Criterios de calidad del servicio prestado en el ámbito de...

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

E.T.S. DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS

Criterios de calidad del servicio prestado en el ámbito de la línea de atraque de las terminales portuarias de contenedores

TESIS DOCTORAL

ÍÑIGO LÓPEZ ANSORENA

Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos

Madrid, 2013

Departamento de Ingeniería Civil. Transportes.

E.T.S. de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos

TESIS DOCTORAL

TÍTULO: Criterios de calidad del servicio prestado en el ámbito de la

línea de atraque de las terminales portuarias de contenedores.

AUTOR: Íñigo López Ansorena

Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos

DIRECTOR: Alberto Camarero Orive

Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos

Licenciado en Economía

Licenciado en Administración y Dirección de Empresas

Madrid, 2013

Departamento de Ingeniería Civil. Transportes.

E.T.S. de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos

Tribunal nombrado por el Mgfco. y Excmo. Sr. Rector de la

Universidad Politécnica de Madrid

Presidente:

Vocal 1º:

Vocal 2º:

Vocal 3º:

Secretario:

Acuerdan otorgar la calificación de,

EL PRESIDENTE LOS VOCALES

EL SECRETARIO

Madrid, a de 2013

A mi padre

Agradecimientos

Durante la elaboración de este trabajo recibí el apoyo de un gran número de compañeros

y por eso es justo expresar mi agradecimiento hacia todos ellos.

En primer lugar quiero agradecer al profesor Alberto Camarero su inestimable ayuda para

que esta Tesis Doctoral haya sido posible. El me ayudó en todo momento y fomentó mi

interés en cada una de las etapas de la investigación, desde su inicio hasta el final. Sin su

dedicación y apoyo yo no podría haber realizado esta Tesis.

También mi recuerdo y agradecimiento al profesor Vicente Negro por impulsarme hace

años a iniciar los estudios de doctorado y por dirigir la Tesina de Investigación previa a

esta Tesis. A los profesores de la Unidad Docente de Explotación de Puertos, Pascual

Pery y Nicoleta González, por sus acertadas aportaciones y, por último, quiero agradecer

a los compañeros de doctorado el ambiente de trabajo y compañerismo creado estos

años en la Escuela.

I

Índice 1.- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................1 1.1.- Introducción............................................................................................................1 1.2.- Motivación: razones para la propuesta ..................................................................4 1.3.- Objetivos de la Tesis Doctoral ...............................................................................6 1.4.- Metodología ...........................................................................................................7 2.- ANTECEDENTES ......................................................................................................9 2.1.- El escenario internacional ......................................................................................9 2.2.- Los puertos y Autoridades Portuarias ..................................................................13 2.3.- El buque portacontenedores y la grúa pórtico .....................................................16 2.4.- Las terminales portuarias.....................................................................................20 2.5.- El subsistema de atraque.....................................................................................22 2.6.- Síntesis del capítulo .............................................................................................23 3.- BASES DEL ESTUDIO DE LA LÍNEA DE ATRAQUE............................................25 3.1.- Métodos empíricos...............................................................................................25 3.1.1.- Métodos centrados en la demanda .................................................................26 3.1.2.- Métodos centrados en la oferta .......................................................................30 3.2.- Métodos analíticos ...............................................................................................40 3.2.1.- Introducción.....................................................................................................40 3.2.2.- Modelización de la línea de atraque................................................................47 3.2.3.- Aplicación del modelo......................................................................................57 3.3.- Métodos de simulación ........................................................................................64 3.3.1.- Modelo de colas para simulación ....................................................................64 3.3.2.- Aplicación del modelo......................................................................................70 3.4.- Síntesis del capítulo y comparativa de los tres modelos .....................................72 4.- LA CALIDAD DEL SERVICIO .................................................................................75 4.1.- Consideraciones generales..................................................................................75 4.2.- Los tipos de terminales ........................................................................................77 4.3.- La línea de atraque ..............................................................................................84 4.3.1.- El puesto de atraque .......................................................................................84 4.3.2.- Ciclo de carga y descarga de las grúas ..........................................................91

II

4.3.3.- Transferencia a depósito ...............................................................................100 4.4.- Calidad del servicio ............................................................................................105 4.4.1.- El puerto y las terminales de contenedores ..................................................105 4.4.2.- Línea de atraque ...........................................................................................108 4.4.3.- Indicadores de calidad...................................................................................113 4.5.- Síntesis del capítulo ...........................................................................................116 5.- ESTADO DEL ARTE..............................................................................................119 5.1.- Introducción........................................................................................................119 5.2.- Planificación portuaria. Capacidad y nivel de servicio .......................................121 5.3.- Planificación de operaciones en el corto plazo ..................................................129 5.4.- Rendimientos y casos de estudio ......................................................................133 5.5.- La calidad del servicio en las terminales............................................................140 5.6.- El Control Estadístico de Procesos (CEP) .........................................................143 5.7.- Síntesis del capítulo ...........................................................................................146 6.- PROPUESTA METODOLÓGICA...........................................................................149 6.1.- Introducción........................................................................................................149 6.2.- El Control Estadístico de Procesos usando gráficos de control.........................150 6.3.- Elaboración de gráficos de control.....................................................................155 6.4.- Propuesta metodológica ....................................................................................159 6.5.- Síntesis del capítulo ...........................................................................................165 7.- APLICACIÓN Y RESULTADOS ............................................................................167 7.1.- Introducción........................................................................................................167 7.2.- Aplicación...........................................................................................................168 7.3.- Análisis de resultados ........................................................................................170 7.4.- Síntesis del capítulo ...........................................................................................177 8.- CONCLUSIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN............................179 8.1.- Conclusiones......................................................................................................179 8.2.- Futuras líneas de investigación..........................................................................181

BIBLIOGRAFÍA ANEXO I: APLICACIÓN PRÁCTICA DE AJUSTE ENTRE VARIABLES PORTUARIAS

ANEXO II: APLICACIÓN PRÁCTICA DE LOS MÉTODOS DE SIMULACIÓN ANEXO III: APLICACIÓN PRÁCTICA DE CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

III

Índice de tablas

Tabla 1. Estructura de los modelos portuarios .........................................................15 Tabla 2. Ventajas y limitaciones de los métodos estáticos y dinámicos...................29 Tabla 3. Principales características de los métodos estáticos y dinámicos..............29 Tabla 4. Capacidades medias usuales en España para tráfico de contenedores ....34 Tabla 5. Ajustes estadísticos y correlación entre las variables portuarias................38 Tabla 6. Diferencia básica entre los dos grupos de métodos empíricos ..................39 Tabla 7. Simbología en la notación de Kendall.........................................................42 Tabla 8. Tasa de ocupación máxima recomendada en %........................................45 Tabla 9. Ventajas, limitaciones y posibles aplicaciones de cada método.................73 Tabla 10. Naturaleza del problema en cada método..................................................73 Tabla 11. Cuestiones a resolver: mejora de la calidad del servicio ............................75 Tabla 12. Inspecciones en una grúa pórtico de muelle ..............................................90 Tabla 13. Análisis de sensibilidad. Tiempo de espera de la grúa a vehículo .............94 Tabla 14. Análisis de sensibilidad. Movimiento de spreader de la grúa .....................95 Tabla 15. Productividad/mano y movs/hora de grúa ..................................................96 Tabla 16. Tiempos perdidos en las operaciones de carga y descarga.......................96 Tabla 17. Estadísticas descriptivas de la operativa de la grúa ...................................98 Tabla 18. Ratio TEUs/movimiento en terminales españolas ......................................99 Tabla 19. Aspectos del servicio objeto del control de calidad ..................................107 Tabla 20. Factores ajenos a las propia terminal que influyen en productividad .......110 Tabla 21. Respuestas que se pueden extraer del capítulo.......................................117 Tabla 22. Término de estudio de la línea de atraque y su objetivo ..........................119 Tabla 23. Nivel de planificación, tipo de problema y plazo .......................................120 Tabla 24. Revisión bibliográfica. Rendimientos promedio ........................................133 Tabla 25. Productividad de las grúas en la terminal ATM. .......................................134 Tabla 26. Revisión bibliográfica. Simulaciones portuarias........................................136 Tabla 27. Estudio estadístico. Terminales Kaoshiug (Taiwán) .................................137 Tabla 28. Valores de k de Erlang para cada terminal de contenedores ...................139 Tabla 29. Niveles de competencia portuaria ............................................................141 Tabla 30. Tipos de indicadores de calidad en la línea de atraque............................142

IV

Tabla 31. Tipos de indicadores en la línea de atraque.............................................143 Tabla 32. Indicadores seleccionados para el CEP ...................................................155 Tabla 33. Resumen de la información recopilada y tratada (CEP)...........................168 Tabla 34. Nivel de control en las líneas analizadas..................................................170 Tabla 35. Resumen del cep aplicado a líneas regulares ..........................................172 Tabla 36. Resumen del cep aplicado a terminales ...................................................173

V

Índice de figuras

Figura 1. Problemática portuaria..................................................................................2 Figura 2. Esquema conceptual de la Tesis Doctoral....................................................8 Figura 3. Desarrollo del comercio y el tráfico marítimo................................................9 Figura 4. Derrotero circunvalar alrededor del mundo ................................................11 Figura 5. Desarrollo del tráfico marítimo y portuario de contenedores ......................12 Figura 6. Estrategia hub & spoke y estrategia interlining...........................................14 Figura 7. Evolución de los buques.............................................................................17 Figura 8. Pedidos de nuevos buques ........................................................................18 Figura 9. Evolución del tamaño de las grúas.............................................................19 Figura 10. Representación esquemática del flujo de mercancías de importación.......21 Figura 11. Síntesis del capítulo primero ......................................................................24 Figura 12. Métodos empíricos .....................................................................................25 Figura 13. Movimientos anuales según localización geográfica ..................................33 Figura 14. Correlaciones entre las variables................................................................37 Figura 15. Representación de llegadas a puerto .........................................................48 Figura 16. Forma de la distribución de Erlang según el grado k de la función ............50 Figura 17. Tráfico de congestión y tráfico de saturación .............................................51 Figura 18. Tráfico límite ...............................................................................................52 Figura 19. Costes del puerto y del buque ....................................................................53 Figura 20. Costes unitario conjunto (puerto+ buque)...................................................54 Figura 21. Costes (buque+puerto) en función de los puestos de atraque disponibles 54 Figura 22. Envolvente de costes mínimos ...................................................................55 Figura 23. Diagrama de transición de estados para un modelo M/M/c........................58 Figura 24. Tasa de ocupación en función de la probabilidad de espera y atraques....59 Figura 25. Espera relativa para un sistema M/ M/ n ....................................................62 Figura 26. Esperas relativas en sistemas M/E2/n y E2/E2/n .......................................62 Figura 27. Elementos de la modelización del sistema de atraque...............................65 Figura 28. Ejemplo de fases de estabilización y equilibrio...........................................70 Figura 29. Esquema general de las bases de partida..................................................72 Figura 30. Esquema metodológico del capítulo cuarto ................................................76

VI

Figura 31. Tipología de terminales ..............................................................................77 Figura 32. Lay out típico de una terminal convencional...............................................78 Figura 33. Esquemas de trabajo en la carga y descarga.............................................79 Figura 34. Zona de entrega buffer en terminales automatizadas ................................80 Figura 35. Tipos de movimientos en terminales automatizadas..................................81 Figura 36. Productividades de las terminales ..............................................................82 Figura 37. Berthing schedule semanal de una terminal de contenedores ...................86 Figura 38. Grados de ocupación usuales para diferentes tráficos y puestos de atraque88 Figura 39. Dimensiones típicas en zona de operación de una terminal ......................89 Figura 40. Ciclo de descarga de un contenedor ..........................................................92 Figura 41. Tiempos en el ciclo medio de carga/descarga............................................92 Figura 42. Tiempos en el ciclo mas rápido de carga/descarga....................................93 Figura 43. Productividad del atraque vs. Tamaño de la escala. ..................................97 Figura 44. Productividad de las grúas vs. Operación en horas, T. Callao ...................98 Figura 45. Planes de carga-descarga. Adecuado (izq), mejorable (der) ...................100 Figura 46. Plan de estiba inadecuado .......................................................................101 Figura 47. Representación teórica del tráfico de vehículos .......................................102 Figura 48. Mejora indirecta de operativa por disminución de intensidad de tráfico ...103 Figura 49. Sistema inteligente de regulación y posicionamiento de chasis ...............104 Figura 50. Gestión de la calidad en los puertos de titularidad estatal........................106 Figura 51. Resumen de las etapas y tiempos de paso por puerto.............................108 Figura 52. Indicadores de calidad..............................................................................113 Figura 53. Indicadores de calidad relacionados con los puestos de atraque ............114 Figura 54. Indicadores de calidad relacionados con las grúas ..................................115 Figura 55. Aspectos clave del servicio.......................................................................116 Figura 56. Relación entre capacidad-congestión y ocupación...................................122 Figura 57. Ábaco capacidad-coste.............................................................................123 Figura 58. Oferta de servicio requerida por una terminal...........................................124 Figura 59. Costo de permanencia de buques en el puerto ........................................125 Figura 60. Restricción espacial en modelos de línea de atraque ..............................127 Figura 61. Problemas operacionales de asignación en línea de atraque ..................129 Figura 62. Planificación secuencial de los tres problemas ........................................130 Figura 63. Representación del doble ciclo.................................................................135 Figura 64. Ajustes a distribuciones Erlang de grado k...............................................137

VII

Figura 65. Modelización terminal PECT.....................................................................138 Figura 66. Esperas relativas y tasas de ocupación para distintas leyes de servicio..139 Figura 67. Esquema revisión literatura ......................................................................147 Figura 68. Gráfico de control con límites de acción a 3 desviaciones típicas............152 Figura 69. Gráfico de control con representación de zonas ......................................152 Figura 70. Probabilidad asociada a cada sigma ........................................................153 Figura 71. Ejemplo de gráficos de control..................................................................158 Figura 72. Esquema de la propuesta metodológica (para cada indicador k).............163 Figura 73. Esquema simplificado de la metodología propuesta ................................165 Figura 74. Gráficos I-MR correspondientes a la terminal de MSC.............................174 Figura 75. Gráficos I-MR correspondientes a la terminal NOATUM..........................175 Figura 76. Gráficos I-MR correspondientes al conjunto de las terminales.................176

IX

Resumen Esta Tesis Doctoral evalúa empíricamente la calidad del servicio en la línea de atraque de

las terminales portuarias de contenedores. La metodología propuesta utiliza indicadores

de calidad y se basa en el concepto de la segmentación de servicio. Para ello se

desarrolla la teoría del Control Estadístico de Procesos (CEP) y se utilizan los gráficos de

control para clasificar el servicio en las terminales de contenedores.

El propósito de la Tesis es proporcionar una metodología basada en el Control

Estadístico de Procesos (CEP) para evaluar la calidad del servicio y detectar las escalas

de un servicio regular de línea que se encuentran fuera de control. Por tanto, la

metodología se puede utilizar para detectar eventos que son indicativos de cambio real

del proceso en la línea de atraque. Esta detección puede ser compleja pues las

características de los procesos en terminales de contenedores son variables. La

metodología proporciona mediante los gráficos de control criterios estadísticamente

objetivos de cambio. Cuando el cambio es detectado y considerado bueno sus causas

deben ser identificadas y posiblemente convertirse en la nueva forma de trabajar, cuando

el cambio es negativo, entonces sus causas deberían ser identificadas y eliminadas.

La Tesis Doctoral está organizado de la siguiente manera: La primera parte es la

introducción, e incluye los capítulos 1 al 4, la segunda parte presenta el Estado del Arte

(capítulo 5) y algunos de los estudios que han inspirado esta investigación, la tercera

parte se centra en la metodología utilizada (capítulo 6) y su aplicación sobre un caso de

estudio (capítulo 7). Finalmente, en la cuarta parte se presentan las conclusiones y se

proponen algunas de las nuevas líneas de investigación que quedan abiertas (capítulo 8).

X

Abstract This Thesis empirically evaluates the quality of service in the berthing face of container

terminals. The methodology proposed is focused on quality of service indicators and is

based on the concept of service segmentation. The Statistical Process Control (SPC)

theory and the control charts are used to classify container terminal service.

The aim of this Thesis is to provide a methodology based on Statistical Process Control

that can evaluate the quality of service and also can detect scales of shipping liner service

that are out of control. Therefore, the methodology can be used to detect events that are

indicative of real change in the berthing process of container vessels. The methodology

proposed allows simple detection of events that are indicative of actual process change in

container terminals. This detection is complex because the characteristics of the

processes are variable in the container terminals; the control chart provides statistically

objective criteria of change. When change is detected and considered good its cause

should be identified and possibly become the new way of working, where the change is

bad then its cause should be identified and eliminated.

This Thesis is organized as follows: The first part is the introduction (includes Chapters 1

to 4), the second part presents the State of the Art (Chapter 5) and some of the studies

that have inspired this research. The third part focuses on the methodology used (Chapter

6) and its application to a case study (Chapter 7). Finally, Part 4 presents the conclusions

and suggests future research (Chapter 8).

1

1.- PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.1.- Introducción

Hoy en día, el desafío fundamental de cualquier puerto es adecuar la oferta de sus

instalaciones, tanto en la provisión de infraestructuras como en nivel de servicio, a la

demanda del tráfico, conservando en todo momento la sostenibilidad medioambiental,

social y económica del desarrollo portuario.

Con carácter general, antes de plantear nuevas ampliaciones que conllevan diversas

problemáticas, los puertos deben de maximizar la productividad de sus instalaciones y de

sus propios equipos. En este proceso de mejora continua, cualquier eliminación de

tiempos perdidos o reducción de las demoras, tiene un efecto directo y positivo sobre la

calidad del servicio a los buques.

Gran parte de la problemática portuaria es consecuencia de que los puertos no son

infraestructuras aisladas de la ciudad y el entorno que les rodea. Por un lado, la sociedad

demanda la protección de los recursos naturales, por lo que suelen existir posiciones

proteccionistas respecto al medio ambiente, o que reclaman el uso de la franja costera

para actividades lúdicas en los espacios limítrofes. Por otro lado, en los conflictos “puerto-

ciudad” relacionados con el de uso del frente marítimo es habitual la oposición de

colectivos directamente afectados, tanto por las obras como por la explotación de las

nuevas instalaciones. Además, suelen surgir conflictos cuando se definen actividades

portuarias escasamente compatibles con los usos urbanos, o cuando hay una falta de

coordinación entre el puerto y la ciudad en sus modelos de crecimiento y usos de suelo.

Un último aspecto a añadir es la exigencia de la sociedad para una racionalización en el

uso de la financiación pública. Esta exigencia cobra cada vez mayor importancia con la

crisis económica y la paulatina desaparición de los fondos europeos dedicados a las

infraestructuras. En este sentido, siempre se debe valorar si la mejora del servicio en los

muelles es más importante o más rentable que cualquier inversión en nuevas grúas, o

que la ampliación de las infraestructuras existentes, ya que esto último normalmente

exige grandes inversiones y tiene un alto coste de oportunidad.

2

En definitiva, la sostenibilidad del desarrollo portuario está en un punto de encuentro

entre los distintos intereses sociales, ambientales y económicos. Este punto permite

desarrollar la actividad de forma viable, equitativa y soportable (Figura 1).

Figura 1. Problemática portuaria

Esta problemática portuaria se produce en un ámbito muy especial en el que interactúan

multitud de agentes y organizaciones empresariales (públicas y privadas) que toman

decisiones y desarrollan su actividad de diferentes formas. Todo ello con un alto grado

complejidad y heterogeneidad, que afecta además de al propio puerto a otros en

competencia. Pero a pesar de esta complejidad, todos los agentes y usuarios del puerto

que constituyen en su conjunto la Comunidad Portuaria están interrelacionados alrededor

de una especialización económica y comparten objetivos.

Es precisamente por el bien común que puede generar a toda la Comunidad Portuaria un

servicio de calidad en la línea de atraque, por lo que se debe considerar este aspecto

como verdadero motor de la competitividad del puerto. Mejorar la eficiencia en la línea de

atraque significa mejorar los índices de operación, la calidad y fiabilidad del servicio,

reducir el tiempo de estancia del buque en puerto, reducir los costes, etc. Por todo ello,

se puede considerar que la gestión del sistema de atraque en las terminales es el

elemento clave de la operativa portuaria, su optimización puede permitir a los puertos

ofrecer un servicio de mayor calidad a sus clientes.

Fuente: De Pablo R. (2009)

3

La línea de atraque es escenario de una serie de operaciones en las que la calidad de

servicio al buque juega un papel esencial. Los acuerdos con los grandes operadores

marítimos que garantizan un volumen de tráfico al año, las iniciativas como el

otorgamiento de prioridad o las tarifas de lealtad que premian a un determinado cliente,

son cada día más importantes en la gestión de las terminales portuarias de contenedores.

En este marco, la coordinación de actividades en la línea de de atraque es un principio

básico para la optimización global de las operaciones en los puertos. Esta coordinación

exige a su vez la presencia de esquemas de reconocimiento que han de jugar un

importante papel de control y motivación de los diversos agentes en la mejora conjunta.

Se trata, en definitiva, de disponer de una herramienta que permita distinguir a las

organizaciones que participan en la prestación de los servicios, y a la vez, transmitir a los

clientes el esfuerzo de mejora que se pretende.

En este sentido, surge la necesidad de definir una propuesta metodológica para la

evaluación de la calidad del servicio en la línea de atraque de las terminales portuarias de

contenedores, que permita atender las necesidades de todas las partes interesadas, al

definir unas características de calidad del servicio. De esta forma, todos los agentes

podrían utilizar esta propuesta para comprobar si el servicio del puerto cumple con las

características de calidad, disponiendo de este modo, de una herramienta práctica de

evidente efecto comercial.

Esta propuesta debería de contar, al menos, con un sistema de medición conformado por

un conjunto de indicadores capaces de evaluar el funcionamiento de la línea de atraque

de las terminales de contenedores, ya que en muchas ocasiones es el subsistema más

importante en las actividades portuarias. En definitiva, los criterios de actuación que se

presentan en esta Tesis Doctoral deberían servir como un marco de referencia con el que

los operadores concesionarios de las terminales de contenedores pudieran someter

voluntariamente su servicio a evaluación. Estos operadores podrían utilizar la

metodología para mejorar el servicio y como contrapartida, en caso de observarse

mejoras, la Autoridad Portuaria podría tomar medidas para la bonificación del citado

servicio.

4

1.2.- Motivación: razones para la propuesta

La presente Tesis Doctoral se ha elaborado como consecuencia de la creciente

necesidad de mejora en la explotación portuaria. Los recursos físicos y financieros en el

ámbito portuario son limitados y en todos los puertos se suele producir un desigual

crecimiento entre la oferta (con un crecimiento discontinuo) y la demanda (con un

crecimiento continuo), que además suele tener un fuerte dinamismo. Tradicionalmente,

los puertos tratan de conseguir un equilibrio entre la inactividad del muelle y la inactividad

del buque, y así lograr un coste mínimo para la mercancía.

Por un lado, una insuficiente oferta portuaria lleva a la congestión, que produce la

imposibilidad de dar un servicio de calidad a todos los usuarios, una pérdida de la

competitividad y prestigio del puerto, y finalmente una pérdida de clientes a la propia

terminal por el desvío de tráfico a otros puertos. El desencadenante de estos sucesos es

el aumento de los costes logísticos soportados por los usuarios, ya que cuando los

buques tienen que esperar para recibir el servicio de la terminal, están pagando un coste

en tiempo más alto del que tenían previsto. En definitiva, carecer de la capacidad de

servicio suficiente causa demoras y un aumento de los costes. Por otro lado, un exceso

de oferta portuaria o sobre-dimensionamiento de la infraestructura implica la

inmovilización de recursos más rentables para otras actuaciones y puede implicar el

deterioro de las instalaciones antes de su efectiva puesta en explotación.

En este marco, las terminales de contenedores se encuentran ante el dilema de asumir

los costos derivados de tener demoras, o asumir los costos derivados de prestar un buen

servicio. En la actualidad, cualquier terminal de contenedores debe estar preparada para

ofrecer el servicio que se solicite en cualquier momento y con unas garantías mínimas de

calidad, ya que como se ha mencionado anteriormente, cuando las grandes navieras y

demás usuarios perciben un servicio que no cumple con sus expectativas renuncian a

utilizarlo. En este sentido, para conservar a los clientes, los puertos necesitan

implementar mecanismos de control del servicio que aseguren una adecuada respuesta a

las necesidades de los usuarios.

Para cumplir con este objetivo e incidir en la mejora de los procesos de servicio global,

actualmente las Autoridades Portuarias siguen criterios establecidos (en la Ley 33/2010

5

de 5 de agosto y en el Real Decreto Legislativo 2/2011 de 5 de septiembre) y utilizan la

Certificación de Calidad y la evaluación de la conformidad, como elementos de

objetivación para promover bonificaciones en las tasas portuarias relacionadas con la

prestación de servicios. Para ello, los puertos se centran en aspectos clasificados según

diversas categorías, como la gestión de recursos materiales y humanos, protección en las

operaciones, estado de las infraestructuras, etc.

Desde un punto de vista puramente técnico, resulta necesario desarrollar una

metodología de evaluación de la calidad del servicio en la línea de atraque de las

terminales de contenedores que cubra los aspectos que tienen objetivamente un mayor

peso en la eficiencia global. Es evidente que un riguroso control de la línea de atraque,

que permita a ésta adaptarse a la evolución y los continuos cambios del sector, facilitará

una mejora del servicio a los buques.

La propuesta metodológica debe ser un instrumento que facilite a los usuarios la elección

entre las diversas terminales y puertos, al diferenciar unos servicios de otros,

fomentando, en última instancia, la competencia entre las empresas para tratar de imitar

a las mejores. Para ello es preciso que las características de servicio reflejen los

requisitos de las partes interesadas (terminales y buques). De esta forma, todos los

usuarios podrán identificar y diferenciar la mejora del servicio en la línea de atraque.

Por todo lo aquí expuesto, se ha considerado necesaria y justificada la realización de la

presente Tesis Doctoral, orientada a la evaluación de la calidad del servicio en la línea de

atraque de las terminales portuarias de contenedores.

6

1.3.- Objetivos de la Tesis Doctoral

La presente Tesis Doctoral tiene por objetivo determinar unos indicadores de calidad del

servicio prestado en la línea de atraque de las terminales portuarias de contenedores, y

establecer una propuesta metodológica para la evaluación de esos indicadores. Esta

propuesta metodológica se podrá adaptar en un futuro a la realidad de cada puerto y

podrá ser utilizada por los operadores concesionarios de las terminales. Los operadores

que voluntariamente deseen adoptar esta metodología como sistema de evaluación,

dispondrán de una herramienta con la que pueden lograr que se reconozca la

profesionalidad de su servicio.

La propuesta metodológica está basada en el Control Estadístico de Procesos (CEP) y

establece un conjunto de indicadores a utilizar para comprobar el cumplimiento de las

características de calidad del servicio en la línea de atraque. Sin embargo, no pretende

dar especificaciones sobre el sistema de evaluación de conformidades o sobre la emisión

de certificados, ni tampoco pretende ser una guía para la revisión y la mejora continua de

las condiciones de calidad. En cuanto al alcance de la presente Tesis Doctoral, los

aspectos del servicio que las terminales de contenedores podrán potenciar en su línea de

atraque si adoptan la metodología que se desarrolla son los siguientes:

• La calidad general del servicio en línea de atraque, asegurando estándares de

calidad y garantizando a los usuarios de las terminales una mejora en el nivel de

servicio. Todo ello redundará en una mayor satisfacción de éstos.

• El control de los requisitos de prestación del servicio, de forma que se puedan

establecer indicadores y estándares. Lo que proporcionará a los clientes y al

puerto una imagen de calidad, transparencia, control y seguridad.

En definitiva, la propuesta de esta Tesis Doctoral pretende contribuir a promover la

mejora del servicio y la transparencia del negocio, pudiendo ser utilizada tanto por la

Autoridad Portuaria como por sus clientes. Así mismo, la metodología que se presenta

representa un instrumento complementario que puede ser utilizado como apoyo o en el

desarrollo de otros sistemas que pudieran estar ya implantados (ISO 9001, ISO 14001,..).

7

1.4.- Metodología

El esquema metodológico de la Tesis Doctoral se sustenta en las siguientes fases:

1. FASE 1: INTRODUCCIÓN

(i) Estudio de antecedentes: motivación y razones para la propuesta, objetivos de la

Tesis Doctoral, ámbito de aplicación y alcance.

(ii) Establecimiento de las bases de partida, con la identificación de los factores

(utilización, eficiencia, etc.) que influyen en la dinámica de la línea de atraque y

los métodos tradicionales para su estudio.

(iii) Descripción de los elementos que configuran la línea de atraque, desde una

escala más amplia a otra más reducida y estudio del papel que juega cada factor

en lo que a calidad del servicio se refiere. El objeto es analizar la influencia de

cada uno de los aspectos clave del servicio y definir una serie de indicadores de

calidad para su utilización dentro de la propuesta metodológica.

2. FASE 2: ESTADO DEL ARTE.

(i) Revisión bibliográfica del estado del arte conforme a 5 grandes perspectivas:

planificación a largo plazo y nivel de servicio, planificación a corto plazo,

rendimiento operacional y casos de estudio, calidad del servicio, y Control

Estadístico de Procesos (CEP).

3. FASE 3: PROPUESTA METODOLÓGICA

(i) Realización de una propuesta metodológica para la evaluación de la calidad del

servicio en línea de atraque de las terminales de contenedores, que cierre una

posible laguna detectada en el estudio bibliográfico.

(ii) Aplicación de la propuesta metodológica a un caso de estudio concreto.

Discusión y análisis de resultados sobre el caso de estudio.

4. FASE 4: CONCLUSIONES

(i) Conclusiones y propuesta de futuras líneas de investigación.

8

Por tanto, el esquema conceptual de la Tesis Doctoral es el siguiente:

Figura 2. Esquema conceptual de la Tesis Doctoral

Criterios de calidad del

servicio en el ámbito de

la línea de atraque

Antecedentes: motivación y

razones para la propuesta.

Objetivos, ámbito de aplicación y

alcance

Bases de partida:

Métodos de estudio de la

línea de atraque

Aspectos clave del

servicio:

Indicadores de calidad

Revisión del

estado del arte

Propuesta metodológica:

Basada en el CEP y los

gráficos de control

Aplicación de la

propuesta metodológica

Conclusiones y futuras

líneas de investigación

Fuente: Elaboración propia

9

2.- ANTECEDENTES

2.1.- El escenario internacional

Las últimas décadas han sido testigo de un extraordinario desarrollo de los intercambios

comerciales en el mundo. La naturaleza global de este desarrollo ha generado una

necesidad creciente de transporte y en especial del transporte marítimo, que es la base

del proceso de globalización económica y comercial.

Figura 3. Desarrollo del comercio y el tráfico marítimo

El crecimiento de los intercambios se ha sustentado en la logística y el desarrollo

tecnológico. Las nuevas tecnologías y la generalización del comercio electrónico, han

dado paso a un mercado de pocas fronteras, en el que la distribución de los productos

para su comercialización tiende cada vez mayor importancia. En este sentido, la actividad

logística ha facilitado las estrategias JIT (“Just In Time”), abarcando desde el transporte

Comercio mundial de mercancías Tráfico marítimo PIB mundial Índice de Producción Industrial de la OCDE

Índice de Producción Industrial de la OCDE

e índices del PIB, el comercio de mercancías

y el tráfico marítimo mundiales (1975-2011)

(1990 = 100)

Fuente: RMT UNCTAD 2011

10

para la distribución del producto hasta su almacenamiento, pasando por trabajos de valor

añadido que las empresas pueden ofrecer para la terminación de los productos.

Estos notables cambios de orden logístico y tecnológico, ligados al transporte de

mercancías y el proceso de globalización económica con la tendencia hacia la

consecución de un único mercado mundial, se han traducido en una difusión de la

actividad económica en el mundo con un doble impacto, tanto en la producción como en

el consumo.

Respecto a la producción, el mayor impacto tiene su origen en la irrupción de la

economía china en el escenario internacional. China ha superado a Japón como segunda

potencia económica mundial y ha reforzando la polarización de la producción de

mercancías en Asia. El crecimiento de sus exportaciones al resto del mundo, está

acompañado de una fuerte necesidad interior de energía y de materias primas, que ha

provocado el encarecimiento de los fletes marítimos y el aumento de los precios en los

mercados internacionales, que han sido compensados, a su vez, con una reducción de

los costes del transporte por economías de escala. También, se observa una reducción

de los costes de producción y de la mano de obra, ya que las compañías localizan la

producción en las áreas donde pueden producir mercancías a menores costes.

