Un caso habitual en la construcción consiste en la utilización de varias máquinas cuyos ciclos individuales de trabajo tienen un intervalo común. Por ejemplo, una cargadora con varios camiones, o bien un equipo de mototraíllas convencionales ayudadas en su carga por un tractor. En estos casos, los ciclos individuales de las máquinas se pueden agrupar formando un ciclo del equipo que se repite periódicamente.
Al recurso que limita la producción de un equipo se le denomina cuello de botella. Su identificación es esencial porque cualquier cambio introducido en el funcionamiento repercutirá en la capacidad de producción del equipo, y por ende, en su productividad. El recurso que causa el estrangulamiento es el que determina la producción del equipo. Se define como factor de acoplamiento o “match factor” a la relación entre la máxima producción posible de los equipos auxiliares respecto a la máxima producción posible de los equipos principales. El coste más bajo de producción se obtiene para factores de acoplamiento próximos a la unidad, pero por debajo de ella.
Para aclarar estos conceptos tan importantes en el cálculo de producciones y costes en las máquinas de movimiento de tierras, os paso este Polimedia para divulgar los conceptos básicos. Espero que os guste.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente nº 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág. Depósito Legal: V-4598-1997. ISBN: 84-7721-551-0
YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 155 pp. ISBN: 978-84-9048-301-5.
La maquinaria ha cambiado rápidamente con las innovaciones tecnológicas. Se ha derivado hacia la especialización, evolucionando unas hacia el gigantismo para obtener grandes producciones, mientras otras se han convertido en diminutas y versátiles. En otros casos se ha buscado la polivalencia del trabajo en equipos pequeños y medianos. Los medios informáticos han auxiliado y mejorado los sistemas de los equipos. La maquinaria va siendo cada vez más fiable, segura y cómoda para el operador, facilitándole las labores de conservación. En general se observa una preocupación creciente por la seguridad, el medio ambiente y la calidad.
Como muestra de la tendencia al gigantismo en la maquinaria de ingeniería civil y minería, os paso un pequeño documental donde se muestran brevemente estas megamáquinas. Espero que os guste.
Os paso ejemplos de máquinas gigantes. La grúa torre Kroll K-10000 es la más grande del mundo. Fue fabricada por la marca danesa Kroll y es capaz de levantar pesos de 132 toneladas de carga máxima y 91 toneladas a una distancia máxima de 100 m.
El Bulldozer D575A-3SD tiene casi 5 metros de altura y fue diseñado y fabricado en Japón. Esta potente máquina rebasa los 12 m de ancho y puede mover más de 215 toneladas de una sola vez.
La Bagger 288, es una excavadora giratoria empleada fundamentalmente en trabajos de minería. Una vez entró en funcionamiento, se convirtió en el vehículo de carga sobre tierra firme más grande del mundo. Mide 220 metros de largo, 96 de alto y 46 de ancho.
El BelAZ 75710 pesa 810 toneladas, 210 toneladas más que el Caterpillar, y tiene una capacidad de carga de 450 toneladas. Cuenta con dos motores turbodiésel de 16 cilindros asociados que generan 4.600 caballos con un par máximo de 18.626 Nm.
La motoniveladora ACCO se considera la mayor motoniveladora del mundo. Esta máquina pesa unas 200 toneladas y contiene dos motores Caterpillar, uno de 1000 CV en la parte trasera y otro de 700 CV en la parte delantera, la cual pertenece a la cabeza tractora de una mototraílla Caterpillar 657. La hoja o cuchilla posee una longitud de 10 m.
Referencias:
YEPES, V. (2014). Maquinaria de movimiento de tierras. Apuntes de la Universitat Politècnica de València, Ref. 204. Valencia, 158 pp.
YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 155 pp. ISBN: 978-84-9048-301-5. Ref. 402.
La trascendencia económica del sector del transporte genera costos sociales y medioambientales de gran magnitud. Esta actividad supone aproximadamente un sexto del Producto Interno Bruto (PIB) de los países industrializados (ver Yepes, 2002). Un estudio del National Council of Physical Distribution (ver Ballou, 1991) estima que el transporte representó el 15% del PIB de Estados Unidos en 1978, lo que supuso más del 45% de los costes logísticos de las organizaciones. En España, según datos del Ministerio de Fomento (ver CTCICCP, 2001), la participación del sector en el valor añadido bruto del año 1997 se situó en un 4,6%. En cuanto al empleo, 613.400 personas se encontraban ocupadas en el sector de los transportes en España en 1999, lo que representaba el 3,69% de la población activa. La distribución física representa para las empresas entre la sexta y la cuarta parte de las ventas y entre uno y dos tercios del total de los costos logísticos (Ballou, 1991).
