DHL Supply Chain Iberia participa en un proyecto parta el desarrollo de una tecnología capaz de facilitar la manipulación de cargas pesadas mediante la inducción controlada de vibraciones y el uso de inteligencia artificial.
La iniciativa, denominada Vibratech, cuenta con la colaboración de Itene y pretende desarrollar una tecnología hardware/software que reduzca la fricción y la resistencia al movimiento de cargas mediante vibraciones resonantes.
De este modo, sus promotores estiman que esta solución permitirá crear un sistema robótico vibratorio adaptativo, para facilitar la manipulación manual antes o después de la interacción con la maquinaria.
En particular, el sistema está diseñado para reducir el esfuerzo físico necesario, incrementar la eficiencia operativa y mejorar la seguridad y la salud de los trabajadores.
Así pues, el proyecto se enmarca en la visión de la Industria 5.0, que integra tecnologías avanzadas al servicio del bienestar y la ergonomía en los entornos laborales.
Objetivos e hitos alcanzados
A su vez, sus objetivos se centran en investigar y caracterizar tecnologías existentes basadas en vibración para la manipulación de cargas pesadas, comparar y seleccionar los principios físicos más adecuados para reducir la fricción, definir el principio de operación del sistema considerando la literatura científica y técnica disponible, establecer la arquitectura hardware/software necesaria, para desarrollar un prototipo funcional, diseñar y optimizar algoritmos de Inteligencia Artificial para ajustar dinámicamente la actuación vibracional, según las características de cada carga y elaborar un plan de validación que permita evaluar el sistema en entornos controlados y posteriormente en escenarios reales de operación logística.
Durante el pasado 2025, el piloto ha logrado sus primeros hitos técnicos en relación con la investigación física del comportamiento de las cargas bajo vibración para la reducción de fricción, la definición funcional del sistema y el análisis preliminar de riesgos laborales, el diseño inicial de la arquitectura de datos, la identificación de variables predictoras y el desarrollo de los primeros pipelines de ingestión y preprocesamiento de datos y la definición de las bases metodológicas para el futuro desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial orientados al ajuste dinámico de la vibración.