Respecto al consumo, la globalización ha hecho homogéneas las pautas de consumo a

nivel mundial, observándose una ampliación espacial y temporal de los mercados. Hoy en

día, la estacionalidad prácticamente ha desaparecido y se puede tener acceso a todo tipo

de productos en cualquier momento y lugar. Esta ampliación de gama de productos viene

acompañada por una mejora de la calidad y precio de los mismos, consecuencia del

aumento de la competencia. Por otro lado, la actual crisis económica ha puesto de

manifiesto los notables desequilibrios presupuestarios derivados de la excesiva deuda

(pública y privada) de algunas economías, restringiendo notablemente el crédito y el

consumo en algunas economías occidentales.

El aumento continuado del binomio producción-consumo ligado a la intensificación de los

intercambios ha favorecido el desarrollo de la intermodalidad y la generalización del uso

del contenedor, que garantiza las tres condiciones básicas de la logística: rapidez,

seguridad y bajo coste. Hoy en día, el transporte marítimo en contenedor tiene una

11

enorme vitalidad y está completamente instaurado en una red internacional que enlaza

los puertos escogidos por los grandes transportistas globales. Estos transportistas tienen

la capacidad de reducir los costes existentes entre el productor y el cliente final vía

economías de escala, y mejorar de la productividad.

Las áreas generadoras de mercancía general concentran la actividad en los grandes

puertos, originando uno flujo de tráfico este-oeste-este (Figura 4). Este derrotero incluye

tres rutas oceánicas: ruta Asia-Europa, ruta atlántica entre América y Europa, y ruta

oceánica del pacífico entre Asia y América utilizando el Canal de Panamá. Entre los

puertos con mayor volumen de tráfico de contenedores del mundo destacan los asiáticos,

con cuatro puertos entre los cinco primeros y doce entre los veinte primeros del mundo.

En la actualidad, existe una tendencia generalizada a la concentración del tráfico entorno

a los puertos más grandes y desarrollados, dotados además de con una buena

localización geográfica, con mayores calados, un hinterland con buena potencialidad

industrial y unas tarifas competitivas dentro de la red mundial de puertos.

Figura 4. Derrotero circunvalar alrededor del mundo

Fuente: Rodrigue J.P. et al. (2012)

12

Por último, dentro del tráfico mundial de contenedores cabe distinguir entre el total de

contenedores manejados en los puertos y el total de los contenedores transportados por

vía marítima. La primera cifra representa la suma de todos los contenedores de

importación, exportación o transbordo manipulados por los puertos. Esto significa que un

contenedor es al menos contabilizado dos veces, como una importación y como una

exportación, además de poder ser contabilizado durante operaciones de transbordado en

un lugar intermedio. La segunda cifra, el tráfico marítimo mundial de contenedores, es el

número total de contenedores transportados por vía marítima, con exclusión de las

dobles contabilidades: importaciones y exportaciones, así como del número de

transbordos que se producen.

Por tanto, el tráfico portuario podría reflejar el nivel de actividad de transporte, mientras

que el tráfico marítimo podría reflejar el nivel de actividad comercial. La tendencia pone

de relieve una ligera diferencia en el crecimiento de estas dos variables de

abastecimiento global, ya que el tráfico marítimo de contenedores ha crecido cerca del

430%, con una tasa media anual del 9,5%, mientras que en el mismo período el tráfico

portuario ha crecido un 500%, con una tasa media anual del 10,5%. La relación entre

ambos tráficos mostraría el número medio de manipulaciones (transbordos) que sufre un

contenedor entre origen y destino.

Tráfico Marítimo vs. Tráfico Portuario

0

100

200

300

400

500

600

1990 2008

Mill

ones

TEU

s

Tráfico MarítimoTráfico Portuario

Figura 5. Desarrollo del tráfico marítimo y portuario de contenedores

Fuente: Elaboración propia sobre datos UNCTAD

13

2.2.- Los puertos y Autoridades Portuarias

La creciente competencia entre los puertos ha tenido y tiene hoy en día, un gran impacto

sobre su estructura, su organización y sobre su papel regional. Los puertos se han

transformado en verdaderos puntos de distribución y de conexión intermodal entre los

modos terrestre y marítimo del transporte. En la actualidad ya no son simples puntos de

ruptura de carga o construcciones de ingeniería que acogen y dan abrigo a los buques,

sino nodos imprescindibles de la cadena de transporte de mercancías. Según su

vinculación con esa cadena se pueden distinguir cuatro tipos de puertos.

El primer grupo lo forman los puertos Hub que se encuentran situados en zonas

estratégicas dentro del eje principal de rutas. En ellos se transborda la mercancía hacia

otros puertos menores mediante una estrategia conocida como Hub & Spoke. Las

navieras basan su actividad en acomodar el volumen del cargamento al tamaño del

buque, dedicando más tiempo a la navegación del buque grande (costoso) y reservando

el tiempo de estadía al buque feeder (económico). Las economías de escala obtenidas

son más importantes cuanto mayor es la distancia oceánica recorrida por los buques

madre. Sin embargo, se debe hacer notar que si bien existe un ahorro en el tramo más

largo recorrido por el buque de mayor porte, esta estrategia conlleva un sobrecoste por

doble manipulación de la carga trasbordada en los puertos Hub.

El segundo grupo lo forman los puertos Interlines o puertos de línea que no dependen de

un puerto principal Hub. El interlining se sustenta en el acuerdo entre líneas con el objeto

de reducir los costes de transporte. Este esquema se basa en la utilización de buques

que comparten puertos pero que cubren líneas regulares distintas. En estos puertos de

encrucijada se transborda la mercancía con destino a otros puertos receptores,

generándose economías de escala al conseguir acomodar la oferta y la demanda. Por

tanto, en esta colaboración interlining (entre líneas) la mercancía puede utilizar dos o más

servicios regulares asociados para conectar el origen con el destino.

14

Figura 6. Estrategia Hub & Spoke y estrategia Interlining

A los anteriores se les debe añadir un tercer y cuarto grupo de puertos. Los puertos

Gateway, que fundamentalmente trabajan con contenedores de importación o

exportación, y los puertos relay o de transbordo entre grandes rutas, en los que los

contenedores van de buques grandes a buques grandes.

Independientemente de la categorización anterior, la entidad más significativa de

cualquier puerto es la Autoridad Portuaria. Esta entidad lidera el puerto y se encarga de

asegurar la optimización del flujo físico y de información de las mercancías. Entre sus

funciones se encuentran la armonización e integración efectiva de los diversos agentes

de la comunidad portuaria (navieras, consignatarios, etc.), la regulación de las actividades

y el fomento de la competitividad empresarial. Según sea el reparto de funciones con la

iniciativa privada, se distinguen tradicionalmente tres modelos de Autoridad Portuaria,

que se conocen como landlord port o puerto propietario, tool port o puerto instrumento y

operating port o puerto operador.

El landlord port o puerto propietario, es el modelo adoptado en España por los Puertos de

Interés General del Estado y también por los principales puertos de Europa y América. En

este modelo la Autoridad Portuaria desempeña las funciones principales de planificar,

construir las infraestructuras y generar espacios a los agentes privados. También

establece normas y reglamentos, y se responsabiliza de la seguridad y el respeto al

medioambiente. Por su parte, la iniciativa privada se encarga de explotar la

superestructura y los equipos, y en ocasiones también se encarga de determinadas

infraestructuras o parte de ellas normalmente en régimen de concesión.

Fuente: Rodrigue J.P. (2012)

15

En el modelo tool port o puerto instrumento, la Autoridad Portuaria desarrolla las

funciones del modelo anterior y además también construye las infraestructuras y es

propietaria de superestructuras y equipos. La iniciativa privada, por su parte, explota las

instalaciones que ha construido la Autoridad Portuaria, normalmente mediante

autorizaciones y contratos a corto plazo. Al igual que en el modelo anterior, la gestión de

los servicios portuarios (carga y descarga, remolque, amarre, etc.) es mixta, es decir, la

iniciativa privada suele colaborar en su prestación respetando las obligaciones de servicio

público.

En el tercer modelo, el operating port o public service port (puerto operador), la Autoridad

Portuaria no sólo construye las infraestructuras, superestructura y equipos, sino que

también los explota, prestando además ciertos servicios al tráfico. También cabe la

posibilidad, aunque no es muy habitual, de que existan puertos operadores

pertenecientes al sector privado, en cuyo caso se puede distinguir entre corporatized port

y private service port, según sea la propiedad del puerto (pública o privada).

Tabla 1. Estructura de los modelos portuarios

Modelo Landlord port Tool port Public service port

Corporatized port

Private service port

Propiedad PUBLICA PUBLICA PUBLICA PUBLICA PRIVADA

Administración PUBLICA PUBLICA PUBLICA PRIVADA PRIVADA

Gestión marítima PUBLICA PUBLICA PUBLICA PRIVADA PRIVADA

Infraestructura MIXTA PUBLICA PUBLICA PRIVADA PRIVADA

Superestructura PRIVADA PUBLICA PUBLICA PRIVADA PRIVADA

Manipulación carga PRIVADA PRIVADA PUBLICA PRIVADA PRIVADA

Practicaje MIXTA MIXTA MIXTA MIXTA MIXTA

Remolque MIXTA MIXTA MIXTA PRIVADA PRIVADA

Amarre MIXTA MIXTA MIXTA PRIVADA PRIVADA

Dragado MIXTA MIXTA MIXTA MIXTA MIXTA

Fuente: Rodrigue J. P. (2012)

16

2.3.- El buque portacontenedores y la grúa pórtico

Un buque portacontenedor es aquel diseñado y construido para transportar contenedores

en sus bodegas o sobre cubierta. Los buques portacontenedores se pueden clasificar en:

buques multipropósito preparados para el transporte de carga general y contenedores,

buques ro-ro, en los que los contenedores se cargan con vehículos y las bodegas suelen

estar divididas en varias cubiertas unidas por rampas, y buques portacontenedores puros

o buques celulares, que son los más utilizados hoy en día para el transporte de

contenedores. En este último tipo de buques la carga y descarga siempre es vertical ya

sea por medios en tierra o del propio buque. Algunos de estos buques incorporan a sus

bodegas unas guías para evitar el movimiento del contenedor una vez estibado. Los

buques portacontenedores puros se suelen clasificar en razón a sus dimensiones en

(Figura 7):

- Small feeder vessels (desde 50-80 TEU hasta 1.300)

- Handy o large feeder vessels (entre 1.300 y 1.500 TEU)

- Medium size (hasta los 2.500 TEU)

- Large container vessels (hasta los 3.500 TEU)

- Very large container vessels (hasta los 4.200 TEU)

- Post panamax container vessels (mangas superiores a las máximas autorizadas

para transitar por el canal de Panamá, de 4.200 TEU a 8.000 TEU)

- Super post panamax container vessels (8.000 a 11.000 TEU)

- Ultra Large Container Vessels ULCS (desde 11.000 hasta 15.000 TEU).

- Ultra Large Mega Container Vessels ULMCS (desde 15.000 hasta 18.000 TEU).

17

Figura 7. Evolución de los buques

Fuente: Rodríguez A. y elaboración propia

18

Con el objetivo de controlar los costes del transporte aprovechando las economías de

escala, existe una tendencia general hacia buques de mayor tonelaje, y a la utilización de

buques feeder para dar servicio a áreas menores. Esta búsqueda de economías de

escala se percibe al observar que el 40 % de los pedidos de nuevos portacontendores

supera los 10.000 TEUs (Figura 8).

Pedidos de portacontenedores. 2012 Según tamaño (TEUs)Fuente: Containerization International y elaboración propia

8.000-10.00014%

6.000-8.00012%

2.0006%

4.000-6.00020%

Más de 10.00040%

2.000-4.0008%

Figura 8. Pedidos de nuevos buques

En el año 2011 la naviera Maersk Line realizó los primeros encargos de una nueva

generación de portacontenedores denominada Ultra Large Mega Container Ship

(ULMCS). Estos buques, con una capacidad aproximada de 18.000 TEUs, tienen unos

400 metros de eslora, 60 de manga y su calado está en el límite de lo permitido por el

canal de Suez. Conocidos como Triple E1, garantizan al mismo tiempo un triple objetivo:

eficiencia energética, innovación medioambiental y economía de escala.

Las economías de escala que consiguen estos buques son grandes, ya que cuanto

mayor es el tamaño menor es el coste del espacio o slot de 20'. Maersk estima que en la

ruta entre Asia y Europa estos mega-buques reducen el consumo de combustible en un

35% y las emisiones de CO2 en un 20% respecto a los buques de 13.000 TEUs que

operan actualmente. La reducción de CO2 por contenedor alcanza el 50% respecto al

buque medio que actualmente cubre la misma ruta comercial.

1 efficiency+enviroment+economy

Fuente: Containerization International (2012)

19

Por otro lado, el elemento esencial en todas las operaciones buque-tierra es la grúa

pórtico, cuyas características fundamentales son productividad, fiabilidad, capacidad de

elevación y velocidad de manipulación. La tendencia en el desarrollo de las grúas es

paralela a la de los buques, a medida que aumenta el tamaño del buque, las grúas deben

ser capaces de elevar los contenedores a más altura y llevarlos a mayor distancia en un

menor tiempo.

La grúa se caracteriza por el tamaño del pórtico, que delimita las características del

mayor buque que se espera en el atraque y las características del muelle donde se sitúa.

El pórtico descansa sobre unos bogies que facilitan el movimiento longitudinal y permiten

a la grúa trabajar en todas las bodegas del buque e incluso en otros puestos de atraque.

En la posición de trabajo, la grúa permanece estática con la pluma abatida, mientras que

en situaciones de inactividad la pluma está izada transmitiendo menos carga al muelle.

El movimiento del contenedor se consigue mediante cables que pasan a través de un

trolley, que permite el movimiento de la cabina del operario y del utillaje de manejo del

contenedor que se denomina spreader. Este último es un bastidor extensible utilizado

para la carga y descarga de contenedores, que embrida el contenedor en sus cuatro

esquinas superiores mediante unos mecanismos de machihembrado automáticos

denominados twist-locks. Estas características son independientes del tamaño de la grúa,

el cual ha evolucionado notablemente en las últimas décadas (Figura 9).

Figura 9. Evolución del tamaño de las grúas

Fuente: Rodríguez A.

20

2.4.- Las terminales portuarias

La terminal portuaria es una entidad independiente en el interior de un puerto en cuanto a

su gestión. Tradicionalmente se han estudiado las operaciones dentro de una terminal de

contenedores desde el punto de vista sistémico, como un sistema integrado en el que se

desarrollan procesos de intercambio modal de transporte o gestión logística de

contenedores y sus cargas (tránsito marítimo/terrestre, consolidación/des-consolidación,

etc.). Los subsistemas en una terminal de contenedores son cuatro: atraque,

almacenamiento, transferencia y entrega:

• El subsistema de atraque representa los puestos de servicio o “puestos” de

atraque, con que cuenta la terminal. Cada uno de estos sitios de atraque tiene

asociada una cierta capacidad de transferencia dada por las grúas. Cuando un

buque atraca en puerto, las maniobras de carga y descarga son llevadas a cabo

por una o más grúas situadas en el muelle, o por grúas del propio buque

dependiendo siempre del tamaño del mismo.

• El subsistema de transporte interno representa la transferencia de contenedores

entre el muelle y la zona de almacenamiento. Es el que asegura el transporte

horizontal y se define por la solución tecnológica adoptada para los movimientos

físicos y de información que se precisan.

• El subsistema de almacenamiento representa la zona de acopio destinada a los

contenedores de importación, exportación y vacíos. Ocupa la mayor parte de la

superficie de la terminal, y su disposición y extensión está relacionada con el

tráfico y con los equipos de apilamiento y manipulación.

• El subsistema de entrega y recepción representa la interfaz existente entre las

zonas de almacenamiento y los vehículos de transporte terrestre que dejan o

sacan contenedores de la terminal. Este subsistema lo integran las puertas

terrestres para carretera, los accesos por ferrocarril y las instalaciones que se

dispongan para facilitar la captación del alto volumen de información que

requieren las operaciones.

21

Cada uno de estos subsistemas cuenta con una serie de alternativas operacionales

diferentes, definidas por las características tecnológicas de gestión de la información que

se utilicen y por la capacidad técnica de los medios humanos y de manipulación de la

terminal. Por tanto, para realizar de forma eficiente todas las fases de la operativa

portuaria es necesario evitar cuellos de botella o estrangulamientos que puedan

condicionar el rendimiento global de la operación. Para ello, se deben gestionar

coordinadamente todos los medios de cada fase considerando las condiciones punta.

Si se representa el flujo de importación de las mercancías en una terminal de

contenedores al pasar por un puesto de atraque. Cada una de las cuatro fases tendrá

una determinada capacidad de manipulación que será distinta de las capacidades de las

demás. La situación es análoga a la de un líquido que circule por el interior de una tubería

de diámetro irregular, en el sentido de que el ritmo de manipulación de las mercancías en

el conjunto del atraque vendrá determinado por la fase que tenga la menor capacidad de

manipulación. En el ejemplo de la Figura 10 la capacidad quedaría delimitada por la fase

B transferencia.

Figura 10. Representación esquemática del flujo de mercancías de importación

De esta analogía se infiere que no se consigue nada con tratar de aumentar la capacidad

de aquel elemento del puesto de atraque cuya capacidad es ya la mayor (en el ejemplo

anterior la fase A descarga). En realidad, sólo se puede mejorar la capacidad del conjunto

incrementando la capacidad del elemento más estrecho. La capacidad del conjunto irá

mejorando a medida que se mejore la fase B hasta que llegue a igualar la de la fase D

entrega. Cualquier mejora adicional de la capacidad total exigirá un aumento simultáneo

de la capacidad de las fases B y D.

FASE A:

Descarga

FASE B:

Trasferencia

FASE C:

Almacenamiento

FASE D:

Entrega

Fuente: UNCTAD

22

2.5.- El subsistema de atraque

Los servicios que el buque recibe en puerto empiezan cuando, una vez anunciada su

llegada, el buque pasa de la zona de fondeo a la zona de atraque y terminan cuando

abandona las instalaciones portuarias. Tomando como punto de partida la entrada del

buque al puerto, el proceso que supone el atraque de un buque portacontenedores a un

muelle supone la utilización sucesiva de una serie servicios (practicaje, remolque y

amarre). El primer servicio básico que la Autoridad Portuaria presta al buque fondeado

para facilitar la entrada a puerto es el practicaje. En este servicio el práctico o capitán con

amplia experiencia en el puerto, se encarga de dirigir el buque, realizando las maniobras

náuticas de entrada en condiciones de seguridad.

El segundo de los servicios básicos es el remolque, que comprende todas aquellas

operaciones náuticas de ayuda al movimiento del buque mediante el enganche a un

remolcador que le proporciona la fuerza motriz. A continuación, el tercero de los servicios

básicos es el amarre, que consiste en la operación de recoger las amarras del buque,

portarlas y fijarlas a los bolardos dispuestos para este fin siguiendo las normas básicas

de seguridad. Una vez que el buque está amarrado, se inician las operaciones de estiba y

desestiba, y la carga/descarga de los contenedores. Finalmente terminadas todas las

operaciones de carga/descarga el buque zarpa.

Otro aspecto, que debe ser considerado por su importancia para el buen desatollo de las

operaciones, es el proceso documental asociado. El flujo de información es una condición

necesaria previa para que la operativa física se pueda llevar a cabo. En el proceso de

llegada del buque a puerto, el flujo de información se puede clasificar en tres categorías.

En la primera, entre la Comunidad Portuaria y Aduanas se emiten las declaraciones de

carga y de aduanas. La segunda entre los armadores - consignatarios y terminales,

incluye las declaraciones de carga y planos de estiba. Y por último, la tercera incluye el

flujo de documentación asociado a la entrada y salida de mercancías.

El flujo de información comienza antes de la llegada del buque a puerto. El puerto debe

expedir una Solicitud de Atraque. El procedimiento general a seguir para hacer una

Solicitud de Atraque empieza con el envío, por parte del agente consignatario, del DUE o

23

mensaje EDI BERMAN2 a la Autoridad Portuaria. A continuación, la Autoridad Portuaria

verifica la solicitud y asigna un número de escala. Más adelante, el agente consignatario

confirma la escala a la Autoridad Portuaria y ésta verifica el contenido. Finalmente, la

Autoridad Portuaria asigna y autoriza el atraque solicitado, lo que también sirve como

autorización de entrada del buque al puerto.

En el caso de solicitud de despacho del buque, el agente consignatario puede iniciar el

proceso usando el DUE y adjuntando la documentación requerida por la Capitanía

Marítima (declaración del capitán, lista de tripulantes y declaración de residuos). La

Autoridad Portuaria comunica a Capitanía Marítima la solicitud de despacho y se verifica

la información, expidiendo una aceptación o rechazo. Finalmente, la Capitanía Marítima

expide la liquidación del buque (Ship’s Clearance) al consignatario. Una vez el buque

obtiene confirmación de entrada y número de atraque, se desplaza de la zona de fondeo

hasta la bocana del puerto y continúa realizando las maniobras necesarias hasta

posicionarse en el atraque reservado para él.

Por último, el flujo de información antes de proceder a las operaciones físicas de

movimiento de la mercancía del buque (y en su caso el suministro de combustible, agua o

la descarga de residuos), incluye una serie de documentos que imprimen certidumbre a

las operaciones de carga y descarga. Esta información documental contiene la previsión

de carga/descarga, la lista de cancelaciones y añadidos, la declaración sumaria y por

último el plano de carga/descarga.

2.6.- Síntesis del capítulo

En este capítulo se ha tratado el marco general del problema que se aborda en la

presente Tesis Doctoral, desde un ámbito más general, relacionado con el escenario

internacional (producción-consumo y tráfico marítimo-portuario), a los puertos y

Autoridades Portuarias, el buque y grúa, las terminales y finalmente la línea de atraque.

La Figura 11 muestra un esquema de síntesis del capítulo.

2 Documento Único Electrónico (DUE), Berth management message (BERMAN) y Electronic Data

Interchange (EDI). Este documento se debe enviar con una antelación suficiente a la llegada del buque.

(normalmente antes de 12 horas).

24

Figura 11. Síntesis del capítulo primero

INTRODUCCIÓN

ESCENARIO

INTERNACIONAL

PUERTO Y

AUTORIDAD

BUQUE PORTA-

CONTENEDOR

SUBSISTEMAS

TERMINALES

PRODUCCIÓN CONSUMO

SUBSISTEMA DE

ATRAQUE

MODELOS DE

PUERTOS

AUTORIDADES

PORTUARIAS

HUB-SPOKE

INTERLINING

GATEWAY

LANDLORD PORT

TOOL PORT

OPERATING PORT

O SERVICE PORT

RELAY

TRÁFICO

MARÍTIMO

TRÁFICO

PORTUARIO

GRÚA PORTA-

CONTENEDOR


25

3.- BASES DEL ESTUDIO DE LA LÍNEA DE ATRAQUE

3.1.- Métodos empíricos

Los métodos empíricos, basados en la experiencia, se encuentran en el primer escalón

entre las diversas metodologías de estudio aplicadas a las líneas de atraque. Estos

métodos consisten básicamente en el muestreo y estudio estadístico de series de datos

que tienen influencia en la operativa portuaria. Los métodos empíricos (Figura 12) se

pueden clasificar en dos grandes grupos: los que se centran en la oferta de las

instalaciones portuarias (capacidad instalada) y utilizan técnicas de evaluación

comparativa o benchmarking con índices e indicadores, y los centrados en la demanda

(tráfico portuario) entre los que se distinguen, a su vez, los métodos estáticos (directo e

indirecto) y los dinámicos (disyuntivo y mixto).

Figura 12. Métodos empíricos

En los apartados siguientes se explican brevemente las principales características de

cada uno de estos métodos.

Métodos empíricos

OFERTA – CAPACIDAD

(índices e indicadores) DEMANDA - TRÁFICO

Métodos estáticos Métodos dinámicos

Método disyuntivo Método mixto Método directo Método indirecto


26

3.1.1.- Métodos centrados en la demanda

Estos métodos se basan en el estudio de la demanda, es decir, de qué modo se ajusta la

oferta (curva de capacidad instalada en un puerto) con crecimiento en saltos discontinuos

en el tiempo, a la demanda (curva de tráfico portuario) con un crecimiento continuo en el

tiempo.

Si durante un determinado período de tiempo se estudia la capacidad ofrecida y la

demanda exigida, se puede conocer el excedente de capacidad de una línea de atraque.

Denominando Q(t) a la función de capacidad y D(t) a la función de demanda, se puede

definir la función excedente de capacidad E(t) como:

( ) ( ) ( ) ( )∫ ∑∫=

=

=

=

=

=

−≈−=nt

t

ni

iii

nt

t

DQdttDdttQtE1 11

, siendo:

Qi: Capacidad en el año "i"

Di: Demanda en el año "i"

t: Tiempo

Anualmente el sumando (Qi-Di) debe ser > 0, pues en caso contrario se podría producir

saturación en la terminal y tráficos desviados. En una explotación óptima se trataría de

maximizar el rendimiento de las unidades de explotación, tratando de que la función

excedente de capacidad E(t) fuera lo más próxima posible a cero.

En cualquier caso, en los procesos de planificación se suelen plantear diferentes

escenarios de crecimiento de la demanda (al menos uno tendencial y otro pesimista), de

tal manera que se puedan definir puntos de encuentro entre la capacidad y la demanda

temporales diferentes y se pueda ajustar el desarrollo portuario por fases. Precisamente

los proyectos constructivos puntuales se van concretando en función de la evolución de la

demanda según las fases concretas de desarrollo contempladas en el proyecto completo

de expansión.

Un aspecto importante en los métodos que se centran en la demanda (tráfico) es la

duración del periodo medio de maduración de cada incremento de capacidad portuaria o

ciclo de desarrollo o expansión. Cuanto menor es el ciclo de desarrollo, menor es la

27

función excedente de ocupación, por otra parte, cuanto mayor es el dinamismo de la

demanda, mayor es la función de excedente de ocupación. En general, existe un tamaño

mínimo del ciclo de desarrollo, al menos para las grandes actuaciones de incremento de

capacidad (ampliaciones portuarias y construcción de obras de atraque y superficies

almacenamiento).

Dentro de los métodos basados en la demanda se pueden distinguir entre los métodos

estáticos (directos e indirectos) y los métodos dinámicos (disyuntivos directos y mixtos o

híbridos). La diferencia fundamental entre ambos es que en los estáticos no se analiza la

verdadera posición competitiva del puerto y no se reflexiona sobre la viabilidad futura de

mantenimiento de un tráfico frente a acciones concretas de la competencia, aspectos que

si se contemplan en los métodos dinámicos. A continuación se explican brevemente los

principales detalles de cada uno de estos métodos.

Los métodos estadísticos directos, quizá los de más amplia aplicación, realizan

previsiones de futuro de tráficos en base a series históricas de dichos tráficos y

empleando para ellos técnicas estadísticas de regresión. Como técnicas de regresión

más usuales se utilizan la regresión lineal mediante ajuste por mínimos cuadrados, si

bien en función de características especiales en otras ocasiones se logran mejores

ajustes con ecuaciones biparamétricas, polinómicas, exponenciales o de tipo logarítmico.

El método estadístico indirecto, proyecta el futuro de un determinado tráfico mediante la

relación que este tráfico mantiene con una segunda variable de paso (variable intermedia

y de apoyo) y sobre la cual se dispone de mejor información para la realización de una

regresión estadística adecuada. El método requiere un proceso en etapas sucesivas que

permiten:

• Establecer la correlación (ecuación de paso).

• Proyectar para el futuro la variable de apoyo.

• Transformar los valores futuros de la variable de apoyo mediante el uso de la

ecuación de paso.

28

Suele ser más empleado para sistemas portuarios que para terminales o puertos

individuales y como norma general funciona mejor en tráficos agregados o grupos de

tráficos que en tráficos individualizados (efectos de compensación en tráficos

sustitutivos). Suele ser utilizado en la planificación portuaria por escenarios, ya que

diferentes organismos suelen a su vez realizar proyecciones de variables

macroeconómicas (PIB, renta per cápita, etc…), con el mismo mecanismo de escenarios.

En general estos métodos no detectan cambios en la coyuntura económica, salvo que la

variable de paso si considere este aspecto, algo que como se ha mencionado

anteriormente suele darse en proyecciones de terceras fuentes.

Dentro de los métodos dinámicos, el método disyuntivo directo consiste en la consulta

directa a los clientes del puerto o terminal (actuales y/o potenciales, etc…) a través de la

utilización de otras técnicas de investigación de mercado (entrevistas, análisis de planes

de inversión y planes estratégicos, o informes de terceras fuentes).

Es evidente que el cliente final juega un papel primordial en el método disyuntivo, ya que,

¿quién mejor que él para conocer sus compromisos de corto, medio y largo plazo y sus

previsiones de movimiento de mercancías?. Sin embargo, este método requiere un

estudio detallado, pues no siempre se facilitan los datos reales, bien sea porque la

persona entrevistada no conoce realmente el futuro de su empresa, o bien porque no

tiene interés real en comunicar los planes de futuro.

El último de los métodos, el método mixto, es utilizado con consenso por el Ente Público

Puertos del Estado y las Autoridades Portuarias, para realizar un análisis

histórico/estadístico que se corrige en función de datos externos o investigaciones

paralelas de mercado (encuestas, estudios, sectoriales, etc.). El método puede utilizar

modelos más complejos de generación-atracción de tráficos y asignación entre modos y

puertos. Las ventajas y limitaciones de cada uno de los métodos expuestos se resumen

en la Tabla 2:

Por último, la Tabla 3 resume de forma sintética el origen de los datos, la forma de

procesamiento de la información, el horizonte temporal y el ámbito de aplicación de cada

uno de los métodos centrados en la demanda.

29

Tabla 2. Ventajas y limitaciones de los métodos estáticos y dinámicos

Métodos ESTÁTICOS (directos e indirectos)

Métodos DINÁMICOS (disyuntivo directo y mixto)

VEN

TAJA

S

- Facilidad y accesibilidad en el

tratamiento de datos.

- Amplio grado de aplicación (corto / largo

plazo).

- Soporte matemático.

- Economía y rapidez de implantación.

- Contacto con los sectores implicados.

- Incorporan más datos en el proceso de previsión.

- Detectan cambios coyunturales aparición y

desaparición de tráficos (tráficos potenciales).

- Mayor consistencia metodológica y menor sensibilidad

a las curvas de ajuste matemático lo que confiere a

estos métodos mayor fiabilidad en previsiones a largo

plazo.

LIM

ITA

CIO

NES

- Sólo aplicables para tráficos presentes y

no para tráficos potenciales o variables de

nueva aparición.

- No detectan cambios en coyuntura

económica.

- Sensibles a los “inputs” de entrada (error

de dato).

- Incertidumbre y necesidad de contrastar: fuerte

dependencia de la fuente.

- Muy sensibles al criterio del “experto” (persona que

realiza la previsión).

- Métodos más elaborados y por tanto más lentos y

costosos.

- Limitada accesibilidad y dificultad de acceso a datos.


Tabla 3. Principales características de los métodos estáticos y dinámicos

DINÁMICOS ESTÁTICOS

(Métodos directos e indirectos) Métodos Disyuntivos Métodos Mixtos

Origen de los Datos

La fuente de datos para el análisis son los propios datos de tráfico (en los Métodos Indirectos junto con otra variable correlacionada)

Utilizan tanto datos de tráfico como terceras variables (cliente final)

Procesamiento Utilizan métodos estadísticos (análisis estadísticos de regresión)

Utilizan también técnicas de investigación de mercados no necesariamente estadísticas

Horizonte Temporal

Al tratarse de métodos de corrección o ajuste. Se aplican preferentemente para el Corto Plazo (1-3 años)

Apoyo a la definición estratégica. Se aplican preferentemente para el Medio Plazo (4-8 años)

Desarrollo director del puerto. Se aplican preferentemente para Largo Plazo (8-25 años)

Aplicación Se aplican sobre una Terminal o Atraque concretos (Métodos de 1er orden o categoría)

Se aplican sobre un Puerto Individual (Métodos de 2º orden o categoría)

Subsistemas Portuarios de carácter regional (Métodos de 3er orden) o de carácter nacional o supranacional (Métodos de 4º orden)


30

3.1.2.- Métodos centrados en la oferta

En los métodos centrados en la oferta, la capacidad se obtiene aplicando a la terminal

índices de rendimiento establecidos en otras terminales, que se consideran explotadas de

forma satisfactoria. Los métodos centrados en la oferta se pueden utilizar:

• En un primer nivel de prediseño, en las primeras fases del desarrollo de una

terminal, en donde muchas veces no hay datos disponibles para la aplicación de

otros métodos.

• En un segundo nivel en terminales que se encuentren operativas, como

herramienta de control y seguimiento de la explotación del muelle.

Para su aplicación en cualquiera de los dos casos se requiere una amplia base de datos,

que relacione un conjunto variables correspondientes a diversas terminales. Estas

variables suelen estar relacionadas con el tráfico o la productividad, pero también pueden

estar relacionadas con la calidad de los servicios, las dimensiones de los muelles, etc.

