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El dato en tiempo real y la incorporación de la normativa en los procesos son clave en el desarrollo de la logística
Integrar normativa y sostenibilidad sin penalizar eficiencia exige diseñarlas dentro del proceso
Entrevista a Gustavo Toledo, gerente de Global Carretillas Elevadoras
El manejo de datos, la automatización y la IA son tendencias que marcan el futuro de la logística. El paso de los años servirá para afinar criterios, perfeccionar métodos y, en consecuencia, mejorar la cadena de suministro. Preguntamos a Gustavo Toledo, gerente de Global Carretillas Elevadoras sobre retos y acciones que repercuten directamente sobre el funcionamiento del sistema logístico. Las tendencias se construyen sobre resultados concretos.
Gustavo Toledo, gerente de Global Carretillas Elevadoras
¿Qué tecnologías o soluciones logísticas están desarrollando con mayor impacto real en la operación?
Las soluciones con mayor impacto son las que reducen tiempo improductivo y elevan seguridad sin exigir rediseños complejos. Hoy destacan: 1) electrificación con baterías de litio (carga rápida, menos mantenimiento y disponibilidad estable); 2) telemetría y gestión de flotas (uso real por equipo/turno, impactos, energía, inactividad) para dimensionar flota, reducir abusos y planificar mantenimiento; 3) automatización selectiva y ayudas al operario (control de acceso, limitación de velocidad por zonas, alertas de proximidad) en tareas repetitivas y flujos estables. El patrón de éxito: integración sencilla, KPI claros y ROI por mejoras continuas.
¿Qué tipos de datos consideran clave para maximizar el uso de la IA y la automatización y cuáles siguen siendo difíciles de captar?
Para maximizar IA y automatización, los datos clave son: utilización de flota (horas, ciclos, inactividad, impactos, consumo/kWh), demanda y congestión (picos por franja, colas en muelles, ocupación de zonas), mantenimiento/fiabilidad (histórico de averías, MTBF, preventivos) y tiempos de proceso (picking/putaway, recorridos, distancia). Los más difíciles: causa raíz (por qué ocurrió), contexto operativo (cambios de layout, estado del suelo, cargas no registradas) y variables humanas (formación, rotación, cumplimiento de procedimientos). El reto no es “tener datos”, sino calidad, consistencia y trazabilidad para evitar que la IA aprenda ruido.
¿Cómo integran el cumplimiento normativo y los desafíos de sostenibilidad sin penalizar la eficiencia operativa?
Integrar normativa y sostenibilidad sin penalizar eficiencia exige diseñarlas dentro del proceso. Primero, seguridad/cumplimiento: segregación peatón-máquina, reglas por zonas (velocidad, prioridad), control de acceso por operador y mantenimiento preventivo trazable. Segundo, sostenibilidad operativa: electrificación donde el perfil lo justifica y dimensionamiento correcto de baterías/cargadores para evitar paradas; reducción de recorridos en vacío y hábitos de conducción ineficientes. Tercero, medición: KPI que conecten ambos mundos (kWh por movimiento, disponibilidad, incidencias, coste/hora). Cuando se mide y se gobierna, cumplimiento y sostenibilidad refuerzan productividad y seguridad.
¿Cuáles son los principales desafíos que no se resuelven solo con tecnología y cómo los están afrontando?
Hay desafíos que la tecnología no resuelve sola. 1) Personas y cultura operativa: sin formación y liderazgo en planta, telemetría/automatización se infrautilizan; lo afrontamos con formación práctica, procedimientos simples y seguimiento de KPIs entendibles. 2) Layout y flujo: cruces peligrosos, staging insuficiente o recorridos mal diseñados generan pérdidas constantes; se corrige con observación en campo y mejoras graduales. 3) Gobernanza del dato: si no hay responsable, definiciones comunes y calidad, la IA no escala; se implanta un diccionario mínimo y reglas de captura. 4) Gestión del cambio/priorización: roadmap realista con quick wins (seguridad, estandarización, telemetría) antes de automatizar a gran escala.
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