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2013-14
ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIERIA
INGENIERÍA INDUSTRIAL PLAN 98
DR. JESÚS MUÑZURI SANZ
LA METODOLOGÍA MAMCA Y SU
APLICACIÓN EN LOGÍSTICA
URBANA DE MERCANCÍAS
14
ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIERIA
INGENIERÍA INDUSTRIAL PLAN 98 - UNIVERSIDAD DE SEVILLA
DR. JESÚS MUÑZURI SANZ
LA METODOLOGÍA MAMCA Y SU
APLICACIÓN EN LOGÍSTICA
URBANA DE MERCANCÍAS
14
ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIERIA
UNIVERSIDAD DE SEVILLA
RIDA CHAKKOUR
LA METODOLOGÍA MAMCA Y SU
APLICACIÓN EN LOGÍSTICA
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MERCANCÍAS
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ÍNDICE
1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS………………………………………………………………………4
2 Descripción del problema…………………………………………………………………………...5
3 Metodologías Existentes……………………………………………………………………………..6
3.1 Aplicaciones de la metodología MAMCA…………………………………………………….8
3.1.1 Evaluación de las medidas logísticas de la ciudad
Considerando el comportamiento de varios grupos de actores…9
3.1.1.1 Grupos de actores, criterios y objetivos…………………………………9
3.1.1.2 Modelado del comportamiento de los grupos de actores…….13
3.1.1.3 Estudio de casos……………………………………………………………………16
3.1.1.4 Resultados de las pruebas……………………………………………………..19
3.1.2. La importancia del análisis de los actores relacionados
con el transporte de mercancías…………………………………………….............29
3.1.2.1. Proyectos analizados con la metodología MAMCA…………………31
4 Metodología MAMCA y su aplicación en Sevilla…………………………………………36
4.1 Actores……………………………………………………………………………………………………..37
4.2 Criterios…………………………………………………………………………………………………….39
4.2.1 Requisitos y objetivos…………………………………………………………………..39
4.2.1.1. Requisitos de los diferentes grupos de actores…………………..39
4.2.1.2 Objetivos…………………………………………………………………………….40
4.2.2 Preselección de las alternativas…………………………………………………….42
4.3 Modelos de elección discreta…………………………………………………………………….44
4.3.1 Planteamiento del modelo…………………………………………….................44
4.3.2 Elección entre alternativas…………………………………………………………….45
4.3.3 Modelo Multi-Logit de la utilidad probabilística……………………………..46
4.3.3.1 Casos de dos alternativas…………………………………………………….48
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4.3.3.2 Casos de varias alternativas…………………………………………………49
4.3.4 Estimación del modelo Multi-Logit…………………………………………………50
4.3.5 Modelo Mlti-Logit Jerárquico………………………………………………………….53
4.3.5.1 Probabilidad marginal P(r)…………………………………………………….55
4.3.5.2 Probabilidad condicional P(s/r)…………………………………………….56
4.3.5.3 Probabilidad conjunta P(r/s)…………………………………………………57
4.4 Evaluación…………………………………………………………………………………………………58
4.4.1 Soluciones preseleccionadas…………………………………………………………..58
4.4.2 Objetivos y su cuantificación………………………………………………………….59
4.4.2.1 Estimación de los efectos de las alternativas………………………..61
4.4.3 Estimación de los pesos………………………………………………………………….69
4.4.3.1 Alternativas y atributos………………………………………………………..69
4.4.3.2 Cuestionarios y respuestas…………………………………………………..72
4.4.3.3 Uso de los modelos Jerárquicos y no Jerárquicos
Para estimar los pesos…………………………………………………………..74
4.4.4 Cálculo de utilidades para distintos Actores……………………………………76
4.4.4.1 Análisis de sensibilidad…………………………………………………………78
4.4.5 Resultados y Discusión……………………………………………………………………83
4.4.5.1 Vectores de utilidad………………………………………………………………83
5 Conclusiones……………………………………………………………………………………………….90
6 Referencias………………………………………………………………………………………….….….91
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LA METODOLOGIA MULTIACTORES Y ANÁLISIS
MULTICRITERIOS Y SU APLICACIÓN EN
LOGISTICA URBANA DE MERCANCIAS
1. Introducción y objetivos
La congestión en las ciudades debido a los vehículos en general, tanto sean vehículos
privados, de transporte de viajeros o de mercancías, cada vez va en aumento. Este
aumento de congestión se traduce en problemas de convivencia que afecta a varios
grupos de actores que comparten el mismo espacio, y cuyos intereses suelen entrar en
conflicto. Por lo cual la solución para estos tipos de problemas suele ser muy compleja,
al considerar que las soluciones que se deben proporcionar tendrán que satisfacer a la
mayoría de los grupos involucrados, o al menos que no produzca rechazo por parte de
estos.
Uno de los actores son los transportistas de mercancías que al compartir el mismo
espacio con el resto de los grupos de actores, ocasiona una serie de consecuencias,
tales como, restricciones en lo que se refiere al acceso a algunas zonas concretas de
la ciudad, zonas de carga y descarga insuficientes, aumento del tiempo de reparto,
etc.
Estas consecuencias generan unos costes adicionales, incumplimiento de tiempos de
entrega final al destinatario de la mercancía, falta de confianza entre proveedor y
cliente, etc.
El objetivo de este trabajo, es plantear los procedimientos de la metodología de multi
actores y análisis multi criterio MAMCA, para analizar problemas relacionados con la
logística urbana de mercancías en el centro de Sevilla. También se va a ver la
evaluación de las distintas alternativas preseleccionadas, para ver en qué medida
puede ser válidas para su aplicación en este caso.
Los problemas relacionados con la logística urbana de mercancías suelen ser
complejos; hay que tener en cuenta varios criterios, como también, hay que tener en
consideración varios grupos de actores. Estos actores suelen tener intereses por lo cual
pueden oponerse a soluciones que van en contra de sus intereses.
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Antes de aplicar la metodología MAMCA para analizar y resolver los problemas
relacionados con la logística urbana de mercancías en el centro de Sevilla, vamos a ver
algunas aplicaciones de esta metodología en proyectos reales.
2. Descripción del problema
Antes de empezar a ver las dificultades que se presentan para obtener unas soluciones
al problema de la logística urbana de mercancías, es conveniente dar una definición a
esta última. Que se define como:
“ el proceso para optimizar totalmente las actividades logísticas y de
transporte de compañías privadas en áreas urbanas, a la vez que se tienen en
consideración el medio ambiente, la congestión del tráfico y el consumo de
energía dentro del marco de una economía de mercado “ [Taniguchi, 1999].
Como se ha mencionado en la introducción, el problema de la logística urbana de
mercancías suele ser muy complejo, al haber muchos grupos de actores involucrados,
con intereses distintos y incluso a veces opuestos, una solución propuesta puede
afectar de forma distinta a cada uno de ellos, de manera que una solución dada puede
ser válida para un grupo de actores y perjudicial para otros, lo que causa un rechazo de
estos últimos y por consecuencia un fracaso de la solución propuesta. En el caso
particular de hallar una solución que satisface las necesidades de los transportistas de
mercancías, por ejemplo, el reparto nocturno para evitar la congestión por tráfico por
las mañanas y tardes, esta medida encuentra un rechazo rotundo por parte de los
residentes de las zonas donde se aplica esta medida por causa del ruido provocado por
los vehículos y el de la carga y descarga, otro grupos de actores que rechazan esta
medida pueden ser los receptores de mercancía, por el hecho de que se ven obligados
a trabajar por la noches después de una larga jornada de la mañana.
Por lo cual, primero hay que identificar todos los grupos de actores involucrados.
Tanto los que tienen una relación directa o indirecta con la logística urbana de
mercancías, por ejemplo, los residentes de la zona objeto de estudio, los receptores de
la mercancía, la administración que es la autoridad local de la ciudad que selecciona y
implanta la logística urbana de mercancías etc.
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En segundo lugar hay que hacer una lista con de todos los requisitos de cada uno de
los grupos de actores, de esta forma podemos formular los objetivos de cada uno de
los grupos de actores, así como, el conjunto de las alternativas que pueden ser una
solución para el problema de la logística urbana.
En el apartado siguiente vamos a ver las distintas metodologías usadas para la
evaluación de proyectos relacionados con el transporte, y la posibilidad de adaptarlas
para analizar y dar soluciones a problemas relacionados con la logística urbana de
mercancías
3. Metodologías existentes
Para la evaluación de proyectos relacionados con el transporte se puede emplear Varios
métodos. En esta sección se dará una visión general de estos métodos y la adaptabilidad de
ellos para incluir los múltiples criterios necesarios. Se discutirá también el enfoque de
múltiples grupos de actores.
Se puede identificar cinco métodos comunes de evaluación:
- PIA: El análisis de la inversión privada o el análisis de costo-beneficio privado
- CEA: el análisis de costo-efectividad
- EEA :el análisis de los efectos económicos
- SCBA: el análisis de costes y beneficios sociales
- MCDA: el análisis de decisión multicriterios
Los tres primeros métodos, el análisis de la inversión privada (PIA), el análisis de costo-
efectividad (CEA) y el análisis de los efectos económicos (EEA) no son interesantes si
queremos incluir los diferentes grupos de actores en el análisis.
El análisis costo-beneficio privado (PIA) toma el coste financiero puro y beneficios del proyecto
en consideración. Se ejecuta desde el punto de vista del inversor privado o público y no tiene
objetivos más amplios en cuenta.
El análisis de costo-efectividad (CEA) examina la eficacia de una medida en función de los
costes que implica para el gobierno. El CEA tiene por lo tanto una perspectiva uni-actor de uni-
criterio. Se centra en la efectividad en relación con un objetivo específico que es el coste.
El análisis de los efectos económicos (EEA) o el estudio de impacto Económico Regional (REIS)
se ven en el impacto de los proyectos sobre el valor añadido, el empleo y los ingresos fiscales.
La EEA ha sido diseñado específicamente para el punto de vista gubernamental y toma sólo
tres criterios de este grupo de actores en cuenta (De Brucker et al., 1998).
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El SCBA se basa en la teoría del bienestar. Se necesita una perspectiva más amplia de la
sociedad y, en este sentido, puede incluir también los costes externos del transporte en el
análisis. Se utiliza generalmente cuando sólo hay unas pocas alternativas posibles para ser
examinados. Todos los costos y los beneficios han de expresarse en términos monetarios, la
monitorización sin embargo de todos los efectos sigue siendo un problema. Algunos de los
efectos externos del transporte son difíciles de evaluar y traducir en términos monetarios
(Button, 1993; Kreutzberger, Macharis y Woxenius, 2004). El problema de la monitorización
excluirá a muchos de los costos o beneficios más subjetivos o cualitativos del análisis.
Análisis de decisión multicriterio (MCDA) proporciona un marco para evaluar las diferentes
opciones del transporte en varios criterios. La idea de incorporar varios tomadores de
decisiones en un análisis de decisión multicriterio no es nueva. Muchos métodos han
extendido sus metodologías y software para que sirvan como sistemas de apoyo a la decisión
del Grupo (GDSS). El método PROMETHEE por ejemplo se ha extendido en Macharis, Brans y
Mareschal (1998); El Método del proceso de jerarquía analítica (AHP) en Saaty (1989),
ELECTRE en Leyva López y Fernández-González (2003). Sin embargo el concepto de grupos de
actores no estaba claramente definido en estas extensiones.
Los tomadores de decisiones se conocían como jugadores, los partidos o los participantes. El
concepto de los grupos de actores se introdujo por primera vez en MCDA por Banville et al.
(1998). Como ha denotado Banville et al. (1998) que los múltiples análisis de criterios es útil
para la introducción del concepto de actor. En su artículo, se introduce un primer marco para
la introducción del concepto de los grupos de actores.
En este trabajo se usara la metodología de multi actores y métodos de análisis multicriterio
(MAMCA) mencionado en el apartado anterior como adaptación del método (MCDA), aquí se
verán varios trabajos publicados anteriormente donde se explica la metodología y se
expondrán algunos resultados obtenidos de casos reales. En los apartados posteriores se
detallan las etapas del método MAMCA aplicado al centro histórico de Sevilla para resolver los
problemas relacionados con la logística urbana de mercancías.
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3.1 APLICACIONES DE LA METODOLOGÍA MAMCA
En este apartado se verán como se ha aplicado el método MAMCA en distintos casos
prácticos, de dos autores:
� Evaluación de las medidas de la logística de la ciudad considerando el
comportamiento de varios grupos de actores ( Taniguchi, 2005), en este artículos se
procede a la evaluación de las medidas de logística de la ciudad teniendo en cuenta el
comportamiento de los diversos actores relacionados con el transporte urbano de
mercancías.
� La importancia del análisis de los actores relacionados con el transporte de
mercancías, ( Macharis, 2005), explica el papel importante de los actores en la
metodología MAMCA, como Se discuten varias aplicaciones de este método.
En el trabajo de Taniguchi se analiza una metodología para evaluar las medidas de logística de
la ciudad al considerar el comportamiento de varios grupos de actores relacionados con el
transporte urbano de mercancías. Se consideran los criterios de cada grupo de actores sus
objetivos, y también se describirá el comportamiento de cada uno de ellos. Posteriormente,
se va a realizar una simulación en la red de carreteras de prueba implementando la
prohibición de camiones y peajes de autopista urbana como medidas de logística de la ciudad
para así garantizar la reducir los niveles de polución y aumentar la calidad del bien estar de los
residentes. Y se analizaran los resultados obtenidos de estas simulaciones para ver cómo
afecta estas medidas al conjunto de los actores.
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3.1.1 Evaluación de las medidas de la logística de la ciudad considerando
el comportamiento de varios grupos de actores
3.1.1.1 GRUPOS DE ACTORES, CRITERIOS Y OBJETIVOS
GRUPOS DE ACTORES
En este trabajo se han considerado cinco grupos de actores, los que tienen una relación directa
con la logística urbana de mercancías.
