Aproveche los avances tecnológicos para aumentar la velocidad en el almacén

Cómo la IA y la computación periférica están acelerando la logística del almacén

En una continuación de su artículo sobre la visibilidad y la inteligencia artificial (IA) en la cadena logística más amplia, Ruari McCallion examina detalladamente el papel cada vez mayor de la IA y la computación periférica o edge computing en los confines del almacén.

(Resumen)

Las operaciones logísticas y de almacenaje se encuentran sometidas a presión desde varios frentes: la escasez de mano de obra, el creciente coste de la energía, las restricciones de espacio y la demanda cada vez más volátil. Al mismo tiempo, tecnologías digitales que hasta hace poco eran experimentales, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático o la computación periférica o edge computing, están ahora lo suficientemente maduras como para introducirse directamente en el flujo de manipulación de materiales.

Esto no significa que todos los almacenes y todas las operaciones de inventariado, independientemente de su tamaño, vayan de pronto a automatizarse por completo. No esperamos ver plataformas robóticas deslizándose sobre espacios transformados en impolutos supermercados de suministros, ni pequeños robots mensajeros correteando a su alrededor. El escenario al que nos referimos no es ciencia ficción, sino el mundo real.

El informe AI-driven warehouse automation: A comprehensive review of systems, publicado por GSC Online Press en febrero de 2024, identificó cuatro avances tecnológicos que están provocando un cambio estructural en las operaciones y la gestión de los almacenes:

• La integración de la IA en la gestión del almacén
• El aprendizaje automático y la visión artificial
• Los sistemas de automatización impulsados por IA
• El rápido auge de la computación periférica

Los vehículos independientes y la mecanización fija están siendo reemplazados por sistemas conectados y repletos de sensores donde un software orquesta en tiempo real las interacciones entre carretillas, personas, robots y almacenamiento.

El proceso tiene lugar a velocidades distintas dependiendo del tamaño y la complejidad de las operaciones. No todo el mundo está preparado para dar el salto a un escenario digno de Yo, Robot —y puede que algunos nunca lo estén—. Sin embargo, está sucediendo, de manera inevitable y con una inercia creciente, a medida que el valor de las nuevas tecnologías se hace más evidente y, lo que es más importante, comercialmente atractivo.

La mejora potencial de la productividad y el rendimiento en el almacén

Históricamente, la mejora de la productividad en los almacenes se ha debido, en mayor medida, a la mecanización: sistemas de estanterías mejorados, carretillas elevadoras más capaces y la implantación de sistemas de cintas transportadoras y sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación (AS/RS). Los sistemas de control se han basado en reglas y han sido relativamente estáticos. Una vez diseñados e instalados, los flujos eran estables y cualquier cambio resultaba costoso. En consecuencia, durante décadas, las mejoras han sido incrementales y graduales.

Pero dos factores han trastocado ese modelo.

En primer lugar, los datos disponibles hoy sobre las operaciones se han multiplicado exponencialmente. Carretillas, cintas transportadoras, escáneres, sensores, cámaras y sistemas de gestión de almacén generan flujos constantes de información. En segundo lugar, la IA y la computación periférica hacen posible procesar esos datos localmente y de manera centralizada, lo que permite tomar decisiones basadas en datos en tiempo real y no en informes históricos. Es la Industria 4.0, o Cuarta Revolución Industrial, en acción.

¿Qué son la computación periférica y la IA?

La computación periférica o edge computing revierte la tendencia establecida de trasladar las funciones de procesamiento fuera de las operaciones de primera línea, normalmente a la nube.

La gran potencia de computación que ofrecen los servidores externos supone una enorme ventaja para la planificación estratégica, el almacenamiento de datos y la coordinación de operaciones en múltiples emplazamientos, tanto en el ámbito nacional como internacional. En la industria automovilística, por ejemplo, ha reducido el tiempo requerido para el desarrollo de nuevos vehículos de años a unos pocos meses. Sin embargo, ello tiene un coste, y es que la nube ofrece un tiempo de reacción más lento: es lo que técnicamente se denomina latencia.

Los datos se mueven a la velocidad de la luz por cable e incluso por el aire, pero, aun así, necesitan tiempo. Además, deben organizarse: incluso la granja de servidores más potente dará prioridad a las tareas que va a realizar. Para el usuario, esa latencia se traduce en frustración ante la pantalla: sistemas que no responden al instante, bloqueos visuales o esperas interminables para consultas rutinarias.

