Una operación de recolección es el proceso de recolectar artículos de los lugares de almacenamiento para cumplir con los pedidos de los clientes.
Es una de las actividades de logística que requiere más mano de obra y representa hasta el 55% de los costos operativos totales del almacén.
Para cada pedido, un operador recibe una lista de artículos para recoger en sus ubicaciones de almacenamiento.
Caminan hasta cada ubicación, identifican el producto, eligen la cantidad correcta y confirman la operación antes de pasar a la siguiente línea.
En la mayoría de los almacenes, los operadores dependen de escáneres de RF o tabletas portátiles para recibir instrucciones y confirmar cada selección.
¿Qué sucede cuando los operadores necesitan ambas manos para manipular? ¿Cómo incorporar operadores que no leen el idioma local?
La selección por voz resuelve esto reemplazando la pantalla con instrucciones de audio: el sistema le dice al operador dónde ir y qué recoger, y el operador lo confirma verbalmente.
Cuando diseñaba soluciones para la cadena de suministro en empresas de logística, la vocalización era la opción predeterminada, especialmente para proyectos sensibles al precio.
Según mi experiencia, con la vocalización, la productividad de los operadores puede llegar a 250 cajas/hora para operaciones minoristas y de bienes de consumo.
El concepto no es nuevo. Los proveedores de hardware y los editores de software han ofrecido soluciones de selección de voz desde principios de la década de 2000.
Pero estos sistemas vienen con limitaciones importantes:
Hardware propietario de entre 2000 y 5000 dólares por auricular Software de proveedor bloqueado con personalización limitada Ciclos de implementación largos de 3 a 6 meses por sitio Soporte de lenguaje rígido que requiere reentrenamiento para cada nuevo idioma
Para un almacén de 50 FTE, la inversión total alcanza entre 150.000 y 300.000 dólares, sin incluir los costos de capacitación.
Es demasiado caro para mis clientes.
¿Qué pasaría si pudiera lograr resultados similares utilizando un teléfono inteligente, una aplicación web personalizada y una moderna tecnología de voz con IA?
En este artículo, mostraré cómo construí un módulo minimalista de selección por voz que se integra con los sistemas de gestión de almacenes, utilizando ElevenLabs para conversión de texto a voz y reconocimiento de voz.
Esta aplicación web se ha implementado en el centro de distribución de una pequeña cadena de supermercados con excelentes resultados (¡el cliente está contento!).
El objetivo no es diseñar soluciones que compitan con los líderes del mercado, sino ofrecer una alternativa a las operaciones de logística y fabricación que carecen de la capacidad de invertir en equipos costosos y desean soluciones personalizadas.
Declaración del problema
Antes de entrar en la selección por voz impulsada por ElevenLabs, permítanme presentarles las operaciones logísticas que admitirá esta aplicación web impulsada por IA.
Este es el centro de distribución central de una pequeña cadena de supermercados que realiza entregas a 50 tiendas en Europa Central.
La instalación está organizada en un diseño de cuadrícula con pasillos (A a L) y posiciones a lo largo de cada pasillo:
Cada ubicación almacena un artículo específico (llamado SKU) con una cantidad conocida en cajas. Los operadores necesitan saber adónde ir y qué esperar cuando lleguen.
¿Cuál es el objetivo? ¡Aumente la productividad de los operadores!
No estaban contentos con la asignación de pedidos y los senderos para caminar proporcionados por su antiguo sistema.
Primero pidieron reducir la distancia recorrida por los operadores y aumentar el número de cajas recogidas por hora utilizando las soluciones presentadas en este artículo.
La solución fue una aplicación web conectada a la base de datos del Sistema de Gestión de Almacén (WMS) que guía al operador a través del almacén.
Este diseño visual proporciona una vista en tiempo real de lo que tenemos en el sistema, con una mejor solución de enrutamiento.
Nuestro objetivo es pasar de una productividad de 75 cajas/hora a 200 cajas/hora con:
Una mejor asignación de pedidos con agrupamiento espacial y búsqueda de rutas para minimizar la distancia recorrida por caja seleccionada Selección por voz para guiar a los operadores de manera impecable
Cómo funciona el flujo de selección
Antes de pasar a la vocalización de la herramienta, permítanme presentarles el proceso de preparación de pedidos.
