El comercio electrónico de consumo masivo ya representa un 9% de las ventas del retail en EEUU y tiene un crecimiento anual del 15%; esto es, cinco veces más que el total del retail en ese país. Esta rápida expansión se explica en parte por la comodidad y el ahorro en tiempo y costo que percibe el consumidor al comprar desde su computador o smartphone evitando el tiempo que requiere visitar una tienda física y pagar en cajas. Además, el surgimiento de servicios que permiten una entrega en el domicilio cada vez más rápida producen una satisfacción en el cliente más similar a la satisfacción instantánea que percibe al comprar en una tienda física; esta conveniencia e “inmediatez” hace que piense dos veces antes de salir de casa.


Un ejemplo de estos servicios es Same-day delivery (SDD) de Amazon.com, en que la empresa se compromete a que un cliente que emite una orden antes de cierta hora del día, por ejemplo 6:00pm, recibirá su producto en su domicilio dentro del mismo día de la compra online. Amazon no sólo brinda SDD sin costo adicional a sus más de 75 millones de suscriptores Prime en las principales ciudades de EEUU para más de un millón de productos, sino que, además, acaba de implementar Prime Now, un servicio de entrega a domicilio, aún más rápido, que promete despachos hasta en menos de una hora.


mathias KlappImplementar un servicio de reparto a domicilio como los anteriores es complejo y el costo de transporte adicional generado puede ser alto comparado con el resto de la operación logística. La última milla recorrida por un producto puede representar un 25% del costo de distribución que normalmente debe recorrer miles de millas. A diferencia del transporte interurbano, en este último tramo no existen grandes economías de escala y oportunidades de consolidación de carga; normalmente se mueven bajos volúmenes y una gran variedad de órdenes diferentes; los vehículos son más pequeños e ineficientes; y la manipulación de carga es a nivel de ítem.


Operar un sistema de despacho a domicilio eficiente implica desarrollar con éxito dos procesos: gestión y distribución de órdenes. La gestión de órdenes consiste en (i) manejar y recibir de manera automatizada peticiones de compra online; (ii) aceptar o rechazar despachos dependiendo de la capacidad de distribución disponible y del nivel de servicio preestablecido; y (iii) preparar los paquetes a repartir en un centro de distribución especializado o en una tienda física reacondicionada para reparto. La distribución de una orden comienza una vez que el paquete ya está preparado. Consiste en decidir qué paquetes cargar en qué vehículos en cada centro de despacho (CD) y luego determinar cuándo despachar cada vehículo desde un CD hacia los clientes definiendo también una secuencia de visitas por despacho.


Cuando el reparto de los productos puede tomar varios días, estos dos procesos ocurren de manera secuencial y el total de órdenes a distribuir durante una jornada de trabajo queda definido con días de anticipación. Esto facilita enormemente la toma de decisiones, pues reduce incertidumbre en la distribución de las órdenes. Al estar disponible toda la información necesaria para planificar una distribución es posible minimizar los costos de despacho (Ver Figura (a), que ilustra un ejemplo de entrega en dos días).

 

Por el contrario, en el caso de SDD, los pedidos se reciben y se gestionan dinámicamente y la distribución a clientes no se debe abordar como un proceso independiente pues, por ejemplo, los tiempos de retorno de los vehículos al punto de despacho afectan la capacidad de consolidación de órdenes por ruta. Al momento de iniciar la operación, sólo se cuenta con una pequeña fracción del total de información acerca de las órdenes diarias, mientras el resto se revela incrementalmente a lo largo del día mientras la operación se ejecuta. (Ver Figura (b)).

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Lo anterior implica que, en el caso de SDD, una política de distribución de órdenes eficiente requiere planificar bajo mucha incertidumbre en los datos, y con un alto dinamismo en la toma de decisiones. Lo primero se refiere a planificar una distribución de órdenes que no sólo considere información de pedidos ya preparados, sino que también una apuesta a futuro reflejada en las probabilidades que potenciales órdenes puedan llegar a continuación. Lo segundo exige que una buena política de decisiones debe considerar que en el futuro cercano se tomarán acciones correctivas al ir contando con más información. Es distinto planificar un sistema estático que un sistema dinámico. En este último caso, una decisión tomada modifica el estado en que se encuentra el sistema, en el cual hay que tomar otras decisiones con nuevas probabilidades asociadas. Esto genera una cadena que te fuerza a ser proactivo, porque para tomar la mejor decisión que minimiza los costos futuros, hay que considerar el impacto que esta decisión tendrá en los costos de las decisiones futuras. ¡Es como jugar al ajedrez!


