Robots para el complejo picking del e-comercio

Los flujos del e-comercio se caracterizan por la preparación de numerosos pedidos de pocos productos, lo que exige cantidad de recursos en el área de picking y preparación de envíos. La industria explora soluciones de automatización como los robots a un precio interesante. ¿Pueden los robots realizar las tareas de los humanos? La mano humana es una herramienta extraordinaria y apoyada con los ojos todavía lo es más, el autor nos explica las sucesivas etapas que se han ido recorriendo hasta encontrar robots con sensores y cámaras de visión y capaces de trabajar codo con codo con los humanos.

El e-comercio ha supuesto un reto en muchas actividades y también en la automatización del picking, con tareas repetitivas en las que la industria intralogística está explorando para poder automatizarlas con robots. Pero ¿cómo tienen que ser estos robots?, en primer lugar deben ser capaces de realizar las tareas que pueden llevar a cabo las personas en un centro de picking.

Y ya nos encontramos con una gran dificultad, la de imitar la capacidad de la mano humana. En efecto, la mano humana es un dispositivo extraordinario. Su diseño es tan complejo que incluso los sistemas de agarre más avanzados quedan en nada en comparación con su capacidad. Aunque, si bien presenta algunas limitaciones en lo referente a la fuerza, resistencia y durabilidad, es sorprendente el abanico de tareas que una mano puede realizar.

Se estrecha la brecha entre mano humana y robótica…

Sin embargo, gracias al avance de la robótica, la brecha existente entre una mano humana y una robótica es cada vez menor. En la actualidad, nos encontramos muy cerca de tener robots que puedan coger cualquier objeto en cualquier lugar.
Aunque existe otra dificultad, a la sofisticada capacidad de la mano humana se le añade su conexión con los ojos, lo que la convierte en un dispositivo aún superior. El brazo y la mano no están programados para seguir un camino prefijado en el momento de agarrar algo. La coordinación entre manos y ojos permite un número infinito de movimientos, inabarcables para una máquina.

… pero la mano robótica no puede hacer las mismas tareas

Para ver la evolución de los trabajos que puede realizar una mano robótica respecto a una humana vamos a considerar la diferencia entre estas cinco tareas:

Coger un objeto de un sitio determinado.
Coger cualquiera de esos objetos de esos sitios.
Coger alguno de esos objetos mezclados en una pila de distintos sitios.
Coger cualquier objeto de cualquier lugar.
Realizar las tareas de la una a la cuatro de forma segura en presencia de humanos.

Si bien las cinco tareas son sencillas para las personas, van aumentando en dificultad para los robots. En la primera tarea, los robots ya son capaces de realizarla desde hace mucho tiempo; mientras que la segunda resulta más complicada, ya que requiere pinzas con la suficiente versatilidad como para manejar una serie de artículos y realizar el agarre desde distintos ángulos y alcanzarlos.

En la tercera, el robot debe realizar la segunda tarea, pero además se le pide ser capaz de distinguir un artículo de otro. Aquí ya se requiere un software de visión intensa que permita distinguir una forma concreta; determinar el ángulo de posición; establecer la mejor forma de agarre desde su ángulo, o desechar esa forma y encontrar otra con la que sea más fácil realizar el agarre. Además, es necesario saber que si no sale bien (no se puede agarrar, se cae, etc.) lo puede intentar de nuevo, por lo que debemos proporcionar al robot la información necesaria sobre cada artículo que queremos que agarre.

En la cuarta tarea, todo se complica mucho más ya que el número de ángulos, posiciones y orientaciones de los artículos es prácticamente infinito, por lo que no hay forma de programar un robot de manera específica para cada escenario. En esta tarea, encontramos un número infinito de combinaciones que equivale a infinitas horas de software, es un reto a conseguir con el aprendizaje de los robots y los robots colaborativos.

El e-comercio complica el aprendizaje de los robots

El “manual de enseñanza” de los robots se ha convertido en algo especialmente problemático con la aparición del comercio electrónico. No hablamos de considerar cientos o incluso 50.000 SKU, sino de cientos de miles o incluso millones de SKU. Pongamos por caso que tenemos que enseñar 500.000 SKU a un robot sin que intervenga un ingeniero. Si calculamos un tiempo de cinco minutos por artículo y lo hace un técnico a 35 $/h, serían 41.670 h de mano de obra a un coste de 1,45 M$ para enseñar al robot a coger todos los SKU, algo a todas luces ineficiente.

Si podemos reducir el tiempo a un minuto y simplificarlo lo suficiente para que lo realice un empleado a 15 $/h, las horas de mano de obra se reducen a 8.300 y el coste disminuye a 125.000 $. Se trata de una mejora significativa.

Facilitando el aprendizaje de los robots

Y si avanzamos más allá, y nos preguntamos ¿Qué pasaría si no tenemos que enseñar nada a los robots? ¿Qué ocurriría si nuestros robots pudieran aprender a agarrar objetos y colocarlos en cualquier sitio a través del aprendizaje automático y la coordinación de la visión de agarre? Este es el campo de trabajo actual de Swisslog y KUKA.
Como hemos visto, la primera y la segunda tarea ya están dominadas. La tercera tarea es viable desde el punto de vista comercial, y para conquistar la cuarta, nuestro equipo de robótica y logística de Swisslog trabaja sin pausa.

De esta forma, llegamos a la quinta fase: este robot puede funcionar de forma segura con personas, sin necesidad de vallas. En 2018, Swisslog ha estrenado el robot de recogida de artículos automatizada, permitiendo descubrir cómo hemos solucionado el problema de la coordinación entre manos y ojos.

De acuerdo con nuestro enfoque, creemos que este robot determinará el futuro del comercio electrónico, en el que para el distribuidor es un requisito imprescindible contar con un sistema de almacenaje que garantice la gestión de un gran número de referencias, y el control de un gran flujo de mercancías y un importante volumen de devoluciones, que puede llegar al 30%.

El LBR iiwa: sensible, liviano, seguro, preciso y flexible

En la pasada feria de CeMAT y en LogiMAT, se pudo ver un paso más allá en la colaboración persona-máquina con el robot LBR iiwa de KUKA capaz de trabajar codo con codo con las personas sin ninguna valla de seguridad. LBR iiwa es un robot colaborativo, o “cobot”, que a diferencia de un robot industrial tradicional no tiene rutinas de trabajo fijas en un área acordonada, pero interactúa de manera directa y flexible con los empleados.

Jakob Berghofer, Gerente de Producto LBR iiwa & Sunrise, nos lo presenta: LBR iiwa es sensible, compatible, seguro, preciso y flexible, y está equipado con sistemas mecánicos y tecnología de accionamiento para operaciones industriales. Esto hace posible automatizar tareas de ensamblaje delicadas y complejas en las que el uso de robots era antes impensable.

 

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