{"id":22735,"date":"2021-07-22T10:10:46","date_gmt":"2021-07-22T15:10:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.openintl.com\/ambienteTrabajo2\/?p=22735"},"modified":"2022-09-23T10:03:58","modified_gmt":"2022-09-23T15:03:58","slug":"el-problema-del-enrutamiento-en-la-industria-de-servicios-publicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.openintl.com\/ambienteTrabajo2\/es\/el-problema-del-enrutamiento-en-la-industria-de-servicios-publicos\/","title":{"rendered":"El problema del enrutamiento en la industria de servicios p\u00fablicos"},"content":{"rendered":"\t\t
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Todas las compa\u00f1\u00edas con operaciones de campo, incluyendo las empresas de servicios p\u00fablicos, buscan crear las rutas m\u00e1s eficientes para que los miembros de sus unidades de trabajo atiendan a los clientes. Aunque no existe un algoritmo que pueda producir resultados totalmente optimizados, se han creado diferentes t\u00e9cnicas para desarrollar soluciones que podr\u00edan considerarse cercanas al \u00f3ptimo que contin\u00faan mejorando con el paso de los a\u00f1os.<\/h2>

\"El<\/p>

Debido a la frecuencia y a la naturaleza de las interacciones entre los proveedores de servicios y sus clientes, cada punto de contacto debe ser satisfactorio para \u00e9stos, mejorar sus experiencias y optimizar sus journeys. Un evento de servicio espec\u00edfico que deber\u00eda convertirse en un “momento wow” para los clientes, tiene lugar cuando los t\u00e9cnicos visitan sus hogares para realizar actividades relacionadas con el servicio. Lograr una experiencia de este tipo es posible llevando a cabo acciones peque\u00f1as, pero significativas, como enviar notificaciones proactivas o tiempos estimados de llegada m\u00e1s precisos. Por otra parte, estas acciones tambi\u00e9n facilitan la planeaci\u00f3n y gesti\u00f3n de las operaciones de campo de la organizaci\u00f3n y dan como resultado un proceso m\u00e1s controlado y confiable.<\/p>

Para llevar a cabo lo anterior, las empresas de servicios p\u00fablicos han utilizado programas de enrutamiento que ahora pueden procesar mucha informaci\u00f3n, incluyendo la relacionada con el tr\u00e1fico y los tipos de carreteras, junto con la carga de trabajo y la disponibilidad de los t\u00e9cnicos. Estos algoritmos han evolucionado con el tiempo volvi\u00e9ndose m\u00e1s inteligentes y eficientes al resolver varios problemas de enrutamiento que al principio eran sencillos. pero que con el tiempo fueron adquiriendo complejidad:<\/p>

1. <\/strong>El problema del vendedor viajero[1]<\/a><\/strong><\/h2>

\"ElEn el siglo XIX, los matem\u00e1ticos Sir William Rowan Hamilton y Thomas Penyngton Kirkman formularon el siguiente problema: “Si se tiene una lista de ciudades y las distancias entre cada par de ciudades, \u00bfcu\u00e1l es la ruta m\u00e1s corta posible para visitar cada ciudad, exactamente una vez, y volver a la ciudad de origen?”. Aunque originalmente se defini\u00f3 como un problema para la industria de transporte de carga tambi\u00e9n puede aplicarse para resolver varios problemas de la industria de servicios p\u00fablicos. En este caso, las ciudades representan las casas de los clientes, la ciudad de origen es el punto de partida de una unidad de trabajo, y esta unidad en particular debe visitar todas las casas. En la industria de transporte de carga, la soluci\u00f3n fue encontrar la ruta m\u00e1s corta para visitar todas las ciudades. De igual manera, en la industria de servicios p\u00fablicos, al encontrar la ruta m\u00e1s corta posible, se obtiene un camino casi optimizado que los t\u00e9cnicos deben seguir para llevar a cabo todos sus trabajos.<\/p>

2. <\/strong>El problema de despacho de camiones[2]<\/a><\/strong><\/h2>

\"\"Un siglo despu\u00e9s, espec\u00edficamente en 1959, George Dantzig y John Ramser formularon otro problema de enrutamiento: “\u00bfCu\u00e1l es el conjunto \u00f3ptimo de rutas que debe recorrer una flota de veh\u00edculos para atender a un conjunto determinado de clientes?” Propuesto como una generalizaci\u00f3n del problema anterior, puede aplicarse de forma similar en el sector de servicios p\u00fablicos, pero con un mayor nivel de complejidad. En este caso, hay m\u00e1s casas que visitar y m\u00e1s t\u00e9cnicos disponibles para hacerlo. Por lo tanto, la optimizaci\u00f3n de la ruta se hace a mayor escala para que varias unidades visiten todas las casas y completen todos los trabajos pendientes.<\/p>

3. <\/strong>El problema del enrutamiento de veh\u00edculos<\/strong>[3]<\/strong><\/a><\/h2>

\"ElEn 1964 Clarke y Wright extendieron el alcance del TDP. A partir de este momento, la evoluci\u00f3n del enrutamiento realmente despeg\u00f3. M\u00e1s all\u00e1 de los problemas formulados anteriormente, los problemas de enrutamiento de veh\u00edculos (VRPs, por sus siglas en ingl\u00e9s) tienen en cuenta la flota de veh\u00edculos y el n\u00famero de \u00f3rdenes de trabajo. Con esto se optimiza la ruta de cada veh\u00edculo para maximizar los recursos disponibles.<\/p>

