Robótica y gestión de datos en cadenas de suministro
La inteligencia artificial impulsa la próxima revolución industrial, y desde Locus Robotics lideran el rumbo de la innovación en los almacenes al proporcionar soluciones robóticas autónomas que mejoran la productividad, la eficiencia y la precisión en la logística y la cadena de suministro en nuestro país.
Gracias a la gestión de los datos y la integración y automatización de la gestión de la cadena de suministro a través de la inteligencia artificial (IA) ya es posible lograr el aumento de la precisión, la velocidad y la eficiencia de las operaciones.
Para lograr un uso industrial pragmático de la inteligencia artificial se requiere de una evaluación de las capacidades internas y externas para poder implementar esta tecnología. Por ese motivo, los fabricantes deben identificar primero qué procesos de la cadena de suministro pueden mejorarse mediante su automatización. Deben investigar la capacidad y aplicación de esta tecnología, así como las herramientas de software para hallar la que mejor se adapte a sus necesidades y al desarrollo de un plan de transformación digital.
Incluso las empresas que ya han añadido la automatización a sus cadenas de suministro pueden beneficiarse de una reevaluación periódica para determinar si están utilizando las mejores herramientas disponibles y encontrar casos de uso adicionales. Dentro de las principales formas en que la automatización y la inteligencia artificial están remodelando las cadenas de suministro de fabricación para su mejora encontramos:
El uso de macrodatos al servicio de las decisiones empresariales
Predecir la demanda futura es una ciencia imperfecta, pero el poder de la IA y el ML para procesar y analizar grandes conjuntos de datos aporta un nivel de precisión que no es posible sin la automatización. Uno de los usos más fundamentales de la automatización en las cadenas de suministro de fabricación es la planificación de la demanda. Gracias a la solución de Locus, LocusONE, es posible proporcionar información basada en datos a través de más de dos docenas de informes y cuadros de mando en tiempo real, para la orientación laboral, información predictiva para finalizar trabajos, comparaciones operativas con objetivos, o periodos de tiempo, seguimiento y orientación de pedidos, análisis y optimización de objetivos, visualización de rendimiento clave, etc.
Con el poder de la IA y el aprendizaje automático, los fabricantes pueden utilizar el análisis predictivo para tomar decisiones corporativas más inteligentes. De este modo, las cadenas de suministro se mantienen en movimiento sin interrupciones y los bienes y materiales llegan a su destino en el momento adecuado para satisfacer la demanda. Locus Robotics ofrece así la primera plataforma de automatización de almacenes del sector basada en datos para la implantación de AMR en las empresas y la gestión del rendimiento en entornos nuevos o ya existentes.
En las cadenas de suministro actuales, los fabricantes deben planificar las interrupciones en el transporte y el suministro debidas a condiciones meteorológicas extremas, conflictos civiles y guerras, sucesos inesperados, como una pandemia mundial, y mucho más. El análisis predictivo puede analizar los riesgos y sugerir estrategias de prevención para evitar interrupciones en el suministro. Además, las herramientas de IA y ML pueden analizar las condiciones económicas y de mercado para predecir las necesidades futuras y proporcionar estimaciones bien fundamentadas de la cantidad y el calendario para mover las mercancías a través de la cadena de valor y ponerlas a disposición de los consumidores en el momento exacto.
Supervisión del movimiento de mercancías
Otra forma de IoT que puede rastrear el transporte global de mercancías dentro de las cadenas de suministro de fabricación en nuestro país es el GPS. Conectar un dispositivo GPS a un contenedor o palé de mercancías permite a los gestores de la cadena de suministro seguir en tiempo real el movimiento de los envíos desde el puerto hasta el centro ferroviario o la ruta de transporte por camión. Cuando se integra con otros sistemas de la cadena de suministro, el seguimiento y la elaboración de informes pueden automatizarse, lo que alivia la carga de la gestión y aumenta la capacidad de los fabricantes para optimizar las rutas de envío.
Los algoritmos de Machine Learning son otra herramienta vital para analizar las condiciones de envío y recomendar cambios que optimicen las rutas de suministro y eviten interrupciones. Aunque ningún algoritmo puede predecir circunstancias inusuales, el aprendizaje automático puede analizar factores como los patrones meteorológicos, el tráfico marítimo, la capacidad de transporte y los precios de los pasajes para elegir rutas rápidas y económicas.
Más productividad con la automatización de tareas repetitivas y rutinarias
La inclusión de robots en almacenes y centros de distribución pueden liberar a los humanos de tareas físicas peligrosas o repetitivas. Para aplicar la robótica a una cadena de suministro de fabricación, hay que empezar por identificar las tareas que más se beneficiarían de la automatización, en particular los procesos que provocan grandes lesiones a los trabajadores o que ralentizan su labor.
Al liberar al personal de tareas repetitivas, se aumenta la eficacia y la precisión, a la vez que mejora la motivación de tus empleados y les permite dedicar tiempo a mejorar las operaciones de la cadena de suministro. Por ello, la automatización robótica de procesos (RPA) puede suponer una ventaja competitiva, puesto que este sistema automatiza tareas basadas en reglas de procesamiento de pedidos, tareas de reordenación de inventarios, creación de programas para la ejecución de producción o confirmaciones de envío.
Una amplia mejora de la gestión de almacenes
Tanto para integrar robots como para mejorar la eficiencia de la recogida y el embalaje, es esencial el perfeccionamiento y la mejora continua del diseño y la distribución de los almacenes para la eficiencia de las operaciones de cumplimiento y distribución. La IA analiza el movimiento de mercancías y crea planos de almacén que reducen las distancias de desplazamiento y maximizan la eficiencia.
La IA ofrece a los fabricantes la capacidad de realizar simulaciones para ver cómo funcionan las distintas estrategias de gestión de almacenes antes de ponerlas en práctica. La automatización también facilita la captura y el análisis de datos, por lo que los responsables de la cadena de suministro pueden pivotar rápidamente para satisfacer las necesidades de las circunstancias cambiantes.
El IoT, junto a la robótica integrada con IA dentro del almacén, crean un entorno dinámico en el que los responsables disponen de los datos y análisis que necesitan para identificar y poner en marcha las mejores prácticas para llevar a cabo las tareas de gestión.
Una gestión inteligente y automatizada del inventario
La RFID (Identificación por Radio Frecuencia) es una tecnología IoT que utiliza etiquetas de radiofrecuencia para determinar la ubicación de los bienes, y aporta un nivel de precisión y visibilidad a la gestión de inventarios que no es posible sin esta. Las etiquetas RFID pueden adherirse a productos, contenedores o palés para permitir el seguimiento y la supervisión en tiempo real, a la vez que recopilan datos como los números de lote y fechas de caducidad de los productos a lo largo de la cadena de suministro.
La RFID se adapta mejor al seguimiento de mercancías en distancias relativamente cortas. Dentro de estos espacios reducidos, los fabricantes pueden determinar la ubicación de los productos acabados con un alto grado de precisión.
La automatización del software también puede realizar un seguimiento del estado de los pedidos de compra, lo que permite a los fabricantes acceder a las fechas de entrega previstas de forma rápida y así mejorar la eficacia de los pedidos de compra. La solución Locus permite añadir funciones ampliadas gracias a un puerto para accesorios integrado que añade una funcionalidad aún más flexible y aumenta la productividad de las operaciones.
Inés Alcántara, Sales Engineer de Locus Robotics en España
