otimização do arranjo dos locais de armazenamento de...

Ingeniería Industrial.

Actualidad y Nuevas Tendencias

Año 9, Vol. V, N° 17

ISSN: 1856-8327

Ferreira y Battesini, Otimização do arranjo dos locais de armazenament, p. 61-74

61

Otimização do arranjo dos locais de armazenamento de

produtos em estoque de uma empresa varejista

Optimization of the arrangement of warehousing product places in a retailer

company

Giovana Ferreira; Marcelo Battesini

Palavras chave: Armazenamento, Otimização, Leiaute.

Key words: Warehousing, Optimization, Layout.

RESUMEN

As organizações têm voltado suas atenções à

gestão de estoques por terem percebido sua

importância na cadeia produtiva e de varejo

que, quando bem efetuada, reduz os custos

logísticos e aumenta o nível de serviço, com

impacto importante sobre o consumidor final.

Este artigo tem como objetivo propor um

método para a otimização no arranjo de

materiais em estoque de uma empresa

varejista do setor de materiais de construção

em Santa Maria, RS. A partir de uma análise

inicial da situação atual da empresa, foram

propostas duas novas alternativas para o

arranjo de locais de armazenamento de

conexões de água fria, água quente, esgoto e

de rede elétrica. Ambas as soluções utilizam a

estratégia dedicada baseada em classes e a

classificação ABC na otimização do arranjo de

locais de armazenamento. Em uma delas foi

utilizada a Análise de Correlação, de forma

complementar, caracterizando um método não

relatado na literatura pesquisada. Concluiu-se

que é possível reduzir o tempo de busca em

mais de 47% com a implantação de ambas as

soluções, quando tomada como referência a

situação inicial, o que representa um impacto

positivo no nível de serviço esperado para os

materiais envolvidos no estudo.

ABSTRACT

Organizations have focused their attention to

the inventories management for having

perceived their importance in the productive

chain and retail that, when well performed,

reduces the logistics costs and increases the

service level, with a major impact on the final

consumer. This article proposes an

optimization method for materials inventories

arrangement at a retail company of building

materials sector in Santa Maria, RS. From an

initial analysis of the current company

situation, were proposed two new alternatives

for the arrangement of storage locations for

cold water, hot water, sewage and electricity

connections. Both solutions use the dedicated

strategy based on classes and the ABC

Classification. In one of them was used

correlation analysis, complementarily,

featuring a method not reported in the

literature. One of these solutions for the

optimization uses the Correlation Analysis,

characterizing a method reported in the

literature. It was concluded that it is possible

to reduce the search time by more than 47 %

with the implementation of both solutions,

when taken as a reference the initial situation,

representing a positive impact on the level of

service expected for the materials involved in

study.




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INTRODUÇÃO

A armazenagem e recuperação de itens em

estoque são operações importantes no

processo logístico que estão relacionadas à

última etapa do ciclo do produto, antes de

chegar ao consumidor final. Atuar com

eficiência nesses processos tende a

aumentar a competitividade empresarial

com base no grau de satisfação dos

clientes. A necessidade de entregar o

produto certo, no lugar certo e na hora

certa faz com que a empresa dê atenção

especial à sua gestão logística, de modo

que os requisitos dos clientes sejam

atendidos (Figueiredo et al., 2006).

Segundo Ballou (2011), desde o instante

em que a produção é finalizada até o

momento no qual o comprador toma

posse, as mercadorias são

responsabilidade do processo logístico.

O conceito de logística se relacionava com

todo o processo de aquisição e

fornecimento de materiais durante a

Segunda Guerra Mundial e foi utilizado

por militares americanos para atender a

todos os objetivos de combate da época

(Ching, 2010). A logística empresarial

estuda como a administração pode prover

melhor nível de rentabilidade nos serviços

de distribuição, através de planejamento,

organização e controle efetivos para as

atividades de movimentação e

armazenagem, que visam facilitar o fluxo

de produtos (Ballou, 2011). Na perspectiva

da cadeia de suprimentos, para Ching

(2010), a logística é um conjunto de ações

que começa pela caracterização das

potenciais necessidades do mercado e dos

produtos e serviços visando este mercado,

segue na coordenação das fontes de

fornecimento em sua origem e termina no

aproveitamento final desses produtos e

serviços.

