{"id":1526,"date":"2020-05-05T17:55:04","date_gmt":"2020-05-05T17:55:04","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2020\/05\/05\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/"},"modified":"2022-08-01T15:39:33","modified_gmt":"2022-08-01T15:39:33","slug":"analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis avanzado de datos para optimizaci\u00f3n de rutas de transporte"},"content":{"rendered":"<p>Uno de los principales retos a los que se enfrenta cualquier empresa que gestiona transporte, es la <strong>optimizaci\u00f3n de sus rutas<\/strong>. Es necesario encontrar el equilibrio \u00f3ptimo entre el servicio prestado a los clientes y los costes que genera llevarlo a cabo, o lo que es lo mimo, el objetivo principal es obtener la m\u00e1xima rentabilidad posible en las transacciones de mercanc\u00edas.<\/p>\n<p>Para conseguir esa optimizaci\u00f3n de beneficios hay que partir de la b\u00fasqueda de la mejor combinaci\u00f3n de medios y cargas, teniendo en cuenta todas las condiciones externas y <strong>restricciones<\/strong> que rodean dicho proceso. Esta tarea requiere de un alto conocimiento del sector, del mercado, de los medios, de las tipolog\u00edas de cargas, de las necesidades de nuestros clientes, y un largo etc\u00e9tera, puesto que cada pieza del puzzle condiciona el encaje de la siguiente.<\/p>\n<p>El an\u00e1lisis de todas estas variables suele resultar un proceso tedioso para los <strong>gestores<\/strong><strong> de tr\u00e1fico<\/strong>, que muchas veces se apoyan en herramientas de optimizaci\u00f3n de mercado, con carencias de cara a aplicar las combinaciones de informaci\u00f3n adecuadas para sacar el m\u00e1ximo partido al servicio. Son muchas las <strong>variables y datos<\/strong> a tener en cuenta, por lo que las herramientas para optimizar las rutas de transporte exigen, como m\u00ednimo de:<\/p>\n<ul>\n<li>La integraci\u00f3n con diversas fuentes de datos, para poder disponer de toda la informaci\u00f3n necesaria<\/li>\n<li>Capacidad de procesamiento de datos tanto en batch como en streaming, en un entorno cambiante y en constante movimiento como es el del transporte<\/li>\n<li>Visualizaciones potentes e intuitivas para el usuario<\/li>\n<li>Funcionalidades \u00e1giles y amigables, para hacer un uso eficiente de las mismas<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5f90a10ea\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5f90a10ea\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5f90a10ea\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/#%C2%BFCuales_son_las_fases_para_abordar_un_proyectos_de_optimizacion_de_rutas_de_transporte\" title=\"\u00bfCu\u00e1les son las fases para abordar un proyectos de optimizaci\u00f3n de rutas de transporte?\">\u00bfCu\u00e1les son las fases para abordar un proyectos de optimizaci\u00f3n de rutas de transporte?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/#%C2%BFQue_implicaciones_tecnicas_conlleva_un_proyecto_de_optimizacion_de_rutas\" title=\"\u00bfQu\u00e9 implicaciones t\u00e9cnicas conlleva un proyecto de optimizaci\u00f3n de rutas?\">\u00bfQu\u00e9 implicaciones t\u00e9cnicas conlleva un proyecto de optimizaci\u00f3n de rutas?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/#%C2%BFQue_aportan_la_analitica_avanzada_y_la_inteligencia_artificial\" title=\"\u00bfQu\u00e9 aportan la anal\u00edtica avanzada y la inteligencia artificial?\">\u00bfQu\u00e9 aportan la anal\u00edtica avanzada y la inteligencia artificial?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analisis-avanzado-de-datos-para-optimizacion-de-rutas-de-transporte\/#Conclusiones\" title=\"Conclusiones\">Conclusiones<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCuales_son_las_fases_para_abordar_un_proyectos_de_optimizacion_de_rutas_de_transporte\"><\/span>\u00bfCu\u00e1les son las fases para abordar un proyectos de optimizaci\u00f3n de rutas de transporte?