Además, una adecuada gestión de los problemas de distribución afecta directamente a la competitividad de las empresas. Así, el establecimiento de rutas y horarios para vehículos constituye un conjunto de problemas habituales que no se resuelven de manera óptima y acarrean una merma significativa en la cuenta de resultados de las empresas. Autores como Kotler (1991) afirman que se pueden obtener ahorros sustanciales en el área de la distribución física y la describen como “la última frontera para obtener economías en los costos” y “el continente oscuro de la economía”. Drucker (1962) describió las actividades logísticas que se llevaban a cabo tras la fabricación como las “áreas peor realizadas y, a la vez, más prometedoras dentro del mundo industrial”. Incluso el recorte de una pequeña fracción de los costos de distribución puede aflorar enormes ahorros económicos y una reducción de los impactos sociales y ambientales ocasionados por los accidentes, la polución y el ruido, además de incrementar significativamente la satisfacción de los clientes.
Todo ello se enmarca en un escenario en el que han crecido enormemente las expectativas de los clientes, al igual que los productos disponibles en el mercado. Ello provoca que las empresas se enfrenten a retos más dinámicos, que van desde aumentos en los niveles de servicio hasta rupturas de fronteras o la entrada en el comercio electrónico. La globalización de los mercados ha provocado, de hecho, una aceleración del comercio. El transporte, que ya es una función vital, tendrá aún una posición más estratégica para las industrias en el futuro.
Los problemas de rutas son difíciles de optimizar en situaciones reales debido a los procedimientos de resolución exactos, debido al incremento exponencial del esfuerzo de cálculo necesario en función de la dimensión del problema. En estas circunstancias, los métodos de resolución aproximados que emulan estrategias eficientes empleadas por la naturaleza y utilizadas en la inteligencia artificial pueden proporcionar soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables, constituyendo herramientas tecnológicas capaces de incrementar la competitividad de las empresas dedicadas al transporte.
Problemas de distribución física
Los problemas de distribución física consisten básicamente en asignar una ruta a cada vehículo de una flota para repartir o recoger mercancías. Los clientes se localizan en puntos o arcos y, a su vez, pueden presentar horarios de servicio determinados; el problema consiste en establecer secuencias de clientes y programar los horarios de los vehículos de manera óptima. Los problemas reales de transporte son extraordinariamente diversos. Yepes (2002) propone una clasificación que incluye un mínimo de 8,8·109 combinaciones posibles de modelos de distribución. Si alguien fuese capaz de describir cada uno de ellos en un segundo, tardaría cerca de 280 años en enunciarlos todos. La investigación científica se ha centrado, por tanto, en un grupo muy reducido de modelos teóricos que, además, tienden a simplificar excesivamente los problemas reales.
El problema más famoso y sencillo de plantear se conoce como el del viajante de comercio (“Traveling Salesman Problem”, TSP). Se debe visitar un conjunto de ciudades una sola vez y volver a la ciudad de partida, de modo que la distancia recorrida sea mínima. Es un problema intensivo en términos de cálculo, puesto que un procesador que calculara un billón de soluciones por segundo tardaría unos 50 minutos en enumerar todos los casos posibles con 20 nodos y casi cinco siglos con 25.
El problema de las rutas “Vehicle Routing Problem, VRP” presenta una demanda asociada a cada ciudad y una capacidad determinada de transporte para cada uno de los vehículos. Aquí, el objetivo puede ser reducir al mínimo posible la suma de la distancia recorrida por todas las rutas, el número de vehículos, o una combinación de ambos criterios. Es importante destacar el hecho de que tanto para los problemas TSP como para los VRP, la dirección en la cual se desarrolla el camino carece de importancia, cosa que no ocurre con los problemas de rutas de reparto con restricciones en los horarios de servicio “Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW”, donde cada cliente restringe la satisfacción de su demanda a un horario de reparto o recogida determinado (ventana de tiempo). En estos casos, la ventana de tiempo obliga a esperar si el vehículo llega antes de su apertura e impide la prestación del servicio si se llega fuera del plazo previsto.
Estos problemas son difíciles de resolver debido al crecimiento exponencial de las soluciones en función del número de clientes. De hecho, solo algunos problemas de VRPTW de hasta 100 nodos han podido resolverse mediante métodos exactos. En estas circunstancias, es posible aplicar algoritmos de aproximación que proporcionen soluciones viables y razonables.
