Desarrollo del Sistema Power Platform para la optimización de la preparación de pedidos en el proceso de picking en un almacén de consumo masivo

• Autores: Arredondo Chuzon, Jorge Jesus Antonio, Villena Alvarez, Roy Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/683821
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/683821
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Preparación de pedidos; Power Apps; Power Automate; Power BI; Azure SQL; Order Preparation; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Los altos estándares en los centros de distribución y almacenes del sector de consumo masivo, tanto a nivel global como en el mercado peruano, impulsan hoy la necesidad de digitalizar y automatizar los procesos operativos. Implementar tecnologías avanzadas se vuelve crucial para asegurar la eficiencia y productividad, optimizar el flujo de trabajo y responder a la demanda con un servicio ágil y de calidad para los clientes. De acuerdo con una revisión de estudios y experiencias de éxito en el sector logístico, se optó por implementar una solución tecnológica desarrollada en Power Apps dentro de la Power Platform para optimizar el proceso de preparación de pedidos. Esta plataforma permite gestionar de forma digital las órdenes y distribuirlas en tiempo real a los pickers, eliminando la necesidad de formatos impresos y garantizando un flujo de trabajo más ágil, preciso y controlado, adaptado a las demandas del canal preventa. Con la optimización del sistema de preparación de pedidos desarrollado en Power Apps dentro de la Power Platform, apoyado por Azure SQL para la gestión de datos y Power BI para la visualización de indicadores de desempeño, los resultados han mostrado un aumento significativo en la productividad, alcanzando promedios de 1,600 unidades por hora por picker y superando las 3,000,000 de unidades preparadas por mes. Este proceso ha resultado un 25% más productivo en comparación con el método manual, reduciendo tiempos de preparación y minimizando errores en la información. Además, se ha logrado una operatividad más eficiente y automatizada, elevando el índice de satisfacción tanto del equipo logístico como de los clientes finales.