CAPITULO 4: RESULTADOS CASO DE ESTUDIO
4.7. Impacto del modelo
Para medir el impacto se evalúan dos criterios, el primero es buscar que se minimice la distancia promedio entre los clientes, para asegurar una alta concentración, lo cual se puede evidenciar en los resultados sucesivos de las etapas, el resumen de estos resultados se encuentra en la Tabla 33.
Tabla 33 Resumen indicador distancia promedio por etapas
Distancia promedio
entre clientes (km) Programación Zonificación
Diseño de rutas Día 1 10,02 1,20 0,96 Día 2 9,71 1,14 0,98 Día 3 9,74 1,15 1,01 Promedio 9,82 1,16 0,98
El segundo indicador es el nivel de servicio, el cual se definió como el cumplimiento de las citas programadas. En la empresa de mensajería del caso de estudio el nivel de servicio oscila entre el 80% y el 85%. Por otro lado con el modelo y teniendo en cuenta que el 5% de las rutas fueron infactibles el nivel del servicio esperado es del 93%, es decir, una mejora de 11%, los resultados por cada día comparando los datos reales y los del modelo se resumen en la Tabla 34.
Tabla 34 Indicador de nivel de servicio
Clientes Programados a ruta Clientes programados con cita Clientes con cita visitados % Cumplimiento del modelo % Cumplimiento Real Variación Modelo vs Real Día 1 2.700 546 524 96% 81% 15% Día 2 2.700 433 367 85% 82% 3% Día 3 2.700 333 324 97% 82% 15% Promedio 2.700 437 405 93% 82% 11%
CONCLUSIONES
La escasez de investigaciones enfocadas directamente a servicios de mensajería contrastada por otro lado con la amplitud de investigaciones sobre servicios de distribución y de propósito general que se asemejan a la mensajería, implica una amplia gama de posibilidades para proponer nuevas investigaciones sobre servicios de mensajería que incluyan nuevas combinaciones de restricciones y que permitan asemejar más los modelos teóricos de ruteo a las necesidades reales de la industria, ya que la mayoría de las propuestas actuales que han combinado dos tipos de restricciones, se han inclinado por las dos más comunes, es decir, las ventanas de tiempo y la restricción de recoger y entregar.
El uso de metaheurísticas ha crecido enormemente de acuerdo a distintos autores y a los resultados evidenciados en la presente revisión debido a su capacidad de solucionar problemas complejos en tiempos reducidos, sin embargo, también se evidencio que para aquellos problemas con un alto grado de complejidad se opta en mayor medida por el uso de heurísticas en especial las de dos fases, es decir, agrupar primero y ruteo después.
En este proyecto se propone una solución para el VRP inspirada en los servicios de mensajería. En la formulación del problema se consideraron restricciones en cuanto a capacidad, tiempos de ganancia, períodos múltiples, fechas de vencimiento, restricción de distancia y capacidad de planificación. Para resolver el problema, se propone dividirlo en tres etapas. Etapa de programación, en la que se asigna una fecha de visita para cada cliente en el horizonte de planificación. Etapa de zonificación, donde los clientes
agrupado y son asignados a un vehículo a visitar. Y, la etapa de diseño de rutas, que determina para cada vehículo, el orden en que cada cliente será visitado.
Para cada etapa se estableció un método de resolución. En la etapa de programación se diseñó un sistema experto, basado en el conocimiento y la experiencia de los trabajadores y se programó en Java utilizando además el motor de reglas de Jess. Se obtuvieron resultados satisfactorios ya que se lograron programar los clientes a visitar en el horizonte de tres días, respetando las restricciones de la empresa, para una muestra de 17.000 clientes por visitar.
Para la etapa de zonificación, se evaluaron de las tres metodologías de clustering. La metodología de localización no se pudo implementar por el número elevado de variables. La heurística de centro de gravedad obtuvo mejores resultados que la heurística de barrido.
Para la etapa de diseño rutas, después de definir esta etapa como un TSP con ventanas de tiempo y limitaciones de distancia y horario en la capacidad, para resolverlo se utilizó la metaheurística ACS-TSPTW.
A diferencia de otras propuestas aplicadas a la VRP en el servicio Courier, en las que se utilizan por separado heurísticas y metaheurísticas, este proyecto combina estos dos métodos y un sistema experto en una solución, demostrando la posibilidad de resolver una VRP con más restricciones simultáneamente, como real Escenarios.
Este trabajo genera posibles líneas de desarrollo futuro, una de las cuales es la validación de resultados con un gran conjunto de datos. Además, podríamos explorar métodos de clasificación numérica basados en atributos sujetos a imprecisión usando
lógica difusa, entre otras técnicas para la etapa de programación. Asimismo, se podrían explorar otros métodos de optimización para mejorar la solución de las etapas de zonificación y diseño de rutas.
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