Pero la capacidad de los chips se ha incrementado enormemente en los últimos 20 años, y la computación periférica proporciona potencia de procesamiento allí donde realmente tiene lugar el trabajo. En lugar de enviar todos los datos a una nube remota para su análisis, los algoritmos críticos se ejecutan en controladores y procesadores integrados en los vehículos, así como en otros dispositivos inteligentes que van desde cámaras a bordo hasta cámaras fijas, pasando por sensores, puertas de enlace y servidores locales.

*Haga clic aquí para ver un resumen de artículos anteriores de Eureka que abordaron la automatización del almacén.

Puesto que el procesamiento se lleva a cabo muy cerca del punto de actividad, la latencia es mucho menor: los flujos de datos en bruto procedentes de cámaras, sistemas LiDAR (detección de distancias mediante luz) y sensores pueden gestionarse localmente. Así, aquellas funciones que no toleran bien la latencia de la red, como la navegación, el frenado, la detección de obstáculos y la prevención de colisiones, se tornan más reactivas, fiables y consistentes. Las operaciones in situ pueden continuar de manera segura incluso si las conexiones externas se ven comprometidas.

Al procesar los datos en la periferia, los sistemas solo necesitan remitir al exterior la información estrictamente necesaria para la optimización de la flota y los análisis a largo plazo. Todo lo que sea posible se gestiona localmente.

La manipulación inteligente de materiales permite crear sistemas de gestión y control del almacén que optimizan rutas, prioridades y asignación de mano de obra. Las nuevas tecnologías, en lugar de adherirse a reglas fijas basadas en datos históricos, facilitan la adaptación en tiempo real.

Las carretillas elevadoras han dejado de ser meros vehículos que mueven palés. Son activos móviles conectados en red que intercambian información con una capa de optimización más amplia. Así, se convierten en nodos inteligentes dentro de un sistema mayor.

Los robots móviles autónomos (RMA) y los vehículos de guiado automático (VGA), que se desplazan libremente en lugar de seguir rutas predefinidas, operan como equipos de manipulación y almacenamiento automatizados capaces de reequilibrar las cargas de trabajo, modificar las rutas y adaptarse a la congestión de manera inmediata. Los operadores humanos, en lugar de distraerse con cuellos de botella, bloqueos e inventarios mal ubicados, cuentan con sistemas de apoyo que responden a su comportamiento y entorno en tiempo real.

Monetización de las mejoras tecnológicas en la gestión del almacén

Las carretillas eléctricas Cat, especialmente las de última generación, alimentadas por baterías de iones de litio, ya incorporan mucha de esa inteligencia a bordo. Los sistemas de gestión de la batería (BMS), por ejemplo, monitorizan continuamente las tensiones, las temperaturas y las corrientes de las celdas, así como el nivel de carga y el estado de salud general de la batería. Otros sistemas de monitorización administran perfiles de conducción con datos que incluyen, por ejemplo, patrones de aceleración y frenado. Todos ellos son indicadores clave con los que muchos estarán familiarizados gracias a las herramientas de eficiencia general de los equipos (OEE). La IA permite gestionar la OEE de un modo mejor, más claro e integrado.

La IA, al llevar a cabo la optimización de la operativa (decidir qué palé mover a continuación, qué carretilla lo transportará y por qué ruta) tiene en cuenta la congestión, la disponibilidad de operadores, el estado de las carretillas elevadoras y otras prioridades que las reglas fijas tienen dificultad en igualar.

Con la IA, en lugar de depender principalmente de las medias históricas, es posible lograr una mejor previsión y gestión del inventario usando señales tales como la estacionalidad, las promociones y el comportamiento de los clientes. Los sistemas de visión artificial pueden leer etiquetas y códigos de barras a gran velocidad, detectar daños en los productos y el embalaje, comprobar la exactitud de los envíos y facilitar la gestión automatizada de excepciones.

La integración de la IA y la computación periférica en los sistemas de gestión de almacén ofrece un flujo de mercancía más adaptativo. Las decisiones se basan en datos obtenidos en tiempo real y no en datos históricos que quedan obsoletos incluso antes de que se presenten en una reunión de planificación. Eso significa que las acciones, las reacciones y el control se llevan a cabo en verdadero tiempo real.