• Los transportistas
• Expedidores
• residentes
• administrador
• Operadores de autopistas urbanas
Criterios y objetivos de los distintos grupos de actores
Los actores evalúan el entorno en el que coexisten con otros cuando tratan de alcanzar sus
propios objetivos. Por lo tanto, es necesario tener en cuenta los criterios para evaluar. En este
trabajo, hemos tratado de definir los objetivos de los interesados primero y tratar de tener en
cuenta sus propios criterios.
Los transportistas
Asumimos que el objetivo de los transportistas es "El crecimiento del beneficio". Para lograr
este objetivo, los transportistas tienen que reducir el costo de transporte, así como aumentar
la cantidad de ventas. Sin embargo, con el fin de reducir la complejidad del análisis, se asume
que la cantidad de las ventas es fija y se considera la reducción de sólo el costo de transporte.
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Objetivo: El crecimiento de los beneficios
↓ Condiciones para la realización del objetivo: Reducción de los costes de transporte, el
Crecimiento en las ventas
↓
Criterio: El costo de transporte, la cantidad de ventas
(Minimizar) (Maximizar)
Figura 1. Flujo Determinación del criterio de los transportistas
Expedidores
El objetivo de los Expedidores también es "El crecimiento del beneficio". Para lograr este
objetivo, los transportistas tienen que reducir el coste total, así como aumentar la cantidad de
ventas. Sin embargo, como antes, se asume que la cantidad de ventas es fija y se considera
sólo la reducción del coste total. El costo total está compuesto por el costo de oportunidad, el
costo de la fabricación o compra y el costo de logística, pero asumimos que los costes de
fabricación o compra son fijos. El Costo de Logística consiste en costos de inventario, los
costos de transporte (costo de subcontratación de los transportistas) y el costo de
procesamiento de información, pero por supuesto que estos costos eran fijos. Por lo tanto, se
consideró sólo el costo de oportunidad. Como no se pudo medir el costo de oportunidad con
precisión, el criterio de los expedidores se determina como el tiempo de retraso a los clientes
como una alternativa.
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Objetivo: El crecimiento de los beneficios
↓ Condiciones para la realización del objetivo: Reducción del coste total, el crecimiento de las
ventas
↓
Criterio: Coste total (minimizar), cantidad de ventas (máximo)
↓
Costo de Fabricación o de compra, costo de oportunidad, costo de Logística
↓
La puntualidad del transporte
↓
La duración del tiempo de retardo a clientes
Figura 3. Flujo Determinación del criterio de los expedidores
Residentes
El objetivo de los residentes puede ser considerado como "asegurar un buen entorno de vida".
Para lograr este objetivo, es necesario reducir el impacto negativo en las condiciones de vida
causado por el tráfico. Por lo tanto, se ha utilizado las emisiones de NOx de los camiones como
criterio para los residentes.
Objetivo: Garantizar un buen ambiente de vida
↓ Condiciones para la realización del objetivo: La reducción de los impactos negativos sobre
las condiciones de vida causada por el tráfico
↓
Criterio: Las emisiones de NOx de los camiones
Figura 3. Flujo Determinación del criterio de los residentes
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Administradores
El objetivo de los administradores es "la revitalización de la ciudad". Este objetivo tiene
aspectos económicos y ambientales, y hay que tener en cuenta ambas cosas. Sin embargo, se
considera solo el aspecto ambiental. Y se asume el total de las emisiones de NOx en la red y el
número total de quejas de los residentes como los criterios para los administradores.
Objetivo: La revitalización de la ciudad a) La sociedad de bajo impacto ambiental b) La sociedad con una alta eficiencia económica
↓ Condiciones para la realización del objetivo: a) El logro de los estándares ambientales
b) El uso eficiente de la red vial urbana
↓
Criterio: a) Total de las emisiones de NOx en la red
Número total de quejas de los residentes
Figura 4. Flujo Determinación del criterio de los administradores
Operadores de autopistas urbanas
Se podría considerar que los operadores de autopistas urbanas tienen dos objetivos
"mantenimiento de la rentabilidad" y "ofrecer un buen entorno de tráfico", pero en este
artículo, se considera sólo el primer objetivo. Para lograr el objetivo de "mantener la
rentabilidad", los operadores de autopistas urbanas tienen que aumentar los ingresos de peaje
y reducir los costos de construcción y mantenimiento. Asumimos que los costos de
construcción y mantenimiento están fijos y se consideran sólo los ingresos de peaje. Por lo
tanto, el criterio de los operadores de autopistas urbanas podría ser determinado por los
ingresos de peaje.
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Objetivo: Mantener la rentabilidad, proporcionando un buen
ambiente de tráfico
↓ Condiciones para la realización del objetivo: Aumento de los ingresos de peaje, la reducción
de los costos de construcción / mantenimiento
↓
Criterio: ingresos por peaje
Figura 5. Flujo Determinación del criterio de los operadores de autopista urbana
3.1.2 Modelado del comportamiento de los grupos de actores
Asumimos que las partes interesadas intentan maximizar sus objetivos. En esta sección,
tratamos de describir el comportamiento de cada grupo de actores.
Los transportistas
El comportamiento de los transportistas de carga puede ser considerado como la planificación
y ejecución del programa de entrega de los camiones con el fin de minimizar el "costo de
transporte". Para modelar este comportamiento, hemos adoptado el modelo para el
enrutamiento de vehículos y la programación de un problema con la ventana de tiempo (VRP-
TW-F) (Taniguchi et al. (2001)). (incluir Links para ver el programa)(salida las mejores rutas
para tener menor coste y reducir co2 y nox)
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Expedidores
Los Expedidores quieren que las mercancías se entreguen a tiempo. Por lo tanto, se asume que
los Expedidores aplicarían penalización por retraso para obligar a los transportistas a ser
puntuales. Además, se asume que los Expedidores ejercen una presión sobre los transportistas
de carga, aumentando la penalización de demora para la entrega posterior.
Residentes
Los residentes exigirían la reducción las emisiones de NOx de los camiones. Se supone que van
a ejercer una presión sobre los administradores para alcanzar dicho objetivo. Por lo tanto, se
asume que los residentes podrían presentar una queja contra el administrador cuando el nivel
de las emisiones de NOx supera el límite predefinido.
Administradores
El criterio de los administradores es la reducción de las emisiones totales de NOx de la red y así
reducir al mínimo el número total de quejas de los residentes. En este trabajo, se ha supuesto
que los administradores implementan las medidas de logística de la ciudad cuando los
residentes se quejan.
Operadores de autopistas urbanas
Los operadores de autopistas urbanas quieren aumentar los ingresos de peaje. Por lo tanto, se
supone que hay que aplicar las medidas de peaje.
Como consecuencia de estos comportamientos, la interacción entre los diferentes grupos de
actores puede ser descrita de la siguiente manera. Si los transportistas entregan tarde las
mercancías y no respetan las ventanas de tiempo, los expedidores aplican la penalización por
demora y la aumentan para la entrega posterior. También, los Camiones de los transportistas
de carga evacuan NOx y afectan las condiciones de vida de los residentes. Cuando las
emisiones de NOx de los camiones superen el límite predefinido, los residentes hacen una
denuncia contra los administradores y los administradores implementan las medidas de
logística de la ciudad. Estas medidas afectaran a los transportistas. Además, cuando los
operadores de autopista urbana ponen en práctica las medidas de peaje, los transportistas se
ven afectados. Entonces, los transportistas de carga tienen que revisar el programa de entrega,
y se cambia el estado de la red vial.
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En la figura de 6 se resume todas las interacciones entre los grupos de actores considerados.
Figura 6: La interacción entre las partes interesadas
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3.1.3 ESTUDIO DE CASOS
Condiciones de ensayo La Figura 7 muestra la red de carreteras de prueba que se utilizó para los estudios de casos.
Esta red se supone que es en una zona urbana y se compone de 69 nodos y 298 enlaces,
incluyendo 58 enlaces autopistas urbanas. Hay 10 transportistas en la red y tienen sus propios
almacenes y clientes (20 a 24 clientes por cada transportista). Cada transportista tiene 12
camiones (cuatro camiones de 2 toneladas, cuatro camiones de 4 toneladas, y cuatro camiones
de 10 toneladas) y pueden utilizar estos camiones con flexibilidad. Los almacenes y los clientes
se encuentran al azar en esta red. Cada cliente tiene sus propios bienes y ventana de tiempo
para la recepción de la mercancía. El volumen de mercancías y el rango de la ventana de
tiempo para cada cliente se determinan en base a la encuesta de movimiento de mercancías
en la zona de Keihanshin realizada en 1994.
Asumimos que los transportistas podrían aumentar la penalización por demora de 10 yenes
por minuto para la posterior entrega cuando las mercancías se entregan tarde.
A bajo se muestra la red de carreteras de prueba usada en este trabajo.
Figura7: Red de Carreteras de prueba
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Hay un solo operador de autopista urbana en la red. Se supone que el peaje de la autopista
urbana cambia proporcionalmente a la distancia recorrida. Se ha establecido el peaje para
camiones medianos y pequeños (incluyendo camiones de 2 toneladas y 4 de tonelada) de 50
yenes por kilómetro, y 100 yenes por kilómetro para los camiones grandes (incluyendo
camiones de 10 toneladas). Se define el área entre dos nodos que están conectados como una
zona unidad. Hay residentes en todas las zonas de la red, y se supone que los residentes
podrían hacer una denuncia contra los administradores cuando las emisiones de NOx de su
zona superan 50g por 1 km.
Se considera la prohibición de camiones como una de las medidas de logística de la ciudad que
pueden llevarse a cabo por los administradores. En concreto, se supone que cuando los
residentes de una zona hacen una denuncia, los administradores implementan la prohibición
de camiones a todos los enlaces incluidos en esta zona, excepto para los enlaces de las
autopistas urbanas. Además, se considera las medidas adoptadas por los operadores de las
autopistas urbanas, que consiste en la reducción de la tarifa de la autopista a mitad de precio.
La lista de los casos estudiados en este trabajo es la siguiente:
Caso 1: El peaje de la autopista urbana es normal. No se ha
implementado la Prohibición de camiones (caso base)
Caso 2: El peaje de la autopista urbana es normal. Se ha implementado
la prohibición de camiones
Caso 3: El peaje de la autopista urbana es la mitad de precio. No se ha
implementado la prohibición de camiones
Caso 4: El peaje de la autopista urbana es la mitad de precio. Se ha
implementado la prohibición de camiones
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Los flujos de cálculo se muestran en la Figura 8. Al principio, cada uno de los diez transportistas
planifica e implementa el programa de entrega de camiones usando el Modelo VRP-TW-F, los
bienes son entregados. Basado en el recorrido de los camiones, se calculan las emisiones de
NOx para cada zona y los tiempos de retardo para cada cliente. Entonces, si hay algunas zonas
en las que las emisiones de NOx exceden el límite (50g por 1 km), los residentes en esas zonas
hacen una denuncia contra los administradores. En los Caso 2 y Caso 4, los administradores
implementan la prohibición de camiones a todos los enlaces incluidas esas zonas a excepción
de los enlaces de las autopistas urbanas.
Sin embargo, en el caso 1 y el caso 3, los administradores ignoran las quejas y no aplican la
prohibición de camiones. Además, si los camiones llegan tarde a las ventanas de tiempo de
algunos clientes, los distribuidores cobran la penalización por demora y aumentan esta ultima
por demora de 10 yenes por minuto para la posterior entrega. Como consecuencia de estos
resultados, la condición de la red se actualiza. Se Ha iterado este flujo 20 veces. Y se ha cogido
un promedio de los resultados de los cálculos.
Figura 8. Flujo de Cálculo
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3.1.4 Resultados de las pruebas
La Figura 9 muestra el costo de transporte total de diez empresas de transporte. Este resultado
es el promedio de las 20 iteraciones. Se puede ver que no hay diferencia entre los cuatro
casos. Por lo tanto, estas medidas no tienen influencia sobre los transportistas. La Tabla 1
muestra la distribución de los costos de transporte. A partir de esta tabla, podemos entender
que el costo de operación se reduce y el costo de la autopista urbana aumenta cuando el peaje
se reduce a la mitad de precio. Por lo tanto, se puede entender que los transportistas acortan
el tiempo de funcionamiento de los camiones mediante el uso de autopista urbana con mayor
frecuencia cuando la autopista urbana se vuelve más útil. Este resultado es favorable para los
operadores de autopistas urbanas debido a los aumentos de los ingresos de peaje.
.
Figura 9. Coste total del transporte
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Tabla 1. Coste total del transporte
El tiempo total de retrasos a los clientes se muestra en la Figura 10. Podemos entender que el
tiempo total de retrasos se incrementa en la aplicación de la prohibición de camiones mientras
que el peaje autopista urbana es normal. Como se puede observar la relación de la
penalización por retraso en el costo total de transporte es pequeña, podemos entender que
los transportistas de carga tienden a evitar el aumento de presión causado por la prohibición
de camiones al aumentar el tiempo de retraso. Sin embargo, se libera este aumento del
tiempo de retraso en la autopista urbana de peaje cuando se reduce a la mitad el precio de
peaje.
La Figura 10. Tiempo total de retraso a los clientes
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La figura 11 muestra las emisiones totales de NOx de los camiones. No hay diferencia en el
Caso 1 y 2. Sin embargo, las emisiones de NOx se reducen cuando el peaje de la autopista se
reduce a la mitad de precio.
La Figura 11. Emisiones totales de NOx de los camiones
La figura 12 muestra el número total de quejas de los residentes. En el Caso 2, el número total
de reclamaciones aumenta en comparación con el Caso 1. La figura 13 y figura 14 muestran la
incidencia de las quejas de los residentes en cada zona para el Caso 1 y Caso 2. Comparando
estas dos figuras, se puede entender que las zonas en que las denuncias ocurrieron se han
propagado y la incidencia en cada zona se ha vuelto más baja cuando se aplicó la prohibición
de camiones. Por lo tanto, se puede mencionar que la prohibición de camión tiene el efecto de
dispersar las zonas en las que los residentes hacen una denuncia y proporciona un entorno
igual para los residentes en la red.
