Cómo la AI está revolucionando la intralogística

El transporte de mercancías es un componente central de la intralogística y el uso de la inteligencia artificial (IA) está cambiando de manera esencial la forma en que las empresas configuran esta función. Mientras que en el pasado se recurría principalmente al trabajo manual o a ayudas mecánicas, ahora se utilizan cada vez más sistemas autónomos controlados por IA. Estos avances tecnológicos garantizan procesos más inteligentes, rápidos y eficientes. Desde los robots móviles autónomos (RMA) hasta el mantenimiento predictivo, la IA está revolucionando la forma en que se transportan, gestionan y rastrean las mercancías, contribuyendo de esta forma significativamente a mejorar los procesos intralogísticos.

El ecosistema de AI

La inteligencia artificial está revolucionando las tecnologías al permitir que ordenadores y máquinas reproduzcan las capacidades humanas de resolución de problemas y toma de decisiones. Los sistemas de IA pueden aprender de la experiencia, reconocer patrones y tomar decisiones bien fundadas, lo que supone un cambio permanente para sectores enteros, desde la sanidad a la intralogística.

El ecosistema de la IA consta de varios elementos conectados entre sí:

Inteligencia artificial (AI): AI es el término general con el que se designa a las máquinas u ordenadores que imitan la inteligencia humana. Permite a los sistemas realizar tareas como la detección de objetos, la comprensión del habla o la toma de decisiones basada en datos, simulando aspectos de la cognición humana.

Machine Learning (ML): como subcampo de la AI, el aprendizaje automático se centra en el desarrollo de modelos que se entrenan utilizando datos. En lugar de seguir reglas fijas, los sistemas de ML utilizan grandes registros de datos para hacer predicciones o tomar decisiones. 

Deep Learning (DL): un área especializada del aprendizaje automático es el aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano. Estas redes procesan datos en múltiples capas, lo que permite a las máquinas reconocer patrones complejos y tomar decisiones con una intervención humana mínima. 

Data Science: la ciencia de datos se solapa con la AI, el ML y el DL, y utiliza métodos estadísticos, algoritmos y planteamientos científicos para obtener resultados a partir de datos. Desempeña un papel fundamental en la creación de los registros de datos utilizados para entrenar modelos de AI y ML, lo que la convierte en un pilar fundamental del ecosistema de AI.

Estos componentes trabajan mano a mano para crear potentes sistemas de AI que aprenden, se adaptan y evolucionan, lo que ayuda a las empresa a establecer nuevos estándares de eficiencia, precisión e innovación.

«En AGILOX hemos apostado desde el principio por la inteligencia artificial clásica, que permite utilizar funciones centrales de nuestra tecnología X-SWARM, como la optimización de rutas y pedidos, la navegación avanzada y la evitación de obstáculos. Esto siempre ha sido decisivo para mejorar la inteligencia y la facilidad de uso de nuestros AMR. Ahora vamos un paso más allá con la integración en nuestros productos de subcampos de la AI como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos. Esto nos permite ampliar los límites de lo posible sin dejar de ser fieles a nuestra misión de ofrecer "la solución AMR más sencilla del mundo"». 

– David Niedermaier, CTO, cofundador y Director general de AGILOX

Inteligencia artificial para robots móviles

La inteligencia artificial permite a los robots percibir y comprender su entorno y adaptarse a él en consecuencia. Esto crea un ecosistema más inteligente en el que los robots son capaces de tomar decisiones en tiempo real, optimizar los flujos de trabajo e incrementar la eficiencia de los procesos operativos.

Percepci´n y Conciencia

Conciencia del entorno: Los robots controlados por AI utilizan datos de cámaras o sensores de LiDAR y radar para, por ejemplo, crear mapas en 3D de su complejo entorno en tiempo real, lo que les permite moverse con seguridad y eficiencia por los espacios.
Detección de objetos: la AI ayuda a los sistemas a identificar y rastrear objetos, como productos, palés o cajas en tiempo real, lo que mejora la velocidad y la precisión de tareas como elevar y mover mercancías.
Detección de gestos: los robots equipados con detección de gestos pueden reconocer e interpretar las acciones humanas, lo que optimiza la colaboración entre humanos y robots, e incrementa la seguridad y la eficiencia en el lugar de trabajo en entornos de tráfico mixto.

Navegación e interacción

Navegación autónoma: la inteligencia artificial ayuda a los robots móviles autónomos a orientarse en entornos dinámicos y complejos adaptándose a los obstáculos y buscando las rutas más eficaces para evitar colisiones y atascos.
Reconocimiento de acciones: los sistemas de AI son capaces de reconocer las acciones humanas y reaccionar a ellas, lo que permite una colaboración más fluida y dinámica entre humanos y máquinas.
Control por voz: los AMR controlados por AI pueden recibir órdenes habladas y realizar las tareas necesarias, lo que agiliza los flujos de trabajo y los hace más intuitivos.

Optimización y gestión

Mantenimiento predictivo («predictive maintenance»): la inteligencia artificial analiza los datos de las máquinas para predecir las necesidades de mantenimiento. De esta manera se minimizan los tiempos de inactividad y se prolonga la vida útil de los equipos.
Análisis de procesos: la inteligencia artificial identifica las ineficiencias en los flujos de trabajo y ayuda a las empresas a optimizar sus diseños y mejorar los procesos.

Automatización

Automatización del servicio al cliente: la inteligencia artificial en forma de chatbots y asistentes virtuales se encarga de procesar las consultas rutinarias y planificar las entregas, lo que permite que los empleados humanos realicen tareas más complejas.

Optimice su intralogística con AMR controlados por AI

La inteligencia artificial está transformando la manipulación de materiales mediante la mejora de la conciencia del entorno, la navegación y la automatización, lo que permite obtener procesos más inteligentes y eficientes. Desde robots hasta sistemas predictivos, las soluciones basadas en IA están revolucionando la intralogística y permitiendo que las empresas sean más ágiles y competitivas. Invertir en automatización incrementa la eficiencia de sus equipos y procesos, a la vez que incrementa la productividad y la precisión de los pedidos.

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