https://doi.org/10.35290/re.v4n2.2023.788
Propuesta metodológica para el diseño de flotas de
transporte desde el enfoque del problema de ruteo de
vehículos
Methodological proposal for the design of transport fleets from
the approach of the vehicle routing problem
Fecha de recepción: 2022-11-29 • Fecha de aceptación: 2023-02-16 • Fecha de publicación: 2023-06-10
Mauricio Alberto Mora Castellanos1
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador
mauricio.mora@4tech.com.co
https://orcid.org/0000-0001-8298-4450
Cristopher Alberto Tinajero Naranjo2
Universidad Jaume I, España
tinajero@uji.es
https://orcid.org/0000-0002-8093-5863
Resumen
Mayra Ximena Cevallos Andrade3
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador
mayracevallos@cermosa.com.ec
https://orcid.org/0000-0002-3082-5834
Una flota de transporte debe brindar un servicio de calidad, eficiente y puntual; esto, en
función de que el cliente obtenga la seguridad de que está tratando con una empresa
seria, con la que sea factible establecer una relación de fidelidad y duradera. De tal
manera, se concibe de suma importancia el diseño óptimo de la flota de transporte, cuya
estructura considere las rutas potenciales y los requerimientos de cada organización. En
vista a aportar con lo antes expuesto, el presente proyecto consiste en el diseño y
evaluación de un modelo metodológico para el diseño de flotas de transporte, tomando
como herramienta técnica la optimización de rutas mediante el algoritmo de Clark &
Wright. Validando la metodología propuesta mediante el diseño de una flota de
transporte para la empresa ecuatoriana líder en la producción de revestimientos
cerámicos, los cuales, son distribuidos a nivel nacional e internacional, la cual, por
cuestiones de confidencialidad se denominará “ABCD”. Los resultados mostraron un
diseño eficiente y rentable para la organización, proporcionando a ella, no solo la
estructura necesaria para dejar de lado la tercerización del servicio de transporte, sino,
una herramienta que permita su gestión y toma de decisiones.
Palabras clave: algoritmo, transporte por carretera, planificación del transporte, ruta
comercial, economía del transporte, ruta comercial.
Abstract
A transport fleet must provide a quality, efficient and punctual service, this depending
on the customer obtaining the assurance that he is dealing with a serious company, with
which it is feasible to establish a relationship of loyalty and lasting. In this way, the
optimal design of the transport fleet is conceived of paramount importance, whose
structure considers the potential routes and requirements of each organization. In order
to contribute to the above, this project consists of the design and evaluation of a
methodological model for the design of transport fleets, taking as a technical tool the
optimization of routes through the Clark & Wright algorithm. Validating the proposed
methodology through the design of a transport fleet for the leading Ecuadorian company
in the production of ceramic coatings, which are distributed nationally and
internationally, which, for reasons of confidentiality will be called "ABCD". The results
showed an efficient and profitable design for the organization, providing it not only
with the necessary structure to set aside the outsourcing of the transport service, but also
a tool that allows its management and decision making.
Keywords: algorithm, road transport, transport planning, trade route, transport
economics, trade route.
Introducción
Debido a la recesión económica presentada desde el año 2014, el mundo y sobre todo
las grandes organizaciones, se han visto en la obligación de reformular procedimientos
y/o proyecciones de cambio (Ramos et al., 2016). De esta manera, las compañías que
pertenecen al sector del consumo masivo tienen la necesidad de estar a la vanguardia y
diseñar estrategias que logren diferenciarlas entre sus competidores, identificando para
esto los requerimientos del cliente mucho antes de que estos sean evidentes, además de
plantear y ejecutar sus estrategias sin dudar, premeditando las potenciales consecuencias
y tomando las decisiones que permitan disminuir las fallas y maximizar sus objetivos,
los cuales, no deben alejarse de: la permanencia, la credibilidad y el liderazgo en el
mercado.
De esta manera, es necesario considerar a la satisfacción del cliente como un
requerimiento indispensable y necesario para el éxito empresarial. Dicha satisfacción,
está directamente relacionada con la valoración del cliente hacia el servicio,
fundamentado en su propia percepción. La caracterización de este aspecto da lugar a lo
que se entiende por “calidad”, la cual, es la calidad percibida por el cliente (Ninikas
et al., 2019).
El servicio al cliente, hoy en día representa una actividad rectora en cuanto la
planeación logística para cualquier empresa. El mismo constituye el punto de inicio para
el diseño y desarrollo del resto de actividades del proceso de planeación (Costa y
Castaño, 2015). La meta fundamental de una empresa siempre está enfocada en
proporcionar bienes o servicios a un cliente en particular. No obstante, ningún producto
o servicio posee una utilidad real si este no está en posesión del cliente. De esta forma,
las disposiciones de Enrutamiento de Vehículos (EV) resultan el principal tópico de
atención para cumplir tales objetivos.
