Propuesta de optimización para el servicio de transporte especial en Calidad Total SAS

Abstract

El presente trabajo analiza el servicio de transporte especial prestado por Calidad Total SAS, una empresa con más de dos décadas de trayectoria y operación a nivel nacional. A partir de un diagnóstico integral que abarcó variables operativas, económicas y contractuales, se identificaron desafíos clave relacionados con la estructura de costos, la eficiencia en la utilización de la flota y la calidad de la información empleada para la toma de decisiones estratégicas. El estudio responde a la necesidad de optimizar la operación de una flota mixta, conformada por vehículos propios y tercerizados, distribuidos en distintas categorías. Se utilizó una metodología cuantitativa basada en el análisis de indicadores clave de desempeño (KPI), evaluación de registros históricos y el desarrollo de un modelo de programación lineal (PL), cuyo objetivo es maximizar la utilidad operativa del servicio. El modelo fue implementado en RStudio e incorpora restricciones operativas reales y parámetros ajustables, como el Índice de Utilización Vehicular (IUV) y el peso estratégico del uso de flota propia (λ). Entre los principales hallazgos, se identificaron inconsistencias en la captura de información operativa, variaciones en los costos asociados por tipo de vehículo y oportunidades de mejora en la utilización de la flota. Estas observaciones permitieron estructurar una propuesta técnica que se plantea con la integración de un modelo matemático como herramienta para la toma de decisiones, capaz de simular escenarios estratégicos de mediano y largo plazo. Esta solución permite proyectar la eficiencia operativa de la empresa, evaluar inversiones y establecer lineamientos de optimización sustentados en datos reales.

This study analyzes the special transportation service provided by Calidad Total SAS, a company with over two decades of experience and nationwide operations. Based on a comprehensive diagnosis encompassing operational, economic, and contractual variables, key challenges were identified regarding cost structure, fleet utilization efficiency, and the quality of information used for strategic decision-making. The study addresses the need to optimize the operation of a mixed fleet composed of owned and outsourced vehicles across various categories. A quantitative methodology was employed, grounded in the analysis of key performance indicators (KPIs), evaluation of historical records, and the development of a linear programming (LP) model aimed at maximizing the operational utility of the service. The model was implemented in RStudio and incorporates real operational constraints and adjustable parameters, such as the Vehicle Utilization Index (IUV) and the strategic weight of using owned fleet assets (λ). Among the main findings were inconsistencies in operational data collection, variations in costs by vehicle type, and opportunities for improving fleet utilization. These insights enabled the formulation of a technical proposal integrating a mathematical model as a decision-support tool capable of simulating strategic scenarios in the medium and long term. This solution makes it possible to project the company's operational efficiency, evaluate investments, and establish optimization guidelines based on real data.