{"id":137167,"date":"2026-08-17T15:18:05","date_gmt":"2026-08-17T18:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/eyfsolutions.com\/sin-categoria\/optimizacion-de-almacenes-y-estrategias-de-picking-como-los-gemelos-digitales-y-la-ia-impulsan-la-eficiencia-y-las-decisiones-de-inversion\/"},"modified":"2026-08-17T16:14:34","modified_gmt":"2026-08-17T19:14:34","slug":"optimizacion-de-almacenes-y-estrategias-de-picking-como-los-gemelos-digitales-y-la-ia-impulsan-la-eficiencia-y-las-decisiones-de-inversion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eyfsolutions.com\/es\/digital-twin\/optimizacion-de-almacenes-y-estrategias-de-picking-como-los-gemelos-digitales-y-la-ia-impulsan-la-eficiencia-y-las-decisiones-de-inversion\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n de almacenes y estrategias de picking: c\u00f3mo los Gemelos Digitales y la IA impulsan la eficiencia y las decisiones de inversi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

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La preparaci\u00f3n de pedidos es una de las actividades que requieren m\u00e1s mano de obra y generan mayores costos dentro de un almac\u00e9n. Una revisi\u00f3n 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. <\/p>\n

A medida que aumentan los vol\u00famenes del comercio electr\u00f3nico, crece la cantidad de SKU y la disponibilidad de mano de obra se vuelve m\u00e1s limitada, los responsables de log\u00edstica enfrentan una presi\u00f3n creciente para lograr un mayor rendimiento utilizando el mismo espacio f\u00edsico y la misma cantidad de personal, sin depender exclusivamente de nuevas inversiones en infraestructura y automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

En este contexto, definir estrategias de picking, dise\u00f1ar layouts y optimizar los flujos se convierten en factores importantes para mejorar el desempe\u00f1o. Tecnolog\u00edas como los Gemelos Digitales, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning potencian esta capacidad al permitir el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos, la evaluaci\u00f3n de diferentes configuraciones y la identificaci\u00f3n de oportunidades de optimizaci\u00f3n antes de implementar cambios en el entorno f\u00edsico. <\/p>\n

El picking como impulsor de la eficiencia del almac\u00e9n<\/h3>\n

La eficiencia del picking est\u00e1 directamente relacionada con variables como la distancia recorrida, la cantidad de pedidos procesados simult\u00e1neamente, la ubicaci\u00f3n de los productos y la utilizaci\u00f3n de los recursos. La literatura sobre picking en almacenes destaca las decisiones relacionadas con el layout, la asignaci\u00f3n de almacenamiento, las rutas, el agrupamiento de pedidos (batching) y la zonificaci\u00f3n como elementos fundamentales en el dise\u00f1o y control de estos procesos. <\/p>\n

Estos son precisamente los tipos de variables en los que un Gemelo Digital puede generar valor. Al crear una representaci\u00f3n digital de los procesos, flujos, recursos y restricciones, se pueden evaluar diferentes estrategias y configuraciones, medir sus impactos e identificar alternativas m\u00e1s eficientes antes de implementar cambios en el entorno f\u00edsico. <\/p>\n

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Batching y rutas: decisiones interdependientes en el almac\u00e9n<\/h3>\n

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 almac\u00e9n.<\/p>\n

El batching consiste en agrupar dos o m\u00e1s pedidos para que puedan prepararse dentro de una misma ruta, en lugar de realizar un recorrido independiente para cada pedido. La literatura acad\u00e9mica reconoce esta estrategia como una forma de reducir las distancias recorridas, especialmente cuando los pedidos contienen art\u00edculos almacenados en ubicaciones cercanas. <\/p>\n

Las rutas, a su vez, determinan la secuencia de ubicaciones que deben visitarse durante el proceso de picking. Estas dos decisiones est\u00e1n directamente relacionadas: la composici\u00f3n de un lote modifica las ubicaciones que deben visitarse y, en consecuencia, influye en la ruta m\u00e1s eficiente para completar el proceso. <\/p>\n

