Propuesta de diseño de rutas de transporte para mejorar la eficiencia operativa de Mabara Contratistas Generales S.C.R.L.

Abstract

El objetivo de esta investigación es diseñar rutas de transporte para Mabara Contratistas Generales S.C.R.L., con el fin de mejorar la eficiencia operativa en la prestación de servicios eléctricos en sus sucursales; para ello, se realizó un diagnóstico de las rutas actuales, donde se encontraron diversas problemáticas, entre las que resaltan altos costos por combustibles y horas extras, posteriormente se diseñaron modelos adaptados a las necesidades específicas de la empresa, finalizando en la evaluación económica y financieramente de la propuesta. La investigación es de tipo aplicada, con un nivel descriptivo correlacional, y utilizó un enfoque no experimental; se analizaron diversos modelos de ruteo, como la heurística de ahorro, la heurística de barrido, la heurística de clusterización y el algoritmo genético. Tras las comparaciones, la heurística de ahorro fue la que arrojó los mejores resultados; además, para la resolución de dichos modelos, se utilizó programación en Python, lo que permitió una mayor flexibilidad y personalización. Los resultados muestran una mejora significativa en la eficiencia operativa (que pasó de 123,33% a 146,18%), una reducción de los costos de combustible y mano de obra en un 21,7% y 22,5%, respectivamente, y un aumento de los ingresos en un 5,1%, con una reducción de los tiempos de traslado en un 33%. El análisis financiero arrojó un VAN de S/ 394 984,58, una TIR del 95,76% y un tiempo de recuperación de la inversión de 1 año, confirmando la viabilidad y rentabilidad del proyecto.

The objective of this research is to design transportation routes for Mabara Contratistas Generales S.C.R.L., in order to improve operational efficiency in the provision of electrical services in its branches; for this purpose, a diagnosis of the current routes was made, models adapted to the specific needs of the company were designed, and the proposal was economically and financially evaluated. The research is of an applied type, with a descriptive correlational level, and used a non-experimental approach. Several routing models were analyzed, such as the sparing heuristic, the sweep heuristic, the clustering heuristic and the genetic algorithm. After comparisons, the sparing heuristic yielded the best results; moreover, Python programming was used to solve these models, which allowed for greater flexibility and customization. The results show a significant improvement in operating efficiency (from 123,33% to 146,18%), a reduction in fuel and labor costs by 21,7% and 22,5%, respectively, and a 5,1% increase in revenues, with a 33% reduction in travel times. The financial analysis yielded an NPV of S/ 394 984,58, an IRR of 95,76% and an investment recovery time of 1 year, confirming the feasibility and profitability of the project.