Estrategias innovadoras para eficiencia y rentabilidad en CEDIS

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24275/TEWK2998

Palabras clave:

Centros de distribución, logística 4.0, eficiencia operativa, automatización, inteligencia artificial, trazabilidad

Resumen

Este artículo explora un conjunto de estrategias innovadoras que buscan incrementar la eficiencia operativa y la rentabilidad en los Centros de Distribución (CEDIS), considerando el contexto actual de transformación digital y sostenibilidad en la cadena de suministro. Se analizan ocho estrategias clave que incorporan tecnologías emergentes como inteligencia artificial, analítica predictiva, automatización parcial, energía sustentable, sistemas RFID, entre otras. Mediante una metodología cualitativa de análisis documental y observación de campo en CEDIS del sector alimentario y de bebidas en México, se presentan hallazgos sobre el impacto de estas estrategias en indicadores clave como la productividad, la precisión de inventarios, el nivel de servicio y la reducción de costos. Se concluye que la adopción progresiva de estas innovaciones, alineada con una cultura organizacional orientada a resultados y sustentabilidad, representa un diferenciador estratégico para las empresas logísticas.

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Citas

Alarcón, F., Jaramillo, D., y Romero, F. (2019). Implementación de modelos predictivos para la gestión de inventarios. Revista Colombiana de Ingeniería, 28(2), 44–59. https://doi.org/10.18175/xyz456

Alcácer, V., y Cruz-Machado, V. (2019). Scanning the Industry 4.0: A literature review on technologies for manufacturing systems. Engineering Science and Technology, an International Journal, 22(3), 899–919. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2019.01.006

Alfalla-Luque, R., Medina-López, C., y Dey, P. K. (2018). Supply chain integration framework using literature review. Production Planning & Control, 29(5), 403–421. https://doi.org/10.1080/09537287.2018.1425135

Apte, U. M., y Viswanathan, S. (2000). ENective cross docking for improving distribution eNiciencies. International Journal of Logistics: Research and Applications, 3(3), 291–302. https://doi.org/10.1080/13675560050084299

Bartholdi, J.J., y Hackman, S.T. (2017). Warehouse & Distribution Science (Release 0.98). Georgia Tech. http://www.warehouse-science.com

Bottani, E., y Rizzi, A. (2008). Economical assessment of the impact of RFID technology and EPC system on the fast-moving consumer goods supply chain. International Journal of Production Economics, 112(2), 548–569. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.05.008

Boysen, N., y Fliedner, M. (2010). Cross docking scheduling: Classification, literature review and research agenda. Omega, 38(6), 413–422. https://doi.org/10.1016/j.omega.2009.10.002

Chong, A. Y. L., Li, B., Ngai, E. W. T., Ch’ng, E., y Lee, F. (2017). Predicting online product sales via online reviews, sentiments, and promotion strategies: A big data architecture and neural network approach. International Journal of Operations & Production Management, 37(3), 307–329. https://doi.org/10.1108/IJOPM-03-2015-0151

Christopher, M. (2016). Logistics and supply chain management (5th ed.). Pearson UK.

Deloitte. (2023). Digital transformation in supply chains. https://www2.deloitte.com

Larios-Hernández, A.Y., y Márquez-Lozano, M.D. (2025). Mejora de la eficiencia logística mediante la implementación estratégica de la inteligencia artificial. Boletín Científico de las Ciencias Económico Administrativas del ICEA, 14(26), 7–13. https://doi.org/10.29057/icea.v14i26.13757

Simpliroute. (2025, febrero 20). Cómo la geolocalización ayuda a tu estrategia logística. https://www.simpliroute.com/

García-Arca, J., y Prado, J. C. (2020). The challenge of sustainable logistics: From optimization to green innovation. Sustainability, 12(3), 1054. https://doi.org/10.3390/su12031054

Geissbauer, R., Vedso, J., y Schrauf, S. (2016). Industry 4.0: Building the digital enterprise. PwC. https://www.pwc.com/industry40

Ghosh, A. (2022). Artificial Intelligence Applications in Modern Warehouse Management Systems. Journal of Operations and Supply Chain Management, 15(1), 22–33. https://doi.org/10.12660/joscmv15n1p22-33

Gómez-Mejía, L. R., Balkin, D. B., y Cardy, R. L. (2020). Managing Human Resources (9th ed.). Pearson Education.