Um amplo espectro de atividades está

relacionado ao manuseio de materiais, que

segundo Thompkins et al (2010), é a arte e

a ciência de movimentar, estocar, proteger

e controlar materiais, providenciando a

quantidade exata, do material correto, na

condição correta, na posição correta, na

sequência correta, por um custo adequado,

utilizando o método apropriado.

Similarmente, de acordo com o MHI

(2015), a movimentação de materiais

refere-se à movimentação, ao

acondicionamento, a proteção e ao

controle através do processo de

manufatura e distribuição, incluindo o seu

consumo e disposição.

Independentemente do nível de excelência

das operações logísticas das empresas,

erros podem ocorrer (Bowersox, 2011). O

manuseio eficiente de mercadorias em um

depósito é influenciado pelo próprio

projeto do armazém, sendo que pequenas

variações na configuração, arranjo físico

ou arranjo das docas de descarga podem

resultar em economias substanciais nos

custos de manuseio (Ballou, 2011).

Além do arranjo físico, a estratégia de

armazenagem adotada pelo sistema de

estocagem pode influenciar nos tempos de

busca, quando da separação de pedidos. A

função de um sistema de estocagem é

estocar materiais por período de tempo,




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permitindo o seu acesso quando

necessário, devendo sua performance

justificar o investimento realizado e sua

operação (Groover, 2011). Segundo o

autor, a escolha da estratégia de alocação

afeta as medidas de performance, sendo

comum a armazenagem em sequência da

quantidade de peças, da numeração dos

produtos, ou em função do nível de

atividade.

A literatura descreve várias estratégias,

sendo as mais relatadas a aleatória e a

dedicada, além da dedicada baseada em

classes, que busca uma relação de

compromisso entre essas se aproveitando

das vantagens de ambas. A alocação

baseada em classes é o método que

designa locais aos produtos por meio de

um agrupamento, onde as classes são

estabelecidas levando em conta a

frequência de picking ou a demanda do

produto, onde as classes com maior

demanda serão alocadas na zona mais

próxima da expedição. As classes são

comumente determinadas com o auxílio

do sistema ABC (LE-DUC, 2005), que é

inspirado na regra de Pareto, que

considera que os itens mais importantes

estão entre 15% e 20% do total de itens

analisados (De Koster et al., 2007).

Segundo Dias (2010), a curva ABC é um

importante instrumento que permite

identificar aqueles itens que justificam

atenção, sendo obtida pela ordenação dos

itens conforme sua importância relativa

atribuída pelo investigador.

O leiaute e arranjo físico de posições de

armazenagem em sistemas de estocagem

se distingue do problema da roteirização

da separação de itens, como apresentado

em Bonassa e Cunha (2011), sendo tratado

na literatura como problema de alocação

da posição de estocagem (Storage Location

Assignment Problem – SLAP). O SLAP

envolve uma relação de compromisso

entre a minimização de espaço de

estocagem e os tempos de manuseio de

materiais sendo, de acordo com Fumil et

al. (2013), crítico aos gerentes de operações

e a sua otimização tem sido tratada em na

literatura na proposição de metodologias

para melhorar a efetividade da ocupação

do espaço disponível. Battista et al. (2011)

e Gomes et al. (2015) apresentam

otimizações baseadas na solução do SLAP

para a identificação da melhor posição de

locais de armazenamento no contexto de

planejamento do leiaute.

A questão motivadora deste artigo está

inserida neste contexto, e se relaciona a

redução do tempo de busca de produtos

que não se encontram armazenados em

localizações próximas, mas aparecem com

frequência nos mesmos pedidos. O

objetivo deste trabalho é identificar

arranjos otimizados para os locais de

armazenamento de produtos em estoque

de uma empresa varejista. Além desta

seção, este artigo está estruturado nas

seções abordagem metodológica,

resultados, discussão e considerações

finais.




