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más relevantes de
la logística 4.0
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Ingeniera de Telecomunicación por Ingeniero industrial superior e inge- Ingeniero electrónico por la Univer-
la Universidad Politécnica de Cata- niero técnico en Informática de Sis- sidad Ramon Llull (URL) y de Tele-
luña (UPC), diplomada en Ciencias temas por la Universidad de Giro- comunicaciones por la Universidad
Empresariales, licenciada en Dere- na (UdG). MBA por ESADE con es- Politécnica de Cataluña (UPC). Inter-
cho y máster en Ciencia de Datos tancia en la Universidad de Texas national MBA por la Salle University
por la Universitat Oberta de Cata- en Austin-Red McCombs School of (Barcelona / Nueva York), PDD por
lunya (UOC). Ha trabajado desde Business. Profesor adjunto en la Uni- la IE Universidad (Madrid) y PDG
1998 en el ámbito de la consulto- versitat Oberta de Catalunya (UOC) por IESE (Barcelona). Colabora ha-
ría tecnológica y es colaboradora de desde 2015. Experiencia internacio- bitualmente con diferentes escue-
la UOC desde 2015. Ha sido miem- nal en Asia, Europa y Estados Uni- las de negocios en tareas docentes.
bro de la Junta del Colegio de Inge- dos. Ha trabajado durante diez años Actualmente, es empresario del sec-
nieros de Telecomunicación y de la como gestor de equipos para la ca- tor de la logística y de las nuevas
Asociación Catalana de Ingenieros. dena de suministro de HP Inc. Ha tecnologías; presidente de Inprous,
Actualmente, es consultora freelan- realizado varias publicaciones en in- una empresa dedicada a diseñar so-
ce dando servicios a diversas empre- novaciones tecnológicas en la logís- luciones tecnológicas para la logís-
sas del sector de la logística, del au- tica. tica con temperatura controlada;
diovisual y de la gestión de proce- miembro del Comité Ejecutivo de
sos, entre otras. Colaboradora de la PIMEC; presidente de PIMEC Logís-
Universidad Autónoma de Barcelona tica y del Clúster Logístico de Cata-
(UAB) y la Blanquerna, imparte cla- luña, y consejero independiente de
ses magistrales relacionadas con la varias empresas. Ha desarrollado su
tecnología aplicada al audiovisual. carrera profesional como alto direc-
tivo internacional en multinaciona-
les como Société Int. Telecom Ae-
ronáuticas (SI-TA), Bull y British Te-
lecom. Ha sido director general de
operaciones y accionista de CTC Ex-
ternalización, S. L. Escribe artículos
y realiza ponencias regularmente
sobre la problemática de la gestión
de las operaciones, las infraestructu-
ras logísticas, la innovación y el em-
prendimiento.
Ninguna parte de esta publicación, incluido el diseño general y la cubierta, puede ser copiada,
reproducida, almacenada o transmitida de ninguna forma, ni por ningún medio, sea este eléctrico,
mecánico, óptico, grabación, fotocopia, o cualquier otro, sin la previa autorización escrita
del titular de los derechos.
© FUOC • PID_00288584 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Índice
Introducción............................................................................................... 5
Objetivos....................................................................................................... 6
2. Smart warehousing............................................................................ 33
2.1. Equipamiento y tecnologías para reducir tiempos
improductivos ............................................................................. 35
2.2. Digitalización IoT, digital twins y realidad aumentada ................ 39
2.2.1. Sensórica ........................................................................ 39
2.2.2. ERP (enterprise resource planning) y WMS (warehouse
management system) ....................................................... 40
2.2.3. Realidad aumentada ...................................................... 40
2.2.4. Digital twins..................................................................... 43
5. Physical internet................................................................................. 59
5.1. ¿Qué es physical internet? ............................................................ 59
5.2. ¿Qué exige la implantación del physical internet? ....................... 60
Resumen....................................................................................................... 62
Bibliografía................................................................................................. 65
© FUOC • PID_00288584 5 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Introducción
Solo las empresas y los profesionales que entiendan las claves de las tecnologías
de la logística 4.0 serán capaces de diferenciarse del resto y poder crear ventajas
competitivas para sobrevivir en el complejo entorno al que están sometidos.
