Estudo de Caso: Antecedentes: A CHINA POST, como empresa estatal na China, tem mantido uma posição fundamental na indústria de entrega expressa. Com o rápido crescimento do volume de negócios, o método tradicional de triagem — que depende da busca manual, identificação e triagem de cada encomenda por pessoal — provou ser inadequado. Este método não só envolve alta intensidade de trabalho e baixa eficiência, mas também é propenso a erros, tornando difícil atender aos altos padrões de velocidade e precisão de triagem exigidos pela CHINA POST. Solução: Após pesquisas aprofundadas no local e análise de demandas, a Realkey criou um classificador de bandeja basculante como um projeto de amostra para triagem automática de encomendas para a filial de Qingdao da CHINA POST. Escala do Projeto: 6 portas de entrada, 268 unidades de bandeja, 200 destinos de triagem, 10 transportadores de correia telescópicos e 320 metros de linhas de transporte. Tempo de Implementação: De 10 de março de 2014, para planejamento e design, até a conclusão do projeto em 26 de abril de 2014, foram necessários 46 dias. Exibição do Efeito: O classificador de bandeja basculante resolveu facilmente as tarefas manuais anteriores de busca, identificação e coleta de encomendas no local. Os trabalhadores só precisam colocar as encomendas nas bandejas, e o classificador identifica automaticamente o destino e o caminho de triagem das encomendas, transportando-as para as posições correspondentes. Melhoria da Eficiência de Triagem: Em comparação com o método tradicional de triagem manual, a velocidade de triagem do classificador de bandeja basculante é mais de 10 vezes mais rápida, capaz de processar 12.000 encomendas por hora. Melhoria da Precisão de Triagem: A taxa de precisão de triagem atingiu mais de 99,99%, aumentando a satisfação do cliente. Redução da Demanda de Mão de Obra: Durante a operação total, dois terços do pessoal de triagem podem ser reduzidos, reduzindo significativamente a intensidade do trabalho, encurtando o tempo de operação e reduzindo os custos de mão de obra.

Estudo de Caso: Contexto: A JD Logistics é uma empresa de comércio eletrônico auto-operada na China. Foi listada oficialmente na Nasdaq Stock Exchange nos Estados Unidos em maio de 2014, tornando-se a primeira plataforma de comércio eletrônico abrangente em larga escala a ser listada com sucesso nos Estados Unidos. Operando uma ampla gama de produtos, incluindo eletrodomésticos tradicionais, eletrônicos de consumo, artigos de departamento, necessidades diárias, livros, produtos virtuais, etc., a JD Logistics sempre esteve na vanguarda da indústria. Em Hubei, uma importante localização estratégica de logística, o Centro de Logística da JD enfrenta os desafios duplos de um crescimento explosivo no volume de pedidos e gargalos na eficiência de classificação. Pressão no Período de Pico: Durante as principais atividades promocionais ou feriados, os volumes de pedidos aumentam, e a capacidade de processamento manual luta para lidar com a súbita afluência de pedidos, resultando em atrasos nos envios, redução da eficiência logística e impactando severamente a experiência de compra do cliente. Baixa Eficiência de Coleta: As operações atuais de coleta dependem principalmente da operação manual. Diante de um grande número de SKUs e estruturas de pedidos complexas, os processos de localização de produtos, embalagem e operações de saída consomem muito tempo. Problemas de Precisão: Devido a fatores humanos, erros de coleta são comuns, aumentando a taxa de devoluções e trocas e impactando negativamente a reputação da marca. Pressão de Custos: Com o aumento anual dos custos de mão de obra e o aumento das despesas de aluguel de armazéns, os custos operacionais de logística permanecem altos, reduzindo as margens de lucro das empresas. Qualidade de Serviço Inconsistente: Padrões de operação de logística manual inconsistentes dificultam a obtenção de uma qualidade de serviço uniforme e de alto padrão, restringindo a melhoria geral dos níveis de serviço da empresa. Solução: Após pesquisas aprofundadas no local e análise de necessidades, a Realkey recomendou a adoção de classificadores de correia cruzada como a solução para o Centro de Logística da JD em Hubei. Escala do Projeto: 220 carrinhos, 240 destinos de classificação, 8 estações de indução Tempo de Implementação: De 8 de maio de 2020, para planejamento e design, até a conclusão do projeto em 6 de julho de 2020, foram necessários 58 dias. Exibição de Efeito: Após a introdução dos classificadores de correia cruzada, o Centro de Logística da JD em Hubei alcançou avanços e benefícios significativos. Melhoria da Eficiência: A eficiência de coleta aumentou em 40%, com a capacidade de processar 23.000 pedidos por hora, aumentando muito a velocidade de processamento logístico. Melhoria da Precisão: A precisão de coleta atingiu mais de 99,99%, garantindo a entrega precisa de encomendas e reduzindo significativamente as reclamações e disputas dos clientes. Redução da Demanda de Mão de Obra: A demanda de mão de obra diminuiu em 30%, reduzindo a dependência da coleta manual e aliviando a carga de trabalho dos funcionários. Redução de Custos: Os custos operacionais diminuíram em 20%, economizando uma quantia significativa de custos para as empresas e melhorando a lucratividade geral.

