Tres Estrategias Clave de Planificación de Rutas para Minoristas a Gran Escala

A medida que las operaciones minoristas se vuelven cada vez más complejas, la planificación de entregas se convierte en una parte crucial de toda la cadena de suministro logística.

El problema de la planificación manual

Si bien muchas empresas han implementado sistemas de gestión de transporte, la planificación y programación diaria de rutas se realiza en su mayor parte manualmente. Estos procesos repetitivos consumen largas horas y frustran los esfuerzos para reducir ineficiencias.

Una operación común de entrega minorista implica cumplimiento de tienda desde múltiples centros de distribución, usando una mezcla de flotas propias y proveedores logísticos de terceros. Varias variables hacen que la planificación óptima de rutas para distribución minorista sea diferente a la de distribución mayorista o entrega:

• Los minoristas entregan a sus tiendas, por lo que las ubicaciones de entrega son estables. Por otro lado, las cantidades de pedido pueden variar, haciendo la misma ruta inviable de un día para otro.
• Los minoristas a menudo sirven áreas excepcionalmente grandes desde sus CD. A diferencia de otros distribuidores B2B, un CD dado podría cubrir múltiples estados. Así que, además de lidiar con distancias más largas, los minoristas también deben planificar entregas multi-día, multi-parada.
• Aunque los camiones tienden a pasar más tiempo en cada ubicación, las ventanas de entrega siguen siendo bastante ajustadas. Esto deja muy poco margen para flexibilidad, y planificación óptima de carga y ruta.

Escala y complejidad

Los minoristas basados en flotas grandes suelen servir cientos de tiendas desde entre tres y 10 CD, usando flotas de más de 30 camiones. Cada camión hace de tres a 10 paradas por viaje, dependiendo de la distancia de cada tienda y el tamaño del pedido.

Incluso aunque las ubicaciones de entrega son estables, la demanda para estas ubicaciones puede variar sustancialmente de día a día. Diferentes tiempos de servicio y cantidades dificultan mantener el mismo plan de ruta, así como la secuenciación de entregas desde CD a tiendas. Como resultado, los planificadores deben pasar largas horas colocando pedidos en camiones y calculando el número de paradas requeridas para cumplir con las ventanas de entrega. Además de las largas horas de planificación y el potencial de entregas tardías, las empresas a menudo recorren millas innecesarias y excesivas, ya que los planificadores generalmente no tienen capacidad de rastreo para generar KPIs apropiados.

Variables críticas para la planificación óptima

¿Qué variables deben considerar los planificadores cuando el objetivo es lograr un plan de ruta óptimo para un día dado de pedidos?

Duración de la entrega

Como se mencionó anteriormente, los CD sirven áreas de distribución minorista más grandes comparadas con el despacho urbano, y pueden tomar varios días para completar entregas. Los planificadores necesitan mantener tiempos de conducción precisos basados en horas de inicio y rutas. También necesitan considerar los requisitos obligatorios de horas de servicio para conductores individuales y equipos. Incluso si los planificadores pueden más o menos predecir tiempos de conducción entre diferentes paradas, es difícil combinar estos con tiempos de servicio variables, y mantener ambos organizados apropiadamente vía operaciones manuales al alternar entre secuencias de paradas.

Ventanas de entrega

La mayoría de las tiendas tienen ventanas de entrega estrictas que determinan cuándo los camiones deben descargar. Una ventana promedio para una tienda dada varía de una a tres horas, y podría superponerse con otras. Como los viajes pueden tomar varios días, cualquier variación en paradas crea problemas para los planificadores al necesitar encajar nueva información en las ventanas de entrega.

Tiempos de servicio

El tiempo promedio de servicio en cada tienda puede variar por múltiples razones. Algunas tiendas están más ocupadas que otras, o pueden tener diferentes grados de eficiencia en sus operaciones de recepción. En segundo lugar, los tiempos de servicio serán diferentes debido a tamaños de pedido variables. Según la práctica general, los tiempos de servicio para una tienda dada típicamente varían de 30 a 90 minutos. Ventanas de entrega ajustadas y tiempos de servicio extendidos también hacen más difícil alternar el número y secuencia de paradas.

La necesidad de software especializado

Así, los planificadores deben equilibrar todas estas variables para obtener rutas y cargas ejecutables. El problema es que hay cientos o incluso miles de combinaciones potenciales de pedidos, con múltiples camiones y paradas alternadas. Hecho manualmente, este proceso toma demasiado tiempo.

Los planificadores deben seleccionar la mejor solución para encajar todas las paradas en las ventanas de entrega. Ineficiencias significativas son probables debido al riesgo creciente de entregas tardías o millaje excesivo, porque el cerebro humano simplemente no puede hacer malabares con tantas variables para producir el plan más óptimo.

Los problemas de enrutamiento de vehículos pueden ser fáciles de resolver en casos simples, pero incorporar todas las restricciones mencionadas anteriormente hace que sea difícil resolverlos en la vida real. Uno de los más difíciles es el problema de enrutamiento de vehículos capacitado con ventanas de tiempo. El objetivo principal de este algoritmo es obtener el millaje óptimo o tiempo de conducción de un plan, mientras se cumplen todas las ventanas de entrega y restricciones de capacidad del camión. Nuestros cerebros pasan demasiado tiempo intentando resolver para grandes cargas de datos, y los individuos probablemente obtendrán resultados no óptimos planificando para millaje excesivo o usando demasiados camiones.

Hay una serie de aplicaciones de software de planificación de rutas que resuelven el problema para grandes números de entregas. Si bien muchas podrían parecer poseer funcionalidad similar, los minoristas deben tener cuidado al elegir la que considere todos los requisitos y se ajuste mejor a los objetivos para entregas de volumen. Múltiples situaciones de la vida real no están cubiertas en artículos académicos; por lo tanto, algunos constructores de aplicaciones fallan en contabilizar realidades de planificación al construir algoritmos heurísticos para su software. Sería prudente hacer pruebas en varias semanas de datos, para ver si una solución dada es el mejor ajuste para la operación de una empresa.

Vardan Markosyan es CEO en Less Platform.