Respaldada por DHL, Greenplan ha dado a conocer una nueva herramienta para optimizar rutas de entrega y reducir el número de paradas durante el reparto. Aprovechando el potencial de enrutamiento inteligente – haciendo uso de toda la información y datos disponibles -, el algoritmo optimiza las rutas de transporte en un área de entrega completa, mientras que las soluciones existentes, según la marca, “se ocupan de subáreas más pequeñas para hacer frente a la complejidad”.
“En contraste con casi todas las herramientas en el mercado, Greenplan, por primera vez, calcula las rutas de acuerdo con la información histórica del tráfico disponible en el nivel de la calle”, asegura Clemens Beckmann, CEO de Greenplan. Asimismo, afirma que esta herramienta permite “ahorra hasta un 20 por 100 de los costes” en comparación con las soluciones de optimización de ruta estándar, reduciendo consecuentemente la huella de carbono “simplemente reduciendo los kilómetros recorridos”.
El modelo de entrega “justo a tiempo”
Las necesidades de los clientes cambian constantemente: el creciente mercado de comercio electrónico está incrementando la demanda de entregas el mismo día, mientras que el mercado de logística analiza cada vez más que el proceso se realice “justo a tiempo”. El algoritmo de Greenplan está equipado para tales casos y es capaz de asimilar no solo las direcciones específicas sino también las ventanas de tiempo de entrega individuales a nivel de envío. Al considerar los tiempos de viaje específicos para cada dirección dependiendo de la hora del día, Greenplan también es capaz de encontrar la hora de inicio óptima de los recorridos de entrega.
Estos recorridos mejorados aumentan la previsibilidad para los clientes y son también óptimos para los conductores. La solución también admite la planificación de contingencias en caso de que los datos de entrega sean incompletos y considera variables relevantes para el sistema, como diferentes tipos de carga o cumplimiento de las regulaciones. Estas características ofrecen una solución robusta que se adapta a una variedad de problemas o cambios personalizados.
