Los errores de preparación de pedidos siguen siendo una de las principales fuentes de incidencias internas en planta y almacén. Más allá del impacto en servicio, generan retrabajos, movimientos innecesarios y pérdida de trazabilidad. En muchos casos, el problema no está en la ejecución puntual, sino en cómo está diseñado el proceso de picking.
Tipos de errores más habituales
En entornos industriales, los errores de picking suelen agruparse en:
- Cantidad incorrecta (faltas o excesos).
- Referencia equivocada, especialmente en familias similares.
- Ubicación errónea por señalización confusa.
- Mezcla de lotes o pérdida de trazabilidad.
- Confirmaciones manuales sin verificación.
Estos errores tienden a repetirse si no se corrige la causa estructural.
El diseño del proceso como primera barrera
Antes de introducir tecnología, conviene revisar aspectos básicos:
- Ubicaciones con una única referencia por hueco siempre que sea posible.
- Separación física de materiales visualmente similares.
- Recorridos de picking lógicos, evitando cruces y retrocesos.
- Estandarización del método de preparación (unidad, caja, lote).
Un proceso mal diseñado amplifica cualquier error humano.
Verificación en el punto de acción
Cuando el diseño no es suficiente, la verificación aporta robustez:
- Lectura de código para confirmar referencia y ubicación.
- Control de cantidades en puntos críticos.
- Validación de lote o versión cuando el producto lo requiere.
La clave es que la verificación sea rápida y no intrusiva, integrada en el flujo natural del operario.
Datos para mejorar, no solo para corregir
Registrar los errores permite algo más que corregirlos:
- Identificar zonas con mayor incidencia.
- Detectar referencias conflictivas.
- Ajustar ubicaciones y secuencias de picking.
- Revisar embalajes y unidades logísticas.
Sin análisis posterior, el error se corrige una vez y vuelve a aparecer.
Conclusión
Reducir errores de picking no depende únicamente de formar mejor al personal, sino de diseñar procesos claros, verificables y coherentes con la operativa real. Cuando el picking está bien planteado, la tecnología actúa como apoyo y los errores dejan de ser recurrentes para convertirse en excepciones controladas.
