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Ante el crecimiento del negocio de renta de vehículos, se busca optimizar costos por medio de dos modelos de programación. Foto: archivo Unimedios.

Jorge William Buriticá Agudelo, magíster en Ingeniería de Sistemas Foto: cortesía Jorge W. Buriticá.

Mapa de calor con la concentración de clientes ayudaría a saber dónde ubicar las agencias de renta. Foto: cortesía Jorge W. Buriticá.

Las empresas de renta de vehículos sabrían qué tipo de flota corresponde a cada tipo de demanda. Foto: archivo Unimedios.

Modelos de aplicación en Bogotá, Medellín, Cali, Bucaramanga y Barranquilla. Foto: archivo Unimedios.

Los modelos de programación dan respuesta al empresario respecto a cuántas agencias de renta debe tener y dónde las debe ubicar para maximizar la cobertura de los clientes potenciales, además de mejorar y acertar en mayor medida en la demanda y cantidad de flotas que debe tener para suplirla.

Un modelo para la ubicación de redes de agencia y otro de programación para determinar el tipo y dimensionamiento óptimo de flota o vehículo según la demanda fueron el resultado de la investigación del magíster en Ingeniería de Sistemas, Jorge William Buriticá Agudelo, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín.

En Colombia, la renta de vehículos es un negocio que ha venido en crecimiento, gracias en gran parte al aumento del turismo. No obstante, según el investigador, la mayoría de estas empresas no suelen aplicar modelos analíticos para desarrollar un buen pronóstico de demanda, lo que limita tomar mejores decisiones.

El modelo de programación entera mixta para determinar la ubicación de red de agencia se basó en el lenguaje de programación Python, por ser de libre adquisición y resolver modelos de mediana complejidad, “aunque claro que existen otros softwares que igualmente pueden dar estas soluciones, pero son más costosos”, advierte el investigador.

El tiempo de desarrollo de este modelo –entre diseño, programación, validación, corrida en los escenarios y soluciones– fue de alrededor de cinco meses, con análisis de Bogotá, Medellín, Cali, Bucaramanga y Barranquilla.

Luego de que se corre el software en la empresa, se muestran resultados respecto a la ubicación y la cantidad de los clientes potenciales en la ciudad y dónde se debería abrir la agencia, para que tenga la capacidad de atender la demanda.

“Este modelo es óptimo para aplicarse en ciudades grandes como Bogotá y lograr resultados de cobertura de demanda del 15 al 20 %, mientras que en Medellín el resultado alcanza un 4 a 8 %”, indicó el investigador.

Aplicación de los modelos

Un segundo modelo desarrollado en forma paralela fue el de programación entera, para determinar el dimensionamiento óptimo de la flota; este muestra un pronóstico sobre el tipo de vehículos que se deben adquirir y movilizar, y a qué ciudad enviarlos.

Para adaptar este modelo el empresario debe plantear un proceso de planeación de demanda, y a la vez tener claras las variables de costos y los parámetros de costos fijos, demanda y movilización.

“La base para la aplicación de estos programas es el plan; si el empresario lo maneja, lo siguiente es hacer correr el modelo, preferiblemente con el apoyo de un profesional en operaciones y programación que le permita conocer el contexto y así poder aplicarlo sin mayores problemas”, señaló el investigador.

El estudio busca solucionar la toma de decisiones respecto al mejoramiento del nivel de servicio de estas empresas, la reducción de vehículos de ocio –los que no se rentan con tanta frecuencia–, la disminución en el costo de las movilizaciones de las flotas y el costo fijo de estas.