Las celdas de doble brazo que combinan el software de Sereact con brazos de Universal Robots ya procesan de forma autónoma artículos de moda devueltos en los centros logísticos de Zalando en Greven (Alemania) y Świebodzin (Polonia). Los sistemas de Sereact y Universal Robots se han desplegado junto con CEVA Logistics, que opera para Zalando, una plataforma tecnológica europea de moda y estilo de vida. Los centros de Zalando son la primera fase de una iniciativa más amplia para escalar la automatización de devoluciones en toda Europa.
Teradyne Robotics, matriz de Universal Robots y Mobile Industrial Robots, anunció la alianza con Sereact en NVIDIA GTC Berlin 2026. Ambas compañías aseguran que ya han entregado cientos de robots UR en sistemas de doble brazo a clientes en operación en toda Europa.
Gestión de devoluciones en Zalando
La plataforma de IA física Cortex de Sereact controla los brazos robóticos. En los centros de Zalando se encarga de prendas devueltas y otros artículos de moda, una tarea que el CEO de la compañía, el Dr. Ralf Gulde, describe como una de las más difíciles de la logística. Según sus palabras, los productos devueltos casi nunca llegan en una secuencia adecuada para un robot. Los artículos varían en forma, orientación y embalaje, y la mezcla cambia continuamente.
Gulde también vinculó este trabajo con la normativa. Reacondicionar con rapidez los productos devueltos para su reventa, afirmó, ayuda a los minoristas a cumplir las normas de la Unión Europea que prohíben destruir mercancía devuelta o enviarla a vertederos.
Qué abarca la alianza
Según el acuerdo, Cortex funciona con brazos de Universal Robots para automatizar tareas no estructuradas en comercio minorista, logística y manufactura. Las empresas citan como aplicaciones objetivo el picking de unidades y la clasificación, la inducción de pedidos, la atención de máquinas, la consolidación de contenedores, el kitting, el empaquetado y la manipulación de mercancías. La gestión de devoluciones y el picking de unidades son los dos ejemplos que destacan en primer lugar.
Jacob Pascual Pape, director comercial de Teradyne Robotics, dijo que la solución conjunta maneja mercancías mixtas, artículos desconocidos y embalajes variados. Señaló que ha superado la fase de demostración o piloto y que opera en instalaciones reales de clientes. También mencionó las más de 100.000 implementaciones industriales de productos de Universal Robots como prueba de que la plataforma está consolidada.
Gulde describió Cortex como un único modelo de producción. Devoluciones, reposición y kitting funcionan con el mismo modelo, explicó, sin reentrenamiento para cada artículo o tarea nuevos, y lo que aprende un robot beneficia a todos los demás. Sereact desarrolla software que permite a los robots agarrar, identificar y manipular objetos que nunca han visto.
La estructura comercial importa tanto como el software. Sereact espera llegar a los clientes a través de la red global de distribución e integradores de Teradyne Robotics. Para atender la demanda y llevar la solución conjunta a Norteamérica, Sereact abrió este verano su sede en Estados Unidos, en Charlestown (Massachusetts).
La pila tecnológica de NVIDIA detrás de Cortex
La tecnología de NVIDIA está presente en todo el flujo de desarrollo e implementación. Cortex se entrena en NVIDIA Isaac Sim, un framework de simulación abierto, con los modelos de mundo abiertos NVIDIA Cosmos. Después se refina con aprendizaje por refuerzo en el framework NVIDIA Isaac Lab y se evalúa en hardware de Teradyne Robotics antes de desplegar cualquier modelo.
En operación, Cortex se ejecuta en NVIDIA Jetson Thor en la propia celda, donde la inferencia debe producirse a la velocidad de la línea. NVIDIA DGX Spark se encarga del desarrollo, la validación y las actualizaciones de modelos a nivel de instalación. Una demostración de Sereact y Universal Robots en GTC Berlín mostró esta configuración.
Teradyne Robotics también utiliza computación de NVIDIA en sus cobots Universal Robots y en sus plataformas Mobile Industrial Robots. La compañía indicó que aportará activos robóticos SimReady OpenUSD de productos UR y MiR a la SimReady Central Library en Hugging Face. El objetivo es que los desarrolladores puedan encontrar y reutilizar modelos de robots en simulación con menos trabajo de preparación de activos.
Qué significa para el sector
El anuncio es, sobre todo, una historia de distribución. Sereact cuenta con un software que, según la propia empresa, se generaliza entre artículos y tareas. Teradyne Robotics tiene una gran base instalada, una red de socios y un brazo colaborativo que los integradores ya conocen. Unir ambos ofrece a un proveedor de IA física un camino hacia los clientes que una empresa de software tendría que construir por su cuenta. Para Teradyne, supone sumar un caso de uso de manipulación no estructurada a una línea de brazos pensada para trabajos más repetibles.
Elegir las devoluciones es una prueba significativa. Los artículos de moda devueltos varían en forma, orientación y embalaje, y la mezcla cambia constantemente. Un sistema que domina esa variedad se acerca más a la manipulación general que promete la IA física que uno ajustado a un catálogo fijo. La norma de la UE contra la destrucción de mercancía devuelta da a los minoristas una razón de cumplimiento para invertir, un motor más sólido que la eficiencia por sí sola.
Varios puntos siguen sin demostrarse públicamente. Las empresas no ofrecen cifras de rendimiento, tasa de éxito en el picking, disponibilidad ni coste por artículo, de modo que la afirmación de que el sistema funciona en operaciones reales se basa en sus declaraciones y en los centros de Zalando mencionados. La fuente no aclara cuántos de los cientos de sistemas entregados operan en Zalando, ni cuántos se dedican a devoluciones frente a otras tareas. El despliegue en Zalando se presenta como una primera fase, y la expansión por Europa es una intención, no un resultado.
La afirmación del modelo único también necesita confirmación externa. Ejecutar devoluciones, reposición y kitting con un solo modelo y sin reentrenar por artículo reduciría el coste de ingeniería de cada nueva instalación. Si eso se mantiene con distintos clientes, gamas de producto y distribuciones de planta es algo que solo más despliegues podrán demostrar. El lanzamiento en Norteamérica es el siguiente lugar donde mirar, ya que pondrá a prueba el mismo enfoque con nuevos clientes y una nueva base de integradores.
El flujo que va de la simulación al despliegue merece atención por una razón relacionada. Entrenar en simulación, refinar con aprendizaje por refuerzo y evaluar en hardware real antes del lanzamiento es una forma estructurada de limitar el riesgo de las actualizaciones de modelos. Qué tan bien se traslade ese proceso a las condiciones caóticas de un almacén se verá en las cifras de fiabilidad que las empresas aún no han publicado.