
Digitalización de almacenes: 5 errores que debemos evitar para que el proyecto funcione

Tabla comparativa de los mejores software SGA de Almacenes
Antes de entrar en detalle con sus características, te mostramos un resumen visual para que compruebes en qué destaca cada solución.
| Solución | Prestaciones | Control | Precios | Valoración | Más info | 
|---|---|---|---|---|---|
![]() Aqua Intelligent Warehouse  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos Predicciones con IA  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.8/5 | |
![]() Yunbit SGA cloud  | 
                            Control de Stock Picking  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                Desde 24 € usuario/mes | 4.7/5 | |
![]() Platbricks  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos Predicciones con IA  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.7/5 | |
![]() IP6 WMS  | 
                            Control de Stock Picking  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.7/5 | |
![]() Efficens Way  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos  | 
                            Lotes Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.6/5 | |
![]() StockSystem  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                Según pack de licencia | 4.7/5 | |
![]() QUALISYS SGA  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.7/5 | |
![]() Rumbo SGA  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.5/5 | |
![]() IzyPro  | 
                            Control de Stock Picking Automatismos  | 
                            Lotes Caducidades Nº de serie  | 
                                A consultar | 4.5/5 | 
Error 1: No limpiar los datos
El primer error que hunde proyectos de digitalización de almacenes es intentar migrar datos sucios. Nuestro almacén "funciona" porque las personas que trabajan en él conocen las inconsistencias y hacen las correcciones manuales día a día. Ese conocimiento tácito no se transfiere automáticamente al software. Cuando la base de datos contiene artículos duplicados, nombres de proveedores escritos de formas distintas o códigos inconsistentes, el nuevo sistema empezará a crear aún más duplicados y a devolver resultados erróneos.
Ejemplos típicos que hemos visto:
- Tornillo-A vs tornillo A vs TORNILLO A: el sistema puede considerarlos referencias distintas.
 - Proveedores escritos como "ACME Corp", "ACME S.L." y "Acme": el ERP/ WMS no sabe que es el mismo proveedor si no unificamos el registro.
 - Un mismo SKU registrado varias veces con variaciones mínimas, generando discrepancias en stock y rotura de confianza en los informes.
 
Consecuencias
- Duplicación de referencias y multiplicación de errores en inventario.
 
- Pedidos incompletos o erróneos por búsquedas fallidas.
 - Pérdida de tiempo y coste operativo al reconciliar información manualmente.
 
Cómo lo solucionamos
La limpieza de datos no es sexy, pero es imprescindible. Proponemos un proceso claro y un calendario mínimo:
- Nombrar un responsable de datos (data steward).
 - Exportar todas las tablas relevantes: artículos, proveedores, ubicaciones, clientes y pedidos históricos.
 - Aplicar reglas de estandarización: mayúsculas/minúsculas, espacios, guiones, códigos EAN/GTIN normalizados.
 - Unificar códigos: elegir una estructura de SKU y aplicarla a todos los productos.
 - Eliminar duplicados y crear registros maestros.
 - Validar con el equipo operativo: pedirles que revisen muestras y validen que las referencias unificadas son correctas.
 
Tiempo estimado: dedicar al menos dos o tres semanas en una empresa de tamaño pequeño/mediano antes de migrar. En almacenes grandes o con catálogos extensos, planificar varios meses y fases piloto.
Error 2: Digitalizar procesos que ya son caóticos
El segundo error es pensar que la tecnología arreglará lo que está mal. La realidad es clara: el software solo automatiza procesos; si automatizamos un proceso ineficiente, lo único que conseguimos es que la ineficiencia vaya más rápida y, muchas veces, más caro.
Situaciones reales que hemos observado:
- Procesos de recepción que requieren siete pasos manuales y cuatro personas para completar una entrega.
 - Preparación de pedidos con formularios redundantes que luego se pasan al sistema manualmente.
 - Inventarios que se actualizan en hojas de cálculo y no en el sistema, porque el flujo operativo exige introducir la misma información varias veces.
 
Cómo rediseñar antes de digitalizar
Nuestra recomendación es trabajar en dos fases: mapear y optimizar, luego digitalizar. El mapa de procesos debe responder a preguntas concretas:
- ¿Cómo recibimos la mercancía desde que llega al muelle hasta que se almacena?
 - ¿Cómo se prepara un pedido de principio a fin?
 - ¿Qué documentación se genera y por qué?
 - ¿Dónde se producen esperas y redundancias?
 
Pasos para optimizar:
- Mapear procesos actuales con tiempos reales: cronometra cada tarea.
 - Identificar actividades que no aportan valor (esperas, doble digitación, traslados innecesarios).
 - Reducir pasos, consolidar tareas y disminuir las personas implicadas.
 - Definir el nuevo flujo optimizado y validarlo con operarios y supervisores.
 - Configurar el software para que refleje el proceso optimizado, no el antiguo.
 
Si trabajamos primero en el proceso, la digitalización será una palanca real de eficiencia. Si no, estaremos pagando por repetir errores a mayor velocidad.
                                        









