{"id":69318,"date":"2026-03-10T10:58:40","date_gmt":"2026-03-10T13:58:40","guid":{"rendered":"https:\/\/todologisticanews.com\/site\/?p=69318"},"modified":"2026-03-10T10:59:02","modified_gmt":"2026-03-10T13:59:02","slug":"el-mit-ctl-y-mecalux-desarrollan-un-simulador-con-ia-para-optimizar-inventarios-entre-almacenes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/todologisticanews.com\/site\/el-mit-ctl-y-mecalux-desarrollan-un-simulador-con-ia-para-optimizar-inventarios-entre-almacenes\/","title":{"rendered":"El MIT CTL y Mecalux desarrollan un simulador con IA para optimizar inventarios entre almacenes"},"content":{"rendered":"\n

El Massachusetts Institute of Technology (MIT)<\/u><\/a> Center for Transportation & Logistics y Mecalux<\/u><\/strong><\/a> han desarrollado un simulador basado en inteligencia artificial<\/strong> capaz de optimizar la distribuci\u00f3n del inventario entre distintos almacenes dentro de una misma red log\u00edstica. <\/p>\n\n\n\n

La plataforma, denominada Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS)<\/strong>, utiliza modelos avanzados de machine learning<\/em> para analizar miles de posibles escenarios y simular cu\u00e1l es el nivel \u00f3ptimo de stock en cada almac\u00e9n y cu\u00e1ndo conviene reponerlo.<\/p>\n\n\n\n

El simulador de IA tiene en cuenta variables como la demanda prevista en cada regi\u00f3n, los costes de transporte o la capacidad operativa <\/strong>de cada almac\u00e9n para probar distintas pol\u00edticas de reposici\u00f3n de stock sin afectar a la operativa real.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl algoritmo gen\u00e9tico permite ejecutar m\u00faltiples simulaciones con distintos par\u00e1metros hasta encontrar la estrategia log\u00edstica m\u00e1s eficiente. Las empresas pueden comparar escenarios y seleccionar el que mejor se adapta a su operativa\u201d, explica el Dr. Matthias Winkenbach, director de Investigaci\u00f3n del MIT Center for Transportation & Logistics y del Intelligent Logistics Systems Lab.<\/p>\n\n\n\n

Una vez introducidos los datos y variables en el sistema, GENESIS genera la soluci\u00f3n \u00f3ptima acompa\u00f1ada de paneles estad\u00edsticos avanzados<\/strong>. Los usuarios pueden analizar indicadores como patrones de consumo, regiones con alta variabilidad de demanda, referencias con mayor riesgo de rotura de stock o almacenes con problemas de suministro.<\/p>\n\n\n\n

Redistribuir antes que comprar<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Una de las funcionalidades clave del sistema es que permite reequilibrar inventario entre almacenes<\/strong>. En lugar de realizar autom\u00e1ticamente nuevos pedidos a proveedores, la herramienta analiza si es m\u00e1s eficiente transferir producto desde otro centro de la red donde haya excedente. De este modo, las empresas pueden reducir costes y aprovechar mejor el stock ya disponible.<\/p>\n\n\n\n

El sistema tambi\u00e9n recomienda c\u00f3mo organizar el transporte, por ejemplo, si conviene agrupar env\u00edos para optimizar camiones o servir determinados pedidos desde una ubicaci\u00f3n concreta para disminuir tiempos y costes.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl verdadero reto no fue encontrar el algoritmo adecuado, sino hacerlo lo suficientemente r\u00e1pido como para que fuera pr\u00e1ctico. Desarrollamos GENESIS desde cero para evaluar miles de escenarios de forma simult\u00e1nea en lugar de secuencial.<\/p>\n\n\n\n

