La automatización de almacenes es una práctica que ha permitido a las empresas aumentar la productividad, reducir los costos operativos, facilitar las tareas de distribución y optimizar la cadena de suministro en todo lo relativo al almacenamiento de bienes. Y como toda práctica basada en tecnología, esta evoluciona de manera iterativa y constante gracias a los avances en materia de hardware y software. En esta ocasión, estamos aquí para echarle un ojo a las últimas tendencias en software para almacenes automatizados.
Sistemas de gestión de almacenes automatizados basados en la nube
Gracias a los últimos avances en computación en la nube, los almacenes automatizados han empezado a beneficiarse de sistemas de gestión de almacén basados en la nube. Con eso en mente, la ventaja de estos sistemas es que permiten su acceso desde cualquier lugar con una conexión a Internet. Naturalmente, esto facilita la gestión de múltiples almacenes ubicados en diferentes localizaciones.
Por si fuera poco, tienen mayor potencial de escalabilidad que los sistemas de gestión de almacén (WMS por sus siglas en inglés) tradicionales, así que son la siguiente tendencia a prestarle atención en este espacio.
Como un ejemplo de este tipo de programas, podemos mencionar a SynQ WMS de Swisslog.com, el cual ofrece una facilidad de uso y capacidad de monitoreo en tiempo real destacables. Entre sus ventajas nos encontramos las siguientes:
- Cuentan con más de 500 expertos y más de 100 años de conocimiento de la industria.
- Ofrecen integración y control tanto de soluciones simples como de sistemas automatizados complejos.
- Sus servicios están basados en la nube
- Tienen funcionalidad WMS, WCS, WES y ACS
- La interfaz es estándar para cualquier ERP
- Dispone de herramientas de puesta en marcha virtual y de Business Intelligence
- Ofrecen soporte 24/7 de por vida
- Cuentan con lanzamientos regulares para estar siempre actualizados
Internet de las Cosas (IoT)
Por internet de las cosas entendemos la red colectiva de dispositivos conectados y a la tecnología que facilita la comunicación entre los dispositivos y la nube, este concepto ahora también aplica a los almacenes automatizados, dado que se pueden aprovechar los diferentes sensores y dispositivos conectados para recoger y analizar datos en tiempo real, mejorando el control, la seguridad y la eficiencia del almacén.
Big Data y Analytics
Son herramientas que permiten procesar y visualizar los datos de almacenes automatizados para obtener información valiosa sobre el rendimiento, las tendencias, las demandas, los inventarios, entre otros.
En el pasado, los conjuntos de datos resultantes habrían sido abrumadores y requerirían demasiado tiempo para analizarlos por completo. No obstante, ahora contamos con la existencia de potentes soluciones diseñadas para el análisis de datos, por lo que esta tarea se ha vuelto rápida y automática.
Esto ayuda a tomar mejores decisiones y a optimizar los procesos logísticos, así como también a identificar las áreas dónde se puede mejorar la eficiencia o existen fallas.
Voice Picking y asistencia de voz
Es una tecnología de asistencia de voz que permite a los operarios recibir instrucciones de voz para realizar el picking, sin necesidad de usar papel/bolígrafo o dispositivos móviles. Naturalmente, esto agiliza el proceso y les hace la labor más sencilla a los trabajadores. La preparación de pedidos se puede completar simplemente hablando por un micrófono, que activa un robot remoto para tomar los artículos, encender/apagar las luces, interactuar con el equipo o pedir ayuda.
Machine Learning en almacenes automatizados
El aprendizaje automático es un tema muy complejo, pero basta con decir que en esta nueva era de Inteligencia artificial se puede aprovechar esta herramienta en almacenes automatizados. En este sentido, los algoritmos de Machine Learning se pueden entrenar para aprender a realizar tareas como recoger y colocar artículos, empacar pedidos y cargar y descargar camiones. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión de los robots actuales.
Asimismo, se puede utilizar el machine learning para hacer que los programas de planificación laboral del almacén sean mucho más precisos y eficientes en comparación con los enfoques tradicionales basados en estándares laborales de ingeniería.
