Oferta · Cada palé y cada paquete verificado por cámara: menos errores de preparación y daños probados con foto
KaizoFlow Supply Chain
KaizoFlow hace visible el flujo de mercancías en su almacén. Cámaras e IA en el borde en sus muelles y puestos de embalaje cuentan palés y paquetes, leen etiquetas, detectan daños y comparan lo que ven con su WMS. Cada incidencia llega con una foto como prueba, una persona la confirma y el informe de daños para el transportista se redacta solo. Las imágenes y los datos de stock se quedan en su almacén.
Para quién
Almacenes y centros de distribución, operadores 3PL, empresas de mensajería, puertos y mayoristas con almacén propio: primero en la zona portuaria de Szczecin–Świnoujście, donde los errores de recepción, embalaje y expedición se cuentan en zlotys cada mes.
Funciona en
Un AI Edge Box Camera en cada muelle o puesto de embalaje, más un AI Office Box Pro que reúne los resultados, ejecuta el modelo de lenguaje y calcula los KPI. Comparar paquetes AI Box →
Diagrama del sistema
Entradas, salidas e interfaces
Qué entra en el AI Edge Box de sus muelles y puestos de embalaje, qué sale y a través de qué interfaz. Las imágenes y los datos de stock se quedan en su almacén.
Su red: sus datos se quedan aquí
Entradas
Cámaras en muelles y puestos de embalaje
Imágenes de cada palé, paquete y carga, desde cámaras fijas sobre el muelle y la mesa de embalaje.
Cámaras IP (RTSP / ONVIF)Pedidos, entregas y lecturas
Lo que debe contener cada pedido, entrega o carga, y las lecturas del escáner en el puesto.
API del WMS o EDI, escáneres de códigos de barrasAlbaranes y documentos de envío
Albaranes, CMR y listas de embalaje, para compararlos con lo que realmente llegó.
E-mail, escaneos o exportación del ERP
AI Edge Box en cada muelle + AI Office Box Pro
- 1Captura de imágenes en el muelle y en el puesto de embalaje
- 2Modelo de visión: cuenta palés y paquetes, lee etiquetas y códigos SSCC, detecta daños
- 3Comparación con el WMS: lo que ve la cámara frente a lo que dice el pedido
- 4Incidencia con la foto como prueba, para que la confirme una persona
- 5Un modelo de lenguaje (Bielik) redacta el informe de daños y la reclamación al transportista
Salidas
Incidencia en el puesto
Artículos dañados, mal etiquetados, que faltan o que sobran, mostrados con la foto en la pantalla del puesto; el operario confirma.
Pantalla del puesto o terminal portátilStock correcto en el WMS
Tras la confirmación se actualiza el WMS: cantidades recibidas, estado de daños, artículos bloqueados.
API del WMSPruebas fotográficas y reclamación
Cada carga fotografiada en la recepción y la expedición; el informe de daños y la reclamación redactados para que una persona los envíe.
Informe PDF, e-mailPanel de KPI
Errores de preparación, daños por transportista y proveedor, tiempo por incidencia y productividad por turno.
Panel web en su LAN
Ciclo de aprendizaje: cada incidencia que confirma el operario se convierte en una nueva muestra de entrenamiento, así el modelo sigue aprendiendo sus productos, etiquetas y embalajes.
Interfaces
| Interfaz | Dirección | Protocolo / formato | Qué se transmite |
|---|---|---|---|
| Cámaras | Muelle y puesto → Edge Box | Cámaras IP por RTSP / ONVIF, PoE | Imágenes de palés, paquetes y cargas |
| WMS | WMS ↔ AI Box | API REST, vista de base de datos o EDI, según su WMS | Entra el contenido esperado; salen cantidades confirmadas y estado de daños |
| Escáneres | Puesto → Edge Box | Escáneres de códigos de barras y SSCC (USB, Bluetooth o a través del WMS) | Identificadores de pedido, entrega y palé |
| Documentos | E-mail / ERP → Office Box | Buzón de e-mail, escaneos PDF o exportación del ERP | Albaranes, CMR, listas de embalaje |
| Pantalla del operario | Operario ↔ Edge Box | Pantalla táctil en el puesto o terminal portátil | Incidencias con fotos, confirmaciones |
| Informes y reclamaciones | Office Box → su equipo | PDF y e-mail; panel HTTPS en su LAN | Informes de daños, reclamaciones a transportistas, KPI |
| Servicio remoto | Nuestro equipo ↔ AI Boxes | VPN, según el SLA | Actualizaciones de modelos, reentrenamiento, soporte |
Dónde funciona
Tres puntos de control y un informe
Muelle de recepción
Cuenta palés y paquetes, lee las etiquetas SSCC y fotografía los daños antes de que nadie firme el albarán.
