4.3 Optimización de Rutas Asistida por Inteligencia Artificial
El problema del enrutamiento de vehículos con ventanas temporales y capacidades (VRPTW) es NP-difícil. La optimización mediante IA permite transformar los costos logísticos.
Modelo Algorítmico Propuesto
Integrar un microservicio de optimización basado en Google OR-Tools o OptaPlanner conectado bidireccionalmente con Odoo a través de FastAPI y Webhooks:
Variables y Restricciones del Modelo:
- Ventanas Horarias de Clientes (Time Windows): Penalización severa por llegadas fuera de rango.
- Capacidad y Volumen del Vehículo: Control de peso y volumen de piezas cargadas.
- Habilidades del Técnico (Skills Matrix): Restricción estricta de no asignación si no cumple certificación.
- Tráfico Predictivo en Tiempo Real: Consulta a APIs geoespaciales (HERE / Google Distance Matrix / OpenStreetMap Valhalla).
Retorno de Inversión Estimado (ROI)
- Reducción de kilometraje: Entre 18% y 24% mensual por cuadrilla.
- Ahorro en carburante y huella de carbono: Retorno directo de ~350€/vehículo/mes.
- Capacidad adicional: Incremento de 1 a 1.5 servicios adicionales diarios por técnico.
