CASOS DE ÉXITO

Planificación de itinerarios en empresa naviera

El problema

Una empresa naviera opera como un tomador de precios y realiza su planificación de itinerarios en forma manual. Esto tiene como consecuencia que en muchas ocasiones no se obtiene el mayor retorno posible con los itinerarios elegidos para cada uno de los buques (portafolio). Además, dimensionar la incertidumbre respecto al valor de las tarifas resulta ser una ardua tarea, ya que estas pueden llegar a ser muy volátiles dependiendo de la ruta  y de la fecha en la que se quiere realizar.  

Nuestro enfoque

Observamos un gran valor en la planificación de los mejores itinerarios considerando rentabilidad esperada y riesgo asociado. Esto implica construir un modelo de optimización para la planificación de un portafolio óptimo ajustado a la gestión del riesgo. 

Esto permitirá que el cliente pueda anticiparse ante distintos escenarios (con mayor o menor incertidumbre) utilizando una herramienta entregada para automatizar el proceso y obtener itinerarios deseados.

El desarrollo

Se construyó un algoritmo que genera los itinerarios posibles evaluando tanto el riesgo asociado como la rentabilidad esperada. 

A continuación, se confeccionó un modelo de optimización que determina el portafolio óptimo sujeto a riesgo considerando arriendos de buques, mantenciones, rutas obligatorias pre-establecidas, entre otras variables existentes.  

Luego, se empaquetó el modelo en una herramienta para la carga de parámetros, ejecución del modelo y descarga de resultados  permitiendo al usuario probar distintos escenarios en forma intuitiva y eficiente.

Conclusiones e impacto

  • Las soluciones entregadas por el modelo permitieron modificar las decisiones estratégicas de la operación marítima, analizando la opción de invertir en nuevos buques para la flota o en incorporar nuevas rutas a los itinerarios. Además, las soluciones permiten analizar el efecto de la volatilidad en las tarifas.
  • El proceso de planificación se redujo ya que el uso de la herramienta es eficaz y se pueden probar distintos escenarios de forma iterativa.