Figura 12. Número total de las quejas de los residentes
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La Figura 13. Incidencia de las quejas de los residentes (Caso 1)
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La Figura 14. Incidencia de las quejas de los residentes (Caso 2)
Cuando el peaje la autopista se reduce a la mitad de precio, el número total de denuncias
disminuye. Por lo tanto, se puede mencionar que la promoción de la utilización de la autopista
urbana contribuye a reducir las emisiones de NOx y de las quejas de los residentes se reducen
en consecuencia ver figura 12.
La Figura 15 y la Figura 16 muestran la incidencia de las quejas de los residentes en caso 3 y
Caso 4. Se puede observar la misma tendencia con el Caso 1 y Caso 2.
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La Figura 15. Incidencia de las quejas de los residentes (Caso 3)
La Figura 16. Incidencia de las quejas de los residentes (Case4)
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La figura 17-19 muestra el rendimiento de cada caso. Asumimos que el Caso1 es el caso base y
se considera como una referencia para calcular el rendimiento de cada criterio. En cuanto a los
costos de transporte, tiempo de retraso, las emisiones de NOx y quejas, asumimos que el
inverso de la proporción de cada caso multiplicado por el Case1 es el rendimiento de cada
caso. En términos matemáticos.
η = (valor caso1)/(valor de cada caso)
Por otra parte, el rendimiento de los ingresos de peaje se supone que es el valor de estos
últimos en cada caso multiplicado por el del Caso 1. En términos matemáticos
η = (valor de peaje de cada caso)/(valor de peaje en el caso1).
Los resultados de estos rendimientos se aprecian en las figuras 17, 18, 19.
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La Figura 17. Rendimiento del Caso 2
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La Figura 18. Rendimiento del Caso 3
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La Figura 19. Rendimiento del Caso 4
Tabla 2. El rendimiento de cada criterio
Como se mencionó anteriormente, la prohibición de camión proporciona un entorno
equitativo para los residentes. Es importante que todos los residentes vivan en igualdad de
condiciones ambientales. Por lo tanto, hemos añadido "Igualdad para los residentes" como
criterio. Se calcula el rendimiento de la "Igualdad para los residentes" mediante la inversa de la
varianza de la frecuencia de quejas en cada zona multiplicada por la del caso 1en cada zona.
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Por lo tanto, los valores de los rendimientos que se describen aquí se hacen más grandes
cuando el resultado de la evaluación es mejor.
Tanto en el Caso 2 y Caso 3, las actuaciones están mejor en comparación con el Caso 1,
excepto para el tiempo de retraso. El Caso 4 se evalúa muy en particular. Sin embargo no hay
ningún caso en el que todos los rendimientos se mejoran. Este resultado indica la dificultad de
la aplicación de medidas de logística de la ciudad que es favorable para todos los actores
relacionados con el transporte urbano de mercancías.
El resultado indica que las dos medidas no influyen en el coste total de transporte. Sin
embargo, reducir el peaje a mitad de precio es favorable para los residentes y los
administradores. Además, podemos señalar que la prohibición de camión tiene el efecto de
dispersar las zonas donde los vecinos hacen denuncias y proporcionar un entorno de igualdad
para los residentes.
3.2.1 La importancia del análisis de los actores relacionados con el
transporte de mercancías.
Otro trabajo publicado es el de Macharis (2005). En este trabajo explica las etapas de la
metodología MAMCA, como da ejemplos de proyectos reales en los que se ha aplicado esta
metodología, para poder tomar las decisiones adecuadas antes de llevar estos proyectos a la
práctica. Por la similitud de las etapas de esta metodología con las que vamos a describir más
adelante en la tesis doctoral de Jesús Muñuzuri (2003), se dedicara esta parte a describir cómo
se ha aplicado esta metodología en estos casos.
El resumen de la metodología MAMCA se ve en la grafica 1.
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Figura 1: Metodología de los múltiples actores, análisis de criterios
Donde:
�� � : Criterios o objetivos de los grupos de actores
�� � : Pesos de los objetivos de los grupos de actores
Las etapas de esta metodología son:
1. Definición del problema e identificación de las alternativas
2. Identificación de los grupos de actores y sus objetivos (�� �)
3. Importancia relativa que dan los actores a cada uno de sus objetivos (�� �)
4. Indicadores cuantitativos y cualitativos:
-Indicadores cuantitativos ⇒ medición por simulaciones
-Indicadores cualitativos ⇒ puntuación ordinal (alto, medio, bajo)
5. Análisis general:
- Donde se toma en cuenta todos los objetivos de todos los actores
simultáneamente.
- Es una matriz de evaluación que suma cada contribución alternativa a los
objetivos de todos los actores.
6. MCDA produce una jerarquización de las distintas alternativas y puntúa las
alternativas propuestas.
- la estabilidad de esta clasificación se evalúa a través de un análisis de
sensibilidad.
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7. implementación real de las alternativas seleccionadas.
3.2.2 Proyectos analizados con la metodología MAMCA
La metodología se aplicó por primera vez para evaluar la ubicación de las terminales
intermodales (Macharis, 2000 y Macharis, 2004). El llamado LAMBIT-model (Location Analysis
Model for belgian Intermodal Terminals) o Modelo de Análisis de Ubicación de Terminales
Intermodales belgas proporcionó el marco para el proceso de toma de decisiones sobre la
ubicación de las nuevas terminales intermodales.
En este caso se ha evaluado un conjunto de proyectos de terminales. Los criterios utilizados
en esta evaluación representan los objetivos de los grupos de actores como los usuarios de la
terminal, los operadores, inversores y la comunidad en su conjunto. Los resultados del análisis
de las partes afectadas se reunieron con el fin de obtener una clasificación global de los
proyectos. Un análisis de sensibilidad cierra el procedimiento.
En la Figura 2 se da el árbol de decisión. Este árbol muestra los tres actores con sus respectivos
criterios y sub criterios. Para cada criterio y subcriterio utilizado en los indicadores de los
modelos tienen que ser elegidos, para permitir evaluar las alternativas con estos criterios.
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Figura 2. Árbol de decisiones en el modelo Lambit.
Fuente: Macharis. (creación macharis)
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Para los criterios del operador / inversor en particular, se utilizó un análisis de costo-beneficio
para la maximización del valor actual neto. La posibilidad de combinación de los criterios
múltiples con un análisis de costo-beneficio es muy útil y amplía el análisis.
En el marco del Plan Maestro del Puerto de Bruselas (Doom, Macharis y
Verbeke, 2004) se utilizó la metodología para la planificación estratégica a largo plazo para
toda la zona del puerto (en los puertos Carcoke y Béco). Para cada zona portuaria se
compararon las posibles opciones de desarrollo estratégico. Dependiendo de cada zona,
diferentes grupos de actores se incluyeron en el análisis. Cuatro actores principales son
importantes en el contexto de la planificación portuaria: el gobierno, la comunidad local, la
autoridad portuaria y los potenciales usuarios del puerto.
Un actor principal puede desglosarse en varias sub-categorías con sus propios criterios
específicos, si las características de una zona requieren este enfoque, por ejemplo, la
comunidad local puede ser desagregada en los turistas, los residentes, las empresas no
portuarias adyacentes y organizaciones. La definición de los criterios para cada uno de los
interesados sigue el mismo enfoque seguido para la definición de los grupos de actores: los
criterios dependen de la finalidad, es decir, de las características de cada zona. Esto es muy
importante para los grupos de actores, tales como el gobierno y la comunidad local, ya que sus
objetivos a menudo cambian a lo largo de la zona portuaria. Por ejemplo, en algunas zonas
portuarias se orientarán los objetivos del gobierno hacia el desarrollo económico, mientras
que otras zonas del puerto se consideran adecuadas para el desarrollo de vivienda y
recreación. Los objetivos de la autoridad portuaria y las empresas portuarias son mucho más
estables, aunque puede haber variaciones en función de la zona del puerto, pero no tan
intensa como para el gobierno o los actores de la comunidad local. Otra razón de esta
diferencia es que la autoridad portuaria puede ser considerada como "idéntica" o "unívoca"
sobre toda la zona del puerto, mientras que la identidad de los actores locales de la comunidad
y, a veces incluso el gobierno por ejemplo, los municipios pueden cambiar dependiendo de la
zona portuaria considerada.
El último paso de la metodología consiste aquí en la comprobación de si las diferentes
opciones estratégicas propuestas en cada zona del puerto son consistentes entre sí.
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En la figura 3 se proporciona el árbol jerárquico de decisión.
Figura 3: Árbol jerárquico para el Masterplan de Bruselas (dock Béco).
Fuente: Dooms, Macharis y Verbeke, 2004.
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La introducción de un nuevo terminal HST (High Speed Train) en Bruselas (Macharis, Meeus y
Doom, 2004) se analizó de acuerdo con la misma metodología. Se propusieron y se
compararon siete posibles alternativas. Los actores aquí eran el operador ferroviario NMBS, el
gobierno, la comunidad local y los usuarios. En la Figura 4 se dan los criterios para estos grupos
de interés.
Figura 4: Árbol jerárquico de decisión para la evaluación de un nuevo
terminal HST.
Fuente: Meeus, Macharis y Verbeke, 2004.
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En este apartado se ha visto la aplicación de la metodología MAMCA, en algunos proyectos
reales, teniendo en cuenta los diferentes grupos de actores, sus objetivos y sus criterios.
Usando esta metodología se tarda más en obtener los resultados y el análisis es más complejo
en comparación del análisis multi criterio, pero teniendo en cuenta los distintos actores los
resultados tendrán más aceptación o al menos no son rechazados.
4. Metodología propuesta: metodología MAMCA y su aplicación en
Sevilla.
En el apartado anterior hemos dado una descripción de la metodología, y también hemos
destacado el papel importante y fundamental de la participación de los grupos de actores en
este tipo de análisis, sin entrar en detalles. Por lo que, en este apartado vamos a ver los pasos
de la aplicación de la metodología MAMCA detalladamente aplicando esta ultima para resolver
el problema de la logística urbana de mercancías en Sevilla.
En este apartado se basa en el trabajo realizado por Jesús Muñuzuri Sanz en su tesis doctoral
La logística urbana de mercancías 2003. En este trabajo se aplica la metodología MAMCA para
dar soluciones a los problemas a los que se enfrenta la logística de mercancía en el centro
Histórico de la ciudad de Sevilla ya que en esta zona estos problemas son de mayor
complejidad en comparación con las demás zonas.
La metodología propuesta aquí tiene unas etapas similares a las que se han descrito
anteriormente, podemos resumirlas en la figura de abajo:
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Cada bloque de este proceso se explica de forma detallada empezando con los grupos de
actores que su participación en este análisis es fundamental para que las soluciones se ajustan
a los requisitos de estos últimos lo que implica una aceptación de las medidas tomada o al
menos evitar el rechazo de estas.
Este proceso consiste en:
- Considerara todos los actores involucrados en el análisis.
- Determinar todos los requisitos de los actores considerados.
- Determinar los objetivos de los actores a partir de los requisitos.
- Preseleccionar las alternativas que pueden satisfacer los requisitos de los actores.
- Proporcionar los efectos de las alternativas sobre los objetivos, mediante el modelado.
- Estimación de los pesos que dan los actores de cada uno de sus objetivos.
Una vez ajustado los parámetros del modelo, se procede a la evaluación de la bondad del
ajuste, para determinar si los parámetros encontrados son válidos para estimar la salida a
partir de cualquier entrada.
4.1 ACTORES
En este apartado se describen los grupos de actores, que tienen una relación directa o
indirectamente con la logística urbana de mercancías. Esta etapa es fundamental en el
proceso, por el hecho de que si no se identifica todos los actores que forman parte del
problema analizado los resultados de este serán incompletos y no se ajustan a la realidad.
Por lo cual, el proyecto encuentra una oposición y rechazo por parte de los actores que no
participaron en el proceso. Por consecuencia, el proyecto estará condenado al fracaso.
En este trabajo los actores considerados son los siguientes:
• Transportistas
Incluye a las compañías o autónomos que transportan carga dentro de la ciudad. Las
principales actividades se detallan a continuación:
� Mensajerías: solo si se usan furgonetas.
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� Transporte de mercancías propias: vehículos de productores que transportan
sus propias mercancías: grandes almacenes, cadenas de supermercados,
compañías de alimentación, etc.
� Paquetería general: compañías que ofrecen servicio de transporte a empresas
u otras compañías a cambio de un pago efectuado en beneficio de la compañía
de transporte de mercancías.
• Receptores
Los receptores de mercancías son las empresas locales y el comercio.
• Residentes
Son las personas que residen en la zona de estudio, que les afectan las medidas del
plan de logística urbana, por su interacción con el tráfico general y con la calidad de
vida en la zona.
• Administración
La autoridad local de la ciudad que selecciona e implanta las medidas de la logística
urbana de mercancías, teniendo en cuenta los intereses de todos los grupos.
• Externos
Los externos, engloba a todas aquellas personas que accedan a la zona objeto de
estudios por razones de compras, ocio o trabajo.
4.2 CRITERIOS
En este apartado vamos a describir el proceso para dar soluciones al problema de la logística
urbana de mercancías, como vamos a dar el contenido teórico necesario que nos permita
realizar este proceso.
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4.2.1 REQUISITOS Y OBJETIVOS
4.2.1.1 REQUISITOS DE LOS DISTINTOS GRUPOS DE ACTORES
Después de la identificación de los actores involucrados en este proceso de análisis lo siguiente
será la determinación de Los requisitos de estos últimos que servirán para formular los
objetivos de cada uno de ellos, así como preseleccionar las soluciones logísticas más
interesantes para mejorar la logística urbana de mercancías en el centro de Sevilla.