Tres tiendas enviaron pedidos al almacén:
La tienda 1 pidió 3 cajas de té verde orgánico de 500 g que se encuentran en la ubicación A1 La tienda 2 pidió 2 cajas de té Earl Grey de 250 g que se encuentran en la ubicación A3 La tienda 3 pidió 5 cajas de café arábica en grano de 1 kg que se encuentran en la ubicación B2
Un lote de selección es un grupo de pedidos de tienda consolidados en una única asignación de trabajo.
El sistema genera un lote con múltiples líneas de pedido con instrucciones:
Dónde ir (la ubicación de almacenamiento) Qué recoger (la referencia del SKU) Cuántas cajas recoger
El operador sólo tiene que procesar cada línea de forma secuencial.
Una vez que confirman una elección, el sistema avanza a la siguiente instrucción.
Este flujo secuencial es fundamental porque determina el recorrido a través del almacén utilizando algoritmos de optimización.
Como se trata de una aplicación personalizada, podríamos implementar esta optimización sin depender de un editor externo.
¿Por qué crear una solución personalizada? Porque es más barato y más fácil de implementar.
Inicialmente, el cliente planeaba comprar una solución comercial y quería que yo integrara la solución Pathfinding.
Después de la investigación, descubrimos que habría sido más costoso integrar la aplicación en la solución del proveedor que crear algo desde cero.
¿Cuál es el proceso sin la función de voz basada en IA?
Modo manual: la línea de base basada en pantalla
En el modo manual, el operador lee cada instrucción en la pantalla y la confirma tocando un botón.
Hay dos acciones disponibles en cada paso:
Confirmar selección: el operador recolectó la cantidad correcta Informar problema: la ubicación está vacía, la cantidad no coincide o el producto está dañado
Creé el modo manual como un recurso confiable en caso de que tengamos problemas con Elevenlabs.
Pero mantiene los ojos y una mano del operador atados al dispositivo en cada paso.
¡Necesitamos agregar comandos vocales!
Modo Voz: Manos Libres con ElevenLabs
Ahora que sabes por qué queremos que el modo de voz reemplace la interacción con la pantalla, déjame explicarte cómo agregué dos componentes impulsados por IA.
Texto a voz: ElevenLabs lee las instrucciones
Cuando el operador inicia una sesión de preparación de pedidos en modo voz, cada instrucción se convierte en voz utilizando la API de ElevenLabs.
En lugar de leer "Ubicación A-03-2, elija 4 cajas de SKU-1042" en una pantalla, el operador escucha una voz natural que dice:
"Ubicación Alfa Tres Dos. Elige cuatro casillas".
ElevenLabs ofrece varias ventajas sobre el TTS básico basado en navegador:
Entonación natural que es fácil de entender en un almacén ruidoso. Más de 29 idiomas disponibles de fábrica, sin necesidad de reentrenamiento. Calidad de voz consistente en todas las instrucciones. Generación inferior a la segunda para oraciones cortas, como instrucciones para elegir.
Pero ¿qué pasa con el reconocimiento de voz?
Voz a texto: el operador confirma verbalmente
Después de escuchar las instrucciones, el operador camina hasta el lugar, recoge los artículos y necesita confirmar.
Aquí, tomé una decisión de diseño deliberada basándome en el reconocimiento de voz y las capacidades de razonamiento de ElevenLabs.
Utilizando un único punto final, capturamos la respuesta y la comparamos con los comandos esperados:
"Confirmar" o "Listo" para validar la selección "Problema" o "Problema" para señalar una discrepancia "Repetir" para escuchar la instrucción nuevamente
La parte agente traduce los comentarios del operador e intenta hacer coincidirlos con las interacciones esperadas (CONFIRMAR, EMITIR o REPETIR).
Para un almacén multilingüe, este es un beneficio significativo:
Un operador checo y un operador filipino pueden recibir instrucciones en su idioma nativo desde el mismo sistema, sin ningún cambio de hardware. No tengo que considerar todos los lenguajes posibles en el diseño de la solución.
¿Por qué utilizar ElevenLabs?
Para otra característica, la herramienta de recuento de ciclos de inventario que se presenta en este vídeo, he utilizado n8n con nodos de agente de IA para realizar la misma tarea.