© FUOC • PID_00288584 6 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Objetivos
Es decir, el hecho de tener la computación en la nube permite poder contra- Programas en la nube
tar infraestructuras (servidores, principalmente) como un servicio en lugar de
El paquete ofimático de apli-
comprarlas; no tener que comprar licencias de programas para instalar en cada caciones de Google o de Mi-
ordenador de la compañía, sino conectarse para hacer uso de los programas crosoft Office son ejemplos de
programas en la nube.
en la nube y compartir un número de licencias simultáneas entre todos los
miembros de la compañía; poder usar plataformas de terceros para ofrecer ser-
vicios o productos propios.
El hecho de conseguir cada vez transistores más pequeños, 300 veces más pe-
queños que un glóbulo rojo, por ejemplo, tiene un límite físico, dado que a
partir de un tamaño los efectos cuánticos en los átomos de los que se compo-
nen los transistores harán inviable su funcionamiento.
Machine learning
Pero la capacidad de generar volúmenes de datos cada vez más grandes au-
menta a una velocidad más alta: por ejemplo, las películas ya se almacenan y
consumen en 4K, y las cámaras de los móviles capturan imágenes con calida-
des cada vez mejores. Todas estas mejoras de la calidad se traducen en archivos
de mayor volumen.
ferentes. Ya no solo se almacenan cifras o textos. Los datos ahora pueden ser
imágenes 3D, interacciones en una red social, un expediente médico..., cual-
quier tipo de datos estructurados o no estructurados.
Esto ha provocado que haya habido que modificar el modo como se almace-
nan. Hemos pasado de sistemas de bases de datos centralizadas y relacionales
con estructuras cerradas a sistemas de bases de datos descentralizadas NoSQL
capaces de almacenar datos no estructurados.
En la actualidad, los datos son un activo más de las grandes compañías y han
provocado la aplicación de nuevas políticas empresariales.
(1)
Aparecen nuevos términos, como data-driven,1data-governance, la ‘gobernanza Término que podríamos traducir
como ‘impulsado por los datos’.
de los datos’, y nuevos perfiles profesionales como el data-owner, el ‘propietario
de los datos’.
Por este motivo, inicialmente, los sistemas de IA querían lograr que las compu-
tadoras resolvieran problemas matemáticos o que jugaran al ajedrez, pero no
son los únicos campos en los que la IA puede trabajar.
Ejemplo
Aprendizaje supervisado
En el supuesto que hemos puesto de ejemplo, los datos tienen una etiqueta
gato o perro, de modo que el algoritmo aprende a generar un modelo para
diferenciar gatos y perros. Pero podría haber tenido como etiqueta la raza y
habría aprendido a diferenciar las razas de los animales.
Ejemplo de clasificación
Las aplicaciones en logística son muy similares a las de clasificación, pero con
resultados numéricos continuos en lugar de valores concretos y limitados. Por
ejemplo, en lugar de determinar la mejor ruta para un envío, un método de
regresión nos podría resolver el problema de cuánto tiempo se prevé que tarde
un paquete en ser entregado. O cuántos metros lineales de almacén estarán
ocupados de media este mes, o cuántos pedidos se servirán de un producto
en un año, o cuántos días faltan para quedarnos sin existencias de cierto com-
ponente.
Hay modelos de regresión muy complejos que son capaces de modelar proce-
sos temporales, y se puede prever el número de billetes de avión que se vende-
rán en un día concreto (teniendo en cuenta el mes del año, el día de la semana,
etc.), por lo tanto, se pueden hacer previsiones de pedidos de ciertos productos
e incluso cuando depende de la época del año o las campañas (Black Friday,
Semana Santa...). Estas compras siempre tienen impacto en la necesidad de
servicios logísticos.
