Entonces, ¿cómo puede una empresa minorista medir de forma eficaz y eficiente la limpieza y desinfección de sus espacios de cara al público, junto con todo lo demás que tiene en su proverbial plato? La respuesta está en la propia tecnología diseñada para ayudar a conseguir un nivel de limpieza exhaustivo, visible y uniforme: los robots autónomos para el cuidado de suelos.

No es ningún secreto que las fregadoras de suelos y aspiradoras autónomas han subido el listón en lo que respecta a la limpieza de suelos duros y superficies alfombradas, respectivamente. Sin embargo, estas máquinas autónomas tienen un superpoder menos conocido que es igual de vital para el éxito de las operaciones: A medida que ejecutan tareas que son demasiado aburridas, peligrosas y/o sucias para los humanos, estos robots de limpieza también capturan datos operativos robóticos y los cargan en la nube, donde se puede acceder a las métricas y tallarlas en una variedad de informes perspicaces. Estos informes, a su vez, proporcionan a los responsables métricas de uso que les permiten evaluar el rendimiento de sus inversiones en comparación con las máquinas manuales y los humanos que realizan el mismo trabajo, al tiempo que proporcionan KPI que impulsan la toma de decisiones estratégicas a nivel de gestión de instalaciones y operaciones.

El valor de las métricas es múltiple.

¿Qué tipos de métricas de uso en tiempo real se capturan mientras nuestros robots están trabajando? Entre ellas se incluyen los metros cuadrados cubiertos, las horas de funcionamiento, cuánto tiempo funciona un robot en modo autónomo frente a manual y cuántas rutas de limpieza se ejecutan en un periodo de tiempo determinado. Con esta información, los gestores de instalaciones y operaciones pueden obtener información valiosa que les ayude a mantener los resultados de limpieza por buen camino o a realizar ajustes para que vuelvan a estarlo, por ejemplo:

• Cumplimiento de las normas de limpieza
  Garantizar el cumplimiento de los mandatos corporativos en materia de salud y seguridad, la adhesión a las mejores prácticas del sector y la observancia de las directrices gubernamentales no es tarea fácil. Los datos proporcionan la tranquilidad de saber que se está realizando la limpieza necesaria y a qué hora. También permite a los responsables reasignar al personal a otras tareas de saneamiento, lo que hace que las tiendas estén más limpias y sean más seguras tanto para los empleados como para los clientes. Si no se cumplen las expectativas de cumplimiento, los datos muestran dónde pueden hacerse ajustes para garantizar un mejor rendimiento.
• Mostrar horas adicionales de productividad
  Además de la prolongada escasez de mano de obra, la multitarea constante y la imposición del distanciamiento social y el uso de máscaras han dejado a la mano de obra del comercio minorista al límite de su capacidad. Si a esto añadimos la elevada tasa de rotación del personal de limpieza, no es de extrañar que no haya tiempo suficiente para que las operaciones de limpieza alcancen los estándares establecidos. Los robots autónomos trabajan junto al personal humano para ayudar a crear más horas de limpieza y que todo se haga. Al capturar los datos de rendimiento de los robots, los responsables de operaciones pueden verificar simultáneamente que el trabajo se está realizando, al tiempo que muestran cuántas horas adicionales de productividad se están ganando, medidas por las horas de funcionamiento autónomo.
• Optimización operativa
  Además de verificar qué partes de una tienda están limpias y obtener un ritmo del rendimiento de limpieza de cada robot y de toda una flota, esta información también permite a los responsables realizar modificaciones basadas en datos en el flujo de trabajo de un robot. Por ejemplo, los robots pueden programarse para repetir una ruta de limpieza de suelos en zonas muy transitadas o en departamentos que suelen necesitar más atención (carnicerías y pescaderías). Otras mejoras consisten en dotar adecuadamente de recursos y personal (contratación/despido) a las operaciones de limpieza y cambiar las prioridades operativas para garantizar la máxima limpieza.

Invertir en máquinas autónomas para el cuidado de los suelos aporta mayor eficacia, flexibilidad y resultados a las operaciones de limpieza de los comercios. Pero sin una forma concisa de medir el rendimiento de la máquina robótica, es como comprar un coche sin cuentakilómetros ni indicador de gasolina. La captura de datos en tiempo real proporciona el tipo de información significativa que puede mejorar los resultados de limpieza, revelar las deficiencias para que los gerentes puedan mitigar rápidamente los malos comportamientos y demostrar el retorno de la inversión.

Si desea más información sobre las capacidades de captura de datos de nuestras fregadoras de suelos y aspiradoras autónomas, póngase en contacto con Brain Corp hoy mismo.