Data analysis & visualization for Sort Center operation improvement

Las operaciones logísticas de Amazon dependen en gran medida de los Fulfillment Centers, los Sort Centers y las Delivery Stations, que abarcan la Primera Milla, la Media Milla y la Última Milla, respectivamente. Este artículo pretende abordar el reto de obtener visibilidad sobre el tamaño de los paquetes gestionados por los Sort Centers. Al obtener esta visibilidad, se puede lograr una asignación eficiente de los recursos. La metodología propuesta consiste en extraer datos de diversas fuentes (Amazon RDS) y establecer canalizaciones de datos para crear una solución automatizada. Estas canalizaciones facilitan la actualización diaria de los datos, lo que garantiza una información actualizada. Los resultados se cargan en un sistema de almacenamiento en la nube (Amazon S3), facilitando la accesibilidad y escalabilidad. Por último, se emplea una herramienta de visualización (QuickSight) para mejorar la comprensión de los datos y proporcionar información. Los resultados de este estudio se manifiestan en forma de un cuadro de mandos dinámico, compuesto por varias pestañas que ofrecen visibilidad del proceso de clasificación en múltiples niveles. A través de este cuadro de mandos, los usuarios obtienen información valiosa sobre las tendencias del tamaño de los paquetes, lo que facilita la toma de decisiones y la asignación de recursos, ya que el usuario final puede filtrar dinámicamente por la métrica deseada, ya que hay diferentes tamaños de paquetes que necesitan un tratamiento diferente, como ser transportables o no debido al emplazamiento o a los umbrales estándar. Los expertos en procesos de los Sort Centers son los clientes de este producto, ya que pueden tomar decisiones en función de las tendencias mostradas.

Amazon's logistics operations heavily rely on Fulfillment Centers, Sort Centers, and Delivery Stations, encompassing the First Mile, Middle Mile, and Last Mile, respectively. This paper aims to address the challenge of obtaining visibility into the package size handled by Sort Centers. By attaining this visibility, efficient resource allocation can be achieved. The proposed methodology involves extracting data from diverse sources (Amazon RDS) and establishing data pipelines to create an automated solution. These pipelines facilitate daily data refreshing, ensuring up-to-date information. The results are loaded into a cloud storage system (Amazon S3), facilitating accessibility and scalability. Finally, a visualization tool (QuickSight) is employed to enhance data comprehension and provide insights. The outcomes of this study manifest in the form of a dynamic dashboard, comprising various tabs that offer visibility into the sortation process at multiple levels. Through this dashboard, users gain valuable insights into package size trends, facilitating effective decision-making and resource allocation as the final user can dynamically filter by the desired metric as there are different package sizes that need different treatment, such as being conveyable or not due to the site or standard thresholds. Process experts in Sort Centers are the customers of this product, being able to take decisions according to the trends displayed.