Una empresa ferroviaria debe enviar vagones de carga vacíos adonde los clientes los necesitan, equilibrando dónde se encuentran los vagones, cuán urgente es la demanda y si un tipo de vagón puede sustituir a otro.
Union Pacific colaboró con investigadores de Purdue en un modelo de optimización que pondera todos estos factores a la vez y produce asignaciones en tiempo real dentro de un sistema integral de gestión de vagones.
El modelo redujo el costo de transporte tal como predijo su simulación y redujo el personal necesario para satisfacer la demanda, produciendo un retorno de la inversión del 35 %.
Asignar vagones vacíos mediante el modelo, no a mano
Las decisiones sobre vagones vacíos dependían de muchos factores que interactuaban entre sí
Un modelo puede ponderar conjuntamente la ubicación, la urgencia y la sustitución
La optimización hizo que la decisión de asignación fuera lo bastante rápida para el tiempo real
Medido: reducción de costo y de personal, con un ROI del 35 %
Cuando una decisión operativa diaria depende de muchos factores que interactúan entre sí, sustituir las reglas empíricas por un modelo de optimización puede reducir el costo y el personal mientras mejora el servicio, incluso en tiempo real.
El modelo pasó a formar parte del proceso de gestión de vagones en tiempo real de Union Pacific y el enfoque se extendió por toda la red, mostrando cómo un núcleo de optimización compartido podía ejecutar una decisión operativa que antes requería muchos especialistas.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- An Optimization Model for Empty Freight Car Assignment at Union Pacific Railroad IDEAS/RePEc / INFORMS Interfaces · ideas.repec.org
- An optimization model for empty freight car assignment at Union Pacific Railroad IFORS · iaorifors.com