En tareas repetitivas como la clasificación y el ordenamiento de depósitos, los sistemas inteligentes se abren paso y facilitan los procesos para lograr una mayor eficiencia
Los procesos logísticos abundan en tareas repetitivas pero necesarias para completar el ciclo de la cadena de suministro. Para sortear ese tipo de labores, en el sector aumentó la demanda de soluciones de inteligencia artificial para la organización y la operación de depósitos.
Así, el CRO (por las siglas en inglés de Chief Revenue Office) de Boreal 4.0, Fabián Audisio, consideró que “el desarrollo de soluciones con inteligencia artificial no se va a detener. Cada día vamos a ver más sistemas que van a realizar este tipo de tareas generalmente repetitivas, pero con un componente más refinado”.
Sin embargo, el responsable de ventas y marketing de la empresa tecnológica estimó que “es utópico pensar que la inteligencia artificial va a reemplazar al humano, porque alguien le tiene que enseñar al sistema para que haga su labor. Si se pone un elemento distinto, el equipo no sabrá qué es y lo calificará como indeterminado hasta que un ser humano le enseñe”.
El directivo explicó que “hay dos grandes áreas en las que el software utiliza recursos de inteligencia artificial. Unos son los equipos de visión artificial, es decir, los escáneres que permiten desde leer un código de barras hasta dimensionar cajas o paquetes y clasificar. Ahí es donde entra a jugar la inteligencia artificial, porque esas aplicaciones están diseñadas para ir aprendiendo cómo es una caja pequeña, diferenciarla de una grande o identificar una bolsa”.
“De alguna manera, se les puede enseñar que clasifiquen los elementos del depósito. Generalmente, estos software llegan con determinados patrones aprendidos sobre lo que es una caja de cartón, una caja plástica y otros elementos, por lo que, en la etapa de implementación, cada vez que el equipo detecte algo que no conoce, como podría ser un envoltorio particular o una caja de un modelo específico, se le puedan cargar esos nuevos patrones, para que aprenda y, a medida que vaya pasando el tiempo, la clasificación sea más precisa”, consignó.
La inteligencia artificial también se utiliza en los robots autónomos, respecto de lo que Audisio indicó: “Esos equipos van aprendiendo a medida que las circunstancias del almacén cambian. El sistema va incorporando tendencias y así puede establecer qué ítems son los que tienen mayor rotación y los va poniendo más cerca de las estaciones de salida, donde están los humanos para que el piqueo sea más rápido”.
Entre otras funciones, citó que el sistema “puede aprender qué tipo de ítems se piquean juntos. Por ejemplo, en una solución de e-commerce podría tratarse de un celular con su funda, su cable y su batería extra. Al considerar ese tipo de comportamientos y, a medida que se aprovisionan los operadores, los ubica en estanterías cercanas, para que el despacho sea más rápido y versátil”.
En cuanto a las rutas dentro del depósito, afirmó que el robot “aprende en cuál puede circular más rápido y la va a adoptando. Esos son los casos más icónicos en los que hoy vemos que se está aplicando de alguna manera la inteligencia artificial. Hay muchos más, pero todavía no los estamos utilizando puntualmente. Este tipo de tecnologías se siguen desarrollando y no van a detenerse, por lo que en el futuro veremos muchas más”.
El responsable de ventas y marketing de Boreal resaltó que “hoy, en la Argentina, al cliente lo que más le preocupa es lograr eficiencia en la operación, lo que se traslada directamente a costos. Pero no hay abiertamente una demanda clara de incorporar inteligencia artificial en sus tareas, aunque cada vez más aplicaciones utilizan procedimientos que aprenden sobre la marcha”.
Logística y producción
Respecto de los rubros que más aplican la IA en sus procesos, consignó que “principalmente se está utilizando en logística y en la producción, donde mucho equipamiento está empezando a aplicar inteligencia artificial”.
Sobre los procesos productivos, ejemplificó: “Se establecen caminos para armar determinados productos, con escáneres de visión artificial que van corrigiendo si el operario se equivocase en algún procedimiento u omitiese un paso en el orden establecido. De esta manera, no es un supervisor, sino un equipo inteligente el que controla y advierte que la labor no puede continuar hasta que se subsane el error”.
Sin embargo, descartó que esta tecnología apuntase a reemplazar el trabajo humano. “En realidad, gracias a los avances de los procesadores y a un gran desarrollo de software, se pueden utilizar estos procedimientos de pronóstico o de revisión exhaustiva, pero se deben desmitificar estos sistemas, porque si no se hace la carga de datos iniciales y se le enseña, los equipos no funcionan”, enfatizó.
El software
En la línea de robots, Audisio los definió como “computadoras con ruedas o brazos”, por lo que “el poder de este tipo de soluciones está en el software. El sistema aprende a colocar lo de mayor demanda en lugares contiguos y lo que no se vende lo pone lejos. Esa dinámica se puede inyectar en pocas horas, además de sumar estadísticas de años anteriores a los procesos, lo que da posibilidades muy interesantes. Todo esto a nivel software, obviamente ayudado por procesadores muy rápidos, lentes de visión artificial de muy alta resolución y mucha fidelidad, en una combinación que permite que hoy estemos más cerca de soluciones de inteligencia artificial que hace unos años porque, aunque el software podría haberse desarrollado, no acompañaba el hardware ni la tecnología”, indicó.
Al referirse a las previsiones respecto de la inteligencia artificial, afirmó que “el desarrollo no se va a detener, cada día veremos más sistemas que van a realizar tareas generalmente repetitivas, pero con un componente de inteligencia, aunque muchas veces se llame inteligencia artificial a procesos que, en realidad, son pasos de un software, en el cual el programador estableció ciertas alternativas que, en realidad, el equipo sólo está ejecutando”, afirma.
“En definitiva, la clasificación de cajas es inteligencia artificial, pero lo que ese equipo tiene es una decodificación de imágenes con muy alta capacidad y que permite identificar formatos que le fueron cargados previamente en una plantilla”, completó.
Eduardo Pérez para La Nación