Requisitos de los trasportistas
Necesidad de que las nuevas ordenanzas reflejen las necesidades del transporte de
mercancías en la ciudad.
Soluciones para el acceso de vehículos de transporte de mercancías al centro. Por el
aumento de peatonalización, la dificultad de aparcar para realizar las entregas.
Necesidad de zonas para la carga y descarga de los vehículos. Y el acortamiento de las
distancias desde dichos espacios a los destinos finales.
Flexibilidad de las ventanas temporales impuestas por parte de la administración para
su adaptación a las necesidades de reparto de los establecimientos locales.
Sistemas telemáticos para agilizar el flujo de mercancías.
Aumento de la eficiencia en las actividades de entrega y recogida: cálculo de rutas,
tiempo de aparcamiento, carga y descarga etc.
Reducción de costes logísticos, en términos de transporte, mantenimiento, almacenaje
y personal.
Información a los transportistas y receptores sobre las regulaciones del transporte de
mercancías.
Sistemas de seguridad electrónica para los centros logísticos localizados en áreas
conflictivas.
Integración de aplicaciones telemáticas para la conexión entre el centro de transporte
de mercancías y las futuras terminales urbanas. Lo que permite la optimización de
entregas, reducción de tiempos muertos y congestión….
Requisitos de los Receptores
Fiabilidad en los horarios de entrega.
Adecuación de los horarios de entrega de mercancías a las necesidades de los
establecimientos. La mayoría de las veces las entregas coinciden con el mayor
afluencia del publico al establecimiento.
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Cumplimiento de los niveles de calidad exigidos, en términos de puntualidad en las
entregas y servicio al cliente.
Requisitos de la Administración
Desarrollar terminales urbanas en el centro de la ciudad, conectadas con el centro de
transporte de mercancías.
Necesidad de normas que regulen las actividades de carga y descarga.
Control del cumplimiento de las medidas y regulaciones adoptadas.
Desarrollo de áreas peatonales, sin perjudicar la movilidad.
Clasificación de rutas en función de las dimensiones de las calles y el volumen y/o
peso de los vehículos.
Promover el uso del puerto para actividades de logística urbana.
Promover el uso de los centros ferroviarios, en combinación con otros modos de
transporte.
Requisitos de los Residentes y Externos
Mejorar el tráfico en general en las zonas de mayor densidad comercial.
Mejorar la accesibilidad: las calles estrechas y con cruces sin visibilidad los que dificulta
la movilidad de los coches y provoca congestiones.
Promover los aparcamientos subterráneos, para palear los problemas de la falta de
aparcamientos superficiales.
Uso compartido de la capacidad viaria entre vehículos privados, transporte público y
transporte de mercancías.
4.2.1.2 OBJETIVOS
Para obtener los objetivos con respecto a la movilidad en el centro de Sevilla, se usan los
requisitos expresados por los diferentes grupos de actores en la sección anterior. Estos
objetivos vienen detallados en la tabla 1.
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Tabla 1: Objetivos de los grupos de actores con res pecto a la movilidad en el centro de Sevilla.
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4.2.2 PRESELECCIÓN DE LAS ALTERNATIVAS
La preselección de soluciones individuales para el Centro Histórico de Sevilla se realizado de
acuerdo con los siguientes criterios:
� Buscar soluciones que puedan tener efecto sobre los objetivos de los grupos de
actores
� Dar una especial atención a las medidas correspondientes a la administración,
por el hecho de que ésta sigue teniendo un papel predominante como
reguladora del sistema de distribución de mercancías.
� Usar algunas soluciones que hayan sido probadas con éxito en otras ciudades y
es aplicable en nuestro caso.
En base a estos criterios las alternativas seleccionadas son:
REPARTO CONJUNTO
Esta medida trata de reducir el número de vehículos de transporte de mercancías que circulan
por el centro de Sevilla. Al mismo tiempo se buscan economías de escala. La propuesta
consiste en impedir el acceso de los vehículos de transporte de mercancías al centro. A
cambio se construirán una serie de puntos de transbordo en los límites del centro, en los que
dichos vehículos se trasvasarían su carga a otros neutrales que tienen autorizado la entrada al
centro y realizar las entregas finales.
REPARTO NUCTORNO
Permite que los transportistas trabajar por la noche en ausencia total de congestión y
ocupación de aparcamientos, así también se reducirá durante el día el número de vehículos de
transporte de mercancía en el centro.
GESTIÓN DINÁMICA DE ZONAS DE CARGA Y DESCARGA
Esta medida consiste en establecer una serie de zonas de carga y descarga como de uso
reservado. Que se pueden reservar a través del teléfono o de Internet, lo que garantiza la
disponibilidad de un aparcamiento, así como de asegurar la rotación de vehículos en las zonas
de carga y descarga.
PEAJE URBANO
Con la implantación de esta medida, se cobraría una tasa a los vehículos que accedieran al
centro. Esta tasa va a ser mayor para los vehículos privados en comparación con los del
transporte de mercancías, y nula para el transporte público, como consecuencia va a provocar
una disminución en la congestión.
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SISTEMAS DE INFORMACIÓN DEL TRÁFICO
Estos sistemas proporcionan información en tiempo real sobre el estado del tráfico en la
ciudad.
La información que se incluiría será relativa al estado tráfico, ruta óptima, disponibilidad de
aparcamientos, incidencias, localización de otros vehículos de la empresa, etc.
Estos sistemas permiten una mejor gestión de la flota.
VENTANAS TEMPORALES DE ACCESO:
Esta medida consiste en establecer intervalos temporales durante los cuales el acceso a las
zonas céntricas de la ciudad está permitido para los vehículos de transporte de mercancías,
estando prohibido el resto del tiempo. Con esta medida se pretende separar las horas de
afluencia de mercancías y las de afluencia de compradores, turistas y residentes etc.
TERMINALES URBANAS
Las terminales urbanas son pequeños centros de transbordo, como pueden ser a veces de
almacenamiento, ubicados en las proximidades del centro de la ciudad. Permiten el acceso de
vehículos de tamaño medio-grande, que no podrían acceder al centro, donde transvasan las
mercancías a vehículos más pequeños.
LANZADERAS
Son pequeños recintos situados en el interior del centro, en las que estacionan las furgonetas
de reparto para realizar las entregas a pie, en pequeños vehículos eléctricos etc. Con la
existencia de lanzaderas se consigue que los vehículos de transporte de mercancías tuvieran
que realizar una única parada en lugar de múltiples, en cada destino final de la mercancía.
AUMENTO DE LA VIGILANCIA
Esta medida garantiza que las zonas de carga y descarga de los vehículos de mercancías no
estén ocupadas por vehículos privados, como también asegurar el complimiento de las
ventanas temporales.
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4.3 MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA
Para la elección de las mejores alternativas entre las preseleccionadas para el centro de Sevilla
se necesitaría dos tipos de resultados:
- El modelado de la implantación de la medida, para estimar atributos de los objetivos.
- La importancia que otorgan los grupos de actores a cada una de las medidas, en
función a la importancia que dan a cada uno de sus objetivos. Se trata de calcular los
pesos que da cada actor a cada uno de sus objetivos.
De esta forma se puede calcular las utilidades de cada alternativa, y así seleccionar las que
tienen mayor valor numérico. Por lo tanto para calcular los pesos de la función de utilidad
necesitamos los modelos de tipo multi-logit, que además de tener una gran capacidad de
explicación también tienen un tratamiento técnico accesible. Para ajustar dichos modelos, se
usan encuestas dirigidas a los actores involucrados en este proceso, para la elección de las
alternativas que les parezcan más viables y que se ajustan a sus intereses entre un conjunto de
alternativas propuestas, estos experimentos se llaman experimentos de elección discreta o de
preferencias declaradas, ampliamente desarrolladas por Louviere [Louviere, 1988].
Estos modelos se desarrollan en los apartados siguientes.
4.3.1 PLANTEAMIENTO DEL MODELO
Lo primero que hay que hacer a la hora de plantear un modelo de elección discreta consiste en
determinar el vector de atributos de la alternativa j. En los que se basa un individuo para
tomar una decisión:
X j = [x 1j ,…….,x ji ]
El valor que otorga el individuo (de aquí en adelante se hablará de la utilidad que presenta la
alternativa para el individuo) es función de dichos valores de los atributos:
U j =f(X j )
Se suele expresar la función de utilidad en forma lineal, con lo que ésta queda en la forma
siguiente:
U j =∑i
jii xβ
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Las variables pueden tomar valores continuos o discretos. En este capítulo, las variables
utilizadas serán discretas, y solo podrán tomar valores 1, 0, -1.
Una vez estimados β j sería posible prever la utilidad que cualquier combinación de los
atributos X j tendría para el individuo.
En la tabla 2 muestra una posible elección que tiene que hacer un individuo m, en la que debe
escoger una de entre n alternativas caracterizadas por l atributos.
Tabla2: Tabla de representaci ón
4.3.2 ELECCIÓN ENTRE ALTERNATIVAS
De forma general un individuo elegirá una alternativa cuya utilidad, calculad a partir de la
función formulada anteriormente, que sea mayor. Pero en ocasiones los individuos no siguen
este criterio, y escogen una alternativa que resultaría peor. Esto se debe a aspectos difíciles de
considerar.
Para introducir estos aspectos no controlados en el modelo, se añade un componente
aleatorio a la función de utilidad. Así, se supone que la expresión lineal de la utilidad
enunciada anteriormente constituye realmente el componente determinista de la utilidad (V
j =∑i
jii xβ ), pero existe además un componente ξ k aleatorio con valor medio nulo.
Por lo cual la utilidad global queda:
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U j = V j + ξ j = ∑i
kii xβ + ξ j
Al hacer esto, se puede pensar en la utilidad U i en términos probabilísticas. De este modo la
probabilidad de que la utilidad aleatoria U k tome el mayor valor de todas las utilidades
aleatorias U j asociadas a las demás alternativas presentes:
P r [ U k ≥ MAX[U j : j∈K, j ≠ K] ]
Si suponemos que hay solo dos alternativas que escoger, la probabilidad de elección de la
primera sería:
P r = [ U1 ≥ U 2 ]= P r [ V1+ ξ1 ≥ V 2 + ξ 2 ] = P r [ V1- V 2 ≥ ξ 2 - ξ1]
Que es función de la diferencia de las utilidades. Así se le suma una constante a la
componente determinista de ambas utilidades, su diferencia no varía. Por lo cual, la
probabilidad de selección de una alternativa es invariante a la traslación de la utilidades en una
constante. De la misma forma si se cambia la escala de representación de las utilidades, con un
factor α positivo, resulta
P r = [α U1 ≥ α U 2 ]= P r [ α V1+ α ξ1 ≥ α V 2 + α ξ 2 ] =
P r [ α ( V1- V 2 ) ≥ α (ξ 2 - ξ1)]= P r [ V1- V 2 ≥ ξ 2 - ξ1]
Entonces, la escala de medición elegida para evaluar las utilidades no afecta a la teoría de la
elección probabilística, siempre y cuando se pueden realizar operaciones de escalado de las
unidades de medida y se pueda recoger el cero origen de la escala.
Este capítulo se emplea modelos de elección discreta en los que la caracterización
probabilística del componente aleatorio de la utilidad ξ j da lugar a la familia de modelos logit.
4.3.3 MODELO MULTI-LOGIT DE LA UTILIDAD PROBABILÍSTICA
En el desarrollo de los modelos logit, se supondrá que los componentes aleatorios de las
utilidades ξ j son variables aleatorias distribuidas según Gumbel, con parámetros o y μ. Se
utiliza una función distribuida según Gumbel por su similitud con la distribución normal y por la
mayor comodidad que representa su manejo.
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Función de densidad f(ξ) ≡ μe)(ξµ−
e)(ζµ−−e
para μ > 0.
Función de distribución F(ξ) ≡ e)(ζµ−−e
para μ > 0.
La familia de modelos logit aparece, por lo tanto, al suponer que los términos aleatorios ξ j
están todos distribuidos según Gumbel (o, μ) pero son independientes. Es decir, el conjunto de
factores no medibles que conforman el término aleatorio ξ j asociado a la utilidad de la
alternativa j son independientes de los términos asociados a otra alternativa, aunque también
se distribuyan según Gumbel (o, μ).
Dado que la distribución se preserva al realizar transformaciones lineales, se puede asumir que
la utilidad U j es una variable aleatoria que se distribuye según Gumbel, con media V j y
factor de forma μ. Por lo tanto, la probabilidad de escoger una determinada de entre todas las
alternativas (es decir, de que su utilidad sea la mayor de todas) es:
P k ≡ P r [Alternativa k]=j
k
V
je
Veµ
µ
∑
Esta expresión corresponde a la familia de funciones logit.
Como la probabilidad de que la utilidad de una alternativa sea mayor que la de las demás no
varía al cambiar la escala en la que se representa la utilidades. Por lo cual, se fija
arbitrariamente la escala poniendo μ=1, para simplificar la notación de las expresiones.
En el apartado siguiente se analizará el caso de selección entre dos alternativas. Con el
objetivo de caracterizar la propiedades de la función logit. Y la validez de su empleo para el
modelado de procesos de elección.
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4.3.3.1 Caso de dos alternativas
Consideramos el proceso de elección únicamente entre dos alternativas, con utilidades
U1= V1+ ξ1 y U 2 = V 2 + ξ 2 , respectivamente. Llamando P1= [ U1 ≥ U 2 ],
P 2 = [U 2 ≥ U1] se tiene el modelo:
P1= 21
1
VeVe
Veµµ
µ
+=
)(1
1
12 VVe −+ µ
P 2 =21
2
VeVe
Veµµ
µ
+
La varianza de la distribución logit es 26
22
µπσ = . Por lo tanto, al crecer μ la varianza
disminuye, y la función logit tiende hacia la función escalón (el caso μ→ ∞ correspondería al
caso de que la expresión lineal determinista explica perfectamente las decisiones, sin ninguna
aleatoriedad). En la figura 2.2 están representadas, para distintos valores del factor de forma
μ, tres distribuciones logit de P1en función del valor de V1 , para un valor de V 2 constante
igual a 10. Se puede ver que para valores elevados de μ la función tiende al escalón (si V1< V
2 se obtiene P1=0 y P 2 =1, mientras que si V1>V 2 entonces P1=1 y P 2 =0). Por el
contrario, por el contrario, para valores de μ cercanos a 0, las dos alternativas tienden a ser
equiprobables (P1= P 2 =0.5 para cualquier valor de V1). El caso intermedio, correspondiente
a μ=1, es el empleado normalmente en este tipo de análisis, como se comentó anteriormente.
