Optimizar el depósito empieza por los datos, no por el espacio

calendar_today 13.07.2026 - person  - timer ~3 Minutos

“Un depósito se optimiza primero con información”. Con esa idea como punto de partida, Gonzalo repasa cómo se ordena un almacén de productos grandes y pesados, qué complejidades atraviesa a diario la cadena de abastecimiento entre stock, proveedores y transporte, y por qué la falta de una estructura de datos sólida es, hoy, el principal freno para que las pymes industriales avancen en automatización.

Un analista de abastecimiento se encarga de garantizar el flujo de materiales hacia una línea de producción, ya sea de un bien o de un servicio. En mi caso trabajo con insumos para manufactura, pero el espectro del abastecimiento es amplio: coordinar todo ese flujo hasta la parte final del producto no es sencillo.

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Particularmente con el control de stocks y el tema financiero. Lo difícil está en trabajar con los requerimientos del usuario, porque generalmente no son claros: todo se plantea como urgente, y la urgencia real es difícil de detectar.

¿Cómo se optimiza un depósito con productos grandes y pesados, tanto en superficie como en altura?

Un depósito se optimiza primero con información: datos sobre insumos y producto terminado para organizar el espacio de la manera más eficiente, armando un mapa de calor donde los productos con más rotación quedan adelante y los de menor rotación, en el fondo. La altura suele ser el principal limitante, condicionada por el equipo de elevación y por el edificio; la idea es usar el espacio hasta el techo, aunque no siempre se puede por seguridad.

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En este sector se trabaja tanto con clientes finales como con otros distribuidores. Lo importante para optimizar los camiones es tener bien definidas las medidas de cada producto. En nuestro caso usamos una simulación para armar el recorrido, de manera que el camión no salga con espacio ocioso, considerando que son productos grandes.

En el día a día uso sistemas de gestión, Excel, inteligencia artificial para digitalizar la carga de datos y un simulador de camiones para optimizar el transporte. Cada vez aparecen más herramientas para logística y cadena de suministro, pero el principal limitante es que las pymes no suelen tener una estructura de datos sólida: todo es muy por teléfono, archivos y mail.

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Creo que en los próximos dos a cinco años las pymes deben apuntar a ordenar sus datos, porque vamos hacia un mundo donde la inteligencia artificial va a reemplazar buena parte de las tareas de recuperación de datos del sector. Con una estructura de datos más ordenada es mucho más fácil avanzar hacia la automatización; si no, es muy complejo para una pyme acercarse al nivel de una multinacional.

Las empresas manufactureras que quieran sobrevivir a la reestructuración económica tienen que empezar a mirar sus stocks y sus desperdicios, porque ahí se pierde mucho y no hay políticas internas de logística inversa para ahorrar esos costos. Son costos ocultos, que nadie ve pero que están en el precio final del producto. Si las pymes no invierten en automatización y digitalización va a ser imposible competir con mercados como China o India.

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