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¿Alguna vez se ha preguntado qué tan grande es la huella ambiental de las operaciones de almacenamiento, o cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a crear procesos más eficientes y sostenibles? Los almacenes de hoy tienen enormes oportunidades para adoptar tecnologías modernas que reduzcan el impacto ambiental de sus operaciones y, al mismo tiempo, optimicen la eficiencia de sus procesos.
Las emisiones combinadas de CO₂ de los sectores de almacenamiento y transporte en EE. EE. UU. superan los 600 millones de toneladas métricas (MMT), lo que representa más del 11 % de las emisiones nacionales de CO₂ (5244 MMT). Además, impulsados por el auge del comercio electrónico, los almacenes han aumentado de tamaño durante los últimos veinte años, lo que exige un mayor consumo de energía para la iluminación y el control de temperatura de las instalaciones. Pero ¿cómo están abordando las empresas la creciente huella ambiental de sus almacenes? Una respuesta es la adopción de la inteligencia artificial (IA). Al aprovechar la IA, las empresas optimizan el uso de recursos, reducen el desperdicio y contribuyen a sus metas de sostenibilidad.
Este artículo explora cómo la IA está ayudando a que las operaciones de almacén sean más respetuosas con el medio ambiente, con base en tendencias del mercado y ejemplos reales.
Optimización de rutas con IA: menor consumo de energía.
Las operaciones tradicionales de almacén suelen implicar rutas de picking y reabastecimientos ineficientes, lo que genera un gasto de energía innecesario. Los algoritmos de IA pueden analizar la distribución del almacén para definir las rutas más eficientes para ejecutar las tareas, reduciendo significativamente las distancias recorridas por trabajadores o robots. Esta optimización se traduce directamente en menor uso 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 con IA para planificar rutas de entrega que optimizan el consumo de combustible y reducen las emisiones de CO₂, lo que genera ahorros de costos importantes y un menor impacto ambiental. (Fuente: Hyperlearn)
Gestión sostenible del inventario: menos desperdicio.
Debido a la estrecha interdependencia entre los distintos nodos de la cadena de suministro, las empresas pueden enfrentar diversos problemas en la gestión de inventarios, desde el exceso de stock de seguridad y la incertidumbre en los pronósticos hasta la volatilidad de la demanda. El sobreinventario puede convertirse en un problema tanto financiero como ambiental, ya que implica un uso excesivo de energía y recursos en el abastecimiento de materiales, el transporte, la producción y el almacenamiento, solo para terminar desechándose si no se consume. Una forma de minimizar este tipo de desperdicio es mediante sistemas de planificación y optimización de inventarios impulsados por IA, como SAP IBP, que pueden predecir la demanda con alta precisión y asegurar niveles de stock óptimos que satisfagan las necesidades de los clientes. Esta optimización del inventario da como resultado menos desperdicio, ahorro de costos, una producción más fluida y procesos más sostenibles. (Fuente: Time+3Medium+3Medium+3)
Eficiencia energética con robótica impulsada por IA.
El mayor tamaño de los almacenes y centros de distribución, junto con el aumento de pedidos complejos por el comercio electrónico, ha generado mayores distancias de recorrido dentro del almacén y ha incrementado el número total de tareas que los trabajadores deben realizar para cumplir con las entregas. Los robots móviles autónomos (AMR) pueden desplazarse por los almacenes de manera más eficiente que las personas en montacargas, reduciendo el número de viajes y el consumo de energía necesarios para recoger y colocar artículos. Por ejemplo, Amazon ha ampliado de forma significativa el uso de robótica en sus almacenes, con más de 750 000 robots móviles y decenas de miles de brazos robóticos para mejorar la eficiencia y reducir costos. (Fuente: Amazon News)
Mantenimiento predictivo: mayor vida útil de los equipos.
Las fallas de equipos en los almacenes, causadas por planes de mantenimiento deficientes, pueden llevar a su baja y desecho. Para extender la vida útil de los equipos, se puede usar mantenimiento predictivo con IA, que analiza en tiempo real los datos de sensores de la maquinaria para anticipar posibles fallas antes de que ocurran. A diferencia de las medidas preventivas, que programan revisiones periódicas, este enfoque proactivo permite realizar el mantenimiento cuando el equipo realmente lo necesita, lo que minimiza el tiempo de inactividad, prolonga la vida útil de los equipos y evita reparaciones costosas o el reemplazo prematuro de piezas, reduciendo así el desperdicio y mejorando el aprovechamiento de los equipos. (Fuente: Medium+4Prism → Sustainability Directory+4Medium+4)
Perspectivas a futuro: tendencias emergentes en IA y sostenibilidad.
Los esfuerzos de sostenibilidad se están volviendo obligatorios en muchas partes del mundo. Además, los consumidores consideran las prácticas sostenibles en sus decisiones de compra, por lo que las empresas buscan soluciones que les ayuden a cumplir sus metas y a cumplir con las regulaciones. (Fuente: AutomateLogix)
Las tendencias emergentes muestran que la IA se está convirtiendo en un habilitador e impulsor clave de las operaciones sostenibles para muchas empresas. Algunos ejemplos son:
- Mayor uso de vehículos autónomos: Se espera que los camiones autónomos y los drones tengan un papel importante en la reducción de las emisiones del transporte. (Fuente: Medium, AutomateLogix, Hyperlearn)
- Integración de blockchain: Combinar IA y blockchain puede mejorar la transparencia en las cadenas de suministro, promoviendo el abastecimiento responsable y la trazabilidad de los materiales. (Fuente: AutomateLogix)
- Uso de datos en tiempo real: Las herramientas de IA más avanzadas permitirán a las empresas tomar decisiones instantáneas con base en datos en tiempo real, reduciendo aún más el desperdicio y optimizando los recursos. (Fuente: AutomateLogix)
- Mayor enfoque en la logística circular: Es probable que los modelos logísticos del futuro prioricen prácticas circulares, en las que los procesos se diseñan para minimizar el desperdicio y maximizar la reutilización. (Fuente: AutomateLogix)
Conclusión.
Integrar la IA en las operaciones de almacén ofrece un camino hacia una mayor eficiencia y sostenibilidad ambiental. Al optimizar rutas, gestionar el inventario con precisión, usar robótica energéticamente eficiente e implementar mantenimiento predictivo, las empresas pueden reducir significativamente su huella de carbono y sus costos operativos. A medida que las tendencias del mercado indican una adopción creciente de soluciones impulsadas por IA, el futuro de las operaciones de almacén ecológicas luce prometedor, al alinear el avance tecnológico con las prácticas sostenibles.
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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.
