Centros de distribución: el riesgo de operar con datos obsoletos

La distorsión de inventarios en centros de distribución minorista ya representa el 6,5% de las ventas globales del sector, según advierte Logistics Business en un análisis publicado este 24 de julio. Oana Jinga, cofundadora y directora comercial de producto de Dexory, alerta de que muchos operadores logísticos siguen gestionando sus almacenes con datos obsoletos que generan errores de picking, pérdidas financieras y, en última instancia, abandono de clientes.

"Don't operate in the dark": el costo real de los datos obsoletos en almacenes

Jinga define el problema como "inventory distortion", la combinación de rupturas de stock y excesos de inventario que lastra las operaciones. Las expectativas de los consumidores han crecido, los márgenes se han estrechado y el comercio electrónico exige velocidad. En ese contexto, la brecha entre lo que registra el Sistema de Gestión de Almacén (WMS) y lo que realmente existe en el suelo se convierte en un riesgo operativo crítico.

La investigación citada por la ejecutiva revela que el 71% de los compradores reduce su intención de regresar tras una mala experiencia de fulfillment. No se trata solo de una entrega tardía, sino de promesas incumplidas por información errónea en el origen. Cuando el WMS indica disponibilidad que no existe, la operación entra en modo reactivo.

Errores de ubicación, no de personal: la causa oculta del picking fallido

Jinga desmonta una creencia común en la industria. Los errores de picking provienen mayoritariamente de datos de ubicación inexactos, no de capacitación deficiente del personal. Cuando un operario busca mercancía donde el sistema dice que debería estar y no la encuentra, se pierden minutos que se multiplican por miles de operaciones diarias.

Las consecuencias financieras se extienden más allá del costo del error puntual. La falta de confianza en los datos lleva a:

• Reposición demorada: sin visibilidad real, los reabastecimientos llegan tarde y generan rupturas.
• Stock de seguridad inflado: los equipos compran de más como mecanismo defensivo, inmovilizando capital.
• Sobre-pedidos: el desconocimiento del estado real del piso impulsa compras innecesarias.
• Desperdicio de espacio: el almacenamiento de excedentes consume metros cuadrados que podrían destinarse a rotación ágil.

Conteos manuales periódicos: insuficientes para el ritmo actual

La práctica tradicional de realizar inventarios físicos en ciclos definidos ya no responde a la realidad operativa. Los centros de distribución modernos manejan miles de SKU con reubicaciones constantes. El "re-slotting" continuo, que optimiza la posición de productos según demanda, agrega complejidad que los conteos esporádicos no capturan.

Jinga propone el concepto de "inteligencia continua": un flujo permanente de datos actualizados que elimine las suposiciones y permita decisiones fundamentadas en el estado real del inventario. La tecnología de escaneo automatizado, drones y sensores IoT ya permite este nivel de visibilidad, aunque su adopción masiva en retail aún está en curso.

De la oscuridad datos a la operación predictiva: el siguiente paso

La transición hacia almacenes autónomos y conectados depende de resolver primero esta falla estructural. Sin una imagen fiable del inventario, cualquier inversión en automatización de última milla, robótica de picking o inteligencia artificial de demanda construye sobre una base inestable.

La pregunta que enfrentan los directores de operaciones logísticas es concreta: ¿cuánto capital circulante se pierde actualmente en su red por no saber con certeza qué hay en cada ubicación? Para Jinga, ese cálculo, aunque incómodo, es el primer paso para justificar la inversión en infraestructura de datos en tiempo real.