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Figura 1: Representación de los valores de P 1para distintos
valores de factor de forma µ.
4.3.3.2 Caso de varias alternativas
Es el caso general, denominado función multilogit. Su comportamiento en los casos extremos
de μ es igual al descrito para las dos alternativas: o bien prevalece la alternativa de máxima
componente determinista o todas las alternativas son equiprobables. Y también en este caso
las probabilidades están asociadas a la diferencia entre la componente determinista de las
utilidades:
P k = j
k
V
je
Veµ
µ
∑=
)(1
kj VV
kje −
≠∑
µ
La probabilidad fundamental de estos modelos es la denominada IAI: independencia de
alternativas irrelevantes. Esta propiedad procede a la distribución de la probabilidad de elegir
la alternativa k,
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P k = j
k
V
je
Veµ
µ
∑
Por lo que
jP
kP=
j
k
Ve
Veµ
µ=
)( jk VVe
−µ
Lo que significa que, la relación entre la probabilidad de elección entre dos alternativas sólo
depende de la utilidad de cada una de ellas, pero no depende de la utilidad de las demás
alternativas. La importancia de esta propiedad radica en el hecho de que la relación de
referencia entre dos alternativas cualesquiera no se ve modificada por la inclusión de nuevas
alternativas en el conjunto inicialmente considerado. Esta propiedad IAI se deriva de la
premisa de considerar a todos los términos aleatorios ξ k idénticamente distribuidos.
4.3.4 ESTIMACIÓN DEL MODELO MULTI-LOGIT
El objetivo del ajuste de modelos logit radica en la estimación de los coeficientes β i . Para ello,
se plantea una serie de encuestas a individuos decisores, con el objetivo de disponer de
información sobre sus decisiones. En estas encuestas, los individuos disponen de varios grupos
de alternativas, y deben elegir la que les parezca más favorable de cada uno de ellos.
Así, para cada individuo encuestado se dispone de una descripción de las alternativas que le
fueron presentadas, caracterizadas por los valores de los atributos en cada una, y se conoce
cuál de ellas eligió en cada caso. Para representar que eligió la alternativa k se emplea el
indicador δ mk que toma el valor 1 cuando en el grupo de alternativas m se eligió la
alternativa k y el valor 0 cuando se eligió otra alternativa distinta a k. de esta forma
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P
mk δ mk= P
mk cuando se eligió la alternativa k,
Pmj δ mj =0, para las demás alternativas j no elegidas
O, otra forma equivalente,
(Pmk ) mkδ
= Pmk cuando se eligió la alternativa k,
(Pmj ) mjδ
=1, para las demás alternativas j no elegidas.
Para un conjunto de observaciones, la probabilidad de que se hayan producido los resultados
que se observan en la encuesta realizada es el producto de las probabilidades de cada una de
las elecciones en cada elemento de la encuesta, pues las situaciones y las elecciones se han
supuesto independientes entre sí. Así, se estima los parámetros del modelo multilogit como
aquellos valores que maximizan dicho producto: maximizan la probabilidad de que se
produjera el resultado que conjuntamente se ha observado en la encuesta. De ahí la
denominación de estimación con el criterio de máxima verosimilitud (o máxima probabilidad
de la muestra observada).empleando los indicadores δ mk , la probabilidad de que en el
conjunto de alternativas m el individuo haya elegido la alternativa k es:
Pmk = ∑
ajalternativmj
mjP δ
También
Pmk = ∏
ajalternativ
mjP mjδ
)(
Para este desarrollo, es más conveniente la segunda expresión. A partir de ella, la probabilidad
de observar la muestra es,
P[Elecciones en la muestra]= ∏smsituacione
mkP
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Siendo la alternativa k la elegida en la situación m. de esta forma,
P [Elecciones en la muestra]= ∏smsituacione
∏ajalternativ
mjP mjδ
)(
Será denominada función de verosimilitud o likelihood, denotada habitualmente por L.
concretando en el caso del modelo lineal en el que solo intervienen los parámetros 1β , 2β,…, Lβ , el problema de estimación es:
∏∏j
mjmjP
mparametrosMAXIMIZAR
i
δβ
)(
Es equivalente maximizar esta función o su logaritmo, ya que el máximo de ambos se alcanzan
para los mismos valores de los iβ . Se toman por tanto logaritmos para convertir los
productos en sumarios, y se tiene el siguiente problema de maximización sin restricciones:
MAXIMIZARiparametrosβ
L( 1β , 2β ,…, Lβ ) ≡ ∑∑m
mjP
jmjl
parametrosMAXIMIZAR
i
lnδβ
De forma desarrollada, se puede escribir la componente determinista de la utilidad (supuesta
lineal) de la siguiente manera:
Vmj = ∑
=
L
i
mjixi
1β =β.X
mj
Donde β=( 1β , 2β ,…, Lβ ) es el vector de los parámetro del modelo del consumidor que han
de estimarse y Xmj =(x
mj1, x
mj2 ,…,x
mjL ) es el vector de los valores que alcanzan los atributos
en la situación m para las alternativas j. sustituyendo el modelo multilogit en la descripción de
las probabilidades y la expresión de la parte determinista de la utilidad resulta:
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L(β) ≡ ∑ ∑sitmaltj
mjδ ln[
∑altk
Xe
mjXe
mkβ
β]= ∑ ∑
sitmaltjmjδ [βX
mj -ln ∑
altk
Xemkβ
]
Dado que se toman logaritmos de probabilidades, L(β) es siempre negativo, y se demuestra
además que se trata de una función cóncava [Kirk, 1995]. El ajuste del modelo es por tanto un
problema de optimización no lineal sin restricciones de una función cóncava con L variables. La
solución de este problema es el conjunto buscado de coeficientes: β*
=( 1β , 2β ,…, Lβ )
4.3.5 MODELO MULTILOGIT JERÁRQUICO Para poder procesar los datos del cuestionario y el cálculo de los pesos asignados a los objetivos de los transportistas, se usará otra variante de los modelos de elección discreta que son los modelos jerárquicos [Ben-Akiva, 1985]. La ventaja de estos modelos en comparación con el caso no jerárquico reside en que, mientras en el segundo existía un término aleatorio que explicaba las decisiones que no respondían al cálculo determinista de las utilidades, En el primer método se toma una decisión en cada nivel de la estructura jerárquica, lo que da un mejor ajuste global del método. Supongamos, por ejemplo, que las alternativas las que un individuo debe elegir se indican mediante las letras {a, b, d,….., m, n}. Suponemos también que estas alternativas pueden agruparse de la siguiente manera: a, b y c dentro de la categoría 1, d dentro de la categoría 2, etc. Y s y p dentro de la categoría r. de esta forma, el modelo resultante será una estructura jerárquica de dos niveles similar a la representada en la figura 2.
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Figura 2: ejemplo de estructura jerárquica de dos niveles Se supone que el individuo selecciona primero aquella categoría del nivel 1 que le parezca mejor, por ejemplo la r, y luego de todas las alternativas del nivel 2 relacionadas con la categoría r, seleccionaría la mejor de todas, en este caso la s. De esta forma, la utilidad asociada a escoger una alternativa de todas las alternativas del nivel más bajo mostraría el camino seguido, r-s, de la siguiente manera:
srsrsr VU −−− += ζ
rsrrssrsr VVVU ζζ ++++=−
Lo que significa que, la utilidad de la alternativa está compuesta de la suma de tres términos deterministas de la utilidad: los dos primeros corresponden a las alternativas simples que componen a la alternativa compuesta y el tercer término determinista al conjunto de las dos alternativas simples que no se puede separar. Esta serie de términos corresponde a la descomposición de los atributos asociados a la descripción de la alternativa compuesta r-s en atributos asociados únicamente a la alternativa simple r, atributos asociados únicamente a la alternativa s y el resto de los atributos dependientes simultáneamente de las dos alternativas simples. Los términos aleatorios son tales que asumimos que las alternativas de inferior nivel (nivel 2 en la figura 3.3) no los requieren, porque su variación aleatoria es despreciable
(varianza ( sζ ) 0≈ ), pudiendo recogerse a través de los asociados al nivel superior (nivel 1)
rζ y a los atributos no a los atributos no separables en alternativas simples rsζ .
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4.3.5.1 Probabilidad marginal P(r) La simple r se elegirá si, en la mejor alternativa compuesta en la que interviene, da lugar a una utilidad que es mayor (o igual) que la utilidad que proporcionan todas las demás alternativas simples q del mismo tipo que r:
P(r)=P( rqRqUU qsSs
rsSs qtrt
≠∈≥∈∈
,:maxmax )
Usando la expresión de utilidad anterior
rsrrssrsr VVVU ζζ ++++=− resulta:
rsSs
Urt∈
max =rtSs∈
max( rsrrssr VVV ζζ ++++ )= rrV ζ+ +rtSs∈
max ( rsrss VV ζ++ )
De forma que rV y rζ no intervienen en la maximización.
Ahora suponemos que las componentes rsζ son variables aleatorias Gumbel (0, µ )
independientes e idénticamente distribuidas, el termino de la maximización queda:
rtSs∈max ( rsrss VV ζ++ )→ Gumbel( µ
µµ ,ln
1 )(∑∈
+
rt
rss
Ss
vve )
Llamamos: ≡rV ' ∑∈
+
rt
rss
Ss
vve )(ln1 µ
µ
Obtenemos: rtSs∈
max ( rsrss VV ζ++ )= rV ' + r'ζ
Siendo r'ζ la componente aleatoria de distribución Gumbel (0, µ ), la misma que rsζ .
Sustituimos este resultado es la expresión de la probabilidad marginal de la alternativa simple r da como resultado:
P(r)=P( rrV ζ+ +rtSs∈
max( rsrss VV ζ++ ) ≥ qqV ζ+ +rtSs∈
max( qsqss VV ζ++ ):q∈R,q ≠ r)
Lo que es lo mismo:
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P(r)=P( rrrr VV '' ζζ +++ ≥ qqqq VV '' ζζ +++ : q∈R, q ≠ r )
En el modelo no jerárquico todos los términos aleatorios tenían la misma distribución, lo que limitaba el ajuste del modelo, mientras en este caso se supone que los términos aleatorios
correspondientes al enlace entre el nivel superior y el nivel inferior ( rsζ ) tienen la misma
distribución, los correspondientes al nivel superior ( rζ ) también tienen la misma
distribución, pero ambas distribuciones son diferentes entre sí.
Por tanto se puede suponer que las componentes { rr 'ζζ + } son variables aleatorias
distribuidas según Gumbel (0, µ ), independientes y idénticamente distribuidas, con lo cual la
probabilidad marginal de la alternativa simple r de nivel superior (nivel 1) se distribuye según la expresión multilogit:
P(r)=
( )
( )∑∈
+
+
Rq
VV
VV
rr
e
e'
'
θ
θ
4.3.5.2 Probabilidad condicional p(s | r) Es la probabilidad de, supuesto que ya ha sido elegida la alternativa r en el nivel superior, escoger una de las alternativas del nivel inferior que cuelgan de ella:
P(s | r)= P( rprs UU ≥ : p ∈ rtS ,p ≠ s |r elegida )
Teniendo en cuenta la expresión de las utilidades
rsrrssrrs VVVU ζζ ++++= , al condicionar la alternativa simple s de nivel inferior en
elección de las alternativa simple r de nivel superior, se repiten de forma idéntica los términos
rV y rζ en la comparación de utilidades, por lo que son irrelevantes.
P(s|r)=P( ≥++++ rsrrssr VVV ζζ rprrppr VVV ζζ ++++ : p∈ rsS p ≠ s | r
elegida) Es decir,
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P(s| r)=P( rsrss VV ζ++ ≥ rprpp VV ζ++ : p ∈ rsS , p ≠ s | r elegida)
Se observa que interviene el máximo de los componentes deterministas de las utilidades correspondientes a las alternativas simples de nivel inferior, pero sin considerar la alternativa
simple fijada r, y solamente los términos { rsζ } aleatorias distribuidos según Gumbel (0, µ ).
por lo tanto, la expresión de la probabilidad condicional en el modelo jerárquico se formula:
P(s | r)=
∑∈
+
+
rt
rpp
rss
Sp
vv
vv
e
e)(
)(
µ
µ
4.3.5.3 probabilidad conjunta p(r | s) Es la probabilidad de escoger la alternativa r en el nivel superior, y las de entre las que cuelgan de ella en el nivel inferior. Se calcula a partir de la probabilidad marginal y la condicional, de la forma siguiente: P(r, s)=P(s | r)P(r) Es decir:
P(r, s)=
∑∈
+
+
rt
rpp
rss
Sp
vv
vv
e
e)(
)(
µ
µ .
∑∈
+
+
Rq
vv
vv
rr
e
e)'(
)'(
θ
θ
Tendremos, por lo tanto, que la probabilidad conjunta es el producto de dos multilogit con
distintos parámetros µ y θ .
Entonces, como en el caso no jerárquico, el ajuste del modelo se realizará mediante la maximización de una función de verosimilitud, calculada a partir del producto de las probabilidades conjuntas del mismo. Otra posible técnica a emplear en este tipo de evaluación es el método de Jerarquías
analíticas [Saaty, 1980; Dyer, 1991].
