Un robot alemán de almacén supera la sofisticación de las máquinas de Amazon
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Un robot alemán de almacén supera la sofisticación de las máquinas de Amazon

Toru puede recoger y transportar los artículos de los estantes sin ayuda externa, lo cual reduce la demanda de ayudantes humanos. Escanea cada artículo para aprender a cogerlo correctamente.

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Por Rachel Kremen (Traducido por Teresa Woods)

Una empresa alemana llamada Magazino cree haber desarrollado el mejor robot de almacén: el Toru. A diferencia de los robots utilizados en los almacenes de Amazon que ayudan a localizar artículos para la preparación de envíos al desplazar estanterías al completo, los robots Toru pueden recoger artículos individuales.

“El enfoque [de Amazon] ahorra mucho trabajo humano dedicado a desplazarse dentro del almacén, pero aún necesitan trabajadores que recojan el artículo de la estantería“, explica el CEO y cofundador de Magazino, Frederik Brantner (ver La simbiosis entre robots y humanos en Amazon es cada vez más estrecha).

Los robots Toru son especialmente aptos para pedidos que incluyen varios artículos, según Brantner. Para un pedido con cuatro artículos, por ejemplo, el robot de Amazon podría tener que llevar cuatro estanterías hasta la estación de preparación de envíos para devolverlas a su sitio después, lo que daría un total de ocho desplazamientos. Toru puede acudir a cada una de las cuatro estanterías, una tras otra, y entregarlas todas a la estación de envíos en un solo viaje. Y no hay que devolver ni una estantería a su sitio después.

Los empleados de Magazino generan un modelo en 3D de cada almacén en el que operarán sus robots. Una vez elaborado, Toru se desplaza por el almacén para generar un mapa en 2D con dos sensores de láser que escanean el entorno desde aproximadamente unos 15 centímetros por encima del suelo. Al analizar el tiempo que tarda la luz del láser en volver al sensor tras rebotar con los obstáculos presentes, Toru puede identificar paredes, filas de estanterías y piernas humanas. Estos datos entonces pueden ser compartidos con otros robots Toru que trabajan en el mismo almacén.

“Está diseñado para navegar libremente entre estanterías diseñadas para humanos, complementando a la plantilla convencional, y para ser capaz de operar en y alrededor de entornos con altos niveles de incertidumbre“, explica Brantner.

Los robots también pueden manipular objetos novedosos y aquellos que no estén perfectamente colocados. Después de acercarse a la estantería correcta, el artículo deseado es estudiado con láseres y cámaras para determinar su orientación sobre el estante. Esos datos son empleados para determinar cómo la pinza de agarre del robot debería asir el objeto. Una vez que Toru tenga el artículo, lo guarda dentro de sus estantes interiores mientras se deplaza por el almacén para completar el pedido.

Magazino fabrica tres tipos de Toru, cada uno con un tipo distinto de artículo en mente. Toru Cube se emplea para asir objetos rectangulares individuales. Toru Box está diseñado para asir contenedores, cajas o bandejas. Toru Flex puede utilizarse para recoger formas irregulares, como un osito de peluche de una caja llena de ositos.

La empresa afirma que los robots están mejor adaptados para almacenes donde los empleados recogen los pedidos de forma individual, lo que a menudo es el caso de los almacenes de comercio electrónico. Hasta ahora, han vendido cinco robots Toru, y unas pruebas adicionales han sido realizadas por DHL en Alemania (ver Freight y Fetch: ‘robomozos’ de almacén que ni roban ni necesitan calefacción).

El profesor de gestión empresarial de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard (EEUU) Willy Shih, que se especializa en la gestión de tecnologías y operaciones, señala que los robots de Amazon son muy aptos para su histórica estrategia de almacén que consiste en colocar las cosas donde quiera que quepan. Las estanterías se colocan en cualquier espacio mientras el software realiza el seguimiento de todo.

Pero Shih aprecia el enfoque más sofisticado del robot Toru también. “Emplea más tecnologías de teledetección y análisis en cuanto a determinar el tamaño de un objeto y cómo asirlo”, dice. Señala que se asemeja más a un trabajador humano de preparación de pedidos. “Creo que ahorrará mucha energía porque no tiene que mover todo ese peso [de la estantería]”.

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MIT

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