Inteligencia Artificial en Logística

InfoRetail: La inteligencia artificial puede abaratar los costes hasta un 5%

La incorporación de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learningen los modelos de gestión de plataformas logísticas pueden mejorar la precisión del pronóstico de envíos hasta en un 90%, según el análisis ‘Excelencia operativa en las redes logísticas’ elaborado por Oliver Wyman.Las empresas de paquetería están viviendo una época dorada, debido al auge global del comercio electrónico, que ha generado millones de envíos a domicilio al día. En España, según los datos recogidos por la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC), el porcentaje de usuarios que compra por Internet ha crecido más de un 20% en los últimos tres años, y la facturación del comercio electrónico ha alcanzado los 9.333 millones de euros al término de 2018.

Los envíos aumentan en ciertos días de la semana y en temporada alta. Por ejemplo, en época de compras navideñas, así como en fechas clave como Black Friday o El Día del Soltero, celebrado en China, la cantidad de envíos se puede incrementar en más de un 300%. Incluso durante una semana normal, sin fechas clave, los volúmenes de pedidos suelen fluctuar entre un 30% y un 40%.La IA puede mejorar la precisión del pronóstico de envíos hasta en un 90%

En este sentido, el informe señala que las plataformas logísticas deberían realizar un cambio radical a nivel de operaciones y aumentar la agilidad de sus procesos y equipos para mantenerse al día y poder competir con Amazon y otros gigantes del comercio electrónico.

Así, para hacer frente a estos cambios, Oliver Wyman recomienda a las empresas de paquetería incorporar la inteligencia artificial en sus operaciones, que les permitiría crear plataformas logísticas más dinámicas, y sugiere aproximar la proporción actual entre coste fijo y variable de un 70:30 a un 60:40.

El objetivo de incorporar la inteligencia artificial es conseguir una planificación más ágil que permita anticipar estos volúmenes para gestionar y planificar de forma eficiente las plataformas, rutas y el personal, ayudando a configurar la red de plataformas logísticas y hubs dependiendo de la demanda del día, así como a organizar a los trabajadores de forma más eficiente y productiva, y que no haya mano de obra infrautilizada.


Por otro lado, el informe señala que la fase desde que el repartidor sale de la plataforma hasta la recepción en mano por parte del usuario final, la denominada última milla, representa más del 50% de los costes de envío de un paquete.La última milla representa más del 50% de los costes de envío de un paquete

Para mejorar este proceso, Oliver Wyman recomiendo previsiones inteligentes, que puedan ayudar a reorganizar las rutas diarias para optimizar el uso de vehículos y repartidores disponibles. Las rutas, por ejemplo, pueden adaptarse a la fijación de precios de incentivo, incluyendo un cierto porcentaje de paradas de pedido bajo demanda, ideal para alimentos frescos y entregas en el mismo día.

Para mejorar progresivamente la planificación de estos recorridos, el machine learning o aprendizaje automático es la herramienta elegida. Pueden adquirir conocimiento de dónde están los mejores puntos de estacionamiento y cuánto tiempo es necesario por parada, al tiempo que estiman el impacto de la congestión del tráfico.


Asimismo, el estudio señala que los primeros proyectos piloto han demostrado que las nuevas tecnologías de planificación de la inteligencia artifical pueden abaratar los costes entre un 2% y un 5%.

Por último, el informe concluye que incorporar toda esta tecnología supone una gran inversión económica, pero no se trata de introducirlos en toda la cadena de operaciones de forma abrupta, sino ir aplicando estas soluciones progresivamente para, en último término, extenderlas a toda la red logística.

Fuente de Información: InfoRetail

Análisis Orange: La inteligencia artificial en la logística

“En el sector logístico, la IA puede contribuir a optimizar las rutas de reparto, mejorar la eficiencia en el consumo de combustible y reducir los tiempos de entrega”, señala el informe de McKinsey ‘The promise and challenge of the age of artificial intelligence’. Según la compañía de análisis, el sector será el segundo que más beneficio obtenga de la revolución de la IA en el corto plazo. Estiman que el potencial de mejora de la eficiencia del negocio gracias a la inteligencia artificial es del 89%.

