Vemos el mismo patr\u00f3n una y otra vez cuando revisamos la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n para nuevos clientes. Las normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones existen sobre el papel, pero la distribuci\u00f3n real del almac\u00e9n en el SGA ya no se corresponde con la realidad. Las ubicaciones se han reutilizado de forma improvisada, las zonas de preparaci\u00f3n de pedidos se han ido acercando a la zona de env\u00edo \u201csolo para los picos de demanda\u201d, y nadie conf\u00eda del todo en la distribuci\u00f3n cuando algo sale mal. Esa desconexi\u00f3n entre la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n real de ubicaciones suele ser la causa principal de los problemas de precisi\u00f3n y productividad.<\/p>\n\n\n\n
En Clarus WMS, consideramos que la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones son parte de la infraestructura b\u00e1sica, y no un proyecto puntual. El objetivo no es crear un mapa est\u00e1tico y bonito, sino un modelo din\u00e1mico de sus ubicaciones y asignaciones que determine la secuencia de recorrido, el tiempo de desplazamiento, la reposici\u00f3n y la gesti\u00f3n de excepciones. En este art\u00edculo, responderemos a las preguntas m\u00e1s frecuentes que nos plantean los responsables de almacenes y de empresas de log\u00edstica externa (3PL) sobre la cartograf\u00eda y la asignaci\u00f3n de ubicaciones, compartiremos lo que revelan los datos y mostraremos c\u00f3mo abordamos en la pr\u00e1ctica la optimizaci\u00f3n de la cartograf\u00eda del almac\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la cartograf\u00eda de almacenes y por qu\u00e9 es importante?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEl mapa del almac\u00e9n es la representaci\u00f3n digital de tu espacio f\u00edsico \u2014cada zona, pasillo, bah\u00eda, nivel y ubicaci\u00f3n\u2014 que utiliza tu sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) para almacenar y recuperar existencias. Cuando el mapa del almac\u00e9n se elabora correctamente, la estructura de tus ubicaciones respalda directamente las decisiones de asignaci\u00f3n de ubicaciones, las rutas de preparaci\u00f3n de pedidos y la visibilidad del inventario. Cuando el mapeo del almac\u00e9n se realiza con prisas o se deja que evolucione de forma org\u00e1nica, las reglas de asignaci\u00f3n de ubicaciones resultan m\u00e1s dif\u00edciles de aplicar y cada excepci\u00f3n tarda m\u00e1s en resolverse.<\/p>\n\n\n\n
Una estructura s\u00f3lida de mapeo de almac\u00e9n suele partir de un c\u00f3digo de ubicaci\u00f3n que divide el almac\u00e9n en elementos l\u00f3gicos (por ejemplo, centro, zona, pasillo, columna, fila y ubicaci\u00f3n). Ese c\u00f3digo de mapeo de almac\u00e9n es el que utiliza tu SGA para determinar las secuencias de recorrido, el orden de las rutas de preparaci\u00f3n de pedidos y la l\u00f3gica de reposici\u00f3n. Si la estructura subyacente del mapa del almac\u00e9n es inconsistente \u2014pasillos que faltan, ubicaciones reutilizadas, c\u00f3digos no est\u00e1ndar\u2014, cualquier optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones que intentes aplicar sobre ella resultar\u00e1 inestable.<\/p>\n\n\n\n
Desde el punto de vista de los costes, la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n es importante porque la preparaci\u00f3n de pedidos supone la mayor parte de la mano de obra. LIDD estima que, en un almac\u00e9n t\u00edpico, la preparaci\u00f3n de pedidos representa aproximadamente la mitad de toda la mano de obra, y que cerca de la mitad de ese tiempo se dedica simplemente a desplazarse entre las distintas ubicaciones. (LIDD<\/a>) Si la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n es desordenada y la asignaci\u00f3n de ubicaciones es ineficiente, el tiempo perdido caminando se multiplica en cada turno. Por el contrario, una distribuci\u00f3n ordenada del almac\u00e9n, junto con una optimizaci\u00f3n inteligente de la asignaci\u00f3n de ubicaciones, significa que cada metro adicional recorrido se ha sacrificado deliberadamente a cambio de una mejor ergonom\u00eda, una mejor agrupaci\u00f3n de lotes o un mejor aprovechamiento del espacio.<\/p>\n\n\n\nLa cartograf\u00eda del almac\u00e9n es tambi\u00e9n la columna vertebral de la trazabilidad. En entornos 3PL con m\u00faltiples clientes y acuerdos de nivel de servicio (SLA) estrictos, a los organismos reguladores no les importa el aspecto de tus estanter\u00edas; lo que les importa es que tu sistema pueda demostrar d\u00f3nde ha estado cada pal\u00e9. Un mapeo preciso del almac\u00e9n y una asignaci\u00f3n de ubicaciones rigurosa garantizan que cada escaneo vincule una unidad de almacenamiento con una ubicaci\u00f3n real y auditable, incluso cuando se recurre a espacios de desbordamiento temporales o a cobertizos externos.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n![\"Estructura](\"https:\/\/claruswms.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Gemini_Generated_Image_cefaevcefaevcefa.webp\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo contribuye la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de huecos a reducir el tiempo de desplazamiento y los costes de mano de obra?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLa optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones es el proceso de decidir d\u00f3nde debe ubicarse cada SKU en la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n para minimizar los desplazamientos, proteger las mercanc\u00edas fr\u00e1giles y cumplir con los compromisos de servicio. Mientras que la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n define el \u201cmarco\u201d, la asignaci\u00f3n de ubicaciones es la forma en que utilizas ese marco en el d\u00eda a d\u00eda. La asignaci\u00f3n de ubicaciones basada en datos puede tener un impacto espectacular: varios estudios sugieren que una asignaci\u00f3n inteligente puede reducir el tiempo de desplazamiento de los preparadores de pedidos hasta en un 30%, especialmente en almacenes grandes con un elevado n\u00famero de SKU. (bizbloqs.com<\/a>)<\/p>\n\n\n\nUna buena optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones suele combinar tres elementos con la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n:<\/p>\n\n\n\n
\n- Velocidad:<\/strong> referencias de alta rotaci\u00f3n situadas m\u00e1s cerca del punto de env\u00edo y a alturas de recogida ergon\u00f3micas
<\/li>\n\n\n\n- Afinidad:<\/strong> Los art\u00edculos que suelen pedirse juntos se ubican uno al lado del otro en el plano del almac\u00e9n
<\/li>\n\n\n\n- Restricciones:<\/strong> peso, clase de riesgo, temperatura, FEFO\/FIFO y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones espec\u00edficas para cada cliente
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nDado que la preparaci\u00f3n de pedidos representa una parte tan importante del trabajo en el almac\u00e9n, incluso las peque\u00f1as mejoras en la asignaci\u00f3n de ubicaciones se amortizan r\u00e1pidamente. LIDD se\u00f1ala que la preparaci\u00f3n de pedidos supone alrededor del 50% del trabajo en el almac\u00e9n, y que aproximadamente la mitad de ese tiempo se dedica a desplazarse a pie. (LIDD<\/a>) Reducir los desplazamientos mediante una mejor optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de franjas horarias no solo ahorra minutos, sino que mejora directamente el n\u00famero de recogidas por hora y reduce la fatiga, lo que a su vez disminuye los errores en la recogida y otros errores.<\/p>\n\n\n\nLa optimizaci\u00f3n moderna de la asignaci\u00f3n de ubicaciones va m\u00e1s all\u00e1 del an\u00e1lisis ABC puntual basado en la demanda anual. Muchos proveedores de log\u00edstica externos (3PL) actualizan ahora la asignaci\u00f3n de ubicaciones mensualmente o incluso semanalmente, utilizando un historial de pedidos de entre 26 y 52 semanas para alimentar algoritmos que recomiendan nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos y puntos de reposici\u00f3n, respetando al mismo tiempo la distribuci\u00f3n subyacente del almac\u00e9n. Hay orientaciones externas que respaldan este cambio: los expertos de LIDD sostienen que una asignaci\u00f3n eficaz de ubicaciones equilibra los datos de movimiento con la ergonom\u00eda y los l\u00edmites de capacidad, en lugar de perseguir \u00fanicamente la minimizaci\u00f3n del tiempo de desplazamiento. (LIDD<\/a>)<\/p>\n\n\n\nEn nuestro trabajo, solemos empezar por comparar la \u201cgu\u00eda\u201d de la asignaci\u00f3n de huecos con la distribuci\u00f3n actual del almac\u00e9n: qu\u00e9 SKU deber\u00eda<\/em> estar en las \u00abzonas doradas\u00bb, que de hecho existen, y que se encuentran aisladas en rincones de poco tr\u00e1nsito. Al introducir cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones por oleadas \u2014quiz\u00e1s un pasillo o un cliente cada vez\u2014, proteges las operaciones diarias al tiempo que mejoras de forma constante la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 datos necesitas realmente para la cartograf\u00eda de almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nUna preocupaci\u00f3n habitual es que la cartograf\u00eda del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones requieran planos CAD perfectos antes de poder empezar. En realidad, la mayor\u00eda de las plataformas WMS (incluido Clarus WMS) crean el mapa operativo a partir de datos maestros estructurados sobre ubicaciones, en lugar de basarse \u00fanicamente en un gemelo digital. Para realizar una cartograf\u00eda pr\u00e1ctica del almac\u00e9n, normalmente se necesitan tres capas de datos:<\/p>\n\n\n\n
\n- Estructura de ubicaciones para la asignaci\u00f3n de almacenes<\/strong>
<\/strong>\n\n- Identificadores de emplazamiento, edificio y zona
<\/li>\n\n\n\n - C\u00f3digos de pasillo, m\u00f3dulo\/columna, nivel\/fila y ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Tipos de ubicaciones (zona de preparaci\u00f3n de pedidos, almacenamiento a granel, zona de tr\u00e1nsito, devoluciones, cuarentena, etc.)
