Metodología AVL y ruteo de vehículos con base en eventos históricos de unidades de monitoreo

Abstract

Las empresas de transporte son una parte fundamental de la economía de todo país, encargadas del desplazamiento de objetos materiales y personas de un sitio de origen a otros de destino, y que necesitan poder realizar eficientemente su proceso de transporte, para lo cual se programan viajes que cumplen una programación realizada por los gestores de transporte de dichas empresas. El problema de ruteo de vehículos ha sido analizado durante varios años por investigadores en la academia empezando en la década de 1950 por (Dantzing and Ramser, 1959) y empresas del sector de transporte con el fin de conocer sus variantes y se ha llegado a clasificar por las características físicas y de entorno del problema y para el cual algunos autores han propuesto soluciones mediante métodos exactos, heurísticas y metaheurísticas para este tipo de problemas que son analizados en esta tesis para poder tener un marco de referencia para proponer un modelo alternativo de solución que se base en hechos históricos de ejecución de la programación de viajes, i.e. que utilice datos históricos para analizar el comportamiento de vehículos en los viajes realizados. El monitoreo de vehículos es un sistema de localización de vehículos en tiempo real y en el cual la transmisión de datos de posicionamiento y datos adicionales del estado de los vehículos, es analizados por empresas encargadas de dicho monitoreo. En este proceso se suele almacenar grandes volúmenes de datos que se pueden aprovechar para tener base histórica para la toma de decisiones sobre el ruteo y monitoreo de vehículos. Los problemas que se han encontrado en los procesos de monitoreo son asociados a la logística de programación de viajes, que se analizará en este documento, y en los que se determinan las rutas por las cuales transitaran los vehículos, la obtención de información del posicionamiento y el estado de los vehículos, el seguimiento al cumplimiento de programaciones y el uso de los datos para obtener conocimiento a partir del análisis de los informes de los vehículos, entre otros. En esta tesis se propone un modelo de procesamiento de datos que permite extraer el comportamiento histórico de una flota de vehículos para poder tener una fuente para analizar dicho comportamiento en la ejecución de los viajes; basándose en principios de inteligencia de negocios geoespacial y minería de datos.

Abstract: The transportation companies are a vital part of the economy of any country, responsible for the movement of material objects and people from origin place to other destination, and they need to effectively perform their transport process, for which trips are scheduled compliant programming. The vehicle routing problem (VPR) has been investigated in order to meet its variants and has come to be classified by their physical and environmental characteristics and for which some authors have proposed solutions exact methods, heuristics and metaheuristics for such problems which they are analyzed in this thesis in order to have a framework to propose an alternative model solution based on historical facts execution scheduling travel. The vehicle monitoring system is the real-time location and positioning data and additional data on the state of vehicles. This process usually stores large volume of data that can be leveraged to have historical basis for making decisions about routing and monitoring of vehicles. The problems found in these processes are associated with the logistics of travel schedule to determine the routes by which to transit vehicles, obtaining positioning information and status of vehicles, monitoring compliance with schedules and use of data to gain knowledge from the analysis of reports of vehicles, among others. This thesis presents a model of data processing to extract the historical performance of a fleet of vehicles to have a source to compare with the implementation of the proposed travel; based on principles of geospatial business intelligence and data mining.