Dimensionamiento óptimo de vehículos
En un panorama de negocio dinámico donde la eficiencia y la puntualidad son primordiales, asumimos el desafío de optimizar el dimensionamiento de flota para una empresa On-Demand, con el objetivo de maximizar simultáneamente la rentabilidad y reducir el tiempo de entrega. A partir de técnicas avanzadas de optimización basadas en la Inteligencia Artificial, nos embarcamos en un análisis integral para determinar la combinación más eficiente de tipos de vehículos desde un amplio abanico de variables.
Desafíos enfrentados
Una empresa de entregas bajo demanda con una flota diversa de automóviles, camionetas, motocicletas y vehículos más pequeños estaba lidiando con el desafío de maximizar la rentabilidad y la eficiencia de las entregas considerando las limitaciones y el rendimiento de cada vehículo. La demanda cada vez mayor de entregas más rápidas y sin incidencias requerían un enfoque racionalizado y ágil para las operaciones logísticas.
La solución debía tener en cuenta las limitaciones específicas de la ciudad, como zonas restringidas para ciertos tipos de vehículos y diferentes volúmenes de entrega. Equilibrar la rentabilidad con las entregas a tiempo planteó un desafío importante, ya que cada tipo de vehículo ofrece un rendimiento diferente en función de sus características así como limitaciones según la ciudad.
Nuestro enfoque
Para abordar estos desafíos, comenzamos recopilando datos históricos sobre rutas de entrega, limitaciones de tipos de vehículos, velocidades y costes asociados. También analizamos los patrones de demanda de los clientes, identificando períodos pico, volúmenes de entrega y variaciones geográficas. Esta recopilación y análisis integral de datos nos permitió desarrollar una comprensión profunda del panorama operativo del cliente.
A continuación, empleamos algoritmos de optimización avanzados basados en inteligencia artificial para analizar y simular varios escenarios de combinación de flotas y vehículos. Los algoritmos consideraron factores como la capacidad del vehículo, el coste del combustible, la velocidad, los costes de mantenimiento y el tiempo de entrega, así como ciertas restricciones de circulación en algunas ciudades. Para garantizar la escalabilidad, modelamos el impacto de los diferentes volúmenes de entrega y las condiciones operativas cambiantes en múltiples ciudades en 35 países.
Realizamos un análisis detallado de coste-beneficio para cada combinación potencial de flota, teniendo en cuenta los costes directos e indirectos asociados con los diferentes tipos de vehículo. Este análisis nos permitió hacer recomendaciones informadas sobre la combinación óptima de flota que maximizaría la rentabilidad y al mismo tiempo mantendría o mejoraría los niveles de servicio.
Logros
- Rentabilidad maximizada: Nuestra propuesta de dimensionamiento dinámica y optimizada de flota resultó en una reducción significativa de los costes operativos en un 17 % mientras manteníamos o mejorábamos los niveles de servicio.
- Tiempo de entrega reducido: Al desplegar estratégicamente vehículos basados en datos históricos y análisis predictivos, logramos una reducción notable en los tiempos de entrega generales en un 13%.
- Adaptabilidad a los cambios de demanda: La solución proporcionó a nuestro cliente una estructura de flota flexible capaz de adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda de los clientes y la dinámica del mercado.
- Utilización mejorada de recursos: La combinación optimizada de flota garantizó que cada tipo de vehículo se utilizara a su máxima capacidad, minimizando gastos.
Impacto a largo plazo
La implementación del dimensionamiento de flota óptima no solo abordó los desafíos inmediatos que enfrentaba nuestro cliente, sino que también los posicionó para un crecimiento sostenido y adaptabilidad frente a las demandas cambiantes del mercado. El enfoque intensivo en datos sentó las bases para una mejora continua, lo que permitió a nuestro cliente ajustar su estrategia de flota de forma dinámica a medida que su negocio continuaba expandiéndose.
Además, la integración exitosa de las capacidades de IA con soluciones comerciales prácticas demostró el potencial para obtener resultados tangibles al aprovechar tecnologías avanzadas para abordar desafíos operativos complejos. Este enfoque no solo benefició al cliente sino que también sentó un precedente para que otras empresas de la industria de entrega bajo demanda adoptaran procesos similares para optimizar sus operaciones.