Andina
Aplicación móvil industrial para operarios de bodega que optimiza el proceso de picking y carga de pallets, integrando detección automática de productos con inteligencia artificial.
Cliente
Proyecto industrial
Duración
6 meses
Equipo
4 personas (diseño, frontend, backend, IA)
Año
2023
Herramientas
Contexto y problema
En los centros logísticos de gran escala, los operarios cargan pallets bajo condiciones difíciles: ruido constante, uso de guantes y gafas de seguridad, y maquinaria pesada en movimiento. La carga mal ejecutada afecta la trazabilidad, genera errores de despacho y problemas con el sistema SAP.
El problema
Los procesos de picking y verificación eran manuales y poco fiables. Los operarios no tenían herramientas digitales adaptadas a su contexto real de trabajo: tablets montadas en traspaletas, interacción limitada por guantes, y necesidad de confirmación visual rápida.
Mi rol y responsabilidades
Tuve un rol híbrido: lideré el diseño de experiencia e interfaz, y también desarrollé el frontend en React Native. Esta combinación me permitió tomar decisiones de diseño informadas por las capacidades técnicas reales.
Lo que hice directamente
- →Realizar observación directa en terreno y entrevistas con operarios
- →Diseñar flujos de trabajo adaptados a tablets industriales montadas en maquinaria
- →Crear prototipos y validarlos en condiciones reales de bodega
- →Desarrollar el frontend en React Native con Expo y Tamagui
- →Implementar comunicación en tiempo real con WebSocket
- →Integrar el sistema de detección con IA para validación de productos
Enfoque de trabajo
Diseñé desde el contexto real de uso, no desde supuestos de escritorio. Pasé tiempo en la bodega observando cómo los operarios trabajan, qué los frustra y qué necesitan para confirmar una carga correctamente. Cada decisión de diseño fue validada en terreno.
Investigación en terreno
Observación directa en bodega, entrevistas con operarios y supervisores, identificación de puntos de fricción en el proceso actual.
Diseño centrado en contexto
Flujos sin scroll, botones grandes para uso con guantes, feedback visual inmediato, navegación con mínima interacción táctil.
Prototipado iterativo
Prototipos en Figma validados en sesiones con usuarios, luego versión funcional probada en tablets industriales.
Desarrollo frontend
React Native con Expo, componentes reutilizables en Tamagui, hooks para WebSocket y actualización automática de la app.
Resultados e impacto
La aplicación se implementó en producción y los operarios la adoptaron rápidamente. El feedback visual claro y la integración con IA redujeron significativamente los errores de carga.
Impacto observable
- Reducción de errores de carga gracias a confirmación visual con IA
- Mayor percepción de control y autonomía por parte de los operarios
- Flujo de picking más estable y trazable en el sistema SAP
- Confirmación visual del producto en tiempo real sin necesidad de escaneo manual
- Operarios adaptados rápidamente al nuevo flujo, reduciendo estrés por cargas rechazadas
Decisión clave y aprendizaje
Decisión clave
Opté por mostrar la imagen del producto a pantalla completa como elemento principal de la interfaz, priorizando la confirmación visual sobre cualquier dato textual. En un entorno donde los operarios usan guantes y están en movimiento, una imagen grande es más útil que un código de barras.
Lo que aprendí
Diseñar para condiciones industriales exige claridad radical. La estética pasa a segundo plano; lo que importa es que el operario sepa en milisegundos si está bien o mal. La conexión emocional con el usuario mejora cuando se le considera desde el inicio del proceso.
"La claridad supera a la estética en entornos industriales. Si el operario tiene que pensar, algo está fallando."
Galería de interfaz
Capturas de la aplicación mostrando diferentes estados y funcionalidades.
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