Dado que serán muchos valores, en realidad la métrica empleada sería el error
medio.
Pero como de esta manera errores muy grandes por exceso se compensarían
con errores muy grandes por defecto por culpa del signo de la ecuación, se
suele usar el error cuadrático medio (mean square error, MSE) o el error absoluto
medio (mean absolute error, MAE), que en ambos casos eliminan el problema
del signo del error.
Aprendizaje no supervisado
En estos casos, queremos determinar los patrones comunes que tienen las ob-
servaciones. A veces, sabemos el número de grupos que queremos crear y a
veces ni siquiera sabemos el número de grupos óptimo.
© FUOC • PID_00288584 19 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Por ejemplo, podríamos intentar analizar a los clientes para saber qué dife-
rentes tipologías (grupos) de clientes podemos diferenciar para que el departa-
mento de marketing pueda diseñar campañas para cada uno de ellos. Si sim-
plificamos el problema usando solo como parámetros el volumen de ventas
y el número de productos vendidos, podríamos ilustrarlo como aparece en el
gráfico.
En este caso, no hay posibilidad de evaluar los resultados porque no hay una
etiqueta considerada correcta para cada caso. En estos problemas, la dificultad
radica en saber el número óptimo de grupos que identifiquen y dividan las
observaciones de la manera más adecuada posible.
También, naturalmente, se pueden agrupar los destinos para crear mejores ru-
tas de transporte, sobre todo en servicios de entrega de última milla.
© FUOC • PID_00288584 20 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Pero a menudo los patrones son demasiado complejos para ser resueltos con
estas técnicas. Los casos más habituales son los que incluyen imágenes. En
estos casos, las técnicas que habitualmente se aplican para resolver los proble-
mas con aprendizaje automático no son suficientemente potentes para detec-
tar patrones en una imagen.
De este modo, el aprendizaje por refuerzo tiene cierta similitud con la manera
como los humanos aprenden: a base de ensayo-error.
Juegos de Atari
Esta metodología es la que se aplicó para hacer que un ordenador jugara a juegos de Atari
hasta obtener marcadores similares a los que obtienen los humanos.
El agente es capaz de simular centenares y miles de partidas, de manera que acaba apren-
diendo cuál es la mejor jugada en cada momento. En todos los casos, el objetivo es ma-
ximizar la recompensa.
© FUOC • PID_00288584 23 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Estos sistemas son los que se emplean para resolver problemas, como la con-
ducción autónoma, que puede tener un enorme impacto en el sector logístico
(como en el caso del platooning para largas distancias o los nuevos sistemas de
entrega de último kilómetro con drones, robots o furgonetas autónomas).
1.5. Blockchain
1.5.1. Origen
Este origen marca la tecnología desde el inicio. En primer lugar, hay que decir
que todavía es un misterio saber quién es Satoshi Nakamoto, si es una persona,
un colectivo..., no se sabe realmente quién está detrás de la creación de los
bitcoins. Una de las opciones más plausibles es que Satoshi Nakamoto sea el
pseudónimo de Craig Steven Wright, un informático australiano, al menos
parece que es lo que él afirma, pero no está del todo claro. Seguramente, se trata
de varias personas vinculadas de alguna manera a él, que formó el colectivo
que lo desarrolló y que todavía conserva un porcentaje importante de bitcoins;
y gracias a la valoración de la criptomoneda ya es una de las personas más
ricas del mundo.
El segundo punto importante es que esta tecnología distribuida se usó por pri-
mera vez para crear una criptomoneda, el bitcoin. Por esta razón se ha asimi-
lado durante muchos años la tecnología blockchain a bitcoin, cuando se trata
solo de una aplicación.
Tal y como hemos comentado antes, existen tres elementos que dan la poten-
cia que tiene la tecnología. Analicémoslos a continuación.
© FUOC • PID_00288584 25 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Red confiable
Sea cual sea el tipo de cadena de bloques, en una red de este tipo, la infor-
mación se almacena en forma de transacciones en un registro distribuido. La
transacción se parte en bloques, se encripta, se concatena con el anterior, se
replica y se distribuye por la red. De manera que cada nodo de la red tiene copia
del registro en el que están todas las transacciones que ha gestionado la red.