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Caracter\u00edsticas f\u00edsicas que favorecen la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de huecos<\/strong>
<\/strong>\n\n- Dimensiones y peso m\u00e1ximos de los pal\u00e9s por ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Restricciones de temperatura o de riesgo por zona
<\/li>\n\n\n\n - Si una ubicaci\u00f3n es adecuada para la preparaci\u00f3n de pedidos por caja, por unidad o por pal\u00e9 completo
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Datos maestros de productos y datos de movimientos para la asignaci\u00f3n de ubicaciones<\/strong>
<\/strong>\n\n- Dimensiones y peso por referencia
<\/li>\n\n\n\n - Velocidad, frecuencia de l\u00ednea de pedido y unidad de medida
<\/li>\n\n\n\n - Normas especiales: FEFO, lotes, art\u00edculos serializados, restricciones espec\u00edficas del cliente
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nUna vez que se dispone de estos datos, el WMS puede generar autom\u00e1ticamente el mapa del almac\u00e9n en forma de vista de cuadr\u00edcula, de modo que los supervisores puedan ver d\u00f3nde se encuentra cada estanter\u00eda y cada ubicaci\u00f3n en relaci\u00f3n con la zona de expedici\u00f3n o la de entrada de mercanc\u00edas. En Clarus WMS, por ejemplo, el mapa se basa en los c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n y la secuencia de recorrido, y no al rev\u00e9s, por lo que puedes centrarte en ajustar correctamente la l\u00f3gica del mapa del almac\u00e9n antes de preocuparte por los peque\u00f1os retoques visuales.<\/p>\n\n\n\n
El dato que m\u00e1s se suele pasar por alto en la cartograf\u00eda de almacenes es secuencia de pasos<\/strong>. En muchos sistemas, las rutas de recogida se ordenan seg\u00fan un campo de secuencia sencillo asociado a cada ubicaci\u00f3n en el mapa: la \u201cubicaci\u00f3n 1\u201d podr\u00eda ser el punto m\u00e1s alejado, en la esquina del fondo, mientras que la \u201cubicaci\u00f3n 10 000\u201d estar\u00eda junto a la zona de salida de mercanc\u00edas, o al rev\u00e9s. Decidir si la asignaci\u00f3n de ubicaciones debe discurrir hacia la zona de expedici\u00f3n o alejarse de ella puede reducir considerablemente el tiempo de cada ruta, especialmente en m\u00f3dulos de preparaci\u00f3n de pedidos de alta densidad.<\/p>\n\n\n\nNuestra recomendaci\u00f3n es que los datos maestros de ubicaciones y productos se consideren una responsabilidad conjunta de los departamentos de operaciones y de TI, y no un proyecto puntual del sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS). La asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de las ubicaciones en el almac\u00e9n solo se mantienen en buen estado si alguien se encarga de establecer las normas de datos, audita el uso de las ubicaciones y limpia las ubicaciones hu\u00e9rfanas tras las reconfiguraciones o los cambios solicitados por los clientes.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo contribuyen los gemelos digitales y los mapas de calor a mejorar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en los almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nA menudo se habla de los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas futuristas, pero su valor es muy concreto a la hora de abordar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Un gemelo digital es, sencillamente, una r\u00e9plica virtual de las operaciones de tu almac\u00e9n con la que puedes experimentar de forma segura. McKinsey describe los gemelos digitales como una forma de \u201cdise\u00f1ar, simular y probar nuevas operaciones de almac\u00e9n\u201d de forma virtual antes de realizar cambios en las instalaciones reales, lo que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia entre un 20 % y un 25% sin interrumpir las operaciones en curso. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\nEn lo que respecta a la planificaci\u00f3n de almacenes, un gemelo digital te permite probar nuevas disposiciones de pasillos, zonas de preparaci\u00f3n de pedidos adicionales o estrategias alternativas de asignaci\u00f3n de ubicaciones utilizando datos reales de pedidos. Puedes plantearte preguntas como:<\/p>\n\n\n\n
\n- \u00bfY si trasladamos nuestras 50 referencias m\u00e1s vendidas a una nueva zona de recogida r\u00e1pida en el plano?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfC\u00f3mo cambia el desplazamiento entre pasillos si invertimos el orden de marcha en dos pasillos?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfQu\u00e9 ocurre con la carga de reposici\u00f3n si reducimos a la mitad la capacidad de las zonas de preparaci\u00f3n de pedidos?
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nProveedores como Optioryx afirman que la planificaci\u00f3n de rutas basada en gemelos digitales puede reducir las distancias a recorrer a pie en el almac\u00e9n entre un 20 % y un 50%, al generar rutas optimizadas y se\u00f1alar los puntos de congesti\u00f3n en el modelo virtual antes de modificar el plano del almac\u00e9n. (blog.optioryx.com<\/a>) Aunque no implementes un modelo 3D completo, el principio sigue siendo el mismo: primero simula y, despu\u00e9s, modifica tus reglas de asignaci\u00f3n y ubicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nPor su parte, los mapas de calor son una forma m\u00e1s sencilla, pero eficaz, de visualizar d\u00f3nde se produce realmente la actividad en el plano de tu almac\u00e9n. LIDD se\u00f1ala que \u201clos mapas de calor pueden aportar informaci\u00f3n valiosa sobre las rutas de preparaci\u00f3n de pedidos, destacando las m\u00e1s eficientes e identificando las zonas propensas a sufrir atascos\u201d. (LIDD<\/a>) Incluso con una herramienta b\u00e1sica de inteligencia empresarial (BI), puedes utilizar los eventos de escaneo (o las lecturas de RTLS\/RFID, si est\u00e1n disponibles) para superponer la densidad de movimiento sobre el plano de tu almac\u00e9n e identificar:<\/p>\n\n\n\n\n- Puntos conflictivos en los que la asignaci\u00f3n de franjas horarias est\u00e1 provocando tr\u00e1fico cruzado
<\/li>\n\n\n\n - Zonas fr\u00edas en las que no se aprovechan al m\u00e1ximo la planificaci\u00f3n de almacenes y la asignaci\u00f3n de ubicaciones
<\/li>\n\n\n\n - Pasillos en los que el tiempo de recorrido es sistem\u00e1ticamente superior al previsto
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nSeg\u00fan nuestra experiencia, el enfoque m\u00e1s pragm\u00e1tico consiste en utilizar el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) como \u00fanica fuente de informaci\u00f3n fiable para la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y las reglas de asignaci\u00f3n de ubicaciones, y luego exportar los datos de movimientos a una plataforma de inteligencia empresarial (BI) para crear mapas de calor. De este modo, se mantiene el control mediante el WMS, al tiempo que se proporcionan a los equipos de operaciones herramientas visuales que les permiten cuestionar y perfeccionar sus decisiones sobre la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfCu\u00e1ndo deber\u00edan los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) revisar su estrategia de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de espacio?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nPara los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL), la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones nunca est\u00e1n \u201cterminadas\u201d. Las carteras de clientes evolucionan, la gama de productos var\u00eda seg\u00fan la estacionalidad y los nuevos acuerdos de nivel de servicio (SLA) exigen distintos niveles de capacidad de respuesta. Normalmente recomendamos a los 3PL que establezcan una periodicidad para la optimizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n, en lugar de esperar a que surjan los problemas.<\/p>\n\n\n\n
Como m\u00ednimo, un proveedor de servicios log\u00edsticos externos (3PL) deber\u00eda revisar anualmente la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de huecos, y realizar una revisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva cada vez que se produzca una de estas tres circunstancias:<\/p>\n\n\n\n
\n- Incorporaci\u00f3n de nuevos clientes<\/strong>
<\/strong> La llegada de un nuevo cliente con un perfil de pedidos o unos est\u00e1ndares de embalaje muy diferentes deber\u00eda dar lugar, casi siempre, a una revisi\u00f3n exhaustiva del dise\u00f1o de zonas, las normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones y las secuencias de recorrido en el plano del almac\u00e9n. Sin ello, los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) suelen acabar a\u00f1adiendo nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos a las antiguas estructuras del plano, lo que genera ineficiencias permanentes.
<\/li>\n\n\n\n- Crecimiento sostenido de los pedidos o proliferaci\u00f3n de referencias<\/strong>
<\/strong> UKWA y Savills destacan c\u00f3mo el comercio electr\u00f3nico y el crecimiento de los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) han transformado el sector del almacenamiento en el Reino Unido, con un aumento de la superficie total de almacenes de alrededor de 61% desde 2015 y un incremento de la ocupaci\u00f3n por parte de los minoristas online de m\u00e1s de 800%. (La log\u00edstica es importante<\/a>) Cuando el volumen de trabajo aumenta de esta forma, los sistemas de asignaci\u00f3n de ubicaciones dise\u00f1ados para vol\u00famenes menores tienden a fallar, lo que provoca atascos y desbordamientos de emergencia que socavan la l\u00f3gica original de distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.
<\/li>\n\n\n\n- Problemas relacionados con el servicio o la seguridad<\/strong>
<\/strong> El aumento de las tasas de errores en la preparaci\u00f3n de pedidos, los frecuentes casos de falta de existencias o los incidentes que casi acaban en error en determinados pasillos son se\u00f1ales de alerta de que la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones de tu almac\u00e9n ya no se ajustan a la realidad. En esos casos, una reorganizaci\u00f3n espec\u00edfica de las zonas afectadas suele ser m\u00e1s eficaz que una formaci\u00f3n general sobre los procesos.