GS1 México. (2022). Impacto de la tecnología RFID en la trazabilidad logística. https://www.gs1mexico.org

IBM. (2023). The Rise of Predictive Analytics in Supply Chains. https://www.ibm.com/downloads/predictive-analytics-report-2023

Kim, K., Moon, C., y Lee, Y. (2020). Comparative performance analysis of Pick to Light and Voice Picking systems in warehouse environments. Computers & Industrial Engineering, 145, 106580. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106580

Laporte, G., Ropke, S., y Vidal, T. (2014). Heuristics for the vehicle routing problem. In Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications (pp. 87–116). SIAM.

Liu, Z., y Wang, L. (2021). Artificial Intelligence in Logistics: An analysis of WMS optimization algorithms. Logistics Journal, 4(2), 55–69. https://doi.org/10.1016/logistics.2021.55

McKinsey y Company. (2021). Optimizing transportation in the digital supply chain. https://www.mckinsey.com

Moeuf, A., Pellerin, R., Lamouri, S., Tamayo-Giraldo, S., y Barbaray, R. (2020). The industrial management of SMEs in the era of Industry 4.0. International Journal of Production Research, 58(11), 3337–3354. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1713918

International Labour Organization. (2023). Digitalización y automatización: Retos para la seguridad y salud en el trabajo. OIT Publicaciones.

Dul, Jan, J., Bruder, Ralph, R., Buckle, P., Carayon, P., Falzon, P., Marras, W. S., Wilson, J.R., y Van der Doelen, B. (2012). A strategy for human factors/ergonomics: Developing the discipline and profession. Ergonomics, 55(4), 377–395. https://doi.org/10.1080/00140139.2012.661087 .

Nahmias, S., y Olsen, T. L. (2015). Production and Operations Analysis (7th ed.). Waveland Press.

Neely, A., Gregory, M., y Platts, K. (2005). Performance measurement system design. International Journal of Operations & Production Management, 25(12), 1228–1263. https://doi.org/10.1108/01443570510633639

PwC.(2022). Cross-Docking: Integración de la cadena en tiempo real. https://www.pwc.com/mx/es/estudios/logistica-predictiva.html

Qiu, R., Wang, W., y Zhao, J. (2020). Real-time delivery route optimization with dynamic traNic conditions. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 117, 102673. https://doi.org/10.1016/j.trc.2020.102673

Rida, A., Tentzeris, M., y Rao, K. V. S. (2020). RFID-Enabled Sensor Design and Applications (2nd ed.). Artech House.

SAP. (2022). Transformación logística con ruteo inteligente en tiempo real. https://www.sap.com/mexico

Parmenter, D. (2015). Key performance indicators: Developing, implementing, and using winning KPIs (3rd ed.). John Wiley y Sons.Silva, M., y Nauss, T. (2021). Green logistics practices and energy use reduction in distribution centers. Journal of Cleaner Production, 280, 124368. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124368

Syntetos, A. A., Babai, M. Z., Gardner, B., y Boylan, J. E. (2009). Forecasting and replenishment in the retail supply chain. European Journal of Operational Research, 200(1), 101–111. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.10.035

Trebar, M., Lotrič, M., Fonda, I., y Pleteršek, A. (2008). RFID technology for item tracking and tracing in the supply chain. Journal of Food Engineering, 112(3), 216–225. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2012.04.006

Wang, Y., Zhao, D., y Wang, R. (2021). Forecasting customer demand using deep learning: An empirical study in retail. Expert Systems with Applications, 168, 114481. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114481

Wamba, S. F., y Akter, S. (2019). Big data analytics for supply chain transformation. International Journal of Production Economics, 211, 38–49. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.017

World Bank. (2021). Greening Supply Chains: Policy and Practice in Emerging Markets. https://www.worldbank.org/supply-chains-green-initiative

Zhang, H., Hu, Y., y Zhang, W. (2021). Smart cross-docking optimization using IoT data. Journal of Industrial Information Integration, 25, 100243. https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100243

Zhou, H., Zhang, Y., y Lim, A. (2022). Route planning with driver behavior and delivery constraints in last-mile logistics. European Journal of Operational Research, 300(2), 479–492. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.01.042

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Publicado

2026-05-06

Cómo citar

Lazo Toriz, M., & Jiménez Martínez, V. (2026). Estrategias innovadoras para eficiencia y rentabilidad en CEDIS. Administración Y Organizaciones, 29(56), e–2998. https://doi.org/10.24275/TEWK2998
Recibido 2025-05-30
Aceptado 2026-01-23
Publicado 2026-05-06