Cabe distinguir en este sentido entre las variables de:

• Tráfico: expresan volúmenes de mercancías por unidad de tiempo, sin explicitar

los recursos empleados. Una medida de tráfico en la línea de atraque puede ser,

por ejemplo TEUs/año.

• Productividad: expresan volúmenes de mercancías (producción) por unidad de

recurso y por unidad de tiempo. Una medida de productividad en la línea de

atraque puede ser, por ejemplo TEUs/m/año.

Entre los diversos factores que pueden influir o estar relacionados con las variables de

tráfico y productividad en la línea de atraque, se encuentran la disponibilidad del “sitio” de

atraque y la capacidad de trabajo de las grúas de carga y descarga. Para medir el

desempeño de las terminales en base a la capacidad instalada (oferta), se pueden

comparar las terminales y puertos en función de los siguientes indicadores:

31

• Dimensiones físicas de las terminales (superficie, longitud de atraque, etc.) y

número de equipos.

• Toneladas anuales / grúa.

• Toneladas anuales / metro de línea de atraque.

• Toneladas / por buque.

• Toneladas / permanencia del buque en el puesto de atraque (horas de atraque).

• Toneladas / permanencia del buque en puerto (horas en puerto).

• Movimientos / hora bruta de grúa.

• Movimientos / hora neta de grúa.

• Movimientos / hora trabajo-hombre.

• Tiempo medio de reparación de grúa.

• Tiempo total de averías.

• Tiempo total de trabajo de las grúas.

• Índices financieros: ingreso por TEU, etc.

• Relación servicio de Tiempoespera de Tiempo

de los buques en atraque.

• Índice de ocupación de los atraques.

• Índice de demanda de mantenimiento, que indica cuantas horas de mantenimiento

y reparación requiere una grúa pórtico de muelle para producir 1.000

movimientos. Índice MDI (Maintenance Demand Index).

• Número medio de movimientos entre averías: Índice MMBF (Mean Move Between

Failure).

• Índices de disponibilidad de equipos y de manos.

32

El análisis de estos indicadores es de gran utilidad en la explotación portuaria, ya que a

partir de ellos se pueden identificar los muelles con más y menos actividad, conocer los

efectos de utilizar más o menos puestos de atraque, detectar las alineaciones con déficit

de grúas, determinar el momento correcto para ampliar las instalaciones o incluso

modificar los recursos disponibles.

Al estar basados en la experiencia, la elaboración y utilización de algunos de estos

índices es sencilla. Sin embargo, se debe tener presente que las terminales y en general

los puertos están en constante evolución, por lo que los parámetros de estudio deben ser

revisados y actualizados con frecuencia, y deben ser considerados en todo caso como

orientativos y utilizarse con cautela. Además, el método basado en la oferta solo puede

reflejar situaciones pasadas o experimentadas en otros puertos o en la propia terminal,

por lo que una de sus desventajas es su limitada capacidad predictiva.

Otra de las carencias más notables del método basado en la capacidad (oferta) es que se

puede incurrir en errores de cierta importancia, al no diferenciar la zona geográfica donde

se localice la terminal. Para algunos de los indicadores mencionados, como es el caso

del número medio de movimientos entre averías (índice MMBF), en el que el objetivo

según Visser, W. (2004) es de 1.500 movimientos por grúa, este aspecto no está

suficientemente claro, pues el índice puede depender más del fabricante y del

mantenimiento que de la zona geográfica donde se ubica la terminal.

Sin embargo, en otros índices como es el caso del índice de disponibilidad de equipos o

de utilización de manos, que deben ser superiores según Visser, W. (2004) al 90% y al

80% del tiempo total útil respectivamente, si puede existir influencia según la ubicación o

situación geográfica del puerto que se analiza. Lo mismo sucede con otros indicadores de

actividad como pueden ser los que se muestran en la Figura 13. Por este motivo, cuando

se estudia la capacidad ofertada de las instalaciones por grupos de terminales, se

requiere prestar especial atención a que el reparto de terminales sea homogéneo, y no

haya influencia de las características de unas zonas sobre otras.

33

0

50

100

150

200

250

300

ASIA

Norte Euro

pa

Medite

rráne

oEEUU

Oriente

med

ioMed

ia

Separación entre grúas (m)

Movimientos anuales (KTEUS/ha)

Movs. anuales (KTEUS/Grúa muelle)

Figura 13. Movimientos anuales según localización geográfica

De esta forma, en base a los parámetros establecidos se pueden estimar los ratios

promedio para un muelle, teniendo siempre en cuenta que los valores se obtienen a partir

de puertos diferentes. Evidentemente este método es de baja complejidad y proporciona

una información limitada, al no tener en cuenta un buen número de variables. Sin

embargo, revela datos de interés de forma rápida y sencilla, y constituye una buena

referencia para encontrar los indicadores de capacidad adecuados.

La medición de la oferta basada en indicadores es una metodología básica para evaluar

la capacidad de la línea de atraque en los puertos. Las mediciones incluidas en este

método se pueden clasificar en mediciones a corto plazo, que son aquellas que

caracterizan un servicio concreto prestado a un buque y mediciones a largo plazo, que

caracterizan el rendimiento general del sistema de atraque en un periodo de tiempo.

El rendimiento del frente de atraque es al valor (R) que expresa en toneladas de carga

por metro lineal de muelle y por año, la capacidad de embarque del muelle según la

naturaleza de la mercancía. La longitud de muelle necesaria (L) se puede calcular en

base al dato de tonelaje a mover, o en el caso de tráfico de contenedores en base al

número de TEUs.

( )( )añomtR

añotTmL /)( =

Fuente: Monfort A. et al (2001)

34

En esta relación está implícito que el movimiento se efectúa a ritmo uniforme durante

todo el año y que en el caso de que el movimiento sea estacional, se debe corregir la

longitud de muelle para incluir dicho efecto en el período del año considerado. Calculada

la longitud del muelle (L), se puede obtener el número de puestos de atraque (n) en base

a la eslora (E) del buque tipo: ELn = . Dado que el valor “n” habitualmente no es entero

se redondea al entero superior y finalmente la longitud definitiva de muelle para una

mercancía concreta se podría calcular aplicando un coeficiente de punta:

1,1⋅⋅= EnLdef

Este método básico facilita una aproximación del número de puestos de atraque y tiene

englobado en el valor del rendimiento, todas las particularidades de la operación

portuaria. Con esta metodología y para el caso de terminales de contenedores, se

pueden obtener (Tabla 4) los valores medios usuales de capacidades anuales por

atraque y por metro lineal de muelle.

Tabla 4. Capacidades medias usuales en España para tráfico de contenedores

Nº Atraques 1 – 2 2 – 5 5 – 7 ≥ 7

Longitud total < 500 m 500 - 1.000 m 1.000 – 1.500 m > 1.500 m

TEU/atraque·año 80.000 120.000 170.000 190.000

TEU/m de atraque·año 500 650 775 850

Fuente: EROM 02 y ROM 2.0 (2008).

El método del rendimiento es válido cuando se aplica en condiciones conocidas y

probadas, como puede ser la construcción de una nueva terminal cercana a otra

existente y con condiciones de operación similares. Sin embargo, al hacer un

benchmarking se suele comprobar que este método también presenta carencias, por

ejemplo, en algunas ocasiones existe una falta de actualización en la información de

determinadas terminales, en otras se comprueba que las capacidades que se toman

como referencia a la hora de elaborar el benchmarking no siempre son las correctas, ya

que las terminales no operan en sus condiciones óptimas, etc.

35

Otros aspectos que este método basado en el rendimiento no tiene en cuenta, son las

variaciones en los rendimientos de carga/descarga que se producen en función del

tamaño del buque y las variaciones provocadas por otros factores ajenos a las terminales

(proporción de contenedores vacíos, planes de estiba complejos, etc.).

Es conveniente remarcar que en el ámbito portuario existen una serie de condicionantes

(obras de ampliación, puesta en servicio de nuevos equipos, etc.), que obligan a que en

la realización de este tipo de estudios sea necesario revisar y actualizar constantemente

las bases de datos, para tener actualizadas todos los parámetros que son objeto de

estudio. Además, pese a la abundante información existente no siempre es posible reunir

todos los parámetros deseados, aunque en cualquier caso se debe intentar obtener una

idea de la capacidad estructural y operativa del sistema de atraque en cada una las

terminales.

Por otro lado, para la elaboración de la base de datos de un estudio de benchmarking en

general no existe un criterio único, sino que existen diversos criterios de trabajo y todos

ellos pueden ser igualmente validos, por ejemplo:

• Seleccionar terminales gestionadas por un grupo reducido de operadores, lo que

da mayor homogeneidad a los resultados pues la explotación de las terminales,

en cuanto a tipo de maquinaria, sistema operativo y layout, suele ser similar.

• Seleccionar las terminales competidoras más próximas al puerto de estudio.

• Seleccionar las terminales en función del tipo de tráfico principal (import-export o

transbordo).

• Seleccionar las terminales en función del criterio de utilización (terminales

públicas multi-cliente o privadas-dedicadas).

• Seleccionar las terminales en función del grado de automatización.

En cualquier caso, en la fase de formación de grupos de variables, es conveniente que

aquellas terminales con importantes singularidades respecto al grupo a analizar sean

analizadas separadamente, puesto que aún siendo casos poco comunes pueden

36

distorsionar los resultados del benchmarking. En cuanto a las fuentes de información para

la realización de los estudios, éstas suelen ser las publicaciones especializadas, las

Memorias Anuales de las Autoridades Portuarias y, por supuesto, los propios operadores

de las terminales de contenedores.

Una alternativa dentro de los métodos empíricos es relacionar las variables (ya sean

sobre dimensiones de la terminal, de tráfico, de productividad etc.) dos a dos, con el

objeto de determinar si los parámetros elegidos son linealmente dependientes. Para ello

una vez emparejadas las variables, se analizan sus correspondientes coeficientes de

correlación, mediante un análisis de regresión simple.

El análisis de regresión lineal es una técnica estadística que se adapta a una amplia

variedad de situaciones y es utilizada para estudiar la relación entre variables. En un

análisis de regresión simple existe una variable respuesta o dependiente (Y) y una

variable explicativa o independiente (X). El propósito es obtener una función sencilla de la

variable explicativa (X), que sea capaz de describir lo más ajustadamente posible la

variación de la variable dependiente (Y).

Como los valores observados de la variable dependiente difieren generalmente de los

que predice la función, ésta posee un error (a la diferencia entre los valores observados y

predichos o el error de la función se le denomina variación residual o residuo), siendo la

función más eficaz aquella que describe la variable dependiente con el menor error

posible, o dicho de otra manera, con la menor diferencia entre los valores observados y

predichos.

Para estimar los parámetros de la función se utiliza el ajuste por mínimos cuadrados, que

permite definir la función en la cual la suma de los cuadrados de las diferencias entre los

valores observados y esperados es menor. Es obligatorio que los residuos o errores

estén distribuidos normalmente y que varíen de modo similar a lo largo de todo el rango

de valores de la variable dependiente. Estas suposiciones pueden comprobarse

examinando la distribución de los residuos y su relación con la variable dependiente.

En el contexto del análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de correlación múltiple

establece una medida del grado de asociación lineal entre la variable respuesta

37

(explicada: Y) y la variable predictora (explicativa: X), concretamente entre la variable

respuesta y la recta de regresión estimada. Esta relación se define a partir de “n” pares

de observaciones, mediante la siguiente expresión:

( ) ( )

( ) ( )∑ ∑

∑

= =

=

−⋅−

−⋅−=

n

i

n

iii

n

iii

YYXX

YYXXR

1 1

22

1 ,

donde R es el coeficiente de correlación múltiple

El coeficiente R2 puede interpretarse como el porcentaje de variabilidad de Y, explicado o

debido a la recta de regresión. A partir de los valores que adoptan los parámetros en

cada una de las terminales se pueden establecer las correlaciones correspondientes. La

Figura 14 muestra unos ejemplos de correlaciones entre variables (longitud de muelles –

número de grúas – número de atraques) con influencia en la productividad del frente de

atraque.

9080706050403020100

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

Nº DE GRUAS

LONG

ITUD

DE

MUE

LLES

S 428,723R-cuad. 89,5%R-cuad.(ajustado) 89,4%

RegresiónIC de 95%PI de 95%

Gráfica de línea ajustadaLONGITUD DE MUELLES = 388,8 + 90,49 Nº DE GRUAS

2520151050

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

Nº DE ATRAQUES

LONG

ITUD

DE

MUE

LLES



Gráfica de línea ajustadaLONGITUD DE MUELLES = - 39,77 + 335,8 Nº DE ATRAQUES

Figura 14. Correlaciones entre las variables

Con la representación gráfica de las diferentes relaciones pueden obtenerse

conclusiones, analizando qué puntos distan de la recta de regresión y cómo se

distribuyen las terminales (agrupaciones de puntos en la representación). Una vez

observado que existe una cierta dependencia entre las variables que se estudian, se

puede precisar el grado de dicha dependencia. Si todos los puntos de la nube estuvieran

sobre la recta de regresión se diría que existe una dependencia funcional, si por el


38

contrario todos los puntos no están sobre la recta de regresión, se dice que entre las

variables hay una cierta correlación lineal.

En el análisis de la línea de atraque es conveniente estudiar aquellas variables que

pueden influir en la eficiencia estructural del frente de atraque. A partir de las relaciones

entre estas variables, se analiza si el nivel de afine es el que se pretendía obtener con el

desarrollo de la metodología propuesta, si no lo es, se continúa la investigación con el fin

de encontrar correlaciones más afines. Por ello, se suele establecer un umbral a partir del

cual las relaciones obtenidas entre las diversas variables se consideran suficientemente

afines, lo que permite descartar aquellas relaciones en las que no se hubieran obtenido

resultados satisfactorios. Finalmente, la Tabla 5 muestra una aplicación práctica con

unidades de explotación de un conjunto de terminales que tienen un buen nivel de

servicio (terminales del operador privado PSA). Todas las gráficas con las rectas de

regresión y los ajustes correspondientes se encuentran el “Anexo I: Aplicación práctica

del ajuste entre variables portuarias”.

Tabla 5. Ajustes estadísticos y correlación entre las variables portuarias

Y

X

Puestos de

atraque

Longitud de

muelles(m)

Área del terminal

(ha) Nº de grúas

Capacidad

máxima (miles de

TEUS/año)

Puestos de

atraque

y = -39,77 +

355,8 · x

R2 = 0,95

y = -28,44 +

22,22 · x

R2 = 0,649

y = -3,317 + 3,40

· x

R2 = 0,895

y =- 115,93 +

516,11 · x

R2 = 0,9225

Longitud de

muelles (m)

y = 0,3331 +

0,0028 · x

R2 = 0, 95

y = 8,112 +

0,0429 · x

R2 = 0,707

y = -2,541 +

0,00989 · x

R2 = 0,895

y = -663,9 +

1,812 · x

R2 = 0,85

Área del terminal

(Ha)

y = 1,280 + 0,045

· x

R2 = 0,649

y = 311,6 + 16,47

· x

R2 = 0,707

y = 1,343 + 0,152

· x

R2 = 0,55

y = 57,0 + 27,71 ·

x

R2 = 0,51

Nº de grúas

y = 1,357 + 0,263

· x

R2 = 0,895

y = 388,8 + 90,49

· x

R2 = 0,895

y = 28,06 + 3,623

· x

R2 = 0,55

y = -198,6 +

183,2 · x

R2 = 0,949

Capacidad

máxima (miles de

TEUS/año)

y = 0,2246 +

0,0019 · x

R2 = 0,9225

y = 539,4 +

0,4689 · x

R2 = 0,85

y = 34,27 +

0,01869 · x

R2 = 0,518

y = 1,663 +

0,0051 · x

R2 = 0,949

Fuente: Elaboración propia (datos 2008)

39

En general, en los casos en que el coeficiente de correlación R2 es inferior a 0,9 no se

debería utilizar la recta de regresión, sino unos intervalos de confianza. Por este motivo

con el objetivo de obtener unos rangos aproximados suficientemente ajustados a la

realidad, se suele incorporar al estudio dos intervalos, el de confianza de la predicción y

el de predicción. Estos son tipos de intervalos de confianza que se utilizan para las

predicciones en regresión y otros modelos lineales.

El primero, el intervalo de confianza de la predicción, representa un rango en el que

probablemente la respuesta media se incluya en la configuración especificada dada de

los predictores. El segundo, el intervalo de predicción, representa un rango en el que

probablemente una nueva observación individual se incluya en la configuración

especificada dada de los predictores. El intervalo de predicción siempre es más ancho

que el intervalo de confianza correspondiente, debido a la incertidumbre agregada

incluida en la predicción de una respuesta versus la respuesta media.

Finalmente, la Tabla 6 resume las diferencias fundamentales entre los dos grupos de

métodos empíricos contemplados en este apartado: los métodos basados en la demanda

de instalaciones y los métodos basados en la oferta o capacidad de instalada.

Tabla 6. Diferencia básica entre los dos grupos de métodos empíricos

DEMANDA – TRÁFICO OFERTA – CAPACIDAD

Método del Excedente de Capacidad Portuaria:

- Ajuste óptimo entre la Curvas de Oferta /

Demanda, o lo que es igual, entre la Capacidad

instalada y el Tráfico.

División del puerto en unidades de explotación

(zonas operacionales) y aplicación a cada unidad de

explotación de índices deducidos de casos reales.

- Rendimiento por m de muelle, por m2 superficie,

por Ud. de medio de carga y descarga.

- Otros índices (unidades físicas u operacionales)…


40

3.2.- Métodos analíticos

3.2.1.- Introducción

La disponibilidad de sitio de atraque para los buques es el elemento esencial de la

explotación portuaria, ya que las demoras en atracar afectan tanto a los propios buques

(gastos derivados de la inactividad y pérdidas de conexión con los feeders), como a las

terminales (perdida de negocio por congestión y gastos adicionales en personal). La

previsión de esa disponibilidad y en general la determinación de las necesidades de

instalaciones, puede realizarse con la teoría de colas. La teoría de colas permite el

estudio matemático de las colas o líneas de espera, que se producen cuando la demanda

efectiva de un servicio excede a la oferta efectiva.

El método analítico basado en teoría de colas se puede considerar como una herramienta

efectiva en el proceso de optimización de la línea de atraque, ya que se basa en la

“modelización” de la realidad para poder analizarla. Esta representación o modelo, se

puede utilizar para examinar la situación actual y también para intuir lo que sucederá en

el futuro. Por tanto, el objeto de este método es el estudio del sistema de atraque por

medio de la experimentación con modelos.

La aplicación del método analítico requiere definir previamente el sistema de colas en los

puertos, que se puede describir como una serie de clientes (los buques), que llegan a un

centro de servicio (el muelle), esperan si el servicio no es inmediato y abandonan el

sistema una vez han sido atendidos. Las características básicas que se utilizan para

describir adecuadamente un sistema de colas son los patrones de llegada y de servicio,

el número de centros de atención (puestos de atraque), la capacidad y disciplina de la

cola (disciplina de entrada), y finalmente el potencial tamaño de la población de clientes.

Cuando las distribuciones estadísticas de llegadas de los buques (número de llegadas

por unidad de tiempo) y de tiempos de servicio responden a fenómenos markovianos, es

posible determinar las necesidades de línea de atraque utilizando soluciones analíticas

disponibles por teoría de colas. Sin embargo, en casos complejos en los que los

problemas de colas no tienen una solución matemática sencilla, es preciso recurrir a las

simulaciones, método que se describirá en el siguiente apartado.

41

Por tanto, los métodos analíticos utilizan conceptos y formulaciones matemáticas para

describir los procesos de llegada-servicio a los “n” puestos de atraque. Para permitir un

adecuado estudio de los diversos sistemas de líneas de espera, el matemático británico

Kendall D. G. elaboró una notación abreviada que describe en forma sucinta los

parámetros de un sistema de este tipo. En la notación de Kendall, un sistema de líneas

de espera se designa por seis símbolos separados por barras: A / B / C / X /Y / Z.

• A: indica la distribución de tiempo entre llegadas consecutivas

• B: indica la distribución de servicio

• C: es el número de canales de servicio

• X: es la capacidad de la cola (o longitud máxima de la misma)

• Y: es la disciplina de cola

• Z: es el tamaño de la población potencial

En general, tanto los patrones de llegada de buques a puerto como de servicio en la línea

de atraque son variables y no siguen patrones fijos, sin embargo, a partir de un análisis

del proceso llegada-servicio se pueden identificar y asociar funciones de probabilidad que

se ajusten al tiempo entre llegadas sucesivas y al tiempo de servicio a buques en los

puestos de atraque.

En teoría de colas es posible describir el patrón de llegadas (A) por medio de una

distribución de probabilidad y el patrón de servicio (B) a través de otra. Para identificar

estas leyes de llegada y servicio se utilizan símbolos que distinguen distribuciones de

probabilidad muy comunes para definir los fenómenos de espera y servicio. Estos

símbolos son M (para distribución exponencial), D (para distribución determinista) y G

(para distribución general)3.

3 “M” ocurrencias aleatorias que se rigen por distribuciones exponenciales, identifica eventos que carecen de

memoria acerca de los eventos pasados. “D” cuando los sucesos ocurren en forma constante y sin cambio

(de forma determinista). “G” en cualquier otro caso que se pueda representar mediante una distribución

general de probabilidad, por ejemplo una distribución Gamma, de Erlang, Weibull, etc.

42

Hoy en día en los puertos y especialmente en algunos tráficos no se produce una cola

física de espera de buques en la zona de fondeo del puerto, sino una cola "virtual" que

incluye buques navegando con llegada estimada dentro de un determinado período de

planificación. Por este motivo, se puede considerar que no existen limitaciones, ni para la

capacidad o longitud máxima de de la cola (X), ni para el tamaño de la población

potencial de la cola (Z), y que al no existir estas restricciones X = Z = ∞. Por otro lado, los

buques se ordenan y pasan a los puestos de atraque según una política de entrada

lógica, como puede ser atender al primer buque que llega FIFO “First In-First Out”.

Por todo ello, es bastante usual que no se suelan incorporar los últimos símbolos de la

notación de Kendall (X,Y,Z), asumiendo que no existen restricciones de capacidad en el

sistema (X = Z = ∞) y que a la línea de atraque entra el primer buque que llega (FIFO).

Así un sistema M/D/2 es equivalente a M/D/2/∞/FIFO/∞, y significa que los buques entran

según una distribución Markoviana, son atendidos de manera determinista (tiempos

constantes), existen dos puestos de atraque, no hay limitación de capacidad en el

sistema y se sigue una estrategia FIFO de servicio. En la Tabla 7 siguiente se resumen

algunos de los símbolos utilizados en la notación de Kendall.

Tabla 7. Simbología en la notación de Kendall

Característica Símbolo Explicación

Distribución de tiempos de llegada (A) y

distribución de tiempos de servicio (B) M, D, Ek, G

Exponencial, Determinista, Erlang tipo-

k (k=1,2,...), General

Número de servidores (C) N 1,2,...


Presentada la notación clásica a continuación se exponen las variables habituales que

intervienen en los problemas de colas:

• λ= “Número de llegadas por unidad de tiempo”, representa la frecuencia de

llegadas. Su inversa es el periodo medio de tiempo transcurrido entre dos llegadas

consecutivas (medido habitualmente en h).

43

• μ= “Número de servicios por unidad de tiempo”, representa la intensidad de

servicio de un servidor. Su inversa es el período medio de servicio de cada

servidor (medido habitualmente en h).

• c= Número de servidores en paralelo

• ρ= λ /(c · μ); es el grado de utilización de un sistema con parámetros: (λ, μ, c)

• L y Lq: Número medio de buques en el sistema y en cola respectivamente

• W y Wq: Tiempo medio de los clientes en el sistema y en cola respectivamente

• N(t) y Nq(t): Número de clientes en el sistema y en la cola en el instante t

• Pn(t): Probabilidad que haya n clientes en el sistema en el instante t

• Pn : Probabilidad de que haya n clientes en estado estable

• Pb: probabilidad de que cualquier servidor esté ocupado

El siguiente paso es plantear la formulación general del fenómeno de espera, las

relaciones fundamentales de teoría de colas permiten conocer el número medio de

buques en el sistema y en la cola a partir de:

∑∞

=

⋅==0

)(n

npnnEL ; ( )∑∞

+=

⋅−==1

)(cn

nqq pcnnEL

Si se conocen las leyes de llegada y servicio y sus correspondientes tasas medias λ de

llegadas y μ de servicio, se puede aplicar la expresión formulada por Little, que establece

una relación entre la longitud de la cola y el tiempo de espera:

WL ⋅= λ ; qq WL ⋅= λ

Y utilizando la expresión siguiente que relaciona el tiempo de estancia de un buque en el

sistema con el tiempo de espera de un buque en la cola:

44

μ1

+=+= qsq WWWW

Se puede obtener el número de buques que por término medio se están atendiendo en

cualquier momento en un sistema con un único servidor:

( )μλλρ =−⋅=−= qq WWLL

Esta última expresión representa el grado de utilización del sistema. La utilización está

relacionada con la intensidad de uso de un determinado recurso y expresa en porcentaje,

la relación entre el uso de ese recurso y su máxima utilización posible en un determinado

periodo de tiempo. En una línea de atraque portuaria indicaría la relación entre el tiempo

de utilización de los atraques y el tiempo de disponibilidad de los mismos, o con otras

palabras, el porcentaje de tiempo en el que el total de atraques disponibles están

ocupados.

La tasa de utilización es un parámetro fundamental de la teoría de colas, ya que la

mayoría de los resultados en los fenómenos de espera, no dependen únicamente la tasa

de llegadas λ o de la tasa de servicio μ, sino de su relación. En definitiva, volviendo al

ámbito portuario, cuando el puesto de atraque está totalmente ocupado pueden servirse μ

barcos anuales, pero si sólo llegan λ buques es evidente que la relación:

ρ = λ / μ, mide la proporción de atraque ocupado.

Por otro lado como:

( ) 0111

11 pppnpnLLn

nnn

nn

q −==⋅−−⋅=− ∑∑∑∞

=

∞

=

∞

=

La probabilidad de que un sistema de un único servidor esté vacío es ρ−=10p

45

Análogamente para c puestos de atraque en paralelo la probabilidad de que uno de ellos

se encuentre ocupado es:

μλρ⋅

==c

pb

Como se puede comprobar en la expresión anterior, la tasa de utilización admisible está

siempre asociada a un número de puestos de atraque, lo que se traduce en una

determinada calidad de servicio dependiendo de la distribución de llegadas y de servicio.

Para un determinado número de atraques este parámetro está relacionado con el tiempo

medio de espera del buque antes de atracar.

Se verifica que cuando el grado de utilización es igual o superior al 100% (ρ≥1), la cola de

buques esperando un atraque disponible crece inexorablemente y la situación sería

caótica, pues aunque el muelle siempre se encontraría ocupado y trabajando, las esperas

de los buques para atracar serían inadmisibles. Inversamente si es el grado de utilización

es inferior al 100% (ρ<1), no es nula la probabilidad de inexistencia de cola y tampoco es

nula la probabilidad de que todos los atraques estén desocupados.

Valores altos de este parámetro dan lugar a mayores tiempos de espera de los buques,

mientras que, por el contrario, valores bajos dan lugar a una infrautilización de las

instalaciones. Por ello, las terminales buscan alcanzar un punto de equilibrio que

produzca los costes mínimos (balance entre coste de espera y de servicio) y que evite

situaciones próximas a una explotación conflictiva. En terminales de contenedores no se

admiten tiempos de espera superiores al 10 % del tiempo de servicio en puerto (Tabla 8):

Tabla 8. Tasa de ocupación máxima recomendada en %

Nº de puestos de atraque 1 2 3 4 5 6 8 9 o

más

Tasa de ocupación

máxima recomendada % 15 35 50 55 60 65 70 75

Fuente: EROM 02 y ROM 2.0 (2008).

46

En la tabla anterior se observa que los grados de utilización admisibles son inferiores en

aquellas terminales con menor número de puestos de atraque. Se debe resaltar, sin

embargo, que al fondear uno o más buques por encontrarse ocupados todos los puestos

de atraque en una terminal, siempre se forma una cola de espera, independiente del

número de servidores y se demuestra que por pequeña que sea la tasa de utilización,

nunca es nula la probabilidad de que un buque espere.

El otro parámetro de referencia es la eficiencia del sistema, que refleja la capacidad de

alcanzar los objetivos programados (el máximo objetivo) con el mínimo de recursos

disponibles. En la línea de atraque, la eficiencia se puede definir por la relación entre el

tiempo medio que un buque se encuentra en el sistema W y el tiempo medio que el

sistema tarda en procesar su servicio W - Wq, esta relación siempre debe ser ≥ 1, y se

comprueba que cuanto mayor es el coeficiente menos eficiente es el sistema.

1Ef ≥=−

=Sq W

WWW

W

El adoptar este índice como referencia de control del sistema implica suponer que el

rendimiento de los servicios de carga y descarga es razonablemente bueno, ya que en

caso contrario podría coexistir un índice aparentemente aceptable con altos tiempos de

servicio y de espera, pero generando una estadía en el puerto excesiva. A su vez la

eficiencia está relacionada con la espera relativa (que es la relación entre el tiempo medio

de espera del buque y el tiempo de servicio en muelle), tal y como se demuestra a

continuación:

relativaesperaWsWq

WqWWq

WqWWEf ⋅+=+=

−+=

−= 111

Para una espera relativa determinada la eficiencia representaría la capacidad del sistema

para alcanzar los objetivos programados con el mínimo de recursos disponibles, logrando

así su optimización.

47

3.2.2.- Modelización de la línea de atraque

3.2.2.1.- Proceso de llegada-servicio

El primer paso que se debe afrontar para estudiar el sistema de atraque de las terminales

es la identificación de las leyes de llegada de buques y servicio en las terminales. Para

ello la modelización del sistema de colas requiere una recopilación de observaciones o

muestreo que sirva de base a un estudio estadístico. El siguiente paso es realizar el

ajuste de los datos muestreados a una distribución estadística de probabilidad que

permita explicar el comportamiento de las colas.

En relación con las llegadas, cuando se estudian exclusivamente las escalas de buques

portacontenedores pertenecientes a una misma línea regular en un puerto, se comprueba

que las llegadas son fijas, es decir, siguen un calendario preestablecido, programado en

fecha y hora convenidas con antelación. La fecha y hora de la llegada corresponde a una

ventana de tiempo en la que la terminal debería garantizar una reserva de atraque y un

número mínimo de grúas. Las terminales consideran que la escala se ha realizado dentro

del tiempo establecido, siempre que se haya cumplido la previsión de llegada (la ventana

puede ser de cuatro horas desde la hora Espected Time of Arrival (ETA - hora esperada

de llegada).

En la mayoría de las ocasiones, las navieras cumplen con los plazos de llegada a las

terminales y es habitual que las compañías en sus informes anuales de fiabilidad hagan

balance del cumplimiento de horarios, ya que la fiabilidad del itinerario es la piedra

angular del servicio al cliente en el transporte marítimo. Por tanto se podría afirmar que

las llegadas de buques pertenecientes a una misma línea regular, pueden seguir una

distribución más o menos determinista y cumplen casi con certeza la programación

establecida. Sin embargo cuando se estudia el conjunto de las llegadas a puerto (líneas

regulares y buques tramp), se comprueba (Figura 15), que el intervalo de tiempo entre

llegadas consecutivas pierde regularidad.

48

Figura 15. Representación de llegadas a puerto

A medida que se amplia la escala del estudio, por ejemplo un único puesto de atraque,

una única terminal, o el puerto entero, crece la irregularidad observada, de tal modo que

para el conjunto de una terminal, se puede admitir que las llegadas son aleatorias4. La

experiencia indica que en las situaciones en que cada llegada es independiente de las

restantes (y tiene la misma probabilidad de producirse en cada instante), los procesos de

llegada son razonablemente representados por la distribución de probabilidad de Poisson

y la probabilidad de que se produzcan “n” llegadas durante el intervalo de tiempo “T”,

viene dada por:

( ) ( )!n

eTnPTn

T

⋅−⋅⋅=

λλ; siendo λ la tasa media de llegadas por unidad de tiempo.

Por otra parte, si las llegadas de los buques al sistema de atraque suceden de acuerdo

con una distribución de Poisson, entonces la distribución de probabilidad de los intervalos

de tiempo entre dos llegadas consecutivas es exponencial. En este caso el tiempo medio

entre dos llegadas consecutivas es de 1/λ unidades de tiempo.

La función de densidad de la distribución exponencial parámetro λ es:

( ) tetf ⋅−⋅= λλ , siendo λ la tasa media de llegadas por unidad de tiempo

4 Aun sin ser el fenómeno de llegadas estrictamente poissoniano, la modelización del sistema considerando

llegadas aleatorias tiende a sobrestimar los tiempos de espera de los buques y por tanto da un cierto margen

de seguridad al gestor de la terminal.