<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nDado que los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) basan en gran medida su actividad en la capacidad de respuesta y la transparencia, consideramos que la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en el almac\u00e9n es un elemento fundamental de la gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes. Herramientas sencillas, como el an\u00e1lisis del tiempo de desplazamiento \u00abantes y despu\u00e9s\u00bb por ruta o los mapas de calor por zona de cliente, pueden constituir argumentos de gran peso a la hora de justificar cambios en la asignaci\u00f3n de espacios o en los precios de almacenamiento. Con el tiempo, un enfoque disciplinado de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de espacios de almacenamiento se convierte en un aut\u00e9ntico factor diferenciador comercial en el mercado de los 3PL.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nLas dificultades de la cartograf\u00eda tradicional frente a los enfoques modernos basados en el WMS<\/strong><\/h2>\n\n\n\nD\u00f3nde fallan los antiguos procesos de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nMuchos almacenes con los que nos encontramos siguen dependiendo de planos est\u00e1ticos, hojas de c\u00e1lculo y supervisores con mucha antig\u00fcedad para mantener la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. En teor\u00eda, estos planos describen la misma distribuci\u00f3n que el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS); en la pr\u00e1ctica, se van desviando progresivamente a medida que se acumulan los cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones. Los planos est\u00e1ticos rara vez reflejan las estanter\u00edas temporales, las marquesinas exteriores o el exceso de mercanc\u00eda apilada en el suelo, lo que da lugar a un uso inconsistente de las ubicaciones y a una asignaci\u00f3n de ubicaciones poco fiable.<\/p>\n\n\n\n
Los proyectos tradicionales de mapeo y asignaci\u00f3n de ubicaciones tambi\u00e9n suelen ser puntuales. Un equipo dedica meses a configurar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n, definir zonas e importar planos inspirados en CAD. Una vez que el proyecto entra en funcionamiento, el control de cambios se debilita y los ajustes en la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n se realizan sobre la marcha para solucionar problemas urgentes: una nueva ubicaci\u00f3n de recogida r\u00e1pida para un SKU destacado aqu\u00ed, una zona de cuarentena improvisada all\u00e1. Con el tiempo, esto merma tanto la integridad de la distribuci\u00f3n como la eficacia de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, muchas implementaciones de sistemas de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) heredadas consideran los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas anal\u00edticas \u201copcionales\u201d, en lugar de herramientas integradas para la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Sin embargo, estudios externos sugieren que el redise\u00f1o simulado mediante gemelos digitales puede aumentar la eficiencia del almac\u00e9n entre un 20 y un 25% antes de que se realice ning\u00fan cambio f\u00edsico. (McKinsey & Company<\/a>) Sin estas herramientas, los equipos suelen mostrarse reacios a modificar las normas establecidas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones en el almac\u00e9n, incluso cuando saben que no son \u00f3ptimas.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n![\"Warehouse](\"https:\/\/claruswms.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Screenshot-2025-10-23-at-12.21.39-1024x432.webp\")
<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nC\u00f3mo gestionamos la asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de mercanc\u00edas en Clarus WMS<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNosotros adoptamos un enfoque diferente. En Clarus WMS, el mapa del almac\u00e9n se genera autom\u00e1ticamente a partir de los datos maestros de su ubicaci\u00f3n \u2014zona, pasillo, columna, fila y ubicaci\u00f3n\u2014 en lugar de ser un plano est\u00e1tico que tenga que actualizar manualmente. Esto agiliza la configuraci\u00f3n inicial del mapa del almac\u00e9n, pero, lo que es m\u00e1s importante, hace que los cambios continuos en la asignaci\u00f3n de ubicaciones sean m\u00e1s seguros, ya que el mapa visual siempre refleja los datos subyacentes.<\/p>\n\n\n\n
Nuestra filosof\u00eda consiste en que el mapa digital sea subjectivo, pero honesto. Clarus WMS ofrece una representaci\u00f3n visual clara de la ubicaci\u00f3n de cada pal\u00e9 deber\u00eda<\/em> se ajusten a las normas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones del almac\u00e9n, aunque la disposici\u00f3n f\u00edsica de las estanter\u00edas no sea perfectamente lineal. Los supervisores pueden seguir \u201crecorriendo el almac\u00e9n\u201d, pero cuentan con el apoyo de un mapa en directo, datos de transacciones en tiempo real y listas de preparaci\u00f3n de pedidos basadas en la secuencia de recorrido, en lugar de depender \u00fanicamente de su memoria. Ese equilibrio entre el mapa del almac\u00e9n generado por el sistema y el criterio humano suele ser bien recibido tanto por los jefes de operaciones de la vieja escuela como por los planificadores basados en datos.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n\u00bfEst\u00e1s listo para mejorar la planificaci\u00f3n del espacio y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en tu almac\u00e9n?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nSi tu equipo ya no conf\u00eda plenamente en el mapa del almac\u00e9n, o si las conversaciones sobre la asignaci\u00f3n de ubicaciones siempre acaban con un \u201cpor ahora lo recogeremos manualmente\u201d, es una se\u00f1al de que hace tiempo que deber\u00edas haber optimizado el mapa de tu almac\u00e9n. No hace falta un programa completo de rob\u00f3tica ni un gemelo digital en 3D para lograr avances significativos; empezar por utilizar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n coherentes, secuencias de recorrido claras y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones actualizadas puede reportar beneficios sorprendentemente r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n
En Clarus WMS, solemos empezar con un an\u00e1lisis espec\u00edfico de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones: una sede, un cliente o incluso un pasillo concreto con problemas. A partir de ah\u00ed, te ayudamos de forma iterativa a optimizar la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n, a ajustar la asignaci\u00f3n de ubicaciones a los patrones reales de demanda y a sentar las bases de datos para futuras herramientas, como los mapas de calor y las simulaciones de gemelos digitales. Si desea ver c\u00f3mo gestiona Clarus WMS la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en la pr\u00e1ctica, nuestro equipo puede mostrarle ejemplos reales y analizar c\u00f3mo ser\u00eda una \u201cbuena\u201d implementaci\u00f3n en su operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nReferencias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- Marc Menard, \u201cEstrategias para una asignaci\u00f3n eficaz de espacios en el almac\u00e9n\u201d, LIDD, 4 de abril de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Chris Hagle, \u201cMapas de calor en las operaciones de almac\u00e9n: c\u00f3mo maximizar la productividad del almac\u00e9n con mapas de calor\u201d, LIDD, 24 de enero de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Ashutosh Dekhne y Vedang Singh, \u201cMejorar las operaciones de almac\u00e9n: la transformaci\u00f3n digital\u201d, McKinsey & Company, febrero de 2020
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cSimplificar la toma de decisiones en los almacenes con el gemelo digital\u201d, blog de Optioryx, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cOptimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de espacios en 2025\u201d, Bizbloqs Logistics Management, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cEl informe de la UKWA destaca el crecimiento a largo plazo del sector del almacenamiento\u201d, Logistics Matters resume el estudio de Savills\/UKWA, 2 de abril de 2024<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Gu\u00eda pr\u00e1ctica sobre la planificaci\u00f3n de almacenes y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones para empresas de log\u00edstica de terceros (3PL) que deseen reducir los tiempos de desplazamiento, minimizar los errores y ampliar la capacidad de gesti\u00f3n de pedidos.<\/p>","protected":false},"author":207386994,"featured_media":20865,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"page_builder":"","footnotes":""},"categories":[1657],"tags":[1679],"class_list":["post-10711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guides","tag-article-new"],"acf":{"faq_new":"
How often should we re-slot our warehouse?<\/h4>\r\nMost warehouses benefit from reviewing slotting quarterly and making structural warehouse mapping decisions annually, but high-volume 3PLs may re-slot priority SKUs monthly. The key is to base slotting optimisation on actual movement data rather than intuition, using at least several months of order history. LIDD\u2019s guidance on slotting strategies is a useful benchmark for deciding how often to refresh positions:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>\r\nDo small warehouses really need a digital warehouse map?<\/h4>\r\nEven smaller operations gain from basic warehouse mapping because it standardises location references, supports barcoding and makes future slotting optimisation easier. A simple, code-driven warehouse mapping structure means new staff can be productive faster and audits are less disruptive. As complexity grows, that same mapping becomes the foundation for more advanced optimisation and digital-twin work, as described by McKinsey here:<\/span> (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\nCan we do warehouse mapping optimisation in Excel first?<\/h4>\r\nYes\u2014but only as a starting point. Many teams prototype warehouse mapping and slotting layouts in spreadsheets to explore scenarios and costs. The risk comes when Excel effectively becomes a shadow WMS, diverging from the live warehouse mapping and slotting data. We recommend moving the agreed structure into your WMS as soon as practical and using BI tools, not standalone spreadsheets, for ongoing slotting analysis supported by system data and, where appropriate, digital-twin simulations. (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\nHow does warehouse mapping support 3PL growth and client onboarding?<\/h4>\r\nClear warehouse mapping makes it easier to ring-fence zones per client, apply tailored slotting rules and report capacity accurately. UKWA\u2019s latest report highlights that UK warehouse space has grown rapidly since 2015, with 3PLs remaining the leading occupier group; that growth demands more disciplined mapping and slotting to avoid operational friction. You can read the summary of the UKWA\/Savills findings here:<\/span> (<\/span>Logistics Matters<\/span><\/a>)<\/span>\r\nWhat metrics should we track to prove mapping and slotting benefits?<\/h4>\r\nTo demonstrate the impact of warehouse mapping optimisation, track: average pick-route distance or time, picks per labour hour, mis-pick rate and on-time despatch. Heat maps built from scan data can visually confirm that traffic has shifted to new zones as planned, while labour metrics quantify savings. LIDD\u2019s article on heat maps gives practical ideas for using movement data to refine mapping and slotting:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>"},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
