La logística representa un factor determinante en la competitividad de las empresas. Además, los nuevos procesos de compra y el comercio electrónico han aumentado la importancia y complejidad de la misma. Las empresas necesitan dar respuesta a este reto logístico de satisfacer una demanda variable e impredecible, con unos costes eficientes.
Asimismo, la complejidad de los problemas de logística en transporte a los que se enfrentan las empresas, y por tanto de los algoritmos de optimización, puede disparar la infraestructura tecnológica necesaria para su funcionamiento.
Actualmente, cada vez más empresas están dando más importancia al uso de algoritmos de optimización para calcular las rutas de reparto, orden de entrega, etc. Esto se debe a que el uso de los mismos suele ser más rápido, menos propenso a errores y proporciona mejores resultados que los que pueda obtener una persona que se encargue de realizar dicha planificación de forma manual. Además, en ocasiones el volumen del problema a resolver puede hacer casi imposible su resolución de forma manual sin una adecuada partición del problema.
A pesar de estas ventajas, el factor coste está impidiendo una adopción masiva de estas soluciones por parte de las empresas, especialmente las PYMEs. Este coste se deriva por un lado de la necesidad de una gran capacidad de cómputo para la solución del problema, lo que obliga en el caso de tener una instalación en la empresa a realizar fuertes inversiones en un servidor y personal de mantenimiento que la mayor parte del tiempo estará infrautilizada. Por otro lado, está el coste derivado de implantar y/o actualizar en la empresa la solución y los algoritmos de optimización.
Con el objetivo de dar respuesta a estas problemáticas ITI llevó a cabo el proyecto PR3D y a raíz de esos trabajos se ha trabajado durante este año en el proyecto LOGISTICS.
GVA_LOGISTICS
En LOGISTICS se han desarrollado las bases de un prototipo de plataforma de optimización logística en la nube, dicha plataforma permitirá la escalabilidad adaptándose a los picos y valles de demanda. Para ello, se ha realizado un análisis de los requisitos y funcionalidades que debe satisfacer la plataforma de optimización en la nube.
El diseño de la plataforma Cloud se ha basado en una aproximación de micro-servicios, por lo que se han identificado cada uno de los micro-servicios que van a componer la solución en base a la escalabilidad, la funcionalidad que debe ofrecer y a los requisitos analizados previamente.
En el proyecto también se ha abordado una problemática común en muchas empresas de reparto, como es que tengan una base de clientes fijos o estables y por lo tanto unas rutas fijadas. En relación a esta problemática se han desarrollado nuevos servicios de optimización que permiten la identificación y generación de soluciones patrón a partir de las rutas base de los clientes. El entorno de trabajo de soluciones patrón permite identificar a los clientes estables con rutas de entrega fijas y poder integrar en dichas rutas el resto de repartos cambiando lo menos posible la ruta original.