Optimizando los Hubs de Logística Urbana para E-Commerce

La logística urbana ha crecido rápido en los últimos años, sobre todo por el aumento de las compras en línea. La pandemia de Covid-19 hizo que más gente comprara en línea, lo que llevó a las empresas de logística a cambiar la forma en que entregan los productos. Este aumento en el comercio electrónico ha resultado en más paquetes enviados, y estos paquetes a menudo pasan por centros logísticos, que son como centros de distribución, antes de llegar a los clientes. La ubicación de estos centros afecta la distancia que recorren los camiones de entrega. Si los centros no están en los lugares correctos, puede resultar en tiempos de viaje más largos, costos más altos y más contaminación.

#La Importancia de los Centros Logísticos

Los centros logísticos conectan varios métodos de transporte, permitiendo que los paquetes sean clasificados y enviados a sus destinos finales. Si un centro no está en el lugar óptimo, los camiones de entrega tendrán que viajar más lejos, lo que conlleva un mayor uso de combustible y costos más altos. Además, más viajes significan que se liberan más gases dañinos al aire, afectando el medio ambiente. Por ejemplo, una gran cantidad de dióxido de carbono fue emitida por el transporte de carga por carretera en 2019. La entrega de última milla, que es el último paso para llevar paquetes a los clientes, representa una gran parte de los costos totales de envío. Por tanto, decidir dónde colocar estos centros es crucial para la eficiencia y la sostenibilidad.

#Desafíos de la Ubicación de los Centros

Muchos estudios sobre la ubicación de los centros utilizan métodos que no consideran las distancias reales en carretera, lo que puede llevar a conclusiones incorrectas. La mayoría de ellos se basan en calcular distancias en línea recta, lo que no refleja la verdadera distancia que tendrían que recorrer los camiones por la carretera. Hay varios métodos desarrollados para encontrar las mejores ubicaciones para los centros, pero la mayoría de los investigadores a menudo pasan por alto la importancia de usar redes viales reales.

#Enfoque Propuesto

Este trabajo presenta un nuevo método que combina dos técnicas para optimizar la ubicación de los centros: los modelos K-Means y P-Median. La técnica K-Means agrupa puntos de entrega según sus ubicaciones utilizando distancias por carretera. Al hacer esto de manera más precisa, aseguramos que los grupos reflejen las condiciones de manejo del mundo real. Después de formar los grupos, se utiliza el método P-Median para determinar los mejores lugares para los centros.

El objetivo de este enfoque es minimizar la distancia promedio que los vehículos de entrega necesitan recorrer desde los centros hasta los lugares de entrega. Para poner esto en práctica, nos centraremos en una ciudad conocida por su bullicioso comercio electrónico y exploraremos cómo el nuevo método puede mejorar la logística.

#Área del Estudio de Caso

Lahore, Pakistán, sirve como estudio de caso para esta investigación. Con una gran población y considerable actividad económica, Lahore ha visto crecer significativamente su sector de comercio electrónico. El estudio se centra en datos de entrega de una empresa de logística importante junto con datos de la red vial y la población. Estos datos guiarán la ubicación de los centros logísticos en Lahore, con el objetivo de reducir tanto la distancia de viaje como los costos asociados.

#Configuración de los Datos

Para llevar a cabo la investigación, se han recopilado datos de entrega que cubren miles de ubicaciones únicas en Lahore. También se analiza la red vial para entender las rutas disponibles para los vehículos de entrega. Es importante tener en cuenta que los datos de la red vial excluyen ciertos tipos de carreteras que los camiones no pueden usar debido a reglas locales. El objetivo es asegurar que el análisis refleje los escenarios de manejo del mundo real lo más preciso posible.

#Agrupando Puntos de Entrega

El primer paso en el método propuesto es agrupar los puntos de entrega utilizando el algoritmo K-Means. Esto implica encontrar grupos de ubicaciones de entrega cercanas basándose en las distancias reales en la red vial. El algoritmo K-Means clasifica iterativamente los puntos de entrega en grupos y ajusta las posiciones según las rutas que los vehículos de entrega tomarían de manera realista. Este proceso continúa hasta que los grupos se estabilizan.

#Localizando los Centros

Una vez que se forman los grupos, se utiliza el modelo P-Median para encontrar las ubicaciones óptimas para los centros logísticos. Este modelo tiene en cuenta el número total de entregas a cada ubicación, lo que sirve como un peso para asegurar que las áreas más concurridas tengan mejor acceso a los centros.

El resultado es un conjunto de ubicaciones de centros que no solo atienden los puntos de entrega de manera eficiente, sino que también minimizan la distancia que los camiones necesitan recorrer. Esto es crucial para asegurar menores costos de combustible y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.

#Resultados del Estudio de Caso

Después de aplicar el método propuesto en Lahore, el análisis mostró mejoras significativas. La distancia promedio recorrida por entrega se redujo después de optimizar las ubicaciones de los centros. Esto significa que los camiones podían completar sus entregas de manera más eficiente.

Las nuevas ubicaciones de los centros resultaron en ahorros de varios cientos de metros por entrega. En términos prácticos, esto podría llevar a miles de kilómetros ahorrados colectivamente en numerosas entregas, lo que a su vez reduce tanto los costos de transporte como el impacto ambiental.

#Beneficios de las Ubicaciones de Centros Optimizadas

Usar distancias precisas de la red vial para la ubicación de los centros es importante por muchas razones. Por un lado, ayuda a reducir los tiempos de viaje. Esto significa que las empresas de entrega pueden operar de manera más efectiva, ofreciendo un servicio más rápido a los clientes. Además, menos consumo de combustible se traduce en menores costos operativos y menos contaminación, lo cual es mejor para el medio ambiente.

El nuevo método ofrece un modelo para las empresas de logística que buscan mejorar sus operaciones. Al tener en cuenta las distancias reales de carretera al determinar las ubicaciones de los centros, las empresas pueden mejorar su eficiencia y sostenibilidad.

#Direcciones para la Investigación Futura

Aunque este estudio ofrece valiosos insights, todavía hay muchas áreas que podrían explorarse en investigaciones futuras. Una área potencial es examinar cómo optimizar el tamaño de la flota para que coincida con la demanda en diferentes áreas. Otra posibilidad incluye considerar otros factores que afectan la ubicación de los centros, como impactos ambientales, patrones de tráfico e incluso regulaciones locales.

Al continuar investigando estos factores, las empresas de logística pueden refinar aún más sus operaciones y seguir minimizando su huella de carbono mientras satisfacen las crecientes demandas del comercio electrónico.

#Conclusión

En conclusión, el auge de las compras en línea ha hecho que los centros logísticos sean más críticos que nunca. Colocar correctamente estos centros puede llevar a costos más bajos, menos contaminación y una mejor eficiencia para las empresas de entrega. El enfoque híbrido de este estudio, que utiliza modelos K-Means y P-Median, ha mostrado resultados prometedores en la optimización de las ubicaciones de los centros basándose en distancias reales de la red vial. Este enfoque no solo apoya las necesidades operativas de las empresas de logística, sino que también contribuye a un medio ambiente más limpio. Los hallazgos de Lahore demuestran cómo tales métodos pueden aplicarse a otras áreas urbanas que enfrentan desafíos logísticos similares, allanando el camino para soluciones efectivas de logística urbana en el futuro.