infoRETAIL.- AutoStore, empresa global especializada en soluciones de Fulfillment Inteligente, presenta nuevos productos, funcionalidades y evoluciones de su cartera de hardware y software, con el objetivo eliminar progresivamente las barreras que todavía limitan el avance hacia una mayor autonomía en la ejecución de las operaciones.
Este anuncio abarca varias dimensiones del Fulfillment Inteligente: los procesos de preparación de pedidos, el diseño de sistemas, el mantenimiento proactivo y nuevos casos de uso. Apoyándose en los cimientos de software e inteligencia anunciados a principios de año con CubeVerse y AutoStore Intelligence, AutoStore continúa avanzando para aportar una mayor autonomía, mejorando las soluciones existentes y abriendo el camino a nuevas aplicaciones y funcionalidades.
Entre las principales novedades se encuentran FlexBinsPort, que permite gestionar varias alturas de cubetas desde un mismo puesto de trabajo; AutoCase, que amplía y optimiza la gestión de cajas y artículos individuales; Pio Pal, que hace que el picking robotizado sea más accesible para las pequeñas empresas; CubeExplore, una herramienta de planificación de inversiones basada en IA generativa; el diseño asistido por IA mediante CubeStudio; así como CubeFleet, que permite a los equipos operativos anticiparse mejor a las necesidades de mantenimiento.
Parth Joshi: “No se trata de un espectacular salto tecnológico, sino de una sucesión de mejoras concretas que hacen que la autonomía sea cada vez más accesible”
“La autonomía no debe significar para las empresas dar un salto hacia lo desconocido”, explica el Chief Product Officer & President de AutoStore, Parth Joshi, que añade: “El reto consiste en eliminar los obstáculos operativos, uno a uno. Esto significa reducir los riesgos derivados de la variabilidad, las intervenciones manuales y los esfuerzos necesarios para mantener los sistemas automatizados en funcionamiento. El feedback de nuestros clientes también nos impulsa a integrar más procesos y casos de uso en la plataforma AutoStore, desde el almacenamiento intermedio/buffer hasta la gestión de cajas, pasando por el picking robotizado de artículos individuales”.
“En conjunto -concluye Joshi-, estos avances nos acercan a un nivel de fulfillment automatizado al 100%, para una preparación de pedidos totalmente autónoma. No se trata de un espectacular salto tecnológico, sino de una sucesión de mejoras concretas que hacen que la autonomía sea cada vez más accesible”.
Incluso las operaciones de preparación de pedidos altamente automatizadas siguen dependiendo de intervenciones manuales para gestionar determinadas excepciones: diferentes tamaños de artículos, flujos de preparación por caja o por unidad, necesidades de mantenimiento, control de stock o recepción de mercancías. Los productos y funcionalidades presentados ahora permitirán reducir estas intervenciones manuales, al tiempo que ampliarán el número de procesos y tareas operativas que pueden gestionarse de forma autónoma.
Análisis de las novedades
FlexBinsPort permite gestionar contenedores de diferentes alturas desde un mismo puesto de trabajo, admitiendo todas las alturas de cubetas estándar de AutoStore. De este modo, los clientes disponen de mayor flexibilidad para gestionar diferentes tamaños de productos, al tiempo que simplifican las operaciones y optimizan el uso del espacio disponible. Según las estimaciones de AutoStore, esta funcionalidad podría mejorar entre un 10 y un 15% el uso del espacio de almacenamiento, al tiempo que aumenta la eficiencia de los operadores. FlexBinsPort estará disponible a partir del cuarto trimestre de 2026.
Por su parte, AutoCase amplía los procesos que pueden ejecutarse en un mismo sistema AutoStore, permitiendo preparar pedidos por caja y por unidad. A partir del primer trimestre de 2027, podrá gestionar cajas de hasta 600 × 400 mm y trabajar simultáneamente en varios puestos para realizar las mismas tareas, garantizando un flujo continuo hacia operaciones posteriores, como la paletización o el embalaje. Esta funcionalidad estará integrada en la versión de software de ese trimestre. AutoCase ya opera en entornos de producción de Nowaste Logistics, en Suecia, y Komplett, en Noruega.
AutoStore amplía las capacidades de automatización, flexibilidad y análisis inteligente de sus sistemas, con nuevas soluciones que optimizan el almacenamiento, aumentan la productividad y mejoran el mantenimiento y la toma de decisiones.
AutoStore amplía el picking robotizado a pequeñas empresas mediante Pio Pal, con un modelo Robotics-as-a-Service (RaaS) que reduce la inversión inicial. La solución alcanza hasta 540 líneas de pedido por hora y las nuevas funciones de pre-picking pueden triplicar el rendimiento sin mano de obra adicional. Este proceso representa entre el 40 y el 60% de los pedidos de e-commerce al consumidor final. Pio Pal ya está desplegado en la marca noruega de moda Famme, y se prevén nuevas implantaciones en el primer trimestre de 2027.
AutoStore también amplía el picking robotizado por unidad con la introducción automatizada de artículos, el escaneo de códigos de barras desde el puesto de trabajo y la validación de existencias mediante recuento cíclico robotizado. VersaAI admite más configuraciones de sistemas AutoStore y puede instalarse tanto en sistemas nuevos como existentes.
AutoStore también introduce más inteligencia en la toma de decisiones antes de la puesta en servicio de un sistema. CubeExplore es una herramienta de modelización del ROI (retorno de la inversión) basada en IA generativa. Se basa en datos operativos de referencia y en proyectos comparables para ayudar a los partners integradores de AutoStore y a las empresas interesadas a elaborar escenarios con análisis de rentabilidad más fiables. Estas funcionalidades permiten a las empresas tomar decisiones con mayor confianza respecto a su inversión, gracias a una mejor visibilidad sobre el ROI previsto, el dimensionamiento del sistema y su rendimiento antes de su puesta en servicio.
CubeFleet centraliza las alertas de mantenimiento, las recomendaciones y las órdenes de trabajo en una interfaz para uno o varios centros, facilitando la detección anticipada de intervenciones. Basada en los datos operativos en tiempo real de CubeAnalytics y en umbrales predefinidos, permite actuar de forma preventiva en lugar de depender de calendarios fijos. Este enfoque podría reducir entre un 35 y un 45% las paradas imprevistas. Además, CubeAnalytics amplía la visibilidad a toda la red mediante vistas multi-site y resúmenes de flota generados por IA, facilitando la identificación de los centros que requieren atención.