# FedEx lleva el robot Mech a producción en su hub de Hagerstown FedEx amplía el uso de Mech y el modelo Foresight de Dexterity para automatizar la carga de remolques en su centro logístico de Hagerstown, Maryland. - URL canónica: https://robotica.es/industria/fedex-dexterity-mech-hagerstown-remolques/ - Versión Markdown: https://robotica.es/industria/fedex-dexterity-mech-hagerstown-remolques.md - Publicado: 2026-07-31 - Última actualización editorial: 2026-07-31 - Autoría: Redacción Robotica.es - Categoría: Industria y Logística - Etiquetas: FedEx, Dexterity, Mech, Foresight, IA física, logística - Idioma: es-ES **FedEx** y **Dexterity** han ampliado su colaboración para llevar el robot de dos brazos **Mech** a una operación de mayor escala en el hub que la empresa de paquetería tiene en Hagerstown, Maryland. El sistema se ocupará de cargar remolques, una tarea especialmente física y difícil de automatizar por la variedad y el orden imprevisible de los paquetes. ## Del piloto a una operación de producción La novedad no es el primer contacto de FedEx con esta tecnología. Ambas compañías llevan varios años desarrollando, probando y validando el sistema. El cambio está en que el [despliegue anunciado para Hagerstown](https://dexterity.ai/blog/fedex-hagerstown-physical-ai-deployment) sale del centro piloto y pasa a una operación que las empresas describen como de producción y a una escala significativamente mayor. FedEx carga **decenas de miles de remolques cada día** en Estados Unidos. Dentro de cada uno, los trabajadores tienen que colocar cajas de tamaños, pesos y formas diferentes a medida que llegan por la cinta, sin conocer de antemano la secuencia completa. No basta con coger y soltar: cada decisión condiciona la estabilidad del muro de paquetes, el aprovechamiento del espacio y el ritmo de la línea. Mech intenta resolver ese problema con dos brazos industriales instalados sobre una plataforma suficientemente compacta para trabajar dentro del remolque. La fotografía difundida con el anuncio muestra el sistema frente a la cinta, manipulando cajas en un espacio estrecho y rodeado de carga ya colocada. No es un humanoide generalista, aunque Dexterity utilice el término comercial «superhumanoide»: su forma y su herramienta están especializadas para trabajo logístico pesado. El comunicado no detalla cuántas unidades se instalarán en Hagerstown ni cuándo quedará completa la ampliación. Tampoco aporta una cadencia de cajas por hora. Por eso, el paso a producción es relevante, pero no permite todavía calcular el impacto económico o compararlo con una cuadrilla humana en las mismas condiciones. ## Foresight decide cómo colocar cada caja La capa de software se llama **Foresight**, un modelo de mundo para IA física desarrollado por Dexterity. Combina información de visión, profundidad y tacto para anticipar cómo afectará cada movimiento al estado del remolque. En vez de seguir un patrón fijo, razona sobre tres dimensiones y sobre el tiempo para decidir qué caja coger, dónde apoyarla y cómo mantener estable la carga. Según la [documentación de Dexterity](https://dexterity.ai/blog/case-studies/fedex), el robot recibe secuencias mixtas de paquetes de tamaño aleatorio y construye paredes compactas en tiempo real. La compañía afirma que Foresight ha acumulado experiencia de más de **100 millones de acciones autónomas en producción**, aunque esa cifra engloba su plataforma y no equivale al número de movimientos realizados específicamente para FedEx. La carga de remolques expone bien la diferencia entre automatización clásica e IA física. Una celda convencional funciona mejor cuando conoce la geometría, la posición y el orden de las piezas. Aquí esos datos cambian continuamente. El sistema necesita percibir el siguiente paquete, comprobar el hueco disponible, coordinar ambos brazos y recuperarse cuando una colocación no queda como esperaba. FedEx también evaluará cómo encaja Mech en procesos que van más allá del propio agarre: planificación de destinos, asignación de remolques, mantenimiento y organización del trabajo. Esa integración suele decidir si un robot se convierte en infraestructura útil o se queda como una isla técnica dentro del almacén. ## Lo que falta por demostrar Hagerstown aporta una señal más sólida que una demostración de feria porque introduce el sistema en un hub de alto volumen y amplía una validación previa. Aun así, FedEx y Dexterity no han publicado disponibilidad operativa, tasa de incidencias, densidad de carga, mejoras de seguridad ni ahorro de tiempo. Tampoco han anunciado todavía una extensión concreta al resto de la red. La propia FedEx trabaja en paralelo con **Scoop**, el robot de Berkshire Grey para descargar remolques. Son flujos complementarios: Scoop se orienta a vaciar carga entrante y Mech a construir la carga de salida. La coexistencia de ambos muestra una estrategia basada en máquinas especializadas, cada una diseñada alrededor de un problema físico definido, en lugar de apostar todo a un robot universal. El dato importante será la repetibilidad. Si Mech mantiene el ritmo con paquetes deformados, huecos difíciles y cambios de destino durante turnos completos, Hagerstown puede convertirse en el modelo para otros centros. Hasta que haya métricas, el anuncio debe leerse como un salto de escala operativo, no como prueba de que la carga autónoma de remolques ya está resuelta en toda la red de FedEx. ## Fuentes - [Dexterity — anuncio conjunto sobre FedEx y el hub de Hagerstown [en]](https://dexterity.ai/blog/fedex-hagerstown-physical-ai-deployment) - [Dexterity — caso de estudio de carga autónoma para FedEx [en]](https://dexterity.ai/blog/case-studies/fedex) - [Robotics & Automation News — cobertura del despliegue de FedEx y Dexterity [en]](https://roboticsandautomationnews.com/2026/07/31/fedex-expands-dexterity-physical-ai-deployment-for-autonomous-trailer-loading/103798/) - [Imagen: FedEx — fotografía oficial de Mech cargando un remolque [en]](https://fedex-static.brightspotgocdn.com/7e/db/07d862b84f81bf3c3ca86ba656cc/l1000622-fedex-legal-approved.JPG)