadeia logística uma insubstituível função associada à preparação e processamento de pedidos. Com uma constante necessidade por qualidade e pontualidade das entregas e o crescente número e diversidade de pedidos, também são desenvolvidas novas formas de organização e novas as tecnologias são aplicadas ao processo de picking (KALL et. al., 2012). A abordagem tradicional é baseada na coleta de peças de acordo com uma lista impressa de pedidos. Este princípio é vantajoso principalmente em termos de simplicidade, custo financeiro e relativa flexibilidade para mudar volumes do processo de picking. Por outro lado, a necessidade de leitura e verificação repetidas dos dados nos documentos leva a perdas de tempo significativas e taxas de erro mais altas devido a erro humano. Portanto, na prática, deve-se começar a aplicar sistemas de picking sem a necessidade de lista ou documentos impressos. A vantagem desses sistemas está principalmente na substituição dos documentos em papel tradicionais, através da escolha de pedidos eletronicamente, o que permite, em combinação com outras tecnologias, simplificar, acelerar e melhorar o processo de pesquisa e decisão de que itens devem ser separados. Um exemplo de tais métodos de coleta é chamado de sistemas “Pick-to”. Os sistemas mais tradicionais do tipo "pick-to" são (KRAJCOVIC, 2006):
a) “Pick to light” (Escolha pela luz): este sistema é baseado em locais de armazenamento equipados com painéis de luz especiais, indicando o local de armazenamento a partir do qual os bens precisam ser separados. O sistema de
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 seleção pick-to-light também é usado na ação inversa, ou seja, ao salvar o sortimento de itens na posição correta de armazenamento. O sistema pick-to-light não é adequado para grandes armazéns onde existem grandes distâncias entre itens a serem selecionados.
b) “Pick-to-voice” (Seleção do sistema por voz): o operador está equipado com um fone de ouvido (fones de ouvido + microfone), garantindo comunicação bidirecional entre o coletor e o sistema de controle e o terminal portátil que é usado para armazenar e transmitir rádio de informações entre o coletor e o sistema de controle. O sistema inclui uma transmissão de rádio de informações e reconhecimento de voz. O operador recebe do sistema de controle a sequência necessária de solicitação de pedidos individuais. Após remover o item, o operador reporta aos sistemas de gerenciamento o número de itens retirados, também confirmando a conclusão do processamento do pedido. Este sistema exige mais concentração do trabalhador (apenas informações de voz) e não é adequado para operações com níveis altos de ruídos ou barulhos intermitentes.
Entre os novos tipos de sistemas “pick-to” está atualmente classificável o sistema de
picking conhecido como “pick-to-vision” (SCHWERDTFEGER, 2019) que representa o uso
da Realidade Aumentada para navegação do selecionador durante o processo de separação e que atualmente é objeto de intensa pesquisa em termos de soluções tecnológicas e adequação de sua aplicação na prática industrial.
2.2 REALIDADE AUMENTADA
A Realidade Aumentada é um dos mais rápidos setores em crescimento relacionado à realidade virtual. A base da realidade aumentada é a capacidade de combinar elementos dos mundos real e virtual em uma única visualização. A realidade aumentada é uma tecnologia suportada pela percepção visual humana que, com combinação apropriada de objetos reais e virtuais, é possível fornecer grande quantidade de informação adicional. A condição é preservar o link com o usuário e o ambiente real (GUO et al., 2014). Em contraste com a realidade virtual, que é toda modelada por computador, a realidade aumentada não substitui o mundo real, mas apenas adiciona elementos ou objetos virtuais selecionados ao real meio ambiente. A visão pode ser realizada através do monitor e a câmera ou usando HMD (Head
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 A Realidade Aumentada é utilizada em diferentes ambientes virtuais, podendo ser usada por qualquer área do conhecimento, uma vez que se baseia na inserção de textos, imagens e objetos virtuais a três dimensões num ambiente físico com o qual o utilizador interage. (ROMÃO e GONÇALVES; 2013). A imagem digital é usada de forma a fazer parte do mundo real, obtendo vantagens ao acrescentar informação à realidade e adicionando atributos que esta não possui. (LIMA et al.; 2014).
