RESUMO
Abstract Introduction: The current paper develops a pioneering approach to the human factors of picking operations, which are addressed from a cognitive perspective. Materials and methods: The model thus contributed is established through a qualitative methodology which, based on several theories, is articulated and applied to the real situation of a dry foods company's semi mechanized picking operation. Results: The results combine the cognitive architecture of the operation and its relations with logistic factors, in order to decrease human error and, therefore, increase service level. Conclusion: The current model provides elements for quantitative modeling, which could include this type of factors in order to optimize the picking operation of a supply chain.
Resumen Introducción: Este documento desarrolla un enfoque pionero sobre los factores humanos de las operaciones semi mecanizadas de selección, las cuales se abordan desde una perspectiva cognitiva. Materiales y métodos: El modelo aportado establece a través de una metodología cualitativa y a partir de varias teorías, es articulado y aplicado a la situación real de una operación de selección (picking semi) mecanizada de una empresa de alimentos secos. Resultados: Los resultados combinan la arquitectura cognitiva de la operación y sus relaciones con factores logísticos, para disminuir el error humano y, por lo tanto, aumentar el nivel de servicio. Conclusión: El modelo actual proporciona elementos para el modelado cuantitativo, el cual incluye este tipo de factores para optimizar la operación de picking de una cadena de suministro.
Resumo Introdução: Este documento desenvolve um enfoque pioneiro sobre os fatores humanos das operações semimecanizadas de seleção, as quais se abordam desde uma perspectiva cognitiva. Materiais e métodos: O modelo aportado estabelece através de uma metodologia qualitativa e a partir de várias teorias, é articulado e aplicado à situação real de uma operação de seleção (picking) semimecanizada de uma empresa de alimentos secos. Resultados: Os resultados combinam a arquitetura cognitiva da operação e suas relações com fatores logísticos, para diminuir o erro humano e, portanto, aumentar o nível de serviço. Conclusão: O modelo atual fornece elementos para modelagem quantitativa, que inclui este tipo de fatores para otimizar a operação de picking de uma cadeia de suprimentos.
