This video presents evidence for improving an adaptive value chain using routing methodologies. The presenter, David, focuses on a priority/emergency strategy and a last-mile methodology to optimize delivery routes, reducing time, cost, and errors. He uses mathematical optimization with linear models and tools like Google Maps and Lingo to achieve this.
hola mi nombre es David ah bueno voy a presentar mi evidencia para la mejora de la cadena de valor adaptativa en este caso son metodologías de enrutamiento y bueno eh mi equipo trabajó con la estrategia de prioridad o emergencia eh básicamente esta metodología es considerada como una estrategia de reparto que da prioridad a las entregas urgentes durante imprevistos bueno ¿en qué se basa esta estrategia en ajustar los las rutas en tiempo real y prioriza clave utiliza también herramientas como GPS o algunos para definir las rutas es considerado como un plan inteligente y flexible de estrategia y bueno ¿cuál fue nuestra propuesta fue la optimización matemática con modelos lineales eh ¿por qué fue útil pues considero que el modelo matemático elige una mejor combinación de entregas según el tiempo y distancia y combustible posible en este caso trabajamos con el tiempo y bueno ¿qué herramientas utilizamos fue Google Maps para medir los tiempos y el lingo para optimizar las rutas este fue el modelo que trabajamos eh la matriz de acá arriba la tuvimos que trabajar eh precisamente con el Google Maps eh fue la herramienta que que utilizamos primero en este caso eh me dimos hicimos esta matriz en donde medimos el tiempo entre sucursales o el centro de distribución ¿por qué porque nada más teníamos los tiempos como fijos de la roto original entonces tuvimos que plantear este estos tiempos en un promedio de ahora sí que es lo que nos indicaba el Google Maps ya que había un rango ¿no un mínimo y un máximo de tiempo e que se hacía en esas rutas entonces utilizamos el promedio entonces puede ser más puede ser menos de la respuesta que nos dio el sol verdadingo en este caso eh nos dio 145 es decir 2.4 horas eh lo cual es un muy buen tiempo ya que la ruta original planteaba 3.6 horas eh aquí está la ruta aquí abajo eh la propuesta para el software que es del Cedis Juárez Gran Plaza Metepec Sendero Alameda y regreso a Cedis la ruta original Sedis Metepec Sendero Juárez Gran Plaza Alameda y Cedis y bueno ¿cuáles son los beneficios y retos para Malinali en este caso los beneficios son pues la mejora del servicio de las sucursales eh ah bueno aquí hago una aclaración utilicemos la prioridad entonces a a unas sucursales le dimos mayor peso es por ello que las sucursales clave en este caso pues tienen un mejor servicio y que se les surte primero esto se puede determinar pues por varios sectores como la demanda eh qué tanto vende la sucursal qué tanto no surge etcétera eh bueno la reacción rápida de emergencias eh por eso está la priorización eh es de bajo costo y fácil de implementar y bueno ¿cuáles son los retos de implementación en este caso pues como es una herramienta realista ¿no eh pues requiere definir las prioridades con datos confiables en este caso eh qué es lo que ocupa Malinali ah luego también necesita la capacitación básica en el uso del software del solver ¿no y bueno la segunda herramienta como parte dos de esta evidencia que escogí fue la metodología de última milla es una metodología que optimiza la última parte del proceso de entrega del centro de distribución hasta el punto final se enfoca en reducir tiempos costos y errores en zonas urbanas con alto tráfico condiciones cambiantes escogí esto porque pues básicamente considero que el centro de Toluca es una es un es un escenario que describe muy bien esta definición ¿qué herramientas podemos aplicar pues las mismas podemos utilizar Google Maps eh que es una herramienta pues gratuita fácil de usar rote inteligente eh un poco similar a lo de la del peso que le estamos dando a las sucursales e en base a los criterios como cercanía urgencia facilidad de acceso eh bueno sabemos que el centro es una zona complicada también existen aplicaciones para este tipo de de metodologías como Rutificot Planner son alternativas gratuitas bueno ¿cuál sería la evaluación cuantitativa en este caso tenemos indicadores eh igual los mismos que se plantearon para la otra metodología eh tiempo promedio de entrega en su pulsal eh que midiría la eficiencia en cada parada eh el impacto exermenol el porcentaje de entregas exitosas a tiempo ¿no ¿qué tanto cumplimos en estas zonas urbanas ¿qué es lo que queremos básicamente mejorar que debe ser un mayor impacto un mayor porcentaje eh la eficiencia de rutas urbanas eh es decir lasup las entregas agrupadas por cercanía debe ser la más óptima en este caso tenemos varias sucursales en zona centro entonces debemos de optimizar esa parte y el combustible por kilómetro urbano eh básicamente ¿qué tanto gastamos en el tráfico lento debe estar controlado ¿no gastarnos menos y bueno ¿cómo podemos eh adaptar la propuesta original a la de última milla eh combinamos las rutas por prioridad con la eficiencia eh podemos igual utilizar un solver un lingo para que nos dé la ruta en este caso definimos la prioridad eh podemos reordenar las paradas en cuestión de de cercanía ¿no lo podemos indicar ahí en el mismo código sabes que tienes que pasar por esta por esta por esta eh o sea seguiditas ¿por qué porque queremos cubrir la zona centro primero por ejemplo eh aplicar la ruta eh y monitorearla constantemente y evaluar con indicadores el tiempo entregas cumplidas kilómetros recorridos básicamente es algo muy relacionado muy muy sencillo con un poquito de cambio en el o el tipo de metodología vaya en este caso se prioriza la este los beneficios para la sucursal y bueno Yeah
