Machine Learning en la gestión de transporte: modelos de optimización matemática y restricciones

El transporte es uno de los componentes más relevantes en las cadenas de suministro, del comercio, de la movilidad urbana y de la logística. En los últimos años, el uso de Machine Learning (ML) ha revolucionado este sector, permitiendo una planificación más precisa y una ejecución más eficiente de rutas, cargas y entregas.

Con modelos de optimización y análisis predictivo se han logrado avances en el diseño de rutas, el uso de sistemas TMS (Transportation Management Systems) y aplicaciones de movilidad como taxis o delivery. Este artículo explora cómo el ML transforma la gestión del transporte y por qué se ha convertido en una herramienta indispensable, especialmente tras la pandemia.

Modelos de optimización en el diseño de rutas

Los modelos de optimización se enfocan en encontrar el camino más eficiente para entregar bienes o mover personas, minimizando costos como distancia, tiempo, combustible o emisiones. Entre los más utilizados se encuentran:

• TSP (Traveling Salesman Problem): busca la ruta más corta que visita cada punto una vez y regresa al origen.
• VRP (Vehicle Routing Problem): generaliza el TSP considerando múltiples vehículos y clientes.
• VRPTW: agrega restricciones de horarios específicos.
• Ruteo estocástico: incorpora la incertidumbre en demanda, clima o tráfico.

El ML se integra en estos modelos al predecir variables clave, como tiempos de entrega o condiciones de tráfico, lo que permite una mejor adaptación en tiempo real.

Tipos y ejemplos de restricciones

Al diseñar una ruta óptima deben considerarse restricciones que reflejen la realidad operativa:

• Capacidad: límite de peso o volumen que transporta un vehículo.
• Tiempo: ventanas horarias en que el cliente puede recibir el producto.
• Accesos: calles cerradas o regulaciones urbanas.
• Operativas: descansos de conductores o mantenimiento de flota.

Incluirlas mejora la eficiencia, el cumplimiento normativo y la satisfacción del cliente.

Un breve ejercicio práctico<b> </b>

Con estas restricciones es posible estructurar un modelo más eficaz en entornos como RStudio, Python o LINDO. Este aprendizaje resulta clave como etapa formativa, pues facilita la posterior adopción de un TMS más robusto, capaz de escalar operaciones complejas.

Para calcular distancias entre distritos de Lima, Perú, se emplea la fórmula de Haversine, adecuada para distancias geográficas al considerar la curvatura de la Tierra. A diferencia de métricas planas como Euclidiana o Manhattan, ofrece mayor precisión en escenarios logísticos a gran escala.

El objetivo es resolver un TSP (ruta más corta a cada punto y regreso) con datos georreferenciados y carga expresada en toneladas, simulando una operación real de distribución urbana. El modelo puede ampliarse para reflejar condiciones propias de cada negocio:

• Capacidad máxima del vehículo
• Ventanas de tiempo de entrega
• Gestión de múltiples vehículos
• Priorización de zonas o clientes

Herramientas como las mencionadas resuelven estos modelos de forma eficiente, manejando múltiples restricciones y variables, lo que las convierte en opciones ideales para empresas que buscan optimizar operaciones logísticas.

Ventajas frente a modelos tradicionales

Los modelos basados en ML y optimización matemática superan a los enfoques tradicionales, antes dependientes de la experiencia del operador, reglas fijas o cálculos manuales. Entre sus ventajas:

• Mayor precisión en la predicción de tiempos y costos
• Adaptación en tiempo real a eventos inesperados
• Reducción de costos operativos y emisiones
• Mejor servicio al cliente con entregas rápidas y predecibles

Mientras los enfoques anteriores eran estáticos y reactivos, los actuales son dinámicos y predictivos.

Influencia en la elección de un TMS

Al elegir un TMS no basta con evaluar condiciones comerciales y técnicas: también se debe analizar su programación. Es clave saber si aborda las restricciones del negocio y si posee mecanismos de actualización continua que mejoren la precisión con el tiempo.

Un TMS moderno integra algoritmos de ML, se conecta con sensores IoT, recibe datos en tiempo real y optimiza automáticamente los planes de entrega. Hoy se prioriza la compatibilidad con modelos predictivos, la integración con plataformas en la nube y herramientas de visualización dinámica. Las empresas que adoptan TMS con ML logran ahorros significativos y mayor competitividad.

Uno de los sectores más transformados por el ML es la última milla. Plataformas de movilidad y delivery aplican intensivamente estos modelos para optimizar la asignación dinámica de conductores, estimar tiempos de llegada, ajustar rutas en tiempo real según demanda y tráfico, y predecir zonas de alta concentración de pedidos. Esto se traduce en servicios más rápidos y eficientes, así como en un mejor aprovechamiento de recursos.

Pandemia como catalizador del cambio

La pandemia de COVID-19 marcó un punto de inflexión. Ante la necesidad de minimizar contactos y responder a la demanda explosiva de servicios a domicilio, las empresas debieron automatizar y optimizar su logística.

El ML permitió adaptarse rápidamente a escenarios inciertos, gestionar flotas en movimiento, predecir la demanda y reducir desperdicios. Desde entonces, su adopción se aceleró y se consolidó como pieza clave del transporte eficiente en la actualidad.

Conclusión

La incorporación de ML en la gestión del transporte ha redefinido los estándares de eficiencia y precisión. Desde la optimización de rutas hasta la elección de TMS, pasando por aplicaciones urbanas de movilidad, se ha convertido en un pilar tecnológico indispensable.

Su expansión continuará en contextos que demandan agilidad, sostenibilidad y excelencia operativa. La gestión eficiente de entregas ya es un criterio central de los clientes: hoy no solo se elige por precio, sino también por experiencia de servicio. Puntualidad, visibilidad en tiempo real y capacidad de respuesta ante imprevistos inciden directamente en la competitividad del negocio.