Optimización de Rutas de Entrega

Tabla de Contenidos:

• Introducción
• Descripción general del proyecto
• Obtención y almacenamiento de datos
• Conexión a la API de Google Maps
• Optimización de rutas
• Restricciones de ventanas de tiempo
• Prioridad de pedidos
• Caso iterativo
• Visualización de resultados
• Conclusiones

Optimización de Rutas para Cardinal Health

En este artículo, exploraremos el proyecto de optimización de rutas llevado a cabo por el equipo de Cardinal Health. El objetivo principal de este proyecto era crear un modelo de optimización de rutas que utilizara datos en tiempo real de la API de Google Maps para determinar las rutas más óptimas para los camiones de Cardinal Health. A lo largo del artículo, veremos cada etapa del proyecto, desde la obtención y almacenamiento de datos hasta la visualización de los resultados. También discutiremos las restricciones relacionadas con las ventanas de tiempo de entrega, la prioridad de los pedidos y el enfoque iterativo utilizado.

Introducción

El equipo de Cardinal Health se embarcó en un emocionante proyecto de optimización de rutas que tenía como objetivo mejorar la eficiencia de la entrega de productos. El proyecto utilizó datos en tiempo real de la API de Google Maps para calcular las rutas más óptimas para los camiones de Cardinal Health. En este artículo, exploraremos en detalle cada paso del proyecto y cómo se logró la optimización de rutas.

Descripción general del proyecto

El proyecto comenzó con la obtención y almacenamiento de datos. Cada ubicación tenía atributos específicos que proporcionaban información sobre la dirección, la ventana de entrega y la prioridad del pedido. Estos atributos se utilizaron posteriormente para determinar las restricciones y prioridades en la optimización de rutas.

A continuación, el equipo se conectó a la API de Google Maps para obtener datos de distancia y tiempo de viaje entre ubicaciones. Esto permitió calcular la duración del viaje y tener en cuenta el tráfico en tiempo real al determinar las rutas óptimas.

Utilizando un modelo de programación lineal y las restricciones de tiempo de entrega, el equipo pudo generar una salida con la secuencia óptima de entregas. El modelo también tuvo en cuenta la prioridad de los pedidos, permitiendo una planificación más eficiente de las entregas.

Se implementó un enfoque iterativo para tener en cuenta las actualizaciones en el tráfico o cualquier cambio en las condiciones de entrega. El equipo utilizó la API de Google Maps nuevamente para obtener datos actualizados y reajustó las rutas según fuera necesario.

Finalmente, se utilizaron herramientas de visualización, como la biblioteca de Python gmaps, para mostrar las rutas óptimas en un mapa interactivo. Esto brindó una representación visual clara de las entregas planificadas y ayudó a asegurar una comprensión precisa de la secuencia de rutas.

Obtención y almacenamiento de datos

El primer paso del proyecto fue obtener los datos necesarios para la optimización de rutas. Cada ubicación estaba asociada con atributos como dirección, ventana de entrega y prioridad de pedido. Estos datos se almacenaron en una estructura que permitió una fácil manipulación y acceso durante el proceso de optimización.

Se utilizó el formato de dirección para aprovechar la API de geocodificación de Google. Esto permitió convertir las direcciones en coordenadas geográficas, lo que facilitó el cálculo de la distancia y el tiempo de viaje entre ubicaciones.

Conexión a la API de Google Maps

La integración de la API de Google Maps fue fundamental para el proyecto de optimización de rutas. Esta API proporcionó datos precisos sobre la distancia y el tiempo de viaje entre ubicaciones. Al utilizarla, el equipo pudo tener en cuenta el tráfico en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos actualizados.

La conexión a la API de Google Maps requería la configuración de parámetros como la clave de API, las ubicaciones de origen y destino, y las preferencias del modo de transporte. Estos parámetros fueron ajustados según las necesidades del proyecto y se utilizaron para calcular las duraciones de viaje entre todas las ubicaciones.

Optimización de rutas

Utilizando un enfoque de programación lineal, el equipo pudo resolver el clásico problema del viajante de comercio. Este problema busca determinar una secuencia óptima de ubicaciones para minimizar la distancia total recorrida.

Una vez que se establecieron las restricciones y se obtuvieron los datos de tiempo de viaje, el modelo de programación lineal asignó valores a las variables de decisión para determinar la secuencia óptima de ubicaciones. Se utilizaron técnicas de relajación de restricciones para garantizar que cada ubicación fuera visitada exactamente una vez y que las ventanas de tiempo de entrega se cumplieran.

El uso de la biblioteca de optimización CVXPY en Python permitió al equipo resolver de manera eficiente el problema de programación lineal y obtener una solución óptima.

Restricciones de ventanas de tiempo

Una de las consideraciones clave en la optimización de rutas fue tener en cuenta las ventanas de tiempo de entrega. Cada ubicación tenía una ventana de tiempo específica en la que se permitía realizar la entrega. Estas restricciones se implementaron como parte del modelo de programación lineal.

Las ventanas de tiempo de entrega se representaron como atributos de cada ubicación y se tomaron en cuenta al asignar los tiempos de llegada y salida de cada ubicación. Esto permitió garantizar que las entregas se realizaran dentro de los períodos de tiempo especificados.

