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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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180.000 metros cuadrados al servicio de Amazon: Así es el superalmacén con miles de robots en Illescas que reparte a medio Madrid

MAD7 de Amazon
El superalmacén de Amazon MAD7 ubicado en Illescas. Fuente: ADSLZone

A solo unos pocos de kilómetros de Madrid, Amazon cuenta con uno de los centros logísticos más robotizados de España. Se trata del superalmacén MAD7 en Illescas, conocido bajo este nombre por el Aeropuerto Adolfo Suárez. Aunque, lo verdaderamente llamativo es que tiene más de 180.000 metros cuadrados115.000 metros cuadrados están robotizados-, cuatro plantas y ocupa el sexto puesto en la red logística en España.

Hoy hemos visitado este centro logístico de la multinacional Amazon en Illescas para descubrir más de cerca que hay detrás de los precios de envíos y automatización con los que trabajan. Especialmente en estas fechas en las que 7 de cada 10 españoles adelantan sus compras de Navidad (y Reyes Magos) en Black Friday. Además, hay que tener en cuenta que es un centro que ofrece cobertura principalmente a Madrid, aunque también se encarga de realizar envíos a toda España y hasta diferentes puntos de Europa.

entrada de MAD7
MAD7 es uno de los grandes centros logísticos de Amazon en España. Fuente: ADSLZone

Tres plantas con áreas robotizadas

Los robots juegan un papel importante en este centro, y todo porque hay áreas robotizadascuentan con 3.000 robots– que se distribuyen por tres de las cuatro plantas de MAD7. Tanto es así, que es uno de los almacenes más robotizados del país.

Dentro de las diferentes tareas que desempeñan, por ejemplo, se encuentra la descarga de los productos en las cajas que llegan al centro. Para ello, esta instalación cuenta con diferentes brazos robóticos que se encargan de esta tarea. Aunque esto es solamente la primera fase de recepción.

brazo robótico Amazon
Brazo robótico en pleno funcionamiento en el MAD7 de Amazon. Fuente: ADSLZone

Una de las curiosidades por las que sorprende este centro es que tiene las estanterías que parecen estar desordenadas. Pero nada que ver. Se trata más bien de un «caos ordenado«. Todo gracias a que colocan los productos de forma aleatoria con el fin de aprovechar al máximo cada milímetro del espacio que hay en las estanterías. Con esto, por ejemplo, optimizan el proceso y ahorran tiempo en la colocación de los paquetes.

Además de los brazos mecánicos, está la zona en la que se encuentran las estanterías con una especie de roombas de gran tamaño. Su función es muy sencilla: se encargan de mover las estanterías donde sea necesario. Desde los puntos exactos para que se coloquen los productos hasta las zonas clave para que puedan ser empaquetados en cajas para que puedan salir a envío.

estaterías roombas MAD7
Las roombas tienen el objetivo de desplazar las estanterías al punto que sea necesario. Fuente: ADSLZone

Rufus y AWS son clave

En este caso, también entran en juego Rufus y AWS. Básicamente, Rufus es la IA de Amazon con la que se puede saber cuáles son los productos por los que los clientes preguntan más. Incluso, toda la robótica que se usa en las zonas de almacenaje, clasificación y picking están controladas con un chip de IA propio y una tecnología que cuenta con sus propios modelos de aprendizaje y optimización. Y hasta se encarga de decir qué caja es mejor usar para cada pedido.

Centro MAD7 Amazon
Cinta transportadora con diferentes paquetes de Amazon en el centro logístico MAD7. Fuente: ADSZLone

Y en el caso de AWS, se hace uso del servicio Amazon Neptune -base de datos de grafos- con el que se consigue gestionar el orden. Esta unión hace posible que el superalmacén pueda modelar las relaciones entre un punto A y un punto B, gestionar el historial de inventario y, sobre todo, que el almacenaje sea mucho más eficiente en todo momento.

Más de 1.800 empleados en MAD7

Entre sus 180.000 metros cuadrados no solo hay máquinas. En MAD7 se encuentran más de 1.800 empleados en la actualidad que trabajan con el objetivo de hacer posible que los envíos lleguen a los clientes.

Desde los robots a los trabajadores

De primeras, hay operarios que se encargan de recoger los diferentes palés en los que se encuentran los paquetes de los distintos proveedores. Más adelante, están los trabajadores que reciben los productos en cajas despaquetizadas y su tarea es la de llenar las estanterías de manera aleatoria, pero siempre de forma identificada.

operario de Amazon MD7
Operario colocando los diferentes pedidos en una estantería. Fuente: ADSLZone

Y en el momento en el que se da un pedido, las estanterías se mueven a la zona de picking para que el empleado monte el pedido. En estos casos, los trabajadores revisan el ordenador que tienen en sus puestos para saber qué producto exacto hay que coger –hasta saben en qué estante está ubicado-.

Ya después del picking, el pedido se transporta por cintas en unas características cajas negras. Hasta llegar a la zona de embalaje. En ese momento, los productos se van empaquetando en las clásicas cajas recicladas de Amazon.

Ahora bien, los trabajadores no conocen el destino final, y mucho menos la dirección de los clientes. No se coloca la etiqueta de envío como tal, ya que se mantiene la privacidad de los usuarios. Por esto mismo, los empleados únicamente ponen un código QR.

Almacén de Amazon
Operario de Amazon en el centro logístico MAD7 colando los pedidos en la característica caja de la compañía. Fuente: ADSLZone

¿Cómo se controla todo el proceso?

Aquí entra en juego el Area Flow, es decir, el centro de mando que controla cada uno de los puntos del proceso. Desde cintas, robots hasta los brazos mecánicos y mucho más. Su tarea es clave para que todo salga adelante, por ello, monitoriza en tiempo real cómo funciona todo el centro con el fin de que los clientes finales puedan recibir sus pedidos.