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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
En la gestión de almacenes, el ML puede sustituir a las herramientas tradicionales de planificación y optimización que se basan en el modelado o la ingeniería de procesos. Por ejemplo, consideremos los sistemas de gestión de mano de obra basados en estándares de mano de obra de ingeniería (ELS). Un sistema basado en ELS se programa explícitamente para calcular los tiempos previstos de finalización del trabajo para una tarea determinada utilizando números y variables predefinidos, lo que requiere una inversión inicial y mediciones sustanciales. El aprendizaje automático, por el contrario, simplifica esta tarea analizando flujos de datos operativos sin necesidad de ingeniería y cifras previas. Los datos pueden llegar a través de diversas fuentes, como dispositivos móviles y sistemas de automatización, incluso sistemas de control de almacenes (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
La preparación de pedidos es una de las tareas de mayor visibilidad en un almacén. Según un informe de Adaptalift, la preparación de pedidos representa hasta el 55% de los costes operativos de un almacén, lo que repercute directamente en los niveles de satisfacción del cliente. ML puede optimizar la preparación de pedidos reduciendo el número de pasos del proceso, lo que disminuye los márgenes de error y los daños. Al gestionar varios pedidos, ML puede analizar los pedidos en el sistema y organizar la ruta más directa, separando simultáneamente los pedidos de forma eficiente.
Gestión de existencias
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
En los almacenes actuales, los robots suelen trabajar junto a los humanos. Sin embargo, el ML puede mejorar la precisión de los robots, eliminando potencialmente la necesidad de intervención humana. Un almacén del futuro impulsado por ML será un espacio totalmente automatizado y libre de errores, que completará todas las tareas y proyectos a tiempo con una precisión del 100%. Esta visión del futuro promete revolucionar las operaciones de almacén, estableciendo nuevos estándares de productividad y eficiencia.
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.
