El impacto de la pandemia de la COVID-19 está acelerando la demanda de tecnologías no invasivas para garantizar el distanciamiento social. Esto está impulsando los sistemas robóticos de bienes a persona (G2P) en los almacenes y centros de distribución.
De acuerdo con las previsiones que maneja Gartner, ante la creciente necesidad de reforzar el distanciamiento social en los almacenes, la demanda de sistemas robóticos de bienes a persona (G2P) se cuadruplicará en los próximos años, hasta 2023. De esta forma, tanto almacenes como centros de distribución depositan su confianza en la entrega de bienes a las personas sin necesidad de éstas tengan que desplazarse y permanezcan en un mismo lugar.
Para la consultora, los sistemas G2P no son solo una forma sencilla y económica de reforzar el distanciamiento social sino, también, de mejorar la productividad.
Y es que, a pesar de la amplia variedad de soluciones tecnológicas existentes para abordar el distanciamiento social en los almacenes, como la tecnología que rastrea el movimiento de cada empleado, el vicepresidente analista de Gartner Supply Chain, Dwight Klappich, los sistemas robóticos son más fáciles de implementar y menos invasivos.
Mantener a las personas en su lugar y usar un robot resistente a virus para mover los productos respeta la privacidad de las personas y las mantiene seguras al mismo tiempo.
Impulso a la innovación
Ante este panorama, la pandemia ha puesto de manifiesto la necesidad de que las empresas de la cadena de suministro precisen de herramientas que les ayuden a tomar decisiones mejores, más rápidas y con más información.
En este sentido, Gartner también predice que, hasta 2024, el 50% de las organizaciones de la cadena de suministro invertirán en aplicaciones que admitan inteligencia artificial (IA) y capacidades de análisis avanzado. Se trata de tecnologías utilizadas por las empresas para analizar la gran cantidad de datos que generan y comprender lo que está sucediendo en su negocio y, lo que es más importante, lo que es probable que suceda en el futuro.
Esto llevará a que las empresas sigan invirtiendo en aplicaciones que incorporen, aumenten o apliquen herramientas de IA y análisis avanzado para abordar áreas fundamentales como la calidad de los datos o la conexión de silos dispares, u objetivos estratégicos como la migración a aplicaciones más automatizadas, resistentes e inteligentes.
Imagen inicial | Dominik Scythe