Los algoritmos VRP pueden definir rutas \u00f3ptimas considerando varios factores que tambi\u00e9n representan diferentes oportunidades para las empresas de servicios p\u00fablicos, como ayudar a las unidades de trabajo a estar m\u00e1s preparadas para ejecutar las \u00f3rdenes de trabajo y llegar a tiempo a la ubicaci\u00f3n de los clientes.<\/p>

Existen diferentes alternativas que los algoritmos VRP ofrecen a los proveedores de servicios:<\/p>

\"\"<\/p>

Imagen 1. Tipos de VRPs.<\/p>

De acuerdo con la imagen 1, \u00bfqu\u00e9 ocurrir\u00eda si una unidad necesitara recoger materiales para realizar un trabajo, sus visitas se organizaran en funci\u00f3n de la disponibilidad de los clientes, y se crearan nuevas \u00f3rdenes de trabajo despu\u00e9s de que los t\u00e9cnicos estuvieran en el campo?<\/p>

En este caso com\u00fan, el MDVRP considerar\u00eda la recogida de los materiales, el VRPTW tendr\u00eda en cuenta las ventanas de tiempo y el DVRP las nuevas \u00f3rdenes. Cada tipo de VRP ofrece a las empresas de servicios p\u00fablicos diferentes beneficios, como proporcionar a los t\u00e9cnicos el material adecuado para realizar actividades de campo espec\u00edficas, permitir que las unidades lleguen a su destino a la hora adecuada y habilitar un desplazamiento m\u00e1s eficiente para cubrir todos los trabajos a realizar.<\/p>

Por otra parte, un HVRP puede incluir las caracter\u00edsticas de los veh\u00edculos en la optimizaci\u00f3n de la ruta. Los G-VRPs, por su parte, tienen en cuenta otros factores relevantes, como el tiempo de recarga de los veh\u00edculos el\u00e9ctricos, con el fin de obtener rutas optimizadas para las unidades de trabajo. Estos VRPs dan a las empresas de servicios p\u00fablicos m\u00e1s flexibilidad a la hora de elegir los tipos de veh\u00edculos que van a utilizar en su flota.<\/p>

Niveles de precisi\u00f3n de las soluciones de enrutamiento<\/strong><\/h2>

Aunque las soluciones a los problemas descritos anteriormente eran \u00f3ptimas y eficientes, no ten\u00edan en cuenta la realidad de la carretera de un punto a otro. Por lo tanto, los algoritmos deb\u00edan contar con entradas adicionales que dieran lugar a un modelo de mapa m\u00e1s factible para mejorar la precisi\u00f3n con la que la soluci\u00f3n predice los tiempos estimados de llegada. Esta exactitud se representa en tres niveles de precisi\u00f3n disponibles para las organizaciones:<\/p>
Distancia a vuelo de p\u00e1jaro<\/strong><\/td>Enrutamiento a nivel de calle<\/strong><\/td>Enrutamiento basado en el tiempo<\/strong><\/td><\/tr>

\"El<\/p>

Tambi\u00e9n conocida como distancia euclidiana, esta t\u00e9cnica proporciona el nivel m\u00e1s bajo de precisi\u00f3n, pues no tiene en cuenta obst\u00e1culos, como edificios o r\u00edos, entre los destinos.<\/p><\/td>

\"El<\/p>

Esta t\u00e9cnica produce mejores resultados que su contraparte euclidiana al considerar indicaciones paso a paso basadas en la informaci\u00f3n de las calles.<\/p><\/td>

\"El<\/p>

Este es el m\u00e9todo m\u00e1s preciso disponible en la actualidad. Tiene en cuenta la informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico, lo que permite que produzca tiempos estimados de llegada mucho m\u00e1s precisos.<\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

Enrutamiento inteligente<\/strong><\/h2>

Entonces, \u00bfqu\u00e9 es exactamente el enrutamiento inteligente?\u00a0 Al final, se trata de producir las mejores rutas posibles con la soluci\u00f3n VRP que mejor se adapte a las necesidades de la organizaci\u00f3n y de dotarlas del mayor nivel de precisi\u00f3n. Sin embargo, es importante tener en cuenta que una mayor precisi\u00f3n puede traducirse en una soluci\u00f3n m\u00e1s costosa, sobre todo porque los vendedores de mapas que est\u00e1n en capacidad de ofrecer informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico suelen cobrar una cantidad superior cada vez que se requiere esta informaci\u00f3n.<\/p>

Por lo tanto, depende de cada empresa de servicios p\u00fablicos decidir el grado de precisi\u00f3n que desea para su operaci\u00f3n. Cuando se trata de enrutamiento inteligente, los proveedores de servicios deben ser listos e ignorar los cantos de sirena de muchos vendedores que afirman ofrecer la mejor soluci\u00f3n de enrutamiento. Para elegir entre las diferentes alternativas presentadas, las utilities deben considerar las necesidades de su empresa, el tama\u00f1o de su operaci\u00f3n y el presupuesto que est\u00e1n dispuestas a destinar a la optimizaci\u00f3n de sus rutas.<\/p>

[1]<\/a> Traveling Salesman Problem (TSP)<\/p>

[2]<\/a> The Truck Dispatching Problem (TDP)<\/p>

[3]<\/a> The Vehicle Routing Problem (VRP)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t7 PASOS PARA MEJORAR EL SERVICIO AL CLIENTE CON ENRUTAMIENTO INTELIGENTE<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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