Es así que, dentro de la competitividad de las empresas, se reconoce la importancia del
traslado de la mercadería, incluyendo los sistemas logísticos o de distribución,
cumpliendo con los plazos de tiempo pactados para mantener una credibilidad de la
compañía y contribuyendo en mejorar la imagen empresarial (Granada, 2018). Existen
muchos costos asociados con una entrega tardía, costos que van desde multas o
reducción en los pagos, hasta perder un cliente y el consumo generado por él.
Por esta razón, la logística y la administración logística cubren la gestión y planificación
de todas las actividades que realizan los departamentos de compras, producción,
transporte, almacenaje, manutención y distribución. Administrando materiales, mano de
obra, recursos económicos, maquinaria y consumibles con el firme propósito de que el
cliente reciba, en tiempo y forma, el producto requerido.
Para con esto, una flota de transporte debe brindar un servicio de calidad, con eficacia y
puntualidad. El servicio de entrega, no solo contempla la entrega en perfecto estado de
la mercancía, sino también existe la importancia del tiempo en la entrega a un punto
nacional fijado de antemano (Henríquez-Fuentes, 2018); de tal manera, que se respete el
tiempo ofertado, así como, la hora de recogida. Sin embargo, para alcanzar el
funcionamiento óptimo de una flota de transporte, esta debe ser diseñada desde las
necesidades de la organización.
En vista a ello, el objetivo del presente trabajo es el proponer un modelo metodológico
para el diseño de flotas de transporte, el cual se fundamente en las necesidades de
acción al VRP de cualquier organización; considerando a la vez la estacionalidad de la
demanda con relación a la respuesta de mercado.
Metodología
Para el desarrollo de la presente investigación, se han analizado los métodos óptimos
que correspondan a la naturaleza y las necesidades de la propuesta, entre los cuales se
encuentran los métodos inductivo y deductivo.
El método inductivo se refiere al razonamiento que posibilita obtener conclusiones
generales a partir de hechos particulares. Este fue empleado para llevar a cabo una
evaluación inicial de la organización logística de la empresa en estudio. El método
deductivo por otro lado, se basa en el razonamiento que posibilita establecer
predicciones partiendo de lo general para explicar lo particular. Esta parte del problema
general, delimita con el mismo los elementos que permitan la consecución de los
objetivos. Es decir, el desarrollo y evaluación de la propuesta de diseño de flotas de
transporte.
Se empleó un enfoque de carácter mixto, utilizando métodos de análisis de tipo
cualitativos y cuantitativos. Cualitativos, en cuanto a la obtención de información e
identificación de variables de estudio, empleando para esto fichas de observación,
matrices de control y entrevistas implementadas en la empresa en estudio. Cuantitativos
ya que se pretende el análisis de los beneficios económicos que conlleva la
implementación de la propuesta metodológica, además de la optimización de rutas
mediante el algoritmo de Clark & Wright.
Asimismo, el proyecto se define en tres ejes de investigación de acuerdo a su alcance, es
decir, es correlacional, explicativo y descriptivo. Es correlacional, ya que se delimitan
las variables relacionadas con los problemas logísticos y la gestión del transporte en la
empresa. Es explicativo, ya que expone la problemática de la empresa en la cadena de
suministros y sus potenciales alternativas de solución. Es descriptivo, ya que desarrolla
una propuesta de implementación en respuesta a la problemática planteada y su
correspondiente proyección financiera.
Para esto, se estudió el sistema logístico en la cadena de suministros en la empresa
ecuatoriana dedicada a la producción de revestimientos cerámicos, a la cual se
denominará “ABCD”, razón por lo cual, la unidad de análisis será su área de logística,
dado que esta corresponde al ámbito en donde se gestionan las variables seleccionadas
para la propuesta de diseño.
De tal manera, se propone un modelo metodológico (Figura 1) para el diseño óptimo de
flotas de transporte, conformado por cuatro fases: diagnóstico inicial, implementación
del algoritmo de resolución del VRP, optimización de flotas de transporte por demanda
y evaluación de beneficios cuantitativos.
Figura 1
Esquema del Modelo Metodológico Propuesto para el Diseño de Flotas de Transporte
•
Análisis de
la situación
actual de
despachos de
la
organización
.
Diagnóstico
Clark &
Wright
•
Implementa
ción del
algoritmo de
resolución
VRP.
•
Corrección
de diseño
por
requerimien
tos de
negocio.
Ajuste de
demanda
Evaluación
•
Análisis de
beneficios
cuantitativos
.
Nota. Adaptación con base en el proyecto de investigación (Cevallos, 2021).