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las experiencias de LIS Solutions en el desarrollo de proyectos para la mejora de los procesos de transporte, nos ha permitido conocer la compleja casu\u00edstica del sector, y establecer cinco <strong>fases<\/strong> para el tratamiento y an\u00e1lisis de los grandes vol\u00famenes de datos que generan:<\/p>\n<ul>\n<li>Fase 1: es necesario llevar a cabo un an\u00e1lisis de la situaci\u00f3n actual, para tener una visi\u00f3n completa del negocio, con todos los condicionantes y restricciones que puedan afectarle.<\/li>\n<li>Fase 2: estudios de los datos de los que dispone la empresa. En este punto hay que definir las variables a incluir y las fuentes de las que obtener la informaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Fase 3: modelado de todos los datos, definici\u00f3n de la infraestructura y arquitectura necesarias para su desarrollo, y funcionalidades a cubrir en el proceso de automatizaci\u00f3n. En este punto se aporta la inteligencia artificial al modelo.<\/li>\n<li>Fase 4: desarrollo del entorno de visualizaci\u00f3n, ya sea en herramientas del cliente o mediante desarrollos integrales del equipo de LIS Solutions.<\/li>\n<li>Fase 5: implementaci\u00f3n y validaci\u00f3n de la soluci\u00f3n en destino.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_implicaciones_tecnicas_conlleva_un_proyecto_de_optimizacion_de_rutas\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 implicaciones t\u00e9cnicas conlleva un proyecto de optimizaci\u00f3n de rutas?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Como vemos, la consecuci\u00f3n del objetivo final, optimizar los canales de transporte, es un camino largo que requiere, necesariamente, de una alta especializaci\u00f3n t\u00e9cnica para abordar el proyecto y los desarrollos definidos, y de un gran conocimiento del sector y del negocio de cara a vincular an\u00e1lisis y resultado. En este marco, existen aspectos especialmente complejos y sensibles que hay que definir con equipos multidisciplinares conjuntos cliente-LIS y que podemos resumir en:<\/p>\n<ul>\n<li>An\u00e1lisis de todas las <strong>fuentes de datos internas<\/strong>: tablas, entidades, vol\u00famenes de informaci\u00f3n, correlaciones, etc.<\/li>\n<li>An\u00e1lisis de <strong>restricciones y condicionantes<\/strong> del negocio del cliente: clave para una buena optimizaci\u00f3n y planificaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Conocimiento de la <strong>normativa<\/strong> que afecta al transporte por carretera a nivel europeo, con el fin de poder tener en cuenta las restricciones y condicionantes \u2018ex\u00f3genos\u2019.<\/li>\n<li>Estudio y an\u00e1lisis de <strong>fuentes de dato externas<\/strong> que se quieran incorporar, con la complejidad t\u00e9cnica que ello conlleva, especialmente en la integraci\u00f3n y captaci\u00f3n de dichos datos: tr\u00e1fico, climatolog\u00eda, bolsas de carga, etc.<\/li>\n<li>Estudio, definici\u00f3n y desarrollo de los <strong>algoritmos<\/strong> que ofrezcan los resultados \u00f3ptimos como apoyo al gestor de tr\u00e1fico, teniendo en cuenta todos los puntos t\u00e9cnicos, de sector y negocio anteriormente comentados.<\/li>\n<li>Definici\u00f3n junto con el cliente de las visualizaciones o funcionalidades finales del proyecto, siempre que no se realicen sobre herramientas de cliente (herramientas <strong>BI<\/strong>, TMS, planificadores de mercado o propios, etc).<\/li>\n<\/ul>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/business-2082639_1280-1024x576.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"576\" \/><\/p>\n<p>El cliente con todo ello consigue implantar un proyecto de optimizaci\u00f3n de sus rutas, lo que le permite como se mencionaba al principio reducir los costes operativos a la vez que aumenta el nivel de servicio del cliente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_aportan_la_analitica_avanzada_y_la_inteligencia_artificial\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 aportan la anal\u00edtica avanzada y la inteligencia artificial?