Cómo la IA salvó el comercio electrónico durante la pandemia

Mucho ha cambiado desde el primer cierre de Estados Unidos debido a la pandemia de coronavirus hace dos años. Durante una época de aceleración del comercio electrónico sin precedentes y escasez de mano de obra, los procesos heredados de recoger y empacar carecen de escalabilidad para satisfacer la demanda. Si bien la pandemia ciertamente tiene consecuencias negativas, surge la pregunta:"¿Cómo ha cambiado esto la forma en que trabajamos, para mejor?"

La rápida aceleración de la robótica elimina la variabilidad

La escasez de mano de obra es una tendencia que se disparó durante la pandemia, y los efectos de la pandemia fueron devastadores para las empresas que no estaban preparadas para implementar la automatización robótica. Cuando llegó el COVID-19, los almacenes de cumplimiento necesitaban una mayor capacidad durante la noche. Agregar asociados al almacén no era una opción, por lo que cuando la gente no podía venir a trabajar, los almacenes recurrieron a los robots para hacer el trabajo.

El trabajo de almacén es propenso a lesiones y tedioso, y algunos trabajos se ejecutan en lugares cerrados. Por ejemplo, la clasificación manual de sacos de correo requiere que tres personas estén muy cerca, a menudo chocando entre sí mientras trabajan entre los cubículos. Los sistemas de clasificación robótica rompen el requisito de que los asociados del almacén trabajen en proximidad física y permiten el distanciamiento social mientras los asociados supervisan el proceso de clasificación mundano.

Mirando hacia el futuro, las instalaciones pueden configurar edificios para que las personas puedan administrar múltiples robots de manera segura y socialmente distanciada. Las empresas con menos dependencia de grandes grupos de personas que ejecutan tareas mundanas experimentarán una mayor confiabilidad del rendimiento total por pie cuadrado por día. Esto significa que las empresas pueden hacer promesas a sus clientes que pueden cumplir.

Los robots amplían la capacidad humana

Las instalaciones de almacenamiento buscan maximizar la eficiencia, medida por el rendimiento por pie cuadrado por día. Los almacenes enfrentan variables cuando trabajan con humanos. Por ejemplo, ¿los trabajadores tienen hambre, están cansados ​​y anticipan su próximo descanso, o se sienten bien y tienen un día productivo y de alto rendimiento?

Considere el acto de clasificar un artículo o paquete. Un humano necesita:

Ver una pila de productos o paquetes

Seleccione un artículo para recogerlo de la pila no organizada

Identifique un punto de selección para destacar el artículo

Recoge el artículo

Reconocer y asegurarse al recoger que solo se recogió un artículo

Navegue por dicho elemento a la ubicación de salida (saco de correo)

Coloque con éxito el artículo en la ubicación de salida correcta de una manera que maximice la densidad del producto (densidad del saco)

¿Pueden los humanos hacer esto? Sí.

es fácil de hacer? Sí.

¿Los humanos quieren hacerlo 4000 veces al día, cinco días a la semana? No.

Los robots crean consistencia para aliviar los picos y valles. Aún mejor, los robots de clasificación altamente diestros, impulsados ​​​​por IA de simulación a realidad (Sim2Real), pueden recoger casi cualquier artículo en un almacén el primer día para aumentar la eficiencia y mejorar las condiciones de trabajo humano.

Si bien las empresas pueden tener la fantasía de que poner un robot en su lugar "hará su trabajo" sin la interacción del trabajador humano, ese no es el caso. Los humanos trabajan junto con los robots para optimizar el flujo de producción. Para operaciones resilientes, no puede tener uno sin el otro.

Las implementaciones robóticas para la clasificación de paquetes son más exitosas cuando los humanos manejan artículos ambiguos y mientras el robot maneja las tareas mundanas y repetitivas. La combinación de estos dos tipos de tareas es poderosa. La armonía sucede porque el humano continúa donde el robot lo deja. Por ejemplo, el robot identifica y agarra elementos, luego los coloca en un saco. El ser humano necesita manipular el saco, atarlo, etiquetarlo, etc. Si bien ha habido avances significativos en la destreza y la capacidad robótica, hay ciertas tareas que los humanos hacen mejor.

La IA de la simulación a la realidad satisface la demanda comercial constante

Los robots tradicionales alguna vez fueron programados para ejecutar repetidamente el mismo movimiento. Hoy, la IA amplía las capacidades de los robots y aumenta la adaptabilidad para el tipo de elementos que los robots pueden recoger. A medida que el volumen de comercio electrónico continúa creciendo, el tamaño y la forma de los paquetes cambian constantemente, lo que aumenta la necesidad de que los robots sean más capaces que nunca.

Sin IA avanzada, un robot podría tardar años en clasificar los paquetes a un ritmo que coincida con el rendimiento humano. El manejo de una variedad de artículos requiere muchos datos y requiere millones de selecciones ejecutadas antes de que un robot funcione de manera efectiva. La tecnología de simulación a realidad (Sim2Real) agiliza y agiliza el proceso de capacitación. Sim2Real entrena previamente a los robots en el mundo virtual con millones de ejemplos en cuestión de horas para que, cuando un robot llegue a una instalación, conozca los tipos de paquetes que podría ver y pueda comenzar a operar desde el primer día.

Pitney Bowes, una empresa de tecnología global que brinda soluciones de comercio que impulsan miles de millones de transacciones en las áreas de comercio electrónico, envío, correo y servicios financieros, ha experimentado un crecimiento significativo dentro de su negocio de comercio electrónico. Cada cliente de Pitney Bowes tiene un conjunto único de artículos que vende, por lo que el empaque y la marca de cada artículo varían mucho, y los tipos de artículos que Pitney Bowes mueve a través de la cadena de suministro cambian mensualmente.

Pitney Bowes deseaba encontrar una solución de clasificación automatizada y necesitaba que fuera adaptable para manejar cambios rápidos y diversidad en el tipo de producto.

Sim2Real AI ayudó a Pitney Bowes a escalar rápidamente las operaciones durante la temporada alta de compras navideñas de 2020, cuando Pitney Bowes clasificó de manera efectiva y precisa cientos de miles de paquetes únicos. Desde entonces, Pitney Bowes ha ampliado el uso de robots en toda su cadena de suministro y utiliza los sistemas de clasificación de diferentes maneras en múltiples instalaciones.