Trazabilidad avanzada de productos: cómo capturar datos de documentos no estandarizados

Un operario de almacén escanea una tarima a su llegada. El WMS registra una única línea: referencia, cantidad y ubicación. Sobre el papel, todo está trazado. En realidad, nadie sabe en qué condiciones llegaron los paquetes, si los números de serie coinciden con la orden de compra o si algún artículo fue sustituido durante el trayecto.

Esto no es una excepción; se ha convertido en la norma en la mayoría de los almacenes que utilizan un WMS eficaz. El sistema de información sabe lo que debería haber allí, pero desconoce lo que realmente hay. Y es precisamente en esa brecha entre los datos teóricos y la realidad física donde se originan la mayoría de las disputas, no conformidades y fallos de trazabilidad en la cadena de suministro.

Cadena de suministro: comprender el funcionamiento de un WMS

Un WMS bien configurado sigue siendo una herramienta poderosa: en el Reino Unido, algunas empresas han eliminado prácticamente los errores de preparación de pedidos (reduciendo las reclamaciones por errores al 0,07 %) y han logrado aumentos de productividad de alrededor del 10 % 1. Sin embargo, el WMS fue diseñado para gestionar flujos, no para documentar la realidad física de cada objeto que pasa por el almacén.

Una tarima, una línea: el límite estructural del punto de escaneo

En la mayoría de los almacenes, la trazabilidad se basa en un principio sencillo: un operario escanea un código de barras a la llegada y otro a la salida. Entre ambos momentos, el sistema sabe que «existe» una tarima con X paquetes. Lo que no sabe con precisión es qué contiene cada paquete ni en qué estado se encuentra. Para un flujo uniforme, esto es suficiente; sin embargo, resulta insuficiente en cuanto una tarima mezcla varias referencias, números de serie o estados de conformidad. ¿Por qué? Porque documentar esa variabilidad con las herramientas WMS convencionales implicaría múltiples registros manuales para un mismo artículo.

Entre el muelle de entrada y el de salida: la brecha documental

Aquí es donde reside la verdadera brecha: entre la entrada y la salida del almacén. Los documentos que acompañan a una tarima –albaranes, etiquetas de proveedores, documentos de transporte, informes de no conformidad– rara vez comparten el mismo formato al pasar de un proveedor, país o transportista a otro.

Los datos existen, pero no están estandarizados: pueden aparecer escritos a mano en una etiqueta, impresos en una caja o sellados en un albarán. Rara vez están estructurados en un formato que el WMS o el ERP puedan utilizar directamente. Hoy en día, los equipos operativos deben interpretar esta gran cantidad de documentos no estandarizados –a menudo manualmente– antes de que los datos puedan siquiera llegar al sistema de información.

EAN, número de serie, número de lote: por qué un único identificador ya no basta

Ante este problema, la tendencia natural es pensar que basta con un único identificador por artículo para realizar el seguimiento completo. Aquí es donde la distinción entre el EAN y el número de serie cobra un carácter estratégico, aunque a menudo no se comprende bien fuera de los equipos de calidad y cumplimiento normativo.

Lo que el EAN sabe –y lo que no– sobre su producto

El EAN (el código que se escanea en caja) identifica un modelo de producto, no un artículo individual: por ejemplo, todos los teléfonos inteligentes del mismo modelo y configuración comparten el mismo EAN. Esto es adecuado para fines comerciales o de catálogo. Sin embargo, resulta insuficiente en el momento en que es necesario distinguir una unidad física de otra, o determinar a qué empleado se asignó uno concreto de los cien teléfonos inteligentes que componen una tarima.

El número de serie: el identificador que lo cambia todo

Esa es la función del número de serie, o del IMEI en el caso de un dispositivo móvil: un identificador único por unidad, no por referencia. Tomemos un ejemplo concreto y cotidiano.

Cuando se incorpora un nuevo empleado, se le asignan un teléfono inteligente, una tarjeta SIM y una línea telefónica. Para que el operador de red vincule el número correcto con la línea adecuada, necesita el IMEI exacto del dispositivo retirado del inventario, no solo su código EAN. Esta misma necesidad se aplica a cualquier activo cuyo historial individual sea relevante: equipos en garantía, kits de prueba o vehículos de una flota. Registrar este nivel de datos con herramientas convencionales de gestión de almacenes (WMS) implica introducir manualmente varios campos por artículo, una tarea que rápidamente se vuelve inviable cuando se manejan grandes volúmenes.

GS1 Sunrise 2027: una señal que confirma el problema

Esta situación no es exclusiva de WizyVision; el ecosistema global de trazabilidad avanza hacia el mismo estándar de códigos de barras de nueva generación. GS1 UK explica que los códigos QR con tecnología GS1, codificados mediante GS1 Digital Link, pueden vincular el GTIN de un producto con información en línea en tiempo real y datos de la cadena de suministro, como números de lote, fechas de caducidad y números de serie. Los códigos GS1 DataMatrix también pueden contener este tipo de información del producto 2. El objetivo global del sector, conocido como «Sunrise 2027», es que los sistemas de punto de venta minorista puedan escanear códigos de barras 2D junto con los códigos EAN/UPC existentes. En lugar de desaparecer de la noche a la mañana, se prevé que los códigos de barras tradicionales conviven con los códigos QR con tecnología GS1 y los códigos GS1 DataMatrix durante la transición. 3

En otras palabras, el clásico código EAN-13, utilizado durante más de cincuenta años, ya no satisface los requisitos actuales de trazabilidad. Hasta que los códigos 2D se adopten universalmente entre los proveedores, las empresas que hoy necesitan rastrear un número de serie, un lote o una condición específica deben capturar esos datos por otros medios: mediante fotografías e inteligencia artificial.

