Planificación de las misiones en almacén: por qué su WMS genera demasiados desplazamientos en vacío entre sus misiones

Lo que el WMS no hace: optimizar la secuencia de las misiones

Un WMS gestiona la creación y distribución de las misiones de picking. Lo que no hace: optimizar el orden en el que estas misiones se asignan a cada preparador.

El problema estructural

• El WMS no conoce la posición exacta del preparador al final de cada misión.
• No calcula la distancia real entre el punto de entrega de una misión finalizada y el punto de recogida de la siguiente misión.
• Asigna la siguiente misión según reglas de prioridad o disponibilidad, no según la proximidad geográfica.

Lo que esto produce

• Un preparador termina una misión en la zona B, lado este del almacén.
• El WMS le asigna la siguiente misión cuyo punto de partida está en la zona D, lado oeste.
• El preparador cruza el almacén en vacío, sin picking, sin valor añadido.

Lo que el WMS no puede calcular

• La distancia real entre dos puntos cualesquiera del almacén en tiempo real.
• El impacto de esta elección de asignación sobre la distancia en vacío acumulada del turno.
• La mejor misión a asignar entre las disponibles, según la posición actual del preparador. Resultado: los desplazamientos en vacío entre misiones se acumulan en cada turno, invisibles en los KPIs estándar del WMS.

Cómo Find & Order optimiza la secuencia de las misiones

Minimizar los trayectos en vacío entre misiones

Find & Order utiliza el gemelo digital 3D para calcular en tiempo real las distancias exactas entre cualquier par de puntos del almacén.

El principio de asignación

• Al final de cada misión, la posición del preparador (punto de entrega) se conoce con precisión.
• El algoritmo calcula la distancia entre este punto y el punto de recogida de cada misión disponible.
• La misión cuyo punto de partida está más cerca de la posición actual del preparador le es asignada.
• El cálculo se repite dinámicamente en cada misión completada.

Lo que esto cambia

• Menos cruces del almacén en vacío entre dos misiones.
• Cada secuencia se optimiza individualmente, en tiempo real.
• El efecto es acumulativo a lo largo de un turno: cada misión bien encadenada reduce la distancia total recorrida en vacío

Integrar los perfiles de preparadores y las reglas organizativas

La optimización de la secuencia de misiones no se reduce a la proximidad geográfica. Las restricciones organizativas se integran como parámetros de entrada definidos por el responsable de almacén.

Ejemplos de perfiles y reglas integrables

• Misiones mono-cliente vs multi-cliente : algunos preparadores solo gestionan misiones mono-cliente (restricción reglamentaria, contractual u organizativa); otros pueden gestionar misiones multi-cliente.
• Habilitaciones y competencias : un preparador habilitado para trabajar en zona fría o en zona segura recibe las misiones correspondientes en prioridad.
• Equipos específicos : un preparador con carretilla elevadora no recibe las mismas misiones que un preparador a pie.
• Reglas de prioridad : las misiones urgentes o con restricción de expedición inminente pueden priorizarse en el algoritmo de asignación.

Lo que esto garantiza

• Las reglas organizativas se respetan en cada asignación, no se eluden por la optimización.
• El algoritmo busca la misión más cercana entre las compatibles con el perfil del preparador.
• El responsable de almacén mantiene el control de las reglas; el algoritmo garantiza su aplicación sistemática.

El requisito previo: múltiples puntos de partida

Este factor de optimización se basa en una condición estructural del almacén.

Condición necesaria

• El almacén debe disponer de varios puntos de partida posibles para las misiones (varios muelles, varias zonas de entrega, varios puestos de salida).
• Si el almacén solo tiene un punto de partida fijo, todos los preparadores salen del mismo lugar tras cada misión: la optimización de la secuencia no tiene palanca que accionar.

Lo que esto implica

• En un almacén con varias zonas de entrega, el punto final de la misión varía según la composición de los picks, y la optimización de la secuencia genera un beneficio real.
• Cuantos más puntos de partida posibles haya, mayor será el potencial de ahorro en trayectos en vacío.
• Este parámetro se verifica previamente durante el diagnóstico del almacén: condiciona la aplicabilidad de la palanca

Solo WMS vs Find & Order: tabla comparativa

KPIs y resultados

Ahorro en esta palanca

• Reducción de distancias en vacío entre misiones: hasta un 10%
• Ahorro aplicable solo si el almacén dispone de varios puntos de partida posibles.

Indicadores a seguir

• Distancia en vacío por turno : distancia total recorrida sin picking activo: indicador directo de la eficacia de la secuencia de misiones.
• Distancia en vacío por misión : distancia media entre el punto de entrega de una misión y el punto de recogida de la siguiente.
• Tasa de desplazamientos en vacío : proporción de desplazamientos totales realizados sin picking: a cruzar con el volumen de misiones por turno.
• Tiempo entre misiones : tiempo medio entre el final de una misión y el primer picking de la siguiente: indicador de la calidad de la secuencia.

Efecto acumulativo con otras palancas

Esta palanca es la cuarta de la stack de optimización. Los ahorros se complementan:

• Constitución de misiones compactas: ahorro medio del 20% (hasta un 25% en distancias)
• Rutas de picking optimizadas: ahorro medio del 10% (hasta un 20% según restricciones)
• Slotting: ahorro medio del 25% (hasta un 30% en distancias de picking)
• Secuencia de misiones: hasta un 10% en distancias en vacío

Cada palanca se aplica sobre un flujo ya mejorado por las anteriores: los ahorros son acumulables, no alternativos.

FAQ

¿Qué es un desplazamiento en vacío entre misiones?

Un desplazamiento en vacío entre misiones es el trayecto que un preparador realiza entre el final de una misión (punto de entrega) y el inicio de la siguiente misión (punto de recogida). Este trayecto no genera ningún picking: es totalmente improductivo. En un almacén donde las misiones se asignan sin optimización de la secuencia, estos desplazamientos pueden representar una parte significativa del tiempo total de desplazamiento de un turno.

¿Por qué el WMS no puede optimizar la secuencia de las misiones?

El WMS no está diseñado para calcular en tiempo real las distancias exactas entre dos puntos cualesquiera del almacén. Su calculadora de distancias es estática: calcula distancias entre ubicaciones de almacenamiento, no entre puntos de entrega variables según la composición de cada misión. Sin este cálculo punto a punto dinámico, no puede determinar qué misión disponible es la más cercana a la posición actual del preparador.

¿Esta palanca es compatible con reglas organizativas estrictas?

Sí. Las reglas organizativas - perfiles de preparadores, habilitaciones, misiones mono-cliente o multi-cliente, prioridades de expedición - se integran como restricciones de entrada en el algoritmo de asignación. La optimización de la proximidad solo se aplica entre las misiones compatibles con el perfil del preparador. Las reglas definidas por el responsable de almacén no se eluden: se garantizan en cada asignación.

¿Esta palanca se aplica a todos los almacenes?

No. La optimización de la secuencia de misiones requiere que el almacén disponga de varios puntos de partida posibles. Si todas las misiones empiezan desde un único punto fijo, los preparadores siempre salen del mismo lugar: la secuencia optimizada no tiene palanca que accionar. Este requisito se verifica durante el diagnóstico inicial, antes de cualquier implementación.