Abstract:
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Los servicios de recogida de vehículos por infracción, en una gran ciudad, representan una gran
complejidad logística. La mejora de la eficiencia de dichos servicios requiere desarrollar una
modelización apoyada en técnicas de simulación y en la teoría de colas. Dicha modelización,
permite valorar las mejoras que pueden obtenerse mediante cambios de operación y gestión del
sistema. Los resultados obtenidos pueden traducirse en impactos económicos a través de un
modelo sencillo.
Los pasos en los que está estructurado el presente proyecto son los siguientes:
Análisis de la operativa de grúas actual. Se hace un análisis de la situación con el objetivo de
obtener informaciones cualitativas y cuantitativas, que sirven como base al diseño de las opciones
de mejora y a la construcción del modelo de operativa. Este análisis se hace utilizando
directamente datos obtenidos del sistema informático de gestión, a través de entrevistas a los
diferentes actores del proceso o realizando observaciones de campo.
Caracterización de escenarios de mejoras en el servicio. Se identifican orígenes de reducción
de eficiencia y se proponen opciones de mejoras en la operativa. De estas opciones se eligen las
más relevantes en función de criterios de elección determinado.
Construcción de un modelo de la operativa. Se especifica y se construye un modelo de la
operativa con el fin de simular los escenarios de mejora estudiados.
Dimensionamiento de la nueva operativa. Se simulan los diferentes escenarios. Así se obtienen
las características físicas de la operativa por cada opción. A partir de estos datos, se puede
dimensionar los elementos claves de la operativa: plantilla, equipo, edificios, stock, localización.
Análisis económico y reducción de costes. Se construye un modelo de costes para valorar
económicamente los ahorros que se pueden conseguir con las diferentes opciones de mejora.
También se valoran las inversiones que implica su implementación.
Este enfoque ha sido utilizado en un caso real en una ciudad europea de más de dos millones de
habitantes. |