La preparación de pedidos es una de las actividades que requieren más mano de obra y generan mayores costos dentro de un almacén. Una revisión de la literatura publicada en European Journal of Operational Research estima que el picking puede representar entre el 55% y el 60% de los costos totales de almacenamiento.
A medida que aumentan los volúmenes del comercio electrónico, crece la cantidad de SKU y la disponibilidad de mano de obra se vuelve más limitada, los responsables de logística enfrentan una presión creciente para lograr un mayor rendimiento utilizando el mismo espacio físico y la misma cantidad de personal, sin depender exclusivamente de nuevas inversiones en infraestructura y automatización.
En este contexto, definir estrategias de picking, diseñar layouts y optimizar los flujos se convierten en factores importantes para mejorar el desempeño. Tecnologías como los Gemelos Digitales, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning potencian esta capacidad al permitir el análisis de grandes volúmenes de datos, la evaluación de diferentes configuraciones y la identificación de oportunidades de optimización antes de implementar cambios en el entorno físico.
El picking como impulsor de la eficiencia del almacén
La eficiencia del picking está directamente relacionada con variables como la distancia recorrida, la cantidad de pedidos procesados simultáneamente, la ubicación de los productos y la utilización de los recursos. La literatura sobre picking en almacenes destaca las decisiones relacionadas con el layout, la asignación de almacenamiento, las rutas, el agrupamiento de pedidos (batching) y la zonificación como elementos fundamentales en el diseño y control de estos procesos.
Estos son precisamente los tipos de variables en los que un Gemelo Digital puede generar valor. Al crear una representación digital de los procesos, flujos, recursos y restricciones, se pueden evaluar diferentes estrategias y configuraciones, medir sus impactos e identificar alternativas más eficientes antes de implementar cambios en el entorno físico.
Batching y rutas: decisiones interdependientes en el almacén
La forma en que se agrupan los pedidos y se definen las rutas de picking tiene un impacto directo en las distancias recorridas, la productividad y los tiempos de procesamiento dentro del almacén.
El batching consiste en agrupar dos o más pedidos para que puedan prepararse dentro de una misma ruta, en lugar de realizar un recorrido independiente para cada pedido. La literatura académica reconoce esta estrategia como una forma de reducir las distancias recorridas, especialmente cuando los pedidos contienen artículos almacenados en ubicaciones cercanas.
Las rutas, a su vez, determinan la secuencia de ubicaciones que deben visitarse durante el proceso de picking. Estas dos decisiones están directamente relacionadas: la composición de un lote modifica las ubicaciones que deben visitarse y, en consecuencia, influye en la ruta más eficiente para completar el proceso.
Por este motivo, las investigaciones se han centrado cada vez más en la optimización conjunta del batching y las rutas. Estudios publicados en European Journal of Operational Research y Computers & Operations Research demuestran la importancia de considerar estas variables simultáneamente para minimizar las distancias de picking, en lugar de tratarlas como decisiones independientes.
Otro concepto relevante es el wave picking. En este modelo, los pedidos se organizan en grupos que se liberan para su preparación dentro de ventanas de tiempo definidas, considerando factores como la prioridad, los horarios de envío, la capacidad disponible y los horarios límite de los transportistas. La composición y el tamaño de estas olas influyen directamente en la utilización de los recursos y en los flujos internos del almacén.
Inteligencia Artificial y Gemelos Digitales aplicados a la optimización de almacenes
Los avances en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Gemelos Digitales están ampliando la capacidad de analizar sistemas logísticos complejos e identificar oportunidades de eficiencia en un número cada vez mayor de variables.
Estas tecnologías pueden respaldar decisiones relacionadas con picking, rutas, batching, asignación de SKU, reabastecimiento y utilización de recursos, considerando no solo cada elemento de forma individual, sino también sus interdependencias. Este enfoque resulta especialmente relevante para los procesos de fulfillment, que abarcan las etapas necesarias para completar un pedido, desde su procesamiento y preparación hasta el envío.
