Mejorando la Ruta de Entrega con las Preferencias de los Conductores

En los servicios de entrega, llevar los paquetes a los clientes rápido y de manera eficiente es superimportante. Un gran desafío es planear las mejores rutas para que los conductores de entrega las sigan. Esta tarea no es tan simple porque hay muchos factores a considerar. Este artículo mira maneras de mejorar la planificación de rutas de entrega incorporando las preferencias de los conductores y las rutas históricas que han tomado.

#La Importancia de la Entrega de Última Milla

La entrega de última milla se refiere al último paso de transportar bienes desde un centro de transporte hasta el punto final de entrega, que suele ser la casa o el negocio del cliente. Esta parte del proceso de entrega puede ser bastante complicada y puede afectar la satisfacción del cliente. Las empresas dependen de una entrega de última milla eficiente para cumplir con las expectativas de los clientes y mantener una ventaja competitiva.

#Entendiendo los Problemas de Ruteo de Vehículos

El Problema de Ruteo de Vehículos (VRP) es un problema común que enfrentan las empresas de logística y transporte. Se trata de averiguar cómo rutar de la mejor manera a una flota de vehículos para entregar bienes a los clientes mientras se minimizan los costos. Hay varias versiones de este problema, pero la mayoría se enfoca en reducir los gastos operativos.

#El Nuevo Enfoque: Preferencias de los Conductores

Tradicionalmente, el ruteo de entregas se centraba principalmente en reducir costos. Recientemente, se ha prestado más atención a las preferencias de los conductores y cómo pueden influir en las decisiones de ruteo. Este nuevo enfoque busca crear rutas que no solo ahorren dinero, sino que también consideren las preferencias de los conductores que ejecutan estas rutas.

#Dos Enfoques para el Ruteo

Hay dos maneras de ver la mejora del ruteo de entrega:

1. Atractivo Visual: Algunas investigaciones sugieren que las rutas deberían ser visualmente atractivas para los conductores. Esto significa planear rutas que estén cerca en distancia y que no crucen o creen caminos complicados. Aunque es difícil medir qué hace que una ruta sea visualmente atractiva, se han identificado ciertas características que pueden ayudar.

2. Minado de Datos: Este enfoque utiliza datos históricos sobre el comportamiento de los conductores para mejorar la planificación de rutas. Al mirar las rutas que los conductores han tomado en el pasado, las empresas pueden encontrar patrones y planear rutas similares que los conductores preferirían. Este método utiliza técnicas de ciencia de datos para analizar registros de entrega pasados.

#Comparando los Enfoques

Para entender cuál enfoque funciona mejor, se hizo una comparación usando datos reales de entrega de una empresa importante. Durante el análisis, se encontró que usar patrones históricos es más efectivo que centrarse solo en el atractivo visual. Este hallazgo abrió la puerta para desarrollar un método que combine el ruteo que ahorra costos y las preferencias de los conductores.

#El Problema Bi-Objetivo

Al intentar encontrar las mejores rutas de entrega, a menudo hay dos objetivos que chocan. Por un lado, hay una necesidad de minimizar los costos de entrega. Por otro, hay que considerar las preferencias de los conductores por las rutas que tomarán. Esto lleva a un problema bi-objetivo, donde ambos factores deben ser equilibrados.

#Un Nuevo Algoritmo para el Ruteo

Para abordar este problema bi-objetivo, se propuso un nuevo algoritmo. Este algoritmo combina dos procesos principales:

1. Procedimiento de Búsqueda Aleatoria Adaptativa Codiciosa (GRASP): Este método se usa para encontrar buenas soluciones explorando diferentes opciones de ruteo.
2. División Heurística de Cajas: Este enfoque divide el espacio de solución en partes más pequeñas, ayudando a encontrar un conjunto de opciones que balanceen mejor costos y preferencias de los conductores.

#Cómo Funciona el Algoritmo

El algoritmo funciona en unos pocos pasos clave:

1. Recolección de Datos: Recolectar información de rutas de entrega pasadas implica analizar datos para tener una mejor comprensión de cómo se han tomado las rutas en el pasado.

2. Planificación de Rutas: Usando estos datos para informar la nueva planificación de rutas incluye desarrollar caminos de ruteo iniciales basados en patrones históricos.

3. Optimización: Luego, el algoritmo optimiza estos caminos para asegurarse de que sean rentables y también favorables para los conductores.

4. Encontrando Soluciones: Finalmente, el algoritmo devuelve un rango de soluciones no dominadas que ofrecen un buen equilibrio entre costos y preferencias, dando a los tomadores de decisiones opciones que se ajustan a sus necesidades.

#Experimentos Computacionales

Se realizaron varias pruebas para ver qué tan bien funciona el método propuesto. Estos experimentos involucraron comparar la efectividad del enfoque de patrones históricos con el enfoque de atractivo visual.

Los resultados mostraron que el método que se basa en datos históricos proporcionó mejores predicciones para las rutas que los conductores preferían. Estos hallazgos son cruciales para las empresas de logística que buscan mejorar sus procesos de entrega.

#Conclusión

En la búsqueda de un mejor ruteo de entrega, equilibrar costos con las preferencias de los conductores se ha convertido en un objetivo importante. El nuevo algoritmo ofrece una forma de lograr esto utilizando datos históricos y aplicando un marco bi-objetivo. Los experimentos realizados confirman la efectividad de usar el comportamiento pasado para guiar la planificación actual de rutas.

Al enfocarse tanto en la eficiencia económica como en la satisfacción del conductor, las empresas de logística pueden mejorar significativamente sus operaciones de entrega de última milla. Esto no solo ayuda a reducir costos, sino que también asegura que los conductores estén más contentos con las rutas que toman, lo que potencialmente lleva a un mejor servicio para los clientes.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, hay varias áreas para futuras investigaciones. Una sugerencia es refinar más los Algoritmos utilizados para el ruteo incorporando técnicas avanzadas de ciencia de datos. Explorar otras maneras de extraer información de rutas históricas también podría llevar a soluciones aún mejores.

Al mejorar continuamente los métodos de ruteo de entrega, las empresas pueden beneficiarse significativamente, llevando a una mayor eficiencia y a conductores y clientes más felices.