• Vaya más allá de las tareas basadas en reglas y adopte sistemas de autooptimización que predigan y se adapten a los cambios en tiempo real.
• Reduzca los costes de inventario y logística mediante la asignación dinámica de ubicaciones y los gemelos digitales.
• Supera los obstáculos de la IA con una plataforma sin código que acelera el entrenamiento de robots y la anotación inteligente.
La cadena de suministro global se acerca a un punto de inflexión en el que la automatización tradicional basada en reglas ya no es suficiente para gestionar la creciente volatilidad de los pedidos y la proliferación de referencias de productos. Hoy en día, la IA en la automatización de almacenes está transformando las instalaciones de almacenamiento estáticas en centros inteligentes que detectan, predicen y se adaptan en tiempo real.
Los almacenes están evolucionando, pasando de ser simples "ejecutores de tareas" a "tomadores de decisiones" estratégicos. Mientras que la automatización tradicional mueve mercancías, la IA optimiza cómo, cuándo y por qué se mueven. Esta transición representa un cambio de paradigma fundamental: ir más allá de la mecanización hacia un de almacén verdaderamente autónomo .
La automatización de almacenes mediante IA ofrece mucho más que mejoras graduales; supone un cambio radical en la eficiencia operativa. A medida que la eficiencia laboral alcanza su límite natural, la inteligencia artificial ofrece un camino ilimitado hacia la escalabilidad. Para los líderes de la cadena de suministro, la transición a operaciones autónomas, adaptativas e inteligentes ya no es un objetivo futuro, sino una necesidad imperiosa.
Una explicación clara del papel de la IA en cuatro niveles: percepción, predicción, inteligencia para la toma de decisiones y ejecución.
Cómo el diseño basado en simulación reduce el riesgo de implementación, acelera la puesta en marcha y permite una automatización más inteligente a largo plazo
Un vistazo al interior de cómo Addverb elimina uno de los mayores desafíos de la IA.
Responsables de almacén y operaciones que buscan ir más allá de la automatización tradicional.
Ejecutivos de la cadena de suministro y logística que buscan mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.
Responsables de la toma de decisiones en tecnología y automatización que evalúan la robótica con inteligencia artificial.
Equipos de Innovación y Transformación Digital responsables del diseño de ecosistemas de almacén escalables.
Al elegir Addverb para la automatización de almacenes mediante IA, los líderes de la cadena de suministro pueden trascender la mecanización tradicional basada en reglas y adoptar un ecosistema verdaderamente autónomo. Nuestro enfoque se centra en la creación de centros de mejora continua donde la robótica, el análisis predictivo y los gemelos digitales convergen para transformar el movimiento en estrategia.
Mediante el uso de (AMR) sin infraestructura, equipados con LiDAR y SLAM, Addverb elimina la necesidad de marcadores físicos en el suelo. Herramientas como los gemelos digitales, la plataforma de datos y las plataformas sin código permiten escalar rápidamente modelos de percepción avanzados sin necesidad de un costoso equipo de científicos de datos. En definitiva, Addverb obtienen un retorno de la inversión (ROI) significativo, que incluye posibles reducciones de inventario y ahorros en costes logísticos, demostrando que, si bien la eficiencia laboral tiene un límite, la inteligencia no.
La integración de la IA en las operaciones puede generar un valor significativo para los distribuidores, incluyendo reducciones del 20-30% en el inventario, del 5-20% en los costos logísticos y del 5-15% en el gasto en adquisiciones.
McKinsey & Company
Los almacenes ya no son solo lugares de almacenamiento y movimiento, sino que se están convirtiendo en centros inteligentes que se autooptimizan, predicen y responden. Gracias a la robótica y los sistemas de automatización con IA, las simulaciones de gemelos digitales y el análisis en tiempo real, el almacén moderno se está transformando en un centro neurálgico estratégico para la gestión de pedidos, la agilidad y la rentabilidad.
Para los líderes de la cadena de suministro y la logística, este es un momento de oportunidad. Las empresas que adoptan la automatización de almacenes impulsada por IA no solo obtienen mejoras graduales, sino también avances sustanciales en productividad y capacidad de respuesta.
La transición de almacenes mecanizados a automatizados y autónomos se acelera. La automatización actual se basa principalmente en reglas; la del futuro será predictiva, autoadaptativa y basada en datos. Capacidades como la asignación dinámica de ubicaciones con visibilidad del inventario en tiempo real, robots móviles con LiDAR/SLAM y gemelos digitales para pruebas y modelado han evolucionado con gran facilidad desde proyectos piloto hasta la producción gracias a la IA.