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4.4 EVALUACIÓN : APLICACIÓN DEL MÉTODO AL CENTRO DE SEVILLA 4.4.1 SOLUSIONES PRESELECCIONADAS
En la tabla 1 se ven reflejadas las soluciones logísticas preseleccionadas para el centro de Sevilla.
Tabla 1: lista de soluciones logísticas preseleccionadas para el centro de Sevilla. Para evaluar estas soluciones mediante el análisis multicriterio de utilidad. Necesitamos los siguientes datos:
� Los objetivos de cada grupo de actores, de acuerdo de los cuales se evaluará el resultado de las soluciones logísticas. Estos objetivos serán variados para cada grupo de actores.
� Los efectos de la implantación de cada una de las alternativas sobre los objetivos de cada grupo de actores. Por lo cual se usará los modelados, y estimaciones razonables para los casos en que no se disponga de modelos específicos.
� Conocer la valoración de los efectos para la fijación de los pesos de los objetivos de cada grupo. Para determinar la importancia de cada objetivo con respecto a los demás. Los pesos se estiman usando un modelo de elección discreta de tipo jerárquico detallado anteriormente.
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4.4.2 OBJETIVOS Y SU CUANTIFICACIÓN Los grupos de actores que deben ser tenidos en cuenta en la evaluación son todos aquellos que se puedan ver afectados por la ordenación del tráfico en la zona objeto de estudio. Estos grupos de actores, así como los objetivos de cada uno de ellos, se enumeran en la tabla 2 para su consideración en el análisis del centro de Sevilla.
Tabla 2: de objetivos para cada grupo de actore s Como se ha visto estos objetivos son variados y a veces son contrapuestos entre diferentes grupos de actores. Dentro de un mismo grupo de actores, no todos lo objetivos son igualmente importantes. Y una solución logística no influirá en la misma medida sobre todos los objetivos de un grupo de actores. De esta manera, es importante saber la importancia relativa que otorga cada grupo de actores a cada uno de sus objetivos. El análisis aquí solo se hará desde el punto de vista de los transportistas. Para este grupo de actores, la cuantificación de los objetivos principales es.
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Objetivo 1 ⇒ Reducción de tiempo de recorrido, en minutos/envío.
Objetivo 2 ⇒ Reducción de costes operativos, €/diarios.
Objetivo 3 ⇒ Reducción de complejidad en la gestión, minutos de gestión
/envío.
Objetivo 1 ⇒ incremento del nivel de servicios, es la percepción de los
transportistas con respecto al nivel de servicio que proporcionan a sus clientes. es una medida cualitativa se explicara su cuantificación posteriormente.
Los tres primeros objetivos se cuantifican de forma continua, en unidades de tiempo o monetarias. En el caso del nivel de servicio es imposible cuantificar igual que los anteriores. De forma que se usa una variable cualitativa. Con distintos niveles, esto se queda reflejado en la tabla 3.
Tabla 3: de asignación de valores cuantitativos a los diferentes niveles del objetivo. La cuantificación del nivel de servicio como la puntualidad de la entrega, el grado de contacto, la satisfacción del cliente etc. se lleva acabo teniendo en cuenta únicamente la necesidad de resultar consistente. Así que un incremento del nivel de servicio que se considera mediano, y que tenga asignado +2, debe dar como resultado un salto cualitativo del doble que un incremento pequeño, con una asignación +1. De la misma forma para un incremento muy grande debe de ser el doble que uno mediano etc.
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El funcionamiento de los modelos es indiferente ante el uso de variables continuas o discretas, solo difiere en que el rango dde asignación.
4.4.2.1 ESTIMACIÓN DE LOS EFECT
ALTERNATIVAS VARIACIÓNES DE TIEMPO DE REPARTO De los modelos de simulaciónreparto provocada por la introducción de tres soluciones logísticas diferentes de la zona del Centro de Sevilla. Los resultados de las soluciones Aumento de la Vigilancia, Reparto Nocturno y Uso de Terminales o lanzaderas, están recogidos en la tabla
Tabla 4: Variación de tiempo de Para el resto de las soluciones logísticas pvariaciones de tiempo de reparto.
� Reparto nocturno: al evitar la congestión y la disponibilidad total de plazas de aparcamiento proporcionan grandes ahorros de tiempo. Si consideramos la diferencia entre la congestión del día y la noche, entonces si estima que se podrían ahorrar hasta 1.5
� Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: la garantía de disponer de una zona de carga para los vehículos que la hayan solicitado permite eliminar el tiempo de búsqueda de aparcamiento, que en las zonas de mayor congestión alcanzar un 0,5 minuto.
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61
El funcionamiento de los modelos es indiferente ante el uso de variables continuas o discretas, solo difiere en que el rango de valores que puede adoptar se limita a los reflejados en la tabla
ESTIMACIÓN DE LOS EFECTOS DE LAS ALTERNATIVAS
VARIACIÓNES DE TIEMPO DE REPARTO
odelos de simulación se puede obtener la estimación de la variación reparto provocada por la introducción de tres soluciones logísticas diferentes de la zona del
Los resultados de las soluciones Aumento de la Vigilancia, Reparto Nocturno y Uso de están recogidos en la tabla 4.
: Variación de tiempo de reparto estimado.
Para el resto de las soluciones logísticas preseleccionadas, se estiman razonablementevariaciones de tiempo de reparto.
Reparto nocturno: al evitar la congestión y la disponibilidad total de plazas de aparcamiento proporcionan grandes ahorros de tiempo. Si consideramos la diferencia entre la congestión del día y la noche, entonces si estima que se podrían ahorrar hasta 1.5 Minutos.
Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: la garantía de disponer de una zona de carga para los vehículos que la hayan solicitado permite eliminar el tiempo de búsqueda de aparcamiento, que en las zonas de mayor congestión
minuto.
LA METODOLOGÍA MAMCA Y SU APLICACIÓN EN LOGÍSTICA URBANA DE
El funcionamiento de los modelos es indiferente ante el uso de variables continuas o discretas, e valores que puede adoptar se limita a los reflejados en la tabla
se puede obtener la estimación de la variación de tiempos de reparto provocada por la introducción de tres soluciones logísticas diferentes de la zona del
Los resultados de las soluciones Aumento de la Vigilancia, Reparto Nocturno y Uso de
razonablemente las
Reparto nocturno: al evitar la congestión y la disponibilidad total de plazas de
Si consideramos la diferencia entre la congestión del día y la noche, entonces si estima
Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: la garantía de disponer de una zona de carga para los vehículos que la hayan solicitado permite eliminar el tiempo de búsqueda de aparcamiento, que en las zonas de mayor congestión puede llegar a
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� Peaje urbano: la reducción esperada de la congestión implica un reducción en los
tiempo de reparto, pero basándonos sobre las cifras recogidas de otros medidas similares aplicadas por ejemplo en Roma o Singapur, no arrojan una dsignificativas en los tiempos de viajes, por lo cual se estima esta reducción en 0.4 minutos por envío.
� Sistemas de información del tráfico: teniendo en cuenta las características del Centro de Sevilla, con número limitado de acceso y una congestión permanente, no se espera reducciones de tiempos de recorrido significativas a través de la variación de rutasredireccionamiento de los vehículos a aparcamiende 0.1 minutos/ envío.
� Eliminación de ventanas temporales: esta solución permite buscar un horario de menor congestión para efectuar la impuestos por los receptores y la congestión se mantiene en el centro tanto sea por la mañana o por la tarde, se supone una reducción de 0.1 minutos
En la tabla 5 están recogidas estas variaciones de tie
Tabla 5: Variación estimada de tiempos de reparto para el resto de soluciones logísticas preseleccionadas.
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Peaje urbano: la reducción esperada de la congestión implica un reducción en los tiempo de reparto, pero basándonos sobre las cifras recogidas de otros medidas similares aplicadas por ejemplo en Roma o Singapur, no arrojan una dsignificativas en los tiempos de viajes, por lo cual se estima esta reducción en 0.4
Sistemas de información del tráfico: teniendo en cuenta las características del Centro de Sevilla, con número limitado de acceso y una congestión permanente, no se espera reducciones de tiempos de recorrido significativas a través de la variación de rutas
de los vehículos a aparcamientos libres. Se estima una reducenvío.
Eliminación de ventanas temporales: esta solución permite buscar un horario de menor congestión para efectuar la entregas, pero como estos repartos vienen impuestos por los receptores y la congestión se mantiene en el centro tanto sea por la mañana o por la tarde, se supone una reducción de 0.1 minutos/ reparto.
están recogidas estas variaciones de tiempos de reparto.
: Variación estimada de tiempos de reparto para el resto de soluciones logísticas preseleccionadas.
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Peaje urbano: la reducción esperada de la congestión implica un reducción en los tiempo de reparto, pero basándonos sobre las cifras recogidas de otros medidas similares aplicadas por ejemplo en Roma o Singapur, no arrojan una disminuciones significativas en los tiempos de viajes, por lo cual se estima esta reducción en 0.4
Sistemas de información del tráfico: teniendo en cuenta las características del Centro de Sevilla, con número limitado de acceso y una congestión permanente, no se espera reducciones de tiempos de recorrido significativas a través de la variación de rutas o el
tos libres. Se estima una reducción
Eliminación de ventanas temporales: esta solución permite buscar un horario de entregas, pero como estos repartos vienen
impuestos por los receptores y la congestión se mantiene en el centro tanto sea por la reparto.
: Variación estimada de tiempos de reparto para el
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VARIACIÓN DE COSTES OPREATIVOS En este apartado se han hecho algunas consideraciones con el fine de estimar la variaciones del de costes operativos al aplicar distintas soluciones logísticas.
� Reparto conjunto: por no tener que realizar las entregas finales se espera que se reducirían los tiempos, lo que implicaría un reducción en el número de vehículos. Pero al basarnos sobre el resultado de la simulación, esto no tiene porque ser cierto, por lo cual se ha estimado que la influencia de esta solución sobre la variación de los costes operativos directos es nula.
� Reparto nocturno: al poder emplear los vehículos tanto de día como por la noche, sería posible prescindir de algunos de ellos. Para estimar el efecto relacionado con los costes operativo, se usan los datos de la tabla , obtenidos de [Observatorio Analíticos, 2001]. Basándonos en las cifras que aparecen en la tabla, el ahorro estimado sería de unos 7.650 € anuales, que consecuencia de eliminar una furgoneta menos los costes Kilométricos de la furgoneta que habrá que realizar dos recorridos diarios, el de día y el de noche, y menos los costes del conductor. Suponiendo 200 días operativos al año se ahorra un total de unos 40 € diarios.
Tabla 6: costes directos para una Furgoneta.
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� Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: se puede estimar un coste de 3 € diarios por la reserva de las zonas en el caso de realizar varias reservas para diversos vehículos.
� Peaje urbano: basándonos en las experiencias de otras ciudades europeas por ejemplo Londres, donde el permiso de acceso al centro para vehículos de transporte de mercancías es de £5 diarias el equivalente de unos 6€ [BESTUFS]. En roma un permiso cuesta unos 15 céntimos diarios suponiendo unos 200 días operativos al año y tomando una cifra intermedia, estimamos para el centro de Sevilla un coste de 3€ diarios.
� Sistemas de información del tráfico: ya que se supone que se puede usar el internet y
difundir la información a los vehículos mediante sistemas de comunicación existente, se estima un coste adicional nulo.
� Eliminación de ventanas temporales: el coste operativo directo para los transportistas
con respecto a la introducción de esta solución se considera nulo. � Uso de lanzaderas o terminales: se puede suponer un coste similar a la reserva
dinámica de zonas de carga y descarga unos 3€, ya que no se dispone de estudios de la viabilidad de estas infraestructuras y las tasas asociadas.
� Aumento de la vigilancia: no se supone ningún coste para los transportistas de
mercancía. En la tabla 7 vienen todas las variaciones de costes como consecuencia de aplicar las soluciones mencionadas anteriormente.
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Tabla 7: estimación de calternativas. VARIACIÓN DE TIEMPO DE
� Reparto conjunto: la coordinación de los envíos al su posterior reparto, con la generación de documentación adicional, implican un aumento en la gestión de al menos 2 minutos/
� Reparto nocturno: la gestión son las mismas tanto que sea de noche o de dcual se supone que el
� Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: las reservas a través de internet o usando otros medios, lo cual implica elegir las zonas de cargas, el horario y el vehículo por el cual se reserva, requeriría unos 5 minuto
� Peaje Urbano: la gestión de pagos y la mejora en la gestión de la flota para evitar usar vehículos innecesarios podría su
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: estimación de c ostes operativos para cada una de las
VARIACIÓN DE TIEMPO DE GESTIÓN
Reparto conjunto: la coordinación de los envíos al punto de recepción conjunta para su posterior reparto, con la generación de documentación adicional, implican un
stión de al menos 2 minutos/envío.
Reparto nocturno: la gestión son las mismas tanto que sea de noche o de de supone que el aumento es nulo.
Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: las reservas a través de internet o usando otros medios, lo cual implica elegir las zonas de cargas, el horario y el vehículo
a, requeriría unos 5 minutos/ envío.
Peaje Urbano: la gestión de pagos y la mejora en la gestión de la flota para evitar usar vehículos innecesarios podría suponer unos 3 minutos/ por envío.
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ostes operativos para cada una de las
punto de recepción conjunta para su posterior reparto, con la generación de documentación adicional, implican un
Reparto nocturno: la gestión son las mismas tanto que sea de noche o de día, por lo
Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: las reservas a través de internet o usando otros medios, lo cual implica elegir las zonas de cargas, el horario y el vehículo
Peaje Urbano: la gestión de pagos y la mejora en la gestión de la flota para evitar por envío.
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� Sistemas de información del tráfico: se contabiliza el tiempo de las conexiones a internet, el análisis de la información recibida y la comunicación con los vehículos, lo que implica un total e
� Eliminación de las ventanas temporenvíos.