Por este motivo, las investigaciones se han centrado cada vez m\u00e1s en la optimizaci\u00f3n 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 simult\u00e1neamente para minimizar las distancias de picking, en lugar de tratarlas como decisiones independientes. <\/p>\n

Otro concepto relevante es el wave picking. En este modelo, los pedidos se organizan en grupos que se liberan para su preparaci\u00f3n dentro de ventanas de tiempo definidas, considerando factores como la prioridad, los horarios de env\u00edo, la capacidad disponible y los horarios l\u00edmite de los transportistas. La composici\u00f3n y el tama\u00f1o de estas olas influyen directamente en la utilizaci\u00f3n de los recursos y en los flujos internos del almac\u00e9n. <\/p>\n

Inteligencia Artificial y Gemelos Digitales aplicados a la optimizaci\u00f3n de almacenes<\/h3>\n

Los avances en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Gemelos Digitales est\u00e1n ampliando la capacidad de analizar sistemas log\u00edsticos complejos e identificar oportunidades de eficiencia en un n\u00famero cada vez mayor de variables.<\/p>\n

Estas tecnolog\u00edas pueden respaldar decisiones relacionadas con picking, rutas, batching, asignaci\u00f3n de SKU, reabastecimiento y utilizaci\u00f3n de recursos, considerando no solo cada elemento de forma individual, sino tambi\u00e9n 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 preparaci\u00f3n hasta el env\u00edo. <\/p>\n

Estudios recientes demuestran resultados relevantes de esta integraci\u00f3n. Una investigaci\u00f3n publicada en 2026 desarroll\u00f3 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 contribuy\u00f3 a un aumento del 42% en la productividad, medida por pallets procesados por hora, y a una reducci\u00f3n del 41% en el tiempo de env\u00edo. <\/p>\n

Las investigaciones tambi\u00e9n avanzan hacia an\u00e1lisis cada vez m\u00e1s integrados. Modificar la ubicaci\u00f3n de determinados SKU, por ejemplo, puede afectar las distancias recorridas, influir en la composici\u00f3n de los lotes, cambiar las rutas \u00f3ptimas de picking e impactar la utilizaci\u00f3n de los recursos. En este contexto, la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y los Gemelos Digitales ampl\u00edan la capacidad de evaluar estas variables simult\u00e1neamente y comparar diferentes configuraciones antes de su implementaci\u00f3n. <\/p>\n

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El Gemelo Digital como entorno para la toma de decisiones en el almac\u00e9n<\/h3>\n

Dentro de un almac\u00e9n, las decisiones relacionadas con slotting, picking, batching, dimensionamiento de zonas, layout, capacidad y asignaci\u00f3n de recursos est\u00e1n interrelacionadas. Modificar la ubicaci\u00f3n de los SKU puede reducir las distancias recorridas y, al mismo tiempo, generar nuevas ineficiencias o alterar la distribuci\u00f3n de los flujos. Evaluar estas decisiones de forma integrada es, por lo tanto, fundamental para comprender su impacto en el desempe\u00f1o general del sistema. <\/p>\n

Un Gemelo Digital permite representar procesos, recursos, restricciones, demanda y caracter\u00edsticas f\u00edsicas del entorno para evaluar diferentes configuraciones antes de su implementaci\u00f3n. Esto permite analizar el impacto de los cambios propuestos en variables como distancia recorrida, tiempo de picking, colas, utilizaci\u00f3n de recursos, throughput, capacidad y niveles de servicio. <\/p>\n

Este enfoque tambi\u00e9n puede respaldar la validaci\u00f3n del CAPEX destinado al dise\u00f1o, ampliaci\u00f3n o modernizaci\u00f3n de almacenes. Diferentes alternativas relacionadas con layouts, estructuras de almacenamiento, muelles, equipos, \u00e1reas de picking y capacidad pueden evaluarse antes de realizar una inversi\u00f3n de capital. Esto permite determinar si la configuraci\u00f3n propuesta puede atender la demanda prevista, anticipar cuellos de botella y dimensionar adecuadamente los recursos necesarios. <\/p>\n