Entre los desafíos que enfrentan las compañías de logística para implementar la IA destacan la falta de una estrategia clara, las dificultades para encontrar el talento experto necesario y la propia estructura organizativa de la empresa, habitualmente organizada en silos aislados entre sí. Pero vamos con los beneficios. Esto es todo lo que puede lograr la inteligencia artificial a los mandos de un camión de reparto.

Un almacén eficiente

En logística, las simulaciones juegan un papel esencial. A grandes rasgos, se trata de la aplicación de modelos para prever resultados probables en un determinado sistema y corregir las ineficiencias. La inteligencia artificial está dando un nuevo impulso a esta forma de anticiparse a los problemas. Empecemos por el almacén.

La tecnología H, una IA que Hitachi lleva desarrollando internamente desde 2015, ayuda a los empleados de la compañía japonesa a trabajar de forma más eficiente en sus almacenes. Analiza sus decisiones, los resultados probables de cada una de ellas en función de múltiples variable y presenta sus conclusiones. La compañía asegura que su eficiencia ha aumentado un 8% en los almacenes con IA.

A la hora de colocar, recoger y mover mercancías en un almacén, la IA también tiene mucho que decir. En algunos casos, a través de robots, como veremos más adelante. Pero en otros en colaboración con los trabajadores humanos. Es el caso de la alemana Zalando. En sus almacenes, una IA está encargada de optimizar las rutas para que los empleados realicen el menor número de movimientos en el menor tiempo posible.

Más que los humanoides metálicos que imaginamos hace años, los robots están resultando ser casi cualquier tipo de máquina. Eso sí, cada vez más inteligente. En logística, los robots han empezado conquistando los almacenes. Los casos de Amazon o Cainiao, la filial logística de Alibaba, son conocidos. Pero hay muchos otros. La startup neerlandesa Fizyr, por ejemplo, ha desarrollado robots equipados con un algoritmo de deep learning capaces de identificar, analizar, contar, recoger y manipular todo tipo de mercancías.

Además, en el futuro, la robótica tendrá mucho que decir fuera del almacén. Desde el transporte de mercancías gracias a los vehículos autónomos (como los que ya está probando UPS gracias a la startup TuSimple) hasta la llamada logística de la última milla (como los robots de reparto Scout de Amazon).

Predicción de demanda y optimización de rutas

Hoy por hoy, la gran capacidad de la IA, la que está más desarrollada, es la de analizar conjuntos de datos inmensos y utilizar la información para predecir el futuro. O al menos acercarse bastante. La inteligencia artificial es cada vez mejor anticipándose a eventos imprevistos y analizando los riesgos probables. Algo que, en logística, puede aplicarse tanto a la optimización de las rutas como a la predicción de la demanda.

La alemana DHL, en colaboración con IBM, es una de las pioneras en ambos aspectos. Desde los primeros años 2000 trabaja en software de optimización de rutas. Hoy, sus algoritmos de IA analizan infinidad de variables, desde el estado del tráfico hasta el viento, para planificar las rutas de reparto más rápidas y con menor consumo. Otra de sus herramientas con inteligencia artificial, el Global Trade Barometer, permite a la empresa tener una predicción ajustada de la demanda global de transporte de mercancías para los dos meses siguientes.

Además, como en muchas otras industrias, la IA se puede utilizar para analizar y optimizar los procesos internos, contribuir a la toma de decisiones estratégicas, predecir y minimizar riesgos o reforzar la ciberseguridad. La revolución de la logística inteligente no ha hecho más que comenzar. A medida que más cosas se conecten a internet, aumenten los datos disponibles y mejore el entrenamiento de la IA, el número de aplicaciones se disparará.

El Grupo Sesé está entregando con drones a Seat piezas de automoción desde Abrera a Martorell (Barcelona

La planta de Seat en Martorell es la primera fábrica española que recibe componentes a través de dron. De la mano del Grupo Sesé, la compañía automovilística cuenta con un servicio que unirá el centro logístico de Sesé en Abrera con la fábrica de Seat en Martorell utilizando drones.

Este servicio de envío vía dron se ha inaugurado este miércoles y, a partir de ahora, abastecerá de volantes y airbags a las líneas de montaje de la planta de Seat. El proyecto piloto se realiza bajo la supervisión de la Agencia Estatal de Seguridad Aérea (AESA)y continuará de manera experimental con varias circulaciones al día.

