La Tecnología del Routing Reparto

UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES MAESTRÍA EN INFORMÁTICA EMPRESARIAL GESTIÓN ESTRATÉGICA PROYECTO PLANIFICACIÓN DE RUTAS DE ENTREGA DE PRODUCTOS DE LA EMPRESA EL SALINERITO

DOCENTE:

ING. JORGE NUÑEZ

GRUPO : FANNY JIMENA AYALA ZABALA HORTENCIA VIVIANA CAÑIZARES GALARZA PATRICIA ALEXANDRA CHIRIBOGA ZAMORA SILVIA VERÓNICA GUANOPATÍN CHILUISA LUIS RAFAEL FREIRE LESCANO NORMIÑA ELIZABETH SÁNCHEZ CUADRADO

AMBATO, 07 DE NOVIEMBRE DEL 2015

ANEXO1 LA TECNOLOGÍA COMO APOYO PARA PLANIFICACIÓN DE RUTAS DE DISTRIBUCIÓN La implementación de nuevas tecnologías que permitan generar estrategias de distribución con mayor eficiencia, cuidando los recursos empresariales en el menor tiempo, así como también permitiendo satisfacer de mejor manera a los actuales y futuros clientes son los objetivos que toda empresa busca en su cadena de distribución.

En esta nueva situación, las empresas que no se adapten rápidamente a la velocidad con que se intercambia la información, tendrán mayores dificultades para diferenciarse y conseguir que sus clientes perciban el valor agregado de los servicios que ellas ofrecen.

La Gestión de la Cadena de Distribución Dentro de la compleja red de intereses y relaciones entre las compañías que forman parte de una cadena de distribución, es necesario realinear las estrategias particulares, de manera que la cadena entera esté dirigida a satisfacer las necesidades del cliente final con servicios de alto nivel. Lo anterior es factible en la medida que los factores claves de cada proceso de negocio a su vez se encuentren alineados en torno a la búsqueda de la integración de la cadena de distribución.

Las nuevas tecnologías La integración de la cadena de distribución no es nueva, muchas grandes compañías han dedicado esfuerzos a construir una arquitectura tecnológica que les permita ganar competitividad.

Hoy en día, el software para cálculo de rutas, se perfila como el mejor modelo para la gestión de la cadena de distribución por muchos motivos: facilidad de cargar las rutas en teléfonos inteligentes, costo moderado, puede ser utilizada para tener la ubicación de los camiones de distribución, maneja varios puntos de entrega, administra varios vehículos de distribución, permite la subida de información mediante plantillas Excel, la ruta generada puede ser exportada a Excel o archivo GPS. Existen tres frentes clave en los que las nuevas tecnologías pueden ayudar para una mejora en la gestión de la cadena de distribución: - Relaciones Empresa - Cliente - Gestión de Recursos - Información de Gestión Relaciones Empresa - Cliente La nueva configuración de la economía y de la industria demanda empresas que sean innovadoras no solamente en productos y servicios, sino también en los procesos internos; y es tal vez en el área de procesos en donde existen más oportunidades de aplicar las nuevas tecnologías para lograr ventajas competitivas que nos permitan el éxito en las organizaciones.

Las tecnologías de información son parte fundamental de la nueva administración de negocios, sistemas que permiten el planeamiento, organización, comunicación e integración de los procesos y datos internos de la empresa. Las tecnologías de información han permitido enfrentar los nuevos retos originados por el desarrollo de la industria y la evolución de los procesos y relaciones industriales.

Gestión de los Recursos: Procesos Entre las tecnologías más destacadas para controlar los recursos de la empresa, integrar la gestión interna y la propia empresa con el resto de la cadena de valor y 2

mejorar la eficacia, se destacan los sistemas de localización, seguimiento, trazabilidad y los sistemas de comunicaciones móviles tipo GSM o GPS GPRS. Internet canaliza a proveedores de estos servicios y a usuarios del sector del transporte.

La utilización de las telecomunicaciones y sistemas GPS son necesarias para el control y planeamiento de rutas, la gestión del transporte, monitoreo y el manejo eficiente de flotas, etc., ya que puede reducir los tiempos y las distancias, a la vez que incrementa el abanico de servicios que pueden ser ofrecidos a los usuarios y clientes.

El código de barras y el RFID convivirán por muchísimo tiempo Los procesos de adopción de estas dos tecnologías es distinto: mientras el código de barras comenzó por el consumo y recién después pasó a la logística, el RFID avanza en el sentido inverso.