 Lo que antes llevaba d\u00edas ahora se resuelve en minutos<\/strong>, permitiendo a las empresas usarlo para una planificaci\u00f3n t\u00e1ctica real y no solo para an\u00e1lisis te\u00f3ricos\u201d, confirma Rodrigo Hermosilla, investigador del MIT Intelligent Logistics Systems Lab.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de soluciones anal\u00edticas reservadas a perfiles especializados, GENESIS ha sido dise\u00f1ada para que pueda ser utilizada no solo por perfiles t\u00e9cnicos, sino tambi\u00e9n por responsables de negocio. \u201cEl objetivo es ayudar a las empresas a minimizar el coste total de la red log\u00edstica y garantizar el m\u00e1ximo nivel de servicio\u201d, afirma Javier Carrillo, CEO de Mecalux<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00f3ximas aplicaciones de la IA<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

El simulador es uno de los primeros resultados tangibles de la colaboraci\u00f3n entre Mecalux y el MIT CTL, que entra ahora en una nueva fase centrada en ampliar la aplicaci\u00f3n de la IA a otros procesos log\u00edsticos, como la reposici\u00f3n interna, el uso de gemelos digitales en sistemas autom\u00e1ticos de almacenamiento de alta densidad y la optimizaci\u00f3n de ubicaciones de producto.<\/p>\n\n\n\n

Sobre el MIT CTL<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

El MIT Center for Transportation and Logistics (MIT CTL) es un l\u00edder mundial en investigaci\u00f3n y formaci\u00f3n en gesti\u00f3n de la cadena de suministro con m\u00e1s de 50 a\u00f1os de experiencia. Su labor abarca colaboraciones con la industria, desarrollos de vanguardia e impulsar la innovaci\u00f3n en la cadena de suministro a trav\u00e9s de tres pilares: la investigaci\u00f3n, la divulgaci\u00f3n y la formaci\u00f3n. ctl.mit.edu<\/u><\/a><\/p>\n\n\n\n

Sobre Mecalux<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mecalux es una empresa de tecnolog\u00edas de almacenaje y software log\u00edstico. Con 60 a\u00f1os de experiencia, desarrolla soluciones autom\u00e1ticas de almacenaje, software de gesti\u00f3n de almacenes y sistemas de almacenamiento para todos los sectores. El grupo Mecalux cuenta con una extensa red de distribuci\u00f3n mundial, 12 centros de producci\u00f3n, 7 centros de I+D para el desarrollo tecnol\u00f3gico y una plantilla que supera los 5.500 empleados. www.mecalux.es<\/u><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics y Mecalux han desarrollado un simulador basado en inteligencia...","protected":false},"author":957,"featured_media":69321,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"episode_type":"audio","audio_file":"","cover_image":"","cover_image_id":"","duration":"","filesize":"","date_recorded":"","explicit":"","block":"","filesize_raw":""},"categories":[89,91,10276,11334],"tags":[6544,214,13072,100,10113,145],"yst_prominent_words":[1106],"series":[],"episode_featured_image":"https:\/\/todologisticanews.com\/site\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Banner_AI_10-03-2026.jpg","episode_player_image":"https:\/\/todologisticanews.com\/site\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/LOGO-PODCAST.jpeg","download_link":"","player_link":"","audio_player":false,"episode_data":{"playerMode":"dark","subscribeUrls":{"apple_podcasts":{"key":"apple_podcasts","url":"https:\/\/podcasts.apple.com\/uy\/podcast\/todologistica\/id1515118482","label":"Apple Podcasts","class":"apple_podcasts","icon":"apple-podcasts.png"},"google_podcasts":{"key":"google_podcasts","url":"","label":"Google Podcasts","class":"google_podcasts","icon":"google-podcasts.png"},"spotify":{"key":"spotify","url":"https:\/\/open.spotify.com\/show\/10D0EeKwuNi9BrB6KSt4px?si=Tn0hRTGJQwW6HqtWKotEZg","label":"Spotify","class":"spotify","icon":"spotify.png"},"stitcher":{"key":"stitcher","url":"","label":"Stitcher","class":"stitcher","icon":"stitcher.png"},"ivoox":{"key":"ivoox","url":"","label":"iVoox","class":"ivoox","icon":"ivoox.png"}},"rssFeedUrl":"https:\/\/todologisticanews.com\/site\/feed\/podcast\/todologistica","embedCode":"

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