49

Y su función de distribución es:

( ) ( ) tetTPtF ⋅−⋅−=≤= λλ1 ; para 0≥t

La definición de la estructura física de una cola se completa con la descripción de la

distribución de probabilidad que rige la duración del proceso de servicio. El tiempo

servicio de un buque en puerto viene dado por el rendimiento de la carga y descarga de

contenedores y por su transferencia desde/hacia la explanada. Teóricamente es preciso

estimar los rendimientos reales de los correspondientes equipos, e incluir todos los

tiempos muertos en las propias operaciones, como son los necesarios para apertura y

cierre de bodegas, etc. Sin embargo, en la práctica las estadísticas que facilitan las

Autoridades Portuarias no suelen mostrar el tiempo de trabajo efectivo, sino el de

estancia en puerto (ETD5-ETA), es decir, el tiempo en el que un atraque está asignado al

buque aunque materialmente no lo ocupe.

El tiempo de estancia de un buque en una terminal es muy variable y depende

fundamentalmente del porte del buque y del número de movimientos de carga y descarga

a realizar. Dado que a una terminal pueden llegar buques de muy diversas esloras y con

volúmenes de carga muy diferentes, se puede admitir en una primera aproximación, que

la duración del servicio al buque en el puesto de atraque sigue una distribución

exponencial, según la cual la probabilidad de que la duración de un servicio sea de:

( ) tetf ⋅−⋅= μμ ; siendo μ la tasa media de servicio.

Sin embargo en terminales especializados de contenedores, donde existe una

racionalización de las operaciones de servicio al buque, este proceso puede estar

representado por una distribución que refleje un cierto grado de regularidad.

La distribución de probabilidad habitualmente utilizada en la resolución analítica de

modelos de colas es la distribución de Erlang con dos parámetros k y μ, y cuya función de

densidad para valores t>0 es:

5 ETD Espected time of departure. (Hora esperada de salida).-ETA Espected time of arrival. (Hora esperada

de llegada).

50

( ) ( )( ) 0,;

!1

1

≥⋅⋅−⋅

⋅⋅=−

⋅− μμμ μ tparak

tetfk

t

La distribución Erlang es el equivalente de la distribución gamma con el parámetro de

forma igual a un número entero k =1,2,3, etc. Cuando el parámetro de forma es idéntico a

la unidad (k=1) esta distribución es equivalente a la distribución exponencial. A medida

que el grado aumenta, el servicio se hace mas regular o previsible hasta que la

regularidad es máxima y el servicio es determinista, teóricamente cuando k=∞,. Este

efecto se muestra en la Figura 16, en la que se representan distintas distribuciones de

Erlang, desde k=1 hasta k=100.

Figura 16. Forma de la distribución de Erlang según el grado k de la función

Una vez identificadas las funciones de llegada y servicio, el siguiente paso es identificar

el momento en que se alcanza la congestión por tráfico en la línea de atraque de la

terminal.


51

3.2.2.2.- Saturación y congestión en una terminal

Entre todas las entidades que utilizan el puerto, es normalmente el buque, el que por su

mayor coste y salvo que se produzcan esperas anormalmente elevadas de otros

vehículos, el que define la posible desviación de tráficos de un puerto a otro, por motivo

del fenómeno de la congestión. Cabe distinguir en primer lugar entre capacidad de

saturación QS y capacidad de congestión QC.

La primera se da con el tráfico de saturación, que representa el umbral a partir del cual el

tiempo de espera se hace infinito y siempre hay un buque esperando para entrar a

puerto. Esta situación implica que todos los puestos de atraque en la terminal están

ocupados permanentemente, es decir, que la tasa de utilización del sistema es del 100%

(ρ = 1), algo que desde el punto de vista del naviero se considera inaceptable, pues la

utilización continua de la línea de atraque implica que se tendrá en todo momento buques

en espera para ser servidos y un buque que espera es un buque que pierde dinero. El

tráfico teórico de saturación no se alcanza nunca pues la situación sería inadmisible.

Figura 17. Tráfico de congestión y tráfico de saturación

La segunda, la capacidad de congestión QC, se define por el tráfico de congestión, que

representa el umbral a partir del cual pequeños incrementos en el tráfico producen

mayores incrementos en la espera de buques. A efectos prácticos el punto de congestión

Tráfico de saturación Tráfico de congestión

Fuente: Rodríguez-Pérez F. (1985)

52

representa el máximo tráfico que permite al puerto mantener a la totalidad de sus

clientes, y delimita el instante a partir del cual se supone que los tráficos que lo

sobrepasen empiezan a no ser atendidos en la terminal y se dirigirán a otro puerto.

Dado que los tiempos de estancia en puerto son proporcionales a los costes del buque,

puede estimarse que el punto de congestión teórico correspondiente al tráfico Qc,

corresponde al punto de tangencia de una recta pasando por el origen a la curva de

tiempos totales. Con tráficos entre 0 y Qc la estancia en puerto crece más lentamente que

el tráfico, mientras que con tráficos superiores a Qc la estancia en puerto crece más

deprisa que el tráfico.

El proceso de congestión en la línea de atraque de una terminal es un fenómeno

complejo que se produce de forma gradual. Al ir aumentando las esperas y estadías, se

van produciendo renuncias de un número cada vez mayor de buques, a utilizar las

instalaciones en proceso de congestión. Produciéndose un riesgo cada vez mayor para el

operador de la terminal, de que los buques cuyo coste de estadía es mayor, (los más

grandes, modernos y eficientes), sean los que puedan renunciar a utilizar la instalación

congestionada, con el consiguiente perjuicio para la terminal.

Figura 18. Tráfico límite


53

Por último se define una tercera capacidad, la capacidad límite QL, que representa el nivel

de servicio en el que las esperas de buques son de tal magnitud que los operadores

buscan otras alternativas logísticas. Este tráfico límite teórico convencional es variable

pues depende de las condiciones de cada puerto, sin embargo, algunos autores fijan el

Tráfico Límite en el 80% de la saturación. (QL ≈ 80% QS).

En definitiva el proceso de congestión de una terminal es un proceso paulatino que se

origina con un aumento cada vez mayor de la tasa de utilización del muelle que origina un

aumento de los tiempos de espera y de demora en empezar las operaciones de atraque

por no estar disponible o libre el muelle correspondiente. A partir de un cierto nivel (tráfico

de congestión), dichas esperas empiezan a ser intolerables y se originan desviaciones de

tráfico hacia otras terminales.

3.2.2.3.- Óptimo económico en una terminal

Las terminales en su objetivo de optimizar su línea de atraque tratan de lograr un

equilibrio o balance económico, entre el costo del servicio (costes para el puerto) y el

costo asociado a la espera por ese servicio (costes para los buques). La Figura 19

muestra como a medida que aumenta el tráfico, los costes totales se reducen para el

puerto, pero al mismo tiempo aumentan para los buques que sufren mayores esperas.

Figura 19. Costes del puerto y del buque


54

El objetivo es minimizar la suma de ambos costes, hecho que se produce en el óptimo

económico teórico o punto de tráfico Qm (Figura 20), es decir, aquel tráfico en el que se

igualan los valores absolutos de las pendientes de las curvas de costes totales del puerto

y de costes totales del buque.

Figura 20. Costes unitario conjunto (puerto+ buque)

Por otro lado, si se amplia la oferta de puestos de atraque, se aumentaría el coste

permanente del muelle y al mismo tiempo se reducirían los costes de estancia del buque

(al reducir las esperas), por tanto, en el sistema de atraque se pueden representar los

costes totales según el número de puestos de atraque, como en la siguiente Figura 21.

Figura 21. Costes (buque+puerto) en función de los puestos de atraque disponibles Fuente: Rodríguez-Pérez F. (1985)


55

Por tanto, la capacidad económica de un muelle con “n” atraques se sitúa entre un

mínimo Q e(n-1) y un máximo Q e. Con tráfico inferiores a Q e(n-1), existen atraques que se

deberían dedicar a otros usos y por encima de Q e, capacidad económica del atraque,

convendría construir otro atraque.

Figura 22. Envolvente de costes mínimos

Si lo que se pretende es determinar la capacidad máxima, en general, el tráfico límite QL

es superior al tráfico de congestión Qc y éste, a su vez, al de capacidad económica Qe,

pero esta ordenación puede variar en función del número de atraques, la regularidad de

las llegadas y permanencia de los buques durante el servicio, o la relación entre los

gastos fijos del muelle y los del buque, que teóricamente deberían evaluarse, por lo que

se debería tomar como capacidad máxima admisible el menor de estos tres valores.

Por otro lado, los modelos analíticos permiten tratar el problema desde dos puntos de

vista diferentes pero complementarios. Se puede calcular la capacidad de los puestos de

atraque de la terminal (método discreto) o la capacidad del muelle ocupado (método

continuo). En el primer caso, la capacidad anual de un puesto de atraque, es igual al

producto del tiempo de ocupación del puesto de atraque por la productividad

(toneladas/hora, unidades/hora) del buque.


56

muelleOcupaciónañoOcupaciónatraquedePuesto PtvHorasTasaCapacidad ⋅⋅⋅ ××=

La capacidad del muelle vendría dada por el producto del número de puestos de atraque

por la capacidad de cada puesto.

atraquedepuestoporMuelle CapacidadatraquedepuestosNCapacidad ⋅⋅⋅×⋅⋅= º

Si se opta por determinar la capacidad de la línea de atraque (método continuo) se debe

tener en cuenta la eslora de los buques. Para el cálculo de la demanda de línea de

atraque se emplea el indicador MEHbuque (Metros Eslora x Hora) anual, que resulta de la

suma del producto, (para todas las escalas en un año), de la eslora de cada buque por el

correspondiente número de horas de ocupación de muelle.

∑=

=

×=ni

iiiBuque mEslorahOcupaciónMEH

1

)()(

Una alternativa que se puede utilizar, en el caso de que las esloras y los tiempos de

estancia no presenten una gran dispersión, es usar la eslora y ocupación medias

contabilizadas.

mediaanualmedioBuque EsloraOcupaciónMEH ×=−

llegadasnEsloraOcupaciónMEH mediaanualmedioBuque º××=−

Por último, se debe precisar que para estimar la ocupación de la línea de atraque hay que

considerar el espacio entre buques a lo largo del muelle. Para ello se utiliza un coeficiente

de separación (Kseparación), que sirve para calcular el indicador MEHMuelle.

separaciónmedioBuqueMuelle KMEHMEH ×= −

A continuación se realiza una aplicación de la teoría de colas a una línea con “n” puestos

de atraque. Sobre un tráfico determinado se suponen unas leyes de llegada y servicio, y

se establece el tiempo de espera de los buques como porcentaje del tiempo de servicio.

57

3.2.3.- Aplicación del modelo

La espera de los buques se puede estudiar de diversas formas, como la espera relativa

media (relación entre el tiempo de espera y el de servicio), como la probabilidad de que

un buque tenga que esperar, como la probabilidad de no rebasar una espera

determinada, etc. En general, el establecimiento de un límite temporal se realiza sobre

una de estas funciones, ya que todas ellas miden de una forma u otra el tiempo de

espera, pero en cualquier caso, dicho límite depende tanto de la capacidad de las

instalaciones como del servicio que se pretenda ofrecer.

La delimitación de la capacidad ligada al tráfico de congestión, se basa en admitir un

máximo para la relación entre el tiempo de espera y el tiempo de servicio a los buques

que operan en una terminal. Esta relación depende fundamentalmente, como se ha visto

en el apartado anterior, del número de atraques y de las leyes de llegada y servicio (que

a su vez dependen de múltiples factores, como el volumen de tráfico, cargamento de

buques, rendimiento de equipos, horarios de trabajo, días laborables al año, etc.).

En ausencia de datos fiables sobre llegadas y servicio en la línea de atraque de una

terminal, teóricamente se puede asimilar el sistema a una línea de espera con “c”

servidores en paralelo M/M/c. Por tanto, las llegadas siguen un proceso de Poisson con

una tasa de llegadas λ, los servicios idénticamente distribuidos de modo exponencial con

tasas media de servicio para cada servidor de 1/μ y c servidores en paralelo. El tráfico se

reparte por igual entre todos los servidores y el servicio se ejecuta con la misma

eficiencia en todos los puestos de atraque.

Las tasas de llegada y de servicio son: a (t) = λ·e-λ·t; b (t) = μj·e -μj·t

En estas condiciones, el número de unidades en el sistema es una cadena de Markov,

equivalente al proceso nacimiento – muerte, en el que:

58

λλ =j j∀ )(

)1(cj

cjcj

j ≥<≤

⎩⎨⎧

⋅⋅

=μμ

μ

El diagrama de transiciones de estados es:

0 1 2 3 …

λ

3μ

λ λ

2μμ

c-2 c-1 c c+1 …

λ

cμ

λ λ

cμ(c-1)μ

0 1 2 3 …

λ

3μ

λ λ

2μμ

c-2 c-1 c c+1 …

λ

cμ

λ λ

cμ(c-1)μ

Figura 23. Diagrama de transición de estados para un modelo M/M/c

La probabilidad de que se encuentren “n” buques en un sistema de este tipo es:

( )

cn

cn

cccPP

cc

nPP

n

P

nc

ncn

n

n

n

n

n

≥

<≤

⎪⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪⎪

⎨

⎧

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅=⋅⋅⋅

⋅=⋅⋅

=

−

1

!!

!!

00

00

μλ

μλ

μλμλ

Donde P0 (probabilidad de que el sistema esté vacío), se calcula aplicando el segundo

axioma de la probabilidad y por tanto:

→=∑∞

=

10n

nP

1

1

00 !!

−

∞

=

−

=

⎟⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅+⎜⎜⎝

⎛⎟⎟⎠

⎞

= ∑∑n

cn

cc

n

n

ccc

nP

μλμ

λ

Serie geométrica, que converge si su razón es menor que 1, si la tasa de utilización del

sistema es μλρ⋅

=c

y definiendo el parámetro μλ

=r . Se tiene:

59

Serie converge si 1<= ρcr

. ; 1<=⋅

ρμλ

c; 1<

⋅ μλ

c ; c<μλ

( )

1

1

00 1!!

1

−

−

=

⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

−⋅

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

+⎜⎜⎝

⎛⎟⎟⎠

⎞

=⇒<⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅ ∑ ρ

μλ

μλ

μλ

cnP

c

c

c

n

n

La probabilidad de que al llegar un cliente tenga que esperar en cola es:

( ){ } =⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅=⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅==≥=−∞

=

∞

=

∞

=∑∑∑

cn

cn

ccnc

cncnnq ccc

cPcc

cPPctNPPμλ

μλ

μλ

!! 00

)(( ) ( )μρμλμ

λ ,11

1!0 cEP

ccccP c

ccc

=−

=⋅−

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅= . (Figura 24)

1086420

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Número de atraques

Prob

abili

dad

de e

sper

a

0,1 %0,5 %1 %5 %10 %50 %90 %95 %

OcupaciónTasa de

Tasa de Ocupación. Sistema M/ M/ n

Figura 24. Tasa de ocupación en función de la probabilidad de espera y atraques

Demostrándose que a medida que aumenta el número de centros de atención (puestos

de atraque) baja la saturación en la terminal. Por otro lado, el número medio de clientes

(buques) en cola será:


60

[ ] ( ) ( ) ( )∑∑∑−∞

=

∞

=⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅−⋅⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅⋅=⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅⋅⋅−=⋅−==

cncc

cn

nc

cnnqq c

cncc

cpcc

cpcnpcnNELμλ

μλ

μλ

!! 00

∑ ⋅⋅= mc mp ρ ]

Denominando m = n-c y sustituyendo en la expresión anterior los valores obtenidos, se

obtiene la longitud de la cola medida:

( )∑ ∑ ∑∞

=

∞

=

∞

=

−

−⋅=⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

⋅∂∂

⋅=∂∂

⋅=⋅⋅=⋅0

20 0

1

11

11

n n n

nnn nnρ

ρρρ

ρρρ

ρρρρ

( ){ } ∑ ∑∑∞

=

∞

=

−∞

=

=⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅=⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅==≥=cn cn

cnccnc

cnnq ccc

cpcc

cppctNPPμλ

μλ

μλ

!! 00

( ) ( )μρμλμ

λ ,11

1!0 cE

pccc

cp cc

cc

=−

=−

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅⋅= ; ( ) qc PP ⋅−= ρ1

( ) ρρ

ρρ

−⋅=

−=

11 2 qcq PPL

Otra expresión de Lq es:

( ) ( ) 02020 )1(!1!111

!P

crP

cc

ccccPL

cc

ccc

q ⋅−⋅⋅

=⋅−

⋅⋅=−

⋅−

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

⋅=ρρ

ρρρ

ρρ

μλμλ

El tiempo medio de espera en la cola (Wq), aplicando el Teorema de Little a Lq, se

corresponde con la relación:

( ) λμμλμλ

ρρλ

ρλ −⋅

=

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅−⋅

⋅⋅=

−⋅⋅==

cP

cc

PPL

W qqq

qq 1

61

Utilizando Lq se obtiene:

( ) ( ) 0202 1!1

)1(!P

ccrP

crL

Wcc

qq ⋅⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

−⋅⋅⋅=⋅⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅

−⋅⋅

==ρμλρ

ρλ

Y por tanto, el tiempo medio de estancia en el sistema, es:

μλμ1

+−⋅

=+=c

PWWW q

sq

Y usando Wq se obtiene:

( ) ( ) 021!11 P

ccrWqW

c

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

−⋅⋅⋅+=+=

ρμμμ

El número medio de clientes en el sistema se obtiene aplicando el Teorema de Little:

ρρρ

μλ

λμλ

λ ⋅+−

⋅=+

−⋅

⋅=⋅= c

Pc

PWL qq

1

Pudiendo escribirse el valor de L como el número medio de clientes en cola más el

número de servidores por el factor de utilización:

( ) ⎟⎠⎞⎜

⎝⎛+== μλ

qLnEL

Si se sustituye W por su valor en WL ⋅= λ . Se tiene:

02)1(!P

crrWL

c

⋅⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−⋅⋅

+=⋅=ρρλ

62

Con la formulación anterior se pueden resolver analíticamente los problemas de colas en

la línea de atraque, elaborando las gráficas de congestión que muestran la tasa de

ocupación (ρ), para diferentes valores de espera relativa (Wq/Ws), según los puestos de

atraques disponibles en el sistema de colas M/M/C. En abcisas se muestra el grado de

ocupación y en ordenadas las esperas relativas. La espera relativa usualmente utilizada

en terminales de contenedores no suele ser superior al 10 % ROM 2.0 (2011).

1,00,80,60,40,20,0

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Grado de Ocupación

Espe

ra r

elat

iva

1 Atraque2 Atraques3 Atraques4 Atraques5 Atraques6 Atraques7 Atraques8 Atraques

Variable

Curvas características de la Congestión. Sistema M/M/n

Figura 25. Espera relativa para un sistema M/ M/ n

Con un procedimiento analítico similar se pueden obtener los grados de congestión para

otros sistemas de colas. La figura siguiente muestra los resultados para un sistema

M/E2/N (llegadas aleatorias y menor regularidad de servicio) y un sistema E2/E2/N:

(llegadas con mayor programación y menor regularidad de servicio).

0,90,80,70,60,50,40,3

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Grado de Ocupación

Espe

ra R

elat

iva


Variable

Curvas características de la Congestión. Sistema M/E2/n

0,90,80,70,60,50,40,30,20,1

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Grado de Ocupación

Espe

ra R

elat

iva


Variable

Curvas características de la Congestión. Sistema E2/E2/n

Figura 26. Esperas relativas en sistemas M/E2/n y E2/E2/n Fuente: Elaboración propia


63

Una vez fijado el tiempo límite de espera y utilizando los conceptos de la Teoría de Colas,

se puede calcular la denominada tasa de utilización “ρ” y con ella la capacidad portuaria

basada en la espera. En definitiva, la teoría de colas permite predecir características de

las líneas de espera para posteriormente:

• Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza el coste global

del mismo.

• Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad

del sistema tendrían en el coste total del mismo.

• Establecer un balance equilibrado (“óptimo”) entre las consideraciones

cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio.

Conviene remarcar que la Teoría de Colas no resuelve directamente estos problemas,

pero contribuye con la información vital que se requiere para tomar las decisiones en

cualquier de los tres aspectos siguientes:

• Tiempos totales en el sistema o de espera (en la cola)

• Cantidad de buques en el sistema o en espera

• Tiempos ociosos de los sitios de atraque (total o particular de cada servicio)

La principal ventaja de este método reside en que necesita poca información para la

obtención de resultados, por lo que de forma simple se puede lograr, una buena

aproximación al comportamiento real del sistema. Es por esto, que en las etapas iniciales

de evaluación, este método de modelización está ampliamente difundido. Su principal

desventaja reside en que para procesos más complejos, donde se necesita estudiar con

detalle un elemento específico del sistema, es imposible la obtención de una expresión

analítica y se requieren técnicas de simulación. Estas últimas permiten la modelización de

sistemas de mayor complejidad, en los que interesa observar el cambio de

funcionamiento cuando se generan modificaciones específicas de los elementos.

64

3.3.- Métodos de simulación

3.3.1.- Modelo de colas para simulación

La teoría de colas presenta una serie de limitaciones que pueden salvarse a través de los

modelos de simulación. En el sistema de atraque de terminales de contenedores, en

ocasiones, los fenómenos de espera no pueden resolverse mediante métodos analíticos

sencillos, entre otras razones podrían citarse la existencia de patrones no normalizados

de entrada, o la propia disciplina de entrada. Además, las condiciones reales de la

operativa portuaria no se reflejan en hipótesis sencillas de la teoría de las colas. Todo ello

confiere una gran complejidad al sistema a modelar y se traduce en la necesidad de

aplicar las técnicas de simulación.

Se entiende por simulación el diseño y desarrollo de un modelo computarizado de un

sistema, con el fin de conducir experimentos que permitan entender su comportamiento y

evaluar las estrategias con las cuales ese sistema puede trabajar. Desde este punto de

vista, se puede definir el “sistema de atraque” como un grupo de entidades (terminales y

buques), vinculadas entre sí y que interactúan con el fin de llevar a cabo una función

específica. Por tanto, las simulaciones se realizan sobre un modelo del sistema real, que

no es sino un esquema teórico que define el comportamiento o funcionamiento de la

realidad compleja que se trata de representar y que se define por relaciones matemáticas

y/o lógicas entre los elementos del sistema.

El modelo de simulación del sistema de atraque que se presenta, permite superar las

dificultades de formulación matemática del complejo comportamiento del sistema de

atraque y está destinado al análisis del comportamiento de un terminal de características

conocidas, que presta servicio a una flota de buques portacontenedores. El modelo

considera la línea de atraque como un sistema compuesto por una serie de recursos

permanentes (básicamente el fondeo y puestos de atraque) al que llegan procedentes del

mundo exterior elementos transitorios (los buques) con frecuencias estadísticamente

conocidas. Cuando los buques acceden a los atraques se producen transferencias de

carga buque-tierra y una vez que finalizan sus operaciones los buques desaparecen del

sistema. Los elementos permanentes y transitorios del sistema son por tanto los

siguientes (Figura 27).

65

Figura 27. Elementos de la modelización del sistema de atraque

Un problema que suele aparecer en ocasiones en los modelos es el exceso de detalles,

que los convierten en improductivos. En el modelo del sistema de atraque se ha

considerado oportuno plantear simplificaciones. Por este motivo, se considera que todos

los puestos de atraque cuentan con el equipamiento necesario para realizar

adecuadamente las operaciones de carga y descarga con el mismo rendimiento y una

actividad continua para el horario de trabajo, no existiendo períodos en los que se

interrumpe la actividad de la terminal. Por tanto, el modelo simplifica los condicionantes

de explotación que afectan a los períodos activos o de disponibilidad de los puestos de

atraque, como son los medios de carga y descarga, o la existencia de mano de obra o

remolcadores.

Por otro lado, como la característica básica que define la terminal es el número de

puestos de atraque, cuando se incorpora un buque al sistema, la no disponibilidad de

puesto de atraque puede provocar que se incorpore a una cola de buques en el fondeo

externo6. En el modelo que se aplica en el “Anexo II: Aplicación práctica de los métodos

de simulación” no se ha limitado la capacidad de este fondeo externo, es decir, su

capacidad es ilimitada, aunque en otros modelos el fondeo externo podría limitar el

tamaño de esta cola de espera.

6 Hoy en día se puede considerar que la espera de los buques portacontenedores no supone una cola física

de espera de buques fondeados en puerto, sino en una cola "virtual" que incluye buques navegando con

llegada estimada dentro de un determinado "horizonte de planificación”.

Elementos

permanentes

Fondeo externo Terminales y

atraques

Utillaje y horario

Elementos

transitorios

Buques


66

El modelo de la terminal considera que cada alineación tiene un número fijo de puestos

de atraque (muelle discreto), en contraposición con los modelos continuos en los que se

considera una alineación, que representa la línea de intercambio modal tierra-buque y en

la que los barcos se van disponiendo según llegan a la terminal. En el caso de terminales

de contenedores es muy frecuente que la gestión real del atraque sea continua, dado que

se aprovecha completamente la capacidad de atender.

Esta simplificación plantea el problema de determinar cuál es el número de puestos de

atraque que hay en un muelle, algo complejo de resolver cuando de lo que se dispone es

de “L” metros gestionados continuamente. Por ello en todo el desarrollo que sigue a

continuación se ha supuesto que el número de puestos de atraque es un dato conocido, y

en todo caso razonablemente determinable, si bien para su determinación se precisa,

como se verá en el ejemplo del Anexo II, un exhaustivo estudio estadístico. Además, el

modelo considera que los atraques se encuentran en una misma alineación, si bien en la

realidad puede haber casos en los que esto no suceda y la terminal disponga de varias

alineaciones, a veces incluso con calados, longitudes o medios de carga y descarga

diferentes. Una vez explicadas algunas de las simplificaciones necesarias se continúa

con los aspectos básicos e imprescindibles en la elaboración de un modelo.

En primer lugar, se debe resaltar que cualquier modelo de la línea de atraque requiere de

una serie de pasos lógicos, desarrollados con el fin de asumir una mayor comprensión

del funcionamiento general del sistema a estudiar. Por ello, la modelización del sistema

exige una secuencia de actividades que comprenden la selección de los datos de entrada

(llegadas – servicio), la determinación del modelo de colas a simular, el análisis de

resultados y su validación.

Como lo que se pretende es replicar el comportamiento de una línea de atraque, el primer

paso es encontrar distribuciones estadísticas que se adapten a los datos observados. Los

parámetros básicos que definen una distribución continua de probabilidad, suelen ser el

parámetro de forma, el parámetro de escala y el parámetro de ubicación. Comprender los

efectos de estos parámetros es importante para seleccionar distribuciones como entradas

para el modelo de simulación.

67

El parámetro de forma controla la forma básica de la distribución, el parámetro de escala

controla la unidad de medida dentro del rango de la distribución, cambiarlo contraerá o

expandirá la distribución sobre el eje de abcisas, y finalmente, el parámetro de ubicación

especifica la ubicación de la distribución relativa a cero en el eje horizontal, puede

representar el punto medio o el más bajo en el rango de la distribución.

No todas las distribuciones tienen los tres parámetros, algunas por ejemplo, tienen un

único parámetro de forma. A continuación se muestran familias de distribuciones que

pueden ser utilizadas en la modelización de sistemas portuarios (entre paréntesis están

los parámetros que definen cada distribución), también se incluyen los valores esperados

y las varianzas.

Distribución exponencial: Exp(λ)

xexf ⋅−= λλ·)( x>0

λ1)( =xE ; 2

1)(λ

=xVar

Distribución uniforme: U(a,b)

abxf

−=

1)( ( )bax ,∈

( )2

baxE += ; ( ) ( )

12

2abxVar −=

68

Distribución determinista: D(d)

dxf =)(

( ) dxE = ; ( ) 0=xVar

Distribución gamma: Γ (a,p)

( )1)( −⋅− ⋅⋅

Γ= pxa

p

xep

axf x>0

( )apxE = ; ( ) 2a

pxVar =

Distribución beta: β (p,q,k)

( )qpkkx

px

xf

qp

,

1)(

11

β⋅

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −⋅⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛

=

−−

0<x<k

( )qppkxE

+⋅

= ;

( )( ) ( )12

2

++⋅+⋅

⋅=qpqp

qpkxVar

69

Distribución lognormal: L(μ,σ)

( )( )

2

2

2ln

21)( σ

μ

πσ⋅

−−

⋅⋅⋅⋅

=x

ex

xf Rx∈

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+

= 2

2

)(σμ

exE ;

( )1)(22 2 −⋅⋅= ⋅ σμσ eeexVar

Distribución normal: N(μ,σ)

( )2

2

2

21)( σ

μ

πσ⋅

−−

⋅⋅⋅

=x

exf Rx∈

( ) μ=xE ; ( ) 2σ=xVar

Distribución de Weibull: W(λ,α)

( )αλαα αλ xexxf ⋅−− ⋅⋅⋅= 1)( 0≥x

( ) ⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ +Γ⋅=

axE 111

λ ;

( )⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ +Γ−⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ +Γ⋅=

baxVar 11211 2

2λ

Donde ( ) ∫∞

−− ⋅=Γ0

1 dxexp xp Además, si Np∈ ( ) ( )!1−=Γ pp

70

3.3.2.- Aplicación del modelo

Seleccionadas las distribuciones de llegada y servicio, el siguiente paso es definir la

disciplina de entrada, o dicho de otra forma, cómo se realiza la asignación del servicio.

Como simplificación de la realidad se puede adoptar la disciplina FIFO (First In-First Out),

es decir, el primer buque en llegar es el primer buque en ser servido.

Otra característica inherente a la simulación del tráfico de buques es el parámetro de

estabilización. El parámetro de estabilización es un valor impuesto de forma arbitraria,

que delimita el tiempo que se considera suficiente para "cargar" el modelo, es decir,

llevarlo desde una situación inicial de "puerto vacío" sin buques, hasta una situación

normal, con un nivel de actividad medio, que permita iniciar las mediciones de las

variables de comportamiento. El ejemplo de la Figura 28 muestra la evolución de un

sistema con distribución de llegadas exponencial con λ = 2 y una distribución de servicio

exponencial con μ = 3.

Figura 28. Ejemplo de fases de estabilización y equilibrio

La ejecución del modelo de simulación permite obtener muestras representativas del

comportamiento de los elementos (permanentes y transitorios), y genera unos resultados

en los que se cuantifica el funcionamiento del sistema de atraque durante el período

simulado. Estos resultados proporcionan de una forma sintética, una visión de conjunto

del sistema. El modelo recoge información como el número de buques (L) y el tiempo

Fuente: Vega J. L.. (2004)

Parámetro de estabilización

71

esperado de paso (W) por el sistema durante la simulación (excluyen las llegadas durante

el período de carga y las que aún se encontraban en el sistema al acabar el tiempo de

simulación), la intensidad de tráfico (o grado de utilización del muelle) y la eficiencia.

La oferta del sistema de atraque (recursos permanentes) se describe con dos grupos de

variables, las relacionadas con el fondeo externo y las relacionadas con los puestos de

atraque. Las variables del primer grupo son el número esperado de buques (Lq) en

situación de fondeo o cola por atraque no disponible y el tiempo (Wq) de estancia en zona

de fondeo o tiempo en cola. Las variables del segundo grupo relacionadas con los

puestos de atraque son: el tiempo medio de operación o tiempo de estancia del buque en

la alineación (W-Wq), el número esperado de buques (L-Lq) en atraque, la intensidad de

utilización del sistema (ρ), la probabilidad de en que un instante determinado se

encuentren “n” de buques en el sistema simultáneamente (Pn) y la eficiencia del sistema

(WqW

WEf−

= ).

Por su parte, la demanda de los servicios existentes viene impuesta por los elementos

transitorios que son los clientes, en un modelo básico se considera exclusivamente como

elementos transitorios a los buques que llegan durante el período de simulación. Otros

elementos transitorios como la generación o desaparición de mercancías en el puerto no

se simulan, pero podrían ser deducidos estableciendo un número medio de equipos de

carga y descarga por unidad de atraque y estableciendo un rendimiento horario medio

para ese utillaje de carga y descarga por unidad de atraque.

En cuanto al cálculo de capacidades, ya se han abordado en apartados anteriores

algunas de las diversas variantes que puede tener este concepto, se debe resaltar que la

capacidad por línea de atraque (capacidad del subsistema de carga y descarga de

buques) resulta de la caracterización del tráfico previsto en términos de regularidad del

tráfico (de las llegadas), del servicio de carga/descarga de buques, del tipo de buque, de

la presentación de la mercancía y del rendimiento operacional en muelle.

Una vez presentadas las líneas generales de la modelización del sistema de atraque, en

el Anexo II se encuentra desarrollada la aplicación práctica del modelo de simulación

sobre terminales de contenedores del puerto de Valencia.