La cartograf\u00eda del almac\u00e9n es tambi\u00e9n la columna vertebral de la trazabilidad. En entornos 3PL con m\u00faltiples clientes y acuerdos de nivel de servicio (SLA) estrictos, a los organismos reguladores no les importa el aspecto de tus estanter\u00edas; lo que les importa es que tu sistema pueda demostrar d\u00f3nde ha estado cada pal\u00e9. Un mapeo preciso del almac\u00e9n y una asignaci\u00f3n de ubicaciones rigurosa garantizan que cada escaneo vincule una unidad de almacenamiento con una ubicaci\u00f3n real y auditable, incluso cuando se recurre a espacios de desbordamiento temporales o a cobertizos externos.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo contribuye la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de huecos a reducir el tiempo de desplazamiento y los costes de mano de obra?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLa optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones es el proceso de decidir d\u00f3nde debe ubicarse cada SKU en la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n para minimizar los desplazamientos, proteger las mercanc\u00edas fr\u00e1giles y cumplir con los compromisos de servicio. Mientras que la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n define el \u201cmarco\u201d, la asignaci\u00f3n de ubicaciones es la forma en que utilizas ese marco en el d\u00eda a d\u00eda. La asignaci\u00f3n de ubicaciones basada en datos puede tener un impacto espectacular: varios estudios sugieren que una asignaci\u00f3n inteligente puede reducir el tiempo de desplazamiento de los preparadores de pedidos hasta en un 30%, especialmente en almacenes grandes con un elevado n\u00famero de SKU. (bizbloqs.com<\/a>)<\/p>\n\n\n\nUna buena optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones suele combinar tres elementos con la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n:<\/p>\n\n\n\n
\n- Velocidad:<\/strong> referencias de alta rotaci\u00f3n situadas m\u00e1s cerca del punto de env\u00edo y a alturas de recogida ergon\u00f3micas
<\/li>\n\n\n\n- Afinidad:<\/strong> Los art\u00edculos que suelen pedirse juntos se ubican uno al lado del otro en el plano del almac\u00e9n
<\/li>\n\n\n\n- Restricciones:<\/strong> peso, clase de riesgo, temperatura, FEFO\/FIFO y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones espec\u00edficas para cada cliente
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nDado que la preparaci\u00f3n de pedidos representa una parte tan importante del trabajo en el almac\u00e9n, incluso las peque\u00f1as mejoras en la asignaci\u00f3n de ubicaciones se amortizan r\u00e1pidamente. LIDD se\u00f1ala que la preparaci\u00f3n de pedidos supone alrededor del 50% del trabajo en el almac\u00e9n, y que aproximadamente la mitad de ese tiempo se dedica a desplazarse a pie. (LIDD<\/a>) Reducir los desplazamientos mediante una mejor optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de franjas horarias no solo ahorra minutos, sino que mejora directamente el n\u00famero de recogidas por hora y reduce la fatiga, lo que a su vez disminuye los errores en la recogida y otros errores.<\/p>\n\n\n\nLa optimizaci\u00f3n moderna de la asignaci\u00f3n de ubicaciones va m\u00e1s all\u00e1 del an\u00e1lisis ABC puntual basado en la demanda anual. Muchos proveedores de log\u00edstica externos (3PL) actualizan ahora la asignaci\u00f3n de ubicaciones mensualmente o incluso semanalmente, utilizando un historial de pedidos de entre 26 y 52 semanas para alimentar algoritmos que recomiendan nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos y puntos de reposici\u00f3n, respetando al mismo tiempo la distribuci\u00f3n subyacente del almac\u00e9n. Hay orientaciones externas que respaldan este cambio: los expertos de LIDD sostienen que una asignaci\u00f3n eficaz de ubicaciones equilibra los datos de movimiento con la ergonom\u00eda y los l\u00edmites de capacidad, en lugar de perseguir \u00fanicamente la minimizaci\u00f3n del tiempo de desplazamiento. (LIDD<\/a>)<\/p>\n\n\n\nEn nuestro trabajo, solemos empezar por comparar la \u201cgu\u00eda\u201d de la asignaci\u00f3n de huecos con la distribuci\u00f3n actual del almac\u00e9n: qu\u00e9 SKU deber\u00eda<\/em> estar en las \u00abzonas doradas\u00bb, que de hecho existen, y que se encuentran aisladas en rincones de poco tr\u00e1nsito. Al introducir cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones por oleadas \u2014quiz\u00e1s un pasillo o un cliente cada vez\u2014, proteges las operaciones diarias al tiempo que mejoras de forma constante la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 datos necesitas realmente para la cartograf\u00eda de almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nUna preocupaci\u00f3n habitual es que la cartograf\u00eda del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones requieran planos CAD perfectos antes de poder empezar. En realidad, la mayor\u00eda de las plataformas WMS (incluido Clarus WMS) crean el mapa operativo a partir de datos maestros estructurados sobre ubicaciones, en lugar de basarse \u00fanicamente en un gemelo digital. Para realizar una cartograf\u00eda pr\u00e1ctica del almac\u00e9n, normalmente se necesitan tres capas de datos:<\/p>\n\n\n\n
\n- Estructura de ubicaciones para la asignaci\u00f3n de almacenes<\/strong>
<\/strong>\n\n- Identificadores de emplazamiento, edificio y zona
<\/li>\n\n\n\n - C\u00f3digos de pasillo, m\u00f3dulo\/columna, nivel\/fila y ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Tipos de ubicaciones (zona de preparaci\u00f3n de pedidos, almacenamiento a granel, zona de tr\u00e1nsito, devoluciones, cuarentena, etc.)
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Caracter\u00edsticas f\u00edsicas que favorecen la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de huecos<\/strong>
<\/strong>\n\n- Dimensiones y peso m\u00e1ximos de los pal\u00e9s por ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Restricciones de temperatura o de riesgo por zona
<\/li>\n\n\n\n - Si una ubicaci\u00f3n es adecuada para la preparaci\u00f3n de pedidos por caja, por unidad o por pal\u00e9 completo
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Datos maestros de productos y datos de movimientos para la asignaci\u00f3n de ubicaciones<\/strong>
<\/strong>\n\n- Dimensiones y peso por referencia
<\/li>\n\n\n\n - Velocidad, frecuencia de l\u00ednea de pedido y unidad de medida
<\/li>\n\n\n\n - Normas especiales: FEFO, lotes, art\u00edculos serializados, restricciones espec\u00edficas del cliente
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nUna vez que se dispone de estos datos, el WMS puede generar autom\u00e1ticamente el mapa del almac\u00e9n en forma de vista de cuadr\u00edcula, de modo que los supervisores puedan ver d\u00f3nde se encuentra cada estanter\u00eda y cada ubicaci\u00f3n en relaci\u00f3n con la zona de expedici\u00f3n o la de entrada de mercanc\u00edas. En Clarus WMS, por ejemplo, el mapa se basa en los c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n y la secuencia de recorrido, y no al rev\u00e9s, por lo que puedes centrarte en ajustar correctamente la l\u00f3gica del mapa del almac\u00e9n antes de preocuparte por los peque\u00f1os retoques visuales.<\/p>\n\n\n\n
El dato que m\u00e1s se suele pasar por alto en la cartograf\u00eda de almacenes es secuencia de pasos<\/strong>. En muchos sistemas, las rutas de recogida se ordenan seg\u00fan un campo de secuencia sencillo asociado a cada ubicaci\u00f3n en el mapa: la \u201cubicaci\u00f3n 1\u201d podr\u00eda ser el punto m\u00e1s alejado, en la esquina del fondo, mientras que la \u201cubicaci\u00f3n 10 000\u201d estar\u00eda junto a la zona de salida de mercanc\u00edas, o al rev\u00e9s. Decidir si la asignaci\u00f3n de ubicaciones debe discurrir hacia la zona de expedici\u00f3n o alejarse de ella puede reducir considerablemente el tiempo de cada ruta, especialmente en m\u00f3dulos de preparaci\u00f3n de pedidos de alta densidad.<\/p>\n\n\n\nNuestra recomendaci\u00f3n es que los datos maestros de ubicaciones y productos se consideren una responsabilidad conjunta de los departamentos de operaciones y de TI, y no un proyecto puntual del sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS). La asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de las ubicaciones en el almac\u00e9n solo se mantienen en buen estado si alguien se encarga de establecer las normas de datos, audita el uso de las ubicaciones y limpia las ubicaciones hu\u00e9rfanas tras las reconfiguraciones o los cambios solicitados por los clientes.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo contribuyen los gemelos digitales y los mapas de calor a mejorar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en los almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nA menudo se habla de los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas futuristas, pero su valor es muy concreto a la hora de abordar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Un gemelo digital es, sencillamente, una r\u00e9plica virtual de las operaciones de tu almac\u00e9n con la que puedes experimentar de forma segura. McKinsey describe los gemelos digitales como una forma de \u201cdise\u00f1ar, simular y probar nuevas operaciones de almac\u00e9n\u201d de forma virtual antes de realizar cambios en las instalaciones reales, lo que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia entre un 20 % y un 25% sin interrumpir las operaciones en curso. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\nEn lo que respecta a la planificaci\u00f3n de almacenes, un gemelo digital te permite probar nuevas disposiciones de pasillos, zonas de preparaci\u00f3n de pedidos adicionales o estrategias alternativas de asignaci\u00f3n de ubicaciones utilizando datos reales de pedidos. Puedes plantearte preguntas como:<\/p>\n\n\n\n
\n- \u00bfY si trasladamos nuestras 50 referencias m\u00e1s vendidas a una nueva zona de recogida r\u00e1pida en el plano?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfC\u00f3mo cambia el desplazamiento entre pasillos si invertimos el orden de marcha en dos pasillos?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfQu\u00e9 ocurre con la carga de reposici\u00f3n si reducimos a la mitad la capacidad de las zonas de preparaci\u00f3n de pedidos?
