El Desafío de las Rutas Ineficientes o Cómo Mejorar la Rentabilidad Operativa
En el competitivo entorno empresarial actual, la eficiencia operativa es clave para el éxito. Una de las áreas donde a menudo se encuentran oportunidades significativas de mejora es la gestión de rutas. Ya sea para equipos de ventas que visitan clientes, técnicos de servicio que se desplazan a diferentes ubicaciones o personal de logística que realiza entregas, la Reducción de Costos Logísticos y Optimización de Rutas se vuelve esencial. Una planificación de rutas ineficiente puede generar costos elevados en combustible, tiempo de viaje y, en última instancia, afectar la satisfacción del cliente.
Ya sea para equipos de ventas que visitan clientes, técnicos de servicio que se desplazan a diferentes ubicaciones o personal de logística que realiza entregas, una planificación de rutas ineficiente puede generar costos elevados
Imaginémonos la situación: un equipo de técnicos debe visitar múltiples clientes dispersos por toda Medellín en un solo día. Sin una planificación optimizada, es fácil caer en la repetición de trayectos, cruzar la ciudad innecesariamente y perder valiosas horas que podrían dedicarse a tareas productivas. Este problema, conocido clásicamente como el «Problema del Vendedor Viajero» (TSP, por sus siglas en inglés), busca la secuencia más corta para visitar un conjunto de destinos y regresar al punto de partida.
Este problema, conocido clásicamente como el «Problema del Vendedor Viajero» (TSP, por sus siglas en inglés), busca la secuencia más corta para visitar un conjunto de destinos y regresar al punto de partida.
Un Enfoque Inteligente Basado en Mapas Reales
Para abordar este desafío de manera efectiva, Signeo AI desarrolló una solución que aprovecha datos geográficos precisos, en este ejemplo, de Medellín, junto con algoritmos de optimización. A diferencia de depender de la intuición o de herramientas de mapas genéricas, esta solución se basa en un proceso que considera la red real de calles de la ciudad y la ubicación exacta de los destinos.
Mostraremos un paso a paso sencillo de cómo una aplicación de este tipo integra diferentes fuentes de información y sugiere una ruta. En este ejemplo, la toma de decisión será en función de la distancia.
Este punto es importante, ya que en otras configuraciones de la misma solución, la ruta más eficiente puede definirse en función del tiempo, y este, a su vez, alimentarse de datos de tráfico histórico o en tiempo real.
En este primer artículo, mostraremos el resultado en función de la distancia. Sobre todo para entender los principios de cómo estas aplicaciones interpretan lo que para nosotros es un mapa, y cómo el algoritmo a cargo prioriza y planifica la ruta, independientemente del tráfico, que por supuesto es una variable clave… y a veces, un verdadero dolor de cabeza.
En el ejemplo, un técnico debe visitar 14 clientes en la ciudad, salir desde un punto de origen y regresar a él. El origen y destino final pueden ser modificables por el usuario si fuera necesario; en este caso, asumiremos que el técnico debe salir de y regresar al mismo punto.
Calculando la ruta más eficiente
1. Identificación precisa de los destinos El primer paso es definir claramente todas las ubicaciones que necesitan ser visitadas. Esto se realiza mediante la introducción de direcciones o coordenadas geográficas exactas. La solución de Signeo AI puede determinar, solo a partir del nombre y ciudad, las coordenadas de latitud y longitud de las ubicaciones, lo que facilita el proceso inicial para el usuario.
En aquellos casos en que no se encuentren automáticamente, las coordenadas pueden ingresarse manualmente.
2. Mapeo inteligente en la red de calles de Medellín (utilizando datos OSM) Para obtener una representación precisa de las vías, utilizamos datos detallados de la red de calles de Medellín, provenientes de OpenStreetMap (OSM). OSM es una fuente colaborativa de información geográfica de alta calidad. Esta información le permite a la aplicación construir un modelo digital de las calles que pueda ser interpretado computacionalmente.
Cuando todos vemos un mapa de Medellín, la aplicación lo que realmente ve es una red de nodos y aristas, conocida como grafo.
¿Que es un grafo?
Se trata de una representación matemática de una red de nodos (o vértices) conectados por aristas (o arcos). Estos nodos pueden representar puntos de interés, intersecciones, cruces, o cualquier otro objeto relevante para la navegación. Las aristas, a su vez, representan caminos o calles o un segmento vial que une dos nodos, es decir las calles en el caso de este ejemplo, de Medellín.
También existe el peso de la arista, el cual puede ser la longitud, el tiempo estimado, tráfico, pendiente, altitud, etc. En cuanto a los grafos estos pueden ser dirigidos (DiGraph) en donde las calles pueden tener un sentido único, lo cual por obvias razones es útil en ciudades reales.
