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ATLAS

Warehouse & Operations Intelligence

Optimizar la eficiencia del almacén. Cada segundo de picking, cada error de preparación y cada ubicación mal aprovechada son oportunidades de mejora que ATLAS detecta.

ATLAS es uno de los 7 agentes IA integrados en Gextia, el ERP vertical para empresas de producto físico. Opera sobre tus datos reales.

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Misión

Productividad de almacén, picking, ubicaciones, errores operativos

Zona de picking congestionada: sugiere reorganización de ubicaciones
SKU de alta rotación en ubicación de difícil acceso: sugiere reubicación
Aumento de errores de preparación: diagnostica causa (fatiga, zona, producto)
Pico de volumen previsto (input de ASTRA): alerta para refuerzo operativo

Capacidades cognitivas

Productividad por operador (tiempos, volúmenes, errores)

Tiempos de picking por zona, producto y método

Optimización de ubicaciones (rotación, accesibilidad, saturación)

Tasa de error y correlación con variables operativas

Escenarios reales

Así trabaja en la práctica

En resumenBlack Friday en 2 semanas con x4 de volumen previsto. ATLAS propuso concentrar 45 SKUs hero en 2 zonas. Coste: 240 €. Ahorro: 1.750 € en horas extra evitadas.

Black Friday en 2 semanas. ASTRA envió a ATLAS la previsión: x4 de volumen de pedidos durante 5 días, concentrado en 45 SKUs hero.

  1. 1ATLAS analiza el estado actual del almacén: 45 SKUs hero distribuidos en 12 zonas, tiempo medio de picking para pedido de 3 líneas con productos dispersos: 4,2 minutos
  2. 2ATLAS propone reorganización temporal: concentrar los 45 SKUs hero en las 2 zonas más accesibles
  3. 3ATLAS calcula coste de reorganización: 3 operadores x 4 horas = 240 EUR
  4. 4ATLAS calcula beneficio: con picking optimizado, 6 operadores cubren el volumen previsto sin horas extra. Sin reorganización, 70 horas extra = 1.750 EUR de coste evitado
  5. 5ATLAS genera propuesta de nivel 1: reorganizar zonas A-B 3 días antes del pico, incluye mapa exacto SKU-a-ubicación
  6. 6Tras Black Friday, ATLAS revierte la reorganización y registra resultados reales vs. previsión
Agentes colaboradores:ASTRA
KPIs monitorizados

Las métricas que optimiza continuamente

Tiempo de preparación

Pedidos listos más rápido con rutas optimizadas

Tasa de errores

Menos errores de picking con diagnóstico de causa

Capacidad operativa

Más pedidos con los mismos recursos

Coste logístico unitario

Menos coste por pedido preparado y enviado

Por sector

Cómo actúa ATLAS en tu sector

Cada sector tiene sus propias reglas. ATLAS se adapta al contexto de tu operativa.

Moda con talla/color

Optimización de ubicaciones considerando que un modelo tiene múltiples variantes que deben estar adyacentes.

Camisa estrella en 24 variantes (6 tallas x 4 colores). ATLAS agrupa las 24 en ubicaciones adyacentes para que el pedido M azul + L negro sea un solo movimiento.

Deporte con productos voluminosos

Optimización de espacio para productos con dimensiones muy variables.

Palas (largas) en estanterías especializadas vs. pelotas (pequeñas, apilables) en picking de caja. ATLAS detecta palas en estanterías de caja desperdiciando 60% de espacio.

Salud con FEFO

Gestión de caducidad integrada en operaciones de picking. ATLAS asegura que se pique siempre el lote más próximo a caducar.

3 lotes del mismo producto con distintas fechas de caducidad. ATLAS asigna la ubicación de picking al lote que caduca antes, mueve los más nuevos a reserva.

Distribución de alto volumen

Optimización de oleadas de picking para minimizar el recorrido total. En almacenes de 500+ pedidos/día, el orden de picking importa tanto como la velocidad.

ATLAS agrupa 500 pedidos diarios en oleadas de 40 pedidos que comparten zonas de picking, reduciendo el recorrido total un 35% vs. picking pedido a pedido.

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