Por eso una red como bitcoin es muy poco eficiente: dado que todo el mun-
do puede participar en el proceso, el rendimiento es de pocas transacciones
validadas por segundo.
Lo primero que hay que decir es que un smart contract supone la ejecución
fehaciente de un diagrama de flujo (workflow); no son contratos mercantiles
digitalizados.
Token
Por lo tanto, este concepto permite hacer micropagos entre diferentes plata-
formas mediante monederos virtuales. Su aplicación en marketplaces es clave,
dado que facilita la compraventa de bienes y servicios sin intermediarios, de
manera sencilla y transparente.
Su aplicación evidente son las criptomonedas, que no dejan de ser una repre-
sentación digital de un activo que se guarda en un monedero electrónico y
con el que se puede negociar, con un valor que fluctúa.
Tenemos casos de uso de cadena de bloques en los que los token son centrales;
otros, en los que la base son los contratos inteligentes, y aplicaciones en las que
usamos los dos elementos. Aquí es donde reside la potencia de la tecnología,
su casi infinita capacidad de crear casos de uso.
Las aplicaciones de cadena de bloques pueden tener uno de los mayores im-
pactos en la industria logística, especialmente en la gestión de la cadena de
suministro (supply chain), ideal para un proceso global y descentralizado co-
mo son las supply chain. Esta tecnología permite crear flujos de trabajo más
eficientes, por eso la gestión de la cadena de suministro es una de las aplica-
ciones más importantes.
Veamos las características principales que hacen que la cadena de bloques sea
ideal:
1)� Transparencia� de� datos. Cada parte interesada recibe acceso controlado
a un conjunto de datos compartidos, creando una única fuente de verdad.
Todos los participantes de la cadena tienen la confianza de que están usando
el conjunto de datos más reciente, preciso y fiable.
© FUOC • PID_00288584 27 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Debe haber mecanismos adicionales para garantizar que los registros almace-
nados sean fiables, a prueba de falsificaciones y provenientes de una fuente
verificable.
Fuente: elaboración a partir de M. Van Niekerk. (21 de febrero de 2018). Blockchain in practice. Slideshare. https://
www.slideshare.net/settlemint/blockchain-in-practice
Esto garantiza una seguridad y una gestión de riesgos efectiva para hacer frente
a los altos riesgos actuales de piratería, manipulación de datos y compromiso
de datos.
1)�Nuevo�enfoque:
Hoy en día, todo este proceso es complejo y poco eficiente, con controles
aduaneros en su origen y destino, tiempo de espera, enorme volumen de do-
cumentación involucrada... Todo esto porque nadie se fía de nadie: según ex-
plica el puerto de Róterdam, para enviar un simple contenedor de Asia a Euro-
pa se necesitan más de treinta documentos físicos diferentes y hay más de diez
entidades implicadas. Toda esta ineficiencia origina retrasos en el transporte,
echa a perder los productos perecederos, etc.
Figura 12. Control de la cadena de suministro del sector aeroespacial, aplicando la cadena de
bloques
2. Smart warehousing
• Sobre esta base sólida y común de información reciente, hay que aplicar
una analítica avanzada de autoaprendizaje para recibir recomendaciones
de ajuste de productividad y gestión de distribución adaptadas a los cam-
bios continuos de la demanda. Incluso permitir la predicción del compor-
tamiento errático, estacional y afectado por acontecimientos externos, de
la demanda y también del estado de los proveedores, para optimizar el
inventario y, en consecuencia, la producción y las decisiones de abasteci-
miento de materia prima.