2.1 Contexto de la aplicación
En función de llevar a cabo la comprobación del modelo metodológico propuesto, se
procedió en el 2021 a su implementación en la empresa ecuatoriana líder en la
producción de revestimientos cerámicos “ABCD”, ubicada en la ciudad de Riobamba,
Ecuador. De tal forma, se pretende proporcionar a la organización una alternativa que
incremente la rentabilidad y eficiencia en sus servicios logísticos; esto en calidad de
suplantar la tercerización empleada en su servicio de distribución.
Para ello se planteó la siguiente hipótesis: la propuesta de implementación de una flota
de transporte propia para la empresa ABCD - Riobamba proporciona una alternativa que
incremente la rentabilidad y eficiencia en sus servicios logísticos. Por tal razón, el
objetivo del presente caso de estudio fue el diseño óptimo de una flota de transporte en
respuesta a las necesidades propias de la organización.
De tal manera, a continuación, se describe el modelo metodológico propuesto para el
diseño óptimo de flotas de transporte.
2.2 Diagnóstico situacional
En la primera etapa de diagnóstico situacional resulta fundamental el llevar a cabo una
caracterización documental de la organización, tomando en cuenta para esto los
siguientes parámetros:
a) Activos en el área de logística; su delimitación posibilitará caracterizar y evaluar
las capacidades de despacho de la organización. Para esto, es fundamental detallar la
infraestructura, equipos y recursos humanos a disposición del área logística.
b) Clasificación de pedidos; este parámetro consta en identificar las subcategorías
presentes en el proceso de distribución. Por ejemplo, en el caso de la empresa ABCD,
los pedidos se clasifican en: primera, segunda y tercera calidad, los cuales, constan de
diferentes clientes y canales de distribución. De esta manera, la información recolectada
en este punto posibilitará la delimitación de los pedidos a considerar como cargas
potenciales para la flota de transporte a diseñar.
c) Gestión del transporte de producto terminado; en este parámetro es fundamental
el identificar tanto las políticas internas como externas en cuanto a la gestión y traslado
de mercancías. Esto posibilitará establecer las bases para la gestión de la flota de
transporte a diseñar en la organización.
d) Tiempo de entrega; uno de los parámetros a considerar en la resolución del
Problema de Ruteo de Vehículos (VRP) es el tiempo de entrega estimado para las rutas
a diseñar, dicho parámetro está directamente relacionado con el recorrido máximo
posible para cada ruta, lo cual representa un factor clave para el diseño y selección de
vehículos para la flota de transporte. Por ejemplo, en el caso de la empresa en estudio,
se delimitó un promedio de 48 horas para la entrega de mercancías.
e) Análisis de carga, la caracterización y registro histórico de carga de la
organización, al igual que el tiempo de entrega, consiste en uno de los factores
fundamentales para el diseño de la flota de transporte. Este permite la identificación de
necesidades de carga y la posterior selección de capacidades de transporte. En el caso de
la empresa ABCD, se seleccionaron tres tipos de capacidades para los vehículos de
carga, las cuales fueron: 3234, 5225 y 8215 kilogramos, esto con relación a los modelos
de vehículos HD55, HD78 y HD120 en la marca Hyundai. De tal manera, este
parámetro posibilitará establecer las bases de optimización de carga a utilizar en el
diseño de rutas.
f) Zonas de distribución; este apartado representa el inicio del diseño y
optimización de rutas, para lo cual resulta clave la identificación de territorios o zonas
de distribución con sus respectivos puntos de entrega, los que deberán contar con su
respectiva geolocalización. Asimismo, en este parámetro es clave la definición de la
demanda distribuida por territorios y puntos de entrega. En el caso de la empresa
ABCD, se identificaron 5 territorios distribuidos a nivel nacional, los cuales cuentan
con: 14, 14, 32, 9 y 10 puntos de entrega, respectivamente.
g) Dichos parámetros de estudio deben ser recolectados mediante el uso de
entrevistas estructuradas y revisión documental, los cuales permitirán conocer los
aspectos claves de la empresa en estudio, además de delimitar los factores
fundamentales para el desarrollo de la propuesta. Cabe destacar que no existe un
formato único para el estudio y recolección de los parámetros planteados anteriormente,
sin embargo, cada uno de ellos representa la base estructural para la toma de decisiones
empresariales en cuanto a la flota de transporte diseñada.
2.3 Implementación del algoritmo de Clark & Wright
Una vez delimitados los factores relacionados al proceso de distribución en la empresa
ABCD, se planteó la construcción de la propuesta de diseño e implementación. Para ello
se realizó una delimitación de ruteo mediante el algoritmo de Clark & Wright,
considerando para este la demanda zonal previamente delimitada y su relación con el
aprovechamiento óptimo de carga.
Asimismo, constituyó una solución alternativa al sistema de transporte terrestre, y
proporcionó, a la vez, los factores óptimos para su desarrollo desde el punto de vista
logístico. También, con esto se diseñó una flota de transporte en función de las
necesidades de ruteo reales de la organización.