Un caso de dise\u00f1o de almac\u00e9n documentado en 2020 utiliz\u00f3 herramientas digitales para desarrollar estimaciones detalladas de OPEX y CAPEX y compararlas con soluciones manuales y automatizadas. En el caso presentado, la empresa logr\u00f3 reducir el CAPEX previsto en aproximadamente un 10% y los gastos operativos en m\u00e1s de un 30%. El mismo enfoque permite evaluar layouts, flujos, m\u00e9todos de picking y requerimientos de mano de obra antes de su implementaci\u00f3n f\u00edsica. <\/p>\n

La integraci\u00f3n del Gemelo Digital con m\u00e9todos avanzados de optimizaci\u00f3n tambi\u00e9n ha generado resultados relevantes. En un estudio publicado en 2026, se integr\u00f3 un algoritmo de Gemelo Digital con algoritmos mejorados de b\u00fasqueda de vecinos para el picking en almacenes con 50 a 300 pedidos. El enfoque logr\u00f3 una reducci\u00f3n del 14,7% al 17,2% en el tiempo total de picking en comparaci\u00f3n con el algoritmo est\u00e1ndar y una reducci\u00f3n aproximada del 30% al 42% en el tiempo promedio de espera del picker en comparaci\u00f3n con el mejor benchmark utilizado en el estudio. <\/p>\n

Por lo tanto, el Gemelo Digital puede funcionar como un entorno para la toma de decisiones en la gesti\u00f3n 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 f\u00edsico.<\/p>\n

Del an\u00e1lisis digital a la optimizaci\u00f3n del almac\u00e9n<\/h3>\n

Las capacidades de EYF Solutions basadas en Modelo Digital, Sombra Digital, Gemelo Digital, Inteligencia Artificial y Advanced Analytics permiten representar las caracter\u00edsticas espec\u00edficas de cada almac\u00e9n y evaluar diferentes combinaciones de batching, rutas, slotting, layout, capacidad y asignaci\u00f3n de recursos. Utilizando datos reales, se pueden comparar distintos escenarios mediante indicadores como throughput, productividad, utilizaci\u00f3n de recursos, distancias recorridas y tiempos de espera. <\/p>\n

Con este enfoque, las decisiones de optimizaci\u00f3n dejan de depender \u00fanicamente 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 implementaci\u00f3n, contribuyendo a reducir la incertidumbre, optimizar recursos y proporcionar una base estructurada para decisiones de mejora e inversi\u00f3n. Cont\u00e1ctenos.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Referencias<\/strong><\/p>\n

DE KOSTER, R.; LE-DUC, T.; ROODBERGEN, K. J. Design and control of warehouse order picking: A literature review.<\/em> European Journal of Operational Research, v. 182, n. 2, p. 481\u2013501, 2007. <\/p>\n

BRIANT, O.; CAMBAZARD, H.; CATTARUZZA, D.; CATUSSE, N.; LADIER, A.-L.; OGIER, M. An efficient and general approach for the joint order batching and picker routing problem.<\/em> European Journal of Operational Research, v. 285, n. 2, p. 497\u2013512, 2020. <\/p>\n

AERTS, B.; CORNELISSENS, T.; S\u00d6RENSEN, K. The joint order batching and picker routing problem: Modelled and solved as a clustered vehicle routing problem.<\/em> Computers & Operations Research, v. 129, 105168, 2021.<\/p>\n

ZHANG, J. Intelligent warehouse supply chain order picking optimization based on digital twin and genetic algorithm.<\/em> Discover Applied Sciences, 2026.<\/p>\n

TAQU\u00cdA GUTI\u00c9RREZ, J. A.; MACHUCA DE PINA, J. M. Smart Warehouse Management Using Digital Twins and Machine Learning.<\/em> South African Journal of Industrial Engineering, v. 37, n. 1, p. 17\u201327, 2026. <\/p>\n

BUSTAMANTE, F.; DEKHNE, A.; HERRMANN, J.; SINGH, V. Improving warehouse operations\u2014digitally.<\/em> 2020. Industry reference on digital warehouse design, layout evaluation, resource sizing, and CAPEX\/OPEX validation. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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