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nProveedores como Optioryx afirman que la planificaci\u00f3n de rutas basada en gemelos digitales puede reducir las distancias a recorrer a pie en el almac\u00e9n entre un 20 % y un 50%, al generar rutas optimizadas y se\u00f1alar los puntos de congesti\u00f3n en el modelo virtual antes de modificar el plano del almac\u00e9n. (blog.optioryx.com<\/a>) Aunque no implementes un modelo 3D completo, el principio sigue siendo el mismo: primero simula y, despu\u00e9s, modifica tus reglas de asignaci\u00f3n y ubicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nPor su parte, los mapas de calor son una forma m\u00e1s sencilla, pero eficaz, de visualizar d\u00f3nde se produce realmente la actividad en el plano de tu almac\u00e9n. LIDD se\u00f1ala que \u201clos mapas de calor pueden aportar informaci\u00f3n valiosa sobre las rutas de preparaci\u00f3n de pedidos, destacando las m\u00e1s eficientes e identificando las zonas propensas a sufrir atascos\u201d. (LIDD<\/a>) Incluso con una herramienta b\u00e1sica de inteligencia empresarial (BI), puedes utilizar los eventos de escaneo (o las lecturas de RTLS\/RFID, si est\u00e1n disponibles) para superponer la densidad de movimiento sobre el plano de tu almac\u00e9n e identificar:<\/p>\n\n\n\n\n- Puntos conflictivos en los que la asignaci\u00f3n de franjas horarias est\u00e1 provocando tr\u00e1fico cruzado
<\/li>\n\n\n\n - Zonas fr\u00edas en las que no se aprovechan al m\u00e1ximo la planificaci\u00f3n de almacenes y la asignaci\u00f3n de ubicaciones
<\/li>\n\n\n\n - Pasillos en los que el tiempo de recorrido es sistem\u00e1ticamente superior al previsto
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nSeg\u00fan nuestra experiencia, el enfoque m\u00e1s pragm\u00e1tico consiste en utilizar el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) como \u00fanica fuente de informaci\u00f3n fiable para la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y las reglas de asignaci\u00f3n de ubicaciones, y luego exportar los datos de movimientos a una plataforma de inteligencia empresarial (BI) para crear mapas de calor. De este modo, se mantiene el control mediante el WMS, al tiempo que se proporcionan a los equipos de operaciones herramientas visuales que les permiten cuestionar y perfeccionar sus decisiones sobre la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfCu\u00e1ndo deber\u00edan los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) revisar su estrategia de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de espacio?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nPara los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL), la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones nunca est\u00e1n \u201cterminadas\u201d. Las carteras de clientes evolucionan, la gama de productos var\u00eda seg\u00fan la estacionalidad y los nuevos acuerdos de nivel de servicio (SLA) exigen distintos niveles de capacidad de respuesta. Normalmente recomendamos a los 3PL que establezcan una periodicidad para la optimizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n, en lugar de esperar a que surjan los problemas.<\/p>\n\n\n\n
Como m\u00ednimo, un proveedor de servicios log\u00edsticos externos (3PL) deber\u00eda revisar anualmente la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de huecos, y realizar una revisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva cada vez que se produzca una de estas tres circunstancias:<\/p>\n\n\n\n
\n- Incorporaci\u00f3n de nuevos clientes<\/strong>
<\/strong> La llegada de un nuevo cliente con un perfil de pedidos o unos est\u00e1ndares de embalaje muy diferentes deber\u00eda dar lugar, casi siempre, a una revisi\u00f3n exhaustiva del dise\u00f1o de zonas, las normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones y las secuencias de recorrido en el plano del almac\u00e9n. Sin ello, los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) suelen acabar a\u00f1adiendo nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos a las antiguas estructuras del plano, lo que genera ineficiencias permanentes.
<\/li>\n\n\n\n- Crecimiento sostenido de los pedidos o proliferaci\u00f3n de referencias<\/strong>
<\/strong> UKWA y Savills destacan c\u00f3mo el comercio electr\u00f3nico y el crecimiento de los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) han transformado el sector del almacenamiento en el Reino Unido, con un aumento de la superficie total de almacenes de alrededor de 61% desde 2015 y un incremento de la ocupaci\u00f3n por parte de los minoristas online de m\u00e1s de 800%. (La log\u00edstica es importante<\/a>) Cuando el volumen de trabajo aumenta de esta forma, los sistemas de asignaci\u00f3n de ubicaciones dise\u00f1ados para vol\u00famenes menores tienden a fallar, lo que provoca atascos y desbordamientos de emergencia que socavan la l\u00f3gica original de distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.
<\/li>\n\n\n\n- Problemas relacionados con el servicio o la seguridad<\/strong>
<\/strong> El aumento de las tasas de errores en la preparaci\u00f3n de pedidos, los frecuentes casos de falta de existencias o los incidentes que casi acaban en error en determinados pasillos son se\u00f1ales de alerta de que la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones de tu almac\u00e9n ya no se ajustan a la realidad. En esos casos, una reorganizaci\u00f3n espec\u00edfica de las zonas afectadas suele ser m\u00e1s eficaz que una formaci\u00f3n general sobre los procesos.
<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nDado que los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) basan en gran medida su actividad en la capacidad de respuesta y la transparencia, consideramos que la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en el almac\u00e9n es un elemento fundamental de la gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes. Herramientas sencillas, como el an\u00e1lisis del tiempo de desplazamiento \u00abantes y despu\u00e9s\u00bb por ruta o los mapas de calor por zona de cliente, pueden constituir argumentos de gran peso a la hora de justificar cambios en la asignaci\u00f3n de espacios o en los precios de almacenamiento. Con el tiempo, un enfoque disciplinado de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de espacios de almacenamiento se convierte en un aut\u00e9ntico factor diferenciador comercial en el mercado de los 3PL.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nLas dificultades de la cartograf\u00eda tradicional frente a los enfoques modernos basados en el WMS<\/strong><\/h2>\n\n\n\nD\u00f3nde fallan los antiguos procesos de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\nMuchos almacenes con los que nos encontramos siguen dependiendo de planos est\u00e1ticos, hojas de c\u00e1lculo y supervisores con mucha antig\u00fcedad para mantener la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. En teor\u00eda, estos planos describen la misma distribuci\u00f3n que el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS); en la pr\u00e1ctica, se van desviando progresivamente a medida que se acumulan los cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones. Los planos est\u00e1ticos rara vez reflejan las estanter\u00edas temporales, las marquesinas exteriores o el exceso de mercanc\u00eda apilada en el suelo, lo que da lugar a un uso inconsistente de las ubicaciones y a una asignaci\u00f3n de ubicaciones poco fiable.<\/p>\n\n\n\n
Los proyectos tradicionales de mapeo y asignaci\u00f3n de ubicaciones tambi\u00e9n suelen ser puntuales. Un equipo dedica meses a configurar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n, definir zonas e importar planos inspirados en CAD. Una vez que el proyecto entra en funcionamiento, el control de cambios se debilita y los ajustes en la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n se realizan sobre la marcha para solucionar problemas urgentes: una nueva ubicaci\u00f3n de recogida r\u00e1pida para un SKU destacado aqu\u00ed, una zona de cuarentena improvisada all\u00e1. Con el tiempo, esto merma tanto la integridad de la distribuci\u00f3n como la eficacia de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, muchas implementaciones de sistemas de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) heredadas consideran los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas anal\u00edticas \u201copcionales\u201d, en lugar de herramientas integradas para la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Sin embargo, estudios externos sugieren que el redise\u00f1o simulado mediante gemelos digitales puede aumentar la eficiencia del almac\u00e9n entre un 20 y un 25% antes de que se realice ning\u00fan cambio f\u00edsico. (McKinsey & Company<\/a>) Sin estas herramientas, los equipos suelen mostrarse reacios a modificar las normas establecidas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones en el almac\u00e9n, incluso cuando saben que no son \u00f3ptimas.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nC\u00f3mo gestionamos la asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de mercanc\u00edas en Clarus WMS<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNosotros adoptamos un enfoque diferente. En Clarus WMS, el mapa del almac\u00e9n se genera autom\u00e1ticamente a partir de los datos maestros de su ubicaci\u00f3n \u2014zona, pasillo, columna, fila y ubicaci\u00f3n\u2014 en lugar de ser un plano est\u00e1tico que tenga que actualizar manualmente. Esto agiliza la configuraci\u00f3n inicial del mapa del almac\u00e9n, pero, lo que es m\u00e1s importante, hace que los cambios continuos en la asignaci\u00f3n de ubicaciones sean m\u00e1s seguros, ya que el mapa visual siempre refleja los datos subyacentes.<\/p>\n\n\n\n
