Optimización de Rutas y varios almacenes

Optimización de Rutas de Transporte

Muchas empresas se enfrentan a problemas donde tomar una decisión u otra puede suponer grandes desventajas y repercutir así en la capacidad competitiva de la empresa. Un ejemplo muy frecuente es el de la planificación y optimización de las rutas de transporte, necesarias para hacer llegar nuestros productos o servicios a nuestros clientes,

La optimización de rutas de transporte es un problema clásico en empresas con tareas de distribución. Estas tareas de reparto requieren recursos muy valiosos y un conjunto de rutas bien optimizadas pueden suponer un ahorro económico significativo para las empresas. Además, en la medida en la que estén mejor diseñadas, nos permitirán cumplir con los requerimientos de nuestros clientes manteniendo los costes, lo que supondrá un mejor nivel de servicio para nuestros clientes.

Por otra parte, en el contexto de una sociedad con una creciente concienciación con el medio ambiente, la reducción de kilómetros a realizar por una flota de vehículos adquiere una importancia fundamental.

Todos estos motivos sirven como base para entender por qué el problema de optimización de rutas es el más estudiado en el campo de la Investigación Operativa, ciencia que se encarga de estudiar la toma de decisiones por medio de métodos analíticos.

A pesar de toda la investigación que hay detrás de estos problemas, cada empresa tiene una problemática diferente y, por tanto, no existe una definición del problema o un método común que lo resuelva para todos los casos. No obstante, tenemos una gran cantidad de herramientas diseñadas para poder hacer frente a cada uno de estos problemas (ver artículo Problemas de Rutas. Taxonomía de Eva Alfaro). Y por herramientas, entendemos procedimientos heurísticos y metaheurísticos (ver post Optimización Aplicada a Rutas de Transporte de David Antón).

Tradicionalmente, los operarios y gerentes han resuelto este tipo de problemas basándose en su experiencia e intuición. Sin embargo, la intuición, por muy buena que sea, pierde peso cuando las dimensiones del problema superan un umbral, normalmente no demasiado alto. En el caso de un problema de rutas básico, conocido como TSP (por sus siglas en inglés Travelling Salesman Problem), los repartos a 15 tiendas ya suelen tener una dificultad a tener en cuenta ya que la cantidad de soluciones posibles es de 1.307.674.368.000. En el caso en que el problema contenga ciertas restricciones, el número de soluciones posibles desciende considerablemente, pero encontrarlas supone un mayor esfuerzo en la mayoría de los casos. Hay que tener en cuenta que habitualmente nos encontraremos con varios vehículos con capacidades y características diferentes, restricciones horarias en clientes y de accesibildad en la red, de conocimiento y capacitaciones diferentes entre los conductores, y un sinfín de variables que complican aún más el problema.

Pero, ¿qué ocurre cuando combinamos la experiencia e intuición de los trabajadores con la capacidad de procesamiento de un ordenador? Es en ese momento cuando aparecen los diferentes métodos heurísticos, que nos permiten encontrar soluciones optimizadas a problemas complejos.

Problemas de rutas con diferentes almacenes

Un caso particular que nos encontramos cada vez con mayor frecuencia es el de redes logísticas con más de un almacén. Esto significa que los vehículos que deben realizar la entrega de los productos deben acceder a diferentes lugares para recoger la mercancía.

Una estrategia común para resolver estos problemas es decidir las tiendas que son suministradas por cada almacén (lo que constituye otro problema de optimización), y resolver el problema resultante como una suma de problemas con un solo almacén. Un ejemplo de solución para problemas de este tipo es el siguiente:

En este ejemplo las tiendas 1, 2, 3 y 4 tienen que repartirse desde el almacén A, mientras que las tiendas 5, 6, 7 y 8 deben servirse desde el almacén B. Esta estrategia da resultados muy buenos pero no tiene en cuenta que los vehículos puedan recoger mercancía en otros almacenes distintos al almacén del que han partido, lo que supone dedicar una flota mínima para cada uno de los almacenes, además del mantenimiento de stock suficiente en cada uno de los almacenes.

Si ampliamos el problema y consideramos que cada uno de los almacenes tenga stock especializado y la flota sea compartida, el problema sería una ampliación del anterior y nos permitiría obtener no solo los mismos resultados que con la estrategia anterior, sino que, aplicando la estrategia de rutas entre almacenes, podemos mejorar la solución sustancialmente en muchos aspectos: permitiendo la especialización de los almacenes, y con ello la reducción de inventario, compartiendo la flota y maximizando su aprovechamiento, lo que nos podría reportar reducción en el número de vehículos necesarios, e incluso, y por último pero no menos importante, la reducción de km a recorrer con su consiguiente ahorro en combustible, mantenimiento asociado y emisiones.

Como podemos ver en la imagen, con un solo camión podemos repartir a todas las tiendas sin problema, mientras que si no tenemos en cuenta que un camión pueda ir a almacenes diferentes de su almacén de partida, necesitaríamos dos camiones. Evidentemente, éste es un ejemplo muy reducido, con el que únicamente tratamos de explicar de una manera sencilla y visual la estrategia que se puede aplicar a este tipo de situaciones. Si ampliamos el problema con todas las restricciones y variables a las que nos solemos enfrentar, como capacidad heterogénea de la flota, horarios de entrega en los diferentes clientes, accesibilidad y tráfico en la red, compatibilidad de mercancía, y muchas otras, la solución al mismo no es trivial, y cuanto más complejo mayores son las ventajas que nos aporta la aplicación de algoritmos y heurísticas.

Conclusión

El diseño de rutas de transporte tiene muchas y muy diversas variantes. Cada caso tiene sus características particulares, lo que supone que lo que es bueno para un sector y un problema determinado, no tenga que serlo necesariamente para otro. Pero, en todos los casos, es fundamental contar con un método heurístico bien probado para la optimización de rutas de trasnsporte, ya que de no ser así, los esfuerzos por diseñar una buena planificación del reparto o el servicio caerían en saco roto.

Disponiendo de los algoritmos adecuados, los beneficios que se pueden obtener si se optimiza la planificación de las rutas están sobradamente probados y su uso supone una gran ayuda en la toma de decisiones logísticas y una ventaja competitiva.