El algoritmo de ahorros de Clarck & Wright es una de las técnicas más populares en la
resolución del Problema de Ruteo de Vehículos (VRP) a través de heurísticas; este
consiste en el principio de combinar una solución de dos rutas diferentes para formar
una nueva ruta en donde se validen los ahorros (Gutiérrez, 2018). Sin embargo, la
presente investigación hará uso de las herramientas ofertadas por el algoritmo para el
diseño óptimo de flotas de transporte.
A continuación, se detallan los pasos lógicos utilizados para el diseño de rutas,
empleando para esto los fundamentos del algoritmo de Clark & Wright (Cevallos,
2021). Cabe destacar que dichos procesos fueron realizados con el apoyo de la hoja de
cálculo en calidad de herramienta digital.
Delimitación de la situación inicial de reparto. El primer paso para el diseño
óptimo de rutas es el establecimiento del centro de distribución, los destinos de
entrega y su demanda correspondiente, todo esto previamente delimitado en la
primera etapa de la presente metodología (Blanco, 2019). A modo de ejemplo, a
continuación se expone la situación inicial de reparto para el Territorio I de la
empresa ABCD (Tabla 1).
Tabla 1
Ejemplificación - Situación inicial de reparto
Puntos
Longitud
Latitud
Demanda
Nodos
1
2
3
DC
1
-1,66142
-78,6555
0
D1
2
-0,38129
-78,5045
1939,134
D2
3
-0,09555
-78,4229
1499,3805
D3
4
-0,06382
-78,3513
3588,417
D4
5
0,34647
-78,1305
2670,6345
D5
-0,11159
-78,4495
5727,4605
D6
-0,23223
-78,338
4148,8035
D7
-0,16256
-78,4759
2336,109
D8
-1,65802
-78,6659
469,971
D9
-0,08849
-78,5102
1285,8435
D10
-0,33325
-78,4773
1803,4515
D11
-0,1873
-76,6428
1528,887
D12
0,056756
-78,2775
1564,5555
D13
-0,3018
-76,8577
1867,2045
D14
0,339379
-78,209
3790,9335
Nota. La sigla DC representa el centro de distribución y Dn representa los diferentes puntos de entrega de la
organización.
Como se evidencia en la Tabla 1, tanto los parámetros de longitud, latitud y demanda,
así como los puntos de ruteo establecidos, deben ser numerados para su posterior
tratamiento. Cabe destacar que la información de geolocalización debe ser lo más
precisa posible para alcanzar una mejor aproximación en el diseño de las rutas.
Elaboración de la matriz de distancias mínimas. Como segundo paso se
procederá con el cálculo de las distancias mínimas (distancia de una línea recta
entre dos puntos) entre los puntos de entrega y el o los centros de distribución;
esto mediante la ecuación (López y Puyo, 2018):
𝑑𝑎𝑏 = (√(𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑎 − 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑏)2 + (𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑎 − 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑 𝑏)2) 𝑥 100
Desarrollando de tal manera, la denominada “Matriz de distancias” en cuanto al
algoritmo se trata; dicha matriz es ejemplificada en la Tabla 2, en la cual se destaca el
cálculo de distancias mínimas entre cada uno de los puntos planteados en la
delimitación de la situación inicial de reparto. Cabe denotar que las dimensiones de esta
matriz variarán en cuanto al número de centros de distribución y puntos de entrega
planteados.
Elaboración de la matriz de ahorros. El siguiente paso, una vez finalizada la
matriz de distancias mínimas es el cálculo de los ahorros potenciales por la
secuenciación de rutas, considerando el ahorro generado al evitar el despacho
individual en dos puntos de entrega diferentes, lo que representa la suma de las
distancias del centro de distribución a dos puntos de entrega específicos, menos
la distancia en kilómetros entre dichos puntos (Sánchez y Santana, 2019). Esto
mediante la ecuación:
𝑆𝑎𝑏 = 𝑑𝑜𝑎 + 𝑑𝑜𝑏 − 𝑑𝑎𝑏
En donde:
Sab, es el ahorro al secuenciar los destinos a y b.
doa y dob, es la distancia desde el centro de distribución o a los destinos
a y b respectivamente.
dab, es la distancia entre los destinos a y b.
De tal manera, la matriz de ahorro del algoritmo de Clark & Wright posibilita la
selección de rutas óptimas, considerando para esto: la maximización de ahorros, la
demanda por punto de entrega y el recorrido máximo por ruta. Dicha matriz es
ejemplificada en la Tabla 3, en la cual, a diferencia de la matriz de distancias (Tabla 2)
evita el cálculo de secuencias idénticas, es decir, el ahorro calculado para la secuencia
de los puntos o nodos 2 y 3, es la misma que para los puntos 3 y 2, por lo tanto, solo se
coloca uno de ellos.