O existen también, grafos no dirigidos, los cuales asumen que se puede recorrer la arista en ambos sentidos. Esto es customizable en la aplicación, es decir, convertir grafos dirigidos a no dirigidos, sobre todo útil cuando se quieren planificar trayectos cortos a pie.
3. Cálculo de distancias reales por carretera (Matriz de Distancias) Posteriormente, la aplicación traza todas las rutas posibles desde cada punto o destino hacia los demás, utilizando la distancia como criterio principal. De este modo, simula el recorrido que un vehículo tendría que realizar en condiciones reales. Este paso genera un insumo esencial: una matriz de distancias que el algoritmo utilizará para buscar la ruta más corta entre los 15 puntos.
Optimización de la ruta
4. Optimización avanzada de la secuencia de visitas (Algoritmo de Rutas Cortas) Una vez que contamos con estas distancias precisas, aplicamos un algoritmo de optimización inspirado en el «Problema del Vendedor Viajero» (TSP).
Este algoritmo explora las distintas secuencias de visita para encontrar aquella que minimiza la distancia total a recorrer. Aunque este proceso puede ser computacionalmente intensivo, es fundamental para lograr la máxima eficiencia operativa.
5. Visualización clara de la ruta óptima (Presentación intuitiva en mapa) Finalmente, la aplicación presenta la ruta optimizada de manera visual sobre un mapa interactivo de Medellín. Cada punto de visita se marca según el orden recomendado, y una línea conecta los puntos para destacar el trayecto sugerido. Esto facilita tanto la comprensión como la ejecución de la ruta por parte del equipo técnico o logístico.
Aparte, se pueden utilizar los datos de los grafos para mostrarnos información (pesos) de la ruta, la distancia siendo una de las más obvias.
Reducción de Costos Logísticos
Para demostrar la efectividad de nuestra solución, la aplicamos a un escenario real con 15 ubicaciones dispersas en Medellín. Aunque el caso se centra en esta ciudad, el mismo enfoque puede implementarse en cualquier geografía y con cualquier número de destinos.
Aunque el caso se centra en esta ciudad, el mismo enfoque puede implementarse en cualquier geografía y con cualquier número de destinos.
Después del proceso de mapeo, cálculo y optimización, obtuvimos una ruta específica que reduce significativamente la distancia total estimada en comparación con una planificación manual o basada en la intuición. Esta ruta optimizada no solo indica el orden ideal de las visitas y el plan de recorrido a seguir, sino que también proporciona una estimación precisa de la distancia total a recorrer.
…obtuvimos una ruta específica que reduce significativamente la distancia total estimada en comparación con una planificación manual o basada en la intuición.
La aplicación puede configurarse para rutas a pie en tramos cortos o zonas de alta concentración geográfica, donde la direccionalidad de los grafos no es relevante.
Beneficios tangibles para su negocio: reducción de costos y mayor eficiencia
La implementación de esta solución de optimización de rutas puede generar beneficios significativos para empresas que enfrentan retos logísticos intensivos:
- Reducción de costos de combustible: Al minimizar la distancia total recorrida, se reduce directamente el consumo de combustible desde la etapa de planificación.
- Ahorro de tiempo de viaje: Rutas más eficientes implican menos tiempo en desplazamientos, permitiendo que el personal se enfoque en tareas productivas o atienda a más clientes.
- Menor desgaste vehicular: La disminución en los kilómetros recorridos contribuye a un menor desgaste de la flota, reduciendo los costos de mantenimiento, llantas y repuestos a largo plazo.
- Mejora en la eficiencia operativa: Una planificación clara y optimizada mejora la organización y productividad del equipo en campo.
- Mayor satisfacción del cliente: Cumplir los horarios de visita con mayor precisión y consistencia eleva la calidad del servicio y la experiencia del cliente.
El siguiente paso: hacia una operación más inteligente y rentable
La aplicación de planificación de rutas y seguimiento de Signeo AI es una herramienta que utiliza datos reales y algoritmos probados. Los resultados demuestran su potencial para transformar la manera en que los negocios gestionan sus desplazamientos, sin importar la índole y el medio utilizado.
La visión de Signeo AI es cubrir todos los eslabones de la cadena de suministro mediante aplicaciones de vanguardia e inteligencia artificial. Desde la planificación de demanda hasta la optimización de rutas y la gestión de inventarios, buscamos integrar soluciones innovadoras que mejoren la eficiencia operativa y la toma de decisiones en cada fase del proceso logístico.
Esta visión se extiende a ofrecer a las empresas herramientas que les permitan maximizar su productividad y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, aprovechando los avances recientes en tecnología.
Estamos listos para discutir cómo esta solución, basada en un proceso robusto y con resultados tangibles, se puede adaptar a las necesidades específicas de su negocio y los beneficios concretos que puede aportar a sus operaciones.