Nuestra filosof\u00eda consiste en que el mapa digital sea subjectivo, pero honesto. Clarus WMS ofrece una representaci\u00f3n visual clara de la ubicaci\u00f3n de cada pal\u00e9 deber\u00eda<\/em> se ajusten a las normas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones del almac\u00e9n, aunque la disposici\u00f3n f\u00edsica de las estanter\u00edas no sea perfectamente lineal. Los supervisores pueden seguir \u201crecorriendo el almac\u00e9n\u201d, pero cuentan con el apoyo de un mapa en directo, datos de transacciones en tiempo real y listas de preparaci\u00f3n de pedidos basadas en la secuencia de recorrido, en lugar de depender \u00fanicamente de su memoria. Ese equilibrio entre el mapa del almac\u00e9n generado por el sistema y el criterio humano suele ser bien recibido tanto por los jefes de operaciones de la vieja escuela como por los planificadores basados en datos.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n\u00bfEst\u00e1s listo para mejorar la planificaci\u00f3n del espacio y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en tu almac\u00e9n?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nSi tu equipo ya no conf\u00eda plenamente en el mapa del almac\u00e9n, o si las conversaciones sobre la asignaci\u00f3n de ubicaciones siempre acaban con un \u201cpor ahora lo recogeremos manualmente\u201d, es una se\u00f1al de que hace tiempo que deber\u00edas haber optimizado el mapa de tu almac\u00e9n. No hace falta un programa completo de rob\u00f3tica ni un gemelo digital en 3D para lograr avances significativos; empezar por utilizar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n coherentes, secuencias de recorrido claras y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones actualizadas puede reportar beneficios sorprendentemente r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n
En Clarus WMS, solemos empezar con un an\u00e1lisis espec\u00edfico de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones: una sede, un cliente o incluso un pasillo concreto con problemas. A partir de ah\u00ed, te ayudamos de forma iterativa a optimizar la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n, a ajustar la asignaci\u00f3n de ubicaciones a los patrones reales de demanda y a sentar las bases de datos para futuras herramientas, como los mapas de calor y las simulaciones de gemelos digitales. Si desea ver c\u00f3mo gestiona Clarus WMS la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en la pr\u00e1ctica, nuestro equipo puede mostrarle ejemplos reales y analizar c\u00f3mo ser\u00eda una \u201cbuena\u201d implementaci\u00f3n en su operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nReferencias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n- Marc Menard, \u201cEstrategias para una asignaci\u00f3n eficaz de espacios en el almac\u00e9n\u201d, LIDD, 4 de abril de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Chris Hagle, \u201cMapas de calor en las operaciones de almac\u00e9n: c\u00f3mo maximizar la productividad del almac\u00e9n con mapas de calor\u201d, LIDD, 24 de enero de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Ashutosh Dekhne y Vedang Singh, \u201cMejorar las operaciones de almac\u00e9n: la transformaci\u00f3n digital\u201d, McKinsey & Company, febrero de 2020
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cSimplificar la toma de decisiones en los almacenes con el gemelo digital\u201d, blog de Optioryx, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cOptimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de espacios en 2025\u201d, Bizbloqs Logistics Management, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cEl informe de la UKWA destaca el crecimiento a largo plazo del sector del almacenamiento\u201d, Logistics Matters resume el estudio de Savills\/UKWA, 2 de abril de 2024<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Gu\u00eda pr\u00e1ctica sobre la planificaci\u00f3n de almacenes y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones para empresas de log\u00edstica de terceros (3PL) que deseen reducir los tiempos de desplazamiento, minimizar los errores y ampliar la capacidad de gesti\u00f3n de pedidos.<\/p>","protected":false},"author":207386994,"featured_media":20865,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"page_builder":"","footnotes":""},"categories":[1657],"tags":[1679],"class_list":["post-10711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guides","tag-article-new"],"acf":{"faq_new":"
How often should we re-slot our warehouse?<\/h4>\r\nMost warehouses benefit from reviewing slotting quarterly and making structural warehouse mapping decisions annually, but high-volume 3PLs may re-slot priority SKUs monthly. The key is to base slotting optimisation on actual movement data rather than intuition, using at least several months of order history. LIDD\u2019s guidance on slotting strategies is a useful benchmark for deciding how often to refresh positions:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>\r\nDo small warehouses really need a digital warehouse map?<\/h4>\r\nEven smaller operations gain from basic warehouse mapping because it standardises location references, supports barcoding and makes future slotting optimisation easier. A simple, code-driven warehouse mapping structure means new staff can be productive faster and audits are less disruptive. As complexity grows, that same mapping becomes the foundation for more advanced optimisation and digital-twin work, as described by McKinsey here:<\/span> (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\nCan we do warehouse mapping optimisation in Excel first?<\/h4>\r\nYes\u2014but only as a starting point. Many teams prototype warehouse mapping and slotting layouts in spreadsheets to explore scenarios and costs. The risk comes when Excel effectively becomes a shadow WMS, diverging from the live warehouse mapping and slotting data. We recommend moving the agreed structure into your WMS as soon as practical and using BI tools, not standalone spreadsheets, for ongoing slotting analysis supported by system data and, where appropriate, digital-twin simulations. (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\nHow does warehouse mapping support 3PL growth and client onboarding?<\/h4>\r\nClear warehouse mapping makes it easier to ring-fence zones per client, apply tailored slotting rules and report capacity accurately. UKWA\u2019s latest report highlights that UK warehouse space has grown rapidly since 2015, with 3PLs remaining the leading occupier group; that growth demands more disciplined mapping and slotting to avoid operational friction. You can read the summary of the UKWA\/Savills findings here:<\/span> (<\/span>Logistics Matters<\/span><\/a>)<\/span>\r\nWhat metrics should we track to prove mapping and slotting benefits?<\/h4>\r\nTo demonstrate the impact of warehouse mapping optimisation, track: average pick-route distance or time, picks per labour hour, mis-pick rate and on-time despatch. Heat maps built from scan data can visually confirm that traffic has shifted to new zones as planned, while labour metrics quantify savings. LIDD\u2019s article on heat maps gives practical ideas for using movement data to refine mapping and slotting:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>"},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
Una buena optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones suele combinar tres elementos con la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Velocidad:<\/strong> referencias de alta rotaci\u00f3n situadas m\u00e1s cerca del punto de env\u00edo y a alturas de recogida ergon\u00f3micas
<\/li>\n\n\n\n- Afinidad:<\/strong> Los art\u00edculos que suelen pedirse juntos se ubican uno al lado del otro en el plano del almac\u00e9n
<\/li>\n\n\n\n- Restricciones:<\/strong> peso, clase de riesgo, temperatura, FEFO\/FIFO y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones espec\u00edficas para cada cliente
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nDado que la preparaci\u00f3n de pedidos representa una parte tan importante del trabajo en el almac\u00e9n, incluso las peque\u00f1as mejoras en la asignaci\u00f3n de ubicaciones se amortizan r\u00e1pidamente. LIDD se\u00f1ala que la preparaci\u00f3n de pedidos supone alrededor del 50% del trabajo en el almac\u00e9n, y que aproximadamente la mitad de ese tiempo se dedica a desplazarse a pie. (LIDD<\/a>) Reducir los desplazamientos mediante una mejor optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de franjas horarias no solo ahorra minutos, sino que mejora directamente el n\u00famero de recogidas por hora y reduce la fatiga, lo que a su vez disminuye los errores en la recogida y otros errores.<\/p>\n\n\n\n
La optimizaci\u00f3n moderna de la asignaci\u00f3n de ubicaciones va m\u00e1s all\u00e1 del an\u00e1lisis ABC puntual basado en la demanda anual. Muchos proveedores de log\u00edstica externos (3PL) actualizan ahora la asignaci\u00f3n de ubicaciones mensualmente o incluso semanalmente, utilizando un historial de pedidos de entre 26 y 52 semanas para alimentar algoritmos que recomiendan nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos y puntos de reposici\u00f3n, respetando al mismo tiempo la distribuci\u00f3n subyacente del almac\u00e9n. Hay orientaciones externas que respaldan este cambio: los expertos de LIDD sostienen que una asignaci\u00f3n eficaz de ubicaciones equilibra los datos de movimiento con la ergonom\u00eda y los l\u00edmites de capacidad, en lugar de perseguir \u00fanicamente la minimizaci\u00f3n del tiempo de desplazamiento. (LIDD<\/a>)<\/p>\n\n\n\n
En nuestro trabajo, solemos empezar por comparar la \u201cgu\u00eda\u201d de la asignaci\u00f3n de huecos con la distribuci\u00f3n actual del almac\u00e9n: qu\u00e9 SKU deber\u00eda<\/em> estar en las \u00abzonas doradas\u00bb, que de hecho existen, y que se encuentran aisladas en rincones de poco tr\u00e1nsito. Al introducir cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones por oleadas \u2014quiz\u00e1s un pasillo o un cliente cada vez\u2014, proteges las operaciones diarias al tiempo que mejoras de forma constante la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 datos necesitas realmente para la cartograf\u00eda de almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Una preocupaci\u00f3n habitual es que la cartograf\u00eda del almac\u00e9n y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones requieran planos CAD perfectos antes de poder empezar. En realidad, la mayor\u00eda de las plataformas WMS (incluido Clarus WMS) crean el mapa operativo a partir de datos maestros estructurados sobre ubicaciones, en lugar de basarse \u00fanicamente en un gemelo digital. Para realizar una cartograf\u00eda pr\u00e1ctica del almac\u00e9n, normalmente se necesitan tres capas de datos:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Estructura de ubicaciones para la asignaci\u00f3n de almacenes<\/strong>
<\/strong>\n- \n
- Identificadores de emplazamiento, edificio y zona
<\/li>\n\n\n\n - C\u00f3digos de pasillo, m\u00f3dulo\/columna, nivel\/fila y ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Tipos de ubicaciones (zona de preparaci\u00f3n de pedidos, almacenamiento a granel, zona de tr\u00e1nsito, devoluciones, cuarentena, etc.)