Figura 13. Confluencia de información de la cadena de valor de una cadena de suministro para
habilitar la gestión remota y el concepto de smartwarehousing
Fuente: F. Tao, Q. Qi, A. Liu y A. Kusiak. (Julio de 2018). Data-driven smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems,
48(Part C), 157-169. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.01.006
Por lo tanto, para dotar de inteligencia los almacenes, las inversiones necesa-
rias deberán concurrir en dos fases paralelas:
Fuente: elaboración a partir de A. Jenkins. (10 de diciembre de 2020). Warehouse Automation Explained: Types, Benefits&
Best Practices. Oracle Netsuite. https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/inventory-management/warehouse-
automation.shtml
© FUOC • PID_00288584 35 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Estas tareas son mejorables con tecnologías que permiten esta manipulación y
que, con una total sincronía con el sistema de gestión integral, puede suponer
mejoras operacionales significativas.
Fuente: IGZ The SAP Engineers. (2014). Innovative shuttle warehouse management with SAP EWM/MFS (SAP Extended Warehouse
Management/SAP Material Flow System). https://www.igz.com/en/current-events/news/innovative-shuttle-warehouse-
management-with-sap-ewmmfs/
Fuente: Movexx. (4 de abril de 2019). 9 Ways Automated Guided Vehículos Make Goods Transportation Efficient. https://
movexx.com/9-ways-that-automated-guided-vehicles-make-goods-transportation-efficient2/
Fuente: Maxon Group. (28 de mayo de 2020). Intralogistics: AGV vs. AMR. Robotics Tomorrow. https://
www.roboticstomorrow.com/article/2020/05/intralogistics-agv-vs-amr/15279
Fuente: Bastian Solutions. Improve Inventory Reliability and Shipping Accuracy with Automated Sortation. https://
www.bastiansolutions.com/solutions/technology/sortation/
© FUOC • PID_00288584 39 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
2.2.1. Sensórica
Aun así, además de la excelencia operacional, estos datos permiten velar por
un mantenimiento pasivo, proactivo y autónomo de todo el equipamiento, y
reducir de este modo tiempos improductivos por fallos inesperados.
Fuente: Konradin Industrie. (25 de febrero de 2019). Das Ende der klobigen Datenbrillen. https://industrieanzeiger.industrie.de/
technik/das-ende-der-globigen-ar-brillen/
© FUOC • PID_00288584 41 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
2)�Carga�y�utilización�de�espacios�para�el�transporte�(contenedores,�camio-
nes). Mediante el histórico de datos de cargas acumuladas en el espacio que
rellenar para su transporte, y las características de los productos ya almacena-
dos, se pueden recibir propuestas de reordenación considerando características
geométricas, peso y requisitos de los bienes acumulados que transportar para
incrementar el factor de compactación de la cabina y optimizar la mercancía
total que transportar.
de información en tiempo real que puede agilizar los trámites y las gestiones
en aduanas y fronteras y reducir ineficiencias temporales que repercuten en
los tiempos de entrega.
Figura 24. Realidad aumentada para recibir propuesta de rutas y ubicación de material en un
almacén
Fuente: PCM_ADMIN. (3 de mayo de 2019). The warehouse of the future is getting closer. MHD Supply Chain News. https://
mhdsupplychain.com.au/2019/05/03/warehouse-future-augmented-reality/
Fuente: A. Boyle. (26 de agosto de 2019). Amazon lays out a technology to guide delivery agents with augmented reality. Geek
Wire. https://www.geekwire.com/2019/amazon-lays-technology-guide-delivery-agents-augmented-reality/
Usando la información capturada con los WMS y los sensores, se pueden crear
réplicas digitales para simular operaciones y crear escenarios hipotéticos. Apli-
cando la demanda en tiempo real para ver el impacto en rendimiento, costes
que tendrían distintas propuestas de planes de producción/gestión y poder
elegir la más favorable para ejecutarla desde el propio entorno.
Figura 26. Ejemplo de solución comercial para la simulación de mejora de rutas para preservar
la distancia de seguridad en situación de pandemia y prever el posible impacto en el
rendimiento operacional del almacén
Posicionar la producción cerca del punto de entrega final otorga una flexibili-
dad que permite dirigir ambas limitaciones; adaptarse a las necesidades reales
con agilidad e, indirectamente, reducir pérdidas gracias a que se intenta anti-
cipar esta demanda supuesta.
