Digitalización
Digitalización logística e inteligencia artificial
En nuestro enfoque de digitalización logística utilizamos la inteligencia artificial y la analítica avanzada para convertir los datos operativos en decisiones concretas: dónde ubicar cada referencia, qué expediciones inspeccionar, qué stock mantener o cómo anticipar la demanda.
A través de modelos estadísticos, algoritmos de machine learning y visualizaciones específicas, ayudamos a las organizaciones a reducir errores, mejorar la productividad y tomar decisiones basadas en evidencia.
¿Qué digitalizamos?
Almacenes y operaciones internas
- Captura de datos.
- Procesos de trabajo.
- Optimización de decisiones con algoritmos.
Inventarios y aprovisionamientos
Ajuste dinámico de stocks de seguridad.
Reglas de reaprovisionamiento que se adaptan a la demanda real.
Previsión de ventas y planificación
- Integración de conocimiento operativo y reglas de negocio
- Previsiones accionables para planificación y stock
Casos de digitalización logística
Predictor de bultos y volumen de salida por pedido
Desarrollamos un modelo predictivo de bultos y volumen de salida que permite anticipar, antes de la preparación, el impacto físico de cada pedido, facilitando una planificación más precisa de recursos, rutas y expediciones.
El modelo estima el número de bultos y el volumen total a nivel de pedido, diferenciando por tipología de cliente y mix de referencias, e incorporando reglas reales de embalaje y consolidación propias de la operación.
¿Qué aporta el modelo?
- Predicción de bultos y volumen por pedido
- Diferenciación por cliente, canal y composición del pedido
- Integración de reglas de embalaje y consolidación
- Resultados disponibles antes de la ejecución
Beneficios obtenidos
- Mejora de la planificación de expediciones y muelles +10–25%
- Reducción de ajustes de última hora en carga y rutas −20–40%
- Estimación más precisa de costes de transporte y manipulación
- Menor congestión en zonas de preparación y expedición
- Mayor fiabilidad en plazos de salida y nivel de servicio
El resultado es una mayor anticipación operativa, menos improvisación y una ejecución más estable, incluso en entornos de alta variabilidad y pedidos poco repetitivos.
Algoritmo de recomendación de ubicación en almacén
Desarrollamos un algoritmo de recomendación de ubicaciones que aprende el comportamiento real del almacén para proponer la mejor ubicación para cada referencia, equilibrando productividad, nivel de servicio y control del inventario.
Este enfoque permite mejorar la productividad del picking entre un 10% y un 30%, reducir los recorridos hasta un 35% y aumentar el nivel de servicio, aportando estabilidad operativa y reduciendo la dependencia del conocimiento individual.
¿Cómo funciona?
El algoritmo analiza de forma continua:
- Patrones reales de consumo
- Frecuencia de picks por referencia
- Relación entre productos que se piden conjuntamente
- Características del layout y las zonas de trabajo
Con esta información, el sistema genera recomendaciones de ubicación basadas en datos, respetando criterios operativos como FIFO y garantizando la fiabilidad del inventario.
Implantación de un sistema de captura de datos en almacén de distribución
Almacén de distribución con un alto volumen de movimientos diarios y procesos de recepción, picking y expedición apoyados en registros manuales y validaciones visuales. Esta situación generaba errores de inventario, falta de trazabilidad y una baja visibilidad del estado real de la operación.
Se diseñó e implantó un sistema de captura automática de datos basado en lectura de códigos, integrado con los sistemas existentes del cliente. El objetivo fue asegurar la calidad del dato desde el origen, sin penalizar la productividad operativa.
El alcance incluyó:
- Análisis de los flujos reales del almacén
- Definición de puntos críticos de captura de datos
- Implantación de validaciones por lectura en recepción, picking y expedición
- Integración con SGA / ERP
- Formación y acompañamiento en el arranque
Resultados obtenidos
- Reducción de errores de registro >90%
- Mejora significativa de la fiabilidad del inventario
- Disminución de incidencias en expedición
- Mayor trazabilidad de movimientos y pedidos
- Datos operativos fiables para análisis y mejora continua
La implantación permitió transformar procesos manuales en flujos controlados por datos, aportando estabilidad operativa y sentando las bases para futuros proyectos de digitalización del picking, optimización de ubicaciones y analítica avanzada.
