La adopción de robots y vehículos autónomos en almacenes y fábricas promete reducir costes y aumentar la productividad, pero ¿la realidad coincide con las expectativas? Aunque estos sistemas ofrecen ventajas claras, suelen ocultar gastos y desafíos que impactan directamente en el ROI.
En este artículo reescribiremos los puntos clave sobre las ineficiencias, costes ocultos y posibles soluciones, con el fin de ofrecer una visión más precisa de la inversión necesaria para automatizar procesos logísticos e industriales.
Ineficiencias por tiempos de inactividad
Gran parte de los robots y AMRs (vehículos guiados automáticamente) funcionan con baterías, lo que implica dedicar hasta un 20 % de su tiempo a la recarga. A ello se suman averías y actualizaciones, que pueden añadir otro 12 % de inactividad. En conjunto, un robot puede estar fuera de servicio casi un tercio del tiempo previsto.
Además, pequeñas interrupciones en el ciclo de trabajo —por ejemplo, errores en la recogida de pedidos— provocan parones en toda la línea. Si un robot lleva un artículo equivocado al área de empaquetado, los operarios no pueden completar esa orden y se generan retrasos encadenados que dañan el cumplimiento de plazos y afectan la satisfacción del cliente.
Ampliar la flota implica un mayor presupuesto
Para compensar los periodos de carga y mantenimiento, muchas empresas adquieren hasta un 35 % más de robots de reserva. Estos equipos adicionales generan gastos extra en baterías de repuesto (anuales), repuestos y mano de obra especializada.
Controlar una flota creciente exige también invertir en infraestructura informática más robusta: servidores, licencias de software y sistemas de gestión del tráfico robótico. Estos desembolsos pueden alterar drásticamente las proyecciones de ROI iniciales.
El coste del espacio perdido
Cada estación de carga ocupa cerca de 10 m² de superficie. Ese espacio destinado a cargadores y dockings resta área útil para almacenamiento o producción, elevando los gastos de alquiler, impuestos inmobiliarios y logística interna.
Menos espacio para mercancías supone más desplazamientos entre centros de distribución y almacenes urbanos, mayores tiempos de preparación de pedidos y un incremento en los errores de inventario, afectando nuevamente la rentabilidad global.
Riesgos de atascos y colisiones
Con más robots circulando, crece la probabilidad de choques entre máquinas o contra operarios. Las reparaciones y el tiempo de inactividad posterior disparan los costes de mantenimiento, y los posibles accidentes con personas obligan a contratar pólizas de seguro más elevadas.
Incorporar sistemas de detección de colisiones puede mitigar riesgos, pero supone un gasto adicional en sensores, software de control y actualizaciones continuas, aspectos que suelen pasarse por alto en los cálculos iniciales.
Soluciones y perspectivas
Una alternativa prometedora son los métodos de recarga inalámbrica o en movimiento, que permiten a los robots cargar mientras trabajan, reduciendo la necesidad de flotas de reserva y minimizando zonas ocupadas por estaciones de carga.
La inteligencia artificial también puede optimizar rutas para evitar atascos y equilibrar la carga de trabajo, aunque su implementación implica invertir en talento especializado y ajustar constantemente los algoritmos. Sólo integrando todos estos costes ocultos se obtendrá un ROI realista y sostenible.
