Cómo la IA remodeló el comercio electrónico durante la pandemia: impulsando escala y eficiencia

Tanto ha cambiado desde que Estados Unidos cerró por primera vez debido a la pandemia de Coronavirus hace dos años. Durante un momento de aceleración sin precedentes del comercio electrónico y escasez de mano de obra, los procesos tradicionales de selección y empaque carecen de escalabilidad para satisfacer la demanda. Si bien ciertamente hay consecuencias negativas de la pandemia, surge la pregunta: "¿Cómo ha cambiado esto la forma en que trabajamos, para mejor?"

Aceleración rápida de la robótica elimina 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 empresas no preparadas para implementar automatización robótica. Cuando golpeó el COVID-19, los almacenes de cumplimiento necesitaban mayor capacidad de la noche a la mañana. Agregar asociados al almacén no era una opción, así que cuando la gente no podía venir a trabajar, los almacenes recurrieron a robots para hacer el trabajo.

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

Mirando hacia adelante, las instalaciones pueden configurar edificios para que las personas puedan gestionar múltiples robots de manera segura y socialmente distanciada. Las empresas con menos dependencia de grandes grupos de personas ejecutando tareas mundanas experimentarán mayor fiabilidad de rendimiento total por pie cuadrado por día. Esto significa que los negocios pueden hacer promesas a sus clientes que pueden cumplir.

Los robots amplifican la capacidad humana

Las instalaciones de almacén buscan maximizar la eficiencia, medida por rendimiento por pie cuadrado por día. Los almacenes enfrentan variables al trabajar con humanos. Por ejemplo, ¿están los trabajadores hambrientos, cansados y anticipando su próximo descanso, o se sienten bien y tienen un día productivo de alto rendimiento?

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

Ver una pila de productos o paquetes

Seleccionar un artículo para recogerlo de la pila desorganizada

Identificar un punto de recolección para aislar el artículo

Recoger el artículo

Reconocer y asegurar al recoger que solo se recogió un artículo

Navegar dicho artículo a la ubicación de salida (saca de correo)

Colocar exitosamente el artículo en la ubicación de salida correcta de manera que maximice la densidad del producto (densidad de saca)

¿Pueden los humanos hacer esto? Sí.

¿Es fácil de hacer? Sí.

¿Quieren los humanos hacerlo 4.000 veces al día, cinco días a la semana? No.

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

Si bien las empresas pueden tener la fantasía de que poner un robot en su lugar "hará su cosa" sin interacción de trabajadores humanos, ese no es el caso. Los humanos trabajan junto a robots para optimizar el flujo de rendimiento. Para operaciones resilientes, no puedes tener uno sin el otro.

Las implementaciones robóticas para clasificación de paquetes son más exitosas cuando los humanos manejan artículos ambiguos y el robot maneja las tareas mundanas y repetitivas. Combinar estos dos tipos de tareas es poderoso. La armonía ocurre porque el humano recoge donde el robot deja. Por ejemplo, el robot identifica y agarra artículos, luego pone los artículos en una saca. El humano necesita manipular la saca, atarla, etiquetarla, etc. Aunque ha habido avances significativos en destreza y capacidad robótica, hay ciertas tareas que los humanos hacen mejor.

IA de simulación-a-realidad satisface demanda comercial constante

Los robots tradicionales una 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 artículos que los robots pueden recoger. A medida que el volumen de comercio electrónico sigue creciendo, el tamaño y forma de los paquetes cambia constantemente, aumentando la necesidad de que los robots sean más capaces que nunca.

Sin IA avanzada, podría tomar años para que un robot clasifique paquetes a una tasa que iguale el rendimiento humano. Manejar una variedad de artículos es intensivo en datos y requiere millones de recolecciones ejecutadas antes de que un robot funcione eficazmente. La tecnología de simulación-a-realidad (Sim2Real) acelera y agiliza el proceso de entrenamiento. Sim2Real pre-entrena robots en el mundo virtual con millones de ejemplos en cuestión de horas para que cuando un robot llega a una instalación, esté familiarizado con los tipos de paquetes que podría ver y pueda comenzar a operar el día uno.

Pitney Bowes, una empresa global de tecnología que proporciona soluciones comerciales que impulsan miles de millones de transacciones en 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 venden, por lo que el empaque y marca en cada artículo varían enormemente, 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.

La IA Sim2Real ayudó a Pitney Bowes a escalar rápidamente operaciones durante la temporada pico de compras navideñas de 2020, cuando Pitney Bowes clasificó efectiva y precisamente cientos de miles de paquetes únicos. Pitney Bowes ha expandido desde entonces el uso de robots en toda su cadena de suministro y usa los sistemas de clasificación de diferentes maneras en múltiples instalaciones.