Itene lleva la IA al diseño y transporte de cargas paletizadas

La inteligencia artificial comienza a introducirse en uno de los procesos menos visibles, pero más determinantes, de la cadena de suministro: el diseño de las cargas paletizadas. Antes de que un producto llegue a un almacén, un establecimiento comercial o directamente al consumidor, debe superar vibraciones, impactos, compresiones, caídas y movimientos que pueden comprometer tanto la mercancía como su envase.

El centro tecnológico Itene ha culminado el proyecto Efficient-IA-Pack, una iniciativa que combina inteligencia artificial, diseño asistido por ordenador y simulación mediante elementos finitos para anticipar cómo se comportará una carga paletizada durante su transporte.

El objetivo es trasladar parte de las pruebas que tradicionalmente se realizan sobre embalajes físicos a un entorno virtual. De este modo, las empresas pueden detectar puntos débiles, comparar materiales y modificar la configuración de una carga antes de fabricar los primeros prototipos o iniciar los ensayos de laboratorio.

El proyecto se ha desarrollado entre enero de 2025 y junio de 2026 y ha contado con una subvención de 200.000 euros concedida dentro de las ayudas de Ivace+i a centros tecnológicos de la Comunitat Valenciana, con financiación de la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional, Feder.

Predecir vibraciones, impactos y compresiones

Una carga paletizada no está formada únicamente por los productos que se transportan. En su comportamiento influyen también los envases primarios, las cajas, los separadores, el palé, los sistemas de agrupación, el film y la propia distribución de los artículos.

Cada uno de estos elementos puede reaccionar de manera diferente ante las vibraciones de un camión, una frenada, un impacto lateral, el apilamiento en un almacén o la presión ejercida por otras cargas.

El entorno desarrollado por Itene emplea técnicas de Análisis de Elementos Finitos, conocidas como FEA por sus siglas en inglés. Esta metodología divide virtualmente un objeto complejo en elementos más pequeños para estudiar cómo responde cada uno de ellos ante determinadas fuerzas, presiones o movimientos.

La simulación permite reproducir algunos de los principales riesgos presentes durante el transporte y la distribución, como las vibraciones, los impactos y las compresiones. El sistema se apoya, además, en estándares internacionales de ensayo utilizados en el sector del packaging, como los protocolos ISTA y ASTM.

No se trata, por tanto, de sustituir completamente los ensayos físicos. Su utilidad reside principalmente en las primeras fases del diseño, cuando todavía se están comparando materiales, espesores, geometrías y configuraciones de carga.

Una base de datos para entrenar la inteligencia artificial

Uno de los principales trabajos del proyecto ha consistido en crear una base de conocimiento sobre el comportamiento de los embalajes. Esta integra información sobre materiales, configuraciones de carga, ensayos de laboratorio y condiciones logísticas reales.

Estos datos permiten identificar qué variables influyen con mayor intensidad en la resistencia y estabilidad de una carga paletizada. También sirven para entrenar los modelos de inteligencia artificial encargados de seleccionar materiales, realizar predicciones y ayudar a interpretar los resultados de las simulaciones.

Itene explica que la herramienta permite anticipar el comportamiento de los sistemas de envase y embalaje antes de su prototipado. Esto abre la posibilidad de corregir errores con anterioridad a la fabricación y de desarrollar soluciones más seguras y eficientes, reduciendo costes y fallos durante la fase de comercialización.

«La inteligencia artificial permite que las empresas puedan tomar decisiones más informadas, reduciendo incertidumbre y optimizando recursos», señala la responsable del proyecto en Itene, Marta Garrido. La aplicación también busca avanzar hacia soluciones de packaging más seguras, eficientes y sostenibles.

Validación con cargas reales

La principal dificultad de cualquier herramienta de simulación es garantizar que sus predicciones se corresponden con lo que sucede en condiciones reales. Por este motivo, Itene ha sometido los modelos desarrollados a una validación experimental en laboratorio.

Las predicciones virtuales se han comparado con los resultados obtenidos en pruebas físicas realizadas con cargas reales. Esta correlación ha permitido ajustar el modelo, incrementar su precisión y reforzar su posible utilización en entornos industriales.

El proyecto partía de un nivel de madurez tecnológica TRL 4, correspondiente a una tecnología validada inicialmente en laboratorio, y tenía como objetivo avanzar hasta un TRL 6, nivel en el que la tecnología se demuestra en un entorno relevante mediante muestras físicas y condiciones próximas a su aplicación.

El sistema ha sido probado tanto con empresas colaboradoras como con otras compañías de la Comunitat Valenciana interesadas en incorporar herramientas de simulación e inteligencia artificial a sus procesos de packaging y logística.

Menos sobreembalaje y menos daños

La utilización de este tipo de herramientas puede tener una doble repercusión económica. Por una parte, permite reducir los costes asociados a los daños sufridos por los productos durante el transporte: devoluciones, reposiciones, destrucción de mercancías, reclamaciones o pérdida de confianza del cliente.

Por otra, puede ayudar a evitar el sobreembalaje. Ante la incertidumbre sobre el comportamiento de una carga, las empresas pueden recurrir a cajas más resistentes, mayor cantidad de film, protecciones adicionales o materiales de mayor grosor.

La simulación permite estudiar hasta qué punto esos elementos son realmente necesarios. Una solución optimizada debe utilizar únicamente el material imprescindible para garantizar la protección del producto durante todo su ciclo logístico.

El resultado puede ser una reducción del consumo de materias primas, del peso transportado y del volumen ocupado. Estas mejoras también pueden repercutir en el almacenamiento, la carga de los vehículos y las emisiones vinculadas a la distribución.

De los ensayos físicos al ecodiseño basado en datos

Los ensayos normalizados continuarán siendo necesarios para validar definitivamente un embalaje. Sin embargo, la combinación de simulación, caracterización de materiales e inteligencia artificial puede reducir el número de iteraciones necesarias para llegar a una solución válida.

En lugar de fabricar diferentes prototipos, probarlos y corregirlos sucesivamente, las empresas pueden descartar virtualmente las alternativas menos eficaces y llevar al laboratorio únicamente las opciones con mejores resultados.

Esta capacidad resulta especialmente relevante para los sectores que trabajan con grandes volúmenes, productos frágiles o cadenas de distribución complejas, como la alimentación y bebidas, la cerámica, la automoción, la química, el comercio electrónico o los bienes de consumo.

La Comisión Europea considera que la innovación, el uso de los datos y la inteligencia artificial serán elementos decisivos para conseguir una movilidad más inteligente. Su estrategia de movilidad sostenible también señala la digitalización como una herramienta para aumentar la eficiencia, seguridad y resiliencia del transporte de mercancías.

Efficient-IA-Pack traslada esa transformación digital hasta el propio embalaje. La innovación no se limita a optimizar rutas o automatizar almacenes: comienza antes, en el momento de decidir cómo se agrupa, protege y prepara una mercancía para soportar las condiciones que encontrará durante su recorrido.