Sistemas inteligentes
Las metaheurísticas son métodos generales, aplicables a amplios conjuntos de problemas, que normalmente emulan estrategias eficientes empleadas por la naturaleza y utilizadas en la inteligencia artificial (evolución biológica, funcionamiento del cerebro, comportamiento de los insectos, mecánica estadística, etc.), y que sirven para guiar el funcionamiento de las heurísticas u otros procedimientos de optimización específicos. En el campo de la optimización combinatoria y en los problemas de transporte, se utiliza comúnmente el término metaheurística, mientras que en otros campos se conocen estos métodos como sistemas inteligentes (Goonatilake et al., 1995). Las redes neuronales, la lógica borrosa, los algoritmos evolutivos, la búsqueda tabú o la cristalización simulada son algunas técnicas que han probado su eficacia en la explotación de datos, en el descubrimiento de conocimiento y en la solución de problemas combinatorios en diferentes campos técnicos y científicos.
Modelo económico rutas de transporte
En las últimas décadas, la investigación científica ha dedicado un gran esfuerzo al desarrollo de técnicas para resolver modelos teóricos de transporte. Sin embargo, Yepes y Medina (2000) comprueban que la maximización de la rentabilidad de las operaciones reales de distribución debe contemplar funciones objetivo económicas basadas en los ingresos y los costos. Este mismo principio debe exigirse a los algoritmos empleados en su resolución. El éxito de una metaheurística especializada en un modelo teórico concreto, no garantiza su adecuación ante escenarios reales complejos propios de las empresas de transporte.
En la distribución real de mercancías, es habitual el empleo de flotas heterogéneas de vehículos, con características propias en costos, capacidad de carga, velocidad y jornadas de trabajo limitadas, con posibilidad de horas extraordinarias. Asimismo, la duración de los viajes depende del nivel de congestión y de los problemas de acceso a los clientes. Además, los vehículos pueden iniciar nuevas rutas si lo permite su jornada laboral, lo cual es habitual cuando las demandas de cada cliente superan la capacidad de transporte del vehículo, o bien cuando se emplea poco tiempo en recorrer las distancias hacia los diversos nodos. También es razonable acordar con los clientes bonificaciones en caso de que se rompan los horarios (rotura de servicio).
Para definir un esquema que cumpla las características anteriores, aproximadas al problema real de distribución, se define un problema de rutas con flotas heterogéneas y múltiples usos, con restricciones horarias blandas de servicio: “Vehicle routing problem with a heterogeneous fleet of vehicles with soft time windows and with multiple use of vehicles, VRPHEMSTW”.
Consecuencias de interés para las empresas
Algunas conclusiones de interés práctico que se han comprobado al emplear los sistemas inteligentes en la resolución de problemas que, lejos de ser teóricos, se acercan a la realidad cotidiana de las empresas de distribución son las siguientes (Yepes, 2002):
Los problemas reales de rutas no se modelan bien con funciones objetivo teóricas habituales. En efecto, posibles variaciones en los costos o en las tarifas provocan que soluciones buenas a problemas teóricos resulten muy malas para los problemas reales. Como empresario, debe exigir que el software que emplee maximice el beneficio y no solo minimice los costes. Una empresa que quiera maximizar sus beneficios en la distribución puede incurrir en grandes costos de oportunidad involuntarios si adopta algoritmos especializados para resolver problemas teóricos. En general, estos procedimientos no son óptimos en escenarios reales. Mucho software es teórico y no está adaptado a su empresa.
Los modelos que utilizan funciones objetivo basadas en los costos globales y los ingresos, simulan mejor las operaciones de distribución. Cada cliente puede requerir una política de precios diferenciada. Exija a su software la posibilidad de segmentar a sus clientes según tarifas específicas. Una ligera flexibilización en los horarios de servicio permite, aun cuando exista cierta penalización económica por la transgresión de las ventanas horarias, una mejora en la calidad de las soluciones obtenidas. Negocie con sus clientes bonificaciones por incumplimientos de los horarios de entrega; al final, ello le puede llevar a mayores beneficios. Un elevado costo fijo por disposición de los vehículos conlleva que la solución de mayor beneficio sea aquella que autorice el inicio de nuevas rutas por parte de un mismo vehículo, siempre que su jornada laboral lo permita. Desconfíe del software que no le permita discriminar situaciones como el alquiler o la compra de vehículos. La planificación de las rutas puede cambiar y su empresa puede perder beneficios. En una operación de distribución de mercancías, el uso múltiple o sencillo de los vehículos, dentro de su jornada de trabajo, es una decisión que depende de la estructura de costos de cada problema concreto. Esta posibilidad no se contempla por el software habitual y le puede hacer perder dinero.