Pese a la gran difusión que tiene hoy el código de barras las pymes aún están aprendiendo el ABC de esta tecnología y aún no le sacan todo su provecho. Mientras tanto, al RFID parece justificarse, por ahora, sólo en el caso de las cadenas de retail que trabajan con productos de alto costo unitario, como aparatos electrónicos sofisticados.

Gestión de recursos: Conocimiento Un desafío cada vez más importante es conseguir la alineación de procesos, contenidos Web, documentos y archivos en forma simultánea.

El conjunto de tecnologías que permite el diseño y la implementación se conoce como ECM (Enterprise Content Management). El gran potencial de automatización hace que ECM sea una tecnología con vocación de futuro. Allí donde la velocidad, la calidad y la rentabilidad de los procesos empresariales resultan decisivas, ECM es imprescindible.

El concepto de ECM ha evolucionado durante los últimos años, basado en la fusión de diferentes conceptos que eran independientes entre ellos, como por ejemplo, gestión de documentos, gestión de contenidos de web, archivar y gestión de registros. En este momento, ECM cubre todos estos conceptos en una sola solución, cubriendo así el ciclo de vida de cualquier tipo de procesos (desde documentos, registros, contenidos web, videos y muchos otros).

En base al concepto ECM, se han desarrollado soluciones de software que permiten reducir significativamente el esfuerzo en gestionar elevada cantidad de documentos, como ocurre en las actividades de almacenamiento y transporte.

Información de Gestión (KPI´s) Los negocios crecen o fallan, basados en la habilidad de identificar, definir, monitorear y actuar sobre los indicadores clave de gerenciamiento. Los ejecutivos y la gerencia alineada al negocio sienten la presión de elegir los indicadores correctos para lograr una toma de decisiones oportuna y más exacta. La rapidez y exactitud con que los KPI pueden ser accedidos, revisados, analizados y que sirvan para la acción son la mejor oportunidad que tiene la organización para ser exitosa.

Las soluciones de Business Intelligence ofrecen diferentes maneras para ver, analizar y presentar metricas corporativas, como Key Performance Indicators (KPI) con el uso de tableros de control, análisis interactivo, informes estándar o al publicar información al momento que sea necesario, usando el medio necesario dentro de una infraestructura integrada para mejorar el desempeño corporativo al tomar mejores decisiones.

Elegir Tecnología Finalmente, en la organización de una empresa, el responsable de Distribución está tomando cada vez más relevancia en los procesos de toma de decisiones estratégicas del negocio. Por tanto debe justificar sus propuestas mediante el valor económico que generen las inversiones en tecnologías integrándose con toda la cadena de valor del 3

negocio. Por los motivos antes enunciados, su responsabilidad reside entonces en elegir adecuadamente cuáles serán esas tecnologías que ante la amplia oferta actual, le permita hacer rentable los negocios y sustentable en términos de servicio al cliente.

Deberá tener en cuenta qué grado a adaptación a nuevos sistemas tiene su organización, de manera de prepararla para esos cambios. No se trata de elegir según la característica que facilite la implementación, sino de elegir lo más conveniente para sostener el desarrollo de los negocios, trabajando junto con la organización para adaptar, modificar y crear las condiciones adecuadas para usar la los mejores sistemas y tecnologías del mercado.

Algoritmo utilizado para el cálculo del camino más corto (Algoritmo de Dijkstra) Para el problema de la ruta corta tenemos varios algoritmos, a continuación se explicará el algoritmo de Dijkstra.

Descripción El algoritmo de Dijkstra determina la ruta más corta desde un nodo origen hacia los demás nodos para ello es requerido como entrada un grafo cuyas aristas posean pesos.

Algunas consideraciones: Si los pesos de mis aristas son de valor 1, entonces bastará con usar el algoritmo de BFS. Si los pesos de mis aristas son negativos no puedo usar el algoritmo de Dijsktra, para pesos negativos tenemos otro algoritmo llamado Algoritmo de Bellmand-Ford.

Como trabaja Primero marcamos todos los vértices como no utilizados. El algoritmo parte de un vértice origen que será ingresado, a partir de ese vértices evaluaremos sus adyacentes, como dijkstra usa una técnica greedy – La técnica greedy utiliza el principio de que para que un camino sea óptimo, todos los caminos que contiene también deben ser óptimosentre todos los vértices adyacentes, buscamos el que esté más cerca de nuestro punto origen, lo tomamos como punto intermedio y vemos si podemos llegar más rápido a través de este vértice a los demás. Después escogemos al siguiente más cercano (con las distancias ya actualizadas) y repetimos el proceso. Esto lo hacemos hasta que el vértice no utilizado más cercano sea nuestro destino. Al proceso de actualizar las distancias tomando como punto intermedio al nuevo vértice se le conoce como relajación (relaxation).