72

3.4.- Síntesis del capítulo y comparativa de los tres modelos

En este capítulo se han establecido las bases de partida para el estudio de la calidad del

servicio en línea de atraque de terminales de contenedores, según el esquema general

siguiente:

Figura 29. Esquema general de las bases de partida

El primer grupo lo forman los estudios empíricos, entre los que se distinguen los basados

en la oferta o capacidad instalada y los basados en la demanda (tráfico). Los primeros se

centran en la recopilación de ratios o valores numéricos medios de otros puertos

(benchmark), y en la elaboración de índices e indicadores de productividad que luego se

extrapolan a una determinada terminal. Los segundos se centran en la determinación del

excedente de capacidad de una instalación portuaria y pueden ser directos, indirectos o

mixtos.

El segundo y tercer grupo lo forman los estudios que emplean la modelización de la línea

de atraque (D/C). El modelo puede ser sencillo y con solución analítica basada en la

teoría de colas que permita bajo ciertos supuestos relativamente restrictivos, obtener

expresiones para los diversos indicadores de funcionamiento del sistema. O más


73

complejo, y requerir de simulaciones que definan las pautas de la operativa portuaria. En

el modelo de simulación se pueden experimentan escenarios, que representen la

situación actual de un puerto, (si los inputs se corresponden con los datos reales de la

operativa) o bien situaciones hipotéticas de funcionamiento, con las que se pueda

conocer el desempeño futuro de la estructura del sistema o de su entorno.

Cada una de estos métodos tiene sus singularidades, ventajas e inconvenientes y su

utilización es función de la naturaleza del problema que se pretende resolver. Las

ventajas, limitaciones y posibles aplicaciones de cada uno de los métodos se exponen

sintéticamente en la Tabla 9 siguiente:

Tabla 9. Ventajas, limitaciones y posibles aplicaciones de cada método

Métodos empíricos Métodos analíticos Simulación

Ventajas Sencillez de elaboración Permiten una primera

aproximación al problema Método más exacto

Limitaciones No trata fenómenos de

espera y capacidad de

predicción variable

Grado de aproximación

insuficiente en fenómenos

de espera

Exige abundante

información (modelo

complejo)

Posibles aplicaciones

Prediseño y control de la

gestión-competencia

Apto para media-baja

intensidad de tráfico

Idóneo con alta

intensidad de tráfico


Finalmente la Tabla 10 resume para cada uno de los métodos, las principales variables

que definen la naturaleza del problema, en cuanto a etapa de aplicación, nivel de tráfico,

complejidad, información requerida y resultados:

Tabla 10. Naturaleza del problema en cada método

Métodos empíricos Métodos analíticos Simulación

Etapa Inicial Desarrollo Desarrollo

Nivel de tráfico Cualquiera Medio Intenso

Complejidad Baja Media Alta

Información Limitada Limitada Abundante

Resultados Productividad Definición de puestos

de atraque / esperas

Definición de puestos

de atraque / esperas


75

4.- LA CALIDAD DEL SERVICIO

4.1.- Consideraciones generales

Antes de establecer una propuesta metodológica que permita establecer unos

mecanismos para medir la efectividad y mejorar el servicio en la línea de atraque, es

imprescindible clarificar las cuestiones que se plantean en la Tabla 11.

En primer lugar es necesario definir unos objetivos del servicio (pueden ser mínimos,

máximos o una combinación de ambos) y una estrategia a seguir para lograrlos. En

segundo lugar es necesario saber como se va a medir el grado de consecución de esos

objetivos (puede ser con datos cualitativos o cuantitativos, referidos a inputs o outputs del

proceso, etc.) y con que método se van a medir. Finalmente en último lugar se debe

conocer la respuesta que se dará ante los resultados (seguir el programa previsto o

establecer un nuevo plan de acción).

Tabla 11. Cuestiones a resolver: Mejora de la calidad del servicio

CONCEPTO PREGUNTA RESPUESTA

1.- Objetivos ¿Como se lograrán los objetivos? - Cada objetivo tendrá su propia estrategia

(o más de una) para lograrlo.

1.- Resultados ¿Qué estamos buscando? - Pueden ser objetivos mínimos, máximos o

una combinación de ambos.

2.- Indicadores ¿Qué vamos a medir? - Pueden ser datos cualitativos cuantitativos.

Pueden ser inputs o outputs del proceso…

2.- Control ¿Cómo se van a controlar? - Pueden ser técnicas empíricas, analíticas

de simulación de procesos...

3.- Objetivos ¿Cuál es el plan para alcanzar el

objetivo deseado?

- Seguir el programa previsto o establecer

un nuevo plan de acción.

3.- Resultados ¿Qué estamos buscando? - Pueden ser objetivos mínimos, máximos o

una combinación de ambos.

Fuente: Sapiña R. (2011) y Elaboración propia

En este capítulo se pretende dar respuesta a algunas de estas cuestiones, para ello se

profundiza en el conocimiento de dos aspectos. En primer lugar, desde una perspectiva

76

más amplia a otra más reducida, se abordan los factores que pueden afectar a la interfaz

entre el lado mar y el lado tierra de las terminales. En segundo lugar y también desde una

escala más grande a otra más reducida, se abordarán los aspectos que atañen a la

calidad del servicio tanto en lo que se refiere a los puertos y terminales, como en lo que

se refiere específicamente a la línea de atraque (Figura 30).

Finalmente como resultado del capítulo se formularán una serie de indicadores que

puedan ser utilizados con carácter universal, para evaluar la calidad del servicio en la

línea de atraque de las terminales portuarias de contenedores.

Figura 30. Esquema metodológico del capítulo cuarto

El tipo de terminal

Línea de atraque

El puesto de atraque

La grúa pórtico

Transferencia a depósito

Calidad del servicio

Terminales de contenedores

Línea de atraque

Indicadores de

Calidad del Servicio


77

4.2.- Los tipos de terminales

Hoy en día, las terminales de contenedores se pueden diferenciar unas de otras, por su

grado de automatización, volumen de tráfico, tipo de uso o naturaleza de clientes,

tipología física, dimensiones, lay-out, o por el tipo principal de tráfico al que sirven.

Figura 31. Tipología de terminales

Tipología Terminales

Grado de automatización

Según el tráfico

Según el tipo de uso

Convencionales Semi-automatizadas Automatizadas

Según tipología “física”

Dimensión frente atraque

Según el lay out

Según el tipo de tráfico

Pequeña (<200.000 TEU) Mediana (<600.000 TEU) Grande +600.000 TEU

Lineales

Pequeñas (hasta 650 m)

Horizontal

Transbordo

Uso público (multi-cliente) Uso dedicado (privado)

Península De esquina

Medianas (hasta 1.000 m) Grandes (desde 1.000 m)

Vertical

Import-export


78

El primero de los aspectos señalados, el grado de automatización, permite distinguir entre

terminales automatizadas y convencionales. La diferencia entre unas y otras reside en la

automatización de la zona de almacenamiento. Esta área destinada al depósito de los

contenedores se divide en una serie de parques para contenedores de importación

(suelen estar mas cerca del cantil de muelle), exportación (esperando el buque), vacíos

(apilados en un “depot” a mayores alturas y en las zonas mas alejadas del muelle), o

reefer (con tomas de energía eléctrica para contenedores frigoríficos). Tanto en las

terminales convencionales como en las automatizadas estas explanadas deben ser

suficientemente amplias para satisfacer la demanda del tráfico esperado y deben tener

prevista la posibilidad de ampliación para satisfacer incrementos futuros.

En las terminales convencionales los parques están separados por viales de circulación,

que permiten el paso de los equipos y maquinaria de manipulación y transporte, el gruísta

recoge el contenedor del camión y lo deposita en el almacén, el apilamiento se realiza

con grúas de patio RTG o RMG no automatizadas y con disposición generalmente

horizontal (paralela al cantil del muelle). En estas terminales se permite la circulación de

vehículos exteriores a la terminal de forma controlada.

Figura 32. Lay out típico de una terminal convencional Fuente: Frojan P. (2011)

79

La casuística para el trabajo de los vehículos de transporte es amplia, pero de forma

simplificada se podría reducir exclusivamente a cuatro posibilidades de trabajo, en

función de si los vehículos de transferencia cambian de grúas o de apilamientos. Las

cuatro posibilidades se muestran en la Figura 33 siguiente.

Figura 33. Esquemas de trabajo en la carga y descarga

En las terminales convencionales se deben controlar los umbrales de intensidad de

tráfico, por encima de los cuales la operación de transporte se ve afectada y hay un

deterioro en la calidad general del servicio, que afecta a las operaciones en la línea de

atraque. Como los rendimientos de las grúas y las velocidades de los equipos dentro del

recinto pueden ser conocidos, las terminales deben asegurar el control de las

intensidades máximas, especialmente en las zonas de entrega bajo grúas.

Cuantas más grúas estén trabajando en un buque más intensidad de tráfico habrá en la

zona de operación, lo que provoca menos velocidad y menos rendimiento por máquina y

por lo tanto menos rendimiento de carga-descarga. Paradójicamente puede parecer una

contradicción, sin embargo, el rendimiento de una grúa se reduce cuando la intensidad de

tráfico en la zona de entrega supera un determinado umbral. En definitiva el rendimiento

de trabajo de las grúas es una función de su número y de la intensidad de tráfico.


80

Por su parte en las terminales automatizadas el tráfico de vehículos exteriores está

restringido totalmente en las explanadas y los intercambios se producen en las zonas

habilitadas para ello (zonas buffer), siendo el lay-out o disposición de los contenedores

perpendicular al cantil del muelle (disposición vertical). En este grupo de terminales se

puede distinguir entre las terminales semi-automatizadas, que son aquellas en las que las

que la transferencia en el lado mar se realiza con vehículos conducidos por operarios

(Shuttle carrier) y el apilamiento se realiza con grúas automáticas ASC (Automated

Stacking Crane), y las terminales completamente automatizadas, que son aquellas en las

que las que tanto las operaciones de transferencia como de apilamiento se realizan sin

conductores ASC+AGV (Automated Stacking Crane + Automated Guided Vehicle).

Figura 34. Zona de entrega buffer en terminales automatizadas

En cuanto al esquema operativo de estas terminales, la Figura 35 resume los tipos de

movimientos que se pueden dar en la explanada, que pueden ser:

• Productive moves: son los movimientos productivos, en los que el contenedor sale o

entra del patio de almacenamiento con origen o destino hacia el lado mar (el buque),

o el lado tierra (puerta de la terminal).

• Shuffle moves. Están relacionados con la gestión del espacio, dentro de los

apilamientos. Se realizan en los tiempos muertos y cuando no hay solicitación en los

extremos del bloque.

Fuente: Hanjin (2009)

81

- House Keeping. Son movimientos en los que se retiran contenedores de las

zonas donde la carga de trabajo es mayor, con el objeto de liberar espacios,

redistribuir alturas y facilitar futuros movimientos de pre-posicionamiento.

- Pre-positioning. Es el movimiento anterior a un movimiento productivo. En ellos

se aproxima el contenedor a los extremos de los bloques con el objeto de

acelerar las operaciones. En un movimiento import se aproxima el contenedor

hacia el extremo del lado tierra, mientras que en un movimiento export se

aproxima el contenedor hacia el laso mar.

Figura 35. Tipos de movimientos en terminales automatizadas

Todos estos movimientos son gestionados desde un centro de control de operaciones en

la terminal que facilita la gestión del patio, siendo evidente que el ahorro de costes de

mano de obra es una de las grandes ventajas de estas terminales. Además, la

automatización de las operaciones mejora el control de las variables que influyen en la

capacidad del patio, mejorando la racionalización de los movimientos.

Pero a pesar de todo las ventajas, se debe hacer notar que el desarrollo de la

automatización en las terminales de contenedores es todavía escaso, ya que actualmente

WATER SIDE

LAND SIDE

PRE-POSITIONING

HOUSE KEEPING

Productive moves

Productive moves

Shuffle moves

Fuente: www.Gottwald.com

82

según Drewry (2011), tan solo existen doce terminales automatizadas en todo el mundo

(cinco completamente automatizadas y siete semi-automatizadas). Con respecto al

volumen de tráfico, Drewry (2011) distingue entre terminales pequeñas 100.000-250.000

TEUs/año, medianas 250.000-750.000 TEUs/año y grandes +750.000 TEUs/año.

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

Pequeñas Medianas Grandes Automatizadas Todas

Productividades de las terminales

TEUs/m100*TEUs/grúa10*TEUs/Ha

Figura 36. Productividades de las terminales

Atendiendo a la naturaleza de los clientes, las terminales de contenedores pueden

clasificarse en terminales públicas (o multi-cliente) que están abiertas a los buques de

cualquier compañía naviera y terminales privadas o de uso exclusivo (dedicadas). Entre

estas últimas se suelen alcanzar, en algunos casos, productividades superiores a las

terminales públicas lo que se podría explicar por diversas causas como, por ejemplo, un

mejor flujo de información, llegadas de buques más regulares, o una gestión del patio

más sencilla y eficiente al existir un único cliente.

También se pueden clasificar las terminales según su tipología física: con una única

alineación, terminales de esquina (más de una alineación), con un slip dock (Terminal

Ceres), o tipo península. Según las dimensiones de línea de atraque las terminales

pueden ser grandes (de 1.000 m en adelante), medianas (hasta 1.000 m), o pequeñas

(hasta 700 m). Según el tipo de tráfico predominante pueden ser: terminales de import-

export o terminales de transbordo. Estas últimas suelen tener mejores índices de

Fuente: Drewry (2011)

83

productividad y capacidad más alta tanto en línea de atraque como en almacenamiento,

pues en general, tienen poca o ninguna actividad de recepción y entrega terrestres, lo

que mejora la eficiencia y simplifica la gestión del patio. Además, los buques suelen

realizar más movimientos por escala que en las terminales de import-export.

Pero independientemente de la tipología, se debe tener siempre presente que la principal

misión de cualquier terminal de contenedores es la de proporcionar los medios y la

organización necesaria, para que el intercambio modal tenga lugar en las mejores

condiciones. Para cumplir con esta misión de una forma eficiente, todas las terminales

deben manejar con acierto determinadas variables relacionadas entre sí, como son la

infraestructura, la superestructura y la información. Este último aspecto, la gestión de la

información asociada a la carga, es especialmente importante en la logística del

contenedor.

Actualmente las Autoridades Portuarias en los puertos más avanzados promueven la

colaboración entre los agentes involucrados en el transporte, impulsando plataformas

tecnológicas que facilitan el flujo de datos asociados a la carga en la cadena logística7.

Una de las medidas más comunes es la puesta en marcha del “Closing Time” en

actividades de llegada y salida, medida que tiene, a través de una mejora general de la

información, la vocación de articular un sistema que genere certidumbre en un proceso

de producción continuo. Este sistema consiste básicamente en el compromiso de los

agentes para la ordenación del transporte con anterioridad al día de llegada a la terminal,

con indicación del horario previsto, lo que supone en primer lugar la organización y

planificación de la operativa, la laminación de las llegadas de vehículos a la terminal y la

reducción de las colas. Esto facilita la optimización general de recursos, simplifica las

operaciones de carga/descarga en las terminales y facilita en cierta medida la gestión del

patio de las terminales.

Por tanto, la mejora del flujo de información se traduce en una mejora de la eficiencia en

la terminal. En este sentido el desarrollo de internet ha generado profundos cambios en la

7 Algunas de los puertos que cuentan con plataforma son: Rotterdam (Port Infolink), Antwerp (SEAGHA),

Singapore (TradeXchange), Hamburg (DAKOSY), New York/New Jersey (FIRST - Freight Information Real-

time System for Transport), Valencia (valenciaportpcs.net).

84

industria y especialmente en las terminales más importantes, existiendo una tendencia

general a que todo el transporte se comunique por vía electrónica. Para desarrollar el

cumplimiento del “Closing Time” por todos los usuarios, es necesaria una herramienta

que conecte a los agentes con la terminal y que sea capaz de distribuir la información.

Las plataformas tecnológicas permiten a los partes involucradas en la organización y

realización del transporte de mercancías, la generación y gestión de la información

necesaria para la optimización de la operativa portuaria.

Las plataformas incorporan una serie de filtros horarios que validan que la información

suministrada por los usuarios que cumplen con el denominado “Closing Time”. El

procedimiento y los horarios son obligatorios en todas las franjas horarias, requiriéndose

en todo momento la presentación de una solicitud cursada a través de la plataforma

tecnológica. Con la mejora del flujo de información asociado al transporte de mercancías,

las terminales pueden facilitar las operaciones de los usuarios en la cadena logística,

logrando la disminución del tiempo de estancia del buque en la terminal y el aumento de

la productividad en la línea de atraque, que son dos de sus objetivos a largo plazo.

4.3.- La línea de atraque

4.3.1.- El puesto de atraque

La unidad operativa de las terminales de contenedores, es decir, el espacio físico

destinado al amarre de un buque es el puesto de atraque. Como se ha visto en el capítulo

anterior, el número de puestos de atraque desempeña un papel muy importante en la

determinación de la capacidad del muelle. En algunas ocasiones, el puesto de atraque

tiene unas limitaciones físicas que acotan el servicio, por ejemplo, cuando llegan buques

con esloras excesivas, los calados de los muelles son insuficientes o las grúas son

incompatibles con el porte del buque. Sin embargo, tradicionalmente las limitaciones

operativas del puesto de atraque son consecuencia de la explotación, por ejemplo,

cuando existe un déficit de grúas y se generan demoras.

En el tráfico regular de contenedores las terminales suelen garantizar a los servicios de

línea que hacen escala en el puerto, siguiendo un calendario preestablecido (programado

en fecha y hora convenidas con antelación), un puesto de atraque y un número

85

determinado de grúas. Fuera de ese intervalo de llegada contratado, la terminal no

debería estar obligada a facilitar el atraque ni las grúas.

Durante el proceso de llegada, el agente del buque confirma a la terminal la hora

estimada de llegada “Espected Time of Arrival” (ETA), e informa del número total y del

tipo de movimientos e incluso del plan de estiba. Una vez que la terminal tiene el ETA

confirmado o “Actual Time of Arrival” (ATA) y los movimientos de todos los buques que

van a operar puede proceder a la asignación de los atraques.

La operativa de facilitar atraque por orden de llegada no siempre se puede cumplir

físicamente por falta de espacio y las terminales se pueden ver obligadas a optimizar el

orden en que se producen las próximas escalas, minimizando los huecos en la línea de

muelle por incompatibilidad de esloras. Por ejemplo, en un conjunto de llegadas podría

suceder que el espacio disponible en la línea de atraque sea insuficiente para la eslora

del siguiente buque esperado en las próximas horas. En esta situación se puede

modificar el orden de entrada dando cierta prioridad a los buques en función de sus

esloras.

Por otra parte, si un buque de una línea regular va a llegar fuera de la ventana

contratada, la terminal podría corregir y el buque podría perder su preferencia. Una vez

que la terminal recibiera comunicación con la nueva hora de llegada “Actual Time of

Arrival” (ATA), realizaría una nueva planificación de los atraques. Esta planificación de

atraques se realizaría en los denominados “berthing schedules” o programación de

llegadas, estadías y salidas de los buques en la terminal. En dicha programación semanal

del atraque cada buque es identificado por: su eslora, su estadía prevista, y el número

movimientos de carga y descarga a realizar. Para programar la duración del servicio de

carga y descarga en atraque se pueden realizar varias hipótesis de trabajo con diferentes

rendimientos (Figura 37).

Cuando en las terminales de contenedores se generan demoras y se encuentran clientes

esperando por un servicio, el estudio de criterios de selección de la próxima entidad a ser

atendida es especialmente relevante. El objetivo fundamental que debe regir el

comportamiento de la línea de atraque es encontrar un método de elección que reduzca

las demoras de los buques, ajustando al máximo las llegadas, minimizando las estadías y

86

los tiempos de servicio en el puerto “time-slot” y optimizando el espacio ocupado en la

línea de atraque “berth-slot” en la disposición de los buques.

Figura 37. Berthing Schedule semanal de una terminal de contenedores

Si se supone unas llegadas ordenadas previamente conforme a unas ventanas

contratadas, normalmente se asignaría la entrada según se van produciendo las llegadas.

Sin embargo, no siempre las llegadas se cumplen según lo programado, e incluso se

pueden producir llegadas de buques en régimen discrecional, en cuyo caso se debería

dar mayor prioridad a los buques de línea.

También se podrían producir dos llegadas con intervalos de tiempo muy ajustados, en

cuyo caso se debería estudiar la mejor opción, o la más ventajosa desde el punto de vista

económico. En la mayoría de las ocasiones se debería dar preferencia al buque que tiene

un mayor coste de espera (que suele ser el de mayor eslora o mayor porte), sin embargo,

si la entrada de un buque grande puede demorar el trabajo en otros buques medianos y

retardar el desempeño general de la terminal, entonces podría interesar dar preferencia a

aquel que requiera un menor tiempo de atención en la terminal, bien porque tiene menor

87

carga, o bien porque tiene una mayor capacidad de transferencia, por ejemplo, por un

plan de carga y descarga más favorable.

También se deben tener presentes otras restricciones como el número de grúas

disponibles, los calados, la disposición de buques en la alineación, o el volumen de

mercancía a intercambiar (carga y descarga) etc. Todo ello hace que la asignación de

entrada para un mismo grupo de buques según la eslora (de mayor a menor) no siempre

sea la mejor opción para un ciclo semanal de atraque.

Para determinar el número de atraques activos en una terminal (Na), existen diversas

metodologías que van desde el benchmarking, a las técnicas más rigurosas basadas en

teoría de colas. Un método clásico es utilizar el grado de ocupación y la espera relativa

como variables fundamentales. Así Na es el valor mínimo que permite a la terminal

atender los tráficos previstos, en las condiciones locales y de explotación del

emplazamiento, con los tiempos de espera del buque admitidos; es decir, para los niveles

de operatividad considerados en el acceso y permanencia del buque en el atraque. Los

puestos de atraque en un muelle se pueden obtener la expresión:

pto

ba tG

tNN γ·

·· 0= ; en donde:

Nb es el número anual de buques y puede aproximarse por: 0C

CN b = , donde C es

el volumen anual de contenedores y C0 es el volumen medio de contenedores

cargados/descargados en un buque tipo.

G0 es el Grado de Ocupación, que es función de la relación entre los tiempos

admisibles de espera y los tiempos de permanencia del buque (Figura 38).

γp es un factor de pico que permite considerar la estacionalidad, es decir,

distribuciones de llegadas no uniformes a lo largo del año.

tt es el tiempo anual útil de efectiva disponibilidad del atraque. Para el cálculo de

este parámetro se deben considerar todos los tiempos de inoperatividad o de cierre

del atraque por cualquier concepto que impida el acceso o la permanencia del

buque tipo en el mismo, ya sea por condiciones climáticas, no disponibilidad de

remolcadores, no disponibilidad laboral, etc.

88

Grado de Ocupación (%)

40

6070

7580

85 88 90

25

5060

6570

7580

85

15

35

5055

6065

7075

0102030405060708090

100

1 2 3 4 5 6 8 9 o más

Puestos de atraque

Tráfico TRAMP (%)Tráfico MIXTO (%) Tráfico REGULAR (%)

Figura 38. Grados de ocupación usuales para diferentes tráficos y puestos de atraque

t0 es el tiempo medio de permanencia del buque tipo en el atraque por escala, que

se puede aproximar por:

21

00 ··· ααRN

Ct

g

= , siendo:

Ng es el número de grúas trabajando simultáneamente en cada buque atracado.

R es el rendimiento bruto medio de cada uno de los equipos de manipulación.

α1 es un coeficiente de aprovechamiento de la jornada de trabajo o porcentaje del

tiempo neto empleado en las operaciones de carga /descarga respecto al total

efectivo de trabajo (el transcurrido durante dichas operaciones de carga y descarga

más los tiempos necesarios para la preparación y finalización de las mismas).

α2 es un coeficiente de actividad en el atraque o porcentaje del tiempo efectivo de

trabajo respecto al total del buque en el atraque.

Por otra parte, en el ámbito de operación de los puestos de atraque se distinguen tres

zonas cuyas dimensiones varían según el tamaño de la grúa (Figura 39). El primer

espacio junto al cantil de unos dos metros de anchura no permite la circulación, una

segunda zona entre las patas de grúa con una dimensión variable entre 10 – 35 metros

permite el tránsito libre de los vehículos que entregan y recogen los contenedores, y por

último la zona más alejada del cantil con un ancho entre 5 y 15 metros facilita el tránsito

hacia depósito. La terminal debe seleccionar la posición de depósito de los contenedores

en la explanada para minimizar los recorridos de los contenedores a cargar y descargar.

Fuente: Elaboración propia datos EROM 02

89

Figura 39. Dimensiones típicas en zona de operación de una terminal

Los condicionantes geométricos que limitan la operación de la grúa son: el alcance

delantero que es función de la manga del buque, el back-reach (alcance trasero) que

determina el arranque de la zona de almacenamiento y la zona donde se sitúan las tapas

de las escotillas de los buques, la altura de la pluma que debe tener galibo suficiente para

salvar los contenedores apilados sobre cubierta, y la distancia entre carriles que es

función del tipo de grúa.

El número de accesos entre el puesto de atraque y el patio de almacenamiento se suele

planificar en función del número grúas que van a servir simultáneamente al mismo buque

en el muelle cuando esté completo. Cuantos más accesos haya desde el patio a las

grúas, menos vías de circulación en el área de operación bajo las grúas deberán

preverse. Además, las terminales deben utilizar las grúas post-panamax a los buques

mayores, asignar las grúas de tamaño mediano a los panamax y las grúas más pequeñas

a los buques feeder,

Por otro lado, como las grúas por su elevado coste representan la mayor inversión a

realizar en el sistema de atraque de las terminales, resulta imprescindible la planificación

previa de las paradas para el mantenimiento de las mismas. El mantenimiento de las

grúas puede ser controlado con el Maintenance Demand Index o índice de demanda de

mantenimiento, que indica según Visser, W. (2004) cuantas horas de mantenimiento y

reparación requiere una grúa pórtico de muelle para producir 1.000 movimientos. Este

índice suele ser variable y depende de las características de cada grúa.

Fuente: ROM 2.0 (2008)

90

El plan de mantenimiento de las grúas consta de una serie de protocolos específicos para

cada equipo y requiere de personal especializado en cuantía suficiente. Durante un año

las grúas de muelle suelen tener una inspección mensual (aproximadamente cada 500

horas de trabajo) y una parada anual en la que se realiza el mantenimiento durante diez

días. Todo ello hace que el tiempo total de personal dedicado al mantenimiento de una

grúa sea de unas 1.000 horas/año (ver Tabla 12).

Tabla 12. Inspecciones en una grúa pórtico de muelle

Protocolo Inspecciones Trabajadores (número)

Inspección (horas)

Horas de mantenimiento

Mensual (cada

500 horas) 10 4 trabajadores 8 horas/inspección

300 horas/año y

por grúa (aprox)

Parada anual 1 6 trabajadores

10 días y 12

horas/inspección

700 horas/año y

por grúa (aprox)

Fuente: Hanjin (2009) y elaboración propia

Con estos ratios, para una moderna terminal estándar de dos atraques y un equipamiento

también estándar de ocho grúas super-postpanamax, se estima necesario un equipo de

mantenimiento formado por unos treinta trabajadores, en el que cada atraque (de cuatro

grúas) tiene un equipo asignado de quince personas.

En definitiva, con este apartado se ha pretendido resaltar la importancia de los aspectos

técnicos que influyen en la operativa del puesto de atraque. Algunos de ellos son

externos a la propia terminal, por ejemplo las llegadas de los buques y sus esloras, otros

están relacionados con la propia infraestructura, por ejemplo el diseño de accesos,

calados, etc. y otros con la superestructura disponible, por ejemplo los condicionantes

geométricos de las grúas y su mantenimiento. En los siguientes apartados se profundiza

en el conocimiento de aspectos clave de la operativa de las grúas, como son el ciclo de

trabajo, el ratio TEUs – movimiento, el rendimiento de las operaciones o la transferencia

del contenedor desde el puesto de atraque a la explanada.

91

4.3.2.- Ciclo de carga y descarga de las grúas

En el proceso de carga y descarga los contenedores son izados desde el muelle hacia el

buque mediante las grúas de las terminales y son estibados a bordo en celdas

previamente determinadas, al mismo tiempo las posiciones de esos contenedores son

debidamente anotadas para la confección del plano de carga definitivo.

Durante todo el proceso y para prevenir posibles escoras o diferencias de calado entre

proa y popa, se presta especial atención a la distribución de pesos, ya que se pueden

producir daños en la celda-guía, en el contenedor, o en ambos. Estos daños suelen estar

provocados por una deficiente alineación entre la celda-guía y la vertical de izamiento o

arriamiento del contenedor. Para evitar problemas de esta naturaleza, los buques

disponen de tanques de lastre separados, que son lastrados o deslastrados rápidamente

de acuerdo con la necesidad de operación de carga o descarga.

Pero además de cuidar de los riesgos inherentes a la propia operación, la operativa de

carga y descarga de un buque debe ser detalladamente vigilada, pues del rendimiento de

las grúas de muelle depende en buena medida la productividad de un atraque. Para

estudiar el rendimiento de grúa pórtico de muelle Wong S. (2003), divide el ciclo de

trabajo de la grúa en cinco etapas y mide la duración de cada una de ellas en un total de

más de 1.000 movimientos de contenedores en una terminal del sur de China. Las etapas

son (Figura 40):

- Posicionamiento en el lado mar (1)

- Movimiento de spreader (2, 4, 6 y 9)

- Movimiento de twist locks (3 y 8)

- Tiempo de espera a vehículos (5)

- Posicionamiento en el lado tierra (7)

92

Figura 40. Ciclo de descarga de un contenedor

De las cinco etapas en las que se descompone el movimiento de la grúa, solamente el

tiempo de espera al vehículo es imputable al gestor de la terminal, mientras que el resto

(movimiento de spreader y twist locks y tiempos de posicionamiento) son imputables

básicamente a las características de la grúa y a la habilidad del operario. Las mediciones

demuestran que en el ciclo medio (Figura 41), una grúa realiza como promedio un

movimiento completo cada 138 segundos (o lo que es igual 26 ciclos de carga o descarga

a la hora), y que en el ciclo más rápido (Figura 42) la grúa realiza un movimiento

completo cada 93 segundos como promedio (o lo que es igual 38 ciclos de carga o

descarga a la hora).

Movimiento de TWL* 15,5 seg; 11%

Posicionamiento lado mar; 14,5 seg; 11%

Posicionamiento lado tierra; 11,8 seg; 9%

Movimiento de spreader; 54,3 seg; 39%

Tiempo de espera a vehículo; 41,3 seg; 30%

Tiempo de espera a vehículoMovimiento de spreaderMovimiento de TWL* Posicionamiento lado marPosicionamiento lado tierra

Figura 41. Tiempos en el ciclo medio de carga/descarga

Movimiento de spreader


Tiempo de posicionamiento Tiempo de posicionamiento

Movimiento de Twist Lock

Movimiento de Twist Lock

Movimiento de

Spreader BC

Espera de vehículos


8

3

Fuente: Wong Sze-ching (2003)

Fuente: Elaboración propia y datos Wong Sze-ching (2003)

93

Movimiento de spreader; 46,9 seg; 50%

Movimiento de TWL* 11,1 seg; 12%

Posicionamiento lado mar; 8,3 seg; 9%

Tiempo de espera a vehículo; 17,4 seg; 19%

Posicionamiento lado tierra; 9,5 seg; 10%

Tiempo de espera a vehículoMovimiento de spreaderMovimiento de TWL* Posicionamiento lado marPosicionamiento lado tierra

Figura 42. Tiempos en el ciclo mas rápido de carga/descarga

La diferencia entre el ciclo promedio y el ciclo más rápido se encuentra básicamente en el

tiempo de espera a vehículo y en el movimiento del spreader que es la operación más

larga del proceso y en la que es previsible que se pueda ganar más tiempo. En las otras

tres etapas (posicionamientos en lado tierra y en lado mar y movimiento de twist locks),

apenas se consiguen mejoras significativas.

Por otro lado, la capacidad de las grúas se incrementa cuando la operativa es

automatizada o semi-automatizada, aunque en general el nivel de mejora en la capacidad

varía según el tipo de puerto y las circunstancias particulares de cada jornada de trabajo.

Además, la operativa también mejorará si la grúa es manejada por operadores

habilidosos y con experiencia. Sin embargo, en la carga y descarga del buque, las

condiciones de trabajo también pueden afectar al resultado final, que puede diferir del

esperado debido a demoras que afectan al rendimiento de trabajo. Estas demoras

pueden estar originadas por:

• Las cuadrillas, por ejemplo, excesivos tiempos de trinca y destrinca, cambios de

instrucciones o déficit de personal (descansos, cambios de turno, etc.)