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Caracter\u00edsticas f\u00edsicas que favorecen la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de huecos<\/strong>
<\/strong>\n- \n
- Dimensiones y peso m\u00e1ximos de los pal\u00e9s por ubicaci\u00f3n
<\/li>\n\n\n\n - Restricciones de temperatura o de riesgo por zona
<\/li>\n\n\n\n - Si una ubicaci\u00f3n es adecuada para la preparaci\u00f3n de pedidos por caja, por unidad o por pal\u00e9 completo
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n - Datos maestros de productos y datos de movimientos para la asignaci\u00f3n de ubicaciones<\/strong>
<\/strong>\n- \n
- Dimensiones y peso por referencia
<\/li>\n\n\n\n - Velocidad, frecuencia de l\u00ednea de pedido y unidad de medida
<\/li>\n\n\n\n - Normas especiales: FEFO, lotes, art\u00edculos serializados, restricciones espec\u00edficas del cliente
<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nUna vez que se dispone de estos datos, el WMS puede generar autom\u00e1ticamente el mapa del almac\u00e9n en forma de vista de cuadr\u00edcula, de modo que los supervisores puedan ver d\u00f3nde se encuentra cada estanter\u00eda y cada ubicaci\u00f3n en relaci\u00f3n con la zona de expedici\u00f3n o la de entrada de mercanc\u00edas. En Clarus WMS, por ejemplo, el mapa se basa en los c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n y la secuencia de recorrido, y no al rev\u00e9s, por lo que puedes centrarte en ajustar correctamente la l\u00f3gica del mapa del almac\u00e9n antes de preocuparte por los peque\u00f1os retoques visuales.<\/p>\n\n\n\n
El dato que m\u00e1s se suele pasar por alto en la cartograf\u00eda de almacenes es secuencia de pasos<\/strong>. En muchos sistemas, las rutas de recogida se ordenan seg\u00fan un campo de secuencia sencillo asociado a cada ubicaci\u00f3n en el mapa: la \u201cubicaci\u00f3n 1\u201d podr\u00eda ser el punto m\u00e1s alejado, en la esquina del fondo, mientras que la \u201cubicaci\u00f3n 10 000\u201d estar\u00eda junto a la zona de salida de mercanc\u00edas, o al rev\u00e9s. Decidir si la asignaci\u00f3n de ubicaciones debe discurrir hacia la zona de expedici\u00f3n o alejarse de ella puede reducir considerablemente el tiempo de cada ruta, especialmente en m\u00f3dulos de preparaci\u00f3n de pedidos de alta densidad.<\/p>\n\n\n\n
Nuestra recomendaci\u00f3n es que los datos maestros de ubicaciones y productos se consideren una responsabilidad conjunta de los departamentos de operaciones y de TI, y no un proyecto puntual del sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS). La asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de las ubicaciones en el almac\u00e9n solo se mantienen en buen estado si alguien se encarga de establecer las normas de datos, audita el uso de las ubicaciones y limpia las ubicaciones hu\u00e9rfanas tras las reconfiguraciones o los cambios solicitados por los clientes.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo contribuyen los gemelos digitales y los mapas de calor a mejorar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en los almacenes?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
A menudo se habla de los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas futuristas, pero su valor es muy concreto a la hora de abordar la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Un gemelo digital es, sencillamente, una r\u00e9plica virtual de las operaciones de tu almac\u00e9n con la que puedes experimentar de forma segura. McKinsey describe los gemelos digitales como una forma de \u201cdise\u00f1ar, simular y probar nuevas operaciones de almac\u00e9n\u201d de forma virtual antes de realizar cambios en las instalaciones reales, lo que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia entre un 20 % y un 25% sin interrumpir las operaciones en curso. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n
En lo que respecta a la planificaci\u00f3n de almacenes, un gemelo digital te permite probar nuevas disposiciones de pasillos, zonas de preparaci\u00f3n de pedidos adicionales o estrategias alternativas de asignaci\u00f3n de ubicaciones utilizando datos reales de pedidos. Puedes plantearte preguntas como:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- \u00bfY si trasladamos nuestras 50 referencias m\u00e1s vendidas a una nueva zona de recogida r\u00e1pida en el plano?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfC\u00f3mo cambia el desplazamiento entre pasillos si invertimos el orden de marcha en dos pasillos?
<\/li>\n\n\n\n - \u00bfQu\u00e9 ocurre con la carga de reposici\u00f3n si reducimos a la mitad la capacidad de las zonas de preparaci\u00f3n de pedidos?
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nProveedores como Optioryx afirman que la planificaci\u00f3n de rutas basada en gemelos digitales puede reducir las distancias a recorrer a pie en el almac\u00e9n entre un 20 % y un 50%, al generar rutas optimizadas y se\u00f1alar los puntos de congesti\u00f3n en el modelo virtual antes de modificar el plano del almac\u00e9n. (blog.optioryx.com<\/a>) Aunque no implementes un modelo 3D completo, el principio sigue siendo el mismo: primero simula y, despu\u00e9s, modifica tus reglas de asignaci\u00f3n y ubicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Por su parte, los mapas de calor son una forma m\u00e1s sencilla, pero eficaz, de visualizar d\u00f3nde se produce realmente la actividad en el plano de tu almac\u00e9n. LIDD se\u00f1ala que \u201clos mapas de calor pueden aportar informaci\u00f3n valiosa sobre las rutas de preparaci\u00f3n de pedidos, destacando las m\u00e1s eficientes e identificando las zonas propensas a sufrir atascos\u201d. (LIDD<\/a>) Incluso con una herramienta b\u00e1sica de inteligencia empresarial (BI), puedes utilizar los eventos de escaneo (o las lecturas de RTLS\/RFID, si est\u00e1n disponibles) para superponer la densidad de movimiento sobre el plano de tu almac\u00e9n e identificar:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Puntos conflictivos en los que la asignaci\u00f3n de franjas horarias est\u00e1 provocando tr\u00e1fico cruzado
<\/li>\n\n\n\n - Zonas fr\u00edas en las que no se aprovechan al m\u00e1ximo la planificaci\u00f3n de almacenes y la asignaci\u00f3n de ubicaciones
<\/li>\n\n\n\n - Pasillos en los que el tiempo de recorrido es sistem\u00e1ticamente superior al previsto
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nSeg\u00fan nuestra experiencia, el enfoque m\u00e1s pragm\u00e1tico consiste en utilizar el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) como \u00fanica fuente de informaci\u00f3n fiable para la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y las reglas de asignaci\u00f3n de ubicaciones, y luego exportar los datos de movimientos a una plataforma de inteligencia empresarial (BI) para crear mapas de calor. De este modo, se mantiene el control mediante el WMS, al tiempo que se proporcionan a los equipos de operaciones herramientas visuales que les permiten cuestionar y perfeccionar sus decisiones sobre la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfCu\u00e1ndo deber\u00edan los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) revisar su estrategia de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de espacio?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Para los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL), la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones nunca est\u00e1n \u201cterminadas\u201d. Las carteras de clientes evolucionan, la gama de productos var\u00eda seg\u00fan la estacionalidad y los nuevos acuerdos de nivel de servicio (SLA) exigen distintos niveles de capacidad de respuesta. Normalmente recomendamos a los 3PL que establezcan una periodicidad para la optimizaci\u00f3n de la planificaci\u00f3n del almac\u00e9n, en lugar de esperar a que surjan los problemas.<\/p>\n\n\n\n
Como m\u00ednimo, un proveedor de servicios log\u00edsticos externos (3PL) deber\u00eda revisar anualmente la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de huecos, y realizar una revisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva cada vez que se produzca una de estas tres circunstancias:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Incorporaci\u00f3n de nuevos clientes<\/strong>
<\/strong> La llegada de un nuevo cliente con un perfil de pedidos o unos est\u00e1ndares de embalaje muy diferentes deber\u00eda dar lugar, casi siempre, a una revisi\u00f3n exhaustiva del dise\u00f1o de zonas, las normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones y las secuencias de recorrido en el plano del almac\u00e9n. Sin ello, los proveedores de servicios log\u00edsticos externos (3PL) suelen acabar a\u00f1adiendo nuevas zonas de preparaci\u00f3n de pedidos a las antiguas estructuras del plano, lo que genera ineficiencias permanentes.
<\/li>\n\n\n\n- Crecimiento sostenido de los pedidos o proliferaci\u00f3n de referencias<\/strong>
<\/strong> UKWA y Savills destacan c\u00f3mo el comercio electr\u00f3nico y el crecimiento de los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) han transformado el sector del almacenamiento en el Reino Unido, con un aumento de la superficie total de almacenes de alrededor de 61% desde 2015 y un incremento de la ocupaci\u00f3n por parte de los minoristas online de m\u00e1s de 800%. (La log\u00edstica es importante<\/a>) Cuando el volumen de trabajo aumenta de esta forma, los sistemas de asignaci\u00f3n de ubicaciones dise\u00f1ados para vol\u00famenes menores tienden a fallar, lo que provoca atascos y desbordamientos de emergencia que socavan la l\u00f3gica original de distribuci\u00f3n del almac\u00e9n.
<\/li>\n\n\n\n- Problemas relacionados con el servicio o la seguridad<\/strong>
<\/strong> El aumento de las tasas de errores en la preparaci\u00f3n de pedidos, los frecuentes casos de falta de existencias o los incidentes que casi acaban en error en determinados pasillos son se\u00f1ales de alerta de que la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones de tu almac\u00e9n ya no se ajustan a la realidad. En esos casos, una reorganizaci\u00f3n espec\u00edfica de las zonas afectadas suele ser m\u00e1s eficaz que una formaci\u00f3n general sobre los procesos.
