Cuando hay que separar mercancías que se encuentran en un estado estático definido (por ejemplo, una tarima) y en un lugar determinado, además de que tienen que ser transferidas a una condición consolidada definida (por ejemplo, una pallet o un contenedor con ruedas) a través de un proceso de alimentación, hoy en día esta tarea puede ser resuelta con múltiples formas de automatización. Sin embargo, todavía aplican ciertas restricciones.
Por ejemplo, la automatización actual no funcionará para: artículos que están fuera de un tamaño o peso definido; productos que son demasiado frágiles para manipularlos o transportarlos; y mercancías que difieren demasiado en sus características.
Ante este escenario, es interesante en la logística la aplicación de robots como un medio especial de automatización, especialmente si con ellos se libera a los empleados de tareas difíciles, estresantes y monótonas. Además, pueden resultar atractivos si más allá de un ahorro económico, ofrecen un funcionamiento ininterrumpido (24/7) para dar un mejor nivel de servicio a los clientes.
En la industria, los robots soldadores han tenido éxito porque pueden llevar a cabo tareas repetitivas a gran velocidad, incluso en lugares de difícil acceso. No obstante, los robots son (todavía) estáticos, ya que funcionan solamente si hay poca variabilidad en tareas definidas y normalmente no ocurre ninguna variación inesperada.
En la industria logística, las tareas de robots son más complejas en general, lo cual ha restringido en el pasado sus aplicaciones en almacenes. Sin embargo, hay muchos indicadores que auguran una mayor flexibilidad para la robótica en el futuro. Daron Acemoglu, economista turco, lo expresa así: “En áreas cada vez más complejas, las actividades manuales son llevadas a cabo por robots muy flexibles y cognitivamente fuertes, combinados con nuevos sistemas de sensores, métodos de inteligencia artificial y la potencia informática requerida”. (Acemoglu, D. H: “Skills, Tasks and Technologies – Implications for Employment and Earnings”, Handbook of Labor Economics Volume 4, Orley Ashenfelter and David E. Card (eds.), Amsterdam: Elsevier, 2011).
Actividades de la preparación de pedidos
La preparación de pedidos es una función fundamental de la logística e implica un alto grado de repetición. Además, también requiere numerosas habilidades cognitivas por parte del trabajador.
Todo comienza con la cuestión de cómo se pueden agarrar con exactitud los contenedores y en particular los artículos, ya que su posición exacta no siempre se puede definir con precisión por adelantado y a menudo sus dimensiones varían mucho. Por otra parte, la preparación de pedidos no consiste solamente en el picking del artículo, sino que implica muchas otras actividades. (CONSULTE ESQUEMA ADJUNTO)
Las soluciones de despaletizado, almacenaje, picking y embalaje que se han automatizado satisfactoriamente y que cada vez son más comunes, cubren en general las actividades marcadas con un punto verde. Respecto a las demás actividades, son un reto que deberá afrontar la robótica en el futuro. No obstante, cabe esperar que el nivel de variación de estas tareas en algunas aplicaciones siga superando las capacidades cognitivas que puede alcanzar la robótica.
Además, seguirá habiendo limitaciones del uso de robots en logística. Por ejemplo, en el caso de los artículos de diferentes dimensiones, aunque se puedan recoger unidades pequeñas la dimensión máxima de los bultos estará limitada.
¿Cuándo es rentable usar robots?
Hasta ahora, los robots de picking son rentables si:
a) Trabajan una gran cantidad de horas diarias (más de un turno).
b) Los picos diarios de pedidos son moderados.
c) El porcentaje de artículos no automatizados es pequeño.
d) Los costos de mano de obra y espacio son tan elevados que se amortiza el costo de la inversión.
Actualmente, los robots se utilizan principalmente en los sectores de la distribución y bienes de gran consumo, siendo en este último su principal uso para e-commerce. Además, estos sectores están ansiosos por aumentar el uso de robots porque, en general, la productividad y/o los efectos de escala garantizan la eficiencia de las operaciones robotizadas y normalmente los costos laborales son más altos que en otros sectores.
Las compañías que operan en estos segmentos de negocio participan en estudios y proyectos de investigación sobre robótica, e incluso, invierten directamente en empresas que trabajan en conceptos robóticos prometedores.
Como los precios de compra están bajando poco a poco, algunas aplicaciones robotizadas ya resultan muy interesantes y su uso estará más indicado para determinados tipos de artículos, como por ejemplo cuando hay muchas piezas muy pesadas, que para artículos estándar con diversos requisitos.
Las expectativas sobre el ahorro de costos que puede ofrecer en el futuro la robótica en las operaciones de despacho de mercancías, son especialmente altas. En general, los expertos prevén un potencial de ahorro de costos de entre el 20 y el 40%, según se establece en el Estudio Of Robots and Men – in logistics: Towards a confident vision of logistics in 2025, Roland Berger. 2016.
Oportunidades para los robots de picking
En el futuro previsible, el camino hacia robots flexibles que puedan realizar tareas humanas solo se podrá recorrer si se realizan cambios en los procesos y en los actuales sistemas de división del trabajo. Por ejemplo, muchas de las actividades se podrían llevar a cabo en una colaboración robot-robot o robot-humano durante el proceso de reposición de inventario o en una segunda operación de picking.
Al mismo tiempo, hay otras oportunidades para la robótica. Los robots podrían ampliar hacia arriba, sin merma apreciable del rendimiento, el rango de alcance de las operaciones de recogida, que actualmente en un sistema de picking manual sin ayuda de elevadores ni escaleras, está limitado entre 0.2 y 1.8 metros de altura aproximadamente.
De igual forma, la falta de mano de obra calificada también abre posibilidades para un mayor uso de robots en el campo de la logística operativa. Según un análisis realizado por el Instituto Fraunhofer IIS en Munich, con 2.85 millones de empleados en el sector logístico en Alemania, el número de empleados ha aumentado 17% en los últimos 10 años. Este crecimiento se ha debido en gran medida al comercio electrónico y, en muchos casos, ha tenido como resultado una escasez de mano de obra calificada. (Fuente: Roboter – Der Angstgegner»; en Wirtschaftswoche, 09/09/2016, Handelsblatt Verlag).
Hoy, muchas empresas se dan cuenta de que la calidad de sus datos maestros tiene potencial de mejora y no únicamente cuando empiezan a utilizar sistemas de automatización. En la actualidad, las aplicaciones automatizadas que nos ocupan no sólo necesitan información sobre dimensiones y peso, sino también sobre la forma, puntos de equilibrio, estado sólido, delicadeza, características de la superficie, tipo de material y otras características que deben registrarse para cada artículo.
A menudo es necesario volver a repetir la operación para cada lote y/o entrega, ya que con el tiempo las características de los artículos pueden variar un poco. Un mayor grado cognitivo en los sistemas automatizados disminuiría el nivel de precisión requerido en los datos maestros. En resumen, el reto para el futuro es conseguir sistemas más eficientes que puedan lidiar con esas variaciones.
*Consultor Senior de Miebach Consulting GmbH./ [email protected]
**Director de Miebach Consulting GmbH. / [email protected]
Foto: Cortesía Miebach.