• Las condiciones de contorno de la operación, por ejemplo, climatología adversa

(lluvia o viento), puntales en el buque o tapas de bodegas que originan retrasos

en la carga y descarga.

Fuente: Elaboración propia y datos Wong Sze-ching (2003)

94

• Imprevistos diversos, por ejemplo, contenedores perdidos, averías de la grúa o

fallos eléctricos.

• La falta de pericia o experiencia de los jefes de operaciones, por ejemplo, falta de

coordinación del trabajo de la grúa carga-descarga en un misma operativa (no

aprovechamiento del doble ciclo)

Un análisis de sensibilidad sobre las variables anteriores permite determinar la

sensibilidad del resultado respecto de posibles cambios en las variables analizadas. En

concreto, se comprueba que sucedería si se consigue reducir los tiempos de de las dos

ratios que mas influyen en el rendimiento de la operación. Un primer análisis de

sensibilidad sobre el tiempo de espera de la grúa al vehículo permite comprobar como se

modifica el rendimiento total de la operación. En la Tabla 13 se puede observar como con

reducciones de los tiempos de espera a vehículo del orden del 25 %, se producen

incrementos en la productividad de la grúa de muelle de 2 ciclos / hora.

Tabla 13. Análisis de sensibilidad. Tiempo de espera de la grúa a vehículo

Tiempo de espera de grúa (%)

Tiempo de espera de grúa (seg)

Número de ciclos por hora

Incremento del Número de ciclos

100 % 41,3 26,2 -

75 % 31 28,3 2,1

50 % 20,6 30,8 4,6

25 % 10,3 33,8 7,6

0 % 0 37,4 11,2

Fuente: Elaboración propia y datos Wong S. (2003)

Este aspecto es especialmente importante en terminales semi-automatizadas, ya que la

grúa pórtico deposita el contenedor directamente sobre el muelle, por lo que no existe

espera a vehículo (los vehículos de patio tipo shuttle carrier a diferencia de las

plataformas pueden izar de forma autónoma el contenedor del suelo), lo que facilita

incrementos teóricos de productividad frente a las terminales convencionales de unos

once ciclos a la hora.

95

Un segundo análisis de sensibilidad sobre la variable “tiempo de movimiento del

spreader”, demuestra que para una reducción realista o probable del 20 % en la citada

variable, la mejora en la producción de la grúa es de unos 2 ciclos / hora (Tabla 14).

Tabla 14. Análisis de sensibilidad. Movimiento de spreader de la grúa

Movimiento del spreader de grúa (%)

Movimiento del spreader de grúa (seg)

Velocidad del ciclo grúa (millas/hora)

Incremento del número de ciclos

100 % 54,3 26,2 -

90 % 48,9 27,3 1,1

80 % 43,5 28,4 2,2

Fuente: Elaboración propia y datos Wong S. (2003)

De los resultados obtenidos en estos análisis de sensibilidad se deduce que la

productividad de la grúa mejora sustancialmente, bien reduciendo los tiempos de espera

de la propia grúa a los vehículos (aumentando la eficiencia del sistema de transferencia),

bien mejorando las características y capacidad de trabajo de la propia grúa (velocidad del

carro, tipo de spreader, etc.), o bien con un entrenamiento que mejore la habilidad del

operador. A estos factores se deben unir otros asociados al buque (si dispone de

aparejos de carga y descarga, su tamaño, su plan de estiba, estabilidad, etc.).

Por tanto, hoy en día, el número de movimientos que una grúa puede ejecutar en las

operaciones de carga y descarga durante una hora son diferentes según sea la terminal y

el tipo de grúa de muelle, pero en general, el rendimiento real de una grúa pórtico puede

oscilar entre los 18 a 30 movimientos/hora, (Tabla 15), que traducido a TEUs da una cifra

que se puede mover entre los 20-40 TEUs/h8. Lo que equivale si se considera que la

carga del contenedor según la clase de mercancías es de 7 - 20 t por TEU (con un

promedio de 10-12 t), a una capacidad de carga y descarga de unas 450 t/h. Este

rendimiento debería reducirse en caso de manipulación de contenedores vacíos.

8 Hoy en día en los puertos existe una proporción importante de contenedores de 40 pies (FEU) y a efectos

de cómputo, el movimiento de un contenedor de 40 pies equivale al movimiento de dos de 20 pies (TEU). Si

la proporción FEU/TEU es de 1’25, el rendimiento en TEU para una grúa pórtico es de 22,5 a 37,5 TEU/h.

Aunque en grúas pórtico de contenedores con doble carro o doble spreader, se puede considerar que los

rendimientos brutos medios son aproximadamente un 50 % superiores.

96

Tabla 15. Productividad/mano y movs/hora de grúa

MSC CT 2007 2008 2009 2010 2011

Productividad/mano (turno de 6 horas) 102 156 160 166 164

Movs/hora 17 25 26 27 27 Fuente: Valentin S. (2011)

En cualquier caso se debe resaltar que todos los tiempos y aspectos relacionados con el

trabajo de la grúas (como son la velocidad del carro, la velocidad de traslación de la grúa,

el tiempo de bajada/izada de pluma, los sistemas de control de carga o la habilidad de los

gruistas) están bajo el control del operador de la terminal. A pesar de este control del

operador es habitual que en el día a día de las terminales, los rendimientos teóricos de

las grúas no siempre se cumplan.

En la línea e atraque de las terminales se suelen producir circunstancias que originan

demoras y tiempos perdidos que contribuyen a prolongar la estancia del buque. Estos

tiempos perdidos en las operaciones de carga y descarga son difíciles de cuantificar con

exactitud, pues son muy variables en función de la terminal y del buque que escala. Entre

los factores que pueden contribuir a bajar el rendimiento se encuentran las operaciones

de trincaje/destrincaje, las operaciones con eslingas, posicionamiento de grúas, cambios

de turno o los cambios de última hora en el plan de estiba (Tabla 16).

Tabla 16. Tiempos perdidos en las operaciones de carga y descarga

Trincaje / destrincaje

Operación con eslingas

Posicionamiento de grúas

Cambio de turno

Cambios en el plan de estiba

- Por buque:

36,5 min.

- Productividad

bruta de grúas:

3%

- Por

contenedor:

10,4 min.

- Por buque:

57 min.

- Por grúa:

15 min.

- Por buque:

25,5 min.

- Por turno:

19 min. (5%)

- Por buque:

42,5 min.

- Documentación correcta y

definitiva en tiempo: 13%

- Pequeños cambios antes del

comienzo de la operación: 51%

- Cambios posteriores al

comienzo de la operación: 36%

Fuente: Escutia R.

Además la productividad alcanzada sobre un buque en el atraque, también está

relacionada con el volumen de contenedores que se manipulan en la escala. Monfort A.

97

et al. (2011) demuestran que cuanto mayor es el número de movimientos a realizar,

mayor es la productividad de la escala (Figura 43). Se puede deducir de ello que los

rendimientos brutos sobre los buques pequeños (feeder) son inferiores a los que se

consiguen de los buques más grandes.

Figura 43. Productividad del atraque vs. Tamaño de la escala.

Por otra parte, se debe tener presente que las terminales contabilizan la información de

tráfico como el número anual de TEUs manipulados y no como el número de movimientos

que han realizado sus grúas a lo largo del año. Este ratio debería ser proporcional al

tráfico en TEU en cualquier tipo de terminal, pero ¿cual es la relación entre el número de

TEUs manipulados y el número de movimientos realizados?. Con el objeto de identificar

esta relación, se consultó al fabricante chino Shanghai Zhenhua Port Machinery Co. Ltd.9,

que suministró datos sobre la operativa de dos de sus grúas pórtico post-panamax

instaladas en el año 200910.

9 ZPMC es una empresa fabricante de grúas de acero y grandes estructuras con sede en Shangai, China.

Según “World Cargo News”, ZPMC es el principal fabricante de grúas pórtico del mundo, siendo líder en

cartera de pedidos de grandes grúas de contenedores durante los últimos siete años. 10 En el Muelle Norte del Terminal Portuario del Callao, Perú. Durante 2008 el movimiento de contenedores

en este muelle alcanzó 1.200.000 TEUs, destacando como el de mayor movimiento en la Costa Oeste

Sudamericana.

98

Los datos analizados cubren 68 escalas y aproximadamente 60.000 movimientos durante

los seis primeros meses de actividad del terminal11. Las estadísticas descriptivas que

caracterizan el tiempo de operación, el número de movimientos de las grúas y el número

de TEUs cargados/descargados para cada escala en la línea de atraque son las

siguientes:

Tabla 17. Estadísticas descriptivas de la operativa de la grúa

Variable Nº de escalas Media Desv.Est.

Permanencia en horas 68 19,67 h 10,69 h

Nº de movimientos 68 620,9 325,4

Nº de TEUs 68 941,3 489,5


Se comprueba que en los primeros 150 días de actividad, el ratio TEUs/mov es de

aproximadamente 1,5 TEUs/mov. Siendo la relación entre la productividad de las grúas

(en movimientos y en TEUS) y el tiempo de operación, la que se muestra en la Figura 44.

403020100

2500

2000

1500

1000

500

0

Operación en horas

Frec

uenc

ia

Movimiento de contenedoresNº de TEUs

Variable

Productividad de grúas vs. Operación en horas

Figura 44. Productividad de las grúas vs. operación en horas, T. Callao

11 Desde el inicio de operaciones comerciales el 7 de Abril hasta el 3 de Septiembre de 2009. Fuente:

Empresa Nacional de Puertos S.A. “Primeras grúas pórtico de muelle en el Perú”. ENAPU S.A. Lima. 2009.

y=79,9 +29,4*x

y=82,6+45,2*x

Elaboración propia. Datos ENAPU

99

Finalmente, la Tabla 18 muestra como el anterior ratio de TEUs/mov es coherente con los

ratios de algunas terminales convencionales españolas y los de TTI Algeciras12. Por

tanto, se puede concluir que en las terminales de contenedores, independientemente del

carácter convencional o automatizado, la relación actualmente es de unos 1,6 TEUs/Mov.

Tabla 18. Ratio TEUs/movimiento en terminales españolas

ATM (Bilbao) TMB (Bilbao) OPCSA (Las Palmas) MSC CT (Valencia) TTI Algeciras

TEUs/mov 1,57 1,53 1,40 1,44 - 1,50 1,64

Fuente: Camarero A. et al. (2009), Valentin S. (2011) y Hanjin (2009)

La última reflexión a la hora de estimar los movimientos en la línea de atraque, es que

hoy en día, la tendencia existente en el mercado parece sugerir que el porcentaje de

contenedores de 40 pies sea cada vez mayor en comparación con el de 20 pies, lo que

llevará en el futuro a que el ratio TEUs/mov aumente.

Paralelamente a esta tendencia, la industria está incorporando nuevos avances en los

aparejos de carga y descarga que aumentan la capacidad de manipulación de los

contenedores. Entre estos avances se pueden citar según Muñoz V. (2008) el twin

spreader, los spreaders tipo tándem (que permiten la manipulación conjunta de dos

contenedores de 40 pies, o bien cuatro contenedores de 20 pies), el sistema de doble

trolley (ya instalado por ejemplo en la terminal HHLA de Hamburgo y que incorpora una

plataforma de altura ajustable que actúa de buffer entre los dos carros), o las grúas tipo

Jumbo (que permiten durante la traslación del contenedor realizar un giro 90 grados del

spreader, sincronizado dicho giro con un movimiento en vertical fuera de patas). Todos

estos avances mejorarán en el futuro las productividades, asegurando la eficiencia global

de la carga-descarga y contribuyendo a minimizar las demoras.

12 Hanjin (2009) en base a su experiencia en gestión de terminales como operador independiente, estimó

para la planificación de esta terminal semi-automatizada un ratio promedio de 1,64 TEUs/mov, para un frente

de atraque con 8 grúas y un tráfico anual de 1.562.156 TEUs con 952.534 movimientos.

100

4.3.3.- Transferencia a depósito

La disposición de la carga en el buque es otro aspecto importante en las operaciones de

carga y descarga. Una estiba apropiada de los contenedores puede permitir alcanzar las

productividades objetivo, mientras que un plan de estiba inadecuado puede provocar

rendimientos considerablemente inferiores. Este apartado estudia la influencia de la

asignación de los recursos para hacer frente a la transferencia de la carga desde el

atraque al depósito.

Los buques pueden adelantar el plan de estiba enviando a la terminal o a las empresas

estibadoras locales toda la información relativa a la descarga de los contenedores. Una

vez estudiado el plan de carga/descarga, la terminal puede asignar sus recursos de la

manera más eficiente posible. Así, se optimiza la operativa no solo en el propio buque,

sino también de la línea de atraque, es decir, se pueden planificar las operaciones en

otros buques y en la propia explanada. Para ilustrar la importancia de este aspecto, se

plantea el siguiente ejemplo teórico de un buque con dos planes de carga/descarga

diferentes, Figura 45.

Figura 45. Planes de carga-descarga. Adecuado (izq), mejorable (der)

101

En el primer caso (izquierda), la descarga de contenedores del buque se realiza de

manera uniforme por tres grúas de muelle que trabajan de forma homogénea. El plan

permite la utilización del máximo número de grúas deseado por el naviero para descargar

los contenedores en el menor tiempo posible. En estas condiciones hay poco que hacer

para mejorar los procesos y la intervención en el número de grúas de muelle o su

asignación de un modo diferente, puede tener efectos adversos sobre los tiempos de

servicio. En el segundo caso (derecha) el atraque permanece ocupado el mismo período

de tiempo, sin embargo, el número de contenedores cargados y descargados es inferior

dado que la grúa de popa tiene menor carga de trabajo y abandona las operaciones

antes que las otras.

Finalmente, el siguiente caso de la Figura 46 muestra para el mismo buque una estiba en

la que las grúas de popa y proa tienen una notable menor carga de trabajo. Sin embargo,

el buque ocupa el puesto de atraque el mismo período de tiempo que en los casos

anteriores. La estadía es la misma pero la productividad bruta del atraque es

ostensiblemente inferior.

Figura 46. Plan de estiba inadecuado

102

En este ejemplo, una forma de optimizar las operaciones es hacer que las grúas

exteriores de popa y proa, una vez terminado el trabajo en ese buque se desplacen a

trabajar en otro. Una alternativa sería tratar de reducir el tráfico de vehículos en zona de

entrega, haciendo que las grúas exteriores trabajen en otras franjas horarias con

menores tasas de tráfico.

Esta última opción es especialmente útil cuando múltiples grúas operan simultáneamente

en un mismo puesto de atraque13. En estos casos, la proximidad de las grúas puede

originar problemas de circulación, inseguridad y percances por falta de atención de los

operarios, que en momentos de máxima actividad deben estar pendientes de múltiples

factores (vehículos, contenedores, grúas, etc.). Además, en una terminal de

contenedores difícilmente se va a llegar a la congestión por transferencia, salvo en las

zonas concretas de entrega. Por este motivo, es conveniente conocer la forma en la que

el tráfico de vehículos puede variar a lo largo de la semana (Figura 47).

0

50

100

150

200

250

Vehículos

12

34

56

7 0:00-4:00

4:00-8:00

8:00-12:00

12:00-16:00

16:00-20:00

20:00-24:00

Día de la semana

Franja horaria

0:00-4:004:00-8:008:00-12:0012:00-16:0016:00-20:0020:00-24:00

Figura 47. Representación teórica del tráfico de vehículos

13 Según Techport Consultants (TOC 2006) sobre el buque Emma Maersk en el puerto de Yantian (China), 10

grúas han llegado a realizar en 8 horas hasta 543 mov/h moviendo 4.320 contenedores con un promedio de

54 ciclos/h por grúa. En otra operativa similar en Diciembre de 2008, se realizó por primera vez en España

(MSC CT) una carga y descarga conjunta con 8 grúas trabajando coordinadamente en un solo buque (MSC

Sola), sobre el que se realizaron en pocas horas un total de 2.850 movimientos.

103

En algunos casos, las terminales pueden retardar el inicio de las operaciones de algunas

grúas y empezar la carga/ descarga en los momentos con menor tasa de tráfico esperada

(Figura 48). Este retardo programado de las operaciones de carga/descarga puede

implicar una mejora en la distribución del tráfico, que no afecta a la ocupación del puesto

de atraque (idéntica estadía del buque). Esta operativa exige la coordinación de todos los

trabajadores portuarios y también, como en cualquier otra actividad, una óptima

planificación de las operaciones.

Figura 48. Mejora indirecta de operativa por disminución de intensidad de tráfico

Por tanto, se ha comprobado que el comportamiento del tráfico y sus variables siempre

es un dato muy significativo de cara al rendimiento de las operaciones. Sin embargo, se

debe resaltar que no siempre la congestión de la línea de atraque supone una merma en

el servicio, Maneglou M. (2004). En muchas ocasiones, se observa que en los momentos

en los que se produce la máxima exigencia al sistema de atraque, la operativa a corto

plazo de los trabajadores se realiza con una superior diligencia.

104

Un último aspecto relacionado con la eficacia de las operaciones bajo grúas es el

desarrollo de la tecnología y de soluciones específicas para la mejora de la transferencia.

En este sentido, en los últimos años se están implantando nuevos sistemas inteligentes

de control de tráfico y posicionamiento de chasis en las grúas de última generación, que

facilitan el control del tráfico en zona buffer y mejoran la seguridad de las operaciones

(Figura 49).

Figura 49. Sistema inteligente de regulación y posicionamiento de chasis

En definitiva, la productividad de la grúa se puede aumentar con una óptima gestión de la

transferencia de los contenedores hacia/desde el patio. Sin embargo, en la práctica el

aumento de la productividad tiene sus límites pues una exigencia demasiado alta puede

resultar peligrosa para la carga, las grúas y el buque. Además, las operaciones de

carga/descarga y de transferencia no solo dependen del plan de estiba, también

dependen mucho del tipo de buque y del volumen de contenedores que se intercambian

en la escala, (pequeños buques tienden a tener peores rendimientos incluso en

terminales eficientes).

Fuente: Hanjin. (2009)

105

4.4.- Calidad del servicio

4.4.1.- El puerto y las terminales de contenedores

La calidad del servicio en el puerto es un elemento clave de su competitividad, no solo

desde el punto de vista técnico u operativo, sino también desde los puntos de vista

comercial y económico. En las terminales de contenedores, las empresas prestatarias de

los servicios destinan su esfuerzo en dos direcciones, por un lado en el de la mejora

técnica de sus operaciones, y por otro, en el aspecto ligado a la imagen o marketing

comercial, que supone un incentivo a la mejora.

Dejando a un lado el segundo aspecto y centrándonos en la mejora técnica de las

operaciones, se debe resaltar que los servicios que se prestan en un puerto son llevados

a cabo por diversas empresas y organizaciones. En el caso de la línea de atraque, los

servicios básicos de remolque, amarre, etc. son ofrecidos por empresas diferentes y cada

una puede tener su propio sistema de calidad. Sin embargo, la suma de estos sistemas

de calidad no equivale a un sistema conjunto de calidad. Además, no hay ninguna

organización que pueda obligar a todas las demás a desarrollar un sistema de calidad.

En el caso de las terminales de contenedores, la documentación de referencia utilizada

es la UNE-EN ISO 9001, que establece los requisitos del sistema de gestión de la calidad

y el referencial genérico de calidad de servicio para concesionarios de terminales de

contenedores aprobado por el Ente Público Puertos del Estado14.

El Referencial de Servicio establece el nivel de servicio que puede esperar el cliente

(características de calidad de servicio) y los aspectos que deben comprobarse a efectos

de poder asegurar el cumplimiento de las características. Además, es preciso que las

características de servicio reflejen los requisitos de todas las partes interesadas, que se

hayan establecido de forma consensuada y equilibrada, y que la marca se conceda tras

14 En octubre de 2012 el consejo rector de puertos del estado ha aprobado los referenciales de calidad de

servicio y otros documentos asociados al Texto Refundido de la Ley de Puertos del Estado y de la Marina

Mercante. Los referenciales de calidad aprobados hacen referencia a la manipulación tanto de los tráficos de

mercancías, como del resto de los servicios portuarios de practicaje, remolque, amarre, recepción de

desechos. Igualmente, se ha creado un referencial específico para compañías navieras.

106

un proceso de evaluación transparente, basado en la intervención de evaluadores

independientes y con la adecuada competencia técnica.

Por su parte, la documentación reglamentaria incluye diversas leyes que ha ido

evolucionando hasta la presentación de la Ley 33/201015 y el Texto Refundido de la Ley

de Puertos del Estado y de la Marina Mercante (Real Decreto Legislativo 2/2011, de 5 de

septiembre)16. El marco normativo lo completan de forma específica el Plan de

Emergencias de cada Autoridad Portuaria, el Reglamento de Servicio y Policía del puerto

y la Normativa específica de cada puerto con sus Resoluciones del Consejo de

Administración.

Tanto la documentación de referencia como la reglamentaria, constituyen el marco con el

que se gestiona la calidad del servicio en los puertos. El esquema de la Figura 50

muestra simplificadamente la Gestión de la Calidad en los puertos de interés general del

estado.

Figura 50. Gestión de la calidad en los puertos de titularidad estatal

15 Ley 33/2010, de 5 de agosto, de modificación de la Ley 48/2003. 16 Para incidir en la mejora y eficiencia del servicio global prestado al comercio y al transporte, se apoya en la

certificación de servicios, utilizándola como instrumento objetivador de bonificaciones en tasas portuarias

ligadas a una mejora de la calidad en la prestación de servicios en los puertos de interés general.

En el artículo 245.2 del mencionado Texto Refundido, se establece una bonificación del 15% en la tasa de

actividad para los prestadores de servicios portuarios, o los titulares de una concesión o autorización de

Terminal marítima de mercancías, que dispongan de una certificación de servicios obtenida sobre la base de

los Referenciales de Calidad de Servicio que apruebe Puertos del Estado, o de los Referenciales Específicos

que, en desarrollo de aquellos, apruebe, en su caso, la Autoridad Portuaria correspondiente, así como una

bonificación del 5% en la tasa del buque para las compañías navieras o armadores que tengan en vigor un

certificado de servicios que comprendan todas las operaciones de buque en puerto.

Manuales específicos.

Sugerencias y reclamaciones

Observatorio permanente Propuesta de

mejoras

Control operador.

Comité del puerto

Manuales genéricos.

Sistema control y seguimiento

Puertos del Estado

AAPP

107

Los distintos agentes ejercen una presión que obliga a los puertos a aumentar su

eficiencia, dando respuesta a las necesidades y exigencias de los clientes. Para cumplir

con estas exigencias, la calidad del servicio en los puertos está ligada a la certificación

representada mediante la obtención de un sello acreditativo de cumplimiento de los

requisitos específicos. Estas certificaciones permiten compatibilizar la gestión de los

procesos con la optimización de los recursos, la satisfacción del cliente y la mejora

continua. Para evaluar la calidad de los servicios prestados, se consideran los siguientes

aspectos (Tabla 19):

Tabla 19. Aspectos del servicio objeto del control de calidad

Aspectos Características generales y contenido

Gestión de recursos

materiales y

humanos

Incluye la prevención de riesgos laborales, la formación, la utilización de las

tecnologías de la información, el aprovechamiento del espacio portuario

concesionado, la información sobre la disponibilidad de atraques y los tiempos

de espera de trabajo por buque

Protección en las

operaciones Incluye las medidas del código PBIP, del Plan de Emergencia Interior del Puerto

y las específicas para tráficos USA (exportación y transbordos destino USA)

Estado de las

infraestructuras

Incluye medidas relacionadas con la adecuada señalización y accesos a la

Terminal, iluminación, conservación y limpieza de la explanada, tinglados y vías

de circulación, y la colaboración con la Autoridad Portuaria para resarcir en caso

de daños al puerto

Eficiencia en costes Tienen que ver con los rendimientos y productividades en la manipulación y con

la contratación y facturación

Manipulación y

operaciones

Tienen que ver con los precintos, la coordinación horaria, los plazos (recepción /

entrega, llenado / vaciado, consolidado / desconsolidado), closing-time, servicios

a buques, ausencia de daños y mermas, e identificación de mercancías

peligrosas

Atención al cliente /

partes interesadas

Tienen que ver con el sistema de sugerencias, quejas/reclamaciones y solicitud

de información, los plazos de respuesta, los interlocutores operativos

identificados, los estudios de percepción del cliente sobre la calidad total

ofrecida, el seguimiento del resultado de los servicios, la pro-actividad y por

último la trazabilidad


Como mejor garantía de calidad, la evaluación de la conformidad en las actividades

portuarias se realiza conforme a las normas dictadas por la ENAC (Entidad Nacional de

Acreditación).

108

4.4.2.- Línea de atraque

Cuando un buque entra en puerto emplea un determinado tiempo en realizar todas las

operaciones de atraque, al que hay que sumar las esperas cuando está ocupado el

muelle al que va destinado. A continuación, efectúa empleando sus propios medios o los

del puerto la carga/descarga de los contenedores, pudiendo realizar eventualmente

operaciones de avituallamiento, una vez realizado el intercambio de mercancía el buque

finalmente zarpa. Las sucesivas etapas y tiempos de paso por puerto se detallan en la

Figura 51.

Figura 51. Resumen de las etapas y tiempos de paso por puerto

Es evidente que el sistema de atraque es más operativo cuanto menor es la desviación

entre el tiempo de servicio previsto y el que se ha cumplido, y cuanto mayor es la

precisión con que se consiguen las llegadas. En un sistema de atraque perfecto en el que

las llegadas fueran fijas, es decir, un sistema de alta puntualidad de llegadas y de salidas

y con cumplimiento estricto de los tiempos de servicio, sería posible una programación

perfecta, y por tanto, en este sistema ideal tendría sentido emplear la capacidad

saturación (que se corresponde un tráfico teórico de máxima utilización del sistema de

atraque).

Sin embargo, como ya se ha comentado, la realidad no transcurre como en este sistema

idóneo y las llegadas son fijas pero flexibles, es decir, el sistema nunca funciona de

manera perfecta y esto sucede porque las llegadas no siempre se producen de acuerdo a

lo previsto, porque los buques adelantan su salida (por ejemplo cuando han completado

Fuente: Monterde N. (2011)

109

la carga prevista y no esperan a zarpar a la hora prevista) o porque retrasan sus salidas

(por ejemplo por el efecto de un retraso en la llegada correspondiente). Estas limitaciones

pueden ser consideradas como una simplificación del comportamiento de los buques en

la línea de atraque.

Además, cuando los buques llegan a puerto no aceptan asumir demoras prolongadas en

el servicio y acuden a otra terminal en otro puerto más eficiente a partir de una demora

límite. Llegados a este punto surge el interrogante de como medir la calidad del servicio

en un sistema de atraque. Este problema se podría afrontar desde dos puntos de vista

diferentes: diseñando un sistema “óptimo” de acuerdo a algún criterio (técnico o

económico), o bien estableciendo mecanismos para medir la efectividad o productividad

del sistema.

La primera de las opciones, es decir, diseñar eficientemente, consiste básicamente en

definir un sistema cuyo coste de diseño y operación, se justifique por el servicio que

ofrece. Dicho servicio se puede evaluar mediante el coste de no darlo, por lo que al

diseñar eficientemente se pretende minimizar unos supuestos costes totales. El gestor de

debe tomar decisiones respecto al caudal de servicios que su terminal debe estar

preparada para ofrecer, sin embargo, muchas veces es imposible predecir con exactitud

la demanda, y cual será el coste técnico y económico que implicará la oferta. Estas

decisiones implican dilemas que hay que resolver a veces con escasa información.

Por su parte, la segunda de las opciones (establecer mecanismos para medir la

efectividad del sistema) no está exenta de dificultades, ya que los factores que explican la

diferencia de productividades en las terminales de contenedores son múltiples, y algunos

de ellos pueden ser incluso ajenos a la propia terminal. Entre estos factores se pueden

citar por ejemplo: la diferencia de rendimiento de trabajo por las diferentes estructuras del

buque tipo (eslora, manga, clase, etc.), las condiciones de la carga (plano de carga, % de

contenedores bajo cubierta, % de vacíos, etc.) o en general otras circunstancias (turnos

noche/día, despacho aduana, averías, etc.)

110

Tabla 20. Factores ajenos a las propia terminal que influyen en productividad

Estructura buque Condiciones de la carga Otros condicionantes

Celular/no celular

Geared Ships

Tamaño (manga y calado)

Plano de carga

% mov./capacidad del buque

Mov. por bodega, por escala

% sobre/bajo cubierta

Sin twistlocks semi-automáticos

Contenedores fuera de norma

Remociones

Tapas de bodega

Mercancía general

Trincaje/destrincaje

Condiciones meteorológicas

Turnos noche/día

Despacho aduana

Averías


Se puede deducir de lo anterior que medir la calidad del servicio en la línea de atraque no

es una tarea sencilla. A los aspectos mencionados se deben añadir otros relacionados

con las propias características particulares de cada terminal o de cada puerto. En

cualquier caso, en la operativa diaria de la terminal, los planificadores del atraque deben

establecer las condiciones para que la carga y descarga se realice en las mejores

condiciones y sea eficaz, económica y segura.

La eficacia se consigue además de eliminando las demoras, adoptando la mejor

configuración de trabajo para las grúas. Este es un problema escasamente estudiado,

pues en general, cuando se habla de optimización de la línea de atraque se hace

referencia a la optimización del espacio de atraque para el buque. La mejora económica

se logra reduciendo los costes de inoperatividad del buque (tiempos de espera de los

buques) y las instalaciones (tiempo ocioso de las grúas en el muelle). Por último, la

seguridad se consigue con una buena planificación y ejecución de las operaciones, lo que

es habitual en todas las terminales, si bien no es imposible que se puedan producir

accidentes17, que pueden llegar a interrumpir temporalmente la operativa de la terminal y

el servicio que la estibadora presta a sus clientes.

17 No es habitual, pero en las líneas de atraque se pueden producir accidentes y situaciones excepcionales.

En el verano del año 2011, el portacontenedores Deneb se escoró gravemente en el muelle Juan Carlos I de

Algeciras, el buque “Elisa B” impactó contra una grúa de TMS en el puerto de Alicante, y el buque Blumarlin

colisionó contra una de las grúas de Marítima Valenciana en el Muelle Príncipe Felipe del puerto de Valencia.

111

Finalmente un último aspecto que se debería tener presente es el cambio de alineación

de los buques una vez han entrado en puerto (doble atraque). Esta operativa especial no

implica una mejora de productividad de las grúas, pero previsiblemente si mejora la

productividad de los muelles por mejor aprovechamiento del espacio.

La línea de atraque de las terminales portuarias ha sido históricamente objeto de multitud

de investigaciones, sin embargo, son escasos o incluso inexistentes, los estudios que

hayan examinado específicamente el grado de vinculación entre terminales dentro de un

mismo puerto, de forma cuantitativa y particular. En general, los trabajos se centran en la

determinación de la capacidad de la línea de atraque de una única terminal, o de dos

terminales, en un mismo puerto. Sin embargo, el comportamiento de una terminal

particular es función de todas las entidades actuantes (buques y terminales) y también

del número de sus interacciones.

La actividad de los buques está caracterizada por sus estadías en los muelles y por la

estructura de sus llegadas, en general de tipo irregular, al puerto. Así, la actividad de un

buque puede ocasionar un cierto impacto o interacción en otros buques, e incluso en la

operativa general de otra terminal, verificándose de esta manera un cierto grado de

relación entre las terminales.

Por otro lado, cuando se comparan los resultados obtenidos de las simulaciones con la

realidad existente en los puertos, se descubre que los resultados tienden a subestimar el

tiempo medio de espera de los buques. Este hecho es particularmente visible con niveles

altos de ocupación de los atraques y se debe a que un puerto dispone de diversos

procedimientos para hacer frente a los períodos de máxima demanda, que le permiten

optimizar el proceso de llegada-servicio en las terminales. Entre los procedimientos más

importantes se pueden destacar los dos siguientes:

• Un incremento provisional de la capacidad de atraque mediante la utilización del

doble atraque de buques, es decir, mejorando el funcionamiento conjunto del

puerto (interacción entre las terminales).

112

• Un incremento provisional en el ritmo de manipulación de la carga mediante la

utilización de un número mayor de cuadrillas y recurriendo a las horas

extraordinarias.

Ambos procedimientos entrañan ciertos costos adicionales, pero se considera que son

probablemente mucho menores que los de la congestión que de lo contrario se

provocaría. El primero de los procedimientos es un aspecto que, pese a su relevancia en

la productividad de un puerto y en la calidad de servicio ofrecido al buque, ha merecido

una atención insuficiente tanto en la literatura científica.

