O’Neill Logistics incorporará 24 robots móviles colaborativos Carter de Robust.AI en dos centros de distribución de Estados Unidos. El despliegue está previsto para el cuarto trimestre de 2026 y cubrirá operaciones de preparación de pedidos, transporte interno y clasificación móvil sin instalar infraestructura fija.
Dos flotas para operaciones distintas
El acuerdo llevará los robots a las instalaciones de O’Neill en Monroe, Nueva Jersey, y Savannah, Georgia. Según el anuncio de las compañías, la primera combina preparación de pedidos para tiendas con comercio electrónico directo al consumidor, mientras que la segunda gestiona pedidos omnicanal.
La compañía no ha detallado cómo repartirá las 24 unidades entre ambos centros. Sí ha precisado que el campus de Savannah ocupa un millón de pies cuadrados, unos 92.900 metros cuadrados, y que abrió en 2023. O’Neill opera en conjunto cerca de dos millones de pies cuadrados de espacio de distribución en la costa este y California.
Carter está diseñado para asumir desplazamientos repetitivos dentro del almacén. En este proyecto podrá guiar el picking mediante instrucciones del sistema, indicar mediante luces dónde depositar cada artículo y mover mercancía entre puntos. El mismo robot también puede configurarse como pared de clasificación móvil. La idea es reducir los recorridos improductivos de los operarios y adaptar la flota a diferentes flujos sin montar cintas transportadoras ni otras instalaciones permanentes.
Ese último punto importa especialmente para un operador logístico que trabaja para distintas marcas. Los volúmenes, el surtido y los procesos cambian según el cliente y la temporada. Una automatización fija puede rendir bien en una operación estable, pero resulta más difícil de reutilizar cuando cambia el contrato. O’Neill busca una flota que pueda moverse entre tareas y crecer sin añadir la misma complejidad que una línea convencional.
Un AMR que también se deja guiar por personas
La propuesta de Carter mezcla autonomía móvil y colaboración directa. La página oficial del producto describe una base holonómica, capaz de desplazarse en cualquier dirección, navegación mediante cámaras y localización visual, pantalla táctil, lector de códigos y señalización luminosa para apoyar la preparación de pedidos. Una barra sensible a la fuerza permite además que una persona guíe físicamente el robot cuando sea necesario.
Esa combinación busca cubrir un espacio intermedio entre el carro manual y el AMR que circula con poca interacción humana. Carter puede ejecutar rutas por sí mismo, pero también integrarse en una secuencia donde el operario recoge artículos y el robot organiza el recorrido, transporta la carga o indica el destino correcto. Robust.AI comercializa el sistema como robótica como servicio, con pagos ligados al rendimiento una vez que la solución está operativa.
Para O’Neill, el proyecto supone automatizar a la vez dos centros con perfiles diferentes. Para Robust.AI, es una referencia cuantificada que se suma a despliegues y acuerdos anteriores con operadores como DHL Supply Chain, Saddle Creek y ShipLab. También pone a prueba la capacidad de su plataforma para mantener los mismos flujos de software en edificios separados y con pedidos de naturaleza distinta.
La empresa de robótica presentó en junio la tercera generación de Carter con una arquitectura de percepción que combina radar y cámara. Sin embargo, el comunicado de O’Neill no especifica qué versión exacta formará la flota ni si las 24 unidades incorporarán esa nueva configuración. Tampoco publica precio, duración del contrato o condiciones concretas del servicio.
El resultado todavía debe medirse
El anuncio describe un despliegue contratado, no una operación ya en producción. El arranque está programado para el cuarto trimestre de 2026, de modo que todavía no hay datos sobre pedidos por hora, kilómetros evitados por los trabajadores, tasa de intervención, disponibilidad o retorno económico. Tampoco se conocen los objetivos que activarán los pagos basados en rendimiento.
Es una diferencia relevante frente a una demostración, pero también frente a una instalación consolidada. Hay un cliente, dos ubicaciones, una cantidad de robots y un calendario; falta comprobar cómo responde la flota durante picos de demanda y cuánto trabajo puede absorber sin trasladar complejidad a los operarios.
Si cumple lo previsto, el proyecto mostrará una vía práctica para automatizar almacenes existentes: robots móviles que se añaden al suelo operativo y cambian de función mediante software. Si los resultados no acompañan, las cifras que no aparecen hoy —productividad, incidencias y coste por pedido— serán precisamente las que expliquen por qué. El hito importante llegará después del encendido, cuando O’Neill pueda comparar ambos centros con sus procesos anteriores.