Otimização do processo de picking em supermercados: um modelo matemático para roteamento de coleta de pedidos em comércio eletrônico

ABSTRACT

O comércio eletrônico tem sido uma oportunidade para as empresas acessarem um dos canais de venda mais rentáveis, a internet. A estratégia Omnichannel se consolidou no mercado, integrando os canais físicos e online para oferecer uma experiência de compra mais completa e personalizada aos clientes. No entanto, o segmento de alimentos online não se desenvolveu tão rapidamente quanto inicialmente esperado, o que levou a um certo ceticismo em relação a esse negócio. A pandemia da COVID-19 em 2020 causou uma mudança inesperada nesse cenário, forçando os supermercados a acelerar sua digitalização para encontrar novas maneiras de atender aos clientes em suas casas. O processo de separação, empacotamento e expedição de pedidos em uma loja online é conduzido por um responsável que atribui as atividades aos separadores levando em consideração a experiência do indivíduo. Embora os separadores mais experientes usem a topologia da loja para determinar o caminho mais eficiente, frequentemente os pedidos são atribuídos a trabalhadores com tempo parcial e sem vínculo empregatício, prejudicando o desempenho. Depois de coletados os itens, os pedidos são entregues a colaboradores responsáveis pelo empacotamento e expedição, sendo que o fluxo do processo é alterado de acordo com o tipo de serviço solicitado pelo cliente. Este trabalho apresenta e discute um modelo de programação linear inteira mista para solucionar o problema de roteamento de coleta com restrições específicas de um supermercado. Os testes realizados mostraram que a utilização de uma variação do modelo matemático do Problema do Caixeiro Viajante pode ser uma ferramenta útil para a tomada de decisões gerenciais na otimização do processo de picking em supermercados. Desta forma, os gestores podem definir estratégias específicas para melhorar a eficiência das entregas, reduzindo custos e tempo de espera dos clientes.AlternateE-commerce has been an opportunity for companies to access one of the most profitable sales channels, the internet. The Omnichannel strategy has consolidated in the market, integrating physical and online channels to offer a more complete and personalized shopping experience to customers. However, the online food segment has not developed as quickly as initially expected, leading to some skepticism about this business. The COVID-19 pandemic in 2020 caused an unexpected shift in this scenario, forcing supermarkets to accelerate their digitalization to find new ways to serve customers in their homes. The process of picking, packing, and shipping orders in an online store is conducted by a responsible person who assigns activities to pickers, taking into account the individual's experience. Although more experienced pickers use the store's topology to determine the most efficient path, orders are often assigned to part-time workers without an employment relationship, which hampers performance. After items are collected, orders are delivered to employees responsible for packing and shipping, and the process flow is changed according to the type of service requested by the customer. This paper presents and discusses an integer linear programming model to solve the collection routing problem with specific constraints of a supermarket. The tests carried out showed that the use of the mathematical model of the Traveling Salesman Problem can be a useful tool for managerial decision-making in optimizing the picking process in supermarkets. Managers can define specific strategies to improve delivery efficiency, reducing costs and waiting time for customers.