Reesink Logistic Solutions (RLS), un proveedor de soluciones de almacenamiento automatizadas, y la empresa tecnológica de Stuttgart Sereact han establecido una asociación estratégica. Así lo indica un comunicado de prensa del 5 de mayo. Se dice que el objetivo de la colaboración es impulsar la manipulación de artículos robotizada mediante inteligencia artificial. Los sistemas de IA de Sereact se integrarán en la cartera de soluciones de RLS para permitir soluciones de automatización más flexibles. Las empresas quieren que la incorporación de la
manipulación de artículos respaldada por IA de Sereact a la cartera de RLS sea vista como un paso hacia la automatización de almacenes inteligente, adaptativa y fácilmente accesible.
Manipulación flexible de artículos con inteligencia artificial
Las soluciones de IA de Sereact se utilizan específicamente en procesos de entrada y salida. Según la empresa, al recibir las mercancías, automatizan el almacenamiento de piezas pequeñas mediante la manipulación de contenedores o el almacenamiento de artículos, mientras que al salir las mercancías, recogen artículos individuales
con precisión para el envío. Según Sereact, la IA reconoce visualmente los objetos, decide de manera contextual sobre la manipulación óptima y la implementa de forma totalmente autónoma, independientemente del tipo de producto, forma o posición en el contenedor.
“La manipulación flexible de artículos con IA complementa idealmente nuestra cartera. Se integra sin problemas y ofrece a nuestros clientes un acceso fácil a la automatización escalable, especialmente en tiempos de escasez de personal, aumento de la presión de costes y creciente diversidad
de procesos”, explica Machiel van den Hazelkamp, Director Comercial de Reesink Logistic Solutions.
Según el comunicado de prensa, la tecnología de Sereact se basa en un modelo Vision-Language-Action (VLAM). Conecta información visual con contexto lingüístico y físico y permite un razonamiento de cero disparos, es decir, el reconocimiento y manipulación autónoma de objetos desconocidos sin entrenamiento previo. Por lo tanto, el sistema es especialmente adecuado para entornos de almacenamiento dinámicos, donde las soluciones de automatización clásicas encuentran sus límites, según el proveedor.