En definitiva, el cambio de muelle (interacción entre las terminales) favorece la

competitividad general del puerto al mejorar notablemente la versatilidad del trabajo en

los muelles. Esta operativa, probablemente residual o inexistente en la mayoría de los

puertos, es utilizada a partir de un cierto tráfico “crítico” y en puertos dotados de servicios

de remolque y amarre eficaces. Así sucede en los grandes puertos de Asia, en las

terminales lineales de Shangai, en las terminales de esquina de Hong Kong, o en las

terminales de transbordo de Pasir Panjang en Singapur.

En este sentido, en el “Anexo II: Aplicación práctica de los métodos de simulación” se

comprueba que en el puerto de Valencia se produce una cierta interacción entre sus

terminales de contenedores, y que los efectos sinérgicos que se generan le podrían

proporcionar una ventaja competitiva frente otros puertos competidores. Por tanto, para

un puerto de contenedores el disponer de varias terminales supone un valor añadido, ya

que esta diferenciación le brinda la posibilidad de poder atraer un mayor volumen de

carga. Esto genera una relación positiva entre el flujo de carga y los buques: la carga

atrae a los buques y los buques atraen a la carga. De esta manera, el puerto genera más

actividad y negocio, intuyéndose como un factor muy importante la coordinación y el flujo

de información entre las terminales.

Un último aspecto a añadir a las mencionadas variables operativa y económica es el de

los daños medioambientales. Siendo los tres aspectos sensibles al aumento de

interactividad entre las terminales, su control es imprescindible para el desarrollo

sostenible del puerto.

113

4.4.3.- Indicadores de calidad

Como se ha explicado en apartados anteriores, las operaciones en la línea de atraque

que pueden ser sencillas para un solo buque o para el buque medio, se complican

cuando lo que se estudia es una flota, por circunstancias como: el incumplimiento de las

llegadas o del volumen de carga respecto a lo esperado, el incumplimiento del servicio

(puede ser incluso por factores ajenos a la terminal), los accidentes y situaciones

excepcionales, o el cambio de alineación o doble atraque.

Por ello, para estudiar la calidad del servicio en la línea de atraque se precisa un modelo

matemático basado en la aplicación de indicadores de calidad, que contemplen de una u

otra forma estos aspectos. Además, el servicio en la línea de atraque tiene una doble

faceta, por un lado debe asegurar la capacidad de atraque y por otro lado debe asegurar

la capacidad de carga y descarga de las grúas, (lo primero depende fundamentalmente

del grado de ocupación del muelle y lo segundo depende del número de grúas y de su

rendimiento). En consecuencia, los indicadores de calidad deberían estar relacionados

con los puestos de atraque y también con las grúas de carga y descarga (Figura 52).

Figura 52. Indicadores de calidad

Dentro del primer grupo de indicadores (puestos de atraque) se distinguen:

• Tiempo bruto de atraque: es el tiempo total que un barco está atracado en el muelle,

incluyendo las preparaciones necesarias que se deben llevar a cabo, las esperas


Puestos de atraque Grúas de carga y descarga

Tiempo bruto de grúas

Productividad bruta de grúas

Tiempo neto de grúas

Productividad neta de grúas

Tiempo bruto de atraque

Productividad bruta de atraque

Tiempo neto de atraque

Productividad neta de atraque


114

para la documentación, disponibilidad de la carga y las principales demoras durante

la operación debidas a averías de los equipamientos, mal tiempo, la falta de personal

o cambios de turno etc. En definitiva el tiempo entre el atraque y el desatraque.

• Productividad bruta de atraque: es la relación entre la totalidad de los movimientos

(contenedores transferidos) entre el buque y el muelle y el tiempo bruto de atraque.

La medida refleja la estructura de turnos y la carga de trabajo en el muelle.

• Tiempo neto de atraque: es el tiempo de trabajo efectivo en un buque cuando está

atracado, durante el cual las manos cargan y descargan los contenedores y realizan

las actividades de trincado/destrincado, apertura y cerrado de tapas, etc. El tiempo

neto de atraque se mide desde el primer destrincado hasta el último trincado e

incluye demoras secundarias debidas a indisponibilidad de la carga, averías, etc.

Esta medida refleja tiempo entre el comienzo y el final de la operación.

• Productividad neta de atraque: es la relación entre la totalidad de los movimientos

realizados y el tiempo neto de atraque. Esta medida refleja el número de

trabajadores o grúas asignadas a cada buque y la productividad neta de las manos

que intervienen en la carga y descarga.

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque

1er Mov.Último Mov. Desatraque

Tiempo Atraque: ETA Tiempo desatraque: ETD

Tiempo Bruto de Atraque

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque



P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque



Tiempo Bruto de Atraque

P2 P3P1

ComienzoOperac.

FinalOperac.

Atraque


Comienzo Operac. Final Operac.


P2 P3P1

ComienzoOperac.

FinalOperac.

Atraque



P2 P3P1

ComienzoOperac.

FinalOperac.

Atraque


P2 P3P1

ComienzoOperac.

FinalOperac.

Atraque




Figura 53. Indicadores de calidad relacionados con los puestos de atraque

Dentro del segundo grupo de indicadores (grúas de carga y descarga) se distinguen:

Fuente: Escutia R. (2007)

115

• Tiempo bruto de grúas: Suma del tiempo (horas) trabajado por cada grúa operando

en el mismo buque desde el inicio al final de la operación.

• Productividad bruta de grúas: es la relación entre la totalidad de los movimientos

realizados y el tiempo bruto de grúas. Esta medida refleja el contrato laboral,

especialmente los tiempos de parada por falta de personal.

• Tiempo neto de grúas: Suma del tiempo (horas) trabajado por cada grúa operando

en el mismo buque desde el primer movimiento hasta el último.

• Productividad neta de grúas: es la relación entre la totalidad de los movimientos

realizados y el tiempo neto de trabajo de grúas.

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: T11GC 2: T21

GC 1: T12GC 2: T22

Tiempo Bruto de Grúas

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: T11GC 2: T21

GC 1: T12GC 2: T22

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: T11GC 2: T21

GC 1: T12GC 2: T22

Tiempo Bruto de Grúas

Tiempo Neto de Grúas

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque

1er. Mov.Último Mov. Desatraque

GC 1: 6h GC 1: 6hGC 2: 5h

GC 1: T’11GC 2: T’21

GC 1: T’12GC 2: T’22

1st Mov. Último Mov.

Tiempo Neto de Grúas

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: 6h GC 1: 6hGC 2: 5h

GC 1: T’11GC 2: T’21

GC 1: T’12GC 2: T’22


P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: 6h GC 1: 6hGC 2: 5h

GC 1: T’11GC 2: T’21

GC 1: T’12GC 2: T’22

P2 P3P1Comienzo

Operac.FinalOperac.

Atraque


GC 1: 6h GC 1: 6hGC 2: 5h

GC 1: 6h GC 1: 6hGC 2: 5h

GC 1: T’11GC 2: T’21

GC 1: T’12GC 2: T’22


Figura 54. Indicadores de calidad relacionados con las grúas

En caso de no obtener información sobre algunos de ellos, se puede extrapolar bajo

ciertos supuestos la información extraída de otros indicadores. Por ejemplo, si se

desconocen las productividades netas de las grúas, se podría suponer que la terminal

cuenta con el número de grúas suficiente para atender el tráfico y que su rendimiento se

encuentra dentro de unos valores aceptables. De esta forma, se podría relacionar

posteriormente con la capacidad de la línea de atraque a través la productividad bruta en

cada buque atracado.

Fuente: Escutia R. (2007)

116


En este capítulo se han desarrollado algunos de los criterios que se deben tener

presentes para evaluar la calidad del servicio en la línea de atraque de las terminales. En

primer lugar, se ha expuesto la amplia variedad de tipologías de terminales y se ha

deducido de ello la necesidad de contar con criterios homogéneos, que sirvan para

evaluar la actividad de una terminal independientemente de las características de la

misma. La productividad que puede ser “aceptable” en un tipo de terminal, puede ser

considerada “deficiente” en otro tipo de terminal.

A continuación y desde una escala más amplia a una escala más reducida, se ha

profundizado en los aspectos relativos al servicio en el siguiente orden: línea de atraque,

puesto de atraque, grúa pórtico y conexión con subsistema de transferencia. Del mismo

modo, se han repasado algunos criterios de calidad desde una perspectiva más amplia

(puerto y terminal) a otra más reducida (línea de atraque).

Figura 55. Aspectos clave del servicio

Aspectos clave del servicio

Tipo de terminal Línea de atraque Calidad del servicio

Grado de automatización

Tráfico anual

Tipo de uso

Tipología física

Dimensión frente atraque

Puesto de atraque

Grúa pórtico

Transferencia a depósito

Terminales de contenedores

Línea de atraque


Lay-out

Tipo de tráfico


117

Finalmente como compendio de todo el capítulo, se han propuesto dos grupos de

indicadores para medir controlar y mejorar, en su caso, la calidad del servicio. Un grupo

de indicadores está relacionado con los puestos de atraque y el otro está relacionado con

el trabajo de las grúas de carga y descarga. Estos indicadores permiten el seguimiento de

dos tipos de variables básicas, el tiempo de utilización y la productividad (brutas y netas).

En definitiva, este capítulo ha dado respuesta a gran parte de las cuestiones planteadas

inicialmente (Tabla 21).

Tabla 21. Respuestas que se pueden extraer del capítulo

CONCEPTO PREGUNTA RESPUESTA

1.- Objetivo ¿Como se lograrán los objetivos? - Dos estrategias: Mejorando la utilización

del atraque y/o la productividad de grúas.

1.- Resultados ¿Qué estamos buscando? - Controlar y evaluar estadísticamente los

procesos en la línea de atraque.

2.- Indicadores ¿Qué vamos a medir? - Ocho indicadores de actividad que afectan

a la línea de atraque (4) y a las grúas (4).

2.- Control (*) ¿Como se van a controlar? - Todavía sin resolver

3.- Objetivo ¿Cuál es el plan para alcanzar el

objetivo deseado?

- Reducir la variabilidad de los procesos y

mejorar el grado de certidumbre.

3.- Resultados ¿Qué estamos buscando? - Mejorar la calidad del servicio en la línea

de atraque.


Una vez repasados los métodos tradicionales de estudio y elegidos los indicadores para

el estudio de la línea de atraque. En el siguiente capítulo se revisa el Estado del Arte y los

criterios con los que otros autores han estudiado el servicio en el ámbito de la línea de

atraque de las terminales de contenedores. El objetivo es repasar el estado del

conocimiento actual antes de plantear una propuesta inédita que mejore el control del

servicio en la línea de atraque.

119

5.- ESTADO DEL ARTE

5.1.- Introducción

La revisión del estado del arte reúne múltiples aspectos, pues la divulgación de estudios

e investigaciones es muy abundante y además, se encuentra en continua evolución por

los constantes cambios en la industria. Para desarrollar el estado del arte se ha tomado

como punto de partida el “término de estudio” de la línea de atraque y su “objetivo”.

Según Aguilar J. (2011) para llevar a cabo la correcta vigilancia del funcionamiento de

una terminal conviene controlar o vigilar las siguientes cuatro perspectivas de medición

(Tabla 22).

Tabla 22. Término de estudio de la línea de atraque y su objetivo

TÉRMINO OBJETIVO

Capacidad Calcular la cantidad límite de mercancías que en un periodo de

tiempo admite la terminal

Nivel de servicio Expresar la calidad del servicio ofrecida a los usuarios de la

terminal

Rendimiento operacional Cuantificar la actividad de la terminal, dando respuestas a

cuestiones como cuánta mercancía se mueve en un periodo de

tiempo, o el grado de utilización de los recursos de la terminal

Eficiencia Medir relación entre la actividad de la terminal y los recursos

empleados, intentando conocer si es óptima

Fuente: Aguilar J. (2011)

Por otro lado, en función del horizonte temporal los estudios relacionados con la línea de

atraque se pueden clasificar en tres grandes categorías (Tabla 23). En un primer nivel se

encuentran los estudios basados en las decisiones estratégicas o de largo plazo, que se

centran en aspectos como el dimensionamiento de equipamientos y la forma de operar la

terminal (cubren de uno a varios años). En un segundo nivel, se encuentran los estudios

basados en las decisiones tácticas o de medio plazo, que se centran en las estrategias a

seguir para operar la línea de atraque (de unos días a varios meses). Y en un tercer nivel,

se encuentran los estudios basados en las decisiones operacionales o de corto plazo,

120

que se centran en aspectos operativos como la asignación de posición del buque, o la

asignación de grúas y sus horarios de trabajo (se adoptan diariamente).

Tabla 23. Nivel de planificación, tipo de problema y plazo

Nivel de Planificación

Tipo de problema Plazo

Nivel estratégico Dimensionamiento de equipamientos y como operar la terminal Uno o más años

Nivel táctico Estrategia a seguir para operar la línea de atraque Días / meses

Nivel operacional Aspectos operativos como la asignación de posición del buque,

o la asignación de las grúas y sus horarios de trabajo Día a día


Evidentemente, los tres niveles se ven influenciados unos por otros. Por ejemplo, la

decisión estratégica sobre qué grúas adquirir o cómo gestionar la terminal condiciona la

forma en la que se pueden operar los buques, y esto último influye en los tiempos de

carga y descarga. Del mismo modo, la solución dada a este último problema repercute en

el comportamiento global de la terminal, y debe tenerse en cuenta, por tanto, a la hora de

adoptar decisiones estratégicas.

Teniendo en cuenta estas reflexiones se ha clasificado la revisión de la literatura en:

• La planificación portuaria (capacidad y nivel de servicio en el largo plazo), que podría

englobar los dos primeros términos propuestos por Aguilar J. (2011)

• La planificación de operaciones

• El rendimiento operacional y casos de estudio

• La calidad del servicio

Finalmente, se ha incluido una quinta perspectiva que comprende de forma genérica el

Control Estadístico de Procesos (CEP) y los Gráficos de Control.

121

5.2.- Planificación portuaria. Capacidad y nivel de servicio

El concepto de planificación es definido por la Real Academia Española como un “Plan

general, metódicamente organizado y frecuentemente de gran amplitud, para obtener un

objetivo determinado, tal como el desarrollo armónico de una ciudad, el desarrollo

económico, la investigación científica, el funcionamiento de una industria, etc.” En general

el concepto de planificación portuaria tiene un enfoque centrado en el hecho anticipador y

en la consecución de objetivos y metas, siendo en este sentido definido por López C.

(1973) como la “actividad consistente en seleccionar entre una serie de alternativas los

objetivos, directrices, programas y presupuestos de un puerto, y determinar un plan de

acción para alcanzar los fines propuestos”.

Los estudios de planificación portuaria suelen tener como denominador común la

optimización de la capacidad estratégica en el largo plazo y la consecución de un mejor

nivel de servicio. Esta capacidad suele ser entendida como el tráfico o demanda máxima

que el muelle puede soportar en condiciones normales de calidad de servicio antes de

entrar en una situación de congestión. Según el método utilizado, los estudios de

planificación portuaria se podrían clasificar en:

• Métodos de costes unitarios de optimización del coste total sistema puerto + buque:

se basan en el estudio conjunto del sistema buque-puerto.

• Métodos optimización del tiempo de espera, tráfico de congestión y capacidad límite:

se basan en el estudio de tiempos de operación de buque.

• Métodos de minimización del excedente de capacidad: se basan en el estudio del

sistema portuario y ajuste de curvas de oferta y demanda portuaria.

• Métodos de simulación: se basan en sistemas computacionales complejos donde se

pueden modelizar todos los elementos que influyen en la capacidad, no sólo buques

y muelles.

A continuación se destacan algunos de los estudios desarrollados a lo largo de los años,

así como sus aportaciones más significativas.

122

Los primeros estudios en materia de planificación portuaria, capacidad y nivel de servicio,

datan de la década de los años sesenta. Fratar, T.J., et al. (1961) demostraron sobre un

caso de estudio de ocho puertos de Estados Unidos, que el número de buques que llegan

a los puertos siguen una distribución Poisson y a partir de ella predecían la ocupación

máxima admisible en los puestos de atraque.

En relación con la capacidad-congestión y ocupación, Nicolau S. N. (1967) determinó la

relación entre la capacidad anual de un puerto, el número de muelles y los porcentajes de

ocupación y congestión. Para ello, definió la congestión como el porcentaje de tiempo en

el cual el número de buques en el puerto excede el número de muelles disponibles y la

ocupación, como el porcentaje de tiempo en que los atraques disponibles en el puerto

están ocupados. Además, desarrolló el gráfico recogido en la Figura 56 en el que se

relaciona la capacidad anual del puerto con el número de muelles y los porcentajes de

ocupación y congestión.

Figura 56. Relación entre capacidad-congestión y ocupación

En el ámbito español y dentro del campo de los métodos empíricos se pueden destacar

los trabajos de Enríquez F. (1968) y López C. (1973) que proponen las primeras

Fuente: Nicolau S. N. (1967)

123

metodologías de planificación portuaria para puertos españoles. Estas metodologías se

basan en la optimización de los tiempos de espera y su objetivo es encontrar el punto de

equilibrio entre la oferta-demanda de instalaciones portuarias, para la consecución de un

costo total mínimo del transporte. Enríquez F. (1968) alude a la importancia que tiene la

aplicación de las técnicas de investigación operativa en los estudios portuarios y

desarrolla un supuesto teórico de toma de decisión a través de estos métodos.

Por su parte, López C. (1973) delimita las etapas de estudio en: investigación de datos,

análisis de los mismos, previsión de tráfico, dimensiones-ordenamiento, rentabilidad-

tarificación y control. Posteriormente López C. (1974) elaboró un ábaco (Figura 57) en el

que se representan las curvas capacidad-coste de terminales marítimas en función del

número de puestos de atraque y de la estructura de costes de cada terminal. Los

diagramas se desarrollan como ejemplo, sobre el supuesto de que las llegadas siguen

una ley de Poisson y la duración de los servicios se distribuye según una distribución

exponencial (modelo de colas M/M/n).

Figura 57. Ábaco capacidad-coste

Fuente: López. C. (1974)

124

La mayoría de los trabajos académicos hasta finales de la década de los noventa se

concentran en el estudio de la capacidad y el nivel de servicio de los puertos en el largo

plazo (gestión estratégica) sin entrar a analizar el problema de las operaciones de corto

plazo (aspecto que se trata en el apartado siguiente). En general se trabaja con modelos

estocásticos y resoluciones analíticas. El paso del tiempo y la mayor difusión del

contenedor con servicios más regulares propició un servicio más predecible y de ahí que

los autores abandonasen el tradicional modelo M/M/n, para proponer otros modelos de

línea de atraque como son, por ejemplo, M/E3/n Noritake M. (1978) y Noritake M. y

Kimura S. (1983), o M/E2/n y E2/E2/n De Monie G. (1987). En España Rodríguez-Pérez F.

(1977) elaboró un extenso trabajo teórico en esta materia.

Un método alternativo a los modelos de colas para medir la capacidad y productividad

portuarias, es el propuesto a finales de la década por UNCTAD (1975), que desarrolla

una colección de gráficos de comportamiento para las diversas tipologías de terminales

marítimas. En el caso concreto de la línea de atraque en terminales de contenedores,

UNCTAD (1975) propone dos gráficos, que explican la “Oferta de servicio requerida por

una terminal” (Figura 58) y el “Costo de permanencia de buques en el puerto” (Figura 59).

Figura 58. Oferta de servicio requerida por una terminal

Fuente: UNCTAD

125

Figura 59. Costo de permanencia de buques en el puerto

El factor económico ligado a la estancia del buque en puerto cobra cada vez más

importancia con el paso del tiempo y por ello las terminales se ven obligadas a garantizar

rendimientos mínimos de carga y descarga. Peterkofsky R. I. y Daganzo C. F. (1990)

estiman que un buque de carga tipo pasa el 60% de su vida útil en puerto y que el coste

diario por hora en muelle es de 1.000$, lo que da una idea de la importancia que tiene

minimizar el tiempo en puerto y aumentar el rendimiento en muelle.

En relación con el problema de determinación de puestos de atraque, no todos los

estudios mencionados dan una delimitación clara de este concepto. La primera propuesta

es de Rodríguez-Pérez F. (1977) y (1985) que define las dimensiones de un puesto de

atraque como la eslora del buque más la longitud de muelle necesaria para las amarras.

Esta longitud de muelle para las amarras se puede estimar en una cuarta parte de la

eslora, lo que supone, aproximadamente amarras a 30° y una relación eslora-manga del

orden de 7 a 1. Si hay más de un buque, el segundo y sucesivos sólo necesitarán para

Fuente: UNCTAD

126

amarrar un octavo de la eslora, por cruzarse las de dos barcos contiguos. Así, Rodríguez-

Pérez F. (1985) define la longitud necesaria para “a” atraques como:

( )medEaE ⋅

−⋅+⋅

819

45

max

En la expresión anterior se debe tener presente que para un solo puesto de atraque

habrá que tener en cuenta el barco máximo. Sin embargo, para un número mayor de

buques puede contarse con el buque tipo esperado (considerándose como buque tipo, el

más frecuente o buque cuyo tamaño es excedido por el 15% de llegadas).

Ya en la década de los noventa López, C. (1997) y ROM 3.1 (1999) también tratan este

problema. En concreto ROM 3.1 (1999) propone obtener el número de puestos de

atraque a partir del barco tipo, considerando que el barco tipo es el más frecuente o el

buque cuya eslora es excedida únicamente por el 15% de llegadas. Así, el número de

atraques viene dado por la relación entre la longitud del muelle L y la eslora del barco tipo

Emed, mayorada con un coeficiente de “sobre-ancho” que viene impuesto por la exigencia

de que un buque necesita una longitud de muelle para las amarras. Como aproximación

ROM 3.1 (1999) estima ese “sobre-ancho” en un 10-15 % de la eslora del buque.

Sin embargo, es muy importante resaltar que el puesto de atraque se debe calcular

ponderando con el tiempo de ocupación del atraque de cada buque considerado. Así

pues, la eslora media (Emed), de una serie de buques (NBuques) con tiempos de servicio ts y

con un periodo medio TS de servicio se debería de ponderar con la siguiente expresión:

SBuques

N

isii

med TN

tEE

B

⋅

⋅=∑=1

Con la longitud del muelle y la eslora media obtenida de la expresión anterior, se puede

determinar el número de atraques con los que opera la terminal, por tanto, la

determinación de los “n” sitios de atraque se realiza en función de la longitud de la línea

de atraque, del número de llegadas y de los tiempos de servicio a los buques.

( )SEPKtipoesloraatraquedelíneadelongitudn

+×⋅⋅⋅⋅⋅

=%100

; (KSEP 10-15%)

127

Sin embargo, este método para estudiar la restricción espacial en la línea de atraque no

es el único, ya que según Imai A. et al. (2005) se pueden distinguir los siguientes casos:

• Muelle discreto: El muelle se divide en varias posiciones o puestos de atraque. Sólo

se puede servir un buque en cada puesto de atraque. (Figura 60 a y b)

• Muelle continuo: No hay división del muelle y los buques pueden atracar en cualquier

posición dentro de los límites del muelle (Figura 60 c).

• Muelle híbrido: Como en el caso discreto, el muelle se divide en secciones, pero los

buques grandes pueden ocupar más de un puesto de atraque (Figura 60 d), mientras

que buques más pequeños pueden compartir un puesto de atraque (Figura 60 e). Un

caso híbrido especial resulta si existen dos muelles contrapuestos, que pueden ser

utilizados para servir un buque grande de ambos lados (Figura 60 f).

Figura 60. Restricción espacial en modelos de línea de atraque

Pery P. y Camarero A. (2003) proponen una metodología para estudiar la línea de

atraque combinando diversas variables, como son las jornadas de trabajo, rendimiento y

atraques. Esta metodología permite, a partir del seguimiento de la ocupación efectiva de

la línea de atraque, identificar un índice de saturación de las instalaciones, lo que facilita

la previsión de inversiones con la debida antelación.

Más recientemente González N. (2007) profundiza en la determinación de los parámetros

de diseño de terminales de contenedores españolas a partir de datos de tráfico marítimo.

La investigación se desarrolla a partir de la recopilación y tratamiento estadístico de

multitud de datos que incluyen los principales ratios de las terminales de contenedores

españolas. Utiliza encuestas para contrastar la información y el análisis cluster para la

agrupación de los parámetros de las terminales.

Fuente: Imai A. et al. (2008)

128

Muñoz V. (2008) analiza el conjunto de operaciones que se realizan en una terminal de

contenedores para crear un modelo que optimice el volumen de producción en función de

costes, precios, estructura y recursos. Se concluye que el grado de homogenización, el

layout y el tiempo de estancia de los contenedores son los factores determinantes que

maximizan el rendimiento conjunto. Según Muñoz V. (2008), económicamente se puede

llegar a saturar el nivel de producción, pero es en última instancia el cliente quien pone

límite y obliga a optimizar rendimientos operativos. Por ello, las terminales deben buscar

sus umbrales de producción siempre y cuando sus rendimientos operativos entren dentro

de los márgenes del sector.

Camarero A. et al. (2009) establecen una metodología que permite determinar la

capacidad de una terminal portuaria en función del tráfico manipulado, mediante un

estudio detallado de las terminales portuarias desde un punto de vista sistémico,

analizando cada uno de los subsistemas. Asimismo, proponen una fórmula de capacidad

tanto para el subsistema de atraque como para el resto de subsistemas de la terminal y

establecen una metodología para determinar el nivel de servicio y conocer la percepción

de la calidad de los servicios prestados desde el punto de vista del naviero, la mercancía

y el transporte terrestre. Más recientemente Camarero A. et al. (2011) han realizado un

análisis de las diversas metodologías (empíricas, analíticas y simulación) para estudiar la

capacidad de la línea de atraque de las terminales portuarias, definiendo las

particularidades, ventajas e inconvenientes de cada una de estos métodos.

Finalmente, Monfort A. et al. (2011) abordan las diversas tipologías de terminales

portuarias y despliegan el caso de las terminales portuarias de contenedores en relación

con el cálculo de su capacidad, una vez introducidos los conceptos de rendimiento,

producción (tráfico), productividad, utilización, capacidad y nivel de servicio. La

monografía se completa con una detallada propuesta metodológica para el cálculo de la

capacidad de una terminal pública y de otra dedicada. Su objetivo es presentar una

metodología para el cálculo de la capacidad de las terminales portuarias, que

particularizada al caso de las terminales de contenedores, pueda emplearse como

Manual práctico a efectos de la planificación de éstas, a la vez que se propone su

esquema de niveles de servicio.

129

5.3.- Planificación de operaciones en el corto plazo

Dentro de la gestión operativa del día a día o del corto plazo, existen tres problemas de

planificación que tienen que ver con la utilización de los recursos de la línea de atraque.

Estos problemas son: el Problema de Asignación de Atraque (Berth Allocation Problem -

BAP), el Problema de Asignación de Grúas del Muelle (Quay Crane Assignment Problem

- QCAP), y el Problema de Programación de las Grúas del Muelle (Quay Crane

Scheduling Problem - QCSP).

Figura 61. Problemas operacionales de asignación en línea de atraque

Los problemas se pueden distinguir estructuralmente por el tipo de decisiones a tomar:

El BAP18 responde a la pregunta: ¿Qué espacio es necesario en el muelle y cuál va a ser

el tiempo de servicio para cada barco en la terminal?. Para ello define la posición y el

tiempo de servicio en muelle, de cada buque que va a ser atendido dentro de un

horizonte de planificación dado.

El QCAP responde a la pregunta: ¿Qué grúas asignar a cada barco?. Para ello define el

tipo y número de grúas a asignar al servicio de cada buque.

El QCSP responde a la pregunta: ¿Cómo se deben realizar las operaciones de carga y

descarga en un buque usando las grúas asignadas al mismo?. Para ello define los planes

de trabajo de cada una de las grúas del muelle.

18 Dentro de este problema cabe distinguir a su vez entre:

La asignación discreta de atraque (BAPD, Berth Assignment Problem Discrete) que se refiere a la asignación

de atraque en una terminal con un número determinado de atraques o puestos de servicio independientes.

La asignación continua de atraque (BAPC, Berth Assignment Problem Continous) que se refiere a la

asignación de atraque en un muelle continuo, que se puede considerar un único puesto de servicio con

capacidad de atender simultáneamente a varios buques.

Problemas operacionales

BAP: Berth Allocation

Problem

QCAP: Quay Crane

Assignment Problem QCSP: Quay Crane

Scheduling Problem

130

Los tres problemas suelen ser considerados de forma independiente el uno del otro en la

literatura científica, aunque los tres comparten un objetivo común, que es afrontar en el

corto plazo la gestión de la línea de atraque optimizando una determinada función

objetivo. Entre las funciones objetivo que se busca optimizar, se puede citar la

minimización del tiempo total de estancia de los buques en puerto, en algunos casos

corregida mediante una ponderación de los tiempos de cada buque Cordeau J. F. (2005)

o Imai A. (2005), la prioridad en el servicio a determinados buques lmai A. (2003), los

cambios de orden de atraque respecto al de llegada, la minimización del rechazo de

buques (estimando que una expectativa de tiempo total superior a uno determinado

implica la pérdida de la escala), la minimización del empleo de recursos en las

operaciones, etc.

En la práctica, los tres problemas (BAP, QCAP y QCSP) se suelen resolver de forma

secuencial, primero se asigna el atraque, después se procede a la asignación de grúas y

finalmente se procede a la programación del trabajo de las mismas, según el esquema

siguiente.

Figura 62. Planificación secuencial de los tres problemas

En general, el BAP implica examinar las posibles planificaciones de uso, seleccionando la

óptima en el sentido que se defina. Aunque conceptualmente sencillo, se hace notar que

para un número creciente de buques (no sólo en una cola física de espera fondeados en

Esloras

Llegadas

Estadías

BAP

Berth Allocation

Problem

Plan de atraque

Carga de trabajo

Restricciones técnicas

Disponibilidad de grúas

QCAP

Quay Crane

Assignment Problem

Asignación de las grúas

a cada buque

Plan de Almacenaje

Distancia de Seguridad

Características grúas

QCSP

Quay Crane

Scheduling Problem

Planificación de horarios

de trabajo de grúas

DATOS DE

ENTRADA

PROBLEMA

DATOS DE

SALIDA

131

puerto, sino en una cola "virtual" que incluye buques navegando con llegada estimada

dentro de un determinado "horizonte de planificación”) y de atraques disponibles, el

problema pasa rápidamente a ser inmanejable en su forma exacta, debido al carácter

factorial del número de permutaciones que deben ser evaluados de acuerdo con el

criterio elegido.

Como ejemplo de la complejidad que pueden alcanzar estos problemas, Grassa J. M.

(2010) expone un caso de un atraque con dos buques en espera, el primero con un

tiempo de servicio de 30 horas y el segundo con un tiempo de servicio de 10 horas. Si el

objetivo es minimizar el tiempo total en puerto de todos los buques, entonces la prioridad

se concedería al segundo buque, resultando un tiempo total de 10 + (10 + 30) = 50 horas

en puerto (más las esperas anteriores a la disposición de un atraque) en vez de 30 + (30

+ 10) = 70 horas.

Una vez determinados el tiempo ocupación del puesto de atraque y de trabajo de las

grúas (objetivos del problema), se puede determinar la demanda de la fuerza laboral de la

terminal y, por tanto, el costo de mano de obra. En relación con el último problema, el de

asignación de grúas, esta línea de investigación es la menos explorada hasta el momento

y uno de los motivos es la gran heterogeneidad que presentan las terminales. Es difícil

establecer una terminal estándar con la que estudiar una casuística válida para todas las

terminales, ya que factores como la evolución de los buques, el desarrollo de las grúas, y

las mayores exigencias de la propia industria imprimen una presión creciente sobre la

operativa del atraque.

En el campo de la asignación de las grúas se pueden citar los trabajos de Liang, C. et al

(2009) que proponen un algoritmo para enlazar el BAP con el QSAP y Maneglou M.

(2004) que estudia sencillos casos teóricos de buques con distintos tipos de planes de

carga/descarga. Una vez conocido y estudiado el plan de carga/descarga propone un

método para asignar los recursos (número de grúas y horarios de trabajo de las mismas)

de la manera más eficiente posible. Así, se optimiza la operativa no solo en el propio

buque, sino también en toda la línea de atraque, en la propia explanada y, por tanto, en la

terminal en su conjunto.

132

Entre la literatura internacional que estudia el problema de optimización de la línea de

atraque en el corto plazo, con estos métodos cabe destacar que en general los autores

consideran como más complejo el problema en un muelle continuo Imai A. (2003), por lo

que hay un menor número de estudios hasta la fecha pudiéndose destacar los de Imai A.

et al. (2005) y Lee D.H. et al. (2010), cada uno con diferentes funciones objetivo y

formulaciones del problema.