Tabla 2
Ejemplificación – Matriz de distancias
DC
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D8
D9
D10
D11
D12
D13
D14
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
D
C
1
0,00
128,
90
158,
31
162,
63
207,
54
156,
35
146,
40
150,
96
1,09
157,
96
134,
01
249,
48
175,
93
225,
41
205,
00
D
1
2
128,
90
0,00
29,7
2
35,2
5
81,8
3
27,5
2
22,3
5
22,0
6
128,
69
29,2
9
5,52
187,
18
49,3
4
164,
87
77,8
9
D
2
3
158,
31
29,7
2
0,00
7,83
53,0
0
3,11
16,0
9
8,54
158,
13
8,76
24,3
8
178,
25
21,0
5
157,
87
48,4
7
D
3
4
162,
63
35,2
5
7,83
0,00
46,6
0
10,9
2
16,8
9
15,8
9
162,
49
16,0
7
29,7
4
171,
30
14,1
4
151,
25
42,7
6
D
4
5
207,
54
81,8
3
53,0
0
46,6
0
0,00
55,8
2
61,4
8
61,5
2
207,
48
57,7
4
76,3
1
158,
05
32,4
9
142,
84
7,88
D
5
6
156,
35
27,5
2
3,11
10,9
2
55,8
2
0,00
16,4
3
5,74
156,
15
6,49
22,3
4
180,
84
24,0
7
160,
32
51,1
1
D
6
7
146,
40
22,3
5
16,0
9
16,8
9
61,4
8
16,4
3
0,00
15,4
5
146,
30
22,4
3
17,2
0
169,
58
29,5
2
148,
20
58,6
0
D
7
8
150,
96
22,0
6
8,54
15,8
9
61,5
2
5,74
15,4
5
0,00
150,
75
8,16
17,0
7
183,
33
29,5
7
162,
42
56,8
5
D
8
9
1,09
128,
69
158,
13
162,
49
207,
48
156,
15
146,
30
150,
75
0,00
157,
72
133,
81
250,
12
175,
82
226,
03
204,
90
D
9
1
0
157,
96
29,2
9
8,76
16,0
7
57,7
4
6,49
22,4
3
8,16
157,
72
0,00
24,7
0
187,
00
27,4
2
166,
62
52,3
2
D
10
1
1
134,
01
5,52
24,3
8
29,7
4
76,3
1
22,3
4
17,2
0
17,0
7
133,
81
24,7
0
0,00
184,
03
43,8
2
161,
99
72,4
2
D
11
1
2
249,
48
187,
18
178,
25
171,
30
158,
05
180,
84
169,
58
183,
33
250,
12
187,
00
184,
03
0,00
165,
29
24,3
5
165,
24
D
12
1
3
175,
93
49,3
4
21,0
5
14,1
4
32,4
9
24,0
7
29,5
2
29,5
7
175,
82
27,4
2
43,8
2
165,
29
0,00
146,
44
29,0
8
D
13
1
4
225,
41
164,
87
157,
87
151,
25
142,
84
160,
32
148,
20
162,
42
226,
03
166,
62
161,
99
24,3
5
146,
44
0,00
149,
57
D
14
1
5
205,
00
77,8
9
48,4
7
42,7
6
7,88
51,1
1
58,6
0
56,8
5
204,
90
52,3
2
72,4
2
165,
24
29,0
8
149,
57
0,00
Nota. La presenta tabla es la continuación de la situación inicial de reparto presentada en la Tabla 1.
Tabla 3
Ejemplificación – Matriz de ahorros
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
2
-
3
257,49
-
4
256,28
313,11
-
5
254,62
312,85
323,57
-
6
257,72
311,54
308,05
308,06
-
7
252,96
288,62
292,14
292,47
286,32
-
8
257,80
300,72
297,70
296,98
301,57
281,92
-
9
1,30
1,27
1,23
1,16
1,29
1,20
1,30
-
10
257,58
307,51
304,52
307,77
307,82
281,94
300,76
1,33
-
11
257,39
267,93
266,90
265,24
268,01
263,21
267,90
1,29
267,27
-
12
191,20
229,54
240,81
298,97
224,99
226,31
217,12
0,45
220,45
199,46
-
13
255,49
313,18
324,42
350,98
308,20
292,81
297,32
1,20
306,46
266,12
260,12
-
14
189,43
225,84
236,79
290,11
221,43
223,62
213,95
0,47
216,75
197,43
450,54
254,89
-
15
256,01
314,84
324,87
404,66
310,23
292,81
299,11
1,20
310,64
266,59
289,25
351,85
280,84
-
Nota. La presenta tabla es la continuación de la matriz de distancias presentada en la Tabla 2.
