Almacén y distribución
Huecos de estantería, palés en playa, orden de pasillo y stock a la vista.
Ruby Neural
Dónde está la mercancía y cuánto tarda en moverse.
Ruby Neural mira el almacén y el muelle: huecos en estantería, tiempos de carga, carretillas y mercancía a granel.
El sistema dice una cosa y la estantería dice otra.
El almacén tiene un sistema que sabe lo que debería haber. Lo que hay de verdad se sabe bajando a mirar, y por eso se hace inventario dos veces al año y no dos veces al día.
Con el muelle pasa lo mismo. Se sabe qué camiones han venido, pero no cuánto estuvo parado cada uno, cuál se atascó ni por qué. El dato existe en la cabeza del jefe de muelle, y solo hasta el jueves.
Y todo eso son horas: de camión esperando, de hueco vacío que nadie repone y de carretilla dando vueltas.
Mirar es más rápido que bajar a contar.
La cámara del pasillo ve la estantería entera. Se marca sobre la imagen qué posiciones hay que vigilar y a partir de ahí se sabe cuáles están vacías y desde cuándo.
En el muelle se mide el tiempo de cada operación: cuándo llega el camión, cuándo empieza a descargar, cuándo termina y cuándo se va. Cuatro momentos que convierten una sensación en una serie que se puede comparar entre semanas.
Nada de esto exige tocar el sistema de gestión: se le manda el dato cuando ya está.
Qué entiende.
- Huecos en estantería y posiciones vacías, con el tiempo que llevan así.
- Tiempos de muelle: llegada, inicio, fin y salida de cada operación.
- Palés y bultos: cuántos hay, cuántos entran y cuántos salen.
- Carretillas y toros: por dónde van, dónde se paran y en qué zonas entran.
- Carga insegura, mal flejada o mal apilada.
- Nivel de material a granel en tolvas y montones.
Lo que Ruby Neural entiende
4 detecciones grabadas.
Logística, carga y almacén.
Ruby
Ruby
Ruby
Ruby
Cada una es una grabación del sistema funcionando. Pasa el ratón por encima —o tabula hasta ella— para verla en movimiento.
Dónde se usa.
Muelles de carga
Tiempo de operación por camión, atascos y maniobra en dársena.
Aeropuerto: equipaje
Cintas, acumulaciones, bultos caídos y trazabilidad de flujo.
Graneles
Nivel de montón, llenado de tolva y carga de camión.
Casos grabados
Funcionando, en sitios de verdad.
Gestión inteligente de estanterías en almacén con Infinity Neural
Ruby Neural: Revolucionando la seguridad y eficiencia en muelles de carga
Ruby Neural: Revolucionando el almacenaje inteligente de materiales a granel .
Lo que no hace.
No lee lo que pone en la caja. No sustituye al código de barras ni al RFID: sabe que hay un palé y dónde está, no qué referencia lleva dentro.
Lo que hace es cubrir el hueco entre dos lecturas de código, que es donde se pierde casi todo el tiempo.
Qué hace falta.
- La estantería o la dársena enteras en el encuadre, sin columnas tapando posiciones.
- Altura suficiente para ver el hueco y no solo el frente del palé.
- Si hay que distinguir referencia, esto no basta: hace falta el código o el RFID.
Cada una, por dentro.
Lo de arriba, desarrollado: qué se ve, con qué cámara y qué no da.
Empezar
¿Es ésta la familia que necesitas?
Si lo que quieres entender se parece a lo de arriba, mándanos una imagen de tu cámara y te decimos qué se puede sacar de ella. Si no se puede, también te lo decimos.