Por otro lado, también será necesario un cierto grado de especialización de los
almacenes en el uso de estas nuevas tecnologías y servicios, como la gestión
de calidad del producto acabado, para poder seguir los requisitos y estándares
de las empresas productoras.
3.1. Impresión 3D
Con el paso del tiempo, la tecnología ha avanzado para poder dar el paso a
producciones de mayor volumen y ofrecer intangibles operacionales muy in-
teresantes, como la eliminación de tiempos improductivos en cambio de mol-
des con cero pérdidas de material teniendo un impacto medioambiental nulo.
También han avanzado las necesidades de descentralización de la producción
para posicionar las empresas no solo en cuanto a productividad de manufac-
tura, sino también en cuanto a resiliencia en situaciones críticas en las que una
producción centralizada implicaría la parálisis de la actividad empresarial.
Los avances que posicionan esta tecnología como una ventaja competitiva
por su impacto positivo en la productividad son los siguientes:
Fuente: Jamie D. (5 de diciembre de 2017). ECO3D November: The latest economic news in 3D Printing. 3D Natives. https://
www.3dnatives.com/en/eco3d-november-041120174/
© FUOC • PID_00288584 48 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Por otro lado, hay empresas que no están interesadas en descentralizar la pro-
ducción y todavía pueden experimentar un impacto positivo por la adopción
de la impresión 3D en su manufactura centralizada.
3.1.2. Tecnologías 3D
1)� Selective� laser� sintering� (SLS). Un rayo láser o fuente de calor incide en
capas de polvo, las funde repasando la forma del producto que conseguir ca-
pa por capa. Cuando se enfríe, y en función de la temperatura y velocidad
empleadas en el proceso de enfriamiento, el producto tendrá las propiedades
mecánicas que más se ajusten a las que se requieran en el campo de aplicación
para el que se ha diseñado.
© FUOC • PID_00288584 49 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Fuente: G. Gong, J. Ye, Y. Chi, Z. Zhao, Z. Wang, G. Xia, X. Du, H. Tian, H. Yu y C. Chen. (Noviembre-diciembre de 2021).
Research status of laser additive manufacturing for metal: a review. Journal of Materials Research and Technology, 15, 855-884.
https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2021.08.050
Fuente: BK CNC Machining & Processing. Selective Laser Sintering (SLS). https://www.bkcnc.com/our-services/rapid-prototype-
service/selective-laser-sintering-sls/
Fuente: Cabot. Performance Solutions for Additive Manufacturing. Fused Deposition Modeling (FDM). https://
additivemanufacturing.cabotcorp.com/fdm.html
Fuente: E. Grames. (9 de septiembre de 2020). FDM 3D Printing – Simply Explained. All3DP. https://all3dp.com/2/fused-
deposition-modeling-fdm-3d-printing-simply-explained/
Fuente: Y. Hongyi, J. Wang y S. Mi. (2018). Photo Processing for Biomedical Hydrogels Design and Functionality: A Review.
Polymers, 10(1). https://doi.org/10.3390/polym10010011
Fuente: 3D Sourced. (26 de junio de 2021). SLA vs DLP vs LCD 3D Printing: Which Is Best? https://www.3dsourced.com/3d-
printing-technologies/sla-vs-dlp-3d-printing/
Cada tecnología tiene una serie de inconvenientes que se pueden ver acentua-
dos en función del material que se use y el diseño de la pieza objetivo. Estos
son los principales retos técnicos y de negocio por los que la tecnología de im-
presión en 3D todavía no es un claro sustituto de las técnicas convencionales
de manufactura y posprocesamiento (forja, extrusión, mecanizado...):
4.1.1. Drones
Los drones tienen el potencial de reducir los tiempos de entrega, dado que
se trata de envíos directos al cliente final que optimizan la ruta y evitan las
entregas intermedias del transportista que potencialmente arriesgan el cum-
plimiento de los tiempos acordados. Por otro lado, esta tecnología requiere
inversiones iniciales en equipamiento, pero es amortizable en tiempos redu-
cidos a causa de los bajos costes operativos y de mantenimiento, lo que reduce
la dependencia de tareas manuales y con claras mejoras en cuanto al impacto
medioambiental.
