Predicción de paradas y optimización del picking robotizado
Resumen
Una empresa líder en el mercado español de limpiadores y quitamanchas inició un proyecto de digitalización orientado a mejorar la eficiencia de su producción y la gestión del picking automatizado. El plan contempló el desarrollo de un modelo predictivo de paradas no programadas y una herramienta para optimizar la planificación del picking robotizado.
Problema
Las líneas de envasado, aunque automatizadas, sufrían paradas inesperadas por factores como temperatura, humedad o tipo de producto, reduciendo el rendimiento. En el picking, el robot estaba infrautilizado y su software no permitía adaptarse a las necesidades de planificación.
Objetivo
Incrementar la productividad en planta mediante la predicción de paradas en el envasado y la planificación óptima de operaciones de picking, garantizando continuidad, flexibilidad y mayor rendimiento en la cadena de suministro.
Solución
Implementación práctica y concreta.
Se desarrolló un modelo predictivo basado en IA para anticipar paradas no programadas en las líneas de envasado, identificando variables críticas que afectan al rendimiento. Además, se creó una aplicación web modular que optimiza la planificación del picking robotizado, permitiendo organizar pedidos, coordinar movimientos del robot, gestionar posiciones de cajas y simular distintos escenarios operativos.
Qué habilita.
La solución permite mejorar la continuidad de la producción, aumentar la utilización del robot, reducir cuellos de botella y evaluar decisiones operativas mediante simulaciones previas.
Resultados
Visión predictiva de la capacidad productiva y anticipación de incidencias.
Mayor utilización del robot de picking con planificación optimizada.
Reducción de cuellos de botella en movimientos, embalado y comunicación con el almacén.
Escenarios de simulación para evaluar nuevas inversiones (máquinas adicionales de embalaje o desembalaje).
Implementación con fase “virtual” para validar resultados sin riesgo antes de la puesta en producción.
Conclusión
El proyecto permitió avanzar hacia una gestión más inteligente y flexible de su cadena de suministro, reduciendo el impacto de paradas imprevistas y aumentando la eficiencia del picking automatizado. La digitalización de procesos clave sentó la base para futuras mejoras en productividad y expansión internacional.