Estudo de caso: Conteúdo: Cainiao faz parte do Grupo Alibaba, a maior empresa de logística de comércio eletrônico transfronteiriço do mundo, com uma das maiores redes de logística do mundo.A Cainiao baseou-se principalmente em operações manuais de recolha no seu negócio de distribuição de armazéns em nuvemCom o crescimento contínuo do volume de negócios e a complexidade crescente das estruturas de encomendas, os métodos tradicionais de colheita manual expuseram vários pontos problemáticos: O problema da eficiência: a velocidade de recolha manual é limitada pela proficiência e condição física dos trabalhadores, especialmente quando confrontados com um grande número de SKUs,O custo de tempo para encontrar locais de produtos é elevado, tendo um impacto direto na velocidade de processamento dos pedidos e na eficiência global da logística. Problemas de precisão: Longos períodos de trabalho de alta intensidade podem levar a erros humanos freqüentes, como escolher os produtos errados ou não escolher.Isto não só afeta a satisfação do cliente, mas também traz pressões de serviço subsequentes, tais como devoluções e trocas, bem como potenciais perdas económicas. Aumento dos custos: Com o aumento anual dos custos de mão-de-obra e a necessidade de um grande número de trabalhadores temporários durante os períodos de pico, os custos operacionais do armazém são difíceis de controlar. Falta de flexibilidade: para situações com grandes flutuações nos pedidos e mudanças nas demandas,o sistema de recolha manual responde lentamente e não pode adaptar-se rapidamente às alterações nas estruturas e quantidades de encomenda. Solução: Após um estudo aprofundado do local e uma análise das necessidades, recomendámos a adoção de classificadores de correia transversal como solução para a Cainiao. Escala do projeto: 156 carrinhos, 160 destinos, 6 estações de indução. Tempo de implementação: De 6 de agosto de 2019, para planejamento e projeto até a conclusão do projeto em 21 de setembro de 2019, demorou 45 dias. Display de efeito: Após a introdução dos classificadores de correia transversal, a distribuição de armazéns em nuvem da Cainiao alcançou resultados significativos. Melhoria da eficiência: em comparação com os métodos tradicionais de recolha manual, a eficiência da recolha melhorou em mais de 60%, reduzindo consideravelmente o tempo de entrega das encomendas. Melhoria da precisão: a precisão de triagem atingiu mais de 99,9%, melhorando significativamente a precisão da entrega de encomendas, reduzindo as reclamações e disputas dos clientes. Aumento da satisfação do cliente: devido à melhoria da eficiência e precisão da seleção, a satisfação do cliente aumentou em 15%, ganhando mais confiança e elogios para a Cainiao. Redução significativa dos custos de mão-de-obra: uma redução de 30% no valor de mão-de-obra reduziu os custos de mão-de-obra e operacionais, trazendo maiores benefícios econômicos para a Cainiao.