Un ejemplo claro de lo anterior es el complejo balance que existe entre consolidar un despacho de un vehículo con las órdenes ya preparadas o esperar a que lleguen nuevas peticiones de despacho. Cuando un vehículo es despachado, se reduce la cola de órdenes esperando ser despachadas. Sin embargo, se pierde la oportunidad de servir potenciales arribos de órdenes futuras con destinos cercanos a los que ya están siendo considerados en la misma ruta. Por otro lado, si el vehículo espera y despacha un poco más tarde, pierde valioso tiempo de operación y se reduce la capacidad de despacho.


La frecuencia de despacho también debe obedecer a esta lógica. Si la operación cuenta con información completa de órdenes, se debiese consolidar la carga cubriendo la mayor cantidad de órdenes en una sola ruta larga (si es posible) y reduciendo los costos de transporte por Km recorrido. En un ambiente dinámico, se debe considerar que una ruta larga reduce la disponibilidad del vehículo durante un largo periodo. Muchas veces convendría acortar los tiempos entre despachos, haciendo rutas más cortas e ineficientes desde el punto de vista de costo por Km, pero que retornen frecuentemente al centro de distribución con el objetivo de tener la flexibilidad de contar rápidamente con el vehículo en caso de potenciales urgencias futuras.


El mecanismo de aceptación de órdenes está directamente entrelazado con el sistema de distribución. Si este mecanismo acepta muchas órdenes al comienzo del día, el sistema de distribución absorbe el trabajo consumiendo tiempo y capacidad de despacho futuro. Si rechaza muchas órdenes al comienzo, esperando que otras se materialicen durante el día, entonces arriesga la subutilización del sistema. Más aún en estas decisiones se debe considerar las potenciales economías de densidad geográfica del despacho. A igual valor del servicio, el sistema debiese preferir aceptar órdenes con ubicaciones de entrega similares a las órdenes ya aceptadas y a los potenciales arribos futuros, pues el costo marginal y el tiempo adicional de estos despachos es menor en términos de ruteo vehicular.


En los últimos años se han desarrollado herramientas de rápido cómputo que apoyan y recomiendan una toma de decisiones optimizada en estos ambientes estocástico-dinámicos, considerando la incertidumbre inherente en los datos y el dinamismo en la toma de decisiones. Estas herramientas combinan elementos de inferencia estadística, optimización matemática, ciencia de la computación e inteligencia artificial, a.k.a Machine Learning. Amazon ha desarrollado fuertemente estas vetas de tecnologías durante los últimos diez años, pues entiende que estos esfuerzos se traducen en una cadena de distribución de productos más barata, más rápida y con un mayor ahorro de tiempo y costo para el consumidor final.


En Chile a principios de siglo y en medio de la burbuja de internet Bazuca (en paralelo a Kozmo en Estados Unidos) fue una empresa pionera en este tipo de servicios que no logró sobrevivir a los escasos márgenes y densidad de órdenes de esos años. La demanda por este tipo de servicios hoy es mayor y por lo tanto las densidades geográficas de clientes han aumentado. Hoy hay también tecnologías que permiten una operación más eficiente. Así, la industria Chilena de retail enfrenta un desafío con la implementación de estos servicios de entrega ultra rápida. En Chile, el e-commerce B2C tuvo un crecimiento anual de 21% en 2016 con ventas cercanas a los USD 3.4 billones 3,3 billones. De acuerdo con la Tercera esta oportunidad de crecimiento motiva que Amazon piense en instalarse en Chile a fines de este año. Será interesante ver qué ocurrirá cuando el gigante del e-commerce llegue a Chile e implemente un servicio de Same-day delivery utilizando todas sus herramientas de gestión avanzada. ¿A quién le compraría usted?

 

Mathias Alberto Klapp: Académico asociado al Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística y al Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas, Escuela de Ingeniería UC. Ph.D y MSc en Investigación de Operaciones, Georgia Institute of Technology.

Modificado por última vez en Miércoles, 13 Septiembre 2017
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