Esto funcionó bastante bien, pero requirió una configuración más compleja.
Dos nodos de IA: uno para la transcripción de audio utilizando modelos OpenAI y un agente de IA para formatear la salida de la transcripción. Las indicaciones del sistema asumían que el operador hablaba inglés.
Lo reemplacé con un único punto final de ElevenLabs con capacidades multilingües.
Al juntar ambos componentes, un solo ciclo de recolección se ve así:
La aplicación llama a ElevenLabs para generar la instrucción de audio. El operador escucha: "Ubicación Alfa Tres Dos. Elija cuatro casillas". El operador camina hasta la ubicación (manos y ojos libres). El operador recoge los artículos y dice "Confirmar". El terminal de reconocimiento de voz procesa la confirmación y pasa a la siguiente ubicación de recogida.
Toda la interacción toma unos segundos del tiempo del sistema.
¿Qué pasa con los costos?
Aquí es donde la comparación con los sistemas tradicionales resulta sorprendente.
Para este almacén de tamaño mediano con 50 FTE, estimaron que el enfoque tradicional cuesta aproximadamente entre 60.000 y 150.000 dólares durante el primer año.
El enfoque basado en IA cuesta algunas llamadas a la API.
La compensación es clara: los sistemas tradicionales ofrecen confiabilidad comprobada y capacidad fuera de línea para operaciones de gran volumen.
En caso de fallos disponemos de la solución manual como rollback.
Este enfoque impulsado por IA ofrece accesibilidad y velocidad para organizaciones que no pueden justificar una inversión de seis cifras.
¿Qué significa eso para los gerentes de operaciones y los tomadores de decisiones?
La selección por voz ya no es una tecnología reservada para los 3PL más grandes y los minoristas con grandes presupuestos.
Si su almacén tiene WiFi y sus operadores tienen teléfonos inteligentes, puede crear un prototipo de un sistema de preparación de pedidos guiado por voz en cuestión de días.
Es fácil probarlo en un lote real para medir el impacto antes de comprometer un presupuesto significativo para la producción.
Tres escenarios donde este enfoque tiene particular sentido:
Instalaciones multilingües donde los operadores luchan con instrucciones basadas en pantalla en un idioma que no es el suyo Operaciones en múltiples sitios donde implementar hardware propietario en cada almacén pequeño no es económicamente viable Entornos de alta rotación donde el tiempo de capacitación en sistemas de escaneo complejos impacta directamente la productividad
¿Qué pasa con otros procesos?
Buenas noticias: la misma arquitectura se extiende más allá de la selección.
Los flujos de trabajo guiados por voz pueden respaldar cualquier proceso en el que un operador necesite instrucciones manteniendo sus manos libres.
Puede encontrar una demostración en vivo de una herramienta de conteo cíclico de inventario aquí:
[incrustar]https://www.youtube.com/watch?v=EcJQTZVX6fw[/embed]
¿Cómo iniciar este viaje?
Como podrás adivinar fácilmente, la interfaz de estas aplicaciones ha sido codificada mediante vibración utilizando Lovable y Claude Code.
Para el backend, si tiene capacidades de codificación limitadas, sugeriría comenzar con n8n.
n8n es una plataforma de automatización de código bajo que le permite conectar API y modelos de IA mediante flujos de trabajo visuales.
La versión inicial de esta solución se ha construido con esta herramienta:
Comencé con un backend conectado a un Telegram Bot. Los usuarios jugaban con la herramienta usando esta interfaz. Después de la validación, lo trasladamos a una aplicación web.
Esta es la forma más sencilla de empezar, incluso con habilidades limitadas de codificación.
Comparto un tutorial paso a paso con plantillas gratuitas para empezar a automatizar desde el día 1 en este vídeo:
[insertar]https://www.youtube.com/watch?v=n7QKqfz4-C0[/embed]
¡Déjame saber qué planeas construir usando todas estas buenas herramientas!
Acerca de mí
Conectémonos en LinkedIn y Twitter. Soy un ingeniero de cadena de suministro que utiliza el análisis de datos para mejorar las operaciones logísticas y reducir costos.
Si está buscando soluciones de consultoría personalizadas para optimizar su cadena de suministro y cumplir con los objetivos de sostenibilidad, comuníquese conmigo.