La gestión del inventario en redes logísticas con múltiples almacenes es uno de los problemas operativos más complejos para muchas empresas. Decidir qué cantidad de producto debe ubicarse en cada centro, cuándo reponerlo y desde dónde servir los pedidos tiene un impacto directo en los costes de transporte, el nivel de servicio y el riesgo de roturas de stock.
En este contexto, el MIT Center for Transportation & Logistics y la empresa tecnológica Mecalux han desarrollado un simulador basado en inteligencia artificial diseñado para ayudar a las empresas a tomar este tipo de decisiones. La herramienta, denominada Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS), utiliza técnicas avanzadas de machine learning y algoritmos genéticos para evaluar múltiples configuraciones posibles de inventario dentro de una red logística.
El sistema parte de un enfoque de simulación masiva. A partir de los datos operativos introducidos por la empresa —como la demanda prevista en distintas regiones, los costes de transporte o la capacidad de cada almacén— el simulador analiza miles de escenarios posibles para identificar qué niveles de stock y qué políticas de reposición ofrecen el mejor equilibrio entre coste y disponibilidad de producto.
Este tipo de herramientas permite probar estrategias logísticas sin intervenir en la operativa real. Las empresas pueden comparar distintas configuraciones de su red, evaluar cómo respondería el sistema ante variaciones de la demanda o identificar en qué almacenes existe mayor riesgo de ruptura de stock. El resultado final se presenta a través de paneles analíticos que permiten detectar patrones de consumo, zonas con mayor volatilidad en la demanda o centros con problemas recurrentes de suministro.
Uno de los aspectos más interesantes del sistema es su capacidad para analizar la redistribución interna del inventario. En lugar de asumir automáticamente que la solución a una falta de producto es realizar un nuevo pedido a proveedores, la herramienta evalúa si es más eficiente trasladar stock desde otro almacén de la red donde exista excedente.
Este enfoque introduce una lógica distinta en la gestión del inventario. En muchas redes logísticas el problema no es necesariamente la falta de producto, sino su mala distribución dentro del sistema. Poder simular transferencias entre centros antes de lanzar nuevas compras permite aprovechar mejor el stock existente y reducir tanto costes de aprovisionamiento como necesidades de transporte.
El simulador también analiza distintas estrategias de transporte dentro de la red, por ejemplo evaluando si conviene consolidar envíos para optimizar la ocupación de los camiones o decidir desde qué almacén servir determinados pedidos para reducir distancias y tiempos de entrega.
Uno de los retos técnicos del proyecto ha sido la velocidad de cálculo. Evaluar miles de escenarios logísticos puede requerir grandes capacidades de procesamiento, por lo que el sistema ha sido diseñado para analizar múltiples configuraciones de forma simultánea. Según los investigadores implicados, esto permite reducir procesos que antes podían tardar días a apenas unos minutos, lo que abre la puerta a utilizar este tipo de simulación en la planificación táctica diaria.
Otra característica relevante es que la herramienta no está pensada únicamente para perfiles técnicos. El objetivo es que responsables de operaciones o de negocio puedan utilizar el sistema para analizar decisiones estratégicas dentro de su red logística sin necesidad de conocimientos avanzados en analítica.
La iniciativa forma parte de la colaboración entre el MIT CTL y Mecalux para explorar nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión logística. Entre las líneas de trabajo previstas se encuentran el uso de gemelos digitales en sistemas de almacenamiento automatizado o la optimización de ubicaciones de producto dentro de almacenes de alta densidad.
La cuestión de fondo que plantean este tipo de herramientas no es únicamente tecnológica. A medida que las redes logísticas se vuelven más complejas y los niveles de servicio más exigentes, la capacidad de simular decisiones antes de ejecutarlas puede convertirse en un elemento clave de gestión. La pregunta que muchas empresas tendrán que plantearse no es si estas herramientas son posibles, sino cuándo resultará imprescindible incorporarlas a su forma habitual de planificar la operación.
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