Un gran hotel de lujo de Singapur operaba un servicio de limusinas las veinticuatro horas del día, con un promedio de unas 9.000 carreras al mes. Para proteger el servicio a los huéspedes durante eventos y festivos, los planificadores mantenían vehículos subcontratados en reserva, una costumbre que generaba millones de dólares de coste adicional anual.
La respuesta ingeniosa no fue una gran plataforma de transporte. El proyecto combinó analítica predictiva, optimización con hojas de cálculo y automatización robótica de procesos para que los planificadores pudieran decidir cuántas limusinas propias y subcontratadas se necesitaban para cada hora del día.
Ese enfoque cambió la pregunta gerencial de «¿cuánta capacidad de reserva parece segura?» a «¿qué horas necesitan realmente vehículos de reserva?». El sistema preservó la calidad del servicio mientras recortaba el costoso colchón que se había extendido de forma demasiado amplia.
El caso es un recordatorio útil de que la investigación operativa a menudo gana adaptando la herramienta al operador. La solución utilizó herramientas ampliamente disponibles, lo que facilitó que los planificadores y controladores siguieran usándola después del proyecto de investigación.
Planificar la capacidad de reserva por hora, no por miedo
La planificación horaria de la capacidad se ajustó mejor a la forma real de la demanda que los promedios diarios.
La optimización con hojas de cálculo mantuvo el modelo cerca del flujo de trabajo existente de los planificadores.
La RPA redujo el trabajo administrativo que, de otro modo, impide que las pequeñas herramientas de optimización se vuelvan rutinarias.
Cuando los picos de demanda asustan, cuantifique el pico hora por hora; un optimizador modesto puede reemplazar la capacidad de respaldo generalizada sin reducir el servicio.
El caso publicado informa ahorros de hasta 3,2 millones de dólares singapurenses al año mientras mejoraba el nivel de servicio. El enfoque se presentó en INFORMS Journal on Applied Analytics como un caso práctico de planificación de capacidad en la hostelería.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- Limousine Service Management: Capacity Planning with Predictive Analytics and Optimization IDEAS/RePEc · ideas.repec.org
- Limousine Service Management: Capacity Planning with Predictive Analytics and Optimization INFORMS Journal on Applied Analytics · pubsonline.informs.org ·