Tecnología

Menos esfuerzo y más eficiencia a través de la inteligencia artificial

La automatización de almacenes se está volviendo cada vez más económica gracias a la inteligencia artificial: la tecnología se puede actualizar como complemento

La tendencia hacia una mayor automatización en los almacenes continúa avanzando y será respaldada en el futuro con la integración de inteligencia artificial (IA) en las operaciones de control y almacenamiento en la cadena de suministro. Esto se debe, en parte, a que las inversiones en automatización son cada vez más económicas.

La IA puede aumentar la capacidad y mejorar el uso de equipos automatizados. En este proceso, la solución o tecnología de automatización no se cambia radicalmente, sino que se mejoran su uso y sus condiciones. La IA mejora el control de la cadena de suministro en elementos como la reposición, la planificación del transporte y la operación del almacén —incluyendo la carga, el control y la disponibilidad— todo esto para que las instalaciones se utilicen de manera óptima. Si se hace correctamente, se incrementa el “límite de capacidad percibida”. Además, la rentabilidad y la seguridad de las inversiones en automatización se mejoran significativamente.

El secreto aquí es que en la planificación no se trabaje con demasiado detalle. El detalle puede hacerse más adelante. La IA se puede adaptar como complemento a los sistemas de planificación y control. Si se enfoca así, entonces es posible un proceso de mejora continua (PMC) para los almacenes automatizados.

Además de aumentar la capacidad y la eficiencia, el PMC apunta a mejoras en términos de servicio, flexibilidad percibida y robustez de los procesos, tanto en la planificación de recursos como en la administración de los empleados. Estos resultados potenciales no podrían alcanzarse sin big data y sin IA, pues son demasiado complejos y requieren demasiados datos.

Para mejorar el uso de la capacidad instalada, se debe tener en cuenta relaciones entre variables muy complejas, así como el comportamiento del uso que se da a las instalaciones. Hasta ahora, esto solo es posible con simulaciones limitadas. Debido a que estos procesos no proporcionan mapeos en tiempo real, el progreso es relativamente lento.

El “comportamiento de uso” tiene una influencia significativa en los cuellos de botella del sistema y, por lo tanto, en los límites de capacidad experimentados. Además, la aparición de contratiempos, las reacciones a ellos y su rectificación influyen en las capacidades utilizables.

La IA ayuda al operador de equipos automatizados a desarrollar un comportamiento de uso óptimo y evitar interrupciones de manera anticipada, de modo que la capacidad percibida aumente sin un impacto negativo. Al mismo tiempo, también toma en cuenta los objetivos de los mercados y operadores para influir positivamente en ellos.

La IA ofrece nuevos enfoques principalmente en tres áreas:

• Reconocimiento rápido de patrones y tendencias. Por ejemplo: la relación demanda–disponibilidad. También los flujos de materiales y las correlaciones de capacidad de la intralogística como puntos de partida para el reconocimiento de múltiples factores de cuello de botella.
• Proporciona una mejor previsión al planificar las ventas de manera más lineal y permite un control anticipado a través de un mejor conocimiento de la capacidad y la previsión.
• Por último, pero no menos importante, ayuda a mejorar las decisiones a través del aprendizaje automatizado. Por lo tanto, en última instancia, reconoce y optimiza las relaciones más complejas de manera integral, como punto de partida para un mejor control y mejores decisiones, teniendo en cuenta relaciones diversas y no exactamente reconocibles.

La IA puede lograr una optimización global, considerando los mercados, los clientes, el transporte y el almacén, en las siguientes áreas:

• Programación, a través de un mejoramiento en el suministro, definiendo con más precisión posiciones y cantidades. Sin embargo, esto también puede resultar en un surtido optimizado y una combinación de artículos en la reposición considerando los efectos de la capacidad en el almacén.
• Gestión de almacenes, al admitir la carga de pedidos combinados para el procesamiento simultáneo por área de almacenamiento y secuencia, así como la colocación óptima de los artículos en las zonas de almacenamiento.
• Control y utilización de activos mediante el ajuste preciso y diferenciado de los flujos de material en el sistema, la detección de patrones de cuellos de botella y la mejora continua automática del control, así como el uso de alternativas y el control mejorado de los empleados.

La IA también ayuda en el área de almacenamiento identificando problemas, cuellos de botella e interrupciones en una etapa temprana, anticipándolos, optimizando el control de los empleados del servicio, simplificando los modelos de turnos diferenciados para diferentes áreas y minimizando los costos fijos para operar cada zona.

En la cadena de suministro y en la red se puede realizar una asignación flexible de requerimientos de almacenamiento cruzado a través de la IA y se puede hacer una selección inteligente de la cadena de suministro según el comportamiento de uso y la planificación.

Con la IA entonces será posible aliviar y apoyar a las personas responsables de todas estas áreas.

El primer paso hacia la automatización del almacén por medio de IA será definir, capturar y traducir sucesivamente los datos necesarios en aplicaciones de IA. Al final del día, el objetivo es aumentar la utilización y los límites de la capacidad real, lo que resulta en un aprovechamiento significativamente mejor de las inversiones y, por lo tanto, en costos unitarios más bajos.

Autor: Andreas Hartwig, director y socio de Miebach Consulting en Berlín, Alemania.

Información e imágenes: Miebach

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