ON THIS PAGE
Se prevé que el mercado mundial del aprendizaje automático, valorado en 36 730 millones de dólares en 2022, crezca a un ritmo del 34,8% entre 2023 y 2030. Este aumento pone de relieve la creciente adopción del aprendizaje automático en sectores como la sanidad, las finanzas, el comercio minorista y la logística, lo que impulsa la mejora de la eficiencia y la innovación.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) puede definirse como el estudio científico de los algoritmos que utiliza un ordenador para completar tareas predefinidas sin intervención humana. El ML se basa en patrones, movimientos e inferencias de los objetos en las tareas que realiza. Aunque ya vemos el uso de ML en nuestras actividades cotidianas, como la detección de rostros, el reconocimiento de voz, los algoritmos de comercio y las recomendaciones de streaming en línea, esta tecnología puede utilizarse en los almacenes modernos para elevar la automatización y aumentar la productividad.
El ML ayuda a mejorar la eficiencia de un almacén, pero también ayuda a organizar las operaciones, permitiendo al personal del almacén centrarse en la calidad del producto y la experiencia del cliente. Examinemos cómo el aprendizaje automático puede revolucionar la experiencia del almacén moderno.
Aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en áreas básicas
Sistemas de gestión laboral
In warehouse management, ML can replace traditional planning and optimization tools that rely on process modeling or engineering. For instance, consider labour management systems based on engineered labor standards (ELS). An ELS-based system is explicitly programmed to calculate expected work completion times for a given task using predefined numbers and variables, requiring substantial upfront investment and measurements. Machine learning, on the other hand, simplifies this task by analyzing streams of operational data without the need for upfront engineering and numbers. Data can arrive through various sources, such as mobile devices and automation systems, even Warehouse Control Systems (WCS).
Recepción de productos
La recepción de nuevos productos en un almacén también puede agilizarse con ML. ML puede analizar la ubicación actual de los artículos en un almacén y, cuando llegan nuevos envíos, hacerlos coincidir con la ubicación correcta, reduciendo así el consumo de tiempo y los errores, y aumentando la eficiencia operativa. Además, el ML puede dirigir a los trabajadores manuales a la ruta más corta para llegar a un punto específico del almacén, ahorrando tiempo.
Preparación de pedidos
Picking is one of the highest visibility tasks in a warehouse. According to a report by Adaptalift, order picking accounts for as much as 55% of operating costs within a warehouse, directly impacting customer satisfaction levels. ML can optimize picking by reducing the number of steps in the process, thus lowering error margins and damages. While handling multiple orders, ML can analyze the orders in the system and arrange the most direct path, simultaneously separating orders efficiently.
Gestión de Inventario
La gestión del inventario es otro aspecto crítico de los almacenes modernos que requiere una atención meticulosa para lograr la eficiencia de la cadena de suministro. El aprendizaje automático puede mejorar la optimización del inventario, especialmente para empresas con múltiples almacenes. El ML puede considerar múltiples variables independientes que podrían causar errores o retrasos en la gestión del inventario y proporcionar sugerencias y soluciones adecuadas para gestionar las existencias de forma eficiente.
Integración de Internet de las Cosas (IoT)
El uso del IoT dentro de los almacenes puede mejorar aún más la eficiencia. La implementación de sensores, etiquetas RFID, comunicación entre dispositivos y otras formas de conectividad puede ayudar a gestionar las tareas diarias sin problemas. El ML puede procesar los datos recogidos por los sensores IoT, prolongando la vida útil de maquinarias como cintas transportadoras, lanzaderas y robots móviles de navegación, e incluso detectar el desgaste de los AGV y otros robots de reparto más pequeños.
El futuro del almacenamiento
In today’s warehouses, robots often work alongside humans. However, ML can enhance the precision of robots, potentially eliminating the need for human intervention. A future warehouse powered by ML will be a fully automated, error-free space, completing all tasks and projects on time with 100% accuracy. This vision of the future promises to revolutionize warehouse operations, setting new standards in productivity and efficiency.
Al integrar el ML en las operaciones de almacén, las empresas no solo pueden aumentar la automatización, sino también optimizar diversos procesos, lo que se traduce en mejoras significativas de la productividad, la precisión y el rendimiento operativo general. El futuro del almacenamiento, impulsado por el aprendizaje automático, es realmente prometedor y está destinado a redefinir los estándares del sector.
Preguntas Frecuentes
¿Qué papel desempeña el aprendizaje automático en los almacenes modernos?
El aprendizaje automático optimiza las operaciones analizando datos para mejorar la gestión de inventarios, la previsión de la demanda y la asignación de recursos.
¿Cómo puede el aprendizaje automático mejorar la precisión del inventario?
Analiza los datos históricos y las entradas en tiempo real para predecir los niveles de existencias, reduciendo los errores y garantizando un mejor control de las existencias.
¿Puede el aprendizaje automático mejorar la eficiencia del almacén?
Sí, mediante la automatización de tareas repetitivas, la optimización de rutas para vehículos autónomos y la mejora de la precisión del picking.
¿Cómo ayuda el aprendizaje automático en la previsión de la demanda?
Procesa grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, lo que permite hacer predicciones más precisas de la demanda futura.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo?
Predice los fallos de los equipos antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento.
