El aumento del comercio electrónico (con un crecimiento anual en torno al 25%) ha requerido de una optimización de las rutas urbanas de última milla, con la dificultad que conlleva esta solución VRPTW (Vehicle Route Problem with Time Windows) y como podemos solucionar o mejorar esto con los algoritmos genéricos y la IA.
¿Qué es el VRPTW (Vehicle Route Problem with Time Windows)?
El VRPTW es un problema de optimización en las rutas de servicios de entrega en las ciudades, son varias las complexidades que tenemos en el momento de entregar las mercancías como: número de servicios, ventana de tiempo de entrega, capacidad del vehículo tanto en peso como en volumen, orden de las entregas de los servicios, número de vehículos, número de servicios por ruta, tiempo total de la ruta, hora de finalización de la ruta. Todo esto genera un rompecabezas para generar o encontrar la mejor solución entre miles de opciones posibles.
Para comprender como gestionar el VRPTW, debemos tener en cuenta las casuísticas anteriormente mencionadas:
- El conjunto de clientes, que son los servicios o mercancías a los que se envía la entrega, qué ira atada a la capacidad del vehículo, los kilómetros de la ruta y el tiempo total de la ruta.
- Ventana horaria, es decir, el periodo durante el cual se debe realizar la entrega al cliente. Para ello se deberán realizar las rutas de reparto para que las entregas se realicen dentro de los tiempos asignados.
- Capacidad del vehículo, se deberá tener en cuenta que el volumen y el peso de la carga total de la ruta este dentro de los parámetros del vehículo que la vaya a realizar.
- Orden de las entregas, aquí estará el punto clave de la optimización de la ruta, ya que se deberán tener en cuenta la ventana horaria de entrega con el mínimo de kilómetros posibles del total de la ruta.
- Número de vehículos, un punto importante en la rentabilidad de las rutas, qué ira relacionada con los tiempos totales de las otras rutas y su hora de finalización, a más optimizadas menos vehículos y conductores.
- Los servicios por ruta y el tiempo total por ruta se tendrán que calcular según el horario laboral del conductor, las distancia total de la ruta y el número de entregas, un cálculo complicado si no se tiene un algoritmo correcto.
Los costes de la logística de la última milla están entre el 15% y el 70%, la horquilla del coste es muy variable si no se dispone de un software que optimice el proceso. El VRPTW son las siglas que intentan solucionar y disminuir los costes de la logística de última milla, dar un mejor servicio al cliente, mejorar los tiempos de entrega y rebajar los kilómetros realizados, es decir, buscar una buena solución al reparto, evitar perdidas económicas y mejorar los resultados de la empresa.
Los algoritmos de estas soluciones, tanto los heurísticos y como los genéticos, se utilizan para buscar una solución para las rutas aproximada, los algoritmos genéticos con IA nos ayudan a resolver los multi problemas como el VRPTW, de ahí que lo que nos ofrece la IA en la optimización de rutas, es el autoaprendizaje, con lo que cada vez más es posible encontrar mejores resultados para rutas de última milla de gran complejidad.
Las ventajas de la tecnología de IA(inteligencia artificial) es que es escalable, flexible y su autoaprendizaje ayuda a mejorar la optimización, por mucho que nuestra empresa crezca en número de rutas, conductores, vehículos o clientes.
En definitiva, las soluciones de logística de última milla urbana nos dan una rentabilidad mucho mejor y ayudan en el medioambiente al optimizar el número de kilómetros realizados.