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ABORDAGEM METODOLÓGICA

Este artigo se caracteriza como um estudo

de caso por realizar uma investigação

empírica que reúne informações

detalhadas por meio de observação

(Cervo, Brevian y Silva, 2007). O estudo de

caso é o método preferido quando são

propostas as questões do tipo “como” ou

“por que”, o investigador tem pouco ou

nenhum controle sobre os eventos e o

enfoque está sobre um fenômeno

contemporâneo no contexto da vida real,

tendo como fontes de evidência a

observação direta dos eventos estudados e

entrevistas das pessoas envolvidas (Yin,

2010).

Os objetivos, as fontes utilizadas e os

procedimentos de coleta podem ser

utilizados para identificar a natureza

metodológica de trabalhos de pesquisa

(Santos, 2007). Nesse sentido, esta

pesquisa teve objetivo analítico e utilizou

como procedimento de coleta de dados a

observação direta, a pesquisa de campo e

documental, que produziram os dados

utilizados.

A pesquisa foi conduzida em um conjunto

de etapas sequenciais, brevemente

descritas a seguir. Inicialmente foi

caracterizada a situação atual, o que

envolveu a coleta de um conjunto de

informações em relação a posição atual de

armazenagem dos produtos, a planta

baixa do estoque, aos procedimentos e

equipamentos utilizados na busca, as

distâncias, a forma de acondicionamento,

assim como ao histórico dos pedidos.

A partir do sistema de informação

utilizado pela empresa, foram analisados

cerca de 5.500 pedidos efetivados por

clientes, referentes ao mês de julho de

2014, que foi considerado um mês de

vendas típico para a empresa. Como os

dados dos pedidos, referentes ao número

do pedido, código do item, data do pedido

e quantidade de itens, dentre outros,

foram fornecidos em formato .pdf, foi

necessária sua transcrição para uma

planilha eletrônica, procedimento que

consumiu uma quantidade relevante de

tempo. Desse total de pedidos, foram

considerados neste estudo 322 pedidos

que continham os 351 produtos

selecionados para fazer parte deste estudo,

sendo todos eles tipificados como

conexões de tubulações de água fria, água

quente, esgoto ou elétrica. Apesar da

abordagem utilizada ser aplicável aos

demais produtos armazenados, este

estudo foi intencionalmente delimitado

aos produtos considerados pela empresa

como os mais problemáticos em termos de

tempos de busca.

A seguir, as plantas baixas do depósito

foram transcritas para o meio digital, em

escala, o que permitiu identificar as

posições de armazenagem de forma

relacional, local de expedição, as

distâncias a serem percorridas e a

definição de quatro classes de posições de

armazenagem. Posteriormente, foram

identificados produtos que são vendidos

conjuntamente com mais frequência, com

base nas associações entre produtos




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identificadas com o auxílio de uma análise

de correlação entre itens demandados nos

pedidos. Finalmente, foram propostas de

soluções alternativas de arranjo dos locais

de armazenamento de produtos em

estoque.

Caracterização da situação problemática

A empresa estudada situa-se na cidade de

Santa Maria, no interior do Rio Grande do

Sul, e atua no ramo de comércio varejista

de materiais de construção desde 1981. O

centro de distribuição da empresa abriga

10 mil produtos, possui uma área de 2.400

m² e fornece produtos para várias regiões

dentro e fora do estado. O sistema de

estocagem utiliza prateleiras (racks), que

nos níveis inferiores são utilizados como

estantes e nos níveis superiores permitem

a alocação de paletes. As posições de todos

os produtos são controladas por sistema

informatizado que endereça as buscas

para um determinado corredor, bloco,

nível, sendo que cada nível de cada bloco

é subdividido em 10 apartamentos. A

Figura 1 apresenta uma prateleira típica.

Figura 1. Prateleira típica de armazenamento de conexões

Arranjo dos locais de armazenamento

adotado na situação atual

Os produtos mantidos em estoque pela

empresa são alocados nos apartamentos

de um conjunto de prateleiras localizadas

em uma grande edificação. Com base no

sistema de informação utilizado na gestão

do estoque, foram identificadas as

posições dos apartamentos dos produtos

estudados.

RESULTADOS




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Essa sistematização permitiu verificar que

a empresa adota uma estratégia de

estocagem aleatória, que permite o uso de

uma mesma posição de estoque para

diferentes produtos.

A estratégia aleatória reduz a quantidade

de posições necessárias, quando

comparada a outras estratégias de

alocação, porém tende a aumentar os

tempos de busca (Thompkins et al 2010).

