Frank Scheufens, Product Manager Professional Visualization de PNY Technologies, sitúa en 59.000 millones de dólares el tamaño del mercado en 2030 y apunta a la integración de IA, datos e infraestructura como el principal reto operativo del sector.
La automatización logística gana peso en la operativa de las cadenas de suministro. La presión sobre los plazos de entrega, el aumento del comercio electrónico y la complejidad de los flujos globales han acelerado su adopción en los últimos años. Según explica Frank Scheufens, Product Manager Professional Visualization en PNY Technologies, el mercado alcanzó los 30.000 millones de dólares en 2026 y podría superar los 59.000 millones en 2030, con un crecimiento anual cercano al 19%.
Este avance tiene impacto directo en los centros de distribución y en la gestión de operaciones. La incorporación de robots móviles, sistemas de preparación de pedidos y software avanzado permite reducir tiempos de expedición, ajustar el uso del espacio y mejorar la gestión del inventario. Estos sistemas también elevan la precisión en la preparación de pedidos y reducen errores en envíos y devoluciones.
El alcance de la automatización va más allá del almacén. La integración de plataformas digitales, analítica de datos e inteligencia artificial permite coordinar diferentes fases de la cadena de suministro. Los sistemas procesan información procedente de transporte, inventarios y operaciones para optimizar rutas, anticipar incidencias y ajustar la planificación.
Visibilidad, resiliencia y capacidad de proceso
El uso de datos en tiempo real aporta visibilidad sobre el flujo de mercancías y permite identificar retrasos o puntos de congestión en la cadena. Esta capacidad facilita la reacción ante incidencias y refuerza la continuidad operativa en entornos con alta variabilidad.
Según Scheufens, este modelo exige una infraestructura tecnológica capaz de sostener grandes volúmenes de información. Sensores, sistemas de seguimiento y plataformas logísticas generan datos que requieren procesamiento continuo para apoyar la toma de decisiones. Para ello, las compañías recurren a sistemas de computación avanzada, almacenamiento de alto rendimiento y soluciones de aceleración para inteligencia artificial.
Este componente técnico resulta clave para desplegar aplicaciones de robótica, visión artificial y analítica en entornos logísticos. La capacidad de procesar datos en tiempo real condiciona el funcionamiento de los sistemas automatizados y su integración en la operativa diaria. En paralelo, muchas empresas mantienen modelos híbridos, donde conviven sistemas tradicionales con soluciones automatizadas. La conexión entre plataformas, equipos y software concentra el foco de desarrollo en la actualidad, con el objetivo de coordinar todos los elementos de la cadena sin interrupciones.
