Principales tendencias en el transporte de A a B en almacenes para 2020

2020 marca el final de otra impresionante década en el manejo de materiales que ha impulsado a la industria del almacenaje y la fabricación.

En esta década, los avances en el transporte de A a B en almacenes, así como los procesos de manejo de materiales en las plantas de producción, han conducido a la creación de una industria con una cuota de mercado de 194 mil millones. Los factores responsables de este impresionante crecimiento son la integración de nuevas tecnologías en el transporte de A a B en almacenes y el uso de los datos.

Desde 2010 hasta 2019, las empresas del sector de la fabricación, el almacenaje y la gestión de instalaciones han adoptado el uso de los datos. Esto ha conducido a un aumento de la captura de los datos a través de las plantas de producción y a su uso como herramienta de análisis empresarial para reducir los residuos y hacer frente a otros desafíos de estas industrias. Ahora, en la cúspide de una nueva década, conviene destacar los factores y las tendencias en el transporte de A a B en almacenes que los fabricantes deben conocer para mantener su ventaja competitiva.

El almacén automatizado

La automatización ya no es un nuevo concepto en el manejo de materiales o el transporte de A a B en almacenes tal y como han demostrado continuamente sus beneficios a lo largo de la década de 2010. Hoy en día, con una cuota de mercado de 5 mil millones, la automatización ha llegado para quedarse a largo plazo. Es por eso que, aunque haya sido incluida en las tendencias previas, sigue mereciendo la pena mencionarla haciendo hincapié en su creciente tasa de adopción en las PYMEs.

El nuevo año podría definirse por el trabajo continuo de los fabricantes de equipos originales para reducir el coste de automatización de las máquinas de transporte de A a B en almacenes, incluyendo los vehículos autónomos guiados (AGVs) y los robots. En la actualidad, la automatización del transporte de A a B en almacenes sigue siendo principalmente una iniciativa de las grandes empresas debido a los costos de compra. Pero, al igual que las caras computadoras mainframe han dado paso a las computadoras personales, se espera que la innovación en los equipos automatizados reduzca el costo de la automatización de los almacenes, ofreciendo así a las PYMEs un punto de entrada al transporte automatizado en pequeños almacenes.

Para el transporte

Las estadísticas sitúan el número de sensores y dispositivos IoT usados actualmente en todo el mundo en 75 millones y se espera que esta cifra siga creciendo en 2020. Una parte de los sensores que se usan hoy en día, están integrados en los procesos de fabricación empleados en los almacenes para capturar los datos. Aunque estos conjuntos de datos se han usado para mejorar la productividad a través del mantenimiento predictivo y la monitorización de las máquinas, su potencial para cambiar el transporte de A a B en almacenes no se ha aprovechado totalmente.

Para el año que viene, se espera que esto cambie a medida que más gerentes de instalaciones integren IoT para comprender mejor los problemas de transporte y sus efectos en el proceso de fabricación o almacenaje. De este modo, muchos equipos de transporte de A a B en almacenes se están equipando con tecnologías de vanguardia, convirtiéndolos en dispositivos IoT. Conectar un equipo de manejo de materiales con capacidad IoT a una red centralizada mejorará el transporte en las plantas de producción y ofrecerá información valiosa a las operaciones tradicionales de transporte de A a B en almacenes .

La introducción del Edge Computing

El término Edge Computing hace referencia al despliegue de actividades de manejo de datos y operaciones en red mediante fuentes independientes de captura, almacenamiento y análisis de datos. En el transporte de A a B en almacenes esto significa integrar los equipos de manejo de materiales con los recursos de computación para permitirles tomar decisiones en tiempo real.

Puede que te estés preguntando en qué se diferencia esto al uso de robots para el transporte de A a B en almacenes. La respuesta es el Edge Computing. Incluso los equipos de manejo de materiales no inteligentes se pueden dotar de capacidad de computación. Así, colocar un dispositivo Edge Computing en un carro plano puede permitir la recopilación de los datos que genere e incluso la automatización de su movimiento. Edge Computing también se puede usar para capturar datos tales como las coordenadas y los patrones provenientes de las partes más profundas de los almacenes para comprender mejor el transporte o el tráfico en las plantas de producción. Estas características permiten a los antiguos almacenes automatizar los procesos de transporte sin tener que cambiar todas sus infraestructuras.