En esta apretada síntesis, la empresa dedicada a la distribución de personas o mercancías dispone de nuevos conceptos para resolver sus complejos problemas de transporte. El reto consiste en elegir entre el vasto universo de técnicas posibles, aquella que sea capaz de aportar una solución de calidad dentro de un tiempo de cálculo razonable, teniendo presente que un problema de transporte determinado presenta múltiples escenarios posibles, y manejando un modelo económico adecuado a las variables y restricciones reales.
Referencias
Ballou, R. H. (1991). Logística empresarial. Control y planificación. Ed. Díaz de Santos, Madrid.
Comisión de Transportes del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos (2001). Libro verde del transporte en España. Disponible en internet.
Drucker, P. (1962). The economy’s dark continent. Fortune, April, 265-270.
Goonatilake, S.; Treleaven, P. (Eds) (1995). Intelligent systems for finance and business. John Wiley & Sons, Chichester, England.
Kotler, P. (1991). Marketing management. Analysis, planning, implementation, and control. Prentice Hall International. United Kingdom.
Yepes, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo Vrptw. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos, Universidad Politécnica de Valencia.
Yepes, V.; Medina, J.R. (2000). Optimización del problema generalizado de las rutas con restricciones temporales y de capacidad (CVRPSTW), en Colomer, J.V. y García, A. (Eds.): Actas del IV Congreso de Ingeniería del Transporte. Vol. 2, pp. 705-710. Valencia.
El Canal de Panamáes una vía de navegación entre el mar Caribe y el océano Pacífico que atraviesa el istmo de Panamá en su punto más estrecho. Desde que fue inaugurado el 15 de agosto de 1914, ha tenido un impacto de gran alcance al acortar el tiempo y la distancia de la comunicación marítima.
El 24 de abril de 2006, el expresidente Martín Torrijos Espino anunció formalmente la propuesta de la Ampliación del Canal de Panamá, mediante la construcción de un tercer juego de esclusas y la ampliación del cauce de navegación. El objetivo de la ampliación del Canal es incrementar la capacidad de Panamá para aprovechar la creciente demanda de tráfico. El Canal hoy tiene dos carriles, cada uno con su propio juego de esclusas. La propuesta consiste en añadir un tercer carril mediante la construcción de esclusas complejas en cada extremo del canal. También forman parte del programa el ensanche y la profundización de los cauces de navegación existentes del lago Gatún y de las entradas al mar del Pacífico y del Atlántico, así como la profundización del Corte Culebra. Para conectar las esclusas del Pacífico con el Corte Culebra se llevará a cabo la excavación en seco de un nuevo cauce de acceso de 6,1 km de largo.
Os dejo unos vídeos explicativos que espero os gusten.
Cuando se trata de construir un puente con vigas prefabricadas, uno de los problemas a resolver es el transporte por carretera de dichos elementos. Debido a las características técnicas de la carga, que exceden las máximas autorizadas en dimensiones, masa y carga por eje, se requiere una Autorización Complementaria de Circulación que expedirá el organismo competente en materia de tráfico. Las unidades de transporte son camiones semirremolques, habitualmente denominados «dollys».
A continuación, os paso varios vídeos explicativos y un vídeo tutorial de Javier Luque en el que se aplica el concepto de Centro Instantáneo de Rotación para el cálculo de velocidades lineales en función de los condicionantes iniciales de la velocidad angular. Un buen problema de física aplicable al transporte de vigas de gran tamaño. Espero que los vídeos sean útiles.
Empezamos una serie de artículos que abordarán aspectos relacionados con el transporte, la logística, la distribución de mercancías, la investigación de operaciones y, en definitiva, la toma de decisiones en las empresas. Como siempre, el objeto es divulgativo, abriendo puertas a la reflexión y no pretendiendo, ni mucho menos, abarcar todos los aspectos de un tema determinado. Empezamos, pues.