La incorporación de drones mejorará la flexibilidad de las líneas de producción al conectar los poco más de dos kilómetros que separan ambas instalaciones para el suministro rápido de piezas en solo 15 minutos, un proceso que ahora se realiza a través de camión y dura una hora y media. De este modo, siempre que se necesite una pieza en la línea de producción se facilitará el suministro rápidamente, mejorando así la eficiencia.

Más información en: Blog Víctor Vilas

Los ingenieros industriales priman la utilidad en la logística 4.0 en las empresas

El Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de Galicia (Icoiig) celebró en Vigo una serie de charlas del programa divulgativo de su Oficina de Transformación Digital (ODT). En dos sesiones, se expuso cómo la pequeña y mediana empresa puede aprovechar la logística 4.0 con la que la inteligencia artificial y el análisis de datos perfecciona la operatividad de las plataformas logísticas.

Francisco Pérez Rivas, socio de la firma especializada G3M Operational Consulting, fue el encargado de ofrecer las dos charlas. En la primera, habló sobre qué supone la revolución 4.0 en el ámbito de la industria y describió casos de éxito en la digitalización de almacenes como los de Mercadona y Amazon. En su segunda intervención, trató la evolución de las tecnologías para “democratizar las capacidades de la logística”.

Fuente: El Faro de Vigo

Los almacenes inteligentes gestionarán los pedidos

Los pedidos que salen de los almacenes inteligentes los preparan robots y máquinas autónomas, tecnología que se ha instalado en las naves de empresas de diferentes tamaños y sectores -desde moda a alimentación o farmacia- y que trasciende al terreno del comercio electrónico.

La feria de tecnología e innovación Global Robot Expo (GR-EX), que se ha celebrado esta semana en Madrid, ha presentado novedosos ejemplares de logística, como envolvedoras conectadas a una web, robots que detectan obstáculos a treinta metros vía láser y módulos ‘picking’ (selección de artículos) con inteligencia artificial.

En la economía global, el negocio de robótica ha alcanzado los 7.000 millones de euros, una cifra que aumentará hasta los 26.000 en 2023, debido a la demanda de software, hardware y servicios que generará este sector, explica a Efe el socio responsable de robótica de Deloitte, Luis González.

Según este experto, «los sectores manufacturero y logístico son los más avanzados en robótica porque fueron los primeros en automatizar sus procesos» y, por tanto, «conviven habitualmente» con los robots.

Los autómatas expuestos en la feria pasan la jornada a pleno rendimiento, mostrando a los asistentes cómo colocan, sujetan, ordenan, administran y envuelven paquetes, algunas de sus funciones. 

César Nosti, gerente de ventas en España y Portugal de Dematic, una empresa que ofrece soluciones tecnológicas para la cadena de suministro, señala a EFE que la inversión empresarial en estas nuevas tecnologías no solo se entiende por su retorno, sino porque es clave para el crecimiento, la flexibilidad y para seguir «el ritmo de su competencia».

La robótica no es ya un componente sino algo que «está intrincado en lo que hacemos», añade Nosti.

Las máquinas inteligentes, además de gestionar entradas y salidas de producto, aportan el valor de la información, comunicando al cliente datos productivos y técnicos, como el ritmo al que trabajan sus aparatos o su estado de mantenimiento, datos que se utilizan en las naves industriales de una compañía para tomar decisiones.

Los almacenes son «entes vivos» y quien no sea eficiente «muere», advierte una portavoz de Schaefer, empresa que aplica inteligencia artificial a la logística.

Es Yolanda Núñez, la directora de marketing de la compañía, quien sostiene que las empresas no solo compiten en su sector, «sino con otros nuevos actores, que es Amazon, que es ‘e-commerce’» (comercio electrónico), puntualiza.

La clave para liderar la innovación está en la robótica colaborativa, los «cobots», la fórmula que más se ha escuchado durante la feria.

Se trata de la última tendencia en robótica y, según los expertos, es el trabajo conjunto entre autómatas y trabajadores humanos que busca liberar a estos últimos de las tareas monótonas y repetitivas para que pasen a realizar otras funciones.

Los clientes de Aranco, empresa que se dedica al embalaje industrial, acceden a una web para vigilar el trabajo que hacen sus robots.

