KajalRouting: diseño de rutas por periodos temporales y elección de la zona de estacionamiento para efectuar el servicio.

La oferta de sistemas de optimización de rutas en el mercado es muy extensa y las empresas de transporte deben escoger aquellos sistemas tecnológicos que, bien por servicio o por coste, mejor se adecúen a sus operaciones logísticas. La gestión de flotas, definición de ventanas temporales, sistemas cartográficos actualizados, seguimiento de vehículos o cumplimiento de las normativas son algunas de las características más habituales que disponen todo este abanico de herramientas. Sin embargo, con el auge del e-commerce y el crecimiento de las ciudades, las empresas van demandando más funcionalidades para ayudar y fortalecer los sistemas de optimización de rutas.

Dentro de las líneas de investigación e innovación en logística y transporte de ITAINNOVA se está trabajando en dos potentes funcionalidades para el activo KajalRouting de las que se espera conseguir un gran impacto y facilitar el trabajo de los responsables de distribución de las empresas de reparto:

  • Planificación de rutas por periodos

Las empresas de distribución de productos farmacéuticos, reparto en comercios y hostelería, o vendedores de productos en entornos inter-urbanos tienen en ciertos casos que realizar un diseño de rutas bi-nivel. Por un lado, tienen que agrupar los puntos de entregas o recogida por periodos (entregas diarias, semanales, quincenales, etc) y, a continuación, realizar el diseño de rutas para dichos puntos en los días correspondientes. Es lo que se conoce como el Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP).

Aunque este problema es ampliamente conocido en los entornos académicos, los algoritmos de cálculo no han sido como tal trasladados a las aplicaciones comerciales. Es un problema todavía más difícil que el clásico diseño de rutas ya que, además de la propia dificultad intrínseca del problema, se añade la definición de la función objetivo deseada. Una configuración que minimice la distancia total del conjunto de rutas puede conducir a soluciones no operativas como desequilibrio en el número de visitas de cada día o servicios con poca demanda. Es por lo tanto una decisión que tiene que ser consensuada con la empresa usuaria en el momento de implantar una solución de este tipo.

  • Elección óptima de la zona de estacionamiento para realizar el servicio

En todos los sistemas de planificación de rutas los puntos de entrega o recogida se definen mediante la dirección, el código postal y la geolocalización de los nodos mediante sistemas de información cartográfica. Sin embargo, en la práctica ocurre que los conductores no estacionan sus vehículos en la puerta del cliente sino que lo hacen en las zonas de carga y descarga, parkings o zonas habilitadas para la distribución. Esto acarrea notables desajustes entre la solución obtenida y la que realmente ocurre ya que:

  • Los sistemas de cálculos de rutas buscan el punto de la red urbana más cercano al punto final lo que, en la práctica, puede diferir mucho del punto real de los conductores.

  • Los repartidores realizan parte de sus servicios a pie y este tiempo no se tiene en cuenta, especialmente en las zonas peatonales y centros históricos de las ciudades.

  • Hay zonas de carga y descarga que pueden servir de “hub” para dos o más puntos de servicio lo que hubiese llevado una notable optimización en las rutas planificadas de conocer esta información de antemano.

  • En las calles de doble sentido de la circulación, el conocimiento de una zona de parada ubicada en el sentido contrario del punto de servicio puede facilitar la optimización de la ruta ya que el algoritmo no tiene que buscar “dar la vuelta” para llegar al punto final de servicio.

Partiendo de estas premisas, nuestra solución de KajalRouting está siendo trabajada de manera que, para cada dirección de entrega, se introduzca el conjunto de potenciales localizaciones donde realizar el estacionamiento. De esta manera,  el sistema tendrá que decidir automáticamente cuál de ellas es la idónea para optimizar la función objetivo del problema (como puede ser minimizar la distancia, los tiempos de servicio, etc)

Más informacion:

http://www.itainnova.es/servicios/empresas/soluciones-negocios-futuro/kajal-routing

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Acerca de descuin

Doctor e Ingeniero en Informática por la Universidad de Zaragoza. Realizó su tesis doctoral en el Departamento de Ingeniería Mecánica con el título Desarrollo de un algoritmo basado en técnicas heurísticas de cálculo para la resolución de problemas de gestión de transporte de mercancías en tiempo real. Trabajó como investigador durante 4 años en el Área de Ingeniería e Infraestructura de los Transportes de la Universidad de Zaragoza. En la actualidad, ejerce de técnico investigador en el ITA dentro de la División de Logística. Sus áreas principales de investigación son la modelización y resolución de problemas de transporte y logística, predicción del tráfico así como optimización de procesos. Ha participado en varios proyectos de I + D de logística y transporte así como ha realizado diversos artículos en revistas indexadas y presentaciones en congresos nacionales e internacionales.