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Los científicos de computación de Rutgers utilizaron Inteligencia Artificial para controlar un brazo robótico que proporciona una forma más eficiente de empacar cajas, ahorrando tiempo y dinero a las empresas. “Podemos lograr soluciones automatizadas y de bajo costo que se pueden implementar fácilmente. La clave es tomar decisiones de hardware mínimas pero efectivas y concentrarse en algoritmos y software robustos «, dijo el autor principal del estudio, Kostas Bekris, profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Escuela de Artes y Ciencias de la Universidad de Rutgers en New Brunswick . Bekris, Abdeslam Boularias y Jingjin Yu, todos profesores asistentes de ciencias de la computación, formaron un equipo para tratar múltiples aspectos del problema de empaquetado del robot de manera integrada a través del hardware, la percepción 3D y el movimiento robusto.El estudio revisado por expertos de científicos se publicó recientemente en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización , donde fue finalista para el Premio al Mejor Paper en Automatización. El estudio coincide con la tendencia cada vez mayor de implementar robots para realizar tareas de logística, ventas y almacenamiento. Los avances en robótica se están acelerando a un ritmo sin precedentes debido a los algoritmos de aprendizaje automático que permiten experimentos continuos.

  El embalaje apretado de productos seleccionados de una pila no organizada sigue siendo en gran medida una tarea manual, aunque es fundamental para la eficiencia del almacén. La automatización de tales tareas es importante para la competitividad de las empresas y permite que las personas se centren en el trabajo menos exigente y físicamente exigente, según el equipo científico de Rutgers.
  El estudio de Rutgers se centró en colocar objetos de un contenedor en una pequeña caja de envío y organizarlos bien. Esta es una tarea más difícil para un robot en comparación con solo recoger un objeto y soltarlo en una caja. Usaron datos visuales y una ventosa simple, que se dobla como un dedo para empujar objetos. El sistema resultante puede derribar objetos para obtener una superficie deseable para agarrarlos. Además, utiliza datos de sensores para atraer objetos hacia un área específica y empujar objetos juntos. Durante estas operaciones, utiliza el monitoreo en tiempo real para detectar y evitar fallas potenciales.
  Dado que el estudio se centró en empacar objetos en forma de cubo, un próximo paso sería explorar el empacado de objetos de diferentes formas y tamaños. Otro paso sería explorar el aprendizaje automático mediante el sistema robótico después de que se le haya asignado una tarea específica. Los autores principales son Rahul Shome y Wei N. Tang, estudiantes de doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación. Los coautores incluyeron estudiantes de doctorado Changkyu Song y Chaitanya Mitash, así como Hristiyan Kourtev, un programador científico en el Centro Rutgers para la Ciencia Cognitiva. El trabajo fue apoyado por contratos de investigación y subvenciones del centro de investigación Silicon Valley de JD.com y la Fundación Nacional de Ciencia.

La principal ventaja de la estrategia de Fabricación Just In Time es la reducción de costes derivados de stock e inventario. Se produce bajo demanda y por tanto la logística y almacenaje se limita a las materias primas o la distribución del producto ya vendido, cuyo coste está directamente asumido. Esto representa una oportunidad para pequeñas empresas o en fase de creación al requerir menor inversión y recursos financieros. Aunque hay otros factores a tener en cuenta a la hora de establecer una política de fabricación en tiempo real. La reducción de inventario propias de la producción Just In Time tiene
una ventaja directa en la eliminación de residuos o la menor emisión de gases causantes del efecto invernadero generados por la fabricación de productos que tardarán mucho tiempo en venderse o incluso nunca lo serán. Esa reducción de residuos y excedentes es en realidad la señal evidente de que se ha mejorado la eficiencia del proceso. La necesidad de disponer de proveedores locales que puedan suministrar los componentes en el menor tiempo posible, también reduce los largos transportes entre ambos puntos, reduciendo los consumos de combustible y la huella de carbono. Para poder implantar sistemas de producción JIT es necesario: Establecer métodos de mejora continua. Identificar las demandas del consumidor en tiempo real. Agilizar los sistemas de fabricación. Optimizar la gestión de proveedores. Todo ello a su vez redunda en la mejora de todos y cada uno de los canales y socios con los que cuenta la empresa.