Gestionar un almacén, sea grande o pequeño, siempre ha sido un desafío. Optimizar el espacio, controlar los inventarios, organizar los envíos, gestionar devoluciones… Gracias a la analítica de datos, los gerentes de almacén pueden apoyarse en información precisa y actualizada para tomar las decisiones adecuadas para el futuro del negocio.
¿Cómo ha revolucionado la analítica de datos la gestión de almacenes?
Tradicionalmente, la gestión de almacenes se basaba en estimaciones, interpretadas gracias a los conocimientos y experiencia de la persona responsable.
Huelga decir que, por mucho que el gestor de almacén fuese competente, la puerta del error siempre estaba abierta. La información disponible era limitada, los datos o no eran fiables o no estaban actualizados o provenían de departamentos diferentes y eran contradictorios.
Y con esas cartas había que jugar.
Se contaba con que se iban a producir errores y pérdidas. El margen era amplio, ya que era muy difícil o imposible tener una visión global tanto del inventario como de las operaciones del almacén.
Afortunadamente, esa dinámica ha cambiado mucho con la posibilidad de utilizar la analítica de datos. Si bien hasta hace unos años esto era algo solo al alcance de las grandes empresas, hoy por hoy su uso se ha generalizado y prácticamente están al alcance de cualquier almacén, sin importar su tamaño o su volumen de operaciones.
Gracias a las modernas herramientas de analítica las empresas pueden recolectar cantidades ingentes de información, procesarla casi instantáneamente y generar en tiempo real análisis relacionados con sus operaciones logísticas.
Adicionalmente, gracias a la implementación de modelos predictivos y análisis avanzados, las empresas pueden anticiparse a problemas con un margen de error mínimo, lo que les permite mejorar mucho la toma de decisiones.
>> Analítica predictiva: qué puede hacer por tu almacén.
Principales aplicaciones de la analítica de datos en el almacén
Aunque los campos en los que se utiliza de la analítica de datos es cada día más amplio, centrándonos en los almacenes logísticos y centros de distribución, las aplicaciones principales son las siguientes:
1. Optimización de inventarios
La analítica de datos permite una gestión más precisa del inventario, al predecir la demanda con mayor exactitud.
Con las herramientas disponibles se pueden analizar patrones históricos de ventas, estacionalidad y tendencias de mercado. Así, se determinan cuáles son los niveles óptimos de stock con un margen reducido de error, evitando tanto el sobrestock como la rotura de inventario.
Esto reduce costos de almacenamiento y asegura que siempre haya productos disponibles cuando los clientes los necesiten.
2. Gestión del espacio del almacén
En un almacén, el espacio es dinero, por eso conseguir una distribución eficiente es tan importante. La analítica de datos ayuda a establecer la disposición óptima de mercancías dentro del almacén, basándose en la rotación de inventario y en la frecuencia con que los productos son requeridos para el picking.
3. Optimización de rutas de picking
El picking, o la selección de productos dentro del almacén, es una de las tareas más costosas y que más tiempo consume.
La analítica de datos permite optimizar el tiempo de recogida de productos para preparar pedidos, minimizando los recursos empleados para buscar cada referencia.
Mediante algoritmos de análisis, se pueden diseñar rutas más eficientes que reduzcan el tiempo de desplazamiento y mejoren la productividad.
4. Mantenimiento preventivo de equipos
En los almacenes que utilizan transpaletas, apiladoras, sistemas automatizados de transporte o maquinaria de otro tipo, la analítica de datos puede utilizarse para realizar el mantenimiento preventivo.
Analizando los datos operativos de las máquinas, se pueden identificar patrones que indican funcionamientos ineficientes o desgastes y programar actividades de mantenimiento antes de que ocurra un fallo, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos de reparación.
5. Monitorización en tiempo real
Las empresas utilizan la analítica de datos para obtener informes en tiempo real del estado de sus operaciones logísticas.
Desde el seguimiento del inventario hasta la supervisión del rendimiento del personal y el estado de los envíos, la capacidad de reaccionar de inmediato ante cualquier eventualidad supone una importante ventaja.
6. Análisis de la cadena de suministro
La analítica de datos también se aplica para optimizar la cadena de suministro en su totalidad. Al integrar datos provenientes de proveedores, transportistas y otros actores de la cadena, es posible mejorar la planificación y la coordinación, así como asegurar el flujo continuo de productos hacia el almacén.
7. Rendimiento del personal
Medir la productividad de cada empleado y cada departamento, permite evaluar el trabajo con precisión y trabajar para mejorar el rendimiento de forma objetiva.
Por ejemplo, se pueden redistribuir recursos para corregir ineficiencias o reestructurar procesos para evitar cuellos de botella. Todo ello, con intervenciones específicas basadas en datos.
Como ves, integrar la analítica de datos en la gestión de almacenes es fundamental para las empresas que pretendan obtener el máximo rendimiento con sus recursos. Para ello, es importante comenzar por un Sistema de Gestión de Almacenes como nuestro SGA TWO, capaz de ofrecer una sólida base para la gestión de inventario, del espacio y de los flujos de trabajo.
Pero el verdadero potencial de la analítica de datos se destapa cuando se complementa el SGA con un software de Business Intelligence (BI), que permite analizar los datos generados por el SGA y convertirlos en información accionable.
El uso combinado de un SGA y una solución de BI proporciona una visión integral de la empresa y, lo más importante, “traduce” los datos para que permitan detectar en qué puntos hay que implementar mejoras. ¿Te contamos más?