Mayores inversiones en sistemas de gestión de almacenes

Para que los datos recopilados sean útiles para mejorar el transporte de A a B en almacenes, primero deben ser analizados. Es por eso que los almacenes tendrán que aprovechar los sistemas de gestión, incluyendo las bases de datos centralizadas, para poder crear plantas de producción automatizadas con precisión. Los sistemas de localización y las soluciones de automatización también son ejemplos de algunos de los sistemas de gestión que los fabricantes tendrán que utilizar para crear almacenes automatizados.

Para aquellos que se preguntan cómo seguirán siendo compatibles los sistemas de gestión de almacenes con Edge Computing, la respuesta se encuentra en la aplicación. Aunque Edge Computing lleva la computación en tiempo real a los equipos de transporte antiguos o no inteligentes, es importante destacar que sólo funciona con los datos que son importantes para ciertos procesos.

Un ejemplo es cuando un dispositivo Edge Computing recopila datos de coordenadas y los analiza para ofrecer movimientos en tiempo real a un equipo. Los datos analizados y otra información recopilada pero innecesaria para la coordinación, como las imágenes de la planta de producción, se pueden enviar a un sistema de gestión de almacenes. Estos datos pueden ser posteriormente analizados para aumentar los niveles de productividad en los almacenes.

Adopción de la transformación digital

En su forma más simple, la transformación digital hace referencia a la representación de los objetos físicos y a los procesos en forma digital. Aquí, los procesos físicos hacen referencia a sistemas complejos como una red completa de transporte de A a B en almacenes y los activos de su interior en un entorno digital. El modelo digital desarrollado es usado posteriormente para automatizar, resolver problemas y mejorar las operaciones de transporte en una planta de producción.

La transformación digital crea una de las opciones aplicables para lograr una verdadera automatización en comparación con los sistemas de gestión de almacenes. Un ejemplo es el uso de la tecnología Digital Twin para recrear sistemas de almacenaje completos, trazar mapas de interrelaciones y generar variables que afectan al transporte de A a B en almacenes. Digital Twin se puede usar entonces para simular diferentes situaciones que conducen a un paro de actividad y ofrecer respuestas precisas para eliminar dichas situaciones. También ofrece una manera de crear programas en tiempo real para asegurar que los plazos de transporte estén optimizados para satisfacer las necesidades de las plantas de producción.

La digitalización del transporte de A a B en almacenes ya está en marcha y 2020 será testigo de una mayor integración de la tecnología Digital Twin y de la simulación para conseguir una planificación y una automatización en tiempo real.

Desafíos de ciberseguridad

Los almacenes y las fábricas ya no son ajenos a los ciberataques, ya que este sector ha sufrido lo suyo. Pero con la automatización del transporte de A a B en almacenes y el uso de la tecnología IoT o Smart Edge, se presentan nuevos desafíos para las plantas de producción. En 2020, los desafíos de seguridad que cabe esperar incluyen el secuestro de sistemas completos de transporte y el robo de datos capturados durante el transporte de A a B en almacenes.

Las estadísticas muestran que las brechas de datos provocan a los almacenes millones de dólares en pérdidas cada mes. Por eso 2020 será testigo de la integración de las cadenas de bloques y de las herramientas de inteligencia contra amenazas basadas en la inteligencia artificial para hacer frente a los crecientes desafíos de seguridad de este periodo. También cabe esperar que los propietarios de los almacenes aprovechen los estándares de comunicación segura, como las políticas de la OPC Foundation, para proteger los canales de comunicación a través de las plantas de producción.

Reducir la huella de carbono

A medida que más gerentes de instalaciones vayan siendo conscientes de los efectos de la contaminación del aire, la reducción de la huella de carbono en los procesos de los   ocupará un papel central. Esto también afectará al transporte de A a B en almacenes, ya que actualmente existen otras opciones de transporte más respetuosas con el medio ambiente. A su vez, esto impulsará el uso de los vehículos eléctricos y los carros alimentados con energía solar dentro de los almacenes.

Prepararse para el 2020

El transporte de A a B en almacenes está pasando actualmente por un cambio de paradigma impulsado por la tecnología emergente. La automatización del transporte, la robótica, el Edge Computing y la seguridad son lo último del momento. Con el 87% de los compradores online afirmando que los plazos de entrega son su máxima prioridad, la necesidad de acelerar el transporte de A a B en almacenes para satisfacer la demanda está en un momento álgido histórico mientras los fabricantes y los gerentes de los almacenes sienten la presión.

Para seguir yendo por delante de la creciente demanda de los clientes, así como para seguir siendo competitivo, es importante seguir el ritmo de estas tendencias. Aunque el proceso de integrarlas en su planta de producción pueda ser titánico, puede informarse sobre las mejores opciones para su almacén contactando con nuestros ingenieros expertos de FlexQube.