Ordenamiento de ahorros. Previo al diseño de rutas por medio del algoritmo
de Clark & Wright, es necesario llevar a cabo el ordenamiento vertical de la
matriz de ahorros, lo cual posibilitará la correcta selección y descarte de ahorros
potenciales para el ensamblado de rutas óptimas (De Andrade, 2018). Este
proceso consta en organizar los valores de ahorros obtenidos de mayor a menor
considerando las rutas de las cuales proviene el ahorro. En función de ejemplo, a
continuación se expone el formato empleado para el ahorro del Territorio I de la
empresa ABCD (Tabla 4).
Tabla 4
Ejemplificación – Ordenamiento de ahorros
Ordenamiento
descendente
Análisis de pares de nodos por iteración
k
kth mayor
Par de nodos
de la iteración
k
Demanda total
del par de
nodos
Recorrido total
del par de
nodos
¿Es factible
acoplar la ruta
existente?
Estado
1
450,54
14
12
3396,0915
249,7572943
Si
Ruta 1
2
404,66
15
5
6461,568
212,8855276
No
NA
3
351,85
15
13
5355,489
234,084681
No
NA
4
350,98
13
5
4235,19
208,41701
Si
NA
5
324,87
15
4
7379,3505
247,7624838
No
NA
6
324,42
13
4
5152,9725
190,0638593
No
NA
7
323,57
5
4
6259,0515
254,1379428
No
NA
8
314,84
15
3
5290,314
253,4718573
Si
Ruta 2
9
313,18
13
3
3063,936
196,9798997
No
NA
10
313,11
4
3
5087,7975
170,455763
No
NA
11
312,85
5
3
4170,015
260,5406
No
NA
12
311,54
6
3
7226,841
159,4570188
No
NA
13
310,64
15
10
5076,777
257,3275364
No
NA
14
310,23
15
6
9518,394
256,1158172
No
NA
15
308,20
13
6
7292,016
199,9952536
No
NA
16
308,06
6
5
8398,095
212,1702276
No
NA
17
308,05
6
4
9315,8775
167,2657418
No
NA
18
307,82
10
6
7013,304
164,4490462
Si
Ruta 3
19
307,77
10
5
3956,478
215,700735
No
NA
20
307,51
10
3
2785,224
166,7187357
No
NA
Nota. La presenta tabla es la continuación de la matriz de ahorros presentada en la Tabla 3 y solamente
representa el ordenamiento de los 20 primeros ahorros en calidad de ejemplo.
Como se puede evidenciar en la Tabla 4, cada ahorro consta del par de nodos que
conforma la ruta secuencial, además de la sumatoria de la demanda entre los dos puntos
y la distancia recorrida entre ellos. Por ejemplo, el ahorro mayor equivale a “450.54
km” y corresponde a secuenciar los puntos de entrega 14 y 12, considerando para la ruta
conformada una demanda de 3396,10 kilogramos y un recorrido de 250 kilómetros (sin
considerar el retorno al centro de distribución).
De esta manera, bajo la información planteada en el ordenamiento de ahorros, se
iniciará el diseño de rutas partiendo del concepto de ahorro máximo, por lo cual, la
primera ruta necesariamente será la ruta que presente el mayor de los ahorros, es decir
(para el presente caso), la primera interacción de ruta será: partir del centro de
distribución al punto de entrega 14, seguido del punto 12 o viceversa. Posterior a esto,
el diseño deberá tener como enfoque principal alcanzar el ahorro máximo, sin dejar de
lado la consideración de las variables individuales de la organización.
El diseño de rutas. Finalmente, en función del diseño óptimo de la flota de
transporte, se llevó a cabo el diseño de rutas bajo la percepción del
aprovechamiento de carga máxima, esto según los vehículos de carga y/o
capacidades de carga establecidas en el análisis de carga realizado en el
diagnóstico situacional. Esto representa que cada ruta deberá ser diseñada no
solo bajo el concepto de ahorro máximo, sino bajo los parámetros de carga y
demanda por punto de entrega, lo que posibilita al algoritmo la selección de los
vehículos de carga que conformarán la flota de transporte óptima para la
organización.
De esta manera, se procede con el diseño de rutas y selección de vehículos de transporte
según el aprovechamiento de carga delimitado por la demanda total cubierta. En función
de ejemplificar la resolución del VRP del Territorio I de la empresa ABCD, a
continuación, se expone su diseño de rutas final:
Tabla 5
Ejemplificación – Solución del VRP Territorio I
Ruta /
Camión
Nodos de la ruta (inicia con DC y
debe terminar con DC)
Demanda
Total cubier
Distancia d
la ruta
Tipo de
Vehículo
% Capacidad
utilizada
1
DC
14
12
5
DC
6066,72
407,81
HD120
73,85%
2
DC
13
15
3
DC
6854,87
253,48
HD120
83,44%
3
DC
10
6
9
DC
7483,27
320,60
HD120
91,09%
4
DC
4
7
DC
7737,22
179,52
HD120
94,18%
5
DC
2
11
DC
3742,58
134,42
HD78
71,63%
6
DC
8
DC
2336,10
150,95
HD120
72,24%
Nota. La presenta tabla es la continuación del ordenamiento de ahorros presentado en la Tabla 4.