El National Council of Physical Distribution Management definió, en 1979 (ver Ballou, 1991), la gestión de la distribución física como “todas aquellas actividades encaminadas a la planificación, implementación y control de un flujo creciente de materias primas, recursos de producción y productos finales desde el punto de origen hasta el de consumo”. Entre estas tareas se encuentran el servicio al cliente, la previsión de la demanda, el control de inventarios, los servicios de reparación, el manejo de mercancías, el procesamiento de pedidos, la selección de la ubicación geográfica de las fábricas y los almacenes, las compras, el empaquetado de productos, el tratamiento de las mercancías devueltas, la recuperación y tratamiento de desperdicios, la distribución y el transporte, y el almacenamiento. Sin embargo, otros autores prefieren emplear el término logística empresarial.
La importancia de la eficacia y la eficiencia en la gestión de la distribución adquiere su verdadera magnitud cuando se consideran los costes. Kotler (1991) indica que los principales elementos de los costes de la distribución física son el transporte (37%), el control de existencias (22%), el almacenamiento (21%) y otros como la recepción de órdenes, el servicio al cliente, la distribución y la administración (20%). El mismo autor cree, al igual que otros expertos, que pueden conseguirse ahorros sustanciales en el área de la distribución física, la cual ha sido descrita como “la última frontera para obtener economías en los costes” y “el continente oscuro de la economía”. Drucker (1962) describió las actividades logísticas que se llevaban a cabo tras la fabricación como las “áreas peor realizadas y, a la vez, más prometedoras dentro del mundo industrial”.
Muchas empresas sostienen que el objetivo último de la distribución física es obtener las mercancías necesarias, llevarlas a los lugares oportunos a su debido tiempo y a un coste lo más bajo posible. Sin embargo, tal como afirma Kotler (1991), no existe ningún sistema de distribución que pueda, simultáneamente, maximizar el servicio al cliente y minimizar los costes de distribución, puesto que lo primero conlleva un elevado coste de existencias, un transporte rápido y múltiples almacenes, factores que incrementan los costes. Se trata de buscar un equilibrio que concilie los intereses contrapuestos.
La gestión de la distribución física presenta una amplia variedad de problemas de decisión que inciden en la planificación en los ámbitos estratégico, táctico y operativo. La localización de plantas y almacenes, o la reconfiguración de la red de transporte, son decisiones estratégicas, mientras que los problemas relacionados con la dimensión de la flota, o con si esta debe ser propia o alquilada, pertenecen al ámbito de las decisiones tácticas. Los problemas habituales en las operaciones son: (a) el establecimiento de rutas para vehículos que, con cierta limitación de capacidad, deben distribuir o recoger mercancías a un grupo de clientes; y (b) la programación de horarios o precedencias entre destinos para satisfacer estos recorridos.
Un estudio del National Council of Physical Distribution (ver Ballou, 1991) estima que el transporte representó el 15% del Producto Interior Bruto de Estados Unidos en 1978, lo que supuso más del 45% de los costes logísticos de las organizaciones. El sector de las empresas de servicios públicos y de transporte estadounidenses movió en 1991 aproximadamente 506 millardos de dólares, según el Informe del Presidente de 1994 (ver Fisher, 1997). King y Mast (1997) señalan que la valoración anual de los excesos de coste de los viajes en Estados Unidos asciende a 45 millardos de dólares. En el Reino Unido, Francia y Dinamarca, por ejemplo, el transporte representa cerca del 15%, 9% y 15% del gasto nacional, respectivamente (Crainic y Laporte, 1997; Larsen, 1999). En Japón, los costes logísticos suponen el 26,5% de las ventas y los de transporte, el 13,5% (Kobayashi, 1973). Estas mismas cifras son del 14,1% y 2,5% en Australia (Stephenson, 1975) y del 16% y 5,5% en el Reino Unido (Murphy, 1972). En España, según datos del Ministerio de Fomento (ver CTCICCP, 2001), la participación del sector transporte en el valor añadido bruto del año 1997 se situó en un 4,6%. En cuanto al empleo, 613.400 personas se encontraban ocupadas en el año 1999 en el sector del transporte público en nuestro país, lo que supone el 3,69% de la población activa.
Existe una gran variación en los costes logísticos entre las distintas empresas. Ballou (1991) indica que estas cifras oscilan entre menos del 4% sobre las ventas en aquellas empresas que producen y distribuyen mercancías de alto valor y más del 32% en aquellas otras que lo hacen en las de bajo valor. El mismo autor señala que los costes de transporte representan entre una tercera y dos terceras partes del total de costes logísticos. Se estima que los costes de distribución representan casi la mitad del total de costes logísticos en algunas industrias y que en las de alimentación y bebidas pueden incrementar en un 70% el coste de las mercancías (De Backer et al., 1997; Golden y Wasil, 1987). Además, la importancia de la programación de rutas se evidencia claramente en el dato aportado por Halse (1992), según el cual en 1989 el 76,5% del transporte de mercancías se realizó con vehículos.
