Este centro de distribución de una multinacional de productos alimentarios enfrenta un almacenamiento desordenado y empírico, lo que provoca ineficiencias notables, como la ubicación alejada de productos de alta rotación con respecto a los andenes de despacho. Para abordar este problema, se aplicó la metodología DMADV. Los requerimientos y restricciones del cliente llevaron establecer especificaciones de diseño, incluyendo la asignación de ubicaciones a al menos el 30% de los SKU y la reducción de distancias y tiempos de recorrido. Se recolectaron y analizaron datos, se desarrolló un mapa de calor por ABC para visualizar problemas y áreas de mejora. Como solución, se propuso una estrategia basada en minería de datos, desarrollada en Python. Donde el algoritmo a priori identificó patrones de relación entre productos,. La clasificación ABC ubicó productos de acuerdo con su rotación, y la categorización por pesos asignó los productos más pesados a niveles bajos de los racks. Los resultados muestran el cumplimiento de los requisitos de diseño, con una reducción del 9% en distancias recorridas, un aumento del 9% en productividad implicando una reducción de tiempos. Este proyecto ejemplifica cómo la metodología DMADV puede abordar con éxito problemas logísticos, generando mejoras en la operación de un CEDI.