Dissertação

{en_GB=Towards a Distribution Centre Digital Twin at Jerónimo Martins: The case of the allocation of goods} {} EVALUATED

{pt=Com a crescente necessidade de competitividade num mercado em evolução, a eficiência operacional é crucial para os retalhistas. Neste contexto, a Jerónimo Martins pretende implementar a tecnologia Digital Twin no armazém em Algoz para melhorar as operações. Um passo crítico neste processo é a digitalização e documentação de todas as operações do armazém. Para iniciar esta transição, o foco desta dissertação é na otimização da alocação de produtos de stock dentro do armazém de produtos não perecíveis. Este projeto avalia a estratégia atual e explora alternativas através do desenvolvimento de um modelo MILP com base no problema de alocação de produtos (SLAP). São analisados quatro cenários: dois com o objetivo de minimizar a distância percorrida pelos operadores de picking, utilizando métodos de montagem de uma e de duas encomendas, enquanto os outros dois cenários visam aproximar o layout do armazém ao macro layout da loja, utilizando os dois métodos de montagem. O principal objetivo desta pesquisa é determinar qual estratégia reduz mais a distância percorrida durante o processo de picking. Os resultados mostram que a abordagem de montagem de dois pedidos supera o método de montagem de um único pedido em todos os cenários. Para além disso, a implementação do cenário com o objetivo de minimizar as distâncias juntamente com a montagem de dois pedidos, produz uma melhoria em comparação com a alocação atual do armazém. Estes resultados fornecem informações valiosas para futuros progressos operacionais à medida que a Jerónimo Martins avança em direção à implementação da tecnologia Digital Twin., en=As retailers strive to maintain competitiveness in an evolving market, achieving operational efficiency has become increasingly crucial. In this context, Jerónimo Martins aims to implement cutting-edge Digital Twin technology in its non-perishable warehouse in Algoz to enhance operational capabilities. A critical first step in this transformative process is the comprehensive digitization and meticulous documentation of all warehouse activities. To initiate this transition, this dissertation focuses on optimizing and digitizing the operation of stock product allocation within the warehouse. The project conducts a thorough evaluation of the current product placement strategy and explores various alternative approaches through the development of a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, based on the principles of the Storage Location Assignment Problem (SLAP). Four distinct scenarios are analyzed: two scenarios focus on minimizing travel distance for order pickers, utilizing both single-order and two-order assembly methods, while the other two aim to align the warehouse layout closely with the store’s macro layout, also employing both assembly methods. The primary objective of this research is to determine which strategy most effectively reduces travel distance during the order-picking process while advancing the digitalization efforts. The results from this study indicate that the two-order assembly approach significantly outperforms the single-order assembly method across all scenarios analyzed. Furthermore, the implementation of the distance-minimizing objective in conjunction with two-order assembly yields the most substantial improvement compared to the current warehouse configuration. These findings provide valuable insights for future operational enhancements as Jerónimo Martins progresses toward the full implementation of Digital Twin technology. }
{pt=Logística de Retalho, Picking, Otimização de Armazém, Digital Twin, Alocação de Produtos, en=Retail Logistics, Digital Twin, Order Picking, Warehouse Optimization, Storage Location Allocation Problem}

dezembro 3, 2024, 16:0

Orientação

ORIENTADOR

Sandra Pereira Gama

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Susana Isabel Carvalho Relvas

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Associado