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 aprendizaje automático se basa en patrones, movimientos e inferencias de los objetos en las tareas que realiza. Aunque ya vemos el uso del aprendizaje automático en nuestras actividades cotidianas, como la detección de rostros, el reconocimiento de voz, los algoritmos de comercio y las recomendaciones de streaming en línea, etc., esta tecnología puede utilizarse en los almacenes modernos para elevar la automatización y aumentar también la productividad. El aprendizaje automático no sólo ayuda a mejorar la eficiencia de un almacén, sino también a organizarlo, ya que el trabajo a gran escala se desvía a la inteligencia artificial y el personal del almacén puede centrar su energía en la calidad del producto y la experiencia del cliente. Veamos cómo el aprendizaje automático puede revolucionar la experiencia del almacén moderno.
Aplicaciones prácticas en los ámbitos fundamentales
En la gestión de almacenes, el aprendizaje automático puede ayudar a alternar las herramientas tradicionales de planificación y optimización que se basan en determinados procesos de modelización o ingeniería. Por ejemplo, consideremos los sistemas de gestión de la mano de obra que se basan en normas de ingeniería de la mano de obra. Un sistema basado en la línea de trabajo electrónica (ELS) se programa explícitamente para calcular los tiempos previstos de finalización del trabajo para una tarea determinada utilizando un conjunto predefinido de números y variables. El ELS requiere una enorme inversión inicial y mediciones para obtener los valores utilizados en el modelo. El aprendizaje automático, en cambio, puede ayudar a simplificar esta tarea analizando flujos de datos operativos minuciosos, sin necesidad de ingeniería y cifras iniciales. Los datos pueden llegar a través de diversas fuentes, como dispositivos móviles y sistemas de automatización, incluso WCS.
La recepción de un nuevo producto en un almacén también puede simplificarse con la ayuda del aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede ayudar a analizar la ubicación actual de los artículos en un almacén y, cuando llegan nuevos envíos, puede hacerlos coincidir con la ubicación correcta. Esto reduce el consumo de tiempo, disminuye los errores y aumenta la eficacia de las operaciones. El ML también puede ayudar a dirigir a los trabajadores manuales hacia la ruta más corta para llegar a un punto concreto del almacén, con el consiguiente ahorro de tiempo. La preparación de pedidos, otra de las tareas con mayor visibilidad en un almacén, y el aprendizaje automático puede optimizarla de varias maneras. Según un informe de Adaptalift, la preparación de pedidos representa hasta el 55% de los costes operativos de un almacén, en comparación con el envío y el almacenamiento, e incluso tiene un impacto directo en los niveles de satisfacción del cliente. El ML puede ayudar a reducir el número de pasos en el proceso de preparación de pedidos, reduciendo así el margen de error y los daños. Mientras se preparan varios pedidos, ML puede ayudar a analizar los pedidos en el sistema y organizar la ruta directa, separando al mismo tiempo los pedidos.
La gestión de inventarios es otro aspecto del almacén moderno que requiere una cuidadosa licitación para lograr eficiencias en la cadena de suministro. Se dedica mucho tiempo e inversión a mejorar las técnicas de optimización para que este proceso sea lo más fluido posible. El aprendizaje automático puede intervenir en este punto y ayudar a mejorar la optimización del inventario, especialmente en empresas con múltiples almacenes. El ML puede tener en cuenta múltiples variables independientes que podrían causar errores o retrasos en la gestión del inventario, y ofrecer sugerencias y soluciones adecuadas para gestionar las existencias de forma eficiente.
Otro factor importante que puede contribuir a que un almacén sea más eficiente es el uso del Internet de las cosas dentro de un almacén. La implementación de sensores, etiquetas RFID, comunicación de dispositivo a dispositivo y otras formas de conectividad pueden ayudar a gestionar las tareas diarias con facilidad. El aprendizaje automático puede ejecutar los datos recogidos por los sensores IoT y puede ayudar a aumentar la vida útil de maquinaria como cintas transportadoras, lanzaderas, robots móviles impulsados por navegación, e incluso entender el desgaste por AGV y otros robots de entrega más pequeños.
Para terminar...
Mientras que en un almacén actual podríamos ver robots trabajando junto a humanos, el aprendizaje automático puede ayudar a impulsar la importancia de la precisión de los robots y eliminar por completo la necesidad de la presencia humana. Un almacén del futuro, impulsado por el aprendizaje automático, estará totalmente automatizado y será un espacio libre de errores que completará todas sus tareas y proyectos a tiempo con una precisión del cien por cien.