Como se puede evidenciar en la Tabla 5, el diseño de rutas por medio del algoritmo de
Clark & Wright posibilita la identificación de necesidades de transporte, lo cual,
mediante el análisis de carga previo permite la selección de los vehículos de la flota de
transporte y sus características de carga. En el caso de la empresa ABCD, se ha
delimitado que, para el Territorio I, se requiere de 6 camiones HD120 y 1 camión HD78
con capacidades de carga de 8,215 y 5,225 kilogramos, respectivamente.
Este proceso tendrá que ser replicado para todas las zonas o territorios identificados en
la primera etapa de la presente metodología.
2.4 Ajuste de demanda
La presente etapa consta de un análisis zonal de ventas y de carga, empleando para esto
los informes históricos de la organización, para lo cual se deberán tomar en cuenta las
consideraciones de carga previamente establecidas. Asimismo, con esto se ajusta el
diseño de la flota de transporte generado por la implementación del Algoritmo de Clark
& Wright a las necesidades específicas de la organización.
Esta práctica pretende llevar a cabo un ajuste de vehículos de ruta, correlacionando a la
flota de transporte a la estacionalidad de la demanda histórica de la organización, lo que
conllevará a la selección eficiente de los vehículos que conforman dicha flota,
posibilitando su aprovechamiento óptimo.
De tal manera, esta etapa está directamente relacionada con los parámetros estudiados
en el diagnóstico situacional de la organización (recalcando la importancia de
documentarlos); dicha información debe posibilitar la toma de decisiones del
departamento de logística y los altos directivos, en cuanto al aprovechamiento de la
flota de transporte. Para lo cual, es fundamental llevar a cabo una reunión de trabajo que
permita delimitar cuántos de los vehículos seleccionados por el algoritmo de resolución
del VRP pueden ser descartados, es decir, cómo puede ser organizada la flota de
transporte de tal forma que se mantenga el cumplimiento de rutas sin ninguna pérdida
de eficiencia en el proceso.
2.5 Evaluación cuantitativa
Con el objetivo de validar el diseño de la flota de transporte generado por la propuesta
metodológica del presente trabajo de investigación, se deberá realizar un estudio de los
beneficios cuantitativos correspondientes a su implementación, teniendo en cuenta para
esto un análisis financiero en vista a un horizonte de 10 años, el cual representará la
rentabilidad alcanzada por el diseño, considerando la inversión y gestión empleada para
su funcionamiento óptimo.
Para ello se consideró fundamental la revisión de la depreciación vehicular, los gastos
financieros, entre otros gastos fijos y variables. La metodología implementada para la
evaluación de la validez de la propuesta fue el “Cálculo del VAN y el TIR” ( Simisterra
y Rosa, 2018). Finalmente, se determinó la factibilidad de implementación de la flota de
transporte, en comparativa en muchas de las ocasiones, con la tercerización del servicio
de distribución.
De tal manera, es necesaria la identificación de los siguientes costes:
a) Costos de equipos, realizando un enfoque especial en los costos activos por la
adquisición de los vehículos de la flota de transporte previamente delimitados.
b) Costo de combustible estimado.
c) Costo de mantenimiento, el cual, tiene que estar definido por cada tipo de
vehículo de transporte seleccionado, según las especificaciones técnicas del
fabricante.
d) Costos del personal requerido.
Una vez identificados dichos costos, para proceder con la proyección financiera, es
fundamental llevar a cabo un análisis de los siguientes factores (esto será ejemplificado
en la sección de resultados para la empresa ABCD):
a) Depreciación vehicular.
b) Gastos financieros.
c) Consolidación financiera.
Finalmente, alcanzando los valores del Valor Actual Neto y la Tasa de Descuento para
un horizonte de tiempo considerable, lo cual respaldará el proyecto de diseño y por lo
tanto la eficacia de la presente propuesta metodológica.
Resultados
Con base en el estricto seguimiento de la presente propuesta metodológica, fue factible
llevar a cabo el diseño de una flota de transporte para la empresa ABCD, la cual tomó
en consideración la selección de sus vehículos de carga conformantes mediante la
estructuración de rutas óptimas por medio del algoritmo del Clark & Wright. De tal
manera, se alcanzaron cinco soluciones para el VRP en cada uno de los territorios que
conforman el sistema de distribución de la organización, los que estuvieron
conformados por un total de 79 puntos de entrega y un solo centro de distribución.