� Uso de terminales o reparto ya que es necesario determinar los vehículos y las cargas que van a utilizar y los que no, en el caso del uso voluntario. Además, sería necesario la optimización de envíos para ahorrar ecomplicación del reparto final hasta los destinos definitivos desde el aparcamiento supone que hay que tomar unfacilitar la entregas finales. Por tomedida es la más complicada en términos de gestión, lo que se necesita al minutos/ envío.
� Aumento de vigilancia: no implica ninguna variación de gestión de los envíos.
En la tabla 8 se muestra el rtemporales en la gestión.
Tabla 8: estimación de varia las distintas alternativas.
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66
Sistemas de información del tráfico: se contabiliza el tiempo de las conexiones a net, el análisis de la información recibida y la comunicación con los vehículos, lo
que implica un total estimado de 8 minutos/ envío.
Eliminación de las ventanas temporales: no afecta a la variación de
Uso de terminales o lanzaderas: esta medida complicaría la gestión de la flota de reparto ya que es necesario determinar los vehículos y las cargas que van a utilizar y los que no, en el caso del uso voluntario. Además, sería necesario la optimización de envíos para ahorrar en pago de las tasas. En caso de uso obligatorio,complicación del reparto final hasta los destinos definitivos desde el aparcamiento supone que hay que tomar una decisión meditada para la elección de éste. Para facilitar la entregas finales. Por todo lo dicho anteriormente se supone que esta medida es la más complicada en términos de gestión, lo que se necesita al
Aumento de vigilancia: no implica ninguna variación de gestión de los envíos.
muestra el resumen de todas las estimaciones referentes a las variaciones
: estimación de vari ación de gestión correspondiente a las distintas alternativas.
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Sistemas de información del tráfico: se contabiliza el tiempo de las conexiones a net, el análisis de la información recibida y la comunicación con los vehículos, lo
a la variación de la gestión de los
lanzaderas: esta medida complicaría la gestión de la flota de reparto ya que es necesario determinar los vehículos y las cargas que van a utilizar y los que no, en el caso del uso voluntario. Además, sería necesario la optimización de
n pago de las tasas. En caso de uso obligatorio, por la complicación del reparto final hasta los destinos definitivos desde el aparcamiento
decisión meditada para la elección de éste. Para do lo dicho anteriormente se supone que esta
medida es la más complicada en términos de gestión, lo que se necesita al menos 10
Aumento de vigilancia: no implica ninguna variación de gestión de los envíos.
esumen de todas las estimaciones referentes a las variaciones
ación de gestión correspondiente
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VARIACIÓN DEL NIVEL DE SERVICIO
En este apartado se detalla la estimación de los efectos del nivel de servicio prestado a los receptores de mercancías con respecto a cada solución logística preseleccionada.
� Reparto conjunto: provoca la pérdida de contacto de los transportistas con sus clientes, lo cual puede perjudicar a sus cuotas de mercado. De forma que esta medida representaría para ellos una reducción grande en el nivel de servicio prestado.
� Reparto nocturno: esta medida provoca un rechazo para los comerciantes, por lo que una medida de este tipo supone una reducción grande en el nivel de servicio prestado.
� Gestión dinámica de carga y descarga: un sistema de este tipo da la garantía de la disponibilidad de aparcamientos para vehículos de mercancías en el tiempo y en el lugar deseado, lo cual garantiza que la entrega se efectúa en la hora acordada con el cliente. Por ello se estima que esta medida incrementaría significativamente el nivel de servicio.
� Peaje urbano: esta medida implica una reducción de vehículos de reparto lo cual provoca una reducción en las frecuencias de reparto y en la fiabilidad de los horarios. además incrementaría los costes del transporte, de forma que repercutiría en las tarifas a pagar por los receptores de mercancías. Por todo ello, se estima una reducción significativa en los niveles de servicio.
� Sistemas de información del tráfico: la posibilidad de evitar la congestión por la implantación de esta medida mejoraría el cumplimiento de los horarios de entregas. Pero en el caso del centro de Sevilla es difícil mejorar los recorridos. Por lo cual el nivel de servicio se estima poco significante.
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� Eliminación de ventanas de temporales: esta medida representará un incremento significativo permitir a los transportistas ajustarse mejor a las necesidades de los receptores. Con respecto
� Uso de lanzaderas o terminales: en este caso se puede mandar vehículos con un mayor índice de carga a la terminal y posteriormente realizar la entrega final en horarios de baja congestión. Las entregas finales se realizan a pievehículos alternativos lo que hace que se tarda más en el reparto final. Así que el incremento del nivel de servicio sería pequeño en términos netos.
� Aumento de la vigilancia: esta medida garantizará encontrar una zona de carga y
descarga pero al mismo tiempo obligará a los transportistas a no estacionar en doble fila cerca de los comercios. Lo que hace que las entregas sean más lentas pero por otro lado se elimina el problema de la ausencia de los aparcamientos. En general se estima una li
En la tabla 9 están resumidos todos los efectosmencionadas anteriormente.
Tabla 9: Estimación de variación dedistintas alternativas
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Eliminación de ventanas de temporales: esta medida representará un incremento significativo permitir a los transportistas ajustarse mejor a las necesidades de los receptores. Con respecto a horarios de entrega.
Uso de lanzaderas o terminales: en este caso se puede mandar vehículos con un mayor índice de carga a la terminal y posteriormente realizar la entrega final en horarios de baja congestión. Las entregas finales se realizan a pievehículos alternativos lo que hace que se tarda más en el reparto final. Así que el incremento del nivel de servicio sería pequeño en términos netos.
Aumento de la vigilancia: esta medida garantizará encontrar una zona de carga y pero al mismo tiempo obligará a los transportistas a no estacionar en
doble fila cerca de los comercios. Lo que hace que las entregas sean más lentas pero por otro lado se elimina el problema de la ausencia de los aparcamientos. En general se estima una ligera subida del nivel de servicio.
están resumidos todos los efectos consecuencia de aplicar las alternativas
: Estimación de variación de l nivel de servicio para las distintas alternativas implementadas.
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Eliminación de ventanas de temporales: esta medida representará un incremento significativo permitir a los transportistas ajustarse mejor a las necesidades de los
Uso de lanzaderas o terminales: en este caso se puede mandar vehículos con un mayor índice de carga a la terminal y posteriormente realizar la entrega final en horarios de baja congestión. Las entregas finales se realizan a pie o mediante vehículos alternativos lo que hace que se tarda más en el reparto final. Así que el incremento del nivel de servicio sería pequeño en términos netos.
Aumento de la vigilancia: esta medida garantizará encontrar una zona de carga y pero al mismo tiempo obligará a los transportistas a no estacionar en
doble fila cerca de los comercios. Lo que hace que las entregas sean más lentas pero por otro lado se elimina el problema de la ausencia de los aparcamientos. En
consecuencia de aplicar las alternativas
l nivel de servicio para las
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4.4.3 ESTIMACIÓN DE LOS PESOS En la sección anterior se ha estimado los efectos de los objetivos como resultado de implantar soluciones logísticas preseleccionadas. Sin embargo esto no es suficiente para evaluar el resultado de estas implantaciones, sabiendo que cada uno de estos objetivos puede tener un importancia diferente (no es lo mismo que una solución ahorre a la empresa un euro diario que un minuto por envío). Por lo cual Este apartado se encarga de determinar cuantitativamente las importancias relativas de los objetivos de los transportistas, de forma que será posible evaluar la utilidad global que proporciona cada solución logística, y compararlas unas con otras.
4.4.3.1 ALTERNATIVAS Y ATRIBUTOS Para estimar la importancia relativa o pesos de los objetivos se va a realizar un análisis a partir de dos soluciones logísticas, estas soluciones son:
o Reparto conjunto o Peaje urbano
Las posibilidades de elección presentadas a los transportistas quedarán reducidas a:
ALTERNATIVA 1 ⇒ con reparto conjunto y con peaje urbano ALTERNATIVA 2 ⇒ con reparto conjunto y sin peaje urbano ALTERNATIVA 3 ⇒ sin reparto conjunto y con peaje urbano ALTERNATIVA 4 ⇒ sin reparto conjunto y sin peaje urbano Al aplicar cada una de estas alternativas proporcionan unos valores de los objetivos de los transportistas como variación tiempos de reparto, de costes operativos, de tiempo para realizar la gestión y de nivel de servicio prestado. Estos valores serán los atributos de las alternativas en el modelo que se va a plantear.
ATRIBUTO 1 ⇒ variación de tiempos de reparto ATRIBUTO 2 ⇒ variación de costes operativos ATRIBUTO 3 ⇒ variación del tiempo de gestión ATRIBUTO 4 ⇒ variación del nivel de servicio
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Es posible determinar el peso que otorga este grupo de actores a cada uno de sus objetivos a la hora de preferir unas alternativas sobre otras. Este análisis se va a usar la técnica de las preferencias declaradas, se presentarán a los transportistas un conjunto de decisión en los que aparezcan alternativas con valores de los atributos fijados, entre las que se deberá elegir la mejor. Se fijan los atributos tomando una serie de posibles valores para el Reparto Conjunto o el Peaje Urbano y se combinan para dar los atributos de las alternativas. En la tabla vienen los posibles valores de los atributos de los objetivos en cada caso, Se han tomado tres valores equidistantes para cada uno de los atributos para que, así podemos cubrir razonablemente el espectro de posibilidades. De acuerdo con lo que se ha mencionado anteriormente, en el caso del reparto conjunto, el coste para los transportistas generalmente será mayor, por tener que pagar este servicio a otras empresas que se encargan del reparto final, aunque este coste puede verse reducido por la reducción del número de vehículos necesarios. El tiempo de reparto debería disminuir, salvo en el caso de mala organización del servicio de transbordo de los envíos, en este caso aumentará. En cuanto a la gestión se puede prever que será compleja, al tener cada compaña que adaptar sus envíos al reparto conjunto, aunque también podría ser más simple al evitar la gestión de las entregas finales en el centro de la ciudad. Con respecto a la variación del nivel de servicio se estima siempre negativo, por la reducción en la puntualidad y flexibilidad de los repartos, y lo más importante que es la eliminación del contacto directo entre transportistas y los receptores. Con respecto al Peaje Urbano, las variaciones de coste asociadas se podrían prever siempre positivas. El tiempo de reparto disminuirá, a menos que el proceso de peaje provoca retenciones importantes, y la gestión será también compleja por las reorganizaciones de envíos, gestión de pagos, etc. Las variaciones del nivel de servicio se esperan ser pequeñas y positivas, a causa de la menor congestión lo que afecta positivamente a la puntualidad de las entregas, o negativas en el caso de que le efecto dominante fuera la reducción de vehículos de reparto.
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Tabla10: posibles valores de los atributos asociados Reparto Conjunto y al Peaje Urbano. Los valores de los atributos asociados a las alternativas son resultado de, combinar adecuadamente los atributos del Peaje Urbano y el Reparto Conjunto. En la alternativa 1 por ejemplo se supone la implantación de dos medidas, tanto el Reparto Conjunto como el Peaje Urbano, lo que nos da como resultado, nueve posibles variaciones de los atributos. En las alternativas 2 y 3, en las que solo se implanta una medida. Las variaciones de coste tiemgestión son directamente asociadas a esa medida. En la alternativa 4 no existen variaciones de ninguno de los atributos, por no implantar ninguna de las dos medidas. En la tabla 11 se resume todo lo que se ha comentado anteriormente.
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: posibles valores de los atributos asociados Reparto Conjunto y al Peaje Urbano.
Los valores de los atributos asociados a las alternativas son resultado de, combinar adecuadamente los atributos del Peaje Urbano y el Reparto Conjunto. En la alternativa 1 por
one la implantación de dos medidas, tanto el Reparto Conjunto como el Peaje Urbano, lo que nos da como resultado, nueve posibles variaciones de los atributos. En las alternativas 2 y 3, en las que solo se implanta una medida. Las variaciones de coste tiemgestión son directamente asociadas a esa medida. En la alternativa 4 no existen variaciones de ninguno de los atributos, por no implantar ninguna de las dos medidas.
se resume todo lo que se ha comentado anteriormente.
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: posibles valores de los atributos asociados al
Los valores de los atributos asociados a las alternativas son resultado de, combinar adecuadamente los atributos del Peaje Urbano y el Reparto Conjunto. En la alternativa 1 por
one la implantación de dos medidas, tanto el Reparto Conjunto como el Peaje Urbano, lo que nos da como resultado, nueve posibles variaciones de los atributos. En las alternativas 2 y 3, en las que solo se implanta una medida. Las variaciones de coste tiempo y gestión son directamente asociadas a esa medida. En la alternativa 4 no existen variaciones de
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Tabla11: valores de los atributos para cada una de las Alternativas 4.4.3.2 CUESTIONARIO Y RESPUESTAS Para recopilar información, se usarán conjuntos de decisión de dos alternativas, para que cada persona opte la que le parezca mejor. En con el fin de que 12 personas respondan a 18 elecciones cada uno. En la tabla 12 tenemos un ejemplo de los 18 primeros conjuntos de decisión, que representa el cuestionario completo para la primera perdecisión si aparece un 1 significa que la alternativa correspondiente esta seleccionada y si aparece un 0 significa que la alternativa esta rechazada.
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de los atributos para cada una de lasAlternativas
CUESTIONARIO Y RESPUESTAS
Para recopilar información, se usarán conjuntos de decisión de dos alternativas, para que cada persona opte la que le parezca mejor. En total deberán construirse 216 conjunt
que 12 personas respondan a 18 elecciones cada uno.
tenemos un ejemplo de los 18 primeros conjuntos de decisión, que representa el cuestionario completo para la primera persona consultada, y sus repuestas. En la columna de decisión si aparece un 1 significa que la alternativa correspondiente esta seleccionada y si aparece un 0 significa que la alternativa esta rechazada.
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de los atributos para cada una de las
Para recopilar información, se usarán conjuntos de decisión de dos alternativas, para que cada total deberán construirse 216 conjuntos de decisión,
tenemos un ejemplo de los 18 primeros conjuntos de decisión, que representa el sona consultada, y sus repuestas. En la columna de
decisión si aparece un 1 significa que la alternativa correspondiente esta seleccionada y si
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Tabla 12: Ejemplo de cuestionario para la estimació n de pesos de los objetivos de los transportistas.