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Analizados los datos extra\u00eddos de la empresa, sector, entorno, clima socio-pol\u00edtico, contingencias externas y dem\u00e1s variables predefinidas, las mejoras se pueden conseguir desde diferentes \u00f3pticas de la operativa del cliente, siendo tan variadas como servicios o verticales de transporte existen. En modelos donde el flujo est\u00e1 m\u00e1s estandarizado con recogidas, clasificaci\u00f3n y reenv\u00edo desde plataformas a puntos de entrega final, el proceso de mejora se ver\u00e1 al inicio de la operativa, y podr\u00e1 optimizarse peri\u00f3dicamente si se aplican <strong>t\u00e9cnicas de aprendizaje<\/strong> sobre la herramienta desarrollada, que le permitan ofrecer propuestas de mejora.<\/p>\n<p>En modelos donde existe una programaci\u00f3n diaria con \u2018horarios de cierre\u2019 para la recepci\u00f3n de pedidos, la planificaci\u00f3n gen\u00e9rica se ver\u00e1 vitaminada y mejorada con todas las variables que se quieran incorporar al modelo. Se podr\u00eda llegar incluso a <strong>automatizar el proceso<\/strong>, de modo que una vez llegada la hora, el sistema se lance autom\u00e1ticamente y los resultados se propongan a los gestores de tr\u00e1fico para su supervisi\u00f3n, modificaci\u00f3n y aceptaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Por el contrario, si el modelo de planificaci\u00f3n o asignaci\u00f3n es continuo y aleatorio, el sistema deber\u00eda de estar siempre atento a nuevas cargas, optimizando continuamente las asignaciones para lanzar propuestas concretas a cada carga recibida. En este caso gestor obtendr\u00e1 propuestas en su panel que ir\u00e1 aceptando o reasignando a mejores opciones mejorando la rentabilidad y el servicio facilitado en las rutas. Este modelo requiere de un <strong>aprendizaje e inteligencia<\/strong> m\u00e1s complejo y dilatado en el tiempo que, adem\u00e1s, ha de ser continuo, pero que nos ofrecer\u00e1 grandes resultados en la mejora de costes.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/rutas.jpg\" sizes=\"(max-width: 483px) 100vw, 483px\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/rutas.jpg 483w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/rutas-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/rutas-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/rutas-120x120.jpg 120w\" alt=\"\" width=\"483\" height=\"483\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusiones\"><\/span>Conclusiones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Es evidente que el proceso de optimizaci\u00f3n y planificaci\u00f3n de rutas en una empresa que gestiona transporte es algo cr\u00edtico y estrat\u00e9gico, de modo que los proyectos de mejora en \u00e9ste \u00e1mbito tambi\u00e9n lo son y, por lo tanto, requieren de un alto grado de conocimiento t\u00e9cnico y de sector\/negocio, que conseguimos con alianzas cliente-LIS Solutions.<\/p>\n<p>Este exhaustivo an\u00e1lisis va a proporcionar una ingente cantidad de informaci\u00f3n a tratar, derivada del gran volumen de datos generados, important\u00edsima en un entorno donde tanto cargas como medios est\u00e1n en movimiento. En el sector del transporte la trazabilidad es vital, y obliga a un tratamiento de datos en tiempo real, c\u00e1lculo de tiempos estimados de llegada precisos o incluso cambios sobre la marcha de planificaciones anteriores. Aqu\u00ed es donde el <strong>Big Data<\/strong> cobra sentido.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s al dotar de inteligencia al sistema que da soporte a los gestores de tr\u00e1fico, resulta cr\u00edtico conocer las restricciones y condicionantes que aplican al algoritmo de decisi\u00f3n y al modelo de aprendizaje que se decida implantar.<\/p>\n<p>Del mismo modo, la definici\u00f3n de la arquitectura e infraestructura es compleja y tiene que tener en cuenta la escalabilidad y flexibilidad requeridas a futuro. Del mismo modo, la capacidad de desarrollos integrales o sobre herramientas de cliente, hace que el <strong>aliado tecnol\u00f3gico<\/strong> con que se cuente para este tipo de proyectos sea tambi\u00e9n estrat\u00e9gico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uno de los principales retos a los que se enfrenta cualquier empresa que gestiona transporte, es la optimizaci\u00f3n de sus rutas. 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