Selección inteligente – Selección inteligente

Publicado el: 13 de julio de 2021 / Actualizado el: 27 de octubre de 2021 – Autor: Konrad Wolfenstein

Selección inteligente – Selección inteligente – Imagen: Zapp2Photo|Shutterstock.com

Robots y realidad virtual en la logística de almacenes

Los robots han sido omnipresentes en la economía alemana durante décadas. Sin embargo, hasta ahora, su uso principal ha sido en la fabricación y el ensamblaje, mientras que en la logística han permanecido en un segundo plano. Con la llegada de la Industria 4.0 y el aumento de la interconexión y la automatización en los almacenes, la era de los robots también está comenzando en estos sectores.

Al considerar el uso de robots en el almacenamiento, es evidente que se emplean principalmente para el transporte de mercancías mediante vehículos de guiado automático (AGV). Actualmente, las soluciones automatizadas son poco comunes en las áreas de almacenamiento y preparación de pedidos. Sin embargo, dado el rápido desarrollo tecnológico y las ventajas de los sistemas automatizados en términos de eficiencia, velocidad y seguridad, se está produciendo un cambio de mentalidad en el sector. Cada vez más empresas de logística consideran, o ya están implementando, uso futuro de sistemas robóticos en el almacenamiento y la preparación de pedidos

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Esto también es necesario porque, dada la escasez de mano de obra cualificada, agravada por el cambio demográfico y ya claramente perceptible, y el crecimiento constante del rendimiento, el sector logístico se enfrenta a importantes retos. Para contrarrestar esto, los sistemas automatizados y la preparación de pedidos autónoma resultan perfectamente lógicos. Si bien el transporte de mercancías a través de un almacén mediante cintas transportadoras o AGV es relativamente sencillo, la preparación de pedidos es mucho más difícil de automatizar. Según las estadísticas, el trabajo manual aún representa más del 90 % de la preparación de pedidos. Esto se debe a que, hasta ahora, ha sido demasiado complicado replicar de forma satisfactoria y rentable el ojo y la mano humanos, incluido su sentido del tacto, para una solución robótica.

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Otro desafío radica en que los robots en un almacén no solo deben moverse con seguridad, sino también adaptarse a condiciones en constante cambio. Deben evitar otros sistemas de forma independiente y, además, ser capaces de recoger con precisión artículos de diferentes tamaños en el almacén o la estación de picking. Dado que la mano de obra humana no podrá prescindirse por completo en un futuro próximo, los robots también deben interactuar en colaboración entre humanos y robots sin molestar ni poner en peligro al trabajador.

Agarre y reconocimiento precisos: los dos principales problemas de los robots

Los desarrolladores dominan el complejo control de software, base de los movimientos coordinados de las pinzas robóticas. Sin embargo, un problema mucho mayor es la sujeción de las mercancías, debido principalmente a la heterogeneidad de la gama de productos. Las mercancías que se recogen en un almacén a veces difieren significativamente en forma, rigidez, resistencia, peso, volumen y superficie. Se utilizan diversas técnicas para manipular estos artículos con éxito. Sin embargo, ya sean pinzas de sujeción, de tracción o de vacío, ninguna puede cubrir toda la gama de productos por sí sola. Por lo tanto, se necesitan soluciones aún más versátiles para recoger todas las mercancías de forma fiable.

Otra razón de la dificultad de la preparación de pedidos automatizada con robots es la falta de flexibilidad en el procesamiento de imágenes por parte de los sistemas automatizados. Hasta ahora, los dispositivos tenían dificultades para identificar con claridad la gran variedad de productos. Por lo tanto, las empresas recurrían a una minuciosa lista de cada artículo a procesar, incluyendo sus propiedades en cuanto a material, peso e instrucciones especiales de manipulación. Esta solución podría ser viable para un inventario manejable, pero presenta sus limitaciones con una gama de productos de varios cientos o incluso miles de artículos. Sin embargo, con una combinación de procesamiento de imágenes 2D y 3D, ahora es posible que los robots se confundan con la variedad de productos e identifiquen una amplia gama de productos y embalajes, incluso aquellos apilados o dispuestos en ángulo.

El fabricante francés de joyas Maty , tras automatizar con éxito el suministro de sus productos. El sistema se basa en un robot de selección y colocación controlado por software que prepara automáticamente las piezas de joyería y sus correspondientes cajas para la preparación de pedidos. En comparación con el procesamiento manual de pedidos, este método ha incrementado la producción de paquetes listos para enviar en un 50 %.

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Soluciones semiautomatizadas utilizando técnicas de realidad virtual

HoloLens como ayuda para la selección (Fuente: Richard Hagl)

Los sistemas que apoyan a los trabajadores de almacén durante la preparación de pedidos han llevado esto un paso más allá. Tras la introducción de las gafas inteligentes en la logística, el uso de soluciones de realidad virtual y mixta está marcando una nueva revolución. A diferencia de las pequeñas pantallas de las gafas inteligentes, las HoloLens , no presentan el riesgo de que los usuarios se cansen demasiado rápido ni experimenten molestias como dolores de cabeza. Las gafas de realidad virtual (VR) tienen pantallas mucho más grandes y, por lo tanto, más intuitivas, lo que también permite un uso prolongado. Sin embargo, dado que las gafas de VR cerradas bloquean el entorno real del usuario, estos sistemas actualmente no son adecuados para su uso habitual en logística.

Ayuda digital para la preparación de pedidos (Fuente: TU Munich)

Con la solución HoloLens semitransparente, este problema desaparece, ya que el usuario conserva su campo de visión habitual. En el almacén, se proporciona información relevante contextualizada, según la ubicación, la hora y el ángulo de visión, lo que simplifica considerablemente el trabajo. En aplicaciones reales, HoloLens reconoce la ubicación de almacenamiento de un artículo a recoger y guía siempre al preparador de pedidos por la ruta óptima. Al llegar al almacén, se muestra el contenedor correcto que contiene el artículo a recoger mediante símbolos superpuestos. Un módulo de escáner verifica el artículo recogido y lo marca inmediatamente como procesado en la lista de recogida electrónica. Esto aumenta la velocidad y la precisión de las operaciones de recogida.

Logro pionero en Realidad Extendida con Xpert.Digital : En el marco de un proyecto universitario de la Universidad de Neu-Ulm, en colaboración con Richard Hagl, experto en Xpert.Digital y RV, desarrollador de soluciones digitales B2B para el futuro virtual, se investigó el impacto del uso de gafas HoloLens en los procesos de preparación de pedidos en almacenes. Para ello, las gafas inteligentes se equiparon con un software de preparación de pedidos especialmente desarrollado, cuya facilidad de uso se probó y optimizó durante el proyecto.

De tener éxito, este innovador de selección por vista sustituir a los métodos tradicionales en el futuro y reducir la brecha entre el trabajo manual y la automatización en el almacén. Sin embargo, aún se necesitan mejoras en el peso y la duración de la batería de los dispositivos para su uso regular.

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Konrad Wolfenstein

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