Aprovechar al máximo el potencial de un almacén depende de una integración fluida entre la tecnología y el conocimiento humano. La plataforma de Element Logic, eLogiq, utiliza el poder de los datos para transformar las operaciones de almacén gracias a la analítica predictiva, la información en tiempo real y la optimización constante.

Empresas como Aktieselskabet Carl Christensen (CAC) y EET Group ya han comprobado el gran valor de implementar eLogiq, demostrando que contar con la información adecuada en el momento oportuno puede transformar el rendimiento de un almacén. Tal como afirma Stian Åsen, Product Manager de eLogiq en Element Logic: “La creación de valor con eLogiq surge de la combinación entre los datos que obtenemos y los ajustes proactivos que realiza el equipo humano».

eLogiq, clave en la optimización de almacenes de CAC

Aktieselskabet Carl Christensen (CAC), un importante distribuidor de piezas de automóvil, gestiona dos almacenes equipados con sistemas AutoStore: uno con 128.000 cubetas y otro con 43.000. Para CAC, la eficiencia es fundamental, y su Logistics Manager, Lars Riedel Jørgensen, destaca su compromiso con la mejora continua:

Los datos son nuestra prioridad en este momento. Son la clave para hacerlo mejor que ayer.

Lars Riedel Jørgensen, Logistics Manager en CAC

Dado que basa su estrategia de optimización en la analítica de datos, CAC utiliza eLogiq para mejorar la utilización del espacio de almacenamiento. Al estudiar las tendencias de uso de las cubetas a lo largo del tiempo, la empresa es capaz de tomar decisiones informadas sobre cuándo aumentar la capacidad o compactar la mercancía. Esta información es clave tanto para la planificación a largo plazo como para las operaciones del día a día, ya que permite reponer en el momento adecuado y reducir manipulaciones innecesarias, lo que se traduce en una mayor eficiencia.

Otro beneficio clave de eLogiq es su capacidad para anticiparse a los errores. Ahora, Lars ya no tiene que supervisar manualmente el registro de eventos de AutoStore para anticipar posibles fallos de los robots, ya que eLogiq se encarga de hacerlo automáticamente. Además, eLogiq utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar y notificar posibles errores antes de que se produzcan. En una prueba piloto, logró reducir las paradas del sistema en un 45% en tan solo un mes, ahorrando 6,3 horas de inactividad y mejorando significativamente la continuidad operativa.

CAC también se prepara para optimizar la planificación de personal en función de la carga de trabajo real, considerando factores como el tiempo de manipulación, la tasa de preparación y el uso de puertos, en lugar de basarse únicamente en estimaciones. El Staff Productivity Module de eLogiq proporciona estas métricas, aportando una visión más precisa para asignar recursos y aumentar la eficiencia.

Identificación de cuellos de botella para optimizar el almacén: el caso de EET Group

Para EET Group, uno de los mayores distribuidores de equipos de TI en Europa, la productividad del personal era un desafío prioritario. Sus procesos logísticos exigen tareas necesarias pero que consumen mucho tiempo, como el escaneo de números de serie, el reetiquetado y el reembalaje. Aunque sabían que existían ineficiencias, no lograban identificar su origen con precisión.

La situación cambió con el Staff Productivity Module de eLogiq, que proporcionó información inmediata y de alto valor. “Nos sorprendió descubrir que eran los trabajadores temporales quienes tenían un rendimiento más alto”, afirma Niki Vesterlund Nielsen, Head of Logistics Development de EET Group.

Este hallazgo permitió a los responsables de almacén refinar los programas de formación, equilibrar mejor las cargas de trabajo y enfocar los esfuerzos de mejora donde más impacto podían tener. Al abordar los cuellos de botella en la productividad del personal, EET ha conseguido reducir los costes laborales, mantener altos estándares de calidad y anticipa un mayor retorno de la inversión.

Optimización preventiva de almacenes con eLogiq: anticiparse a los fallos

Además de corregir ineficiencias existentes, eLogiq también permite anticiparse a ellas. Para clientes como EET Group, una de las funciones más valiosas es la Gestión Proactiva del Tiempo de Actividad (Proactive Uptime Management).

Hoy en día, si un robot se detiene, los responsables de almacén reciben reciben un aviso por correo electrónico. Pero gracias a la analítica predictiva de eLogiq, es posible detectar señales tempranas de fallo y alertar al equipo antes de que se produzca la avería. Así, pueden actuar con antelación y evitar el tiempo de inactividad. Niki lo resume así:

La continuidad del sistema es tan importante que la Gestión Proactiva del Tiempo de Actividad es interesante incluso si los fallos son mínimos.

Niki Vesterlund Nielsen, Head of Logistics Development en EET Group

Además, Niki propuso incorporar un informe matutino que resuma todos los robots inactivos y los motivos de su parada. Esta sugerencia está siendo evaluada para futuras actualizaciones de eLogiq, un ejemplo claro de cómo la retroalimentación de los clientes impulsa la evolución del producto y refuerza la cercanía con el equipo de desarrollo.

El futuro de la optimización de almacenes: planificación inteligente de puertos

Element Logic continúa perfeccionando eLogiq para ofrecer más automatización y decisiones aún más precisas basadas en datos. Una de las novedades en desarrollo es Port Planning, que anticipa los puertos necesarios según las tareas y los plazos, y que permite filtrar la información por grupos o colas. Esto facilitará una gestión más afinada tanto de los recursos humanos como de los flujos de trabajo. Traducir estos datos en beneficios financieros y operativos tangibles es justamente el tipo de innovación orientada al ROI que eLogiq persigue.

Cuando se presentó este concepto, la reacción de Niki fue inmediata:

“¡Si logran que esto funcione, valdrá mucho dinero!”

Resultados reales de la optimización de almacenes con eLogiq

eLogiq ya está demostrando su eficacia en diversos sectores, ofreciendo resultados que marcan la diferencia:

• Optimización de almacenamiento: CAC analiza el uso de cubetas y mejora la planificación de capacidad.
• 45% menos de inactividad: La predicción de fallos a través de machine learning ahorró 6,3 horas de paradas en una prueba piloto.
• Información sobre la productividad del personal: EET Group identificó ineficiencias y ajustó la asignación de recursos.
• Gestión proactiva del tiempo de actividad: Anticiparse a los fallos garantiza un funcionamiento continuo.
• Preparando los almacenes para el futuro: Innovaciones como Port Planning prometen un mayor retorno de la inversión.

Con el foco puesto en la tecnología de vanguardia, la analítica predictiva y la innovación impulsada por los clientes, Element Logic reafirma su compromiso de ayudar a las empresas a maximizar el rendimiento de sus almacenes. A medida que se refine y amplíe eLogiq, el objetivo principal sigue siendo el mismo: crear almacenes más inteligentes, autónomos y basados en datos.