Puesto de embalaje
Compara el contenido de cada pedido con el WMS antes de cerrar la caja: los artículos erróneos, que faltan o que sobran se detectan en el momento.
Muelle de expedición
Fotografía cada carga antes de salir, para que pueda demostrar en qué estado estaba la mercancía cuando la recogió el transportista.
Informe de daños y reclamación
A partir de las fotos y el albarán, un modelo de lenguaje local redacta el informe de daños y la reclamación al transportista o al proveedor. Una persona lo revisa y lo envía.
Qué medimos
KPI que medimos antes del piloto y demostramos después
Los medimos con usted antes del piloto (la línea base), para poder demostrar después el retorno en zlotys.
| KPI | Definición | Cómo se traduce en dinero |
|---|---|---|
| Tasa de errores de preparación | % de pedidos enviados con un artículo erróneo o que falta | Coste de devolución, reenvío y gestión × número de errores; clientes perdidos |
| Daños detectados en la recepción | % de daños encontrados antes de firmar el albarán | Daños que puede cargar al transportista o al proveedor en lugar de pagarlos usted |
| Reclamaciones recuperadas | Valor de las reclamaciones por daños aceptadas por transportistas y proveedores | Recuperación directa; una foto con fecha y hora refuerza cada reclamación |
| Tiempo por incidencia | Minutos para encontrar, documentar y notificar una incidencia | Tiempo de administrativos y jefes de equipo |
| Productividad | Palés o paquetes gestionados por hora en un muelle | Horas extra y turnos adicionales en temporada alta |
| Exactitud del inventario | Coincidencia entre el WMS y el stock físico | Menos recuentos, menos ventas perdidas |
Implantación
Cinco etapas, cada una con un resultado comprobable
- 11–2 semanas
Diagnóstico
Elegimos un muelle o puesto de embalaje, acordamos las incidencias que más cuestan y medimos los KPI de partida. Resultado: KPI y criterios de éxito acordados.
- 22–3 semanas
Datos
Cámaras instaladas; imágenes de sus productos, etiquetas y daños recogidas y etiquetadas con su equipo. Resultado: un conjunto de datos de entrenamiento.
- 32–3 semanas
Prueba de concepto offline
El modelo se entrena y se prueba con turnos grabados. Resultado: un informe de precisión frente a las comprobaciones manuales.
- 43–4 semanas
Piloto en modo sombra
El sistema funciona junto a su equipo sin cambiar el proceso. Resultado: datos reales sobre errores detectados y tiempo ahorrado.
- 54–6 semanas
Implantación
Integración con el WMS, más puestos, informes de daños, formación y traspaso. Resultado: un sistema en producción y una suscripción.
Retorno de la inversión
Cálculo de ejemplo: un almacén de distribución con 50.000 pedidos al mes
Supuestos ilustrativos; en la llamada de diagnóstico los sustituimos por sus cifras de partida.
| Concepto | Supuesto | Ahorro anual |
|---|---|---|
| Menos errores de preparación | 50.000 pedidos al mes, 0,5 % con error, 150 PLN por error; errores reducidos a la mitad | 225.000 PLN |
| Más daños recuperados | Daños de transporte de 300.000 PLN al año; un 40 % más recuperado gracias a las pruebas fotográficas | 120.000 PLN |
| Menos comprobación manual y papeleo | 2 FTE × 90.000 PLN en controles e informes de daños; la mitad de ese tiempo liberado | 90.000 PLN |
| Beneficio total | 435.000 PLN | |
| Coste de la solución (año 1) | Implantación 150.000 PLN + suscripción 96.000 PLN | aprox. 250.000 PLN |
Amortización en unos 7 meses en este ejemplo. En un contexto más amplio: McKinsey señala que las empresas que adoptaron pronto la IA en la cadena de suministro tienen costes logísticos un 15 % menores, un 35 % menos de inventario y niveles de servicio un 65 % mejores que sus competidores.
“KaizoFlow: lo que se ve, se puede corregir. Cada palé, cada paquete y cada daño a la vista, con una foto como prueba.”
Todas nuestras ofertas funcionan sobre la misma plataforma en sus propias instalaciones: un AI Box en su red local con sus propios modelos. Sus datos no salen de la empresa, algo clave para el RGPD, los secretos comerciales y los datos médicos. Nos ocupamos del hardware, las actualizaciones y el servicio remoto seguro (VPN, SLA).
Empiece con KaizoFlow Supply Chain
Reserve una breve llamada de diagnóstico. Primero medimos sus KPI de partida, para que el resultado se pueda demostrar con cifras.
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