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4.4.3.3 Uso de Modelos jerárquicos y no jerárquicos para estimar los pesos Ajuste previo de un modelo no jerárquico Con el fin de definir los tipos de estructuras jerárquicas que son más interesantes para emplear en este caso, se procede primero a ajustar un modelo de elección discreta no jerárquico, definido anteriormente, a los datos del cuestionario. Este modelo tiene la estructura logit, con las cuatro alternativas consideradas de forma independiente a través de las siguientes funciones de utilidad:
U(con reparto conjunto y con peaje urbano)= RCRPβ +
COSTEβ .∆coste+ tiempoβ .∆tiempo+ gestiónβ .∆gestión+ servicioβ .∆servicio
U(sin reparto conjunto y con peaje urbano)= RPβ +
COSTEβ .∆coste+ tiempoβ .∆tiempo+ gestiónβ .∆gestión+ servicioβ .∆servicio
U(con reparto conjunto y sin peaje urbano)= RCβ +
COSTEβ .∆coste+ tiempoβ .∆tiempo+ gestiónβ .∆gestión+ servicioβ .∆servicio
U(sin reparto conjunto y sin peaje urbano)=
COSTEβ .∆coste+ tiempoβ .∆tiempo+ gestiónβ .∆gestión+ servicioβ .∆servicio
En la Figura 3 se muestran el resultado del ajuste del modelo no jerárquico donde se puede apreciar que, independientemente del valor de los términos independientes, el mayor peso de
todos los atributos corresponde a servicioβ , que representa el peso del incremento del nivel
de servicio. Observamos que este peso es positivo lo que implica que a mayor incremento del nivel de servicio produce mayor utilidad. En cambio el resto de los pesos son negativos, lo que significa que un aumento de de los costes, tiempo de gestión o de reparto provoca disminución de la utilidad.
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Figura 3: resultado correspondientes al ajuste del modelo no jerárquico de elección discreta para la estimación A partir de las conclusiones obtenidamodelos jerárquicos a los datos deajustes posibles. En este casoanteriormente. Los pesos asignados por los transportistas a cada uno de sus objetivos y proporciono el modelo jerárquico
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correspondientes al ajuste del modelo no jerárquico de elección discreta para la estimación de los pesos.
obtenidas del modelo no jerárquico, se ajustan diferentes tipos de a los datos del cuestionario con el fin de poder obtener el mejor de los
En este caso se ha usado el modelo Multilogit Jerárquico detallado asignados por los transportistas a cada uno de sus objetivos y
proporciono el modelo jerárquico, están resumidos en la tabla 13.
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correspondientes al ajuste del modelo no jerárquico
s del modelo no jerárquico, se ajustan diferentes tipos de con el fin de poder obtener el mejor de los
se ha usado el modelo Multilogit Jerárquico detallado asignados por los transportistas a cada uno de sus objetivos y que
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Tabla 13: pesos asignados a los objetivos del grupo de los transportistas. En este caso hemos cambiado los signos de los tres primeros pesos para que aparezcan positivos en vez de valores negativo dados por el modelo jerárquico. De esta forma, en lugar de hablar del peso negativo del aumento de los costes, por ejemplo, se hablará del peso positivo de la reducción de los costes.
De la tabla se puede observar que el peso más importante para los transportistas es el que corresponde al nivel del servicio, un hecho que se puede explicar por las previsiones de pérdida de cuota de mercado por parte de los transportistas en el caso de disminuir los niveles de servicio en un ambiente competitivo. Se observa también que tanto el tiempo de reparto como el coste operacional son importantes. En el caso de complejidad de gestión tiene un peso despreciable para los transportistas lo que significa que habrá que aumentar mucho esta complejidad de gestión para que se tenga en cuenta.
4.4.4 CÁLCULOS DE UTILIDADES PARA LOS DIFERENTES ACTORES En esta sección se calcula las utilidades de las alternativas preseleccionadas para los distintos grupos de actores. Basándonos en los valores de los efectos sobre los objetivos de los actores, al aplicar estas soluciones logísticas, y teniendo en cuenta los pesos de estos objetivos con respecto a cada uno de estos grupos.
TRANSPORTISTAS Para los cálculos de las utilidades de cada alternativa, se usan los pesos de los objetivos de los transportistas y los efectos sobre los objetivos, resultado de aplicar cada una de las soluciones logísticas preseleccionadas. En la tabla 14 se muestran los resultados, de forma que en las columnas de la derecha de la tabla están reflejadas las utilidades calculadas para cada solución logística, como los las utilidades normalizadas, es decir, que las utilidades se presentan divididas proporcionalmente de forma que la suma total iguala a 1.
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Tabla 14: cálculo de utilidades de las alternativas preseleccionadas para los transportistas. Desde el punto de vista de los transportistas la solución logística que proporciona mayor utilidad es el reparto nocturno, por la posibilidad de ahorro en los vehículos de reparto como hemos visto antes. Los que también presentan utilidades positivas son la Gestión dinámica de zonas de carga y descarga, los sistemas de información del tráfico, la eliminación de ventanas temporales y el aumento de vigilancia. En el caso de la introducción de terminales o lanzaderas se percibe como una alternativa negativa por el aumento del tiempo de reparto. Como se puede observar que las alternativas reparto conjunto y el peaje urbano, presentan la mayor oposición por parte de los transportistas.
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4.4.4.1 Análisis de sensibilidad En este apartado se trata de analizar las consecuencias que tendrían sobre el resultado de los cálculos anteriores pequeñas variaciones en los pesos de los objetivos o en los efectos producidos por las soluciones logísticas sobre los mismos. Por lo cual se usa la expresión lineal de la función de utilidad:
U= 0β + 1β .∆C+ 2β .∆T + 3β .∆G + 4β .∆S
De esta expresión se tiene que, para variaciones en los efectos:
1)(β=
∆∂∂
C
U ; 2)(
β=∆∂
∂T
U ; 3)(
β=∆∂∂
G
U ; 4)(
β=∆∂
∂S
U
Por lo cual, solo sería necesario comparar el valor de la utilidad con el de la β correspondiente, para saber si una variación en uno de los efectos causaría una variación mayor o menor en la utilidad. Un ejemplo, para el peso de la variación del nivel de servicio que tiene un valor 2.2 en comparación con la utilidad de sistemas de información del tráfico que es 2.1, implica que para una variación en el efecto de esa solución sobre el nivel de servicio tendría consecuencias notables sobre el valor de la utilidad. Para las variaciones en los pesos se usan las siguientes expresiones:
CU ∆=
∂∂
)( 1β ; T
U ∆=∂
∂)( 2β
; GU ∆=
∂∂
)( 3β ; S
U ∆=∂
∂)( 4β
Lo mismo que antes, únicamente hay que comparar el valor de la utilidad con el del efecto correspondiente, para saber si una variación en uno de los pesos ocasionaría una variación pequeña o grande en la utilidad. Por ejemplo, el efecto del uso de terminales o lanzaderas sobre la variación de tiempos de recorrido tiene un valor grande -0.8 en comparación con la utilidad -0.4, por lo que variaciones en el peso de este objetivo tendría consecuencias considerables sobre el valor de la utilidad.
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RECEPTORES
Tabla15: cálculos para el caso de los receptores.
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RESIDENTES
Tabla16 : cálculos para el caso de los Residentes.
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ACTORES EXTERNOS
Tabla 17: cálculos para el caso de los Actores Exte rnos.
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ADMINISTRACIÓN LOCAL
Tabla 18: los cálculos para el caso de la Administr ación local.
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4.4.5 RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.4.5.1 VECTORES DE UTILIDAD
Usando las utilidades obtenidas anteriormente para cada grupo de actores, construimos los vectores de utilidades asociados a las soluciones logísticas. Estos vectores tienen tantas componentes como grupos de actores, cada una de estas componentes corresponde a la utilidad proporcionada por la solución logística a cada grupo. Esta forma de representar los resultados ayuda a valorar el efecto de la medida sobre el conjunto de todos los grupos de actores, y elegir la que tiene mejor aceptación por parte de los grupos. En la grafica 4 están representadas gráficamente los grupos de actores frente a la utilidad que corresponde a cada solución logística preseleccionada.
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Figura 4: gráfica de los vectores de utilidad de la s soluciones logísticas preseleccionadas para el centro de Sevil la. Basándonos sobre los resultados de las gráficas de la figura de arriba, podemos llegar a las conclusiones siguientes:
� Reparto conjunto: Esta medida es aceptada por todos los grupos de actores, salvo por los transportistas, que se oponen a la medida, esto es debido como hemos visto antes por la pérdida del contacto con el cliente y las gestiones que implica esta medida para coordinar las entregas.
� Reparto nocturno: Favorecida por transportistas, externos y Administración por ser un método viable para descongestionar el centro en hora punta. Po el otro lado los residentes y los receptores se oponen a esta medida, por obligarles a suportar las consecuencias negativas de los repartos nocturnos.
� Gestión dinámica de zonas de carga y descarga:
Esta medida parece que no perjudica a ninguno de los grupos en cambio beneficia a la administración también a los transportistas debido a que garantiza una zona de carga y descarga reservada y por a su carácter voluntario.
� Peaje urbano:
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Esta medida es la favorita de la Administración y los residentes pero encuentra una fuerte oposición por parte de los transportistas, externos y los receptores, por el hecho de que los primeros necesitan acceder al centro, y los últimos necesitan que lo hagan sus clientes.
� Sistemas de información del tráfico:
Es una solución que no genera oposición de ninguno de los grupos de actores pero tampoco ofrece una mejora significativa sabiendo que todos los accesos al centro histórico de Sevilla suelen estar congestionados y no hay alternativas para desviar el flujo del tráfico para otros accesos que no sean congestionados.
� Eliminación de ventanas temporales: Una solución que beneficia los transportistas por ofrecer les la libertad de movimiento en el centro, pero rechazada por el resto de los grupos por aumentar el nivel de congestión en hora punta.
� Uso de terminales y lanzaderas: Esta medida está aceptada por todos los grupos de actores por la posibilidad de desviar los flujos de mercancías disminuyendo el número de los vehículos de transporte, por lo cual es favorable para los transportistas y Administración. También uno de su ventaja es dejar libre las zonas de carga en superficie lo que beneficia los receptores, residentes y externos.
� Aumento de la vigilancia: Esta medida favorece a los transportistas y Administración y rechazada por el resto de los grupos que les favorece el aparcamiento ilegal en superficies.
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En la figura 5 aparecen cada uno de los grupos de actores con las utilidades de cada una de las alternativas preseleccionadas, como posibles soluciones o alternativas rechazadas.
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Figura 5: Utilidades de las soluciones logíst icas preseleccionadas Para cada grup o de actores
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En estas graficas ayudan a hacer una evaluación general de las medidas aplicadas para encontrar una solución al conjunto de los actores. Basándonos sobre los resultados que proporcionan las utilidades de las alternativas, es difícil llegar a una solución en la que beneficia a todos los grupos, pero si una solución que proporciona un beneficio para unos grupos de actores pero no perjudica al resto. En los vectores de utilidad de casi todas las soluciones logísticas analizadas aparecen uno o varios términos negativos. Lo que indica una oposición por parte del de un grupo u otro, lo que demuestra la dificultad de encontrar un consenso entre los diferentes grupos de actores. En cambio las soluciones tecnológicas, Gestión dinámica de zonas de carga y descarga y sistemas de información de tráfico, no perjudican a ninguno de los actores pero no cabe esperar que beneficien significativamente a los transportistas, por lo que podrían ser estas las primeras soluciones para implantarla en la ciudad.
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5. CONCLUSIONES
La metodología MAMCA como se ha mencionado antes tiene mucha utilidad para resolver
problemas complejos donde hay muchos grupos de actores involucrados con distintos
intereses o criterios, algunos de estos intereses pueden ser opuestos, de manera que no se
puede obviar las exigencias y los criterios de los actores, de otro modo, el proyecto puede ser
rechazado y por consecuencia será un proyecto inviable.
En este trabajo, se ha visto algunos proyectos reales donde se ha aplicado la metodología
MAMCA, y se ha explicado las distintas etapas que constituye esta última. Como se ha
prestado especial atención a la aplicación de esta metodología en el caso de la logística urbana
de mercancías en el caso del centro histórico de Sevilla, donde la complejidad de este tipo de
problemas es notablemente alta en comparación con otras zonas, esto es debido a que, al
tratar de una zona histórica no está adaptada para absorber la creciente necesidad de acceso a
esta ultima por parte de los transportistas y los externos, por sus limitaciones en la
infraestructura, por ejemplo, aparcamientos, zonas de carga y descarga etc, y también por la
dificultad del acceso a esta zona.
La metodología MAMCA aplicada en este caso nos ha proporcionado una serie de alternativas
preseleccionadas, como utilidades que asignan los actores a cada una de ellas. De manera que,
para cada una de las alternativas preseleccionadas analizamos las utilidades que cada grupo de
actores asigna a esta alternativa, y así sabemos el grado de aceptación de esta alternativa por
parte del conjunto de los actores, y así sucesivamente. De esta forma podremos elegir un
conjunto de alternativas que se pueden implementar.
Esta metodología, sino garantiza la aceptación de los grupos de actores al menos evita el
rechazo de estos últimos, por tener en cuenta sus intereses, y sus objetivos. Por ejemplo una
de las alternativas que pueden ser seleccionadas en este caso serán, gestión dinámica de zonas
de cargas y descargas, sistemas de información, construcción de terminales o lanzaderas. Estas
alternativas no provocan el rechazo del conjunto de los grupos de actores aunque no
proporcionan unas mejorías notables. Por lo tanto se puede implantarlas para resolver los
problemas de congestión ligado a la logística urbana de mercancías.
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