Algumas das áreas onde a Realidade Aumentada mais se evidencia, desde a sua criação é a Engenharia. Neste âmbito, já é possível usar a Realidade Aumentada na avaliação virtual de construções de empreendimentos, carros ou aviões (na construção, na simulação de voo e na aviação quer civil quer militar), logística e medicina.
A Realidade Aumentada tem vários sistemas que integram a sua tecnologia, que podem ser categorizados pelo tipo de dispositivo que utilizam.
Assim, podemos identificar quatro sistemas (KREVELEN, POELMAN; 2010):
a) Sistema de visão ótica direta (Optical see-through Head Mounted Displays), b) Sistema de visão direta por vídeo (Video see through Head Mounted Display), c) Visão por vídeo baseado em monitor (Monitor-Based Augmented Reality) d) Sistema de visão ótica por projeção (Projector-Based Augmented Reality).
Esses 4 sistemas também podem ser classificados em dois grupos principais (MIRANDOVA, 2015):
i) Sistemas que utilizam sensores de posição e visor transparente: O sensor de posição envia informações sobre a posição e direção da perspectiva do usuário, o gerador de cena com base nessas informações exibe objetos virtuais localizados no campo de visão do usuário. Posteriormente, objetos virtuais são projetados no espelho através do qual o usuário vê a cena real.
ii) Captura de imagem da câmera real para o registro de marcadores que indicam a posição dos objetos virtuais: uma câmera de vídeo captura a cena real e a envia para o computador enquanto o software no computador está procurando o marcador. Se o marcador for encontrado, o software identifica o tipo da “tag”, calcula a posição da câmera para o marcador e atribui à imagem do marcador do objeto virtual e depois exibe a imagem resultante adicionada pelos objetos virtuais.
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 3 ANALISE BIBLIOMÉTRICA DE ARTIGOS JÁ PUBLICADOS SOBRE O TEMA PESQUISADO
Para este estudo foi utilizada a base de dados SCOPUS Elsevier, acessada pelo Portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). A motivação para definição destas bases foi a relevância com o tema pesquisado. A base Scopus tem ampla abrangência, indexando mais de 21.500 periódicos de 5 mil editores nacionais e internacionais, datados a partir de 1960. O período de buscas se estendeu entre os dias 20 e 30 de novembro de 2019. Inicialmente, definiu-se os eixos de pesquisa, isto é, o tema que determina a pesquisa a ser realizada, estipulando-se as palavras-chave utilizadas nos mecanismos de busca. Nas fases posteriores do processo, verifica-se a aderência das palavras selecionadas, isto é, se estão conseguindo discriminar os artigos científicos referentes à área de pesquisa.
O processo de seleção do banco de artigos (portfólio bibliográfico) se inicia com a definição dos eixos de pesquisa, através da percepção em relação ao tema. A seguir, etapa decisiva é a definição dos termos de busca (strings). Os termos de busca escolhidos podem ser utilizados individualmente ou conjuntamente, se o tema contemplar mais de um eixo de pesquisa. De forma complementar, os resultados obtidos em cada base de dados podem ser exportados para um software de gerenciamento bibliográfico, a fim de facilitar a manipulação e padronizar as informações.
Neste estudo, a fim de construir o conhecimento acerca do tema, foram definidos dois eixos alinhados com o tema do artigo. O primeiro eixo está relacionado à contextualização geral sobre o tema Logística, a fim de maximizar o retorno de artigos potenciais em diferentes áreas que possam agregar à construção do conhecimento, utilizando as palavras Warehouse e
Order Picking. O segundo eixo, voltado ao tema Realidade Aumentada, como componente de
pesquisa o termo Augmented Reality. Em cada eixo foram utilizados termos de busca próprios, conforme Quadro 1.
Quadro 1: Definição dos eixos e termos de busca:
Eixo 1: Logística Eixo 2: Realidade Aumentada
Warehouse Augmented Reality
Order Picking
Utilizados os termos de busca de forma isolada foram identificadas referências conforme o Quadro 2.