Estudo de caso: Belle é uma das principais empresas da indústria chinesa de calçados, ocupando o primeiro lugar nas vendas de calçados femininos chineses por 12 anos consecutivos.A sua rede de retalho abrange aproximadamente 300 cidades na China, com cerca de 20 000 lojas de calçados e vestuário desportivo.Mas encontrou os seguintes problemas principais na operação real: Desafios decorrentes das flutuações sazonais: a indústria do calçado e do vestuário é significativamente influenciada pelas tendências sazonais e da moda, o que resulta em importantes flutuações cíclicas no volume de encomendas.Isto coloca uma enorme pressão sobre os armazéns durante os períodos de picoO modo de recolha manual não pode lidar com esta mudança dinâmica de forma flexível. Desafio de Gestão de Numerosos SKUs: Produtos de calçado e vestuário vêm em uma grande variedade de estilos, tamanhos e cores, resultando em inúmeros SKUs.O processo manual de encontrar e colher é demorado e trabalhoso, com uma taxa de erro elevada, que afecta a velocidade de entrega e a satisfação do cliente. Questão de precisão dos inventários: devido à complexidade dos atributos dos produtos, os métodos tradicionais de contagem e gestão dos inventários são propensos a erros,dificultando a obtenção de atualizações precisas e em tempo real dos dados de inventário, afetando assim as decisões da cadeia de abastecimento e as operações comerciais. Aumento dos custos: Com o aumento anual dos custos de mão-de-obra, especialmente a demanda por catadores qualificados, a carga de custos da logística de armazenamento aumentou, diminuindo as margens de lucro das empresas. Solução: Após exames minuciosos do local e análise das necessidades, a nossa empresa recomendou a adoção de máquinas de triagem de bandejas divididas como a solução para a Belle. Escala do projecto: 480 carrinhos, 300 destinos, 10 estações de entrada. Tempo de implementação: De 12 de agosto de 2018, para planejamento e projeto até a conclusão do projeto em 21 de setembro de 2018, demorou 39 dias. Display de efeito: Após a introdução das máquinas de triagem de bandejas divididas, a Belle alcançou resultados significativos: Aumento substancial da eficácia da colheita: em comparação com os métodos tradicionais de colheita manual, a eficácia da colheita melhorou mais de 70%,Reduzir significativamente o tempo de entrega e proporcionar aos clientes um serviço mais rápido. Redução acentuada da entrada de mão-de-obra: uma redução de 40% na demanda de mão-de-obra reduziu a dependência do trabalho manual e reduziu muito a carga de trabalho dos funcionários. Melhoria da precisão de seleção: A precisão aumentou para 99,9%, garantindo a entrega precisa de cada peça de calçado e vestuário aos consumidores, reduzindo muito as reclamações e disputas dos clientes. Aumento significativo da satisfação do cliente: devido à melhoria da eficiência e precisão da seleção, a satisfação do cliente aumentou em 30%, consolidando ainda mais a posição da Belle no mercado.

Estudo de Caso: Contexto: A Hema Fresh é um supermercado varejista online de produtos frescos bem conhecido na China, que conta com o Alibaba Group, o maior conglomerado de comércio eletrônico da China. Com uma velocidade surpreendente, a Hema Fresh alcançou um rápido crescimento. A Hema Fresh criou um modelo de negócios inovador de "online + offline", permitindo que os clientes não apenas comprem uma variedade de ingredientes frescos online, mas também fornecendo funções de vendas e armazenamento. Consolidar essa multifuncionalidade em uma única loja claramente apresenta desafios significativos para a cadeia de suprimentos: Desafio da Preservação da Frescura: Produtos frescos têm forte sazonalidade e perecibilidade, exigindo alto controle de temperatura e eficiência de tempo durante o armazenamento e a triagem. O método atual de separação manual tem limitações em garantir a frescura do produto e não pode efetivamente evitar a perda do produto devido ao tempo de operação prolongado. Dificuldade em Lidar com Múltiplas Variedades em Pequenos Lotes: Produtos frescos têm uma ampla variedade de SKUs, e pedidos individuais envolvem uma variedade de produtos. A separação manual tem dificuldades em lidar com eficiência e precisão com grandes quantidades de pedidos de pequenos lotes com múltiplas variedades, muitas vezes resultando em erros de separação ou baixa eficiência. Falta de Gerenciamento Fino de Estoque: Devido às características dos produtos frescos, o rastreamento e gerenciamento de estoque em tempo real e precisos são cruciais. No entanto, a contagem e o registro de estoque atuais dependem de processos manuais, muitas vezes falhando em alcançar atualizações em tempo real e controle preciso. Pressão sobre a Pontualidade da Entrega: Os consumidores têm expectativas cada vez maiores em relação à pontualidade da entrega de produtos frescos. O complexo processo de separação manual afeta a velocidade geral de saída, o que pode levar à incapacidade de atender às demandas dos clientes por entrega instantânea na "última milha." Solução: Após pesquisas completas no local e análise de necessidades, recomendamos a adoção de classificadores de bandejas basculantes como a solução para a Hema Fresh. Escala do Projeto: 424 bandejas, 327 destinos, 10 estações de abastecimento. Tempo de Implementação: De 1º de setembro de 2021, para planejamento e design, até a conclusão do projeto em 30 de outubro de 2021, foram necessários 58 dias. Exibição de Efeito: Após a introdução de máquinas de classificação por rotação, a Hema Fresh alcançou os seguintes resultados significativos: Melhoria da Eficiência de Separação: Em comparação com os métodos tradicionais de separação manual, as máquinas de classificação por rotação aumentaram a eficiência em mais de 60%. Garantia da Frescura dos Alimentos: As máquinas de classificação por rotação reduziram os atrasos operacionais e os erros humanos, garantindo a frescura e a qualidade dos produtos alimentícios frescos. Controle dos Custos de Mão de Obra: Ao introduzir máquinas de classificação por rotação, a Hema Fresh reduziu a entrada de mão de obra em 30%, diminuindo os custos de mão de obra. Otimização da Experiência de Entrega: Com a melhoria da eficiência de separação e da frescura dos alimentos, a experiência de entrega da Hema Fresh melhorou significativamente, levando ao aumento da satisfação do cliente.