Captura compleja: convertir una fotografía en datos estructurados

Precisamente este es el punto ciego que aborda WizyVision: la captura compleja, es decir, la capacidad de extraer de una sola fotografía todos los datos relevantes de un artículo –EAN, número de serie, referencia del proveedor, estado visible– sin que el operario tenga que introducir cada uno de ellos manualmente.

Trazabilidad del producto: un escaneo, múltiples identificadores

En la práctica: un operario toma una fotografía de un paquete o de una bandeja de artículos. A continuación, la IA integrada:

• Lee el código de barras;
• Extrae el número de serie o el IMEI impreso en la etiqueta;
• Identifica el estado visible del embalaje;
• Y estructura esta información para que se transmita al WMS o al ERP a través de una API, sin necesidad de reintroducir datos manualmente.

En resumen: lo que un WMS solo puede registrar mediante escaneos individuales y repetitivos, una única fotografía bien aprovechada lo documenta en un solo movimiento. Esto no sustituye al WMS, sino que cierra la brecha entre lo que este sistema conoce en teoría y lo que realmente sucede en el muelle de carga.

Los aspectos concretos de la captura compleja en el almacén

Más allá de la tecnología, la captura compleja aborda cinco desafíos empresariales concretos:

• Trazabilidad compleja: documentar con precisión el estado, las unidades y las cantidades, en lugar de registrar una única línea genérica por palé.
• Evidencia: disponer de pruebas visuales geolocalizadas y con marca de tiempo que sean válidas ante disputas con proveedores o transportistas.
• Productividad: registrar el contenido completo de un palé mixto en segundos, frente a los varios minutos que requiere la entrada manual artículo por artículo.
• Calidad: alcanzar una tasa de éxito de hasta el 100%, con notificaciones que confirmen la ejecución efectiva de cada paso previsto.
• Cumplimiento normativo: compartir al instante los datos obtenidos con equipos de calidad, clientes o organismos reguladores, sin necesidad de volver a introducirlos manualmente y sin demoras.

Con WizyVision, capture pruebas visuales irrefutables y extraiga datos automáticamente de cualquier etiqueta. El resultado: menos disputas y un mayor nivel de cumplimiento y seguridad en toda su cadena de suministro.

Descubra nuestras aplicaciones de trazabilidad avanzada →

Logística inversa: un banco de pruebas para la trazabilidad avanzada

Las devoluciones –o la logística inversa– representan, sin duda, el ámbito más desafiante para poner a prueba la solidez de un sistema de trazabilidad: a menudo, un producto devuelto ya no conserva una etiqueta legible ni su embalaje original. En el Reino Unido, las devoluciones de compras en línea alcanzaron los 900 millones de artículos en 2023, lo que equivale a unos 2,5 millones de devoluciones diarias, según datos de Barclaycard 4. En determinadas categorías, como la ropa, las devoluciones pueden representar una proporción muy significativa del volumen expedido. Se estima que el coste de gestionar una devolución oscila entre 5 y 15 libras esterlinas por artículo, en función de la complejidad del proceso 5. Documentar este proceso con precisión, en lugar de tratarlo como una cuestión secundaria, repercute directamente en la rentabilidad.

Problema y solución

Cómo configurar la captura de datos compleja en su almacén

La implementación de sistemas de captura complejos no requiere renovar por completo su sistema de información actual. Se desarrolla en paralelo al WMS, en tres pasos:

• Identifique la deficiencia de documentación más costosa (recepción, expedición o devoluciones) para utilizarla como caso piloto;
• Conecte la captura al WMS existente para que los datos extraídos mediante IA fluyan automáticamente a través de la API, sin crear un nuevo silo de datos;
• Posteriormente, se lleva a cabo un despliegue más amplio una vez confirmada la fiabilidad; un proceso que pasa a ser cuestión de configuración, y no de un nuevo ciclo de desarrollo.

Es la misma lógica que ha demostrado su eficacia al desarrollar una aplicación de campo no-code: partir de una necesidad concreta en lugar de intentar digitalizar todo de una vez.

Conclusión: cerrar la brecha antes de que resulte costosa

El WMS sigue siendo la columna vertebral de la gestión de almacenes. Sin embargo, nunca se diseñó para documentar por sí solo la realidad física de cada artículo que se desplaza entre los muelles de entrada y salida. Entre el EAN (que identifica un modelo) y el número de serie (que identifica una unidad), y entre la documentación no estandarizada que acompaña a cada entrega y los datos estructurados que requiere el ERP, persiste una brecha de información. Esa es la brecha que la captura avanzada mediante IA está diseñada para cerrar, antes de que el sector logístico implemente de forma más generalizada los códigos 2D GS1.

Por eso, la trazabilidad avanzada ya no es una cuestión menor de cumplimiento normativo: es un factor de competitividad para los responsables de operaciones y un asunto de gobernanza de datos para los CIO. Cerrar la brecha entre el sistema de gestión de almacenes (WMS) y la realidad física del almacén no consiste en sustituir los sistemas existentes, sino en proporcionarles acceso a datos que nunca antes habían podido capturar por sí mismos.