Así, las actividades que conforman la planificación operativa de la distribución física implican un gran número de pequeñas decisiones interrelacionadas. Además, el número de planes posibles crece exponencialmente con la dimensión del problema. Incluso para flotas pequeñas y con un número moderado de peticiones de transporte, la planificación es una tarea altamente compleja. Por tanto, no es de extrañar que los responsables de estos asuntos simplifiquen al máximo los problemas y utilicen procedimientos particulares para despachar sus vehículos basándose, en multitud de ocasiones, en la experiencia de errores anteriores. Existe un amplio potencial de mejora claramente rentable para las unidades de negocio.
La planificación y la gestión de las redes de distribución exigen la disponibilidad de técnicas eficientes de optimización de rutas, puesto que no solo afectan al desarrollo de las operaciones, sino que también inciden en las decisiones tácticas y estratégicas (tamaño óptimo de la flota, estimación de costes, políticas de publicidad y rotura de servicio, etc.).
Medina y Yepes (2000) proporcionan un ejemplo práctico que muestra cómo la aplicación de técnicas de optimización condiciona críticamente el desarrollo de ciertas operaciones de distribución. Se trata de un negocio de venta de paquetes turísticos con transporte incluido; donde los precios se fijan mucho antes de que la demanda sea conocida, y donde son frecuentes las cancelaciones de última hora así como la llegada de nuevos clientes. Si el número de pasajeros es pequeño, en comparación con la máxima capacidad de carga del vehículo, los beneficios o las pérdidas generadas por el transporte dependen fuertemente de la eficiencia del sistema de optimización de rutas. La siguiente figura muestra la influencia de la optimización de operaciones en la planificación y la gestión de las redes de distribución de baja demanda.
Planificación y gestión de redes de distribución. Fuente: Medina y Yepes (2000).
En apretada síntesis, la planificación y la gestión de las redes de distribución generan una gran variedad de problemas de decisión, cuyo éxito depende críticamente de la optimización de las operaciones, en las que el espectro de soluciones posibles es enorme y, además, crece exponencialmente con el número de destinos y el tamaño de la flota. Esta explosión combinatoria de soluciones y la complejidad de las variables impiden que la optimización sea, en muchas situaciones reales, abordable mediante técnicas de resolución exactas. Afortunadamente, existen procedimientos alternativos que, si bien no garantizan la solución óptima, sí ofrecen respuestas de calidad para los problemas cotidianos.
De esta forma, la resolución de los problemas de distribución se convierte en una de las áreas destacadas de la investigación operativa. Incluso el recorte de una pequeña fracción de los costes puede generar enormes ahorros económicos y reducir los impactos medioambientales ocasionados por la polución y el ruido, además de incrementar significativamente la satisfacción de los requerimientos de los clientes.
Referencias
BACKER DE, B.; FURNON, V.; PROSSER, P.; KILBY, P.; SHAW, P.(1997). Local Search in Constraint Programming: Application to the Vehicle Routing Problem. Presented at the CP-97 Workshop on Industrial Constraint-based Scheduling, Schloss Hagenberg, Austria.
BALLOU, R.H. (1991). Logística empresarial. Control y planificación. Ed. Díaz de Santos, Madrid. 655 pp.
COMISIÓN DE TRANSPORTES DEL COLEGIO DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS (2001). Libro Verde del Transporte en España. Disponible en internet. 111 pp.
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MEDINA, J.R.; YEPES, V. (2000). Optimización de redes de distribución con algoritmos genéticos, en Colomer, J.V. y García, A. (Eds.): Calidad e innovación en los transportes. Actas del IV Congreso de Ingeniería del Transporte. Vol. 1, pp. 205-213. Valencia.
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YEPES, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Universidad Politécnica de Valencia. 352 pp.
Un caso habitual en la construcción consiste en la utilización de varias máquinas cuyos ciclos individuales de trabajo tienen un intervalo común. Por ejemplo, una cargadora con varios camiones, o bien un equipo de mototraíllas convencionales ayudadas en su carga por un tractor. En estos casos, los ciclos individuales de las máquinas se pueden agrupar formando un ciclo del equipo que se repite periódicamente.