© FUOC • PID_00288584 54 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Concepto parecido a los drones, pero vía terrestre. De especial interés para
el sector, en entregas en recintos como campus, comunidades y vecindarios,
especialmente en ciudades donde la congestión de tráfico y las limitaciones
de espacio para aparcar dificultan la entrega de última milla a transportistas.
Fuente: E. O’Brien. (29 de noviembre de 2019). Options for Deploying Last-Mile Delivery Robotics Systems. Robotics Business
Review. https://www.roboticsbusinessreview.com/cro/options-for-deploying-last-mile-delivery-robotics-systems/
Fuente: A. Nieoczym, J. Caban, A. Dudziak y M. Stoma. (31 de enero de 2020). Autonomous vans - The planning process of
transport tasks. Open Engineering. https://doi.org/10.1515/eng-2020-0006
© FUOC • PID_00288584 55 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Fuente: Z. Li. (31 de enero de 2022). How Can Mobile Robotics Impact the Future Logistics Industry? IDTechEx. https://
www.idtechex.com/en/research-article/how-can-mobile-robotics-impact-the-future-logistics-industry/25789
Como hemos ido comentando varias veces, la logística tiene como objetivo
principal aumentar su eficiencia. Esto implica ser multimodal y usar el medio
de transporte más eficiente en cada caso, en función de la distancia, las infra-
estructuras disponibles, etc.
El camión que lidera el tren de camiones dirige al resto, de modo que el resto
de los conductores pueden descansar y esto hace más segura la conducción.
Además, los camiones pueden entrar y salir del tren cuando quieran, lo que
permite una gran flexibilidad: pueden hacer tramos comunes y después des-
viarse para hacer cada uno un tramo diferente.
Cabe señalar que esta tecnología no implica que los camiones sean de con-
ducción autónoma, este es un elemento que se puede incluir en un futuro.
Fuente: D. Duan. (23 de noviembre de 2017). Truck Platooning: The Band of Semi-Trailers. Labroots. https://www.labroots.com/
trending/chemistry-and-physics/7405/band-semi-trailers-truck-platooning
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4.3. Hyperloop
Las tecnologías de transporte siempre luchan contra dos elementos que frenan
la eficiencia: la fricción y la resistencia al aire.
Estos dos elementos provocan que debamos usar combustibles de todo tipo
para superarlos, lo que genera consumos elevados y actualmente, en muchos
casos, un consumo enorme de CO2.
Esta tecnología, que requiere unas inversiones muy elevadas pero que garan-
tiza una eficiencia enorme, ya se está usando para el transporte tanto de pasa-
jeros como de mercancías.
Como todos los sistemas de transporte, hay que ver el entorno en el que se puede aplicar
más fácilmente. Por este motivo, uno de los primeros proyectos se desarrolla desde el
puerto de Jeddah, en Arabia Saudí, hasta su capital, Riyadh.
Estamos hablando de una distancia de 951 km por el desierto que, si se hace en coche,
son 9 h y 20 min; en avión, 1 h y 35 min, y si la haces en el hyperloop que está constru-
yendo Virgin, 1 h y 13 min. Y pueden coexistir en el mismo vactrain el transporte de
contenedores de mercancías desde el puerto hasta la ciudad y de pasajeros, con posibles
paradas intermedias como La Meca.
Fuente: B. Wang. (21 de julio de 2017). Elon Musk NY to DC hyperloop could break ground later this year. NextBigFuture. https://
www.nextbigfuture.com/2017/07/elon-musk-ny-to-dc-hyperloop-could-break-ground-later-this-year.html
© FUOC • PID_00288584 58 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Fuente: Future Labs. (Enero de 2016). 2016’s Top 12 Game-Changing Tech Stories. https://medium.com/future-labs/2016s-
top-12-game-changing-tech-stories-f42edc4b1815
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5. Physical internet
Para entender qué es, podemos hacer una analogía con la internet de los datos.