Estudios recientes demuestran resultados relevantes de esta integración. Una investigación publicada en 2026 desarrolló un sistema de Gemelo Digital para analizar patrones de demanda y respaldar decisiones de slotting mediante modelos digitales integrados. En el contexto analizado, el modelo contribuyó a un aumento del 42% en la productividad, medida por pallets procesados por hora, y a una reducción del 41% en el tiempo de envío.
Las investigaciones también avanzan hacia análisis cada vez más integrados. Modificar la ubicación de determinados SKU, por ejemplo, puede afectar las distancias recorridas, influir en la composición de los lotes, cambiar las rutas óptimas de picking e impactar la utilización de los recursos. En este contexto, la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y los Gemelos Digitales amplían la capacidad de evaluar estas variables simultáneamente y comparar diferentes configuraciones antes de su implementación.
El Gemelo Digital como entorno para la toma de decisiones en el almacén
Dentro de un almacén, las decisiones relacionadas con slotting, picking, batching, dimensionamiento de zonas, layout, capacidad y asignación de recursos están interrelacionadas. Modificar la ubicación de los SKU puede reducir las distancias recorridas y, al mismo tiempo, generar nuevas ineficiencias o alterar la distribución de los flujos. Evaluar estas decisiones de forma integrada es, por lo tanto, fundamental para comprender su impacto en el desempeño general del sistema.
Un Gemelo Digital permite representar procesos, recursos, restricciones, demanda y características físicas del entorno para evaluar diferentes configuraciones antes de su implementación. Esto permite analizar el impacto de los cambios propuestos en variables como distancia recorrida, tiempo de picking, colas, utilización de recursos, throughput, capacidad y niveles de servicio.
Este enfoque también puede respaldar la validación del CAPEX destinado al diseño, ampliación o modernización de almacenes. Diferentes alternativas relacionadas con layouts, estructuras de almacenamiento, muelles, equipos, áreas de picking y capacidad pueden evaluarse antes de realizar una inversión de capital. Esto permite determinar si la configuración propuesta puede atender la demanda prevista, anticipar cuellos de botella y dimensionar adecuadamente los recursos necesarios.
Un caso de diseño de almacén documentado en 2020 utilizó herramientas digitales para desarrollar estimaciones detalladas de OPEX y CAPEX y compararlas con soluciones manuales y automatizadas. En el caso presentado, la empresa logró reducir el CAPEX previsto en aproximadamente un 10% y los gastos operativos en más de un 30%. El mismo enfoque permite evaluar layouts, flujos, métodos de picking y requerimientos de mano de obra antes de su implementación física.
La integración del Gemelo Digital con métodos avanzados de optimización también ha generado resultados relevantes. En un estudio publicado en 2026, se integró un algoritmo de Gemelo Digital con algoritmos mejorados de búsqueda de vecinos para el picking en almacenes con 50 a 300 pedidos. El enfoque logró una reducción del 14,7% al 17,2% en el tiempo total de picking en comparación con el algoritmo estándar y una reducción aproximada del 30% al 42% en el tiempo promedio de espera del picker en comparación con el mejor benchmark utilizado en el estudio.
Por lo tanto, el Gemelo Digital puede funcionar como un entorno para la toma de decisiones en la gestión de almacenes, permitiendo a las organizaciones anticipar posibles ineficiencias, validar la capacidad, dimensionar recursos y evaluar diferentes alternativas de CAPEX antes de implementar cambios e inversiones en el entorno físico.
Del análisis digital a la optimización del almacén
Las capacidades de EYF Solutions basadas en Modelo Digital, Sombra Digital, Gemelo Digital, Inteligencia Artificial y Advanced Analytics permiten representar las características específicas de cada almacén y evaluar diferentes combinaciones de batching, rutas, slotting, layout, capacidad y asignación de recursos. Utilizando datos reales, se pueden comparar distintos escenarios mediante indicadores como throughput, productividad, utilización de recursos, distancias recorridas y tiempos de espera.
Con este enfoque, las decisiones de optimización dejan de depender únicamente de benchmarks y pasan a considerar las interdependencias existentes en cada entorno. EYF Solutions ayuda a las empresas a modelar, analizar y validar alternativas antes de su implementación, contribuyendo a reducir la incertidumbre, optimizar recursos y proporcionar una base estructurada para decisiones de mejora e inversión. Contáctenos.
Referencias
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