Ciente dessas características e disposta a

alterar sua estratégia, a empresa

disponibilizou dois corredores para a

realização deste estudo de otimização,

cada um deles com 10 blocos em cada

lado, sendo os blocos ímpares à esquerda e

blocos pares à direita.

A inserção da área estudada no centro de

distribuição da empresa é representada de

modo esquemático na Figura 2, na qual

destaca-se as prateleiras estudadas, que

aparecem em cor mais escura em relação

às demais, e as referências de início e final

de percurso utilizadas na busca por itens

armazenados, que são indicados com

círculos.

Figura 2.- Inserção do espaço disponível para a realização do estudo




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Solução de arranjo dos locais de

armazenamento baseada na estratégia de

alocação

A adoção da estratégia dedicada baseada

em classes demandou a análise do

conjunto de produtos em função de suas

demandas de deslocamentos para a busca

no estoque, análise que foi conduzida com

o auxílio de planilha eletrônica.

Apesar de a literatura usualmente

caracterizar três classes, as características

de demanda dos 351 produtos estudados

determinaram a adoção de quatro classes,

denominadas A, B, C e D. Os produtos

com maior frequência de busca foram

classificados considerados como classe A,

enquanto os demais foram classificados

como classe B ou C. Os produtos que não

tiveram demanda no período avaliado

foram classificados como D. Como

resultado, 16 produtos foram classificados

como classe A, representando 38,94% do

total de buscas em estoque realizadas no

período investigado, ver Tabela 1; 41

produtos foram classificados como classe

B, envolvendo 30,75% da frequência total

de busca; e 153 produtos compuseram a

classe C, compreendendo 30,31% do total

de buscas. Dessa forma, 16,2% dos

produtos estudados representam 69,69%

do total de buscas, resultado que confirma

a validade da Lei de Pareto.

Tabela 1.- Frequências de busca absoluta por produtos da classe A

Código Produto 367 614 335 475 347 12329 340 348 447 537 12334 473

Frequência 72 61 51 39 33 32 28 28 27 26 26 22

Com base nessa sistematização, foi

possível criar a primeira alternativa de

arranjo das posições de alocação, que

considerou simultaneamente a quantidade

de posições necessárias, os tipos de

conexões e as classes identificadas.

Inicialmente, foi definido que cada

corredor do estoque iria receber um tipo

de produto e, a seguir, os produtos foram

associados aos blocos e apartamentos em

ordem da classificação A, B, C e D,

tomando como referência a sua distância

em relação ao ponto de saída de busca

indicado na Figura 2. Exemplificando,

produtos de água fria foram alocados

apenas no corredor 2 enquanto os demais

tipos foram alocados ao corredor 3. A cada

corredor os produtos classe A foram

alocados próximos da expedição, e a

seguir os produtos classe B, e assim por

diante. O mesmo procedimento foi

adotado no corredor 3, onde as conexões

do tipo esgoto foram alocadas às posições

mais próximas à expedição e as conexões

de eletrodutos e de água quente às

posições restantes. É importante destacar

que a decisão de realizar essas alocações se

baseou no fato de o conjunto de produtos

do tipo conexões de eletrodutos e de água

quente terem sido classificados,

respectivamente, como classes C ou D.

Uma vez dimensionado o número de

posições necessárias para cada classe e as

suas localizações nos espaços existentes

nos corredores disponibilizados, foi

necessário realizar as alocações de cada




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um dos produtos a essas localizações. Para

a definição da posição física das classes no

espaço, foi considerado que: seriam

alocados na classe A os apartamentos

distantes até 7 metros do ponto

intermediário de busca; os produtos classe

B distariam entre 7 e 8 metros; produtos

classe C ocupariam as posições entre 8 e 9

metros; e que as demais posições seriam

destinadas a classe D. O resultado dessa

sistematização é apresentado na Figura 3,

na qual destaca-se as regiões do estoque

classificadas como A, B, C e D. Além disso,

são indicados os apartamentos reservados

aos diferentes tipos de conexão e a área

reservada aos produtos classe D, que foi

apenas parcialmente indicada.

Figura 3.- Solução de alocações baseado na estratégia de alocação.