En la internet de los datos, cuando queremos enviar un mensaje de un emisor
a un receptor, lo que se hace es descomponer el mensaje en partes, y cada parte
se encapsula en un contenedor de datos normalizado, los conocidos paquetes
que define el protocolo. Estos paquetes se envían por la red internet global,
compuesta por muchos enrutadores, de modo que cada paquete puede circular
por diferentes rutas.
Lo que controla el protocolo de red global es que todos los paquetes, viajen
por donde viajen, se reencuentren en el receptor. El receptor desencapsula el
paquete y recupera el mensaje original.
Fuente: elaboración a partir de Sophiegalizot. (2022). Illustrating the modularity of unitary and composite π-containers [imagen].
Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/physical_internet
Resumen
En este módulo, hemos podido hacer una revisión de las tecnologías actuales
y futuras, dividiendo la información en tres grandes bloques.
Una de las aplicaciones principales de las tecnologías se lleva a cabo en los al-
macenes. Y por este motivo el segundo bloque del módulo se dedica al análi-
sis de los almacenes inteligentes (smart warehousing) y cómo las tecnologías se
aplican para conseguir dos objetivos principales: la reducción de los tiempos
improductivos y la digitalización de los procesos para poder optimizarlos.
© FUOC • PID_00288584 63 Las tecnologías más relevantes de la logística 4.0
Por su parte, existe la digitalización, que permite, por ejemplo, tener la infor-
mación para poder efectuar una gestión remota optimizada y aplicar inteli-
gencia artificial.
Los dos últimos apartados del módulo forman el último bloque: las novedades
tecnológicas aplicables al transporte. Por un lado, la utilización de diversos
tipos de vehículos autónomos para la entrega de la última milla. Suponen
una enorme mejora en servicio y optimizan las entregas, pero implican un
esfuerzo importante de computación y de aplicación de inteligencia artificial
para determinar rutas y permitir que conduzcan de manera autónoma.
Bibliografía
Benítez, R. y Ventura, C. (2018). Intel·ligència artificial avançada (segunda edición). Universitat
Oberta de Catalunya.
Bosch Rué, A., Casas Roma, J. y Lozano Bagén, T. (2019). Deep learning: principios y fundamen-
tos. Editorial UOC.
Casas Roma, J., Nin Guerrero, J. y Julbe López, F. (2019). Big data: análisis de datos en entornos
masivos. Editorial UOC.
Córcoles Briongos, C., Peña López, I. y Serrano Balaguer, I. (2020). Cloud computing. Univer-
sitat Oberta de Catalunya.
Holweg, M., Lawson, B. y Pil, F. K. (2019). How Digital Fulfillment Is changing Manufactu-
ring. Harvard Business Review.
Hunsaker, T. y Youngdahl, W. E. (2018). Intel: AI and Industry 4.0 Strategy. Thunderbird School
Of Global Management.
Indigo WMS Solutions. (2020). 8 ways a digital twin can add value in the warehouse – using
WMS data. Manufacturing & Logistics IT. https://www.logisticsit.com/blog/2020/03/19/8-
ways-a-digital-twin-can-add-value-in-the-warehouse-%E2 %80 %93-using-wms-data/
Jenkins, A. (2020). Warehouse Automation Explained: Types, Benefits and Best practi-
ces. Netsuit. https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/inventory-management/wa-
rehouse-automation.shtml
Mayer-Schönberger, V., Cukier, K. e Iriarte Jurado, A. (2013). Big data: la revolución de los datos
masivos. Turner.
Ram Jagannath, U., Saravanan, S. y Kanimozhi Suguna, S. (2019). Applications of the Internet
of Things with the cloud computing technologies: a review. En Al-Turiman, F. (ed.). Edge
Computing (pp. 71-89). Springer.