CASO PRÁCTICO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN EN EL SECTOR LOGÍSTICO

En el post anterior aterrizamos el marco teórico de los árboles de decisión , pero como no es lo mismo contarlo que hacerlo, vamos a presentar un caso real de su aplicación.

En concreto, estamos hablando de un Operador Logístico Líder en el sector farmacéutico, y el origen del proyecto era analizar la cadena de frío. La justificación del mismo venía de la necesidad de conocer el origen de las roturas que se producían.

¿Para qué usar árboles de decisión?

El motivo fue conocer cuáles eran las características que más influían a la hora de las roturas de la cadena de frío.

El rango de temperatura óptimo para determinados productos (vacunas antibióticas) estaba garantizado por unas cubetas durante 24 horas. Es decir, en toda orden en la que el tiempo de expedición fuera superior a 24 horas, había habido una rotura en la cadena de frío.

Así pues, se analizaron las diferentes muestras de las que se disponía, cada una de ellas definida por una serie de características como el cliente, tipo de almacenamiento, mes o día de la semana, y se categorizó a las mismas en función de si había habido una rotura de la cadena de frío o no.

Convenimos dividir el conjunto de datos en dos subconjuntos: unos de entrenamiento y otro de test, para poner a prueba a nuestro modelo y poder ver cómo de bueno era generalizando a la hora de clasificar datos nuevos.

Los resultados arrojaron información muy interesante.

Tal como se puede observar en el árbol de decisión creado, la mayoría de los casos en los que había habido una rotura de la cadena de frío (141/143) se habían producido en viernes o sábado. Ello permitió focalizar el problema y dirigir el análisis del mismo. Una mala gestión en el proceso burocrático producía una preparación de pedidos (picking) el viernes a última hora que no se expedían hasta el lunes, propiciando con ello las roturas de la cadena de frío. La solución guiada por la aplicación de modelos analíticos permitió solventar el problema, ejecutando el proceso burocrático dentro del almacén de frío y evitando la mayoría de las roturas previas.

Como vemos, los modelos analíticos, y en este caso en concreto los árboles de decisión, pueden ser una herramienta muy poderosa para la toma de decisiones en multitud de ámbitos. Y la logística no iba a ser una excepción.

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