Planificación y Ejecución de Rutas para un Mayorista Rentable

Con mucha frecuencia, los planes de rutas parecen buenos en el papel, pero se desmoronan en la práctica. Algunos vehículos salen con capacidad ociosa, mientras que otros están sobrecargados. Las horas extra de los conductores aumentan y las previsiones de llegada (ETAs) se vuelven poco confiables, dificultando la reducción de costos logísticos.

Los mayoristas y distribuidores enfrentan estos desafíos con el tiempo. Los retrasos y errores pasan a parecer realidades inevitables de la logística. Pero la mayoría de estos problemas puede evitarse con una planificación de rutas más realista. La clave es integrar la planificación con la ejecución para construir rutas viables y rentables.

A continuación, se explica cómo los distribuidores pueden pasar de planes teóricos a aquellos que realmente funcionan en la práctica, centrándose en la reducción de costos logísticos.

Los algoritmos de optimización actuales pueden generar rutas realistas y altamente eficientes. Cuando se desvían, generalmente es porque el plan se basó en datos y suposiciones imprecisas dentro de la planificación de la cadena de suministro.

En mercados mayoristas como los de alimentos, bebidas y materiales de construcción, el desempeño de la entrega depende de datos precisos sobre:

• Ubicaciones exactas de descarga (el muelle, no la entrada de la calle)
• Horarios de funcionamiento de los establecimientos
• Ventanas de tiempo prometidas
• Tiempos de servicio precisos (que pueden variar según las cajas y el producto)
• Restricciones de acceso y de vehículos

La solución es vincular los datos de ejecución con la planificación de rutas. Los dispositivos móviles de los conductores pueden capturar el comportamiento real, como ubicaciones de descarga y tiempos de servicio.

Luego, herramientas de Machine Learning (ML) pueden modelar cómo la duración del servicio varía según el tipo de producto o las características del cliente.

El software de gestión de rutas utiliza estos datos para construir planes viables con ETAs realistas y costos previsibles, lo que resulta en la reducción de costos logísticos.

La distribución mayorista tiende a tener mayores riesgos que la entrega B2C. Un solo tiempo de servicio incorrecto puede comprometer los ETAs de todas las entregas posteriores en la ruta. Y las entregas tardías o fallidas tienen un efecto en cascada en las ganancias.

Cuando se trata de planificación de entregas, estos puntos son particularmente propensos a causar fallas e impedir la reducción de costos logísticos:

• Horarios comerciales de apertura/cierres incorrectos provocan entregas perdidas y retrasadas.
• Estimaciones de tiempo de servicio estandarizadas como “10 minutos por parada” no consideran diferentes SKUs, métodos de manipulación y clientes.
• Detalles de ubicación y acceso imprecisos generan dificultades para los conductores que necesitan encontrar el muelle exacto. Geocercas (geofences) imprecisas también pueden distorsionar los tiempos de servicio registrados.
• Restricciones de conductores y vehículos: el software de gestión de rutas debe considerar las horas de conducción, pausas y habilidades. Asimismo, las restricciones de vehículos, limitaciones viales y capacidad disponible deben ser factores en la planificación de la cadena de suministro.

De todas estas áreas, la estimación del tiempo de servicio tiene el mayor impacto en el desempeño de la entrega. Tiempos de servicio irreales conducen a ETAs imprecisos, erosionando la confianza del cliente. A su vez, las rutas quedan sub o sobrecargadas, lo que eleva el costo por parada.

Los datos de ejecución son fundamentales para mantener las operaciones de entrega mayorista funcionando correctamente. A continuación, se explica cómo la tecnología puede ayudar a centrarse en la reducción de costos logísticos:

1. Evaluar las operaciones actuales

El software de gestión de rutas de Descartes destaca las variaciones entre la actividad planificada y la real:

• ¿Se están cumpliendo las ventanas de tiempo acordadas?
• ¿Los ETAs se están alejando de la realidad?
• ¿Los conductores están acumulando millas y horas inesperadas?
• ¿Los conductores siguen la secuencia de las rutas?
• ¿El costo por parada es impredecible?

El software ayuda a identificar si las diferencias son resultado del comportamiento del conductor o de una planificación de la cadena de suministro poco realista.

• Capturar datos de ejecución móvil

Equipe a los conductores con una aplicación móvil que capture la actividad real:

• Ubicación real de los muelles
• Tiempos de servicio precisos basados en llegada y salida automáticas
• Prueba de entrega con fotografías y registro de fecha/hora
• Retroalimentar la ejecución en la planificación

El software de gestión de rutas puede detectar cuando las descargas ocurren repetidamente fuera de la geocerca esperada. En cuanto a los tiempos de servicio, el ML puede modelar cómo la duración varía según el peso, número de cajas, volumen y tipo de cliente. Esto permite una planificación de la cadena de suministro con capacidad y ETAs más realistas.

Las herramientas también pueden predecir ETAs con mayor precisión a medida que el conductor avanza en su ruta. Esto permite compartir previsiones dinámicas de ETA con clientes, representantes de ventas y despachadores, contribuyendo a la estrategia global de reducción de costos logísticos.

Las rutas que parecen buenas en la superficie a menudo “pierden” costos en la ejecución. Esto ocurre porque los planes no consideran las complejidades de la distribución mayorista. La solución es cerrar el ciclo entre planificación y ejecución. Al aprovechar datos reales de desempeño, es posible construir rutas realistas con costos previsibles.

Descartes GreenMile™ combina la visibilidad de la ejecución con el aprendizaje automático para construir rutas eficientes que resisten las restricciones del mundo real y garantizan la reducción de costos logísticos.