El transporte es una actividad muy amplia. Su eficacia y eficiencia tienen impacto directo sobre la calidad del servicio percibida por el cliente final y sobre la cuenta de resultados de tanto proveedores como empresas cliente.
Como en cualquier ámbito, existen decisiones estratégicas, tácticas y operativas, en función de su horizonte temporal, su reversibilidad y su importancia unitaria. Internalizar el transporte o subcontratarlo, dimensionar la flota de vehículos o definir las rutas que realizará cada uno de ellos son algunos ejemplos de decisiones relevantes en este contexto.
Además, las decisiones relativas a transporte están estrechamente ligadas a otras decisiones. Por ejemplo, las ubicaciones de los futuros almacenes condicionarán las rutas que podrán realizar los vehículos para realizar o recibir la mercancía (y con ello, el coste y la calidad de servicio). Elegir mal esta localización podría salir muy caro.
¿Por qué la gestión del transporte es tan complicada? El caso de la vacuna
Tomando como ejemplo el caso real del transporte de las vacunas del coronavirus, veamos algunos elementos que ilustran la complejidad de las decisiones que requiere esta actividad y cómo esta cuestión engloba muchos más aspectos de los que a priori aparenta. Como dice Bruce Y. Lee, experto en el campo de la salud, director ejecutivo de PHICOR y colaborador de Forbes, “la vacuna no salta mágicamente del laboratorio al brazo del paciente.”
Se trata de una operación logística de una importancia sin precedentes que debe garantizar que la vacuna llegue lo más rápidamente posible a todos los ciudadanos que la necesiten, independientemente de su localización, cuya duración se extenderá durante meses.
La bajísima temperatura a la que debe conservarse la vacuna conforma un reto importante, que no solo impone estrictos requisitos en los espacios de almacenamiento y vehículos, sino que también empuja a minimizar los movimientos de las vacunas desde que salen de las fábricas y el tiempo entre su descongelación y su administración. La dificultad de almacenamiento implica que el transporte debe coordinarse con la disponibilidad de personal especializado y entrenado para administrar la vacuna.
Tampoco debe ignorar que se trata de un producto muy valioso, cuya distribución debe llevarse a cabo con discreción y, por ello, las localizaciones de los almacenes y las rutas de los transportes se mantienen en secreto.
Los tres niveles de decisión
Las decisiones estratégicas son decisiones importantes que condicionan todas las demás, son difíciles de cambiar a posteriori y suelen requerir una elevada inversión.
Por ejemplo, una decisión estratégica relacionada con el transporte consiste en decidir dónde localizar las instalaciones, cuántas son necesarias y cómo dimensionarlas. Estos aspectos son clave en toda red logística porque condicionarán las decisiones tácticas y operativas que se puedan tomar después.
Si no escoges adecuadamente dónde localizar tu almacén, incurrirás en mayores costes de transporte en la operativa diaria. Si dimensionas para una mayor capacidad de la realmente necesaria, habrá sido una inversión inútil; mientras que en el caso contrario, la ampliación de la capacidad implicará mayores costes que una buena planificación inicial.
Las decisiones tácticas también juegan un papel importante en la gestión de costes y la calidad del servicio, así que no atenderlas de forma satisfactoria puede suponer mayores gastos o pérdida de clientes.
Un ejemplo sería el dimensionamiento de la flota con la que realizar los transportes de mercancías. Esto no sólo implica el análisis de cuántos vehículos te hacen falta para satisfacer la demanda de tus clientes o si te podría interesar subcontratar puntualmente este servicio. También es muy importante tener una buena previsión de la demanda y de tus expectativas de crecimiento para planificar estos aspectos para el año siguiente.
Las decisiones operativas tienen un gran impacto sobre la calidad y el servicio que los clientes finalmente reciben. La elección de las mejores rutas de forma recurrente en función de la demanda a corto plazo es clave para satisfacer las expectativas de los clientes, mientras se contienen los costes y se protegen los márgenes.
En ocasiones la demanda a corto plazo es conocida con suficiente anterioridad para definir cada día las rutas de los vehículos que la satisfagan. En otras ocasiones, será necesario hacer uso de modelos de previsión de la demanda y otros datos como la situación del tráfico o los retrasos del servicio en tiempo real. Con mayor información será más fácil gestionar los costes y proporcionar un mejor servicio.
El enfoque tradicional
Recurrir a la analítica avanzada para sustentar las decisiones de mayor nivel con todas las herramientas y toda la información de las que se pueda disponer suele ser una buena inversión.
El enfoque tradicional para resolver problemas consiste en la aplicación de reglas sencillas y el uso de hojas de cálculo, lo cual puede proporcionar una solución suficientemente buena si el problema no es muy complejo y el total de posibilidades a analizar es relativamente reducido. No obstante, es un proceso lento que solo permite explorar unas pocas alternativas y dificulta el análisis de tipo “what-if”, y por tanto las soluciones obtenidas suelen ser mejorables.
Está probado que la analítica prescriptiva ofrece mejoras de manera consistente en comparación con este enfoque.
Un problema simple
Para ilustrar la utilidad de la analítica avanzada en este contexto, supongamos que han contratado nuestros servicios de transporte para suministrar una mercancía por España. Nuestra tarea es recogerla en las fábricas y llevarla hasta los clientes con el menor coste posible.
