60 Rápido crecimiento de la robotización en logística y transporte Los almacenes abren sus puertas a la robotización El mercado de la robótica para aplicaciones en Logística y Transporte debe estar preparado para un rápido crecimiento hasta 2021, según el pronóstico de Tractica, que prevé para este año unos ingresos de 22,4BN$. De 2016 a 2021, se pasará de 40.000 unidades de robot a 620.000 unidades ocupadas en tareas logísticas. Aunque quedan cuestiones técnicas por resolver para aplicaciones como el picking no estructurado, como se vio en Picking Challenge. Actualmente, el 80% de los almacenes son operados manualmente sin el apoyo de la automatización, según los datos de la consultora Tractica. Eso está a punto de cambiar y a lo grande, señala la firma de investiga- ción e inteligencia de mercado con un enfoque a la interacción humana con la tecnología. Si en 2016, el mercado robótico para la logística facturó 1,9 BN $, la previsión es alcanzar los 22,4BN$ en 2021, con un crecimiento anual que hará que las unidades de robot pasen de 40.000 a 620.000. Un ejemplo es el de Amazon que es bien conocido por sus Centros de Distribución automatizados, aunque otras empresas de logística están recurriendo a la robótica por la seguridad, eficiencia y precisión que les proporciona, afirman. Si la tecnología de la robótica ya ha tenido un gran impacto económi- co en el sector manufacturero con sus tareas sencillas y repetitivas, la nueva tecnología robótica está superando los obstáculos para ofrecer soluciones en sectores como el de la Logística y el Transporte donde sus tareas variadas y compli- cadas no les dan rentabilidad. Los nuevos robots tienen ante sí nuevos retos para ayudar a que las cadenas de suministro sean más rápidas, seguras y productivas. Según Tractica, la demanda y suministro de soluciones robóticas para la optimiza- ción de la logística y procesos crea un punto de inflexión para dar lugar a una amplia aceptación y presencia de robots en almacenes y operaciones de logística. Amazon Picking Challenge 2017, retos sin resolver Aunque Amazon puede empaquetar y enviar rápidamente millones de artículos a clientes desde una red de centros Fulfillment, de rápida expedición de pedidos, las tecnolo- gías que permiten a los robots recoger artículos y guardarlos en cajas en entornos no estructurados aún está por resolver. Los almacenes automáticos de Amazon tienen éxito en la eliminación de desplazamientos y búsquedas de productos en el interior de los almacenes, sin embargo, la automatización del picking sigue siendo un reto difícil en entornos no estructurados, afirman desde el gigante del e-comercio. Para resolverlo, en 2015 convocó Amazon Picking Challenge, el primer fórum internacional de investigación robótica, organizada por IEEE Robotics&Automation Society. La última convocatoria se realizó en julio de 2017 en Nagoya (Japón) con la participación de 16 equipos de todo el mundo con sus propios robots. Lo que Amazon busca es un robot capaz de identificar multitud de elementos; coger los artículos del almacén y colocarlos en las cajas (picking), así como la operación contraria de coger elementos de las cajas y colocarlos en el almacén, características en las que puntúan y restan cuando el producto sufre daños. Aunque la mayoría de participantes llevó brazos robot, el premio fue para Carmant, un robot cartesiano que se mueve a lo largo de tres ejes como una grúa pórtico con pinzas de succión y garras, obra del equipo ACRV (Australian Center for Robotic Vision) de la Universidad de Tecnología de Queensland (Australia), que recibió un premio de 80.000 $. Si bien no obtuvo las mejores puntuaciones en algunas de las operaciones, obtuvo la mayor por la innovación y rentabili- dad de su propuesta. El ganador resolvió el problema clave de Amazon de recoger artículos y guardarlos en cajas en un entorno no estructurado, sin embargo todavía quedan problemas por resolver en cuanto a aprehensión, captación de objetos, etc. dada la gran cantidad de artículos diferentes, aunque el jurado señaló son notables los avances en reconocimiento de objetos, planificación del agarre en condiciones cercanas a las reales. manutencion & almacenaje 530 Tendencias Robótica en Logística y Transporte