Una de las principales compañías logísticas española ha dado un giro estratégico en la gestión de sus operaciones internas. El objetivo: optimizar la planificación de sus líneas de arrastre (camiones que conectan almacenes y delegaciones internas) mediante optimización matemática y analítica avanzada.
Hasta entonces, la toma de decisiones sobre creación, eliminación o conversión de estas rutas se apoyaba en análisis manuales apoyados en Excel y en la experiencia de los planificadores. Un sistema manual que dificultaba la detección de ineficiencias y generaba mayores costes operativos. El reto consistía en: automatizar y optimizar el proceso, reduciendo costes sin comprometer los niveles de servicio.
La solución: previsión, digitalización y optimización matemática
El proyecto se planteó en tres fases:
- Digitalización del histórico: a través de un análisis automatizado de ocupación de líneas para detectar patrones, ineficiencias y oportunidades de mejora.
- Modelo de previsión de volúmenes: integración de estacionalidad, eventos especiales y variaciones operativas para anticipar la demanda y la ocupación futura.
- Optimización matemática con Gurobi: para el cálculo del diseño óptimo de las líneas de arrastre, incorporando todas las restricciones legales y operativas, maximizando la ocupación y reduciendo los costes logísticos.
Beneficios clave
- Reducción del número total de camiones necesarios para el transporte interno.
- Disminución de los costes logísticos por kilómetro.
- Aumento de la ocupación media de los vehículos.
- Menor necesidad de líneas extra, gracias a su conversión en habituales optimizadas.
Escalabilidad y aplicabilidad
El enfoque no solo transforma la operación interna de esta compañía. La combinación de previsión y optimización matemática es extrapolable a otras industrias con redes internas de transporte: desde la distribución alimentaria o farmacéutica hasta el e-commerce o la logística industrial. En todos los casos, la ventaja competitiva está en la capacidad de equilibrar coste, capacidad y servicio con precisión matemática.
Una hoja de ruta escalable
El proyecto se diseñó en tres fases:
- Análisis histórico, con la “calculadora a pasado” que digitaliza y automatiza la ocupación de líneas.
- Previsión de volúmenes, actualmente en desarrollo, para anticipar la demanda en horizontes temporales más amplios.
- Optimización matemática final, que integrará previsiones y restricciones para generar el diseño óptimo de líneas de arrastre.
Una vez finalizadas todas las fases la compañía podrá disponer de una visión cuantificada y en tiempo real de su operación. Sin embargo, desde las primeras etapas se confirma el potencial de ahorro y eficiencia. Esto permite tomar decisiones estratégicas para construir operaciones más ágiles, sostenibles y competitivas.
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