Mientras el Consumer Electronics Show (CES) de 2026 continúa con su habitual avalancha de presentaciones de hardware y demostraciones futuristas, una de las historias tecnológicas más trascendentales ha pasado prácticamente desapercibida. Se desarrolló en almacenes y sistemas de enrutamiento. y software de diseño.
Para DHL Supply Chain, el proveedor de logística por contrato más grande del mundo, la logística se ha convertido tanto en un problema de software como físico. la empresa ahora funciona Opera más de 7.500 robots de almacén autónomos en 220 países y se basa en sistemas de aprendizaje automático para predecir las variaciones de inventario y el riesgo de la fuerza laboral. y cuellos de botella en el transporte. Más del 90% de sus almacenes hay al menos una solución automatizada.
Es la infraestructura, los ejecutivos de DHL. digamoses lo que permite a la empresa absorber la volatilidad de los lanzamientos de productos, los picos estacionales y cambio en la demanda de los consumidores sin interrupción.
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ToggleUna base digital construida antes de la IA
El enfoque de DHL hacia la inteligencia artificial (IA) no comenzó con modelos generativos o agentes autónomos. De acuerdo a Jason PawlowskiVicepresidente de TI de DHL Supply Chain, la empresa pasó años estandarizando procesos y limpiando datos antes de introducir la automatización avanzada.
«Una innovación no escalable es simplemente una buena idea» – Pawlowski el dijo durante «CES Tech Talk Inside Innovation». episodiolo que describe por qué DHL evita adoptar la tecnología por sí misma.
La empresa primero digitalizar las operaciones centrales del almacén y colocación datos de rendimiento consistentes en sus manos gerentes. Este trabajo ha permitido sistemas de aprendizaje automático que ahora automatizan tareas que antes eran manuales, incluida la controvertida recepción de productos electrónicos devueltos. En lugar de requerir días de ida y vuelta con los clientes para determinar cómo procesar los activos, los modelos predicen la ruta de tratamiento correcta con alta precisión, reduciendo tiempo y costos del sistema.
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“No se puede llegar a una IA confiable sin datos confiables”, dijo Pawlowski, quien ve la higiene de los datos como un requisito previo y no un subproducto de la automatización.
La misma red de datos soporta gemelos digitales eso permite a DHL y a sus clientes modelar escenarios hipotéticos en toda la red, probando cómo cambia la ubicación del almacén y la combinación de entregas. o Dividir el inventario afectaría la velocidad y el costo de entrega cualquier cosa se mueve en el mundo real.
Boston Dynamics impulsa la robótica de almacén
La robótica de almacén ha ido más allá de la automatización fija y los sistemas cercados, un cambio que Boston Dynamics enfatizó en CES. la empresa es nueva robots atlas diseñado para realizar tareas discretas y físicamente exigentes que históricamente han limitado el rendimiento, incluyendo ventoso una serie de tareas industriales, desde la manipulación de materiales hasta el pedido cumplimiento.
Cadena de suministro de DHL anteriormente pareja con Boston Dinámica dámelo, un robot de almacén que vacía remolques y manipula cajas de forma autónoma. Implementaciones ampliadas visible tasas de descarga hasta apenas 700 cajas por hora y reduce tensión física sobre los trabajadores.
Neolix apunta al cuello de botella de la última milla
Neolix también destacó en el CES que la autonomía va más allá de los almacenes transportenorte. La empresa debutó suyo Línea ampliada de productos RoboVan diseñada específicamente para logística comercial.
Neolix se ha posicionado como una de las primeras empresas en vender conducción autónoma de nivel 4 sin mapas de alta resolución. Este enfoque reduce los costos de instalación y acorta el tiempo de configuración, lo que permite a RoboVans operar en entornos urbanos densos con tráfico mixto. y clima adverso y facilita la expansión de la entrega autónoma a nuevas ciudades y países sin un trabajo de mapeo extenso.
Dentro de DHL, la autonomía se está introduciendo con moderación similar. Los sistemas de IA de agentes se utilizan por primera vez para tareas de bajo riesgo y gran volumen, como programar tiempos de entrega y notificaciones de pedidos urgentes.
«Solíamos pasar días llamando a los clientes para programar los tiempos de entrega», dijo Pawlowski. «Ahora, utilizando agentes de IA, este trabajo se puede realizar en horas».
Otros modelos predicen las ubicaciones de inventario con mayor probabilidad de experimentar variaciones e identifican riesgos de retención de mano de obra. intervención temprana de los directivos. Pawlowski formuló estos sistemas como si mejoraran el juicio humano en lugar de reemplazarlo.
De cara al futuro, dijo que el siguiente paso será la coordinación de sistemas autónomos entre fabricantes y plataformas.
«Si estos agentes pueden comenzar a colaborar entre plataformas, los bots trabajando con bots, eso llevaría la orquestación a un nivel completamente nuevo», dijo Pawlowski.
