Hacia una cadena fría adaptativa en la última milla

Imagina este escenario: una empresa hace todo el esfuerzo desde la materia prima, producción, empaquetado, almacenamiento, con tecnología para rastreo y visibilidad para garantizar la inocuidad de un producto que requiere control de temperatura, pero una decisión mala o tardía (o la falta de una decisión) en la última milla rompe con toda la cadena fría.

Para Daniel Martínez Ruvalcaba, experto de LIS Software Solutions, en la cadena fría, pocas etapas concentran tanto riesgo, y al mismo tiempo tanta oportunidad de mejora, como la última milla. Y es que es en el tramo final donde la variabilidad cotidiana puede comprometer la integridad térmica de los productos.

Durante la reciente edición del Congreso Cadena Fría, advirtió que la última milla está marcada por factores difíciles de predecir: tránsito urbano, ventanas de entrega, accesos, tiempos de espera y múltiples paradas.

Cada uno de estos elementos incrementa el riesgo de lo que se conoce como excursiones térmicas, es decir, desviaciones del rango de temperatura, incluso por períodos de minutos.

El tema no es menor. De acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), alrededor del 14% de los productos se pierde entre la cosecha y el retail. Por su parte, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que el 20% de los productos sensibles presenta fallas en la cadena fría.

De lo reactivo a lo adaptativo

El experto señaló que estas cifras dejan ver las áreas de oportunidad en última milla, pues es en esta parte de la cadena que se toman más decisiones por minuto e influyen las variables del proceso de entrega… y las variables se convierten en riesgos térmico.

Cada parada implica apertura de puertas, exposición al ambiente y decisiones operativas en tiempo real. De hecho, entre 30 y 50% de las excursiones térmicas tienen origen en errores operativos, muchas veces derivados de improvisación o falta de información en campo.

A esto se suma un entorno de decisiones constantes: el conductor debe equilibrar servicio, costos, seguridad, cumplimiento y temperatura, muchas veces sin el contexto suficiente.

Daniel Martínez reveló que, según estimaciones de McKinsey & Company, más del 90% de las empresas enfrentan disrupciones de este tipo, pero apenas el 7% tiene capacidad de respuesta en tiempo real.

La propuesta para esta problemática es pasar de un modelo tradicional o reactivo de operación en la cadena fría, donde sólo se detecta el problema, se reporta, se analiza y se documenta: “Pero lo que tenemos ahí es una autopsia de lo que pasó”.

En cambio, una cadena fría adaptativa en la última milla, basada en tres acciones clave: detectar, decidir y actuar en tiempo real.

Esto implica cambiar la forma de operar, por ejemplo:

Re-secuenciar entregas según el riesgo térmico
Re-rutear ante tráfico o tiempos de espera
Priorizar ventanas críticas
Activar intervenciones en sitio

“Si tienes paradas con diferente riesgo térmico, ¿por qué tratarlas igual? A veces hay que sacrificar kilómetros para proteger el producto. Deberíamos estar priorizando los tiempos de entrega. Los kilómetros sí son importantes, pero en la cadena fría debes de saber cuáles son los riesgos que tienes en cada una de las paradas, debes de tener identificado aquellos clientes con un nivel de urgencia mayor”, comentó.

Por dónde empezar

El especialista de LIS Software Solutions explicó que para que este modelo funcione, es necesario establecer:

Un responsable por decisión
Regla clara (no opinión)
Tiempo máximo para actuar
Registro simple (para aprender)

Estos puntos transforman el monitoreo en intervención efectiva, reduciendo excursiones térmicas, disputas comerciales y pérdidas.

Martínez Ruvalcaba va más allá e incluso plantea una implementación gradual de una cadena fría adaptativa en la última milla, con un programa de 30 días para comenzar:

Semana 1: Medición de variables clave (esperas, aperturas, secuencias) e identificación de puntos críticos
Semanas 2-3: Definición de reglas operativas y pruebas piloto en rutas específicas
Semana 4: Escalamiento, capacitación y retroalimentación

El objetivo es construir una operación capaz de aprender y ajustarse continuamente.