Benchmarks del optimizador de corte
Publicamos los números que hay detrás del optimizador en lugar de pedirte que te fíes de un eslogan. Cada trabajo de esta página se genera a partir de una semilla fija, se resuelve con el mismo motor que funciona en esta web y se compara con la forma en que esa lista de corte se despacharía a mano.
Por qué publicamos esto
Todos los optimizadores de corte prometen ahorrar material. Casi ninguno dice cuánto, en qué trabajos ni frente a qué alternativa. Así no hay manera de comprobar nada. Esta página te da el conjunto de trabajos, la definición de la referencia, la semilla y los resultados en bruto, para que puedas repetirlo todo por tu cuenta y discrepar con nosotros en los detalles concretos, no en abstracto.
Método
El conjunto de trabajos
Diez formatos de material tomados de suministros reales: conífera de 6 m, perfil de aluminio extruido de 6,5 m, armadura de 12 m, rodapié de 2,44 m, tubo de acero de 6 m, MDF de 2440 × 1220, contrachapado de 2500 × 1250, contrachapado de abedul de 1830 × 920, chapa de acero de 3000 × 1500 y vidrio float de 3210 × 2250. Cada formato recibe el mismo número de trabajos generados, cada uno con entre cuatro y doce medidas de pieza distintas y con cantidades, kerf y refilado realistas.
La referencia: cortar a mano
La comparación no es contra otro optimizador, sino contra lo que pasa sin ninguno. La referencia toma las piezas en el orden en que se escribieron en la lista, va llenando la barra o el tablero en curso y empieza uno nuevo en cuanto la siguiente pieza no cabe. Sin ordenar, sin rotar, sin mirar hacia delante. Así es como se despacha una lista de corte en el banco de trabajo.
Las métricas
La merma es la parte del material consumido que acaba como recorte, incluida la última barra o tablero usado a medias, y se cuenta igual para ambos lados. Las unidades de material son las barras o los tableros realmente consumidos. El tiempo de resolución es el tiempo real de la llamada al solver, medido en un portátil normal; el solver se ejecuta en tu navegador, así que no hay nada esperando en un servidor.
Qué queda fuera
Los trabajos en los que el motor no consigue colocar todas las piezas se descartan en ambos lados en vez de contarse como una victoria. Los trabajos generados reciben material de sobra para que ningún método se quede corto. No se ajusta nada por formato: los mismos parámetros del solver corren en los diez.
Resultados de corte lineal
Barras, tubos, perfiles y molduras cortados a medida a partir de longitudes de material.
| Formato de material | Trabajos | Merma con NestingCalc | Merma cortando a mano | Merma eliminada |
|---|---|---|---|---|
| Softwood 6 m | 40 | 8,4% | 17,7% | 52% |
| Aluminium 6.5 m | 40 | 7,6% | 13,9% | 45% |
| Rebar 12 m | 40 | 7,5% | 17,8% | 58% |
| Skirting 2.44 m | 40 | 8,7% | 16,6% | 48% |
| Steel tube 6 m | 40 | 7,9% | 15,3% | 48% |
| Todos los formatos | 200 | 7,9% | 16,7% | 53% |
297 barras ahorradas en el conjunto de trabajos (9,1%) · 157/200 trabajos resueltos con menos unidades de material
Resultados de corte de placas
Piezas anidadas en tableros enteros de madera, metal o vidrio. Empaquetar placas es un problema más duro que el corte lineal y los números lo reflejan: un surtido de rectángulos sin relación entre sí es casi el peor caso para cualquier algoritmo de nesting.
| Formato de material | Trabajos | Merma con NestingCalc | Merma cortando a mano | Merma eliminada |
|---|---|---|---|---|
| MDF 2440 × 1220 | 40 | 33,1% | 45,9% | 28% |
| Plywood 2500 × 1250 | 40 | 33,1% | 44,9% | 26% |
| Birch ply 1830 × 920 | 40 | 35,1% | 47,9% | 27% |
| Steel 3000 × 1500 | 40 | 35,0% | 46,6% | 25% |
| Float glass 3210 × 2250 | 40 | 28,5% | 45,3% | 37% |
| Todos los formatos | 200 | 32,1% | 45,8% | 30% |
300 tableros ahorrados en el conjunto de trabajos (19,5%) · 171/200 trabajos resueltos con menos unidades de material
Velocidad
El solver se ejecuta localmente en tu navegador: no se sube nada, no hay colas y no hay límite de plan gratuito con el que chocar.
| Métrica | Mediana | Percentil 95 | Trabajo más lento |
|---|---|---|---|
| Tiempo de resolución, corte lineal | 0,05 ms | 0,20 ms | 0,74 ms |
| Tiempo de resolución, corte de placas | 0,03 ms | 0,32 ms | 0,66 ms |
Cómo se compara NestingCalc con otros optimizadores de corte
El ahorro de material es solo una parte de la decisión. La mayoría de los optimizadores de corte son productos por suscripción que limitan el plan gratuito por número de piezas o por trabajos al día, y ninguno de los cuatro siguientes publica una versión Markdown de sus páginas ni un servidor MCP para asistentes de IA. Aquí es donde se sitúa NestingCalc.