Estudo de caso: Antecedentes: A Liqun é um grupo comercial abrangente de grande escala na China, que opera em várias regiões e em vários formatos,e tem sido líder nos campos de logística comercial e de retalho durante muitos anosAtualmente, o grupo detém mais de 100 centros comerciais com uma área de negócios de mais de 10.000 metros quadrados cada, 10 hotéis com classificação de estrelas e 6 centros de logística de grande escala,Formar um padrão de desenvolvimento diversificadoComo uma empresa listada, o grupo tem sido consistentemente classificado entre os 30 principais entre as 100 principais empresas de cadeia da China por muitos anos.As demandas dos consumidores estão a tornar-se cada vez mais diversasA situação das vendas dos supermercados é difícil de prever, exigindo capacidades de alocação flexíveis.Os supermercados de Lianhua enfrentam vários grandes desafios: Processamento de pedidos de alta frequência e em pequenos lotes: com a popularidade das compras online, os hábitos de compra dos consumidores estão a tornar-se cada vez mais fragmentados e os pedidos são caracterizados por uma elevada frequência,variedades múltiplasO método de recolha manual dificulta-se em satisfazer eficazmente estas exigências complexas e mutáveis, afetando a velocidade e a precisão do processamento dos pedidos. Aumento da pressão sobre a rotatividade dos estoques: As categorias diárias de mercadorias são diversas e o ritmo de atualizações e substituições é rápido.A gestão manual do inventário enfrenta dificuldades em encontrar e contar erros, levando a uma baixa eficiência da rotatividade dos estoques e a um aumento do risco de inventário não vendível. Desafios de controlo dos custos: face à tendência de aumento dos custos da mão-de-obra ano após ano, especialmente a necessidade de um grande número de trabalhadores temporários durante os períodos de pico para satisfazer as demandas de encomendas,O custo da mão-de-obra no processo logístico tornou-se um grande fardo. Expectativas de atendimento ao cliente: Os consumidores modernos têm expectativas cada vez mais altas quanto à pontualidade da entrega, à qualidade do produto e à embalagem intacta.As operações logísticas tradicionais não podem satisfazer plenamente estas exigências de serviços refinados. Solução: Após um exame aprofundado do local e uma análise das necessidades, recomendámos a adoção de máquinas de triagem de bandejas inclinadas como solução para o Liqun. Escala do projecto: 736 carrinhos, 600 destinos, 12 estações de entrada. Tempo de implementação: De 5 de março de 2019, para planejamento e projeto até a conclusão do projeto em 7 de maio de 2019, demorou 62 dias. Display of effect: After the introduction of turnover sorting machines, picking speed increased significantly: A operação eficiente das máquinas de triagem de volume aumentou a velocidade de picking em 60%,Reduzir consideravelmente o tempo de processamento de pedidos e melhorar a eficiência geral da logísticaAs taxas de erro de seleção diminuíram significativamente: a tecnologia avançada de reconhecimento de imagem melhorou a precisão de seleção para 99,9%,Reduzir significativamente os erros de seleção e garantir a entrega precisa de cada item aos clientesOptimização dos custos e melhoria do serviço: a introdução de máquinas de triagem de volume de negócios reduziu o consumo de mão-de-obra em 40%,A redução dos custos de mão-de-obra e a otimização da eficiência operacional global.