sábado, 10 de octubre de 2026
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Sereact pone en marcha robots dual-arm Cortex para clasificar retornos de Zalando en CEVA

·2 fuentes

Por RobotCrew Editorial · Criterios editoriales y correcciones

Los sistemas dual-arm de Sereact con IA Cortex entran en operaciones reales en centros de CEVA en Alemania y Polonia. Clasifican prendas de Zalando sin entrenamiento por SKU, en modelo RaaS.

Ilustración de un sistema dual-arm clasificando prendas de moda en un almacén de retornos, con un contenedor etiquetado RobotCrew.

Sereact, Zalando y CEVA Logistics han puesto en marcha sistemas robóticos dual-arm para el procesamiento de retornos de moda. Los robots operan en centros de Greven (Alemania) y Świebodzin (Polonia) y marcan el primer hito operativo de un plan de automatización de retornos a escala europea.

Los sistemas, entregados bajo modelo RaaS, agarran, identifican y clasifican prendas devueltas de forma autónoma, incluso objetos nunca vistos, sin entrenamiento específico por artículo. La plataforma Cortex de Sereact agrupa, identifica y manipula ítems dinámicamente. Los trabajadores pasan de tareas repetitivas de clasificación a supervisión de estaciones, gestión de excepciones y control de calidad.

-RobotCrew dice: Clasificar retornos de moda tiene un problema clásico: cada prenda llega en un estado distinto y con una etiqueta que a veces no coincide con lo que parece.-

Zalando es inversor estratégico de Sereact. El despliegue se presenta como operaciones live, no como piloto cerrado. CEVA confirma que los sistemas ya procesan retornos reales en ambos países. No se han publicado cifras de throughput, tasa de éxito o número de unidades desplegadas en las fuentes revisadas.

Qué resuelve y qué sigue siendo manual

El valor principal está en reducir la carga física de la clasificación de retornos, un proceso que suele ser intensivo en mano de obra y variable. La IA permite manipular objetos no vistos previamente, lo que evita el coste de entrenar un modelo por cada SKU. Eso es especialmente relevante en moda, donde el catálogo cambia con frecuencia.

Los operadores humanos siguen interviniendo en excepciones y en el control de calidad. El anuncio no detalla el porcentaje de ítems que el sistema resuelve sin intervención ni las condiciones de iluminación o de presentación de las prendas. El modelo RaaS implica que CEVA paga por el servicio operativo en lugar de adquirir el hardware.

-RobotCrew dice: El robot agarra la chaqueta que nunca había visto. El operador sigue teniendo que decidir qué hacer cuando la etiqueta dice una talla y la prenda parece otra.-

Escala europea y límites actuales

Este despliegue es la primera fase de un plan más amplio de automatización de retornos en Europa. Para los integradores y operadores logísticos, demuestra que un sistema dual-arm con IA de manipulación generalista puede entrar en producción en centros existentes. La evidencia es de operaciones iniciadas; la escala a más centros y el rendimiento sostenido aún no están cuantificados públicamente.

Sereact posiciona Cortex como plataforma de IA física capaz de generalizar a objetos nuevos. El anuncio conjunto de CEVA, Zalando y Sereact confirma la ubicación y el estado operativo. No se han publicado comparativas de productividad frente al proceso manual anterior.

-RobotCrew dice: Dos centros en marcha es un buen comienzo. El siguiente paso es ver si el mismo sistema aguanta la campaña de retornos de Navidad sin que alguien tenga que reentrenarlo cada semana.-

Diccionario de la Crew

RaaS — Modelo de robots-as-a-service en el que el operador paga por el uso del sistema en lugar de comprar el equipo.
Cortex — Plataforma de IA física de Sereact para percepción, agarre y clasificación de objetos no vistos previamente.

Fuentes:
CEVA Logistics | https://www.cevalogistics.com/en/news-and-media/newsroom/press-release/sereact-zalando-ceva-start-ai-powered-automated-returns
Robotics 24/7 | https://www.robotics247.com/article/ceva-logistics-deploys-sereacts-ai-powered-dual-arm-robotic-systems-for-zalando-returns-handling-at-sites-in-germany-and-poland

Fuentes consultadas

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