<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nDado que los proveedores de log\u00edstica externos (3PL) basan en gran medida su actividad en la capacidad de respuesta y la transparencia, consideramos que la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n en el almac\u00e9n es un elemento fundamental de la gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes. Herramientas sencillas, como el an\u00e1lisis del tiempo de desplazamiento \u00abantes y despu\u00e9s\u00bb por ruta o los mapas de calor por zona de cliente, pueden constituir argumentos de gran peso a la hora de justificar cambios en la asignaci\u00f3n de espacios o en los precios de almacenamiento. Con el tiempo, un enfoque disciplinado de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de espacios de almacenamiento se convierte en un aut\u00e9ntico factor diferenciador comercial en el mercado de los 3PL.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nLas dificultades de la cartograf\u00eda tradicional frente a los enfoques modernos basados en el WMS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
D\u00f3nde fallan los antiguos procesos de asignaci\u00f3n y distribuci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Muchos almacenes con los que nos encontramos siguen dependiendo de planos est\u00e1ticos, hojas de c\u00e1lculo y supervisores con mucha antig\u00fcedad para mantener la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. En teor\u00eda, estos planos describen la misma distribuci\u00f3n que el sistema de gesti\u00f3n de almacenes (WMS); en la pr\u00e1ctica, se van desviando progresivamente a medida que se acumulan los cambios en la asignaci\u00f3n de ubicaciones. Los planos est\u00e1ticos rara vez reflejan las estanter\u00edas temporales, las marquesinas exteriores o el exceso de mercanc\u00eda apilada en el suelo, lo que da lugar a un uso inconsistente de las ubicaciones y a una asignaci\u00f3n de ubicaciones poco fiable.<\/p>\n\n\n\n
Los proyectos tradicionales de mapeo y asignaci\u00f3n de ubicaciones tambi\u00e9n suelen ser puntuales. Un equipo dedica meses a configurar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n, definir zonas e importar planos inspirados en CAD. Una vez que el proyecto entra en funcionamiento, el control de cambios se debilita y los ajustes en la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n se realizan sobre la marcha para solucionar problemas urgentes: una nueva ubicaci\u00f3n de recogida r\u00e1pida para un SKU destacado aqu\u00ed, una zona de cuarentena improvisada all\u00e1. Con el tiempo, esto merma tanto la integridad de la distribuci\u00f3n como la eficacia de la asignaci\u00f3n de ubicaciones.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, muchas implementaciones de sistemas de gesti\u00f3n de almacenes (WMS) heredadas consideran los gemelos digitales y los mapas de calor como herramientas anal\u00edticas \u201copcionales\u201d, en lugar de herramientas integradas para la optimizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n. Sin embargo, estudios externos sugieren que el redise\u00f1o simulado mediante gemelos digitales puede aumentar la eficiencia del almac\u00e9n entre un 20 y un 25% antes de que se realice ning\u00fan cambio f\u00edsico. (McKinsey & Company<\/a>) Sin estas herramientas, los equipos suelen mostrarse reacios a modificar las normas establecidas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones en el almac\u00e9n, incluso cuando saben que no son \u00f3ptimas.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\nC\u00f3mo gestionamos la asignaci\u00f3n de ubicaciones y la distribuci\u00f3n de mercanc\u00edas en Clarus WMS<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Nosotros adoptamos un enfoque diferente. En Clarus WMS, el mapa del almac\u00e9n se genera autom\u00e1ticamente a partir de los datos maestros de su ubicaci\u00f3n \u2014zona, pasillo, columna, fila y ubicaci\u00f3n\u2014 en lugar de ser un plano est\u00e1tico que tenga que actualizar manualmente. Esto agiliza la configuraci\u00f3n inicial del mapa del almac\u00e9n, pero, lo que es m\u00e1s importante, hace que los cambios continuos en la asignaci\u00f3n de ubicaciones sean m\u00e1s seguros, ya que el mapa visual siempre refleja los datos subyacentes.<\/p>\n\n\n\n
Nuestra filosof\u00eda consiste en que el mapa digital sea subjectivo, pero honesto. Clarus WMS ofrece una representaci\u00f3n visual clara de la ubicaci\u00f3n de cada pal\u00e9 deber\u00eda<\/em> se ajusten a las normas de distribuci\u00f3n y asignaci\u00f3n de ubicaciones del almac\u00e9n, aunque la disposici\u00f3n f\u00edsica de las estanter\u00edas no sea perfectamente lineal. Los supervisores pueden seguir \u201crecorriendo el almac\u00e9n\u201d, pero cuentan con el apoyo de un mapa en directo, datos de transacciones en tiempo real y listas de preparaci\u00f3n de pedidos basadas en la secuencia de recorrido, en lugar de depender \u00fanicamente de su memoria. Ese equilibrio entre el mapa del almac\u00e9n generado por el sistema y el criterio humano suele ser bien recibido tanto por los jefes de operaciones de la vieja escuela como por los planificadores basados en datos.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n\u00bfEst\u00e1s listo para mejorar la planificaci\u00f3n del espacio y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en tu almac\u00e9n?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Si tu equipo ya no conf\u00eda plenamente en el mapa del almac\u00e9n, o si las conversaciones sobre la asignaci\u00f3n de ubicaciones siempre acaban con un \u201cpor ahora lo recogeremos manualmente\u201d, es una se\u00f1al de que hace tiempo que deber\u00edas haber optimizado el mapa de tu almac\u00e9n. No hace falta un programa completo de rob\u00f3tica ni un gemelo digital en 3D para lograr avances significativos; empezar por utilizar c\u00f3digos de ubicaci\u00f3n coherentes, secuencias de recorrido claras y normas de asignaci\u00f3n de ubicaciones actualizadas puede reportar beneficios sorprendentemente r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n
En Clarus WMS, solemos empezar con un an\u00e1lisis espec\u00edfico de la distribuci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones: una sede, un cliente o incluso un pasillo concreto con problemas. A partir de ah\u00ed, te ayudamos de forma iterativa a optimizar la distribuci\u00f3n de tu almac\u00e9n, a ajustar la asignaci\u00f3n de ubicaciones a los patrones reales de demanda y a sentar las bases de datos para futuras herramientas, como los mapas de calor y las simulaciones de gemelos digitales. Si desea ver c\u00f3mo gestiona Clarus WMS la distribuci\u00f3n del almac\u00e9n y la asignaci\u00f3n de ubicaciones en la pr\u00e1ctica, nuestro equipo puede mostrarle ejemplos reales y analizar c\u00f3mo ser\u00eda una \u201cbuena\u201d implementaci\u00f3n en su operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nReferencias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
- \n
- Marc Menard, \u201cEstrategias para una asignaci\u00f3n eficaz de espacios en el almac\u00e9n\u201d, LIDD, 4 de abril de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Chris Hagle, \u201cMapas de calor en las operaciones de almac\u00e9n: c\u00f3mo maximizar la productividad del almac\u00e9n con mapas de calor\u201d, LIDD, 24 de enero de 2024
<\/a><\/li>\n\n\n\n- Ashutosh Dekhne y Vedang Singh, \u201cMejorar las operaciones de almac\u00e9n: la transformaci\u00f3n digital\u201d, McKinsey & Company, febrero de 2020
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cSimplificar la toma de decisiones en los almacenes con el gemelo digital\u201d, blog de Optioryx, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cOptimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de espacios en 2025\u201d, Bizbloqs Logistics Management, 2025
<\/a><\/li>\n\n\n\n- \u201cEl informe de la UKWA destaca el crecimiento a largo plazo del sector del almacenamiento\u201d, Logistics Matters resume el estudio de Savills\/UKWA, 2 de abril de 2024<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Gu\u00eda pr\u00e1ctica sobre la planificaci\u00f3n de almacenes y la optimizaci\u00f3n de la asignaci\u00f3n de ubicaciones para empresas de log\u00edstica de terceros (3PL) que deseen reducir los tiempos de desplazamiento, minimizar los errores y ampliar la capacidad de gesti\u00f3n de pedidos.<\/p>","protected":false},"author":207386994,"featured_media":20865,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"page_builder":"","footnotes":""},"categories":[1657],"tags":[1679],"class_list":["post-10711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guides","tag-article-new"],"acf":{"faq_new":"
How often should we re-slot our warehouse?<\/h4>\r\nMost warehouses benefit from reviewing slotting quarterly and making structural warehouse mapping decisions annually, but high-volume 3PLs may re-slot priority SKUs monthly. The key is to base slotting optimisation on actual movement data rather than intuition, using at least several months of order history. LIDD\u2019s guidance on slotting strategies is a useful benchmark for deciding how often to refresh positions:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>\r\n
Do small warehouses really need a digital warehouse map?<\/h4>\r\nEven smaller operations gain from basic warehouse mapping because it standardises location references, supports barcoding and makes future slotting optimisation easier. A simple, code-driven warehouse mapping structure means new staff can be productive faster and audits are less disruptive. As complexity grows, that same mapping becomes the foundation for more advanced optimisation and digital-twin work, as described by McKinsey here:<\/span> (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\n
Can we do warehouse mapping optimisation in Excel first?<\/h4>\r\nYes\u2014but only as a starting point. Many teams prototype warehouse mapping and slotting layouts in spreadsheets to explore scenarios and costs. The risk comes when Excel effectively becomes a shadow WMS, diverging from the live warehouse mapping and slotting data. We recommend moving the agreed structure into your WMS as soon as practical and using BI tools, not standalone spreadsheets, for ongoing slotting analysis supported by system data and, where appropriate, digital-twin simulations. (<\/span>McKinsey & Company<\/span><\/a>)<\/span>\r\n
How does warehouse mapping support 3PL growth and client onboarding?<\/h4>\r\nClear warehouse mapping makes it easier to ring-fence zones per client, apply tailored slotting rules and report capacity accurately. UKWA\u2019s latest report highlights that UK warehouse space has grown rapidly since 2015, with 3PLs remaining the leading occupier group; that growth demands more disciplined mapping and slotting to avoid operational friction. You can read the summary of the UKWA\/Savills findings here:<\/span> (<\/span>Logistics Matters<\/span><\/a>)<\/span>\r\n
What metrics should we track to prove mapping and slotting benefits?<\/h4>\r\nTo demonstrate the impact of warehouse mapping optimisation, track: average pick-route distance or time, picks per labour hour, mis-pick rate and on-time despatch. Heat maps built from scan data can visually confirm that traffic has shifted to new zones as planned, while labour metrics quantify savings. LIDD\u2019s article on heat maps gives practical ideas for using movement data to refine mapping and slotting:<\/span> (<\/span>LIDD<\/span><\/a>)<\/span>"},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
- Chris Hagle, \u201cMapas de calor en las operaciones de almac\u00e9n: c\u00f3mo maximizar la productividad del almac\u00e9n con mapas de calor\u201d, LIDD, 24 de enero de 2024
- Crecimiento sostenido de los pedidos o proliferaci\u00f3n de referencias<\/strong>
- Incorporaci\u00f3n de nuevos clientes<\/strong>
- Puntos conflictivos en los que la asignaci\u00f3n de franjas horarias est\u00e1 provocando tr\u00e1fico cruzado
- \u00bfY si trasladamos nuestras 50 referencias m\u00e1s vendidas a una nueva zona de recogida r\u00e1pida en el plano?
- Dimensiones y peso por referencia
- Dimensiones y peso m\u00e1ximos de los pal\u00e9s por ubicaci\u00f3n
- Identificadores de emplazamiento, edificio y zona
- Afinidad:<\/strong> Los art\u00edculos que suelen pedirse juntos se ubican uno al lado del otro en el plano del almac\u00e9n