La optimización de rutas es el proceso de encontrar la ruta más eficiente para un conjunto de repartos o paradas de un vehículo. Podemos pensar de manera errónea, que esto significa encontrar la distancia más corta o el tiempo más rápido entre el punto A y el punto B, pero esto no es del todo correcto.
Los modelos de optimización de rutas se utilizan cuando se desea minimizar el tiempo de conducción para múltiples paradas con el menor coste posible, mientras que también tiene en cuenta una variedad de complejidades, como ventanas de tiempo del cliente , capacidades de los vehículos, horarios de los conductores y más. Y claro está, los cálculos de estas rutas, que se realicen en tiempo récord.
¿Cómo funciona la optimización de rutas?
La optimización de rutas suele utilizar algoritmos de muchos tipos. La razón de esto es que la complejidad de la optimización de rutas significa que los humanos no pueden calcular fácilmente todos los diferentes parámetros y posibilidades para encontrar una ruta óptima, especialmente en un corto período de tiempo.
Los algoritmos de optimización de rutas tienen como objetivo resolver dos de los problemas informáticos más difíciles: El «Travelling Salesman Problem» o problema del viajante (TSP) y el «Vehicle Routing Problem» o problema de enrutamiento de vehículos (VRP) .
Ya, ya, pero esto que significa de manera sencilla de entender, y sin muchos tecnicismos.
Vamos a poner un ejemplo que lo explique:
Imaginemos que eres un vendedor y tienes que visitar un montón de ciudades. Digamos 50, porque eres un vendedor muy ambicioso. Ahora, ¿Cómo harías eso? ¿Cuál es la ruta más corta posible que puede tomar entre esas 50 ciudades antes de regresar al punto de origen?
El problema del viajante se ilustra aquí. Un solo camino conecta múltiples paradas en una ruta.
En realidad, es un problema realmente difícil de resolver, casi increíblemente difícil. Los informáticos lo llaman un problema NP-hard. El problema del viajante se vuelve exponencialmente más difícil de resolver cuantos más puntos o ciudades tiene que visitar el vendedor.
Si tiene 57 paradas, ya hay más de un quattuorvigintillion de combinaciones posibles. Ese es uno con 75 ceros. Un algoritmo puede analizar todas las combinaciones posibles y seleccionar la mejor. El mismo proceso le llevaría días, si no meses, sin una computadora.
Ahora bien, si pensaba que el TSP era difícil, considere esto: ¿Y si no fuera solo un vendedor para quien necesitara planificar las rutas? ¿Qué pasaría si tuviera varios vendedores, todo un equipo de ellos? Ahora debe decidir cómo dividir las visitas y asignarlas de manera óptima a su equipo. Ese es un problema aún más desafiante conocido como el problema de enrutamiento de vehículos o VRP.
Los matemáticos y los informáticos llevan años intentando resolver estos problemas. Lo más cerca que hemos estado, aunque de manera imperfecta, son los algoritmos.
Hasta hace poco, solo las grandes corporaciones contaban con el presupuesto y los recursos suficientes para implementar este tipo de tecnología. Pero ahora incluso las pequeñas empresas pueden acceder a soluciones basadas en algoritmos matemáticos tremendamente complejos que se apoyan en modelos de inteligencia artificial, que a través de motores de planificadores de rutas de entrega combinadas con software de optimización de rutas simples hacen que sean muy sencillos de usar y con un coste económico.
El software de Xcloudy, Xroutes ofrece una solución adaptada a la logística y al reparto de mercancías, que permite realizar estos cálculos en tiempo récord lo que permite la gestión de grandes flotas con múltiples repartos.
Las soluciones son múltiples. Puedes usar tu software e integrar nuestra API de cálculo de rutas, puedes solicitarnos que realicemos la integración en tus sistemas, o bien puedes utilizar nuestra solución directamente.