Las fábricas de Madrid y Barcelona tienen una capacidad de producción determinada y los clientes en Lugo, Murcia y Sevilla nos han comunicado su demanda. Conocemos cuánto nos costaría transportar la mercancía de cada fábrica a los clientes y ambas fábricas producen lo mismo, por lo que da igual con cuál de ellas se suministre a cada cliente.
| ORÍGENES | PRODUCCIÓN | DESTINOS | DEMANDA | COSTE UNITARIO DE TRANSPORTE | |||||
| MADRID | 1.400 | LUGO | 900 | LUGO | MURCIA | SEVILLA | |||
| BARCELONA | 2.600 | MURCIA | 1.200 | MADRID | 39 € | 14 € | 11 € | ||
| VALENCIA | 2.900 | SEVILLA | 600 | BARCELONA | 27 € | 9 € | 12 € |
Una regla sencilla para encontrar una solución sería elegir la ruta con menor coste y transportar por ella tanto como fuera posible. Prestando atención a las producciones de las plantas, Barcelona suministraría a Murcia, Madrid suministraría a Sevilla y de Barcelona se enviaría a Lugo.
Manualmente se pueden explorar alternativas suficientemente buenas para este plan de transporte, pero este enfoque deja de ser eficaz cuando el problema crece y es más probable que el plan esté lejos de ser el óptimo.
La alternativa: un modelo de optimización
Otra opción sería formular este problema matemáticamente y construir un modelo de optimización para resolver este problema.
Índices
p: plantas
c: clientes
Parámetros
Op: capacidad de cada planta p
Dc: demanda de cada cliente c
CTpc: coste unitario de transporte desde p a c
Variables
xpc: unidades transportadas desde p a c
z: coste total del transporte
Minimizar
![\[ z= \sum_{pc}^{}CT_{pc}x_{pc} \]](https://baobabsoluciones.es/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-e13b5c37920c888e5e213945b62f3cac_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Sujeto a
![\[ \sum_{c}^{}x_{pc}\leq O_{p}\; \forall p \]](https://baobabsoluciones.es/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-9202450474cfbd1926836a187d69bfc1_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
![\[ \sum_{p}^{}x_{pc}\geq D_{c}\; \forall c \]](https://baobabsoluciones.es/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-0b82a47ad49dd0330cea9d223c4650f7_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
![\[ x_{pc}\geq 0\; \forall p,c \]](https://baobabsoluciones.es/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-08f9eab36030f904919e00358a2e2f91_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
La solución en ambos casos es la misma, desde Barcelona se suministra a Lugo y Murcia y Madrid es quien envía el producto a Sevilla. Los costes totales de transporte son 27×900 + 9×1.200 + 11×600 = 41.700 €
Un problema más grande
El problema anterior se complica al considerar algunos orígenes y destinos más.
| ORÍGENES | PRODUCCIÓN | DESTINOS | DEMANDA | |
| MADRID | 1.400 | LUGO | 900 | |
| BARCELONA | 2.600 | MURCIA | 1.200 | |
| VALENCIA | 2.900 | SEVILLA | 600 | |
| ZARAGOZA | 400 | |||
| BILBAO | 1.700 | |||
| SALAMANCA | 1.100 | |||
| VALENCIA | 1.000 |
| COSTE UNITARIO DE TRANSPORTE | |||||||
| LUGO | MURCIA | SEVILLA | ZARAGOZA | BILBAO | SALAMANCA | VALENCIA | |
| MADRID | 39 € | 14 € | 11 € | 14 € | 16 € | 82 € | 8 € |
| BARCELONA | 27 € | 9 € | 12 € | 9 € | 26 € | 95 € | 17 € |
| VALENCIA | 24 € | 14 € | 17 € | 13 € | 28 € | 99 € | 20 € |
Resolverlo manualmente ya no resulta tan sencillo, encontrar una asignación factible puede llevar más tiempo y explorar alternativas no es tan evidente. Además, cuanto más grande sea la dimensión del problema, más probable es que la solución manual encontrada esté lejos del óptimo.
Por el contrario, el modelo previamente planteado resuelve este nuevo caso de manera inmediata.
Si hubiésemos aplicado de nuevo la regla sencilla anterior (elegir la ruta con menor coste y transportar por ella todo lo posible) habríamos empezado enviando desde Madrid toda la demanda de Valencia. Se habría podido realizar la asignación del transporte de manera manual pero, conociendo ahora la solución óptima, podemos comprobar que habríamos empezado con mal pie.
La realidad es mucho más compleja
El ejemplo anterior pone de manifiesto que incluso en un problema sencillo (y poco realista) las soluciones a las que puede llegar la mente humana pueden estar muy lejos del óptimo.
Cuando nos enfrentamos a la complejidad de los problemas que realmente se plantean en relación con el transporte, la ineficiencia de los métodos «manuales» es aún más notable.
Por ejemplo, en muchas ocasiones, existen centros de consolidación, donde se puede agrupar carga de varios orígenes y obtener camiones completos (full truck load, FTL), lo cual obliga a coordinar las cargas de los camiones y sus llegadas a los centros de consolidación.
Igualmente, y como es natural, en muchas ocasiones hay que coordinar las actividades de transporte con las de gestión de inventario en diferentes localizaciones, garantizando la disponibilidad de producto sin incurrir en costes elevados en almacenamiento y en transporte.
Al tener que coordinar muchas actividades como estas mencionadas, considerar más eslabones de la cadena logística, suministrar mayor variedad de productos empleando diferentes métodos de transporte, etc., el enfoque tradicional y las hojas de cálculo se pueden volver insuficientes.
Además, no sólo se trabaja con problemas de mayor dimensión, sino que no siempre se conocen todos los datos. Por ejemplo, los clientes no siempre comunican una cantidad fija y con suficiente anterioridad y los precios de los combustibles pueden variar de un periodo a otro.
Por ello, las opciones que ofrecen la analítica predictiva y prescriptiva pueden proporcionar mucho valor a tu actividad de transporte, sacando partido a tus recursos y oportunidades y mitigando los posibles riesgos de la operativa.
