La nueva arma de Dia contra las estanterías vacías: IA, datos y predicción para ajustar el stock de las tiendas

Dia recupera 55.000 toneladas de residuos y refuerza su logística con IA: así quiere reducir el desperdicio desde el almacén

La cadena de suministro de la cadena de distribución española Dia ha evolucionado de un modelo de negocio puramente reactivo a un ecosistema altamente inteligente, donde la analítica avanzada y la inteligencia artificial se han convertido en el núcleo operativo diario. La complejidad de gestionar una red comercial tan capilar exige soluciones tecnológicas de vanguardia que garanticen que cada producto llegue en óptimas condiciones, minimizando tanto las roturas de stock como el temido desperdicio alimentario.

En este sentido, podemos observar cada vez más cómo el sector de la distribución alimentaria se va encontrando en una encrucijada donde la velocidad, la precisión y la anticipación están marcando la diferencia entre el liderazgo de una cadena de distribución y la obsolescencia en otras compañías. La predicción de la demanda es el pilar fundamental sobre el cual se sustenta la agilidad de los almacenes y las rutas de transporte de Dia.

MERCA2 ha tenido la oportunidad de hablar con la directora de operaciones, supply chain y logística de la cadena de distribución española, Dia. Inés Vilchez. La estrategia de Dia es clara y directa: «estamos avanzando de forma decidida en el uso de la tecnología para hacer la cadena de suministro más ágil, precisa y capaz de anticiparse mejor a la demanda.

La inmersión tecnológica que están llevando a cabo desde la cadena de distribución española Dia no responde a una moda efímera de digitalización, si no a una necesidad imperativa de optimización en cada eslabón de la cadena de valor. Vilchez recalca que la verdadera utilidad de estas herramientas reside en su aplicación práctica y concreta, es decir, cuánto producto necesita cada tienda, cómo organizar mejor una ruta o cómo reducir una rotura del stock sin generar sobre aprovisionamiento.

«Nuestro enfoque pasa por trabajar con analítica predictiva y herramientas que incorporan inteligencia artificial para optimizar tanto la planificación de demanda como las rutas de distribución. Todo ello nos ayuda a ajustar mejor el abastecimiento, reducir ineficiencias y responder con más rapidez a los cambios en los hábitos de compra de los clientes», explica la directora de operaciones, supply chain y logística de Dia España.

«La tecnología tiene sentido cuando mejora decisiones muy concretas»

Gracias a la implementación de estos algoritmos predictivos, Dia logra analizar volúmenes masivos de datos históricos, patrones de consumo locales, variables estacionales e incluso condiciones meteorológicas, logrando un equilibrio milimétrico entre la oferta disponible en las plataformas logísticas y la demanda real en los lineales de sus más de 2.400 tiendas en España.

No obstante, este despliegue de big data también transforma radicalmente la gestión del transporte. Las rutas ya no se trazan bajo criterios tradicionales de kilometraje estático, sino mediante la optimización dinámica en tiempo real. Esto permite reducir de manera drástica los kilómetros recorridos en balde, disminuir la huella de carbono asociada a la flota de distribución y garantizar que los productos frescos alcancen los establecimientos con los máximos estándares de calidad y frescura.

En definitiva, para la cadena de distribución, la inteligencia artificial actúa como un director de orquesta invisible que coordina con precisión milimétrica los flujos de mercancías desde los grandes centros de distribución hasta el último rincón de la geografía española.

Más allá de la eficiencia algorítmica y la velocidad en cuanto a la tramitación de los pedidos, la modernización logística de Dia se fundamenta en un compromiso con la sostenibilidad medioambiental y la responsabilidad social corporativa. La reducción drástica del desperdicio alimentario constituye uno de los mayores desafíos estructurales de la industria alimentaria; desde Dia le hacen frente con excelencia operativa interna y colaboración estratégica externa.

Siguiendo esta línea, en el plano estrictamente operativo, lo primero contra el desperdicio es conseguir la perfección de los procesos logísticos. Una planificación más exacta, un movimiento de mercancías más ágil y un ajuste milimétrico de los inventarios reducen de forma natural las mermas. Como explica Inés Vilchez, «la primera palanca para reducir el desperdicio es operar mejor, planificar con más precisión, mover el producto con mayor agilidad y ajustar de forma más fina los inventarios y la reposición. Por eso estamos reforzando la automatización, el análisis de datos y la optimización de rutas y flujos logísticos, porque una cadena más precisa también es una cadena con menos merma».

Adicionalmente, el compromiso ambiental de la compañía se materializa en la adopción de rigurosos modelos de economía circular dentro de sus plataformas. Un ejemplo es la implementación del modelo ‘Residuo Zero’ certificado por Saica Natur en los centros logísticos de Dia. Este sello avala que más del 95% de los residuos generados en las instalaciones son debidamente reutilizados, reciclados o valorizados, evitando de manera sistemática su destino en vertederos.

«Durante el pasado ejercicio, la aplicación de esta filosofía en las plataformas que ostentan la certificación permitió recuperar cerca de 55.000 toneladas de residuos, evidenciando que la eficiencia logística y el respeto por el medio ambiente pueden caminar firmemente de la mano»

No obstante, toda la transformación, tanto tecnológica como estructural, carecería de sentido si dejara de lado el pilar fundamental sobre el cual se sustenta toda su actividad, es decir, el factor humano. En un contexto industrial donde la automatización y la robótica ganan terreno de manera acelerada en los centros logísticos, como demuestran las avanzadas instalaciones de Illescas, Dos Hermanas en Sevilla y el reciente centro de León, surge de manera inevitable el debate sobre el futuro del empleo y las condiciones de los trabajadores.