Reducir hasta un 30% el tiempo de picking es un resultado importante.

Pero para muchas operaciones, el verdadero desafío no está en optimizar un recorrido. Está en mantener esa optimización a medida que la operación evoluciona.

Los productos cambian de ubicación. Las categorías se reorganizan. Los layouts se modifican. Y cada uno de esos cambios suele implicar ajustes manuales, remapeos o nuevas configuraciones para sostener la eficiencia.

En la práctica, gran parte del esfuerzo operativo termina destinándose a mantener actualizada la lógica de preparación de pedidos.

Con AI Picking Optimizer, incorporamos una nueva capacidad dentro de Janis Commerce que permite optimizar automáticamente los recorridos de picking a partir del comportamiento real de cada operación.

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El problema de los layouts estáticos

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La mayoría de las estrategias tradicionales de optimización de picking se apoyan en configuraciones basadas en layouts o mapas de ubicación de productos.

El desafío es que las operaciones reales son dinámicas.

Cuando cambian las ubicaciones de los productos o se reorganiza una categoría, esos mapas pierden precisión y requieren mantenimiento para seguir siendo efectivos.

A medida que la operación crece, esta dependencia puede generar más complejidad, mayor esfuerzo operativo y una pérdida gradual de eficiencia.

Además, muchas veces el conocimiento sobre los recorridos más eficientes termina concentrado en determinados operarios, dificultando la incorporación de nuevos equipos y limitando la escalabilidad.

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Una optimización que se adapta a la operación

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AI Picking Optimizer fue desarrollado para resolver este problema.

En lugar de depender exclusivamente de configuraciones estáticas, la plataforma analiza el comportamiento histórico de preparación para identificar patrones de recorrido más eficientes.

A partir de esa información, genera automáticamente la secuencia óptima de recolección para cada pedido, permitiendo reducir desplazamientos innecesarios y simplificar la tarea del operario.

Todo esto ocurre de forma nativa dentro de Janis Orders App, donde el preparador recibe el orden sugerido de recolección antes de comenzar la tarea.

Detrás de esa experiencia simple existe una capa de inteligencia que procesa múltiples variables operativas para ayudar a que cada recorrido sea más eficiente.

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Menos mantenimiento, más productividad

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Uno de los principales beneficios de AI Picking Optimizer es que reduce la dependencia de actualizaciones constantes.

Cuando la disposición de la tienda cambia o aparecen nuevos patrones de preparación, el modelo ajusta automáticamente la lógica de recorrido a partir de la información que obtiene de la propia operación.

Esto permite mantener la eficiencia sin necesidad de remapeos permanentes o intervenciones técnicas frecuentes.

La optimización deja de depender del mantenimiento de configuraciones y pasa a evolucionar junto con el negocio.

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Beneficios para la operación

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La reducción del tiempo de desplazamiento impacta directamente sobre la productividad de los equipos y la capacidad de preparación.

Entre los principales beneficios se destacan:

🔹Hasta 30% menos tiempo de picking.

🔹Mayor capacidad de despacho con los mismos recursos.

🔹Menor curva de aprendizaje para nuevos operarios.

🔹Menor dependencia de configuraciones manuales.

🔹Mayor agilidad ante cambios de layout.

🔹Menor costo operativo por pedido preparado.

El resultado es una operación más eficiente, más flexible y mejor preparada para absorber cambios sin perder productividad.

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Diseñado para operaciones que evolucionan constantemente

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AI Picking Optimizer está especialmente pensado para retailers, supermercados, dark stores y operaciones omnicanal donde los cambios son parte de la dinámica diaria.

Porque en entornos donde los productos, los recorridos y las prioridades cambian constantemente, la optimización no puede depender de una configuración estática.

Necesita adaptarse al ritmo de la operación.

Con AI Picking Optimizer, Janis Commerce incorpora una nueva capacidad para ayudar a las empresas a preparar más pedidos, con menos esfuerzo operativo y una mayor capacidad de adaptación frente a los desafíos del comercio actual.

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Conversemos sobre tu operación

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Las operaciones más eficientes no solo optimizan sus procesos. También incorporan capacidades que les permiten adaptarse continuamente al cambio.

Si querés conocer cómo AI Picking Optimizer puede ayudarte a reducir tiempos de picking, aumentar la capacidad de despacho y disminuir la dependencia de configuraciones manuales, coordiná una reunión con nuestros especialistas.

Estaremos encantados de analizar tu operación y mostrarte cómo esta nueva capacidad puede generar impacto real en tus indicadores de productividad.

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