Un dron que da una vuelta a las estanterías altas por la noche suena a la última pieza de la automatización de almacén. Lo que entrega en realidad es un conjunto de observaciones, cada una atada a una posición, un instante y un vuelo; y que eso llegue a ser verdad de inventario depende por completo del modelo que hay detrás.

Qué puede y qué no puede ver un dron

Es un instrumento para el nivel superior, no un sustituto del robot terrestre.

Vuela en una banda de altitud fija sobre la viga superior y mira hacia abajo las etiquetas de los niveles altos.
No puede recoger, contar unidades sueltas dentro de un contenedor ni leer la etiqueta del lado oculto de un palé.
Ve la cara superior de las cajas, que suele ser justo donde nadie colocó nunca una etiqueta.
En pasillos estrechos, el aire de los rotores mueve el film y el polvo, y la tasa de lectura se mueve con ellos.
Trátalo como herramienta de altura y mantén cobertura terrestre para los dos metros inferiores.

El vuelo es una misión, no una pasada de cámara

Un vuelo que no queda registrado no es una prueba.

Define la misión: zona, filas de estantería, banda de altitud, velocidad, ángulo de cámara y waypoints previstos.
Registra la versión del mapa y el sistema de coordenadas al que se refieren los waypoints.
Ata cada captura a una marca temporal, una pose y el identificador de la misión.
Registra los tramos abortados y los vuelos repetidos, porque un hueco de cobertura parece exactamente stock faltante.
Conserva el registro de vuelo original aunque ya hayas importado los resúmenes.

El problema geométrico de las estanterías altas

La altura convierte una lectura simple en un ejercicio de trigonometría.

A ocho metros el cono de lectura es amplio: una pasada cubre varios niveles o ninguno, según el ángulo.
Las vigas, las mallas de protección y el palé que sobresale bloquean la línea de visión a la etiqueta.
Las etiquetas en la viga superior se leen; las de la cara del palé normalmente no.
Una trayectoria sesgada empuja las lecturas al módulo vecino y genera diferencias fantasma.
Resuelve la ambigüedad de altura combinando la pose con el identificador de módulo leído a nivel de suelo.

La calidad de lectura sigue al patrón de vuelo

La mayoría de los fracasos de RFID con dron son fracasos de trayectoria.

Vuela con un desplazamiento constante respecto a la cara de la estantería; la variación de distancia pesa más que el tipo de etiqueta.
Reduce la velocidad en las esquinas, donde la antena barre las etiquetas en ángulo rasante.
Vuela cada pasillo en ambos sentidos cuando la primera pasada queda por debajo del objetivo de cobertura.
Mantén el aire de los rotores lejos del film suelto y del embalaje para que dos pasadas sean comparables.
Registra la intensidad de señal por lectura, para separar observaciones débiles de las fiables.

El marco de seguridad y normativo

El vuelo interior evita la ley del espacio aéreo, no la ley de seguridad laboral.

Sigue haciendo falta una evaluación de riesgos escrita, y debe nombrar pasillos, horarios y personas implicadas.
Define zonas de exclusión alrededor del personal, de las rutas de carretillas y de las áreas de carga.
Reserva batería suficiente para garantizar un aterrizaje controlado, no un intento a ver qué pasa.
Pon la geocerca en el controlador de vuelo, no solo en el software de planificación.
Registra cada toma de control manual; es la señal más clara de que el diseño de la misión es inseguro.

De las capturas al documento de diferencias

El ERP no debería recibir nunca una lectura cruda del dron.

Deposita las capturas en una tabla de staging con misión, pose, marca temporal, etiqueta e intensidad.
Genera las cantidades esperadas desde los quants de Odoo al iniciar la misión y compara ubicación por ubicación.
Clasifica cada diferencia: falta real, mal ubicación, etiqueta ilegible, estantería bloqueada, mapa obsoleto.
Añade una confianza a cada línea para que el revisor pueda ordenar por fiabilidad.
Publica la comparación antes de proponer movimientos de stock y conserva la instantánea en que se basa.

El modelo de sincronización: misiones, poses, instantáneas

La integración es una cuestión de modelo de datos disfrazada de cuestión de API.

Modela misión, tramo, waypoint y captura como registros separados con claves estables.
Versiona los mapas y referencia la versión dentro de cada captura.
Guarda la instantánea esperada usada para comparar, junto con su hora de generación.
Permite llegadas tardías; una misión reenviada debe ser idempotente y no crear tareas duplicadas.
Expón los documentos de diferencias a Odoo como tareas con responsable, nunca como ajustes silenciosos.

Leer etiquetas en altura, sobre metal y en frío

La estantería superior es un entorno de radio poco amable.

El metal refleja y cancela señal, y la orientación de la etiqueta importa más que la generación del chip.
Las cámaras de congelación empañan lentes y alteran la impedancia de la antena; prueba a temperatura real, no en banco.
Las etiquetas para metal cuestan más, y un parque mixto lee de forma irregular por razones difíciles de ver.
El estado de la etiqueta se degrada con el golpe de la carretilla; las ilegibles se concentran en los puntos de impacto.
Sigue la tasa de lectura por módulo durante semanas, para que una etiqueta que falla aparezca antes de convertirse en diferencia.

Dónde el dron supera al robot terrestre y dónde no

Elige plataforma por la geometría, no por la demostración.

El dron gana por encima de cuatro metros, en pasillos demasiado estrechos para un mástil y donde no hay acceso por suelo.
El robot terrestre gana en autonomía, carga útil y lectura a la altura de los ojos con luz estable.
El dron es más débil con corrientes de puertas abiertas, con polvo y con poca altura libre.
Una flota mixta debe alimentar igualmente un solo modelo de diferencias, no dos canalizaciones de informes.
Compara coste por mil ubicaciones observadas, no coste por unidad.

Diseño del piloto, aceptación e indicadores

El piloto tiene un solo trabajo: mostrar si la cobertura mejora el proceso actual.

Empieza con una zona de estanterías altas y una sola categoría con datos de etiqueta limpios.
Trabaja en modo solo informe durante cuatro a seis semanas antes de proponer cualquier ajuste.
Mide cobertura, tasa de coincidencia, falsos positivos y tiempo de cierre de una diferencia.
Vigila la proporción de diferencias atribuidas a problemas de mapa o etiqueta; debe bajar mes a mes.
Define de antemano qué resultado justificaría detener el proyecto, y respeta esa definición.