El director de marketing de esa firma, Gari Lara, explica a EFE que antes las máquinas solo estaban conectadas para el servicio técnico, pero que ahora sus envolvedoras comunicadas por 4G aportan datos precisos e «información fiable».

Estas innovaciones crean valor en la sociedad, como considera el experto en robótica de Deloitte, porque «sustituyen tareas de bajo valor y no empleos».

Fuente: Profesionales Hoy.

La aplicación de la inteligencia artificial y su impacto en el comercio internacional

Martín Clément

Martín Clément: Mucho se habla últimamente acerca de la inteligencia artificial (IA). ¿Es una forma de construir robots? ¿Son técnicas para crear cerebros informáticos? ¿Será una manera de reducir nuestros problemas y dejar que las máquinas piensen por nosotros?

La inteligencia artificial es definida como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible”.

Estamos hablando entonces de programas o algoritmos matemáticos que utilizan gran cantidad de datos para que, de manera iterativa, generen resultados cada vez más exactos de acuerdo a un modelo de aprendizaje. Si bien la lógica detrás de estos algoritmos es relativamente simple, no quiere decir que puedan resolver todos los problemas o que se pueda construir un cerebro humano tal como lo conocemos, al menos por algún tiempo. Es decir, se puede obtener cierta inteligencia con muy buenos resultados para resolver problemas adecuadamente definidos. Hay ejemplos de IA que solemos utilizar a diario, como los navegadores de internet, los chatbot, que responden preguntas generales, las aplicaciones que reconocen imágenes e, incluso, aparatos médicos para diagnóstico temprano de determinadas afecciones.

El avance de este tipo de inteligencia se ha visto acelerado gracias al exponencial crecimiento -siguiendo la ley de Moore- de la capacidad de almacenaje y procesamiento de datos que las computadoras han adquirido; más la irrupción del Big Data, o la posibilidad de explotar una gran cantidad de datos para crear diferentes aplicaciones.

También a que en los últimos años varias empresas líderes como Google, Microsoft o IBM han publicado sus bibliotecas de código abierto para construir y entrenar redes neuronales y así detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.

De esta manera, prácticamente cualquier persona o empresa puede hoy armar su propia red neuronal para resolver problemas que cumplan determinados requisitos, básicamente: que exista suficiente cantidad de datos y estos tengan incidencia en un resultado medible, y que sea posible cuantificar la mejora obtenida, ya sea en tiempo, recursos o calidad de los resultados.

Quizás muchos de nosotros comprendamos la importancia de generar datos, aunque pocos hayamos pensado en cómo encarar posibles aplicaciones derivadas de su gestión. Algunas de ellas podrían consistir en:

  • Optimizar propuestas comerciales al encontrar la mejor solución dentro de un grupo relativamente extenso de resultados posibles.
  • Generar gráficos más inteligibles al obtener nuevos puntos partiendo del conocimiento de un conjunto discreto de puntos.
  • Clasificar más rápidamente elementos en categorías.
  • Predecir resultados dado un conjunto de variables que cambian en el tiempo, suponiendo que haya un patrón o tendencia, como podría ser la predicción de vientos o de variables económicas.

¿Cuántas aplicaciones podría tener la IA en comercio exterior y logística? Pueden ir desde la optimización de tiempos para el retiro y consolidación de contenedores hasta para la carga de camiones en función de tiempos históricos de despacho, así como también en la reducción de riesgos derivados de la clasificación arancelaria, y pasando por la predicción de posibles incumplimientos en la entrega internacional. Prácticamente, las oportunidades de mejora son incalculables. El desafío es producir una suficiente cantidad de datos, de forma tal que se justifique la instrumentación de soluciones IA. Sin dudas que es el Gobierno quien dispone por naturaleza de una mayor cantidad de información relacionada a los procesos aduaneros y de comercio exterior, y que por razones de seguridad informática y de protección de datos personales aquella no puede ser entregada a terceros sin un pormenorizado estudio previo y rigurosos procedimientos de control. Pero eso no quita que, sin descuidar esto último, exista la posibilidad de generar mejoras concretas y tangibles de costos para la industria a través de su explotación. El tiempo de permanencia de contenedores en los puertos, de despacho aduanero según el canal de verificación y la posición georreferencial de los camiones disponibles, son solo algunos ejemplos de datos que podrían utilizarse para optimizar la logística. Incluso con el incipiente crecimiento de los Trámites a Distancia (TAD) se están generando cada vez más datos que podrían ser explotados con este mismo fin.

