Sistemas de Gestión de Almacenes: El Software Secreto que Impulsa el Comercio Electrónico

      Para muchas industrias, tomar una gran secuencia de decisiones en sucesión puede ser uno de los componentes más complicados pero vitales para asegurar que las operaciones diarias funcionen como se pretende. La industria del comercio electrónico no es una excepción, ya que los minoristas tienen que tomar docenas, si no cientos, de decisiones entre el momento en que se realiza una venta y el momento en que se entrega ese producto. Tales decisiones pueden incluir (pero no se limitan a): qué almacén enviará el pedido, de qué estante debe salir el pedido dentro de ese almacén, quién recogerá el pedido, en qué orden se entregará ese artículo junto a otros dentro del camión de entrega, y así sucesivamente.

      En otras palabras, gestionar con éxito un negocio de comercio electrónico es necesariamente un ejercicio de toma de decisiones, algo que los minoristas medianos a grandes simplemente no pueden manejar a gran escala sin las herramientas adecuadas, dada la gran cantidad de decisiones involucradas. Afortunadamente, muchos de estos minoristas sí tienen las herramientas adecuadas en forma de sistemas de gestión de almacenes (WMS), un tipo de software que agiliza la toma de decisiones para que las empresas puedan hacer más trabajo en menos tiempo y con menos errores.

      Con el tiempo, sin embargo, el sistema de gestión de almacenes ha tenido cada vez más dificultades para mantenerse al día con la creciente demanda, requiriendo nuevos modos de pensar respecto a para qué sirve el WMS y cómo debería funcionar. Hoy en día, ese cambio en el pensamiento ha llevado al desarrollo de un WMS destinado a trabajar de manera más inteligente, no más dura, y aunque ese desarrollo aún está en progreso, su existencia marca un movimiento notable en una dirección diferente, potencialmente más útil para el software.

      El Problema de la Inteligencia

      El WMS fue creado inicialmente para abordar una pregunta física: ¿cómo sabrán los trabajadores cómo, cuándo y dónde hacer su trabajo? En la práctica, esto significaba encontrar formas de hacer saber a los trabajadores qué hacer a continuación, un proceso que anteriormente era bastante desafiante en grandes almacenes llenos de inventario que necesitaba ser movido en un corto período de tiempo.

      Como resultó, el WMS pudo responder a estas y otras preguntas operativas bastante bien, permitiendo que los almacenes modernos alcanzaran nuevas tasas de precisión a medida que los trabajadores podían moverse mejor de una tarea a otra. Sin embargo, el comercio en línea sigue creciendo, lo que ejerce presión sobre los sistemas de gestión de almacenes que solo pueden operar a una velocidad limitada.

      Con el tiempo, este crecimiento ha revelado un defecto importante en el WMS: el sistema puede ejecutar planes bien, sí, pero no puede determinar si hay problemas con esos planes. En otras palabras, el WMS se ha vuelto más rápido, pero no necesariamente más inteligente, lo que puede limitar su utilidad en un momento en que la industria del comercio electrónico es la más grande que ha sido.

      Algunas soluciones emergentes a este problema de inteligencia han servido hasta ahora más como curas temporales que como soluciones completas, cubriendo temporalmente el problema sin abordarlo en su origen.

      Por ejemplo, gran parte del WMS actual utiliza aprendizaje automático para ayudar con la previsión y la detección de anomalías, y aunque estos datos pueden ayudar a las empresas a evitar algunos problemas en el futuro, tienden a ser menos efectivos a corto plazo. Un panel puede mostrar que las tasas de recogida cayeron un 12% la semana pasada, sí, pero si no puede dar una explicación de por qué sucedió o proporcionar consejos sobre cómo solucionar el problema para la próxima vez, tal información puede ser demasiado poco, demasiado tarde.

