La productividad en manufactura depende cada vez más de decisiones inteligentes sobre inventarios. Las tecnologías de información y la inteligencia artificial optimizan la lógica FIFO para asegurar insumos, evitar desperdicios y acelerar la entrega.
Podemos decir que la eficiencia de una planta manufacturera no comienza con la producción, sino con la disponibilidad y rotación correcta de sus inventarios. Bajo esta lógica, el modelo FIFO (First In, First Out) se convierte en una pieza clave para garantizar una secuencia operativa que reduzca mermas, respete la trazabilidad y facilite la integración entre compras, logística y producción.
Hoy, la lógica FIFO no solo se aplica con etiquetas o códigos manuales. El avance de la tecnología de información (TI) y la inteligencia artificial (IA) permite incorporar automatización en la gestión de materiales, desde su ingreso hasta su consumo en línea. La trazabilidad se garantiza mediante sensores, lectores móviles y estructuras de datos que permiten conocer el ciclo completo de cada unidad, y actuar sobre desviaciones.
Un sistema de gestión de almacenes (WMS) basado en reglas inteligentes puede reorganizar en tiempo real el orden de surtido, priorizando los lotes más antiguos y asegurando que la rotación ocurra en tiempo y forma. Los algoritmos que operan sobre estos datos analizan patrones de uso, anticipan estancamientos y sugieren reubicaciones para evitar pérdidas o acumulación ineficiente. En manufactura discreta o de procesos, esta inteligencia no solo impacta al almacén, sino a toda la cadena de suministro interna.
Cuando estas tecnologías se integren por completo con sistemas de planificación como ERP o MES, se logrará una vista consolidada del inventario en relación con la programación de producción. Con ello, será posible ejecutar órdenes de fabricación que respetan tanto la secuencia lógica del proceso como el ciclo de vida de cada insumo. Así, la información ya no fluiría de forma lineal, sino como un sistema interconectado que responde al estado de los materiales.
Leer antes de mover
Con la incorporación de modelos de aprendizaje automático sobre el historial de entradas y salidas, las plataformas serán capaces de predecir la rotación futura, identificar patrones atípicos y recomendar ajustes de reabasto que eviten quiebres o sobreacumulación. Esto sería clave en productos con caducidad, como alimentos o farmacéuticos, pero también en componentes con obsolescencia acelerada, como electrónicos o plásticos técnicos.
A nivel operativo, los sistemas que integran IA y sensores agregarán la capacidad de observar en tiempo real qué unidades permanecen más tiempo almacenadas, cuáles están próximas a ser desechadas, o en qué momento se rompe la lógica FIFO por errores de surtido o almacenamiento. La capacidad de intervenir sobre estos datos mediante reglas automatizadas fortalecerá el cumplimiento de estándares en sectores regulados, y permite responder con agilidad ante auditorías o trazabilidad de fallos.
La automatización de rutas de picking es otro punto de aplicación. En lugar de confiar en recorridos fijos, los sistemas pueden reorganizar la secuencia de extracción de materiales con base en su antigüedad, ubicación y prioridad. Esto reduciría desplazamientos innecesarios y minimizaría la posibilidad de usar primero productos recién ingresados. En plantas con alta densidad de SKU o cambios frecuentes de referencias, este tipo de decisiones optimizadas puede representar una diferencia sustancial en los tiempos de ciclo.
La aplicación no se limita a centros de distribución o almacenes. En la propia línea de producción, la integración con sensores de presencia y sistemas de visión artificial permite confirmar que los componentes ingresan en la secuencia correcta. Si se detecta un desajuste, el sistema podría detener la operación, alertar a supervisores o registrar el incidente para trazabilidad posterior. Estas capacidades convierten al FIFO en una condición automatizada, no solo una política de operación.
Control que retroalimenta
Más allá del cumplimiento técnico, la incorporación de TI e IA en la gestión FIFO permite una mejora continua en la toma de decisiones. Al registrar los tiempos reales de rotación, consumo, desperdicio y obsolescencia, las áreas de planeación pueden ajustar sus estrategias de compra, dimensionamiento de lotes y definición de puntos de reabasto. Esto convierte al FIFO en una fuente de información para la productividad futura, no solo una lógica de operación pasada.
Algunas empresas han comenzado a utilizar simuladores de producción con IA para modelar distintos escenarios de rotación de inventario. Estas simulaciones permiten evaluar cómo afectaría una variación en la frecuencia de pedidos, el cambio de proveedor o la relocalización de racks dentro del almacén. La información generada se integra con sistemas de costos, mantenimiento y calidad, creando una visión integrada del impacto del inventario en el desempeño general de la planta.
La integración de tecnologías de información e inteligencia artificial permite que esa lógica sea visible, medible y controlable. Aplicar FIFO ya no es simplemente respetar un orden, sino construir un sistema que piense antes de mover.
