Una de las principales ventajas de utilizar fregadoras de suelos robotizadas es la posibilidad de aprovechar métricas operativas basadas en la nube que pueden ayudar a optimizar y verificar el rendimiento de la limpieza. Esto es especialmente valioso durante la actual crisis sanitaria, cuando la limpieza ha aumentado drásticamente en importancia y las instalaciones y los ejecutivos operativos buscan formas de gestionar mejor los objetivos de cumplimiento corporativo.

Como parte de su servicio mensual BrainOS Autonomy Service, Brain Corp elabora informes sobre métricas operativas clave, que pone a disposición a través de diversos formatos, como paneles gráficos basados en web, informes diarios por correo electrónico y mucho más. Todo ello se pone a disposición de los usuarios finales, ya sea directamente o a través de nuestros socios fabricantes.

Pedimos a los expertos en limpieza robótica y a los gurús de los datos de Brain Corp que propusieran cinco KPI (indicadores clave de rendimiento) basados en 1) su experiencia y 2) lo que más utilizan los clientes en múltiples sectores verticales, como el comercio minorista, la alimentación, los centros comerciales, la sanidad y otros. Estos son los resultados:

1. Cobertura de limpieza autónoma - Qué muestra: Cuánta superficie se ha limpiado en modo autónomo. Por qué es importante: Es una métrica básica que muestra el total de metros cuadrados limpiados por hora/día/semana/mes, etc. La mayoría de las instalaciones tienen algún tipo de objetivo de cobertura diario o semanal que cumplir, y esto les permite ver si se han alcanzado esos objetivos. Los responsables regionales, por su parte, pueden comparar la cobertura de limpieza de las distintas ubicaciones y hacer un seguimiento de cuestiones como: ¿por qué una ubicación (tienda, centro comercial, colegio, centro sanitario) está muy por debajo de las demás en el día o la semana?

1. Porcentaje de uso autónomo - Qué muestra: El porcentaje de tiempo que un robot de limpieza se utiliza en modo autónomo frente al manual. Por qué es importante: muestra hasta qué punto se está aprovechando la inversión en robótica de una empresa. Un buen punto de referencia para este KPI es el 80% de uso autónomo sobre el uso manual. Huelga decir que siempre es mejor asegurarse de que el personal maximiza el uso autónomo para que pueda centrarse en otras tareas clave mientras el robot se encarga de limpiar los suelos.

1. Horas autónomas por día - Qué muestra: Total de horas de uso autónomo al día por tienda y en general. Por qué es importante: Se trata de una métrica clave para comprender no sólo el uso autónomo total, sino también cuánto tiempo está devolviendo a los empleados para otras tareas críticas que los robots no pueden hacer. Utilícelo como métrica de productividad estableciendo un punto de referencia de horas autónomas mínimas al día para que el personal las alcance.

1. Número de rutas de limpieza realizadas - Qué muestra: Número total de rutas de limpieza ejecutadas por día/semana, etc. Por qué es importante: Muestra cuántas rutas se realizaron durante cualquier periodo de tiempo. Es importante tener esto en cuenta además de las horas autónomas por día para asegurarse de que el personal está realizando todas las rutas y no sólo repitiendo una o dos rutas una y otra vez para alcanzar su objetivo. Nota: Este KPI es más aplicable a los usuarios finales que utilizan varias rutas más cortas para limpiar sus instalaciones, en comparación con una ruta muy larga, como hacen algunos clientes.

1. Mapas visuales de calor - Qué muestra: En los informes diarios y semanales se ofrece una representación visual de las rutas diarias limpiadas. Por qué es importante: Con un simple vistazo, los responsables de las instalaciones pueden ver fácilmente si se lograron las rutas de limpieza diarias, el tiempo total de ejecución y cuándo se iniciaron y detuvieron las rutas. Los mapas muestran la ruta entrenada original y la ruta que se consiguió de forma autónoma. Observando los mapas es fácil determinar las zonas que pueden haberse pasado por alto debido a obstáculos o paradas, y si las rutas deben volver a trazarse para optimizar la cobertura de la limpieza.

Una de las principales ventajas de invertir en máquinas autónomas para el cuidado de suelos es la posibilidad de obtener por primera vez métricas de limpieza casi en tiempo real. Esto permite al personal de instalaciones y operaciones optimizar y verificar el rendimiento por ubicación, región o en toda la flota. También permite a los responsables de las empresas comprender el valor de su inversión en robótica a la hora de adaptarse a las nuevas demandas de limpieza. Brain Corp trabaja con sus socios fabricantes para empaquetar estos datos en gráficos y cuadros de mando. Esto hace que sean fáciles de digerir, ayudando a las organizaciones a supervisar su progreso a medida que se adaptan a lo que se ha convertido en un estado constante de limpieza.

Lea nuestro blog relacionado, "El arma secreta de los robots autónomos para el cuidado de suelos".

Si desea más información sobre la tecnología de Brain Corp, póngase en contacto con nosotros aquí.