AutoStore suma manejo de contenedores mixtos y herramientas de IA en otoño de 2026

El anuncio de otoño de 2026 de AutoStore combina cambios en el almacén con software para diseñar y mantener sistemas de preparación de pedidos. La empresa presenta este conjunto como una forma de reducir la intervención manual y abarcar más procesos mientras avanza hacia operaciones más autónomas.

Contenedores mixtos, cajas y picking robótico

FlexBinsPort lleva contenedores AutoStore Bin de distintas alturas estándar a una misma estación. AutoStore estima que adaptar el tamaño del Bin al inventario puede mejorar la utilización del almacenamiento un 10–15%. La empresa sitúa el lanzamiento de la estación en Q4 2026.

AutoCase combina la manipulación de cajas y el picking de artículos individuales en el mismo sistema. AutoStore afirma que admitirá cajas de hasta 600 x 400 mm desde Q1 2027. Una función de procesamiento paralelo permite que varias estaciones AutoCase compartan un grupo de tareas para abastecer el embalaje o la paletización posteriores.

Para empresas más pequeñas, Pio Pal ofrece picking robótico mediante un modelo de Robotics-as-a-Service. AutoStore indica una capacidad de embalaje de hasta 540 líneas de pedido por hora en la estación para pedidos ya recogidos. La cifra corresponde a ese flujo de embalaje, no a la velocidad de picking de un robot por separado. VersaAI también amplía el picking robótico de piezas a otras configuraciones, tanto en instalaciones nuevas como existentes.

IA para planificar y diseñar el sistema

CubeVerse proporciona el entorno en la nube para las aplicaciones de AutoStore, mientras AutoStore Intelligence aporta modelos de IA basados en datos operativos. CubeExplore utiliza IA generativa, referencias operativas y proyectos comparables para elaborar escenarios de inversión. Un asistente de diseño con IA en CubeStudio ayuda a comparar configuraciones antes de implantarlas.

Mantenimiento guiado por datos operativos

CubeFleet reúne alertas de mantenimiento, orientación y órdenes de trabajo en una vista de gestión de flotas. Utiliza datos en directo de CubeAnalytics y umbrales de mantenimiento predefinidos para detectar necesidades de servicio. AutoStore estima una reducción del 35–45% en las paradas no planificadas; es una estimación de la empresa, no un resultado verificado de forma independiente. CubeAnalytics también incorpora vistas de varios centros y resúmenes de flota generados por IA.

Para ampliar el contexto, consulta la ficha de la familia AutoStore, el hub de AutoStore, el hub de logística de almacenes y el hub de robots de embalaje de RoboHub.

Fuente: anuncio oficial de productos de AutoStore.