AutoStore presenta su línea de hardware y software para preparación de pedidos del otoño de 2026

El 13 de octubre de 2026, AutoStore anunció una serie de productos de hardware y software nuevos y mejorados para el otoño de 2026, centrados en eliminar obstáculos prácticos para lograr operaciones de preparación de pedidos más autónomas. El anuncio, fechado en Nedre Vats, Noruega, abarca los flujos de trabajo de preparación de pedidos, el diseño de sistemas, el mantenimiento y una gama ampliada de casos de uso.

En el anuncio de productos del otoño de 2026, la empresa señaló que incluso las operaciones de preparación de pedidos altamente automatizadas siguen dependiendo de flujos de trabajo manuales para gestionar excepciones, como los distintos tamaños de artículos, los flujos de preparación de cajas y de unidades, las necesidades de mantenimiento, la validación del inventario y la recepción de mercancías. Los nuevos productos se dirigen a esos puntos de intervención manual y, al mismo tiempo, amplían la gama de flujos de trabajo que los sistemas de AutoStore pueden gestionar de forma autónoma. Parth Joshi, presidente y director de producto, afirmó que el objetivo es reducir la variabilidad, las transferencias manuales y el esfuerzo operativo necesario para mantener en funcionamiento los sistemas automatizados. Añadió que los comentarios de los clientes están impulsando a la empresa a incorporar más flujos de trabajo a la plataforma, desde la acumulación temporal y la gestión de cajas hasta la preparación automatizada de pedidos por unidad. «En conjunto, estos avances nos acercan a una preparación de pedidos sin intervención humana», afirmó Joshi. «No se trata de un gran salto, sino de una serie de avances prácticos que hacen cada vez más viable una mayor autonomía».

El anuncio se basa en CubeVerse, el entorno unificado de software en la nube de AutoStore, y en AutoStore Intelligence, su capa de IA, presentados ambos a principios de 2026. Según la empresa, las novedades del otoño de 2026 aprovechan esa base de dos maneras: mejoran las soluciones existentes y permiten nuevas aplicaciones.

FlexBinsPort y AutoCase

Con FlexBinsPort, una sola estación de trabajo puede realizar operaciones con contenedores de distintos tamaños, correspondientes a todas las alturas estándar de los contenedores de AutoStore. Así, los operadores pueden gestionar productos de diferentes tamaños en un mismo sistema y aprovechar mejor el espacio disponible. AutoStore estima que esta función puede mejorar entre un 10 y un 15 % el aprovechamiento del espacio de almacenamiento y aumentar la eficiencia laboral. FlexBinsPort estará disponible en el cuarto trimestre de 2026.

AutoCase permite realizar tanto la preparación de pedidos por caja como por unidad dentro de un mismo sistema de AutoStore y, a partir del primer trimestre de 2027, admitirá cajas de hasta 600 x 400 mm, descritas en el anuncio como el tamaño de caja estándar del sector. Además, varias estaciones AutoCase pueden trabajar en paralelo en el mismo grupo de tareas y alimentar un flujo continuo de cajas a las operaciones posteriores, como la paletización y el embalaje; esta función estará incluida de serie en la versión de software del primer trimestre de 2027. AutoCase ya está en funcionamiento en entornos reales de Nowaste Logistics, en Suecia, y Komplett, en Noruega.

Pio Pal y VersaAI

Pio Pal amplía la preparación robótica de pedidos a las empresas más pequeñas mediante un modelo de robótica como servicio que reduce el compromiso necesario para implementarlo. Para los pedidos preparados por adelantado, AutoStore señaló que la estación de trabajo puede alcanzar un ritmo de embalaje de hasta 540 líneas de pedido por hora y que las nuevas funciones de preparación anticipada pueden multiplicar el rendimiento hasta por tres sin añadir mano de obra. La preparación anticipada de pedidos de una sola línea responde a un flujo de pedidos que, según la empresa, suele representar entre el 40 y el 60 % de los pedidos de comercio electrónico dirigidos al consumidor. El sistema ya está en funcionamiento en Famme, una marca noruega de ropa, y está previsto que más clientes lo adopten en el primer trimestre de 2027.

AutoStore también está ampliando la preparación robótica de pedidos por unidad a más flujos de trabajo y configuraciones de sistemas mediante la inducción automatizada de artículos, el escaneo de códigos de barras directamente en la estación de trabajo y la validación automatizada del inventario mediante recuentos cíclicos robóticos. VersaAI ahora admite más configuraciones de AutoStore y puede implementarse tanto en sistemas nuevos como existentes; según la empresa, esto se basa en la adopción de CarouselAI por parte de los clientes.

Herramientas de planificación y diseño con IA

CubeExplore es una herramienta de modelado del retorno de la inversión (ROI) basada en IA generativa que utiliza parámetros de referencia operativos y datos de proyectos comparables para ayudar a los socios de AutoStore y a los posibles clientes a elaborar escenarios de ROI y casos de negocio. En CubeStudio, AutoStore Intelligence impulsa un asistente de diseño con IA que permite diseñar soluciones guiadas por inteligencia artificial y comparar escenarios, para que los socios y los clientes evalúen distintas configuraciones antes de implementarlas. AutoStore afirmó que estas herramientas mejoran la visibilidad del ROI previsto, las dimensiones del sistema y su rendimiento antes de que entre en funcionamiento.

CubeFleet y CubeAnalytics

CubeFleet reúne las alertas de mantenimiento, las indicaciones y la creación de órdenes de trabajo en una sola vista de gestión de flotas, ya sea para un único centro o para varias ubicaciones, lo que permite a los equipos anticiparse a las necesidades de servicio. Utiliza datos operativos en tiempo real de CubeAnalytics, la plataforma de análisis de la empresa, junto con umbrales de mantenimiento predefinidos para señalar cuándo se necesita una intervención, en vez de depender únicamente de calendarios fijos de mantenimiento. AutoStore estima que este enfoque puede ayudar a reducir entre un 35 y un 45 % las interrupciones imprevistas. CubeAnalytics también amplía la visibilidad de las redes de almacenes mediante vistas de múltiples centros y resúmenes de flotas generados con IA, que ayudan a los equipos a identificar qué centros requieren atención.

La base de CubeVerse

La documentación de la plataforma CubeVerse de AutoStore describe el entorno como una plataforma de datos y orquestación basada en la nube que unifica las aplicaciones de software de AutoStore, más de 10 fuentes de datos y 28 modelos y agentes de IA propios en un entorno conectado, construido sobre una arquitectura de datos común y API estandarizadas. La documentación afirma que AutoStore Intelligence se entrenó con 15 TB de datos reales y de simulación, y que se desarrolló en el marco de una alianza estratégica con Databricks.

Los componentes de la plataforma abarcan todo el ciclo de preparación de pedidos: CubeExplore, para la planificación de inversiones; CubeStudio, para el diseño y la simulación de sistemas; CubeControl, para el control operativo; CubeAnalytics, para el análisis y la obtención de información; CubeFleet, para el mantenimiento y la gestión de flotas; y la capa AutoStore Intelligence. En las preguntas frecuentes de la documentación, AutoStore afirma que CubeVerse no es un sistema de control de almacenes ni un sistema de ejecución de almacenes, y que funciona con cualquier WES, WMS o ERP.