En el sector de Oil & Gas, donde cada kil\u00f3metro recorrido tiene un costo directo sobre el margen operativo, la optimizaci\u00f3n log\u00edstica dej\u00f3 de ser una ventaja competitiva para convertirse en una necesidad estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n
Este caso analiza c\u00f3mo una empresa de servicios en el upstream del sector energ\u00e9tico logr\u00f3 reducir un 18% sus costos de transporte<\/strong> en menos de 90 d\u00edas, sin cambiar su flota ni su estructura de personal.<\/p>\n\n\n\n La empresa operaba con rutas hist\u00f3ricas definidas manualmente por sus despachantes. Cada ma\u00f1ana, las asignaciones se hac\u00edan en base a criterios emp\u00edricos: qui\u00e9n conoce la zona, qu\u00e9 cami\u00f3n est\u00e1 disponible, cu\u00e1l es el cliente m\u00e1s exigente.<\/p>\n\n\n\n El resultado: veh\u00edculos con capacidad subutilizada, tiempos de espera elevados en boca de pozo y una variabilidad en el tiempo de entrega que generaba fricci\u00f3n constante con los clientes.<\/p>\n\n\n\n Implementamos un modelo de programaci\u00f3n matem\u00e1tica que incorpor\u00f3 las restricciones operativas reales del negocio:<\/p>\n\n\n\n El modelo no reemplaz\u00f3 al despachante, sino que le entreg\u00f3 un plan diario optimizado que pod\u00eda ajustar con criterio humano ante imprevistos.<\/p>\n\n\n\nEl problema: rutas dise\u00f1adas por costumbre, no por datos<\/h2>\n\n\n\n
La soluci\u00f3n: un modelo de optimizaci\u00f3n de rutas con restricciones reales<\/h2>\n\n\n\n
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Los resultados a 90 d\u00edas<\/h2>\n\n\n\n