5 formas de optimizar la eficiencia en la gestión de almacenes

Los avances tecnológicos actuales permiten optimizar la gestión de almacenes, ayudando a las cadenas de suministro a ganar en eficiencia, a la vez que reducen costes y minimizan la generación de residuos.

El impulso a la eficiencia operativa dentro del almacén suele ser una de las prioridades de cualquier plan logístico, sin embargo, supone también un desafío para sus responsables, ya que: las posiciones cambian continuamente; se incorporan nuevos empleados que tienen que aprender y familiarizarse con los procesos y la lista de productos en stock varía

En este escenario, la gestión de almacenes se complica, a la vez que son requeridas diferentes ubicaciones de almacenamiento, se incorporan nuevos procedimientos de picking y cambian las necesidades de manipulación, esto dificulta las iniciativas de automatización. Apostar por la eficiencia y la calidad precisa del apoyo de la tecnología y, más concretamente, del aprendizaje automático.

Cómo mejorar resultados en la gestión de almacenes con el aprendizaje automático

La automatización se plantea como la solución más lógica cuando el objetivo es aumentar la eficiencia en la gestión de almacenes. Sin embargo, en la práctica, no es posible hacer extensible la automatización a la selección de todos los productos, puesto que existen inconvenientes como:

• Peculiaridades
• Tamaños inusuales
• Requisitos de manipulación específicos

Esto tampoco significa que haya que conformarse con los procesos manuales. Por eso, los responsables de la gestión de almacenes tendrán que buscar el punto medio, una configuración de almacén eficiente que no necesite ni de mano de obra extra ni de automatización adicional. Pero, ¿cómo hallar el equilibrio?

• El aprendizaje automático es la clave. Los algoritmos hacen posible:
• Optimizar el almacenamiento: los algoritmos de aprendizaje automático pueden dirigir a los trabajadores de almacén al camino más corto para situar cada artículo en su ubicación correspondiente de forma rápida.
• Picking más eficiente: los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar el picking minimizando desplazamientos y traslados de mercancías. De esta forma, consiguen reducir el tiempo necesario para completar cada tarea y la probabilidad de aparición de errores asociados.
• Validación de pedidos: el análisis de los registros históricos permite identificar los artículos que tienen tasas de error más altas que la normal, pudiendo avisar a los operarios de picking sobre las diferencias entre los artículos o advertirles cuando la selección de algún producto requiere mayor atención de lo habitual.
• Reducción de desperdicios: la gestión de almacenes debe tener muy en cuenta los productos que tienen fechas de vencimiento o caducidad y, por lo tanto, requieren de una mayor atención. La aplicación de técnicas de aprendizaje automático permite ir más allá de la simple rotación de artículos y sugerir lotes diferentes para enviar a clientes distintos, en base Asus necesidades o su historial de compra; así, por ejemplo, los clientes que compran artículos consumibles con regularidad pueden recibir artículos más cerrados porque los usarán más rápido.
• Picking de varios pedidos: el multipicking se ha optimizado visiblemente  gracias a la tecnología, el picking por luz es un buen ejemplo de ello y como muestra están los resultados obtenidos por DHL, gracias a una gestión de almacenes siempre alineada con las últimas novedades en tecnología. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden dar paso a mejoras en el rendimiento aún mayores, puesto que, en base a su conocimiento sobre los pedidos y las actividades de selección multipicking, dirigen a los operarios de picking en su labor.