Solução de arranjo dos locais de

armazenamento baseada na estratégia de

alocação e nas correlações entre produtos

Considerando necessidade de aproximar

as posições de alocação de produtos que

com frequência são demandados em um

mesmo pedido, de modo a reduzir os seus

tempos de busca, evitar erros e alinhado

com a otimização solicitada pela empresa,

foi proposta uma segunda solução de

alocação dos apartamentos. A construção

dessa solução utilizou a análise de

correlação entre os produtos que possuíam

demandas conjuntas em um mesmo

pedido, além da alocação dedicada




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baseada em classes apresentada na seção

anterior.

A Análise de Correlação tem como objeto

verificar a existência e o grau da relação

entre duas variáveis aleatórias X e Y,

sendo utilizado como medida da

correlação linear entre as variáveis o

coeficiente de correlação (rxy) de Pearson

(Montgomery, 2012). O valor de rxy varia

entre 0 e 1 e pode ser calculado com base

na Equação (1), sendo que valores de rxy

próximos a 1 indicam alta correlação entre

as variáveis e valores próximos a 0

indicam baixa correlação.

r i i-

i i

n

i - i

n i -

i

n

(1)

De modo a identificar os produtos

demandados em um mesmo pedido, foi

realizada uma análise de correlação entre

cada um dos 351 produtos estudados.

Procedimento que demandou a

sistematização dos pedidos em linhas e

dos produtos em colunas de uma mesma

planilha eletrônica, tendo sido atribuído o

valor 1 toda vez que determinado produto

estava presente em um dado pedido. A

planilha de correlações obtida foi

analisada com base nos critérios: produtos

com valores de rxy entre 0,59 e 1 foram

considerados com alta correlação e

tiveram maior prioridade de aproximação

nas alocações das posições de

armazenagem; produtos com correlação

entre 0,4 e 0,589 foram considerados com

prioridade intermediária, enquanto que os

demais não receberam nenhum grau de

priorização. São exemplos de produtos

com alta correlação os produtos 208 e 609

(rxy=0,705), 408 e 341 (rxy=0,745) e 228 e

6487 (rxy=1).

Após analisadas as intensidades das

correlações entre os produtos, foi possível

criar uma nova alternativa de leiaute,

concebida a partir da solução obtida na

seção 3.2. O procedimento utilizado foi

aproximar as posições dos produtos com

alta correlação dentro de uma mesma

classe (A, B, C ou D) e, também, entre

classes. Um exemplo disso, foi aproximar

a posição de um produto da classe B da

posição de um produto da classe A,

flexibilizando a regra de pertencimento à

uma dada classe. Nesse sentido, as

posições das alocações dos produtos

foram redefinidas considerando,

simultaneamente, as classificações A, B, C

e D e as suas correlações.

Como resultado, os produtos com maior

rotatividade permaneceram próximos a

expedição, pois quando um produto A

tinha correlação com um B, o produto A

permanecia na sua posição, sendo o

produto B trazido próximo a ele. O arranjo

assim obtido é a presentado na Figura 4,

na qual é possível visualizar as regiões A,

B, C e D e os produtos que tiveram a

posição de seus apartamentos alteradas,

que foram destacados em cor mais escura

(roxa), e a área reservada aos produtos

classe D, que foi apenas parcialmente

indicada.




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Figura 4.- Solução de alocações baseado na estratégia de alocação e em correlações.

Observa-se na Figura 4 que o novo arranjo

proposto, além de aproximar os produtos

em função das importâncias de suas

correlações, manteve, em grande parte, as

alocações obtidas no arranjo dos locais

baseado apenas na estratégia de alocação,

ou seja, os produtos considerados como A

continuaram mais próximos da expedição

do que os demais (B, C e D). Isto pode ser

explicado pelo fato de que, em geral, os

produtos com maior frequência de busca

(alto rxy) pertenciam as mesmas classes.

É importante destacar que as correlações

entre produtos identificadas poderiam ter

produzido outras formas de alocação não

testadas neste trabalho, a exemplo de

definir para os produtos com maiores

correlações uma posição específica, que

seria próxima ao ponto de busca e

dedicada, ou seja, distinta das classes A, B,

C e D.

