SmartStock Duomo 2.0, un proyecto para gestión de almacenes automatizados y sistemas de gestión relacionados

Los sistemas de almacenamiento automatizados son eficientes en términos de espacio y energía, así como la integración de sistemas de gestión de pedidos y sistemas de gestión de almacén escalables. El proyecto SmartStock Duomo 2.0 se divide en dos fases, una primera de investigación industrial y una segunda de ejecución. El Packaging Cluster ha liderado y gestionado el proyecto y Functional Print se ha encargado de la comunicación y difusión del proyecto.

En la fase de investigación se mejoró la experiencia en la configuración de sistemas de transporte automatizados para optimizar el flujo de productos dentro del almacén y agilizar el procesamiento de pedidos; se fortaleció la gestión física del almacén automatizado y la gestión de inventario y aprovisionamiento; se adquirieron nuevos conocimientos en el diseño y desarrollo de sistemas electrónicos robustos y de largo alcance para conectar los sensores a plataformas de visualización y análisis de datos y se amplió el conocimiento de impresión por serigrafía y su aplicación en el desarrollo y prototipado de nuevos sensores de control de inventario.

La fase de ejecución se centró en el desarrollo software y hardware de sistemas embebidos que impactó directamente en el almacén de Akoma con una mayor automatización y digitalización en la gestión de pedidos y gestión del almacén. Además supuso una mejora en la automatización de Control de Inventario de Productos gracias a: un sensor de control de inventario de bajo coste y alta eficiencia basado en tecnología de impresión por serigrafía, que es capaz de medir con precisión la cantidad de piezas almacenadas reduciendo los costos asociados al monitoreo manual del inventario; y un sistema de electrónica de control y adquisición de datos robusto y de largo alcance que permitió conectar el sensor a una plataforma de visualización y análisis de datos.

• La empresa Embeblue, especializada en el desarrollo de electrónica para el Internet de las Cosas y la Industria 4.0 se ha encargado de la parte de electrónica de control del sensor y la comunicación inalámbrica y los resultados obtenidos han sido un dispositivo que mide el stock de material a través del peso y envía el dato a la nube.
• La empresa Rotimpres, especializada en diseño y fabricación de electrónica impresa se ha encargado de la parte de la fabricación y caracterización de los sensores de peso y de la electrónica de control flexible y los resultados obtenidos han sido una manta sensorizada que permite controlar en tiempo real el stock en la zona de picking.
• La empresa Twentic, especializada en digitalización empresarial y desarrollo de aplicaciones a medida, ha desarrollado un software para la gestión integral de almacenes logísticos y líneas de producción para la optimización del manejo y envío de pedidos. El sistema cubre desde la recepción de pedidos hasta la automatización del empaquetado y etiquetado, mejorando la manipulación y logística. Se integra con dispositivos externos como PLCs, lectores de códigos de barras, sensores e impresoras para optimizar y acelerar las operaciones logísticas.
• La empresa Akoma, especializada en la manipulación comercial e industrial, la logística y el almacenamiento, se ha encargado de la parte de implementar la transformación, automatización y realizar las pruebas y validación del sensor Smart Pressure en sus instalaciones. Los resultados obtenidos han sido la digitalización de su almacén, con tecnologías de pickging y clasificaciones automatizadas, gestión de pedidos y la automatización del control de inventario de productos.

Premio Factories of the Future, congreso Advanced Factories 2024

El proyecto SmartStock Duomo 2.0, presupuestado por 324.779€, ha sido financiado con 257.024€ por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo a través del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI), en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, con el objetivo de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas.

Este proyecto ha resultado finalista del Premio Factories of the Future, del congreso Advanced Factories 2024, en la categoría de Mejor proyecto de Investigación y desarrollo, como proyecto que visualiza el impacto transformador mediante el uso de tecnologías de machine learning en procesos manufactureros y de producción industrial.