Dijkstra es muy similar a BFS, si recordamos BFS usaba una Cola para el recorrido para el caso de Dijkstra usaremos una Cola de Prioridad o Heap, este Heap debe tener la propiedad de Min-Heap es decir cada vez que extraiga un elemento del Heap me debe devolver el de menor valor, en nuestro caso dicho valor será el peso acumulado en los nodos.

Ejemplo Tengamos el siguiente grafo, cuyos ID están en color negro encima de cada vértice, los pesos esta en color azul y la distancia inicial en cada vértice es infinito

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Inicializamos los valores de nuestros arreglos

Donde:    

Vértices: ID de los vértices.

Distancia[ u ]: Distancia más corta desde vértice inicial a vértice con ID = u.

Visitado[ u ]: 0 si el vértice con ID = u no fue visitado y 1 si ya fue visitado.

Previo[ u ]: Almacenara el ID del vértice anterior al vértice con ID = u, me servirá para impresión del camino más corto.

De acuerdo al vértice inicial que elijamos cambiara la distancia inicial, por ejemplo la ruta más corta partiendo del vértice 1 a todos los demás vértices:

En este caso al ser el tope el inicial no está visitado por lo tanto marcamos como visitado.

Hasta este momento la tabla quedaría de la siguiente manera

Ahora vemos sus adyacentes que no hayan sido visitados. Tendríamos 2 y 4.

Evaluamos primero para vértice 2

Vemos que la distancia actual desde el vértice inicial a 2 es ∞, verifiquemos el paso de relajación: distancia[ 1 ] + 7 < distancia[ 2 ] -> 0+7<∞ -> 7<∞ El paso de relajación es posible realizarlo entonces actualizamos la distancia en el vértice 2 y agregando el vértice en la cola de prioridad con nueva distancia quedando:

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El paso de relajación se daría en la siguiente parte: Ahora evaluamos al siguiente adyacente que es el vértice 4:

De manera similar al anterior vemos que la distancia actual desde el vértice inicial a 4 es ∞, verifiquemos el paso de relajación: distancia[ 1 ] + 2 < distancia[ 4 ] -> 0+2<∞ -> 2<∞ El paso de relajación es posible realizarlo entonces actualizamos la distancia en el vértice 4 quedando:

En cuanto a la cola de prioridad como tenemos un vértice con menor peso este nuevo vértice ira en el tope de la cola:

Revisamos sus adyacentes no visitados que serían vértices 2, 3 y 5.

Empecemos por el vértice 2:

Ahora vemos que la distancia actual del vértice inicial al vértice 2 es 7, verifiquemos el paso de relajación: distancia[ 4 ] + 3 < distancia[ 2 ] -> 2+3<7 -> 5<7 6

En esta oportunidad hemos encontrado una ruta mas corta partiendo desde el vértice inicial al vértice 2, actualizamos la distancia en el vértice 2 y actualizamos el vértice previo al actual quedando:

En cuanto a la cola de prioridad como tenemos un vértice con menor peso este nuevo vértice ira en el tope de la cola, podemos ver que tenemos 2 veces el mismo vértice pero como usamos una técnica greedy siempre usaremos el valor óptimo:

Continuamos con los Vértices 3 y 5 como tienen valor ∞ si será posible relajarlos por lo que sería similar a los pasos iniciales solo que en los pasos iniciales distancia[ 1 ] era 0 en este caso distancia[ 4 ] es 2, quedando:

Hemos terminado de evaluar al vértice 4, continuamos con el tope de la cola que es vértice 2, el cual marcamos como visitado.

Los adyacentes no visitados del vértice 2 son los vértices 3 y 5. Comencemos con el vértice 3

Ahora vemos que la distancia actual del vértice inicial al vértice 3 es 10, verifiquemos el paso de relajación: 7

distancia[ 2 ] + 1 < distancia[ 3 ] -> 5 + 1 < 10 -> 6 < 10 En esta oportunidad hemos encontrado una ruta mas corta partiendo desde el vértice inicial al vértice 3, dicha ruta sería 1 -> 4 -> 2 -> 3 cuyo peso es 6 que es mucho menor que la ruta 1 – > 4 -> 3 cuyo peso es 10, actualizamos la distancia en el vértice 3 quedando:

El siguiente vértice de la cola de prioridad es el vértice 3 y su único adyacente no visitado es el vértice 5.

