Investigación: La automatización de almacenes y logística funciona mejor con colaboradores humanos

En todos los ámbitos empresariales, el uso de la automatización es cada vez mayor. En los almacenes y la distribución, por ejemplo, se prevé que los ingresos del mercado mundial de la automatización robótica pasen de 7.910 millones de dólares en 2021 a más de 51.000 millones en 2030, según una previsión de Statista. Hasta ahora, en el comercio electrónico, los robots han seguido el ritmo de las expectativas de los clientes. Algunas soluciones robotizadas de gran escalabilidad para el cumplimiento de pedidos pueden procesar hasta 1.000 trabajos de almacenamiento y recuperación de artículos en un pasillo por hora. Sin embargo, estos sistemas se están topando con un muro en algunos lugares. Aunque los centros de distribución totalmente automatizados tienen una gran velocidad de procesamiento de pedidos, estos sistemas llegan rápidamente a un punto en el que los robots empiezan a estorbarse unos a otros, y simplemente añadiendo más robots no se puede acelerar la cumplimentación de pedidos. ¿Hacia dónde se dirige la automatización a partir de ahora? ¿Los empleos humanos se centrarán en gran medida en el mantenimiento de los robots? De hecho, nuestra investigación sugiere que los informes sobre la redundancia humana han sido muy exagerados. En nuestro estudio de las operaciones de los centros de distribución, hemos descubierto que los seres humanos aún tienen mucho que aportar, incluso a los procesos altamente automatizados. Ahora mismo, al menos, la automatización de los centros de distribución con personas en la mezcla es a menudo una apuesta más eficiente, flexible y rentable que un centro completamente automatizado. Mantener a un humano en el bucle Hemos estudiado el rendimiento de varios sistemas de cumplimiento de pedidos totalmente robotizados de empresas de todo el mundo, como Witron, AutoStore, Ocado, OPEX, Exotec, Kiva Systems (ahora Amazon Robotics), LiBiao y Locus Robotics. Estas empresas ofrecen soluciones que van desde la carga automatizada de jaulas mixtas en los almacenes de comestibles, pasando por módulos de pasillos verticales y cargas apiladas operados por robots e implantados por minoristas para el cumplimiento de pedidos tanto en tiendas como en comercio electrónico, hasta soluciones de clasificación robotizada. Aunque estos sistemas ofrecen flexibilidad para gestionar las fluctuaciones de la demanda, trabajan en un entorno confinado (enjaulado) y requieren una disposición especial del almacén. Nuestra investigación descubrió que, cuando se necesitan muchos robots para alcanzar un nivel de rendimiento determinado, el sistema resulta prohibitivamente caro. Por el contrario, descubrimos que, en conjunto, los sistemas de almacén funcionan de forma mucho más eficiente cuando las personas están bien integradas en los procesos automatizados y las opciones de diseño operativo, como las zonas de trabajo humano restrictivas, se evalúan de forma eficaz. Los sistemas de colaboración humano-robot (o "cobots"), que han sido adoptados por empresas como DHL y CEVA, obtuvieron beneficios como la reducción de los tiempos de desplazamiento y los niveles de fatiga, una mayor productividad y empleados más motivados. Creemos que esto se debe a que los humanos son buenos detectando oportunidades de mejora incremental continua. Mientras que la automatización produce un bache puntual, mantener a los humanos implicados conduce a más ganancias pequeñas pero continuas y persistentes. Un directivo de CEVA nos dijo que preferiría una mejora continua del rendimiento del 1% mensual a un salto único del 20%. Por ejemplo, nuestra investigación ha demostrado que simplemente añadiendo un poco de elección a las tareas de las personas y el diseño adecuado de las interfaces de usuario se puede conseguir una productividad significativamente mayor en todo el sistema. En un experimento con robots colaborativos en un proceso de cumplimiento de pedidos en el que los trabajadores recogían artículos de los almacenes, por ejemplo, poner a los humanos al frente (es decir, darles un poco más de autonomía) y dejar que los robots les siguieran como recogepedidos condujo a una productividad un 8,3% mayor que cuando los robots estaban al mando. Estos resultados se alinean con la teoría de la autodeterminación, que afirma que la motivación y el compromiso surgen cuando una persona tiene mayores sentimientos de autonomía, competencia y relación. Además de ser mejor para la eficiencia de los procesos, una asociación humano-robot hace que el sistema sea más agradable para los empleados. Los trabajadores nos dicen que su trabajo es ahora más interesante y seguro, y que los robots les ayudan a cometer menos errores. Los operarios de una gran empresa de logística de terceros de los Países Bajos nos dijeron: "Es genial trabajar con robots" y "Gracias a los robots ahora tengo que andar muchos menos kilómetros". Sorprendentemente, esta colaboración también puede aumentar la satisfacción laboral de los trabajadores. Un operario que descarga paquetes en un robot en un centro de clasificación robotizado de Bangalore (India) nos lo contó: "Antes, tenía que hacer gran parte del proceso manualmente. Ahora, con la ayuda de los robots, puedo hacer muchas más cosas con facilidad. Trabajando con nueva tecnología, aprendo algo nuevo que me ayudará a crecer". También encontramos ventajas en un enfoque incremental de la automatización. En los países en los que los robots son importados y los costes de implantación son elevados, suele ser mucho más fácil argumentar a favor de la introducción escalonada de la automatización que a favor de un proceso totalmente automatizado. Un sistema flexible puede permitir "una ampliación sin fisuras en épocas de gran demanda y una reducción sin fisuras después de la temporada alta", como dijo un directivo. Además, contar con personal a mano también puede facilitar que el sistema siga funcionando si algo va mal. "Incluso en caso de perturbación/mal funcionamiento, el trabajo de recogida manual puede hacerse cargo sin interrupción", nos dijo otro gerente. Empezar por las personas En general, nuestra investigación sugiere que, desplegadas de forma inteligente, las personas pueden hacer que un sistema automatizado funcione de forma mucho más fluida y eficiente que cuando los dispositivos se dejan a su aire. La clave está en comenzar su despliegue trabajando primero con las personas que trabajan en el proceso que se va a automatizar. Debería intentar Implicar a las personas de la planta de producción en su estrategia de implantación de robots. Dar a los trabajadores cierta libertad en la selección y ejecución de tareas. Nuestras investigaciones demuestran que un mayor control aumenta la productividad de los trabajadores, así como su compromiso personal, su motivación y su satisfacción laboral. Cuando decida qué tareas automatizar, empiece por las que menos gusten a los trabajadores. Permita la variación. Los individuos no son iguales. Siempre que sea posible, deje que las personas hagan los ajustes que quieran si ven una oportunidad de hacer su trabajo más fácil. Empareje a los robots con los trabajadores de forma inteligente. Limitar los desplazamientos de los trabajadores en una zona de cumplimiento, por ejemplo, puede mejorar significativamente la productividad de los trabajadores. Tenga en cuenta que la automatización puede reducir el contacto entre compañeros de trabajo. Si eso ocurre y le parece un problema, intente rotar más al personal entre las tareas. Por supuesto, implicar a las personas desde el principio ralentizará la fase de diseño de la incorporación de la automatización, pero los responsables suelen recuperar esos días más tarde, durante el despliegue. El cuidado que se ponga desde el principio hará, casi con toda seguridad, que la operación más amplia tenga más éxito con el tiempo. No se preocupe si sólo una parte de su sistema está automatizada. Ahora mismo, el enfoque más rentable de la automatización suele implicar una adopción incremental.

Investigación: La automatización de almacenes y logística funciona mejor con colaboradores humanos

Resumen.

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