Diseño de un plan de alternativas de ruteo de Hubs huecos basado en un modelo de programación lineal para la empresa “efRouting” (2024)
El sector del transporte de carga en Florida enfrenta desafíos significativos relacionados con baja rentabilidad, especialmente en zonas de poca densidad de carga conocidas como Hubs huecos. En este sentido, efRouting, una empresa especializada en la planificación de rutas, enfrenta problemas específicos en la gestión y logística de estos Hubs. Se evaluaron diferentes metodologías como Large Neighborhood Search (LNS) y el algoritmo de Dijkstra, seleccionando finalmente la programación lineal bajo escenarios por su capacidad de adaptabilidad y eficiencia, utilizando Python y la librería PuLP para su desarrollo en la optimización de rutas. Mediante el análisis detallado de las deficiencias actuales, se realizó el diseño del modelo basado en la formulación de múltiples escenarios que buscan ofrecer soluciones adaptativas y eficientes. Entre los escenarios evaluados se encuentran la exclusión de Hubs con baja rentabilidad, la optimización de rutas mediante la reducción de distancias entre origen y destino, y la consideración de las preferencias individuales de los conductores. Cada escenario fue diseñado para abordar diferentes aspectos críticos del sistema de transporte, asegurando flexibilidad y adaptabilidad ante cambios operativos y de demanda. Las pruebas de validación muestran que el modelo desarrolla rutas óptimas y significativamente rentables, ofreciendo alternativas versátiles y coherentes en contextos prácticos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa de efRouting, sino que también contribuye a un servicio más personalizado y satisfactorio para sus clientes. En este sentido, se presenta una solución que es flexible y adaptativa y que, a su vez, permite mejorar el servicio y satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes de efRouting y la industria de transporte de carga.