Diagnóstico Logístico de un Almacén Industrial: cómo identificar oportunidades de mejora
En muchas empresas industriales y de distribución existe la sensación de que «el almacén funciona razonablemente bien». Los pedidos salen, la producción recibe materiales y los clientes son atendidos.
Sin embargo, cuando se analiza la operativa con detalle, es frecuente encontrar oportunidades de mejora que permanecen ocultas en el trabajo diario.
Recientemente realizamos un diagnóstico logístico en una empresa industrial con varios miles de referencias, una combinación de fabricación bajo pedido y producto de stock, y un almacén que había ido creciendo de forma progresiva durante los últimos años.
Como es habitual en este tipo de proyectos, el objetivo no era únicamente rediseñar el almacén, sino responder a preguntas mucho más relevantes:
- ¿Se puede reducir el tiempo dedicado a preparar pedidos?
- ¿Existe capacidad de almacenamiento desaprovechada?
- ¿Por qué se producen errores en expediciones?
- ¿Es posible reducir los inventarios manteniendo el nivel de servicio?
- ¿Qué mejoras ofrecen un retorno económico más rápido?
En apenas una semana de trabajo fue posible identificar más de veinte oportunidades de mejora.
Nuestro enfoque combina la experiencia en operaciones con el análisis cuantitativo de datos.
Durante el diagnóstico se analizaron cinco grandes áreas.
Se estudió la distribución física del almacén, la ocupación de cada zona y los flujos de materiales.
Se detectó que el crecimiento histórico había provocado la aparición de varias zonas auxiliares de almacenamiento.
Aunque todas ellas cumplían su función, esta dispersión obligaba a realizar numerosos movimientos internos entre zonas.
Como consecuencia:
- aumento de recorridos
- mayor tiempo de manipulación
- utilización innecesaria de carretillas
- menor productividad del personal
El análisis de recorridos permitió comprobar que una reorganización del layout reduciría significativamente los desplazamientos diarios.
Posteriormente se analizó la utilización real de las ubicaciones.
En muchos almacenes las referencias permanecen durante años en la misma ubicación, independientemente de su rotación.
El estudio ABC mostró que un porcentaje relativamente pequeño de referencias generaba la mayor parte de las líneas preparadas diariamente.
Sin embargo, muchas de ellas no ocupaban las posiciones más accesibles del almacén.
Al mismo tiempo existían numerosas ubicaciones preferentes ocupadas por referencias con muy pocos movimientos anuales.
La conclusión fue inmediata: las mejores ubicaciones no estaban siendo utilizadas por las referencias más importantes para la operación.
La simple reubicación de productos permitiría reducir recorridos de picking sin necesidad de ampliar instalaciones.
Uno de los aspectos más interesantes fue el análisis de los inventarios.
Se detectó un número importante de referencias con escaso o nulo movimiento durante largos periodos de tiempo.
Estas referencias ocupaban espacio valioso y, en algunos casos, estaban situadas en ubicaciones muy accesibles.
El análisis permitió clasificarlas en varios grupos:
- referencias obsoletas
- referencias de baja rotación
- referencias estratégicas
- referencias candidatas a reubicación
Liberar estas posiciones permitiría reorganizar completamente la zona de preparación de pedidos.
El estudio de los pedidos mostró un patrón muy habitual.
La mayoría de los pedidos contenían muy pocas líneas y cantidades reducidas.
Esto abría la posibilidad de implantar estrategias de:
- picking por lotes
- consolidación posterior
- rutas optimizadas por pasillos
Con estas técnicas es posible reducir significativamente los desplazamientos diarios manteniendo el mismo nivel de servicio.
Otro aspecto analizado fue la calidad de los procesos.
Aunque la operación funcionaba correctamente gracias a la experiencia del personal, muchos procedimientos dependían excesivamente del conocimiento individual.
Esto genera problemas cuando:
- se incorporan nuevos operarios
- existen picos de trabajo
- aparecen sustituciones o bajas
La estandarización de procesos y la utilización de captura automática mediante códigos de barras permitirían mejorar simultáneamente productividad y fiabilidad de inventarios.
Tras el análisis se elaboró un plan priorizado de actuaciones.
Entre las más relevantes destacaban:
Reorganización del layout
Rediseñar las zonas de recepción, almacenamiento, preparación y expediciones para reducir manipulaciones innecesarias.
Ubicar las referencias según:
- frecuencia de preparación
- volumen
- peso
- ergonomía
- afinidad entre productos
en lugar de hacerlo únicamente por familia de producto.
Implantar listas de picking optimizadas y captura mediante terminales de radiofrecuencia para eliminar errores manuales.
Documentar todos los procesos críticos de almacén para asegurar la calidad independientemente del operario que realice la tarea.
Incorporar carros de picking, mesas elevadoras, sistemas de transporte y soluciones ergonómicas que reduzcan la manipulación manual.
Además de las mejoras tradicionales, hoy existen nuevas tecnologías que permiten ir mucho más allá.
Predictor inteligente de embalajes
Uno de los desarrollos que estamos incorporando consiste en un modelo basado en Inteligencia Artificial capaz de predecir automáticamente el embalaje óptimo para cada pedido.
A partir del histórico de expediciones, el algoritmo aprende qué combinación de cajas, jaulas, palés o embalajes especiales resulta más adecuada según:
- referencias incluidas
- dimensiones
- peso
- fragilidad
- restricciones de transporte
- cliente
Los beneficios son inmediatos:
- reducción del consumo de cartón
- menor coste de transporte
- eliminación de decisiones manuales
- mayor productividad en expediciones
- disminución de errores de embalaje
Otra línea de desarrollo consiste en un algoritmo que recomienda automáticamente la mejor ubicación para cada referencia.
El sistema analiza simultáneamente:
- rotación
- frecuencia de picking
- correlación entre referencias
- dimensiones
- peso
- ocupación del almacén
- cercanía a expediciones
De esta forma el almacén evoluciona continuamente en función de los patrones reales de consumo y no de decisiones tomadas años atrás.
Antes de mover una sola estantería es posible construir un modelo digital del almacén y comparar distintas alternativas.
Esto permite estimar previamente:
- recorridos de picking
- utilización de recursos
- capacidad disponible
- productividad esperada
- retorno económico de cada alternativa
reduciendo considerablemente el riesgo de implantación.
La experiencia demuestra que un diagnóstico logístico de corta duración puede poner de manifiesto oportunidades de mejora cuyo impacto económico supera ampliamente el coste del propio estudio.
En la mayoría de los proyectos, las mayores mejoras no proceden de grandes inversiones, sino de una combinación de:
- reorganización del layout,
- optimización de ubicaciones,
- mejora de procesos,
- utilización inteligente de los datos,
- y aplicación de algoritmos de optimización e Inteligencia Artificial.
En Cetus Aberdeen combinamos más de 35 años de experiencia en operaciones con el desarrollo de herramientas propias en Python e Inteligencia Artificial para transformar los datos de una operación logística en decisiones concretas que reducen costes y mejoran el nivel de servicio.