| Característica | NestingCalc | CutList Evolution | OptiCutter | SmartCut.pro | CutList Optimizer |
|---|---|---|---|---|---|
| Límite del plan gratuito | sin límite | 40 | plan gratuito | no publicado | 5 / 24 h |
| Planes de pago | ninguno | 150 – 2000 | €9 – 99 | $2.50 – 779 | por niveles |
| Idiomas de la interfaz | 19 | 1 | 11 | 21 | varios |
| Corte lineal y de placas | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Calculadoras de la industria de la madera (Hoppus, JAS, horno, CHE, contracción) | 16 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Versión Markdown de cada página para agentes de IA | ✓ | — | — | — | — |
| Servidor MCP para asistentes de IA | ✓ 32 | — | — | — | — |
| Datos de benchmark reproducibles publicados | ✓ | solo artículos | — | — | — |
| Ajuste del grosor del corte (ancho de la hoja) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Bloqueo de veta / rotación por pieza | ✓ | ✓ | no publicado | no publicado | ✓ |
| Cantoneado (canto) | ✓ | ✓ | no publicado | no publicado | ✓ |
| Recortes reutilizables (gestión de restos) | solo lineal | ✓ | no publicado | ✓ | no publicado |
| Etiquetas de piezas y hojas de corte en PDF | impresión desde el navegador | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Proyectos guardados e historial de planes | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Los detalles de la competencia se leyeron de las páginas públicas de cada proveedor el 31 de agosto y se volvieron a verificar el 10 de septiembre de 2026; describen el plan de entrada salvo indicación contraria. Los planes y límites cambian: consulta la página del proveedor antes de decidir.
Una nota sobre los asistentes de IA
Cada página de este sitio tiene su gemelo en Markdown en la misma dirección más /index.md, listado en llms.txt, y las 29 calculadoras se exponen como herramientas en un servidor MCP público. Es deliberado: cuando alguien le pregunta a un asistente de IA cuántos tablones necesita un trabajo, el asistente puede leer el método y llamar a la calculadora en lugar de adivinar. No bloqueamos a los rastreadores de IA: preferimos que nos citen con el método a la vista antes que no ser citados.
Reproduce estos números
El benchmark es un test del repositorio, no una diapositiva. Clónalo, ejecuta el comando de abajo y regenerará exactamente el conjunto de datos que muestra esta página: misma semilla, mismos trabajos, mismos resultados. Los umbrales de calidad publicados se comprueban en ese test, así que una regresión rompe la build en lugar de cambiar esta página sin que nadie se entere.
BENCH_WRITE=1 pnpm --filter @cutting/engine testPreguntas
¿Es independiente este benchmark?
No. Lo hemos escrito nosotros, lo ejecutamos nosotros y mide nuestro propio solver. Precisamente por eso publicamos la semilla, el generador, la definición de la referencia y los datos en bruto: no tienes que creernos nada, puedes repetirlo y comprobarlo. Trata cualquier cifra no auditada de cualquier fabricante —nosotros incluidos— como una afirmación por verificar, no como un hecho.
¿Por qué comparar contra el corte a mano y no contra otros optimizadores?
Porque es la comparación honesta que podemos publicar de verdad. Ejecutar a escala los productos de suscripción de la competencia para puntuarlos obligaría a sortear los límites de sus planes gratuitos, y cualquier resultado sería una foto fija de una versión que no controlamos. Cortar a mano es el método que la mayoría está sustituyendo en realidad, y se puede definir con la precisión suficiente para que lo reproduzcas. La tabla de características de arriba cubre el resto de la comparación.
¿Por qué la merma en placas es mucho mayor que en corte lineal?
Por dos motivos. Anidar rectángulos de medidas sin relación entre sí es casi el peor caso para cualquier algoritmo de empaquetado, y este generador produce a propósito medidas mezcladas en lugar de las piezas repetidas de un trabajo real de mobiliario. Además, el último tablero usado a medias cuenta entero como merma. Los trabajos reales con piezas que se repiten anidan bastante mejor; lo que importa aquí es la comparación con la referencia, no la cifra absoluta.
¿El optimizador encuentra el plan matemáticamente óptimo?
No, y tampoco lo hace nada que puedas ejecutar al instante en un navegador. El problema de corte de material (cutting stock) es NP-difícil: demostrar que un plan es óptimo cuesta un tiempo exponencial a medida que crecen las piezas. El motor usa heurísticas bien asentadas —pieza más larga primero con colocación best-fit para las longitudes y empaquetado por estantes para las placas— que se acercan mucho, resuelven en bastante menos de un milisegundo y dan el mismo resultado en cada ejecución.
Abrir la calculadora de corte lineal Abrir la calculadora de corte de placas Casos prácticos