Almacenamiento y Bodegaje
Visión predictiva aparece como el nuevo eje tecnológico de la intralogística
La combinación de IA y análisis de imagen comienza a transformar el control de carga en centros logísticos, habilitando flujos más ágiles, selectivos y escalables. La propuesta de AKL-tec y su enfoque predictivo marca un salto hacia operaciones más eficientes y con menos cuellos de botella.
Publicado
El avance de la inteligencia artificial está renovando por completo la forma en que los centros de distribución gestionan su inventario, identifican unidades de carga y administran sus líneas de recepción. Ya no se trata solo de medir o registrar, sino de anticipar comportamientos y actuar únicamente cuando el sistema lo considera necesario. En este escenario, la visión predictiva emerge como el siguiente paso natural para automatizar procesos y reducir fricciones en entornos de alta exigencia operativa.
Entre las soluciones que impulsan esta tendencia destaca la tecnología desarrollada por AKL-tec GmbH, conocida por su gama de equipos Apache. La compañía está potenciando su plataforma “Predictive Vision for Logistics”, un sistema capaz de analizar palés y bultos antes de su medición mediante IA entrenada específicamente para entornos logísticos. El objetivo es claro: decidir qué unidades requieren validación y cuáles pueden avanzar sin intervención adicional.
La propuesta se apoya en redes neuronales profundas y procesamiento simultáneo de múltiples cámaras, lo que permite generar criterios automáticos sobre forma, estado y geometría de la carga. De este modo, la medición deja de ser una obligación para cada unidad y pasa a ser un proceso selectivo, desencadenado solo cuando hay riesgo de desviaciones, protrusiones, daños, embalajes deficientes o dimensiones dudosas. Esto libera capacidad en los sistemas de metrología y acelera el flujo total.
A nivel funcional, la visión predictiva ya incorpora herramientas avanzadas como la clasificación de palés por estándar, la identificación de formas irregulares, la detección de elementos sobresalientes y la evaluación de apilabilidad. También puede contar cajas, verificar envoltorios y alertar sobre palés defectuosos o etiquetas asociadas a mercancías peligrosas. Son análisis que, realizados de forma manual, demandan tiempo y aumentan la probabilidad de error en procesos con alto volumen.
La arquitectura de despliegue contempla alternativas locales o en la nube, lo que permite instalar la tecnología en líneas únicas, configuraciones multicámara o incluso en operaciones distribuidas. Cuando se integra con los sistemas Apache —Portal, Conveyor o S9—, se crea un flujo coordinado donde la IA determina cuándo medir y el sistema metrológico valida con precisión certificada. Esto se traduce en ahorros de tiempo, mayor rendimiento, menor manipulación y mejor trazabilidad visual para auditorías o resolución de incidencias.
Mirando hacia adelante, la hoja de ruta considera capacidades adicionales como OCR, lectura automática de códigos, reconocimiento de símbolos de advertencia y clasificaciones semánticas más profundas. Estas mejoras consolidan el tránsito hacia una logística cognitiva donde los equipos observan, interpretan y toman decisiones en tiempo real. Un cambio que promete líneas más fluidas, operaciones más seguras y un uso de recursos más eficiente en entornos que demandan velocidad y precisión simultáneamente.
