El empuje del E-commerce, ¿Cómo optimizar cada día desde que almacén se sirven lospedidos?

En el presente proyecto se ha optimizado la red de reparto de un retailer hasta un 11,7% mediante su simulación en un gemelo digital a través de la plataforma RiverLogic.
Para poder llevarlo a cabo se han estudiado, en primer lugar, que modelos existen ya en relación con la optimización de las rutas de reparto mediante programación lineal.
Una vez conocida la formulación utilizada en modelos existentes, se han analizado los datos de la red actual de reparto del retailer identificando dos palancas de mejora: deficiencias en el equilibrio de cargas entre tiendas y falta de optimización de las rutas de reparto con asignaciones “extrañas” de clientes a tiendas.

Tras identificar los puntos de mejora, se han elaborado cuatro escenarios para poder darles solución:
Caso 1: asignación estática de hipermercados a códigos postales por cercanía.
Caso 2: asignación dinámica según la demanda diaria y limitando el reparto según la capacidad diaria de las tiendas.
Como esta eficiencia fue muy baja se hizo un caso 2bis triplicando la capacidad de las tiendas consideradas “pequeñas “por su capacidad y duplicando la de las tiendas “medianas” obteniendo una mejora considerable en la eficiencia.
Caso 3: en este tercer caso se rompió con la división de la demanda en códigos postales agrupándola en clústeres mucho más precisos y se introdujo la limitación de la capacidad máxima de cada camión de transporte.
Caso 4: En este caso se optimizaron al máximo el balanceo de cargas de trabajo entre hipermercados.

Finalmente, se agregaron los casos 3 y 4 dimensionando las unidades en función del coste que suponía para el retailer, obteniendo una eficiencia final de 11,7% respecto a la red de reparto original. En definitiva, se consiguió optimizar el e-commerce de forma considerable, aunque para conseguir una transformación profunda habría que optar por cambios estratégicos en el reparto que dependen de la visión que el retailer tenga de su e-commerce.

In this project, the delivery network of a retailer has been optimized up to 11.7% by simulating it in a digital twin through the RiverLogic platform.
First of all, it has been studied which models already exist in relation to the optimization of the delivery routes by linear programming.
Once the formulation used in existing models was known, the data of the retailer's current delivery network was analyzed, identifying two levers for improvement: deficiencies in load balancing between stores and lack of optimization of delivery routes with "strange" assignments of customers to stores.

After identifying the improvement points, four scenarios have been developed in order to solve them:
Case 1: static assignment of hypermarkets to zip codes by proximity.
Case 2: dynamic allocation according to daily demand and limiting the distribution according to the daily capacity of the stores.
As this efficiency was very low, a case 2bis was made by tripling the capacity of the stores considered "small" because of their capacity and doubling that of the "medium" stores, obtaining a considerable improvement in efficiency.
Case 3: in this third case we broke with the division of demand into zip codes by grouping it into much more precise clusters and introduced the limitation of the maximum capacity of each transport truck.
Case 4: In this case the balancing of workloads between hypermarkets was optimized to the maximum.

Finally, cases 3 and 4 were added, sizing the units according to the cost for the retailer, obtaining a final efficiency of 11.7% with respect to the original delivery network. In short, it was possible to optimize e-commerce considerably, although to achieve a profound transformation it would be necessary to opt for strategic changes in distribution, which depend on the retailer's vision of its e-commerce.