A comparação entre as soluções

alternativas foi realizada com base nas

distâncias percorridas na busca de 50

pedidos aleatoriamente selecionados, que

correspondem a 15,5%, dentre os 322

pedidos analisados neste estudo. Em sua

porção inicial, os percursos foram os

mesmos para as três situações: ponto de

partida junto a expedição e, após, o

deslocamento de 5,43m, para um dos

pontos intermediários de busca

DISCUSSÃO




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localizados nos corredores 2 ou 3, ver

Figura 2. A seguir foi acrescida a (s)

distância (s) até a posição do apartamento

de cada item do pedido e a distância de

retorno ao ponto inicial. Procedimento que

foi realizado com medições diretas nos

desenhos em escala, para a situação inicial

e para as duas soluções de alocação

propostas.

A alternativa de alocação da situação

inicial SI foi utilizada como referência para

mensurar a otimização potencial com a

implantação das soluções alternativas:

baseada na estratégia de alocação (SbEA) e

baseada na estratégia de alocação e na

análise de correlação (SbEA+AC). O

somatório das distâncias percorridas no

conjunto de pedidos analisados é

apresentado na Tabela 2, onde observa-se

que ambas as soluções possibilitaram uma

redução superior a 47% nas distâncias

percorridas para a busca dos produtos,

quando comparadas com a situação

inicial. É importante destacar relação

direta entre a distância percorrida e o

tempo de busca, indicador comumente

utilizado para aferir a performance de

sistemas de estocagem.

Tabela 2.- Comparação entre as soluções de alocação propostas

Arranjo Distância percorrida Diferença (m) Diferença (%)

SI 2.827,57m 0 0%

SbEA 1.497,30m 1330,27m 52,95%

SbEA+AC 1.498,18m 1329,39m 52,98%

A aproximação dos itens com maior

correlação (SbEA+AC) não produziu

importante diferença, fato que pode ter

diferentes motivações. Uma delas está

relacionada a natureza dos pedidos que

podem conter mais itens do que àqueles

mais fortemente correlacionados,

especialmente os de classe C e D, mais

distantes, o que levaria o funcionário a

percorrer distâncias similares. Outra está

relacionada a simplicidade do formato do

leiaute, que utiliza apenas dois corredores

de prateleiras, aproximando as distâncias

percorridas em ambas as soluções

propostas, o que reduz a possibilidade de

identificação de diferenças entre elas.

Apesar disso, a utilização das correlações

como critério complementar à priorização

ABCD para realizar as alocações de

posições de armazenagem se mostrou uma

abordagem com potencial promissor à

redução de medidas de performance em

sistemas de estocagem. Com base nos

resultados obtidos, recomenda-se a adoção

indistinta das soluções de arranjo

identificadas.

Este trabalho abordou a temática de

leiaute e arranjo físico de posições de Considerações finais




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armazenagem de sistemas de estocagem

e teve como objetivo identificar arranjos

otimizados para os locais de

armazenamento de produtos em uma

empresa varejista.

O estudo das frequências de busca dos

diferentes itens e a sua designação às

classes A, B, C e D serviu como ponto de

partida para a proposição de duas

soluções de alocação de posições de

estocagem, que quando comparadas com

o arranjo inicial, indicam uma redução

superior a 47% nas distâncias percorridas

na busca dos pedidos estudados. Essa

redução sugere uma redução

proporcional nos tempos de busca,

representando uma otimização que

permite recomendar a adoção indistinta

de ambas a soluções de arranjo

propostas.

Apesar de ambas as soluções

apresentarem resultados similares, a

utilização da correlação entre os

produtos, como critério adicional a

alocação baseada na estratégia de

alocação, mostrou ser uma abordagem

promissora para a redução de medidas

de performance em sistemas de

estocagem. Esse potencial recomenda a

investigação em trabalhos futuros da sua

utilização em situações que envolvam

outras configurações de leiaute,

diferentes sistemas de estocagem e

outros tipos de produtos.

Ballou, R. H. (2011). Logística empresarial:

transportes, administração de materiais e

distribuição física. 1 ed. São Paulo: Atlas.

