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¿Alguna vez se ha preguntado cuál es el impacto medioambiental de las operaciones de almacenamiento o cómo la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a crear procesos más eficientes y respetuosos con el medio ambiente?
Los almacenes actuales tienen enormes oportunidades para adoptar tecnologías modernas que pueden ayudar a reducir el impacto medioambiental de sus operaciones y optimizar la eficiencia de los procesos.
Los almacenes actuales tienen enormes oportunidades para adoptar tecnologías modernas que pueden ayudar a reducir el impacto medioambiental de sus operaciones y optimizar la eficiencia de los procesos.
Las emisiones combinadas de CO₂ de los sectores de almacenamiento y transporte en los Estados Unidos representan más de 600 millones de toneladas métricas (MMT), lo que a su vez constituye más del 11 % de las emisiones nacionales de CO₂ (5244 MMT). Además, impulsados por el auge del e-commerce, los almacenes han seguido aumentando de tamaño en los últimos veinte años, lo que exige un consumo energético adicional para la iluminación y el control de la temperatura de las instalaciones. Pero ¿cómo están abordando las empresas la huella medioambiental de sus almacenes, que también está aumentando? Una respuesta es la adopción de la inteligencia artificial (IA). Al aprovechar la IA, las empresas están optimizando la utilización de los recursos, reduciendo los residuos y contribuyendo a los objetivos de sostenibilidad.
Este artículo analiza cómo la IA está contribuyendo a que las operaciones de los almacenes sean más respetuosas con el medio ambiente, basándose en las tendencias del mercado y ejemplos reales.
Optimización de rutas basada en IA: reducción del consumo energético.
Las operaciones tradicionales en los almacenes suelen implicar rutas de picking y reabastecimiento ineficientes, lo que conlleva un gasto energético innecesario. Los algoritmos de IA pueden analizar la distribución de los almacenes para diseñar las rutas más eficientes para ejecutar las tareas, lo que reduce significativamente las distancias que deben recorrer los trabajadores o los robots. Esta optimización se traduce directamente en un menor consumo de energía y una menor huella de carbono. (Fuente: Medium)
Además, las empresas de logística están adoptando la IA para optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Por ejemplo, UPS utiliza herramientas de optimización de rutas basadas en IA para planificar rutas de entrega que optimizan el consumo de combustible y reducen las emisiones de CO₂, lo que se traduce en un importante ahorro de costes y un menor impacto medioambiental. (Fuente: Hyperlearn)
Gestión sostenible de inventario: minimizar los residuos.
Debido a la estrecha interdependencia entre los múltiples nodos de la cadena de suministro, las empresas pueden enfrentarse a varios problemas en lo que respecta a la gestión de inventario, que van desde el exceso de stock de seguridad y la incertidumbre en las previsiones hasta la volatilidad de la demanda. El exceso de stock puede convertirse en un problema tanto financiero como medioambiental, ya que implica un uso excesivo de energía y recursos en el abastecimiento de materiales, el transporte, los esfuerzos de producción y el almacenamiento, solo para su posible eliminación si no se consume. Una forma de minimizar este tipo de residuos es mediante el uso de sistemas de planificación y optimización de inventario basados en IA, como SAP IBP, que pueden predecir la demanda con gran precisión, garantizando unos niveles de stock óptimos que satisfacen las necesidades de los clientes. Posteriormente, esta optimización del inventario se traduce en una reducción de los residuos, un ahorro de costes, una producción racionalizada y unos procesos más respetuosos con el medio ambiente. (Fuente: Time+3Medium+3Medium+3)
Eficiencia energética gracias a la robótica impulsada por IA.
El aumento del tamaño de los almacenes y centros de distribución y el incremento de la complejidad de los pedidos debido al e-commerce han provocado un aumento de las distancias de desplazamiento dentro del almacén y del número total de tareas que deben realizar los trabajadores para cumplir con las entregas. Los robots móviles autónomos (AMR) pueden navegar por los almacenes de forma más eficiente que los humanos en carretillas elevadoras, lo que reduce el número de viajes y el consumo de energía necesarios para recoger y colocar los artículos. Por ejemplo, Amazon ha aumentado significativamente el uso de la robótica en sus almacenes, desplegando más de 750 000 robots móviles y decenas de miles de brazos robóticos para mejorar la eficiencia y reducir los costes. (Fuente: Amazon News)
Mantenimiento predictivo: prolongación de la vida útil de los equipamientos.
Las averías en los equipamentos de almacén debido a planes de mantenimiento deficientes pueden provocar su retirada y eliminación. Para prolongar la vida útil de los equipamentos, se puede utilizar el mantenimiento predictivo basado en IA para analizar los datos de los sensores en tiempo real de la maquinaria y predecir posibles averías antes de que se produzcan. A diferencia de las medidas preventivas, que programan revisiones de mantenimiento periódicas, este enfoque proactivo permite realizar revisiones de mantenimiento cuando el equipamiento lo necesita, lo que minimiza el tiempo de inactividad, prolonga la vida útil del equipamiento y evita costosas reparaciones o la sustitución prematura de piezas, reduciendo así los residuos y mejorando la utilización del equipamiento. (Fuente: Medium+4Prism → Sustainability Directory+4Medium+4 )
Perspectivas de futuro: Tendencias emergentes en IA y sostenibilidad.
Los esfuerzos en materia de sostenibilidad se están convirtiendo en obligatorios en muchas partes del mundo. Además, los consumidores tienen en cuenta las prácticas sostenibles en sus decisiones de compra y, por lo tanto, las empresas buscan soluciones que les ayuden a alcanzar sus objetivos y cumplir con la normativa. (Fuente: AutomateLogix)
Las tendencias emergentes muestran que la IA se está convirtiendo en un factor clave de capacitación e impulsor de operaciones sostenibles para muchas empresas. Algunos ejemplos de ello son:
- Mayor uso de vehículos autónomos: Se espera que los camiones y drones autónomos desempeñen un papel importante en la reducción de las emisiones relacionadas con el transporte. (Fuente: Medio+2AutomateLogix+2Hyperlearn+2)
- Integración de la tecnología blockchain: La combinación de la IA y el blockchain puede mejorar la transparencia dentro de las cadenas de suministro, promoviendo el abastecimiento responsable y el seguimiento de los materiales. (Fuente: AutomateLogix)
- Utilización de datos en tiempo real: Las herramientas de IA mejoradas permitirán a las empresas tomar decisiones instantáneas basadas en datos en tiempo real, lo que reducirá aún más los residuos y optimizará los recursos. (Fuente: AutomateLogix)
Mayor énfasis en la logística circular: Es probable que los modelos logísticos del futuro hagan hincapié en las prácticas circulares, en las que los procesos se diseñan para minimizar los residuos y maximizar la reutilización. (Fuente: AutomateLogix)
Conclusión.
La integración de la IA en las operaciones de almacén ofrece una vía para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad medioambiental. Mediante la optimización de las rutas, la gestión precisa del inventario, la utilización de robótica energéticamente eficiente y la implementación de un mantenimiento predictivo, las empresas pueden reducir significativamente su huella de carbono y sus costes operativos. Dado que las tendencias del mercado apuntan a una creciente adopción de soluciones basadas en la IA, el futuro de las operaciones de almacén respetuosas con el medio ambiente parece prometedor, alineando el avance tecnológico con las prácticas sostenibles.
Por último, ¿está su almacén preparado para el futuro?
Si desea mejorar sus operaciones de almacenamiento con la amplia experiencia y el expertise probado de Westernacher, estamos aquí para ayudarle en cada paso del camino.
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Referencia:
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