Sin embargo, al igual que con otras tecnologías, los ganadores son aquellos que pueden construir sistemas escalables, no experimentos aislados.
Una visión clara del estado actual y los desafíos del almacenamiento moderno que la IA puede abordar.
Una explicación de lo que realmente significa "IA en la automatización de almacenes", más allá de las palabras de moda.
Un modelo de madurez y una hoja de ruta para guiar las inversiones en almacenes de próxima generación.
Casos de uso concretos y beneficios basados en datos.
Un análisis detallado de cómo los principales proveedores están implementando la IA en esta nueva era.
Al revisar este informe, pregúntese: ¿Mi almacén simplemente automatiza tareas o se está volviendo autónomo, adaptable e inteligente? Si la respuesta se inclina hacia lo primero, es un momento crucial.
La automatización mueve las mercancías. La IA optimiza cómo, cuándo y por qué se mueven. La IA transforma el almacén, pasando de "mover cosas de forma eficiente" a "mover lo correcto en el momento adecuado, con el mínimo consumo de energía y coste"
La IA no es algo futurista. Ya está funcionando, hoy mismo.
Los robots móviles autónomos de Addverbutilizan sensores LiDAR + algoritmo SLAM + inteligencia artificial integrada para seleccionar las rutas óptimas y evitar la congestión en tiempo real, sin necesidad de códigos QR ni infraestructura física en el suelo.
La previsión tradicional, basada en puntos de reorden estáticos y medias móviles, resulta ineficaz ante la volatilidad omnicanal.
La IA no solo mueve mercancías, sino que decide dónde deben almacenarse. El tiempo de desplazamiento es uno de los mayores costes ocultos de un almacén. La IA dinamiza la asignación de ubicaciones optimizando la posición de los contenedores para minimizar la distancia total de recogida.
Los jugadores que se mueven rápido se acercan a la cara de la selección
La reposición se produce cuando los contenedores alcanzan el umbral
Resultados: desabastecimiento, extinción manual de incendios
Los jugadores que se mueven rápido la próxima semana se acercan a la cara de selección
La reposición se produce antes de que el agotamiento de las SKU se vuelva crítico
Clasificación por velocidad (clasificación A/B/C)
Análisis de afinidad mediante modelos de cesta de la compra o de incrustación
Optimización multiobjetivo que equilibra la frecuencia de recogida, el coste de desplazamiento y el acceso al reabastecimiento
Reubicación en línea durante ventanas de bajo impacto, ejecutada por ASRS o AMR
¿Por qué simular un fallo en un almacén real en lugar de en un software?
Las simulaciones de gemelos digitales reducen el riesgo en las decisiones de automatización y aceleran el retorno de la inversión
DHL
El sitio entra en funcionamiento sin necesidad de extinción de incendios
Simula el crecimiento de SKU sin necesidad de ampliar las instalaciones
Evita el coste de inversiones erróneas en automatización
En el sector del almacenamiento y la logística, la robótica no está limitada por el hardware, sino por el proceso lento y fragmentado necesario para construir modelos de percepción basados en IA.
Tareas como la detección de palés, la recogida de objetos en contenedores y la estimación de la posición requieren:
El ciclo dura meses, lo que hace que la innovación en IA sea más lenta y costosa.
Addverb ha rediseñado este proceso con una plataforma de IA unificada, sin código y compatible con BYOD (Bring-Your-Own-Data), que acelera drásticamente el desarrollo, desde la recopilación de datos hasta su implementación en AMR, sistemas ASRS, carretillas elevadoras y células robóticas.
El principal obstáculo en la creación de IA para robótica es el etiquetado de datos. Addverb elimina este problema con Smart Annotation, un motor de etiquetado de una sola vez donde:
Una vez etiquetados los datos, los expertos en la materia pueden entrenar modelos de IA sin escribir una sola línea de código:
Entrenar un modelo es solo la mitad del trabajo. Para funcionar en producción, la IA debe estar altamente optimizada. El servidor de inferencia de IA de Addverbse encarga de:
Esta arquitectura hace que la ampliación de escala de un robot a cientos sea trivial.