Prioridad de pedidos

Además de las ventanas de tiempo de entrega, el proyecto también consideró la prioridad de los pedidos. Algunos pedidos tenían mayor prioridad que otros y debían entregarse antes. Esta prioridad se implementó como una restricción adicional en el modelo de programación lineal.

Cada pedido se asoció con un valor de prioridad y se ajustaron las variables de decisión correspondientes para garantizar que los pedidos más prioritarios se entregaran antes. Esto permitió que la optimización de rutas tuviera en cuenta tanto las ventanas de tiempo como la importancia relativa de cada pedido.

Caso iterativo

Para tener en cuenta cambios en el tráfico o en las condiciones de entrega, se implementó un enfoque iterativo en el proyecto. Después de cada entrega, el equipo volvió a consultar la API de Google Maps para obtener datos actualizados. Esto permitió reevaluar y ajustar las rutas según sea necesario.

El enfoque iterativo utilizó una técnica de eliminación progresiva de ubicaciones no visitadas. Después de cada entrega, la ubicación correspondiente se eliminó de la lista de posibles destinos, lo que redujo el tamaño del problema y permitió una planificación más eficiente.

Este enfoque iterativo aseguró que las rutas se actualizaran continuamente según los cambios en las condiciones y garantizó una eficiencia óptima en la entrega de productos.

Visualización de resultados

Después de encontrar la ruta óptima entre todas las ubicaciones, era importante visualizar los resultados de una manera clara y comprensible. Para lograr esto, el equipo utilizó la biblioteca de Python gmaps.

Gmaps permitió conectar con la API de Google Maps y crear un mapa interactivo que mostraba la secuencia de entregas planificadas. Esto permitió una visualización efectiva de las rutas óptimas y brindó una representación visual clara de la planificación de entregas.

La visualización de resultados fue una parte crucial del proyecto, ya que permitió una comprensión fácil y rápida de las rutas planificadas y aseguró una implementación exitosa de la optimización de rutas.

Conclusiones

El proyecto de optimización de rutas llevado a cabo por el equipo de Cardinal Health fue un éxito en la mejora de la eficiencia de la entrega de productos. Mediante la utilización de datos en tiempo real de la API de Google Maps y la implementación de un modelo de programación lineal, se logró determinar rutas óptimas teniendo en cuenta las restricciones de ventanas de tiempo y la prioridad de los pedidos.

El enfoque iterativo utilizado permitió ajustar las rutas según los cambios en el tráfico y las condiciones de entrega, lo que aseguró una planificación continua y eficiente.

En conclusión, el proyecto demostró la importancia de utilizar datos en tiempo real y técnicas de optimización en la planificación de rutas. La optimización de rutas puede ahorrar tiempo, recursos y costos, y mejorar la eficiencia general de las operaciones de entrega. Es un área clave de mejora para muchas empresas y organizaciones.

Highlights

• Cardinal Health llevó a cabo un proyecto de optimización de rutas utilizando la API de Google Maps y técnicas de programación lineal.
• El proyecto tuvo como objetivo mejorar la eficiencia en la entrega de productos.
• Se utilizaron datos en tiempo real de la API de Google Maps para calcular las rutas más óptimas.
• Las restricciones de ventanas de tiempo y la prioridad de los pedidos se tuvieron en cuenta en la optimización de rutas.
• Se implementó un enfoque iterativo para ajustar las rutas según los cambios en el tráfico y las condiciones de entrega.
• Se utilizó la biblioteca de Python gmaps para visualizar los resultados en un mapa interactivo.

FAQ

¿Qué es la optimización de rutas?

La optimización de rutas es un proceso que utiliza técnicas matemáticas y algoritmos para encontrar la secuencia más eficiente de ubicaciones en una ruta. El objetivo es minimizar el tiempo, la distancia o el costo total del viaje.

¿Cómo se obtuvieron los datos de distancia y tiempo de viaje?

Los datos de distancia y tiempo de viaje se obtuvieron a través de la API de Google Maps. Esta API proporciona información precisa sobre el tiempo de viaje y las direcciones entre ubicaciones.

¿Cómo se tuvieron en cuenta las ventanas de tiempo de entrega?

Las ventanas de tiempo de entrega se implementaron como restricciones en el modelo de optimización de rutas. Cada ubicación tenía una ventana de tiempo específica en la que se permitía realizar la entrega, y estas restricciones se tuvieron en cuenta al determinar la secuencia óptima de las ubicaciones.

¿Cómo se asignó la prioridad de los pedidos?

Se asignó prioridad a los pedidos mediante la implementación de una restricción adicional en el modelo de optimización de rutas. Cada pedido se asoció con un valor de prioridad y se ajustaron las variables de decisión correspondientes para garantizar que los pedidos más prioritarios se entregaran antes.

¿Se tuvieron en cuenta cambios en el tráfico durante el viaje?

Sí, se implementó un enfoque iterativo que permitió tener en cuenta cambios en el tráfico durante el viaje. Después de cada entrega, se consultó nuevamente la API de Google Maps para obtener datos actualizados y ajustar las rutas según fuera necesario.

¿Cómo se visualizaron los resultados de la optimización de rutas?

Los resultados de la optimización de rutas se visualizaron utilizando la biblioteca de Python gmaps. Esta biblioteca permitió crear mapas interactivos que mostraban las rutas óptimas y la planificación de entregas.