Quando um cliente faz uma encomenda online, desencadeia-se uma sequência complexa de operações que culmina num processo em particular: é necessário localizar, selecionar e recolher os produtos solicitados. Esta operação, conhecida como picking, é simultaneamente a mais crítica e a mais negligenciada função da cadeia logística moderna.
O picking é o processo de recolha de produtos específicos do inventário para satisfazer pedidos de clientes. Por detrás desta definição aparentemente simples esconde-se uma realidade operacional implacável: 55% de todos os custos operacionais de um armazém são consumidos por esta função, enquanto 62% das empresas identificam o erro humano nos processos de picking como a principal causa de problemas de fulfillment.
Estes números não são uma coincidência, mas são o sintoma de uma função subestimada que se tornou o ponto de estrangulamento crítico das operações logísticas de muitas empresas.
Por que razão o picking define o sucesso empresarial
Para compreender verdadeiramente o impacto estratégico do picking, é necessário abandonar a perspetiva puramente operacional. Num mercado onde 85% dos consumidores esperam entregas no dia seguinte, cada segundo perdido na recolha de produtos não é apenas ineficiência, é vantagem competitiva oferecida à concorrência.
Esta urgência de satisfazer os tempos de entrega expôs uma disparidade crítica entre dois paradigmas operacionais. Por um lado, temos os métodos convencionais de picking, baseados em processos manuais e que apresentam taxas de erro de 1-2% e velocidades que se mantêm relativamente estáticas. Por outro lado, as organizações que investem em sistemas automatizados e tecnologias de suporte, alcançam taxas de precisão de 99% e ganhos de produtividade até 25%. E ao contrário do que se possa pensar, esta diferença não é apenas estatística.
Vejamos o seguinte o exemplo: consideremos uma operação típica que processa 10 000 pedidos diários. A diferença entre 2% e 0,1% de taxa de erro equivale a 200 pedidos incorretos versus 10. Com um valor médio de encomenda de 50€, e considerando que cada erro poder custar até três vezes o valor do produto, esta disparidade equivale a 30 000€ versus 1 500€ em custos de reprocessamento diários.
Numa perspetiva global, tal traduz-se numa diferença de 28 500€ que se multiplica todos os dias, representando 10,4 milhões de euros anuais em custos evitáveis, uma quantia que poderia ser canalizada para projetos de crescimento e inovação.
| Métrica | Picking Manual | Picking Automatizado | Diferença |
| Taxa de Erro | 1-2% | 0,1% | – 95% erros |
| Velocidade | 71 unid./h | 89+ unid./h | + 25% produtividade |
| Custo Diário | 30 000€ | 1 500€ | – 28 500€/dia |
| Impacto Anual | 10,95 milhões € | 547 500€ | – 10,4 milhões € |
| ROI | N/A | 3-5 anos | Payback definido |
Mais revelador ainda, esta diferença operacional define duas categorias distintas de empresas no mercado atual: as que seguem estratégias profundamente reativas e as que adotam abordagens proativas e orientadas para a eficiência operacional. O picking tornou-se o mecanismo através do qual esta distinção se materializa.
A anatomia do picking: muito mais do que recolher produtos
O picking moderno transcende a simples recolha física de produtos, envolvendo um ecossistema integrado de tecnologia e otimizações que determina:
- Velocidade de resposta ao mercado: As capacidades de throughput variam dramaticamente entre operações manuais tradicionais e sistemas tecnologicamente avançados, com diferenças que podem ser determinantes para a competitividade das organizações.
- Precisão operacional: Os erros de picking geram custos em cascata que incluem reprocessamento, gestão de devoluções, reenvios e, consequentemente, impacto na satisfação do cliente e retenção a longo prazo.
- Eficiência de recursos: Melhorias de apenas 4 segundos por pick podem resultar em ganhos de produtividade de 12,5%, enquanto reduções de 3 minutos no tempo de setup podem adicionar 5% de produtividade.1
Quatro modelos organizacionais de picking para diferentes ambições estratégicas
Compreender o picking como imperativo estratégico é apenas o primeiro passo. A verdadeira diferenciação emerge na escolha do modelo operacional mais adequado, sendo esta uma decisão que deve refletir não apenas as capacidades atuais da organização, mas as suas ambições futuras. Cada abordagem oferece vantagens distintas, adequadas a contextos específicos de negócio e níveis de maturidade tecnológica.
1. Picking sequencial: controlo total, eficiência limitada
O modelo mais intuitivo, onde cada operador completa pedidos individuais sequencialmente, mas revela limitações de escalabilidade. Adequado para operações com produtos de alto valor ou requisitos de qualidade específicos, este modelo poderá funcionar como alicerce para evoluções futuras.