Servidor de inferencia centralizado → admite flotas completas de robots
Cliente ligero → se ejecuta en controladores de robot y células de visión
Se puede implementar en ordenadores periféricos de robots, en las instalaciones o en la nube
Addverb ya ha desarrollado e implementado varios módulos de IA listos para producción:
Cada una de estas aplicaciones pasó del concepto a la producción en una fracción del tiempo tradicional.
La hoja de ruta de Addverbse centra en crear robots que aprendan continuamente:
Esto transforma los sistemas de Addverb, pasando de la automatización a la inteligencia autónoma.
Las capacidades de la IA generativa nos ayudan a generar escenarios imperfectos y a mejorar la funcionalidad de los modelos existentes:
Esto transforma los sistemas de Addverb, pasando de la automatización a la inteligencia autónoma.
Nuestros equipos de posventa y software trabajan para crear un asistente de IA capaz de proporcionar respuestas rápidas y precisas a partir de nuestra extensa documentación interna. El principal desafío radicaba en la variedad y complejidad de los datos de origen, que abarcaban desde manuales de producto y documentos de especificaciones técnicas hasta vídeos de mantenimiento y preguntas frecuentes sobre resolución de problemas.
Base de conocimientos de Addverb
Vídeos de mantenimiento de Addverben YouTube
Marco de trabajo: SDK de IA de Vercel
Arquitectura: Flujo de trabajo
Modelo: Modelo NVIDIA grande de alta precisión (16 bits)
Asistencia de mantenimiento bajo demanda para ingenieros en planta
Para facilitar la gestión de los clasificadores Zippy , Addverb ha desarrollado un sistema de mantenimiento de AGV con asistente de IA generativa basado en modelos de lenguaje a gran escala (LLM) de IA generativa. Se trata de un sistema de comunicación autónomo para los robots Zippy que minimiza el tiempo de inactividad y aumenta la productividad.
Un operario de almacén puede comunicarse con el modelo en su idioma nativo mediante voz no estructurada. El sistema de mantenimiento del AGV, basado en un modelo de IA generativa, es lo suficientemente inteligente como para traducir esa voz en comandos que el AGV Zippy reconoce.
Asistente de IA de alta precisión para responder preguntas específicas sobre mantenimiento
Control de voz a texto para AGV compatible con 98 idiomas
Mantenimiento predictivo respaldado por información del software de gestión de flotas
Para mantenerse a la vanguardia de la innovación, Addverb sigue redefiniendo la forma en que se diseñan, simulan, prueban e implementan los nuevos robots, el software y las soluciones de automatización de almacenes, especialmente a medida que se amplían los despliegues globales y las empresas esperan tiempos de puesta en marcha más cortos e iteración continua.
En lugar de depender únicamente de prototipos físicos o pruebas in situ, Addverb optó por un modelo de ingeniería basado en simulación y con prioridad en la inteligencia artificial.
Los ingenieros Addverb ahora utilizan activamente la IA en el ciclo de desarrollo del producto:
Utilice GPT Copilots y Windsurf para acelerar la codificación de interfaces, la creación de prototipos de diseño y la corrección de errores.
Utilice el aprendizaje por refuerzo y el control predictivo basado en modelos (MPC) para evitar horas de ajuste manual.
Utilizar la fusión de sensores con tecnología de IA y la corrección de odometría para reducir la desviación en robots móviles autónomos y cuadrúpedos.
Utilizar el diseño generativo impulsado por IA y la fabricación aditiva para construir brazos y articulaciones robóticas más ligeras.
Utilice gemelos digitales para someter a pruebas de estrés las flotas de AMR y la distribución de los almacenes antes de su implementación.
Todo esto se traduce en dedicar menos tiempo a solucionar problemas y más tiempo a inventar.
Porque Addverb puede probar, validar e implementar más rápido:
La IA es el sistema operativo del almacén autónomo.
Hace una década, la automatización de almacenes significaba colocar cintas transportadoras y máquinas donde antes caminaban las personas.
Hoy en día, la automatización ya no es suficiente. Las cadenas de suministro más avanzadas del mundo están pasando a un modelo radicalmente diferente, en el que el almacén aprende, se adapta, predice y mejora continuamente.
Addverb crea ecosistemas de almacenes que se auto-mejoran:
Hemos estado trabajando sobre el terreno implementando esto a gran escala, no en laboratorios, sino en operaciones reales.
El significado empresarial de los conceptos de IA en el sector del almacenamiento
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