Por el lado privado, y aprovechando este impulso oficial hacia la tecnificación, existen algunos desarrollos informáticos que -con una adecuada estrategia de crecimiento en la nube- podrían avanzar en este mismo sentido. Incluso algunos ya cuentan con grandes cantidades de datos de las operaciones aduaneras al digitalizar y custodiar los legajos de las declaraciones. Asimismo, algunas asociaciones privadas como cámaras empresarias o agencias de carácter semipúblico podrían pensar en generar aplicaciones orientadas a dar solución operativa a eslabones específicos dentro de la cadena logística internacional, y de esa manera generar datos en cantidad suficiente para que luego, a través de una solución de IA, aquellos puedan ser optimizados.

Está claro que con pocos cambios es posible generar grandes logros. Cabría entonces preguntarnos cuáles son nuestros principales procesos de negocios, es decir, los que mayor valor generan y cuáles son las causas más usuales de pérdida de calidad y eficiencia. Luego, revisar si se están produciendo y registrando los datos referidos a los puntos críticos de esos procesos y sus resultados, y por último si es posible aplicar un algoritmo para obtener información que permita optimizarlo. No debemos exagerar, pero tampoco dejarnos estar frente a las nuevas tecnologías que de a poco comienzan a irrumpir en nuestra vida cotidiana y, en especial, en los negocios.

La monitorización de tareas, el análisis de grandes datos y la ejecución más ágil de las decisiones desafíos de la IA

La vida conectada empieza a articularse en los hábitos de los consumidores. Los servicios conectados han venido a ampliar las funciones domésticas, permitiendo que diversas tareas cotidianas sean más fáciles de ejecutar. O, al menos, más cómodas. Gracias a los servicios basados en Inteligencia Artificial (IA), una tecnología en boga en la actualidad a pesar de estar fraguándose desde los años cincuenta, el mundo de la empresa también ha encontrado una manera de agilizar procesos, mejorar resultados y, en definitiva, optimizar recursos en un entorno cada vez más competitivo.

La robotización de la industria es un hecho incuestionable. Desde hace cien años, las empresas que han buscado la modernidad han centrado sus esfuerzos en adaptar las nuevas tecnologías de la época. La cara menos amable ha sido, sin embargo, la eliminación de miles de trabajos rutintarios en favor de las máquinas, aunque por fortuna han creado otras nuevas tareas en las que poner la mano humana. Y esos avances en materia de «inteligencias» también empiezan a ver la luz en una de las patas del mundo empresarial como es la gestión de los proveedores.

Gosupply, una «startup» española, ha encontrado, así, un espacio de crecimiento de esta tecnología. Fundada en 2017 por el emprendedor Jaime Velasco, la firma apuesta por la creación de una «plataforma de análitica avanzada» diseñada a filtrar la «información agregada» de cada empresa, notificándoles a estas, en tiempo real, «los posibles riesgos, especialmente para las áreas de compras de sus clientes».

Esta idea, todavía en fase de crecimiento y expansión, se sustenta sobre una plataforma de tipo «SaaS» («Software as a Service», software como servicio en español) que permite monitorizar a proveedores y terceras partes de la compañía en todo el mundo con el objetivo de detectar y gestionar cualquier riesgo o desafío que pueda surgir en la cadena de suministro. El objetivo de la compañía es garantizar «una gestión más transparente y eficiente» en este habitual proceso empresarial. Además, el servicio proporciona adicionalmente un sistema de pre-homologación y calificación interna de proveedores, «lo que ayuda a los clientes a afrontar la toma de decisiones» dentro de la empresa con información detallada.

