Este dron español automatiza inventarios, como los de Danone

En el interior de un almacén las soluciones que se valen de tecnología GPS no tienen mucha razón de ser, ¿qué aplicaciones podrían utilizarse para mapear y extraer información de estos espacios? La startup sevillana Airvant lo tiene claro: visión computacional y navegación con drones en el interior almacenes para, por ejemplo, poder automatizar los inventarios logísticos de la mercancía y realizar inspecciones. 

Esta startup ha desarrollado un software para sus drones que no solo mapea el almacén, sino que es capaz de leer los códigos de barra y las etiquetas RFID de la mercancía, explica a INNOVADORES su CEO, Guillermo Valero. Con uno de sus drones se pueden leer los códigos de entre 700 y 1.200 pales a la hora, lo que equivale aproximadamente al trabajo en tiempo de cuatro o cinco personas en tareas de contabilizar mercancía. 

"De este modo, el almacenista no pierde el tiempo en estos trabajos y puede realizar, por ejemplo, labores de manipulación y apertura de la mercancía en el suelo" que un dron no podría realizar, destaca Valero. La información se puede transmitir en tiempo real al sistema ERP del cliente o exportar en un CSV para integrarlo después. Este dron, que puede penetrar en espacios estrechos, está dotado de comunicaciones inalámbricas para transferir estos códigos contabilizados.

Grandes plantas industriales, como las que tiene la multinacional francesa Danone en Irlanda, ya confían en esta tecnología española, en concreto el equipo de drones para las lecturas de etiquetas RFID en sus almacenes. Más allá de este tipo de clientes finales, Airvant trabaja con los grandes operadores logísticos que emplean las marcas en sus cadenas de suministros. "Por ejemplo, vamos a realizar un inventario de 18.000 posiciones para un operador que trabaja para Ikea en Valencia en un solo fin de semana". 

Más allá de este sistema de drones, Airvant ha desarrollado junto a Chep (multinacional referente en servicios de pooling de palés) un software basado en técnicas de visión artificial y machine learning para detectar y cuantificar palés a través de una mera grabación de las instalaciones. 

El algoritmo SkyScan, como se llama esta tecnología que se implementa en sus drones, analiza el contenido visual captado por el dron para transmitir el número de palés que hay en el almacén con "una fiabilidad total", frente a la fórmula tradicional de un contador manual. El objetivo es generar una plataforma especializada en logística que se implementa en los clientes de Chep, como por ejemplo Nestlé, para contabilizar el número de mercancía almacenada en sus instalaciones.

Modelo de negocio

El siguiente paso que quiere dar Airvant es ser capaz de "cuantificar toda esta información en un solo vuelo": desde la lectura de los códigos de barra hasta la contabilización de palés, pasando por el estado de la mercancía e incluso de las instalaciones. "Una imagen tiene mucha información y, por el momento, solo nos estamos centrando en el palé, pero vemos muchas más cosas que podrían aportar mucho valor para el sector logístico", matiza Valero. 

Aunque en estos servicios utilizan sus drones, la operativa de los vuelos es diferente, por ahora, si se contabilizan palés o si se realizan lecturas de etiquetas. Para realizar un inventario el dron cuenta con un microprocesador de 120 gramos, con un sensor de lectura y un sistema de telecomunicaciones para transmitir la información. Si se trata de lecturas de etiquetas RFID, el dron incorpora su correspondiente antena, mientras que para contabilizar palés lleva una cámara y para el sistema de inspección una de 360º.

"El dron es nuestra herramienta, pero el verdadero valor, nuestro activo estratégico, está en el dato. La estrategia no es el producto, sino el servicio que somos capaces de dar con la información que recopilamos. Y esto es lo que nos diferencia del principal competidor [una empresa sudafricana] enfocada más en el hardware", señala Valero.

Por ello, Airvant está desarrollando soluciones que incorporan tecnología de inteligencia artificial para generar modelos predictivos mediante el procesamiento del lenguaje natural, visión computacional y aprendizaje automático. El reto es "potenciar la capacidad de adelantarse a los hechos y generar una ventaja competitiva" en la cadena de suministro, apostilla Valero.