Imagine un equipo de humanos y robots trabajando juntos para procesar pedidos en línea: trabajadores de la vida real ubicados estratégicamente entre sus compañeros de trabajo automatizados que se mueven inteligentemente de un lado a otro en un espacio de almacén, seleccionando artículos para enviarlos al cliente. Esto podría hacerse realidad más temprano que tarde, gracias a los investigadores de la Universidad de Missouri, que están trabajando para acelerar el proceso de entrega en línea mediante el desarrollo de un modelo de software diseñado para hacer que los robots de « transporte » sean más inteligentes.

« La tecnología robótica ya existe », dijo Sharan Srinivas, profesora asistente con un nombramiento conjunto en el Departamento de Ingeniería de Sistemas Industriales y de Manufactura y el Departamento de Mercadotecnia. « Nuestro objetivo es utilizar mejor esta tecnología a través de una planificación eficiente. Para hacer esto, hacemos preguntas como ‘dada una lista de artículos para recoger, ¿cómo optimizar el plan de ruta para los recolectores humanos y los robots?’ o ‘¿cuántos elementos debe recoger un robot en un recorrido determinado? o ‘¿en qué orden deben recogerse los elementos para un recorrido de robot determinado?’ Del mismo modo, tenemos un conjunto similar de preguntas para el trabajador humano. La parte más desafiante es optimizar el plan de colaboración entre los recolectores humanos y los robots ».

Actualmente, el cumplimiento de los pedidos en línea implica una gran cantidad de esfuerzo humano y costos de mano de obra. Para ayudar a optimizar este proceso, las empresas de robótica ya han desarrollado robots colaborativos, también conocidos como cobots o robots móviles autónomos (AMR), para trabajar en un almacén o centro de distribución. Los AMR están equipados con sensores y cámaras para ayudarlos a navegar por un espacio controlado como un almacén. El modelo propuesto ayudará a crear un cumplimiento más rápido de los pedidos de los clientes mediante la optimización de las decisiones o preguntas clave relacionadas con la preparación colaborativa de pedidos, dijo Srinivas.

“El robot es inteligente, por lo que si se le indica que vaya a un lugar en particular, puede navegar por el almacén y no golpear a ningún trabajador u otros obstáculos en el camino”, dijo Srinivas.

Srinivas, que se especializa en análisis de datos e investigación de operaciones, dijo que los AMR no están diseñados para reemplazar a los trabajadores humanos, sino que pueden trabajar en colaboración con ellos para ayudar a aumentar la eficiencia del proceso de cumplimiento de pedidos. Por ejemplo, los AMR pueden ayudar a cumplir con varios pedidos a la vez desde áreas separadas del almacén más rápido que una persona, pero aún se necesitan trabajadores humanos para ayudar a recoger artículos de los estantes y colocarlos en los robots para transportarlos a una entrega designada. punto dentro del almacén.

« El único inconveniente es que estos robots no tienen buenas habilidades de agarre », dijo Srinivas. « Pero los humanos son buenos para agarrar artículos, por lo que estamos tratando de aprovechar la fuerza de ambos recursos: los trabajadores humanos y los robots colaborativos. Entonces, lo que sucede en este caso es que los humanos están en diferentes puntos del almacén, y en su lugar de un trabajador recorriendo toda la isla para recoger varios artículos en el camino, el robot se acercará al trabajador humano, y el trabajador humano tomará un artículo y se lo pondrá al robot. Por lo tanto, el trabajador humano no tendrá que esforzarse para mover grandes carros de artículos pesados ​​por todo el almacén ».

Srinivas dijo que una aplicación futura de su software también podría aplicarse en otros lugares, como tiendas de comestibles, donde los robots podrían usarse para completar pedidos mientras navegan entre miembros del público en general. Podía ver que esto sucediera potencialmente en los próximos tres a cinco años.

« Recolección de pedidos colaborativa con múltiples recolectores y robots: enfoque integrado para el procesamiento por lotes de pedidos, la secuenciación y el enrutamiento del robot recolector » se publicó en el International Journal of Production Economics. Shitao Yu, candidato a doctorado en el Departamento de Ingeniería de Sistemas Industriales y de Fabricación de MU, es coautor del estudio.