Para esto se determinaron un total de 30 rutas en función de satisfacer la demanda de la
organización por cada territorio. Asimismo, considerando una eficiencia de carga
promedio del 90,00%, fueron seleccionados inicialmente un total de 30 vehículos (uno
por ruta), los cuales estuvieron clasificados en: 24 camiones con una capacidad máxima
de carga de 8.215 kilogramos y 6 con 5.225.
Una vez alcanzado el diseño teórico de la flota de transporte fue fundamental llevar a
cabo el ajuste correspondiente a las necesidades y políticas de la organización, para lo
cual se recalca la importancia de las etapas 1 y 3 de la presente propuesta, en cuanto al
diagnóstico situacional y el ajuste de demanda de la organización. Por medio de ellas
fue factible la reducción del diseño inicial de la flota de transporte a:
16 camiones con capacidad de carga de 8.215 kilogramos.
6 camiones con capacidad de carga de 5.225 kilogramos.
Dicha decisión se basó fundamentalmente en la presencia de una variación no estacional
de la demanda de la empresa ABCD, la que posibilita la satisfacción de las rutas
planteadas con tan solo 22 vehículos de carga, lo que representa una reducción
aproximada del 27% de la flota de transporte teórica.
Posteriormente, bajo las condiciones de evaluación planteadas y de la identificación de
los costos de: equipos, mantenimientos y personal estimado; basados en el análisis
financiero de: la depreciación vehicular, los gastos financieros y la consolidación
financiera, se alcanzó la siguiente proyección en un horizonte de 10 años:
Tabla 6
Proyección Financiera
Nota. Resultados recopilados de Cevallos (2021).
PROYECCIÓN DE INVERSIÓN - FLOTA DE TRANSPORTE PROPIA
AÑO
0
2022
2023
2024
2025
2026
2027
Ingresos
Financiamiento
$1.306.868,20
Opex (Servicios Logísticos)
$1.331.941,42
$1.331.941,42
$1.331.941,42
$1.331.941,42
$1.331.941,42
$1.331
Ajuste de presupuesto Opex
$452.564,76
$452.564,76
$452.564,76
$452.564,76
$452.564,76
$0,00
Total de ingresos
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$1.331
Egresos
Costo fijo
$436.355,14
$436.355,14
$436.355,14
$436.355,14
$436.355,14
$175.2
Costo variable
$443.021,52
$443.021,52
$443.021,52
$443.021,52
$443.021,52
$443.0
Total de egresos
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$879.376,66
$618.2
Utilidad bruta
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$713.7
Impuesto a la renta
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$214.1
Valor residual
Depreciación
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$92.71
Utilidad neta
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$92.716,30
$592.3
Ajuste real de Opex
$359.848,46
$359.848,46
$359.848,46
$359.848,46
$359.848,46
$0,00
Utilidad neta real
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$0,00
$592.3
VAN
$2.427.170,97
TIR
29,00%
De esta manera es posible delimitar a la presente propuesta de implementación como
viable en un horizonte de 10 años, lo que es respaldado con el cálculo del Valor Actual
Neto contando con un valor de $2’427.170,97 y una tasa de descuento igual al 29,00%,
para lo cual ambos valores son positivos. La Figura 2 expone el panorama de inversión
en el periodo de tiempo establecido.
Figura 2
Proyección Financiera
Nota. La presente figura es la representación gráfica de la proyección financiera presentada en la Tabla 6.
Conclusiones
El presente trabajo aplicado en la empresa ecuatoriana líder en la producción de
revestimientos cerámicos “ABCD”, ubicada en la ciudad de Riobamba–Ecuador,
representa una alternativa para el diseño de flotas de transporte para cualquier tipo de
organización. Para lo cual, dicha propuesta cuenta con el respaldo técnico del algoritmo
de resolución del VRP implementado (constituyendo las bases teóricas de la flota) y el
enfoque humano en el ajuste de las necesidades de la organización al diseño.
Cabe destacar, que el equipo encargado del diseño de la flota de transporte para la
organización deberá considerar las variables del VRP presentadas en cada realidad, las
que delimitarán los requerimientos en el proceso de distribución y facilitará el ajuste del
diseño aportando información más precisa para la toma de decisiones.
Finalmente, para futuros proyectos de diseño e implementación se recomienda: a) la
estandarización de manuales operativos enfocados al transporte de mercaderías para
asegurar la gestión de la flota diseñada, y b) el uso de las matrices de ahorro como
herramienta de estructuración de rutas según las necesidades del negocio.
Referencias
Ingresos (USD)
2 per. med. móv. (Ingresos (USD))
2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031
359848,46
359848,46
359848,46
359848,46
359848,46
592320,23
592320,23
592320,23
592320,23
863988,03
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1000vol2iss17.2018pp9-15
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