El uso de la simulación y el aprendizaje por refuerzo puede considerarse como un enfoque flexible para ayudar en la toma de decisiones gerenciales, especialmente ante la creciente complejidad en los sistemas de fabricación y logística. Las cadenas de suministro eficientes dependen en gran medida de operaciones de almacén optimizadas, por lo tanto, contar con una política de asignación de ubicación de almacenamiento bien informada es crucial para su mejora. Los métodos tradicionales encontrados en la literatura para abordar el problema de asignación de ubicación de almacenamiento tienen ciertos inconvenientes, como la omisión de la variabilidad del proceso estocástico o la negligencia de la interacción entre varios trabajadores de almacén. En este contexto, exploramos las posibilidades de combinar la simulación con el aprendizaje por refuerzo para desarrollar mecanismos efectivos que permitan la rápida adquisición de información sobre un entorno complejo, el procesamiento de esa información y luego la toma de decisiones sobre la mejor asignación de ubicación de almacenamiento. Para probar estos conceptos, haremos uso del simulador comercial FlexSim.