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 Quadro 2: Quantidade de referências bibliográficas por termo de busca:
Termos de busca Quantidade de referências
Warehouse 10.435
Order Picking 536
Augmented Reality 14.850
Total 25.821
Por sua vez, utilizados os termos de busca de forma combinada, foram identificadas referências conforme o Quadro 3.
Quadro 3: Quantidade de referências bibliográficas com a combinação dos termos de busca: Termos de busca Quantidade de referencias
Warehouse & Order Picking 621
Warehouse & Augmented Reality 41
Order Picking & Augmented Reality 21
Warehouse & Order Picking & AR 11
Desta forma, a quantidade total de referências bibliográficas que comporão inicialmente o banco de artigos/portfólio bibliográfico possui um total de 694 resultados sendo que somente 11 artigos entraram no critério dos 3 termos de busca ao mesmo tempo.
A este recorte inicial foram aplicados critérios de inclusão e exclusão, conforme segue. i. Critérios de inclusão:
a) tipo de publicação: artigos científicos, teses e dissertações;
b) recorte temporal: documentos com publicados entre os anos de 2014 e 2019, para manter a atualidade dos resultados;
c) idioma da publicação: português e inglês. ii. Critérios de exclusão:
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 a) exclusão por área de afinidade (subject area) da publicação: para este estudo selecionou-se as áreas de Negócios, Gerenciamento e Contabilidade (Business, Management
and Accounting);
b) leitura dos títulos dos artigos: exclusão de artigos não alinhados ao tema de pesquisa após leitura do título;
4 APLICAÇÃO DA REALIDADE AUMENTADA EM PROCESSOS DE PICKING EM ARMAZÉNS LOGÍSTICOS
De acordo com Krajčovič et al. (2014), a metodologia proposta para aplicações de realidade aumentada no processo de seleção de peças consiste nas seguintes etapas mostradas na Figura 1:
1. Preparação e processamento de dados de entrada;
2. Proposta de sistema de navegação utilizando realidade aumentada; 3. Seleção de recursos de software e hardware;
4. Transformação de rotas de picking no mapa do processo em software para realidade aumentada;
5. Realização do processo de picking;
Figura 1 - Metodologia para aplicação de realidade aumentada em processos de picking
Fonte: Krajčovič et al., 2014
4.1 PREPARAÇÃO E PROCESSAMENTO DE DADOS DE ENTRADA
Para poder escolher itens do armazém por pedido, usando realidade aumentada, é necessário conhecer alguns dados básicos de entrada. Um recurso básico para obter dados de entrada é através dos Sistema de Gerenciamento de Armazém (WMS - Warehouse
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 com o WMS é a capacidade de extrair apenas informações que darão suporte ao software de realidade aumentada (REIF et al., 2013).
Essas informações devem ser exportadas para um formato que o software de realidade aumentada possa usar como entrada para o fluxo de trabalho e outras ações. Uma solução possível é exportar para o formato XML atualmente usado como padrão para intercâmbio de dados entre aplicativos.
A interconexão do sistema WMS com o software para realidade aumentada é mostrada na Figura 2 e pode ser resumida nas seguintes etapas abaixo:
1. Localização dos dados necessários no WMS - nome do item, código do item, localização no armazém.
2. Exportação de dados do WMS em um formato compatível (.xml).
3. Importação dos dados no formato .xml para o software de realidade aumentada. 4. Criação do cenário usando ferramentas de realidade aumentada: localização de marcadores, posição da informação exibida, animação, movimento, rotação, controle de objetos, etc.
Figura 2 - Interconexão do sistema WMS com o software de realidade aumentada.
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 4.2 PROPOSTA DE SISTEMA DE NAVEGAÇÃO UTILIZANDO REALIDADE AUMENTADA
A principal tarefa da realidade aumentada no processo de seleção de itens (picking) é direcionar o operador no armazém de tal maneira que este se mova pela rota mais curta designada e também forneça informações básicas necessárias para eliminar erros no processo de picking (designação do item correto para picking, determinação da quantidade correta de itens selecionados).