Algoritmo de decisión para inspección en expediciones
Desarrollamos un algoritmo de decisión para la inspección de expediciones que transforma el control de salidas en un proceso inteligente, ágil y focalizado en el riesgo real.
Mediante un modelo avanzado de clasificación, el sistema identifica qué expediciones requieren revisión y cuáles pueden fluir sin inspección, concentrando los recursos de control allí donde realmente aportan valor. En el caso de referencia, los modelos alcanzan capacidades de clasificación muy elevadas (AUC cercana al 98%).
Beneficios clave
- Reducción de errores de expedición hasta 150 ppm
- Disminución significativa del coste de inspección
- Mayor fluidez en expediciones sin comprometer la calidad
- Enfoque preventivo basado en datos reales
El resultado es un proceso de expedición más fiable y eficiente, con menos inspecciones innecesarias y mayor control sobre los envíos de mayor riesgo.
Acompañamiento en la implantación de un SGA (WMS)
Almacén de alta variedad de referencias y procesos parcialmente manuales. Se decide implantar un nuevo SGA para mejorar la trazabilidad, el control del inventario y la eficiencia operativa. El riesgo principal era una implantación desconectada de la realidad del almacén, con impacto negativo en la productividad durante el arranque.
Nuestro papel no fue implantar el software, sino acompañar al cliente durante todo el proceso, asegurando que el SGA se adaptara a los procesos reales y no al revés.
Resultados obtenidos
- Arranque del SGA sin paradas ni incidencias críticas
- Reducción del periodo de estabilización −30%
- Mejora inmediata de la fiabilidad del inventario
- Mayor adopción por parte de los operarios
- Base sólida para proyectos posteriores de digitalización y optimización
El acompañamiento permitió reducir riesgos, evitar sobrecostes y asegurar que el SGA aportara valor desde el primer día, convirtiéndolo en una herramienta operativa real y no solo en un sistema informático.
Análisis avanzado de errores en picking
Desarrollamos modelos avanzados de análisis de errores en picking que permiten identificar, con base en datos reales, qué factores influyen realmente en los fallos de preparación, más allá de explicaciones genéricas o percepciones subjetivas.
El análisis combina variables operativas internas, condiciones externas (como picos de demanda o temperatura) y datos procedentes de sistemas internos y fuentes externas, aplicando técnicas de analítica avanzada y análisis de correlación.
¿Cómo se aborda el análisis?
- Variables operativas: carga de trabajo, secuenciación, zonas, turnos
- Condiciones externas: estacionalidad, demanda puntual, entorno
- Datos históricos de errores y eventos operativos
- Correlación entre factores y probabilidad de error
A partir de estos modelos se diseñan recomendaciones operativas y automatizaciones orientadas a prevenir el error antes de que ocurra.
Beneficios obtenidos
- Reducción de errores de picking −20% a −50%
- Mejora de la productividad del personal +5–15%
- Menor reproceso y retrabajo
- Mayor estabilidad operativa en picos de actividad
- Incremento del nivel de servicio y satisfacción del cliente
El resultado es un proceso de picking más robusto y predecible, con decisiones basadas en datos y una mejora sostenida de la calidad del servicio.
Análisis de movimientos y uso de referencias
Realizamos un análisis avanzado de movimientos de referencias que permite identificar qué productos concentran realmente la actividad del almacén y cómo se distribuyen dentro del layout.
A través del análisis de la distribución real de movimientos, generamos un mapa de referencias de alto y bajo uso que ofrece una visión inmediata de los productos más críticos, su localización y su impacto en la operación diaria. Este enfoque permite tomar decisiones basadas en datos reales, no en percepciones o clasificaciones teóricas.
¿Qué se analiza?
- Identificación de referencias de alta, media y baja rotación
- Frecuencia y concentración de movimientos por zona
- Patrones de uso y consumo reales
- Relación entre referencias y flujo operativo
Beneficios obtenidos
- Reducción de desplazamientos de operarios −15% a −35%
- Disminución de tiempos de preparación de pedidos −10% a −25%
- Mejor aprovechamiento de las zonas más accesibles del almacén
- Definición de políticas de almacenamiento basadas en datos
- Base objetiva para estrategias de slotting y reorganización
El resultado es un almacén mejor organizado, más eficiente y estable, con referencias críticas ubicadas en zonas óptimas y una operativa alineada con el comportamiento real de la demanda.