La IA se ha posicionado, en ese sentido, como una de las áreas de mayor crecimiento tanto a nivel empresarial como del mundo del consumo. El presente año 2019 ha abierto las puertas de par en par a esta tecnología, así como los servicios en la «nube», el «blockchain» o el llamado «Internet de las Cosas». Varios escenarios que las diferentes industrias llevan tiempo experimentando. De hecho, un reciente estudio de la firma GP Bullhound considera que una tercera parte de las emrpesas incorporarán la inteligencia artificial en sus procesos a lo largo del año.«La IA es un elemento estratégico para la transformación de los negocios y ofrece enormes beneficios empresariales»

Y no solo eso; diversos estudios apuntan a que la IA tendrá un gran impacto en, por ejemplo, los procesos de selección de personal en el departamento de Recursos Humanos y en otros espacios de la logística de las compañías de todo tipo. Ejemplo son las empresas, ya sean de fabricación de textiles o un «e-commerce», que recurren cada vez más a la IA para avanzar todo lo posible frente a sus competidores. Sin embargo, para muchas empresas la complejidad de adoptar plenamente la IA puede llegar a ser una tarea muy compleja e, incluso, «casi inaccesible», según diversos expertos consultados por este diario. De ahí a que las grandes empreas tecnológicas como Google, Microsoft o Apple no deseen ceder más terreno a sus rivales en esta materia.

«Conseguir que más empresas puedan utilizar Inteligencia Artificial significa que sea más fácil para ellas el descubrir, compartir y utilizar las herramientas y el trabajo ya existentes», sostienen fuentes del gigante de internet estadounidense, que recientemente anunció una plataforma llamada AIHub destinada a las empresas y que pone el foco en simplificar la consulta y análisis de grandes datos.

Fuente de Información: Periódico ABC – Soluciones –

Nueva inteligencia para las previsiones logísticas

DHL, uno de los principales proveedores mundiales de servicios logísticos, e IBM han analizado en el informe “Artificial Intelligence in Logistics” el potencial y la mejor forma de sacar partido a la IA en la industria logística, generando un nuevo tipo de activos y paradigmas logísticos inteligentes. Pueden bajarse el informe completo de gran interés, así como el PDF de una entrevista que sobre el tema realizamos a Cyril Perducat EVP IoT&Digital Offers de Schneider Electric en el IOTWC.

En un momento en el que la IA se encuentra prácticamente omnipresente en el ámbito del consumidor, como lo demuestra el rápido crecimiento de aplicaciones de chabots, asistentes de voz, etc., las tecnologías IA están madurando rápidamentey pueden ayudar a los proveedores a enriquecer las experiencias de los clientes e incluso preparar las entregas de artículos antes de que los hayan pedido.

Para Matthias Heutger, Vicepresidente senior de DHL Customer Solutions & Innovationlas condiciones actuales de la tecnología, los negocios y la sociedad favorecen un cambio de paradigma en las operaciones de logística proactiva y predictiva, más que en cualquier otro momento de la historia. A medida que el progreso tecnológico en el campo de la IA avanza a buen ritmo, vemos que es nuestro deber explorar, junto con nuestros clientes y empleados, como la IA modelará el futuro de la industria logística.

Con la ayuda de la IA, la industria logística cambiará su modelo operativo reactivo por otro más proactivo y predictivo, que mejorará los costes en las actividades administrativas y operacionales orientadas al clientePor ejemplo, las tecnologías IA se pueden usar en el reconocimiento avanzado de imágenes para rastrear el estado de los envíos y activos,llevar al transporte la autonomía de extremo a extremo, o predecir las fluctuaciones en los volúmenes de envíos globales antes de que ocurran.Claramente, la IAaumenta las capacidades humanaspero también elimina el trabajo de rutina, lo que cambiará el enfoque de la fuerza de trabajo de logística hacia una labor más significativa y de mayor valor añadido. (Enlace al informe completo más abajo)

Para Keith Dierkx, que lidera la Industria Global de IBM para Carga, Logística y Ferrocarril,la tecnología está cambiando las cadenas de valor tradicionales de la industria logística, y los ecosistemas están remodelando las empresas, industrias y economías. Al aprovechar la IA en los procesos centrales, las compañías pueden invertir más en los imperativos de crecimiento estratégico para modernizar o eliminar los sistemas de aplicaciones heredados. Esto ayuda a que los activos existentes y la infraestructura sean más eficientes, a la vez que proporciona a los empleados tiempo para mejorar sus habilidades y capacidades.

Fuente de Información: Manutención y Almacenaje