2. Picking por “zona”: especialização como vantagem
A segmentação territorial cria centros de excelência operacional, onde cada operador assume total controlo da sua estação de trabalho. Esta abordagem reduz tempos de formação, aumenta a responsabilização e permite otimizações específicas por zona. Soluções como o Hänel Rotomat integram-se naturalmente neste modelo, funcionando como zonas autónomas de elevada performance.
3. Picking por “onda”: sincronização estratégica
A execução coordenada de múltiplos pedidos em ciclos predefinidos representa uma abordagem sofisticada que alinha o picking com objetivos empresariais mais amplos. Esta estratégia permite suavizar picos de atividade, otimizar recursos de transporte e integrar o picking com outros processos logísticos.
4. Picking por lote: maximização através da agregação
A recolha simultânea de artigos comuns a vários pedidos maximiza a eficiência em contextos com alta recorrência de produtos. Este modelo pode gerar ganhos de produtividade até 38% quando combinado com otimizações de workflow, exigindo, no entanto, processos de consolidação rigorosos e rastreabilidade absoluta.
A automação como catalisador da eficiência no picking
É importante realçar que a automação não substitui os modelos organizacionais de picking, mas amplifica o seu potencial. Cada abordagem estratégica pode ser transformada através de sistemas de armazenamento automatizado AS/RS, como o Hänel Rotomat ou Miniload, que respeitam a sua lógica operacional e eliminam constrangimentos humanos.
Tecnologias aplicáveis transversalmente aos diferentes modelos de picking:
- Sistemas pick-to-light e put-to-light para orientação visual
- WMS avançados com otimização de rotas
- Tecnologias de consolidação automatizada
Transforme limitações em oportunidades de crescimento
A verdade é que o mercado atual não perdoa organizações que tratam o picking como mera função operacional. Num contexto onde a escassez de mão de obra afeta 55% das operações logísticas, as empresas que mantêm abordagens tradicionais enfrentam uma espiral de complexidade crescente e arriscam-se a ser ultrapassadas por concorrentes que olham para o picking como uma vantagem competitiva fundamental.
Mais crítico ainda, enquanto as empresas líderes conseguem, em média, um retorno do investimento em automação entre 3-5 anos, aquelas que adiam esta transformação enfrentam custos crescentes de mão de obra, taxas de erro persistentes e a impossibilidade de escalar operações para responder ao crescimento do seu negócio.
Se ainda não automatizou o seu armazém, este é precisamente o momento ideal para agir. A tecnologia está madura e a necessidade de mercado nunca foi tão evidente. As empresas que investem agora na automatização dos processos de picking não só resolvem desafios operacionais, como se posicionam como líderes num mercado em transformação acelerada.
Na VRC Warehouse Technologies, desenvolvemos sistemas que transformam o picking num motor de crescimento para o seu negócio. Entre em contacto connosco e descubra como podemos automatizar a sua operação.
Fontes:
DC Velocity, AI-Driven Warehouse Automation: Transforming Efficiency and Productivity in Supply Chains
EasyCargo, Implementing Robotics and Automation in Warehouses: Increase productivity by 25%
Exotec, Ways to Reduce Warehouse Picking Errors
Grand View Research, GVR Report cover
Grand View Research, Warehouse Order Picking Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment, By Order Picking Method, By Technology (Conveyor Systems, Scanners), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 – 2030
HAI Robotics, Top 3 Trending Efficiency and Productivity Benefits of Warehouse Automation in 2024
Hopstack, Best Practices for Reducing Errors and Improving Accuracy in Order Fulfillment
Hokey Min, Essentials of Supply Chain Management 2
Lucas Systems, The Ultimate Guide to Improving Warehouse Order Picking Productivity 1
McKinsey & Company, Getting Warehouse Automation Right
Meteor Space, Important Warehouse Automation Statistics You Can’t Ignore
Research and Markets, Automated Warehouse Picking Market by Technology, End User Industry, System Type, Picking Method, Deployment Model, Organization Size – Global Forecast to 2030. 3
Verified Market Reports, Global Warehouse Order Picking Software Market Size By Deployment Type (Cloud-based Solutions, On-premises Solutions), By Application Type (Retail and E-commerce, Healthcare and Pharmaceuticals), By Picking Method (Zone Picking, Batch Picking), By End-User Size (Small and Medium Enterprises (SMEs), Large Enterprises), By Features (Inventory Management, Analytics and Reporting), By Geographic Scope And Forecast
Warehousing and Fulfillment, Tips for Improving Warehouse Picking Rates & Reducing Errors