Ao projetar um sistema de navegação adequado com o suporte de realidade aumentada, pode-se aproveitar as variantes existentes dos sistemas de rastreamento atualmente utilizados (KALL et al., 2012):
a) sistema de rastreamento de marcadores; b) rastreamento extensível em sistemas 3D; c) sistema de rastreamento sem marcador 2D; d) sistema de rastreamento sem marcador 3D;
e) sistemas de rastreamento por localização geográfica; f) sistemas de rastreamento giroscópico;
No caso do sistema de navegação relacionado aos processos de picking, o sistema de rastreamento de marcadores aparece como ideal, baseado em uso de sinais especiais (marcadores) na cena real, que são usados para determinar a posição do operador e também para identificação do objeto virtual que deve ser adicionado à cena real.
4.3 SELEÇÃO DE RECURSOS DE SOFTWARE E HARDWARE
Para navegar pelos marcadores e exibir a navegação os elementos descritos no capítulo anterior, se faz necessário a definição de software e hardware adequados.
Para a seleção de software, é necessário que o mesmo seja capaz de exibir informações virtuais usando o aumento de realidade. Também é adequado para uso no processo de navegação a capacidade de geração de marcadores e que inclua uma ferramenta apta a criar um cenário de exibição de objetos virtuais e bem como controlar objetos virtuais no espaço real. Para a seleção de hardware se faz necessário o uso de computador ou tablet portátil que contenha o sistema operacional Windows, pelo menos 3 portas USB e que também permita conexão VGA aos principais óculos de RA hoje fornecidos pelo mercado. Capacidade de processamento do computador ou tablet deve ser definido de acordo com a robustez ou complexidade da aplicação.
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 4.4 TRANSFORMAÇÃO DE ROTAS DE PICKING NO MAPA DO PROCESSO EM SOFTWARE PARA REALIDADE AUMENTADA
Uma parte essencial das aplicações da realidade aumentada no processo de picking é a criação de um cenário. O cenário define como os elementos virtuais adicionados à cena real se comportarão (exibição e controle de objetos no espaço e no tempo).
As atividades básicas que podem ser atribuídas a cada etapa do cenário a ser criado são divididas nos seguintes grupos (KRAJCOVIC et al., 2014):
a) Câmera - trabalho da câmera, sua ativação, calibração e configurações.
b) Geometria - trabalho com objetos exibidos, como animação, rotação, escala, visibilidade, tempo, carregamento e remoção do objeto.
c) Interação - interação de objetos virtuais.
d) Monitoramento - permite interromper o monitoramento atual e carregar uma nova configuração.
e) Funções especiais - esses blocos permitem alternar para modo em tela cheia, inserir música de fundo, etc.
O cenário do processo de picking é sempre baseado em separação de pedidos que é transformada em uma rota de separação ideal. Isso implica na classificação de itens de picking e também na posição de cada item no armazém.
4.5 REALIZAÇÃO DO PROCESSO DE PICKING
O processo de seleção de peças (picking) usando realidade aumentada é executado como mostrado na Figura 3:
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 Figura 3 – Implementação do processo de picking utilizando realidade aumentada
Fonte: Krajčovič et al., 2014
5 CONCLUSÃO
O processo de picking em armazéns logísticos com o apoio da realidade aumentada ajuda a reduzir o tempo de localização e identificação dos itens, reduz sobrecarga cognitiva dos trabalhadores no processo de seleção, reduz erros de seleção, aumenta a flexibilidade da operação e, finalmente, reduz os custos logísticos envolvidos na gestão de estoques e armazéns (HNAT, 2012). A metodologia apresentada é adequada para ambientes logísticos com alto
Braz. J. of Develop., Curitiba, v. 5, n. 12, p.32255-32268 dec 2019 . ISSN 2525-8761 nível de padronização, caracterizados pela baixa mudança dos locais de armazenamento de itens. O problema das aplicações de realidade aumentada nos processos de picking sem dúvida requer mais pesquisas.
A revisão sistemática da literatura mostra que ainda é incipiente a quantidade de pesquisa que relacione a realidade aumentada em processos de seleção de peças em ambientes logísticos, especificamente em termos de maior integração de sistemas AR e WMS e a possibilidade de vincular o sistema de picking à identificação automática de códigos como por exemplo RFID ou código de barras.
REFERÊNCIAS
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