Battista, C.; Fumi, A.; Giordano, F.;

Schiraldi, M.M. (2011). Storage Location

Assignment Problem: implementation in a

warehouse design optimization tool.

Proceedings of Breaking down the barriers

between research and industry Conference,

Padua, 14-16, 2.

Bonassa A. C.; Cunha, C. B. (2011).

Sistema de apoio à decisão para a

otimização da roteirização da separação

manual de peças em armazém utilizando

planilhas eletrônicas. Gestão & Produção,

v.18, n. 1, p. 105-118.

Bowersox, D. J. (2011). Logística

empresarial: o processo de integração a

cadeia de suprimento. 1 ed. São Paulo:

Atlas.

Cervo A. L.; Bervian P. A.; Silva R. Da

(2011). Metodologia Científica. 6 ed. São

Paulo: Pearson Prentice Hall.

Ching, H. Y. (2010). Gestão de estoques na

cadeia de logística integrada – Supply

chain. 4 ed. São Paulo: Atlas.

De Koster, R.; Le-Duc T.; Roodbergen K. J.

(2007). Design and control of warehouse

order picking: a literature review.

European Journal of Operational

Research, p.481-501.

Dias, M. A. P. (2010). Administração de

materiais: uma abordagem logística. 5 ed.

São Paulo: Atlas.

Figueiredo, K. F.; Wanke P.; Fleury P. F.

(2006). Logística e gerenciamento da

cadeia de suprimentos: planejamento do

Referências




ISSN: 1856-8327


73

fluxo de produtos e dos recursos. 1 ed.

São Paulo: Atlas.

FRAZELLE, E. (2002). World-class

Warehousing and Material Handling.

New York: McGraw Hill.

Fumil, A.; Scarabotti, L.; Schiraldi, M.

(2013). Minimizing Warehouse Space with

a Dedicated Storage Policy. 2013.

International Journal of Engineering

Business Management, v. 5, n. 21, p.1-8.

Gomes, H. C.; Silva, L. M.; Sousa, A. G.;

Peixoto, M. G. M. (2015). O problema de

designação de locais de armazenagem:

aplicação em uma empresa do setor de

agronegócio. GEPROS. Gestão da

Produção, Operações e Sistemas, n. 3, jul-

set, p. 127-138.

Groover, M. P. (2011). Automação

Industrial e Sistemas de Manufatura. São

Paulo: Pearson Prentice Hall.

LE-DUC, T. (2005). Design and Control of

Efficient Order Picking Processes.

Rotterdam, Holanda. Tese submetida a

School of Economics da Erasmus

University Rotterdam.

MATERIAL HANDLING INDUSTRY OF

AMERICA (MHI). Material Handling,

2015. Disponível em:

<http://www.mhi.org/fundamentals/mate

rial-handling>. Acesso nov/2015.

Montgomery, D. C. (2012). Estatística

aplicada e probabilidade para

engenheiros. 5 ed. Rio de Janeiro: LTC.

Petersen, C. G. ; Aase G. R.; Heiser D. R.

(2004). Improving Order-Picking

Performance Through the Implementation

of Calass-Based Storage. International

Journal of Physical Distribution &

Logistics Management, v. 34. n. 7, p.534-

544, 2004.

Santos, A. R. (2007). Metodologia

Científica: a construção do conhecimento -

revisada conforme NBR 14724:2005, 7 ed.

Rio de Janeiro: Lamparina.

Thompkins, J. A. ; White J. A.; Bozer Y. A ;

Tanchoco J. M. A. (2010). Facilities

Planning, 4. ed. New York: John Wiley &

Sons.

Yin, R. K. (2010). Estudo de caso:

planeamento e métodos, 4 ed. Porto

Alegre: Bookman.




ISSN: 1856-8327


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Autores

Giovana Ferreira. Engenharia De Produção, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM),

Santa Maria, RS, Brasil.

Email: [email protected]

Marcelo Battesini. Engenharia De Produção, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM),

Santa Maria, Centro de Tecnologia, Prédio 7, Av. Roraima 1000, Bairro Camobi, CEP: 97105-900,

sala 306 ou 410, fone (55) 3220-8442, RS, Brasil.

Email: [email protected]

Recibido: 11-06-2015 Aceptado: 14-10-2016

mailto:[email protected]

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