errores recurrentes que aislar: picking, ubicación y registro
en el modelo de mejora: priorizar los errores y luego elegir las acciones más eficaces
Errores de picking: el artículo equivocado en el momento equivocado
Un error de picking ocurre cuando un operario recoge el artículo equivocado, la cantidad incorrecta, el lote equivocado o el embalaje incorrecto. Es frecuente cuando las referencias se parecen, cuando las ubicaciones son densas o cuando la presión de plazo lleva a priorizar la velocidad. El efecto es doble: el cliente recibe un pedido incorrecto y el stock del sistema diverge del stock físico.
Errores de ubicación: el artículo correcto se vuelve ilocalizable
Un producto colocado en el lugar equivocado puede existir físicamente y volverse invisible operativamente. Para el sistema, está disponible en una ubicación precisa; para el equipo, no se encuentra en el momento de la recogida. Este error crea stock fantasma, búsquedas inútiles, retrasos y a veces reaprovisionamientos injustificados.
Errores de registro: el dato diverge de la realidad
En un almacén, el registro no afecta solo a las cantidades. También toca ubicaciones, estados, lotes, devoluciones, movimientos internos y correcciones. Un dato registrado demasiado tarde o en el formato equivocado rompe la trazabilidad. El stock del sistema sigue entonces evolucionando sobre una base falsa hasta que un inventario, una rotura o una reclamación revela la desviación.
El modelo de mejora propuesto
Los autores proponen un enfoque inspirado en Quality Function Deployment. La primera etapa consiste en filtrar los errores humanos que más afectan al rendimiento del almacén. La segunda consiste en priorizar las acciones correctivas capaces de tratar esos errores con la mejor relación eficacia/coste. Este enfoque evita multiplicar controles en todas partes: concentra el esfuerzo en los errores que realmente pesan.
Picking, ubicación y registro tienen causas distintas, pero un punto en común: cada error aparece en un momento en el que el sistema permite que ocurra una acción física sin validación fiable. El escaneo, las reglas de control y los procedimientos estandarizados reducen este riesgo al convertir el error humano en una excepción detectable de inmediato.
Síntesis original redactada a partir de la página ResearchGate y del resumen del artículo « Human errors in warehouse operations: an improvement model » publicado en 2017. ResearchGate indica que el contenido puede estar sujeto a copyright y el artículo menciona un copyright Inderscience; no se reproduce ningún pasaje largo.
Fuentes originales
- 1
Human errors in warehouse operations: An improvement model
Parama Kartika Dewa, Nyoman Pujawan, Iwan Vanany, 2017
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