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Metodología SMART

Inicialmente se identifican las variables dependientes e independientes que afectan al objetivo establecido. En éste de caso de mejora del picking, además de variables internas se identificaron varias variables externas como la temperaturas del día. Para ello se recurren a bases de datos externas.

 
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Análisis de variables

Se analiza la correlación de cada variable o conjunto de variables independientes con la variable dependiente. En el caso representado en la figura, se identifica una importante correlación entre errores y pasillo para pedidos de más de 3 posiciones.

 
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Algoritmo de decisión

Se establece un algoritmo clasificatorio de decisión con un porcentaje de éxito clasificatorio (AUC) del 92%. Ello supone una reducción del 58% del coste de inspección de pedidos y una reducción hasta 500 ppm (partes por millón) de los errores.