      De Predictivo a Prescriptivo

      Parte de la razón por la que los primeros intentos de incorporar herramientas de IA como el aprendizaje automático en el WMS tuvieron dificultades fue porque esas herramientas a menudo se colocaban fuera del sistema. Esto significaba que el análisis estaba efectivamente siempre un paso detrás de los datos reales, lo que hacía que casi siempre estuviera desactualizado. Los avances recientes en IA pueden haber resuelto al menos parcialmente este problema, integrando la pila de análisis en el propio WMS para que pueda funcionar con los mismos datos operativos en tiempo real que utiliza el almacén.

      Una empresa que está utilizando esta tecnología es Deposco, una plataforma de cadena de suministro nativa de IA diseñada para proporcionar inteligencia en múltiples puntos dentro de un WMS. Su suite de inteligencia de cadena de suministro aborda preguntas a nivel ejecutivo, de inventario, laboral y de envío, todo lo cual se realiza dentro del software de gestión de almacenes de Deposco para mantener estos flujos de datos más conectados.

      Si bien este enfoque no es perfecto, puede ayudar a mover la IA de un papel puramente predictivo a uno más prescriptivo capaz de hacer recomendaciones informadas que se basen en datos en tiempo real. En Deposco, dicha IA se presenta en forma de Felix, el equipo de agentes de IA que los clientes de la empresa pueden habilitar dentro de la plataforma.

      Este método puede hacer posible que los operadores hagan preguntas a dichos agentes sobre las operaciones en vivo de manera continua, manteniéndolos actualizados sobre los últimos acontecimientos utilizando información relevante. Según Deposco, Felix puede proporcionar estas recomendaciones al basarse en datos de transacciones que los operadores comparables ya utilizan. El agente puede luego configurar el sistema para potencialmente entregar un resultado similar, reduciendo la necesidad de aportes adicionales del operador.

      En términos de resultados medibles, tal automatización puede ayudar a las empresas a escalar operaciones al hacer más en menos tiempo, potencialmente convirtiendo minutos que de otro modo se desperdiciarían en períodos de productividad en los que los operadores de almacén pueden prepararse mejor para los desarrollos que vendrán.

      Haciendo Uso de Patrones

      El poder de los agentes de IA modernos radica en su capacidad para hacer predicciones razonablemente precisas basadas en grandes muestras de datos de las que pueden extraer patrones claros.

      Siempre que esos patrones se mantengan ciertos, los agentes que se basan en ellos pueden ser capaces de hacer sugerencias que los analistas humanos tardarían más en reconocer y aplicar, aunque debe señalarse que la IA aún puede alucinar o hacer suposiciones incorrectas basadas en los datos recopilados. Por estas razones, sigue siendo imperativo que incluso los WMS avanzados implementen protocolos de intervención humana para garantizar que las sugerencias automatizadas sean razonables y aplicables.

      Aún así, los avances en la IA del WMS deben considerarse un desarrollo positivo dentro de la industria del comercio electrónico en general. Con una implementación adecuada, las empresas pueden ser capaces de escalar su volumen de envíos sin necesidad de escalar sustancialmente su mano de obra de manera similar. Con un sistema capaz de adaptarse a la oferta y la demanda sin una supervisión excesiva, las empresas podrían utilizar el tiempo que tienen para prepararse mejor para los aumentos y las sequías por igual.

      A medida que la industria del comercio electrónico continúa progresando y las expectativas siguen aumentando, el diferenciador clave entre un minorista operable y uno exitoso podría pronto depender de qué tan bien sus respectivos WMS manejen los datos y las fluctuaciones dentro de ellos. Los datos son, después de todo, la savia de muchas industrias modernas, lo que significa que su gestión se volverá aún más importante a medida que la cantidad de información que las empresas deben manejar se vuelva cada vez más engorrosa.

      El éxito, entonces, puede parecer la capacidad continua de mantener la ilusión de que realizar compras en línea es tan simple y sin esfuerzo como completar el proceso de pago y recoger el paquete solo un par de días después.

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