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Software optimiza y reduce costos en logística
La planeación adecuada de la logística incide en el ahorro monetario y en la calidad del servicio. Foto: Rubén Esneyder Morales Barbosa, magíster en Ingeniería de Sistemas de la UNAL Sede Medellín.
Mediante el análisis de variables como la demanda y el Índice de Costos del Transporte de Carga en Carretera es posible tomar decisiones logísticas acertadas. Foto: Comisión de Regulación de Energía y Gas.
La calidad del servicio se relaciona con la buena distribución de los vehículos transportadores. Foto: Jeimi Villamizar - Unimedios.
El software demostró un 95 % de concordancia con la realidad, con un ahorro de hasta el 5 % en gastos. Foto: archivo Unimedios.
El software es de acceso libre y se puede utilizar en otras industrias. Foto: Roslan Rahman - AFP.
En la gestión de pequeñas, grandes y medianas empresas se presentan inconvenientes sobre cómo posicionar los vehículos de manera adecuada y óptima para que alcancen su máxima productividad.
Rubén Esneyder Morales Barbosa, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, afirma que “hasta ahora no existía un modelo matemático que permitiera, a partir de inputs o datos, tomar esas decisiones. Todo se hacía de forma intuitiva y según los movimientos de años anteriores”.
El investigador diseñó un modelo matemático que determina dónde ubicar la flota en el país, teniendo como base los centros de distribución de una cementera colombiana.
“La idea era garantizar un buen nivel de servicio, es decir, entregar todos los pedidos, que los vehículos no estuvieran mucho tiempo detenidos y que el personal encargado de estos estuviera en el lugar adecuado”, explica.
Para ello tuvo en cuenta todos los vehículos (116 tractomulas y 12 dobletroques) y todos los trabajadores de la empresa (alrededor de 400). Luego calculó la demanda para tenerla como insumo principal, e incluyó otras variables como el Índice de Costos del Transporte de Carga por Carretera (el costo del combustible, las llantas y los salarios, entre otros) y los porcentajes de aceptación. Así observo cómo todas esas variables interactuaban y cómo afectaban el costo final.
A partir del modelo matemático encontró ciclos, es decir, cuántos viajes hace un vehículo al mes, cuáles son las estacionalidades en la semana, el número de conductores y de viajes que se pueden hacer con un vehículo, y cuál es la distancia y el costo.
“Con esas variables determinamos la cantidad de ciclos totales al mes por vehículo, y al sumar todos los factores de cada centro de distribución establecimos cuántos vehículos y conductores necesitamos por cada centro de operación para este periodo (que en el ejercicio son 36 meses en adelante)”, señala el magíster Morales.
Para garantizar que el modelo funcionaba y que tendría consecuencias positivas, se tomaron datos de la empresa de dos años atrás.
“Así nos dimos cuenta de que el modelo tenía un ajuste del 95 % con la realidad. Además determinamos cuál hubiera sido el impacto en costos si en vez de usar la intuición hubiéramos hecho las cosas con el modelo, y encontramos que había un 5 % en ahorros que, para operaciones que cuestan más de 7.000 millones de pesos mensuales, significan un ahorro de más de 2.600 millones de pesos en tres años. También pasamos de un nivel de servicio del 84 al 95 %, es decir que la relación con el cliente mejoró”.
Hoy el modelo está consolidado en un software académico de código abierto que le permite a cualquier persona con nociones sobre la optimización usarlo o modificarlo según las variables relacionadas con su sector de estudio.
“Gracias a este modelo, cada mes la empresa con la que trabajamos distribuye su personal y ubica la flota de manera estratégica alcanzando beneficios tanto para sí mismos como para los clientes. A futuro, el reto es determinar el impacto que tendrían variables menos predecibles como un paro nacional, el Fenómeno de El Niño o de La Niña”, concluye el magíster Morales.
