WMS predictivo: hacia un almacén más ágil, más inteligente y más eficiente

En este contexto, el WMS predictivo se orienta a gestionar un almacén basado en la anticipación, capaz de prever cargas de trabajo, riesgos de retraso, necesidades de recursos y posibles puntos de congestión.

A continuación, analizaremos algunas de las principales capacidades que incorporan este carácter predictivo y prescriptivo dentro de los sistemas WMS.

Los pilares del WMS predictivo

1. Previsión y gestión de recursos con asignación dinámica (Order Flow Balancing)

Una de las capacidades más relevantes es la posibilidad de prever la carga de trabajo por oleada, canal, zona o tipología de pedido.

Numerosos fabricantes de WMS, como Blue Yonder o Hardis Supply Chain, destacan funcionalidades de planificación predictiva, IA agentiva, orquestación de recursos y reasignación dinámica de tareas según evolucionen las condiciones operativas durante la jornada, apoyándose en módulos LMS (Labour Management System).

Esto permite abordar uno de los principales desafíos de los almacenes: el desequilibrio entre la carga real de trabajo y los recursos disponibles.

En lugar de esperar a que aparezcan retrasos, el sistema puede identificar áreas bajo presión y recomendar la reasignación de equipos, priorizar determinados pedidos o adaptar las secuencias de preparación.

De este modo, el WMS es capaz de optimizar en tiempo real la distribución de las tareas según la situación operativa.

Beneficios principales

• Reducción de déficits y excesos de personal mediante una gestión más precisa de los recursos humanos, mecanizados y robotizados.
• Mejora de la planificación operativa.
• Disminución de los costes de explotación.
• Incremento del nivel de servicio.
• Mejor anticipación de los picos de actividad, favoreciendo un reparto más equilibrado de las cargas de trabajo.
• Reducción de los tiempos de espera.

Según algunos estudios realizados por Hardis Supply Chain, estas capacidades pueden mejorar la productividad media hasta en un 20 %.

2. Predicción del cumplimiento de los cut-off logísticos y mejora de la productividad

Otro de los objetivos clave consiste en permitir que el WMS sea capaz de predecir si podrá cumplir los horarios límite de expedición o cut-off, considerando variables como:

• Planificación operativa.
• Disponibilidad real de recursos y equipamiento.
• Productividad histórica.
• Competencias y experiencia de los equipos.

Gracias a ello, los responsables de almacén pueden recibir alertas anticipadas sobre posibles riesgos de incumplimiento y actuar antes de que se produzca el problema, reasignando recursos o ajustando prioridades para garantizar los plazos comprometidos.

El Machine Learning y la Inteligencia Artificial desempeñan un papel fundamental en este escenario, especialmente para realizar cálculos probabilísticos complejos relacionados con el cumplimiento de los cut-off.

Asimismo, la IA generativa y los agentes inteligentes pueden facilitar la generación de alertas preventivas y la recomendación de acciones correctivas adaptadas a las necesidades operativas.

Beneficios principales

• Reducción de los retrasos en las expediciones.
• Gestión proactiva de la actividad.
• Mejora del nivel de servicio al cliente.

Más allá del cumplimiento de los cut-off, la estimación de la capacidad operativa futura del almacén contribuye directamente a la mejora global de la productividad.

Teniendo en cuenta factores como:

• Productividad histórica.
• Perfil de los operarios.
• Competencias adquiridas y en desarrollo.
• Volúmenes previstos.
• Recursos disponibles.

El WMS predictivo identifica oportunidades de mejora para maximizar el rendimiento mediante:

• La anticipación de desviaciones de productividad.
• El apoyo a la toma de decisiones de los responsables operativos.
• La protección de los compromisos de servicio.

3. Slotting predictivo

El slotting predictivo consiste en anticipar los movimientos de inventario a partir del análisis del histórico de consumos.

Su principal objetivo es evitar desplazamientos innecesarios y optimizar los costes de manipulación.

Para ello, se busca prever la evolución futura del stock y comprender los factores que pueden obligar a replantear la organización del almacén, como:

• Estacionalidades.
• Cambios en los patrones de consumo.
• Variaciones en la rotación de productos.

La base de esta capacidad es el análisis de los datos históricos y la predicción de los movimientos futuros de la actividad.

Con esta información, el WMS puede proponer reubicaciones optimizadas de los artículos almacenados, incluyendo la reclasificación de referencias según metodologías como ABC.

La reorganización afecta tanto a las ubicaciones de los productos como a las estrategias de preparación y al dimensionamiento de los espacios destinados al picking, reduciendo así la frecuencia de reaprovisionamiento.

Beneficios principales

• Reducción de las distancias recorridas.
• Disminución de los costes de manipulación.
• Mayor productividad en las operaciones de picking.
• Reducción de la carga física para los operarios.
• Mejor adaptación a la estacionalidad y a los productos de alta rotación.

Conclusión

La implantación de un WMS predictivo va mucho más allá de activar una nueva funcionalidad tecnológica. Requiere combinar visión de negocio, conocimiento de los procesos logísticos, calidad del dato, integración de aplicaciones y gestión del cambio.

Precisamente ahí es donde VISEO aporta un valor diferencial.

Como partner e integrador de soluciones Supply Chain, especialmente en torno a la suite WMS de Hardis Supply Chain para entornos de almacén, retail e industria, VISEO acompaña a las organizaciones de principio a fin: desde la definición de objetivos y casos de uso hasta el diagnóstico de madurez de datos, la integración del WMS, la industrialización de modelos avanzados, los despliegues internacionales y el soporte operativo.

La propuesta de valor de VISEO consiste en conectar la ambición estratégica con la realidad operativa, transformando el potencial tecnológico en resultados medibles para los almacenes, los equipos de Supply Chain y, en última instancia, para el cliente final.

¿Quiere descubrir cómo un WMS predictivo puede transformar el rendimiento de su almacén? Contacte con nuestros expertos y le ayudaremos a identificar las mejores oportunidades para su organización.

Kamal Radouane
Alliance Manager de soluciones Hardis Supply Chain en VISEO