Vemos que la distancia actual del vértice inicial al vértice 5 es 7, verifiquemos el paso de relajación: distancia[ 3 ] + 5 < distancia[ 5 ] -> 6+5<7 -> 11 < 7 En esta oportunidad se no cumple por lo que no relajamos el vértice 5, por lo que la tabla en cuanto a distancias no sufre modificaciones y no agregamos vértices a la cola:

Ahora tocaría el vértice 2 pero como ya fue visitado seguimos extrayendo elementos de la cola, el siguiente vértice será el 5.

Al ser el último vértice a evaluar no posee adyacentes sin visitar por lo tanto hemos terminado el algoritmo. En el grafico anterior observamos que 2 aristas no fueron usadas para la relajación, las demás si fueron usadas. La tabla final quedaría de la siguiente manera:

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De la tabla si deseo saber la distancia más corta del vértice 1 al vértice 5, solo tengo que acceder al valor del arreglo en su índice respectivo (distancia[ 5 ]).

Shortest Path Tree En el proceso anterior usábamos el arreglo previo[ u ] para almacenar el ID del vértice previo al vértice con ID = u, ello me sirve para formar el árbol de la ruta más corta y además me sirve para imprimir caminos de la ruta más corta.

Impresión del camino encontrado.

Para imprimir el camino más corto deseado usamos el arreglo previo[ u ], donde u tendrá el ID del vértice destino, o sea si quiero imprimir el camino más corto desde vértice 1 -> vértice 3 partiré desde previo[ 3 ] hasta el previo[ 1 ]. De manera similar a lo que se explicó en el algoritmo BFS: Veamos gráficamente el funcionamiento, desde el grafo comenzamos en 3

El previo de 3 es el vértice 2, por lo tanto ahora evaluó 2:

Ahora el previo de 2 es el vértice 4: 9

El previo de 4 es el vértice inicial 1

Como el previo de 1 es -1 terminamos el recorrido, ahora en el retorno de las llamadas recursivas imprimo el camino: 1 4 2 3

Ruta más corta utilizando el software de cálculo de ruta Vamos a utilizar el sistema Routing Reparto dado que permite calcular rutas para varios clientes y para varios vehículos de transporte.

Ingresamos al sistema

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Seleccionamos el día para la planificación de la ruta

El sistema utiliza una plantilla en Excel con los campos a ser llenados: Cliente ID, Nombre, Calle, Número, Ciudad, Provincia, País, CoordY, CoordX, Visitar Cliente Desde, Visitar Cliente Hasta, Duración Visita.

Dicho archivo se lo sube al aplicativo en la pantalla que se muestra.

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El sistema reconoce y valida la informaci贸n ingresada

Se procede a ser la validaci贸n correspondiente a los puntos de geolocalizaci贸n de cada uno de los clientes

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Si la ubicación ha sido geo referenciada aparece en color azul.

Se procede de la misma porfa para el ingreso de los vehículos que van a ser utilizados para la distribución, llenando los campos del archivo Excel: Vehículo ID, Nombre, Calle, Número, Ciudad, Provincia, País, Y Origin Coord, X Origin Coord, Hora Inicio Jornada, Hora Fin Jornada, Duración Descanso, Realizar Descanso Desde, Realizar Descanso Hasta, Volver Base.

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Al sistema reconoce el archivo.

Se ha realizado la geo referenciaci贸n de la ubicaci贸n inicial de los veh铆culos.

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Posteriormente se procede a calcular la ruta.

Proceso concluido

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Presentaci贸n de las rutas generadas para cada uno de los veh铆culos

Presentaci贸n de la ruta calculada para el veh铆culo 1

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Ruta calculada para el vehículo 1 sin las etiquetas de clientes

Presentación de la ruta calculada para el vehículo 2

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Ruta calculada para el vehĂ­culo 2 sin las etiquetas de clientes

Las rutas obtenidas pueden ser descargadas en formato Excel o en formato GPS para ser utilizadas en cualquier dispositivo portĂĄtil.

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Mapa con la simulaci贸n de la ruta m谩s corta entre los puntos oficiales de distribuci贸n del Salinerito tomando en cuenta 2 veh铆culos de transporte.

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