En España, entre los estudios recientes centrados e la gestión operativa de la línea de

atraque en se pueden citar los realizados por Melián-Batista B. et al. (2010) y Moreno-

Vega J. M. (2010). Según Melián-Batista B. et al. (2010), la función de coste del problema

considerado es la suma de los tiempos de espera y de trabajo en cada barco, existiendo

un cierto grado de incertidumbre con respecto al tiempo de llegada de los barcos al

puerto. Esta incertidumbre se modeliza considerando que estos tiempos son números

difusos. Por ello, proponen un modelo difuso para la asignación de atraques y diseñan un

método de solución apropiado para el mismo.

Por su parte Lalla-Ruiz, E. et al. (2010) llevan a cabo un proyecto de investigación sobre

el diseño y la construcción de un sistema inteligente basado en técnicas metaheurísticas

avanzadas, contemplando modelos con datos imprecisos para la gestión logística integral

de una terminal portuaria de contenedores. El proyecto de investigación, todavía en fase

de desarrollo, pretende aportar una herramienta eficiente que, utilizando Problema

Dinámico de Asignación de Atraques, permita tratar con datos imprecisos haciendo uso

de todo el conocimiento disponible.

En definitiva los tres modelos BAP, QCAP y QSAP son útiles en la gestión del corto

plazo. Sin embargo, para una planificación estratégica, en la que se valoren otros

aspectos técnicos de la terminal, como son el grado de ocupación de los muelles, las

esperas relativas de los buques o la eficiencia con la que trabaja el sistema de atraque,

estas metodologías pudieran considerarse como insuficientes, siendo más conveniente

trabajar con modelos de colas y realizar una simulación de esos modelos.

133

5.4.- Rendimientos y casos de estudio

Las medidas del rendimiento de terminales portuarias se pueden clasificar, según De

Monie G. y Thomas B.J. (1998), en tres categorías de medición: mediciones de tráfico,

mediciones de productividad y mediciones de utilización. En el caso de las terminales de

contenedores, un indicador utilizado como medida de referencia es el número de

movimientos de las grúas de carga/descarga. Este indicador es una de las bases sobre

las cuales los puertos de contenedores son comparados, especialmente en la valoración

de su medida relativa, magnitud de inversión o niveles de actividad, Cullinane et al.

(2004).

Entre las referencias bibliográficas que establecen rendimientos promedio para las grúas,

en base a la cantidad de movimientos/hora se pueden citar las siguientes:

Tabla 24. Revisión bibliográfica. Rendimientos promedio

Fuente bibliográfica / especificaciones Rendimientos

grúa

Fourgeau (2000) 15 – 35 mov/hora

Promedio 26 mov/hora Wong S. (2003)

Más rápido 38 mov/hora

González N. y Camarero A. (2009) 20-26 mov/hora

EROM 02 (2006) 23-25 mov/hora

Pliego de Concesión de TTI Algeciras. (Producción Bruta) 40 mov/hora

Camarero et al. (2009) 17,64 mov/h

ROM 2.0 (2011) 22-40 TEUs/h


Entre todos estos estudios, tal vez el más completo por el grado de detalle sea el

realizado por Wong S. (2003), que divide el ciclo de trabajo de la grúa en cinco etapas y

analiza más de 1.000 movimientos completos, midiendo la duración de cada una de estas

etapas.

En relación a la diferencia que se puede observar en la tabla anterior entre terminales

convencionales y terminales automatizadas, se debe resaltar que la competencia

134

portuaria y el continuo desarrollo de la industria han impulsado el desarrollo de las grúas

en la última década, mejorando notablemente los rendimientos. Según Zrnić N. et al.

(2005), la tecnología y algunas de las principales innovaciones en los dispositivos de

control de la automatización de las nuevas de grúas impulsan la productividad en la línea

atraque.

En este sentido, los rendimientos proyectados en las nuevas terminales automatizadas

contrastan con los alcanzados en las tradicionales terminales convencionales. Se estima

que en el futuro las terminales TTI Algeciras o el nuevo muelle del Prat en Barcelona

alcancen rendimientos de 40 movimientos/hora (Tabla 24), productividades que

contrastan con el estudio de Camarero A. et al. (2009) en el que se muestran los

rendimientos de las grúas sobre 395 escalas en la terminal ATM Bilbao (Tabla 25).

Tabla 25. Productividad de las grúas en la terminal ATM.

Máximo Mínimo Promedio Desv. Típica

Movimientos/hora 48,78 mov/h 1,45 momv/h 17,64 mov/h 20,68 mov/h

Fuente: Camarero A. et al. (2009)

La explicación de esta aparente disparidad entre la operativa teórica y la real se

encuentra en las demoras. Fernández D. (2009) considera que bajo ciertas

circunstancias, el tiempo total de demoras en el trabajo de carga y descarga puede

alcanzar el 30-40% del tiempo operativo teórico.

Otro aspecto de especial interés en la mejora del rendimiento de carga y descarga es el

aumento en la productividad del sistema de atraque como consecuencia del

aprovechamiento del doble ciclo de las máquinas. La técnica del doble ciclo transforma

los movimientos en vacío de la grúa y maquinaria de explanada convirtiéndolos en

productivos (Figura 63).

135

Figura 63. Representación del doble ciclo

Goodchild A. V. y Daganzo C. F. (2007) comprueban que un mejor aprovechamiento de

los movimientos con doble ciclo puede mejorar el rendimiento operativo promedio en un

10%. Su estudio concluye que al utilizar la parte del ciclo en vacío se mejora la

productividad de las grúas y por tanto del atraque, también identifican, aunque en menor

cuantía, beneficios en la operativa de tierra.

Con respecto a los simuladores que se utilizan, normalmente se trata de paquetes

estándar que el usuario parametriza y que requieren de ajustes previos complejos en

base a bibliotecas de funciones según las necesidades. Algunos de estos paquetes de

simulación son Witness, @Risk o Arena. Estos programas de simulación son genéricos19,

es decir, además de en la operativa portuaria, también se pueden utilizar para simular y

analizar procesos complejos de flujos en otros modos de transporte, por ejemplo, el

movimiento de viajeros en aeropuertos, la circulación de vehículos en ciudades, etc.

Las simulaciones de la operativa portuaria en la línea de atraque representan la

herramienta más potente y al mismo tiempo la más costosa de aplicar para evaluar el

rendimiento del sistema de atraque. Las simulaciones facilitan la elección de un diseño

apropiado antes de su implantación y permiten visualizar diversas estrategias antes de

19 Existen otros simuladores “específicos” o hechos a medida para analizar un sistema concreto de la

operativa portuaria y que son parametrizables por el usuario En el caso concreto de las terminales portuarias,

existen consultorías especializadas en sistemas operativos de terminales de contenedores (TBA Nederlands,

JWD Group, Gottwald Port Technology, etc.). Estas empresas han desarrollado y aplicado estos simuladores

a terminales como ECT en Rótterdam, CTA en Hamburgo y Tilbury en Reino Unido entre otras.

Fuente: Goodchild A. (2007)

136

aplicarlas, Alattar M. et al. (2006). Entre los estudios que hacen uso de la simulación en el

ámbito portuario se pueden destacar los que figuran resumidos en la siguiente Tabla 26.

Tabla 26. Revisión bibliográfica. Simulaciones portuarias

Simulador / Programa utilizado

Autores

PORTSIM Nevins (1998)

Modsim III Gambardella et al. (1998)

SIMPLE++ Yun W.Y. and Choi Y.S. (1999)

ARENA y SLX Tahar R. y Hussain K. (2000); Merkuryev et al. (1998); Lee et al.,

(2003); Park N.K. et al. (2008); Kozan (2006); Dragović et al. (2011)

Visual SLAM Legato and Mazza (2001)

Witness software Shabayek A. y Yeung W. (2000) y (2002), Martinez et al. (2004)

Taylor II Kia et al. (2002)

Visual BASIC Yang C.H. et al. (2004)

GPSS/H Pachakis y Kiremidjian (2003); Dragović et al. (2005) y (2006)

Extendversion 3.2.2 Sgouridis S.P. et al. (2003)

Matlab Huang W. C. et al. (2007) y (2009) López I. et al. (2011) y (2012)

Java Bielli et al. (2006)


En general, los trabajos anteriores utilizan las simulaciones para estudiar problemas

relacionados con la planificación o con la explotación de las terminales de contenedores.

En el primer caso las simulaciones se aplican para diseñar escenarios con el objetivo de

determinar el mejor desarrollo portuario en el largo plazo. En el segundo caso se utilizan

para estudiar los problemas de colas y cuellos de botella en los diferentes subsistemas

(entrada y salida de camiones en puerta, transferencia de equipos en patio,

almacenamiento en explanada y buques en atraque) con el objetivo de gestionar la mejor

operativa en el corto plazo.

En la mayoría de estos casos de estudio se utilizan observaciones previas sobre las

variables aleatorias relevantes del subsistema, para ser introducidas como datos de

entrada en el propio modelo de simulación. Algunas de las variables utilizadas en el caso

de la línea de atraque son las leyes llegadas y estancias de los buques, el volumen de

contenedores, las esloras, o el número de movimientos realizados.

137

Por tanto, el primer paso para la modelización del sistema de atraque es la recogida de

información y el ajuste estadístico correspondiente. En esta fase destaca, por el volumen

de observaciones, el trabajo de Kuo T.C. et al. (2006), que analizan el patrón de llegadas

de más de 7.000 buques al puerto de Kaoshiug en Taiwán. Este estudio tiene la novedad

de estudiar el conjunto del puerto y dos terminales independientemente (una pública y

otra dedicada).

Tabla 27. Estudio estadístico. Terminales Kaoshiug (Taiwán)

Sistema analizado Número de buques

Estadía media (h)

Desviación estándar (h)

Valor aproximado K-Erlang

Entire port 7.729 27,36 1,22 0,875

Public terminal (#40 – #43) 532 16,44 15,58 1,113

Dedicated terminal 1.423 6,16 5,75 1,144

Public berth #40 84 102 75,7 1,798

Public berth #41 73 119 120 0,995

Public berth #42 215 40,5 50,1 0,655

Public berth #43 157 55,6 133 0,175

Dedicated berth #A 404 21,58 15,14 2,032

Dedicated berth #B 570 15,3 13,17 1,35

Dedicated berth #C 443 19,73 13,63 2,096

Single shipping line 101 83,92 35,9 5,462

Fuente: Kuo T.C. et al. (2006)

Figura 64. Ajustes a distribuciones Erlang de grado K Fuente: Kuo T.C. et al (2006)

138

Otros estudios de modelización similares han sido realizados por Dragović B. et al. (2005-

2006), Huang W. C. et al. (2005), (2007) y (2009), Camarero A. et al. (2009), o López I. et

al. (2011) y (2012). En el primero de los citados, Dragović B. et al. (2005-2006) analizan

la terminal PECT del puerto de Pusan (Korea), y utilizan las simulaciones para planificar

un posible desarrollo portuario. El estudio utiliza los datos sobre escalas en los años 2005

y 2006 y tiene la novedad de que se realiza el tratamiento estadístico por categorías o

grupos en función del número de movimientos completos que realizan las grúas. La

primera categoría incluye las escalas que realizan hasta 500 movimientos, la segunda las

que realizan entre 500 y 1.000 movimientos, la tercera las de más de 1.000 movimientos

y la cuarta categoría incluye todos los buques.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

2005 2006 2005 2006 2005 2006

Nº de buques Promedio (Movs./buque) Movimiento total (miles)

I < 500

II 501-1.000

III > 1.000

IV Todas

Figura 65. Modelización terminal PECT

En el segundo de los citados estudios, Huang W. C. et al. (2007) resalta la complejidad y

alto coste que llegan a alcanzar determinados modelos de simulación, especialmente

cuando se comparan sus resultados con los obtenidos con resoluciones analíticas de

escenarios simplificados. Aunque la simulación es un método ampliamente aplicado en la

planificación portuaria durante los últimos años, según el autor no es necesario

desarrollar complejos modelos de simulación. Por ello, propone una metodología mixta,

más sencilla, que utiliza simplificaciones y que combina la resolución analítica con las

simulaciones.

Fuente: Dragovic et al. (2006)

139

Mas recientemente Camarero A. et al. (2009) estudian las estadías en seis terminales de

contenedores españolas: ATM (Bilbao), APM y TCA (Algeciras), TCB (Barcelona),

OPCSA (Las Palmas) y Marvalsa (Valencia). Los ajustes estadísticos en todas estas

terminales dan como resultado histogramas que se ajustan a distribuciones Erlang,

realizándose un estudio basado en el test Chi-cuadrado para poder concluir cual es la “K”

que mejor se ajusta a cada terminal (Tabla 28).

Tabla 28. Valores de k de Erlang para cada terminal de contenedores

Pusan Bilbao Algeciras Barcelona Las Palmas Valencia

PECT ATM APM TCA TCB OPCSA Marvalsa

K 2-6 6 6 2 5 4 4

Fuente: Dragovic B. et al. (2006) y Camarero A. et al. (2009)

Aguilar J. (2011) realiza una observación sobre las distintas distribuciones de servicio

observadas en los puertos españoles. Comprueba que las curvas características para

distribuciones Erlang con K≥4, (Figura 66) son prácticamente iguales. Por tanto, para el

caso español en el que todas las terminales de contenedores cumplen esa condición,

deduce una menor incertidumbre para conocer la posible duración de un servicio.

Figura 66. Esperas relativas y tasas de ocupación para distintas leyes de servicio

Fuente: Aguilar J. (2011)

140

Finalmente López I. et al. (2011) comparan con modelos de simulación la actividad de la

línea de atraque de terminales de uso público (multi-cliente) y de uso dedicado (privado),

observando un mejor desempeño en la terminal dedicada, lo que se explica por una

gestión del patio más sencilla al existir un único cliente y por una mejor gestión del flujo

de información, en la medida que las llegadas y las estadías pueden ser más regulares.

Mas recientemente López I. et al. (2012) amplían el estudio a otras terminales del puerto

de Valencia.

En el estudio se comprueba que cuando varios perfiles de buques hacen escala en la

misma terminal, la calidad puede ser muy buena para unos y muy mala para otros. Los

buques “rápidos”, los que necesitan menos tiempo en muelle, son los que padecen más

la congestión (esperas). Por otro lado, las escalas con mayor número de movimientos son

las protagonizadas por el buque MSC Esthi20 y el MSC Beatrice21.

5.5.- La calidad del servicio en las terminales

La Real Academia Española define el concepto de Calidad como la “propiedad o conjunto

de propiedades inherentes a algo, que permiten juzgar su valor”. Este concepto con

múltiples significados también está relacionado con la “superioridad o excelencia” y con la

“condición o requisito que se pone en un contrato”. Desde el punto de vista de las

operaciones portuarias la calidad asociada al servicio, puede ser entendida como una

herramienta que permite controlar y comparar una propiedad inherente de ese servicio

con cualquier otra de su mismo tipo.

Una vez expuesto este concepto, se puede afirmar que en el ámbito portuario no

solamente existen unos objetivos técnicos u operativos, también existen otros aspectos

que se enmarcan dentro de un objetivo más amplio: la mejora de la calidad del servicio.

Estos aspectos están relacionados con la satisfacción de los clientes, el logro de un valor

añadido, la mejora de imagen, la consecución de nuevos mercados, clientes-socios, etc.

20 el 7 de agosto de 2006 en la terminal Marítima Valenciana con un movimiento total de 6.387 TEUs 21 El buque tiene una capacidad de 14.000 TEU, un registro bruto de 151.559 toneladas y una eslora de

366,07. En una estadía de tres días en Marítima Valenciana (2011) se realizaron 7.520 movimientos,

equivalentes a 10.820 TEUs.

141

El entorno de competencia en el que los puertos desarrollan su actividad obliga a que

cualquier estrategia de desarrollo portuario o de mejora de la calidad bien planteada,

deba estudiar y analizar primero la competencia con otros puertos, a fin de corregir las

deficiencias del propio puerto, satisfacer mejor a los clientes y absorber una cuota mayor

del tráfico de buques y mercancías. En este sentido Van de Voorde, E. y Winkelmans, W.

(2002) clasifican la competencia portuaria en tres niveles (Tabla 29):

Tabla 29. Niveles de competencia portuaria

NIVEL DEFINICIÓN CARACTERÍSTICA

Primer nivel Competencia intrapuerto a

nivel de operador

Competencia entre operadores en relación con una

categoría específica de tráfico y dentro de un mismo

puerto.

Segundo nivel Competencia interpuertos a

nivel de operador

Competencia entre operadores de diferentes puertos

dentro de una misma fachada portuaria, sirviendo más

o menos la misma zona de influencia.

Tercer nivel Competencia interpuertos a

nivel de Autoridad Portuaria

Competencia interpuertos en general, que afecta a la

competitividad portuaria (particularmente en

infraestructuras).

Fuente: Van de Voorde, E. y Winkelmans, W. (2002)

La competencia interportuaria (2dº y 3er nivel) no tiene la misma importancia en todos los

tráficos. Según Estrada J. L. (2007), la competencia entre los puertos para captar más

tráfico y conseguir mayores beneficios económicos se desarrolla especialmente en las

terminales de contenedores, y muy especialmente, en el tráfico de transbordo. Esto

sucede según Estrada J. L. (2007) porque el tráfico de transbordo de contenedores suele

exigir una menor dependencia “física” con el puerto o su Hinterland, y porque la calidad

del servicio si es un factor decisivo en la elección de los grandes transportistas globales.

Según Winkelmans W. (2003), el objetivo final de la competencia portuaria no es

solamente conseguir más tráfico, más toneladas, etc., sino alcanzar un grado sostenible

de generación de valor añadido, en relación con los recursos incorporados. La

vinculación entre eficiencia competitividad y calidad del servicio es notable. A tal efecto,

es necesario comprender que cuanto más eficaz sea la competencia portuaria, más

eficiente deberá ser la gestión del puerto.

142

En los estudios que abordan estos conceptos (calidad-competencia) cabría distinguir

entre aquellos que tienen un objetivo puramente técnico y tratan de maximizar la

operativa, y aquellos que intentan optimizar la intensidad de trabajo versus capital con un

objetivo puramente económico. Evidentemente, ambos objetivos están relacionados, ya

que el objeto final de una mayor eficiencia operativa es disminuir los costes, aunque en

ocasiones un aumento del rendimiento operativo deriva en un incremento de los costes y

al contrario una disminución de los costes puede también implicar un peor rendimiento.

Por tanto, se podría considerar que el incremento de la productividad portuaria (entendida

como la relación entre la producción obtenida y los recursos empleados bien sea del

capital, de la maquinaria, del trabajo, etc.), sería el gran objetivo de los estudios

centrados en los conceptos (calidad-competencia), ya sean de carácter técnico-operativo

o económico. Otra característica común a todos ellos es la utilización de indicadores de

calidad, siendo alguno de los indicadores más habituales y utilizados los que se muestran

en la Tabla 30.

Tabla 30. Tipos de indicadores de calidad en la línea de atraque

Indicadores financieros Indicadores técnicos

Horas trabajadas por tonelaje trabajado Tiempos de llegada

Ingresos por ocupación de muelle por tonelada Tiempos de maniobras hasta atraque

Ingresos por manipulación de carga por tonelada Tiempos de servicio

Gasto laboral Tonelaje operado por buque

Gasto en adquisición de equipos por tonelada Tiempo efectivo de trabajo

Gasto en mantenimiento de equipos por tonelada Número de grúas/manos empleadas por buque

Gasto en equipos por tonelada cargada Contenedores manipulados por escala


Centrándonos en los indicadores de carácter técnico, la Tabla 31 resume los indicadores

input y output de algunos de los estudios representativos. En general, el objetivo de estos

indicadores es actuar sobre criterios de eficiencia técnica de las operaciones, para lo que

utilizan variables que caracterizan esa eficiencia como el número de grúas pórtico, el

número total de trabajadores, el nivel de satisfacción del usuario, el nivel de servicio. etc.

143

Tabla 31. Tipos de indicadores en la línea de atraque

Sal

a y

Med

al

(200

4)

Gon

zale

z N

. (2

007)

Rol

l y H

ayut

h (1

993)

Tong

zon,

J.

(200

1)

Val

entin

e, V

. y

Gra

y F

(200

1)

Poi

tras,

G. e

t al

. (19

96)

Par

k, R

. (2

004)

Par

k, B

. (2

005)

Son

g, J

. Y.

(200

5)

So,

S. e

t al.

(200

7)

Cul

linan

e, K

. (2

004)

Wan

g, T

. F. e

t al

. (20

05)

Wan

g, T

. (2

003)

Liu,

B. L

. (2

007)

Longitud de muelle SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI

Superficie de la terminal SI SI SI SI SI SI SI SI

Número total de grúas SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI

Número total de trabajadores SI SI SI

IND

ICA

DO

RES

INPU

T

Número total de grúas de patio SI SI SI

Nº contenedores manipulados SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI

Nivel de Servicio SI SI

IND

ICA

DO

RES

O

UTP

UT

Satisfacción del usuario SI SI SI


5.6.- El Control Estadístico de Procesos (CEP)

El Control Estadístico de Procesos (CEP) es un método de control ampliamente difundido

y validado en multitud de procesos industriales. Sin embargo, su uso como herramienta

para medir y controlar la calidad del servicio en las terminales de contenedores es una

línea inexplorada en los estudios académicos portuarios. Aunque la expresión "control de

la calidad" puede tener distintos enfoques, Navarrete E. (1998) la define acertadamente

como “el conjunto de las actividades técnicas y administrativas mediante las cuales se

miden las características de calidad de un producto o proceso productivo, se compararan

con especificaciones o requisitos y se toman acciones correctivas cuando exista una

discrepancia entre el funcionamiento real y el estándar”.

En los primeros estudios sobre el CEP aplicado a procesos industriales Shewhart A.

(1931) verificó la importancia de reducir la variación de un proceso de manufactura y

planteó que el continuo proceso de ajuste en reacción a no-conformidades podía

incrementar la variación y degradar la calidad. Por este motivo, enmarcó el problema en

términos de variación por causas normales o aleatorias y causas especiales o asignables,

e introdujo las gráficas de control como una herramienta para distinguir entre las dos.

144

La forma genérica de un gráfico de control, desde un punto de vista analítico se

representa en todos los estudios por un estimador “T” del parámetro del proceso que se

estima y controla (el estadístico muestral que mide la característica de calidad). Según

sea esta característica que se analiza, existen dos grandes bloques: los estudios basados

en gráficos de control para variables, cuando la característica que se analiza es

cuantitativa y los estudios basados en gráficos de control para atributos, cuando la

característica que se analiza es cualitativa, Ziemer T. L. (1993).

En el primer bloque, los gráficos de control por variables hacen uso de estadísticos

obtenidos a partir de datos mensurables, como pueden ser, por ejemplo, la longitud o

grosor de unas piezas. En los análisis que utilizan este tipo de gráficos de control, se

describe la característica de calidad mediante una medida de tendencia central

(usualmente la media muestral) y una medida de su variabilidad (usualmente el rango o la

desviación estándar).

En el segundo bloque, los gráficos de control por atributos hacen uso de estadísticos

obtenidos a partir de datos basados en frecuencias, como por ejemplo, el número de

unidades defectuosas de una pieza. Este control tiene la ventaja de sintetizar de forma

rápida la información sobre aspectos de calidad del proceso, sin hacer uso de sistemas

de medición muy complejos y clasificando el proceso analizado como aceptable o

inaceptable. En general, los gráficos de control por atributos son menos “sensibles” que

los gráficos de control por variables, Oakland J. S. (1999), razón por la cual no suelen ser

capaces de detectar posibles problemas antes de que estos sean ya relevantes.

Por otro lado, para elegir el gráfico de control adecuado, además del tipo de variable que

se estudia, es preciso conocer la forma en que se recogen los datos para su análisis

posterior y el estándar de calidad que se pretende conseguir. Otro aspecto a tener en

cuenta a la hora de diseñar un gráfico de control es el tamaño de las muestras

seleccionadas para llevar a cabo el control del proceso. La decisión sobre el tamaño de

muestra se basa en el concepto de "subgrupo racional" introducido por Shewhart A.

(1931). Según Shewhart los subgrupos o muestras deben ser tan homogéneos como sea

posible para que, en el caso de que existan causas asignables, éstas aparezcan como

diferencias entre los subgrupos en lugar de cómo diferencias dentro de los subgrupos.

145

Desafortunadamente como ya ha sido mencionado anteriormente, no existen dentro de la

literatura académica aplicaciones del Control Estadístico de Procesos (CEP) y Gráficos

de Control al ámbito portuario. Por tanto, la revisión bibliográfica se ha centrado en la

revisión de estudios teóricos sobre el control estadístico de la calidad, entre los que se

pueden destacar los de Shewhart A. (1931), Duncan, A. J. (1986), Grant E. y

Leavenworth R. (1988), Juran J. M. y Gryna F. M. (1988), o Montgomery D. C. (1991). El

objetivo fundamental estos estudios es describir y detectar la ocurrencia observaciones

fuera de control o de causas especiales de cambio en un proceso de producción y por

medio de esta información determinar la capacidad de proceso.

Por tanto, se puede concluir que el CEP también puede proporcionar información útil para

la mejora de los aspectos fundamentales relacionados con la producción. Según Vargas

(2004) el objetivo más importante del control estadístico de procesos es el de reducir la

variabilidad, y los gráficos de control son herramientas eficaces para reducir esta

variabilidad tanto como sea posible. En términos generales, Vargas (2004) compara tres

categorías fundamentales de los gráficos de control:

• “Moving Average” (MA)

• “Exponential Weightd Moving Average” (EWMA)

• “Cumulative Sum” (CuSum)

Los tres se utilizan para evaluar el nivel de proceso y utilizan límites de control para

determinar cuándo un proceso está fuera de control, ya sea para los datos en subgrupos

o para las observaciones individuales. El control MA utiliza observaciones individuales o

medias móviles no ponderadas en el tiempo, calculadas a partir de observaciones

consecutivas clasificadas en subgrupos. Es particularmente útil cuando sólo hay una

observación por subgrupo. Sin embargo, el control con EWMA o el control con CuSum

suelen ser mas efectivos en algunos casos porque ponderan las observaciones en el

tiempo, Case (1989). Por ejemplo, los gráficos EWMA que fueron presentados por

Roberts (1959), dan mayor peso a la información más actualizada y menor peso a la

información más remota. Por tanto, las diferencias entre cada técnica ya sea la de

Shewart, CuSum o EWMA, tienen que ver con la forma en que se utiliza los datos en los

gráficos generados por el proceso de producción, Hunter (1986).

146


En este capítulo se han revisado, clasificado y analizado según cinco grandes

perspectivas, diversos estudios sobre la línea de atraque. La revisión bibliográfica ha

permitido detectar ciertas lagunas en las metodologías de estudio tradicionales. Los

aspectos más destacados sobre los que se encuentran estas lagunas de información,

están relacionados con dos características fundamentales:

• La calidad del servicio en la línea de atraque

• El control de la calidad del servicio

Un aspecto que no queda suficientemente claro en los trabajos es el propio concepto de

calidad, ya que en algunas ocasiones se suele confundir la calidad con niveles superiores

de atributos del servicio, cuando realmente en la línea de atraque ese concepto de

calidad debería estar más relacionado con la obtención regular y permanente de los

atributos del servicio. Es decir, el control de la variabilidad del servicio conduce a la

mejora de la calidad y a la satisfacción de los clientes para los que ese servicio ha sido

diseñado.

Por tanto, parece existir un vacío entre la literatura científica que convendría cubrir con

otras técnicas novedosas y diferentes a las que tradicionalmente se utilizan, ya que los

métodos tradicionales presentan ciertas carencias. Por un lado los métodos empíricos (ya

sean basados en la oferta o en la demanda) proporcionan una información de carácter

general y limitada, al no entrar en la valoración de la variabilidad del servicio. Lo mismo

podría decirse de otros métodos como los analíticos basados en teoría de colas o los de

simulación, aunque éstos proporcionen indudablemente más detalle de las operaciones.

Por todo ello, el método a plantear en esta Tesis Doctoral está relacionado con el Control

Estadístico de Procesos (CEP), metodología aún no aplicada en el ámbito portuario y que

permite controlar la variabilidad que se produce en el servicio de la línea de atraque, así

como identificar sus causas. Finalmente, a continuación se resumen esquemáticamente

los aspectos tratados en el capítulo.

147

Figura 67. Esquema revisión literatura

REVISIÓN

Capacidad y Nivel de

Servicio

PLANIFICACION DE

OPERACIONES

RENDIMIENTOS Y

CASOS REALES

CALIDAD DEL SERVICIO

BAP QCAP QSAP

Ciclo de las grúas

Pusan (Korea). (2005)

Kaoshiug (Taiwán). (2006)

Doble ciclo de las grúas (2007)

CEDEX (2010)

Indicadores financieros Indicadores técnicos

Métodos

empíricos/analíticos

Delimitación estructura

servicio (atraques)

Índices,

Indicadores, etc.

Década 80s

F. Rodríguez

Década 90s

ROM 3.1.99

Década 00s Discreto vs.

Continuo

ROM 2.0 08

ROM 2.0 11

Muelles híbridos

y continuos

Control Estadístico de Procesos (CEP)


149

6.- PROPUESTA METODOLÓGICA

6.1.- Introducción

Actualmente, la mayor parte de la capacidad de carga de los buques portacontenedores

se encuentra en el servicio regular de línea con rutas preestablecidas. Los agentes de la

cadena logística demandan continuamente el cumplimiento de horarios y la mejora del

servicio, exigiendo a las terminales que sean eficientes en la atención de sus líneas

regulares. A su vez, las terminales se ven obligadas a cumplir con el compromiso de

servicio, asegurando a sus clientes que se esforzarán por completar todas las

operaciones dentro de un determinado período de tiempo.

Como ya se ha explicado en capítulos anteriores, las actividades en la línea de atraque

suelen ser medibles, lo que facilita su evaluación y control con indicadores de actividad,

ya sean técnicos o económicos. Además, estas actividades pueden representarse en

realidad como variables aleatorias, que se pueden describir por una determinada

distribución de probabilidad. Este hecho, junto con la variabilidad que se presenta en las

operaciones portuarias, justifica la necesidad de utilizar la estadística para controlar el

servicio en la línea de atraque.

Uno de los problemas observados en capítulos anteriores es la falta de homogeneidad

que se presenta en las medidas del servicio a los buques. Este aspecto dificulta y

condiciona el estudio de la calidad del servicio en la línea de atraque en las terminales

portuarias de contenedores.

Por ejemplo, se ha observado que sobre los buques pequeños y con menor número de

movimientos, se suelen tener productividades brutas inferiores a las que se alcanzan en

los grandes buques. También se observa que la variabilidad aumenta a medida que crece

la escala del sistema que se estudia, tanto en lo que se refiere a la aleatoriedad de las

llegadas como en lo que se refiere al servicio. Con un grupo reducido de buques

portacontenedores se puede tener una idea aproximada del valor de ciertas

características del servicio. Sin embargo, a medida que crece ese grupo de buques,

también es posible que crezca la variabilidad de las esloras y los volúmenes de

150

mercancía a intercambiar por cada buque. Por tanto se puede perder homogeneidad en

las muestras y aumentar la variabilidad de las medidas.

Para reducir esta variabilidad, Dragovic B. et al. (2005-2006) propone una solución

original consistente en agrupar los buques en función de los movimientos que realizan las

grúas. De esta forma reduce la variabilidad asociada al servicio y estudia mediante

simulaciones la interfaz entre el lado mar y el lado tierra de las terminales. La

metodología que se propone en este capítulo está inspirada en esta idea, es inédita y

consiste en agrupar las escalas por líneas regulares y desarrollar un método de Control

Estadístico de Procesos (CEP) que no esté necesariamente vinculado a simulaciones.

Se considera que una metodología basada en el CEP de las escalas agrupadas por

líneas regulares puede representar una contribución significativa al avance de la Ciencia,

o al menos, puede arrojar luz sobre un tema del que antes no se han realizado

aplicaciones, ni con este método de estudio, ni con este criterio de clasificación.

Las características que se propone analizar con el CEP son de tipo cuantitativo y están

agrupadas en las dos familias de indicadores tratadas en los capítulos anteriores: puestos

de atraque y grúas. En los siguientes apartados se presenta la filosofía general del

Control Estadístico de Procesos (CEP), se explican los fundamentos estadísticos

elementales de los gráficos de control y finalmente se propone una metodología para la

evaluación de la calidad del servicio en línea de atraque.

6.2.- El Control Estadístico de Procesos usando gráficos de control

En cualquier proceso continuo de producción no siempre se consiguen los mismos

rendimientos, ya que los elementos que intervienen no siempre funcionan de forma

exacta y siempre suele existir cierta variabilidad cuya causa es preciso investigar. En este

sentido, la variabilidad de un proceso o servicio puede deberse a causas asignables y a

causas no asignables.

Las causas asignables, cuya naturaleza no es aleatoria, dan lugar a variaciones

irregulares no predecibles, que hay que eliminar y corregir. Cuando actúan producen

efectos que se pueden determinar con certeza y que persisten hasta que no se elimine la

151

causa que los produce. Algunas de las razones por las que aparecen estas causas en el

servicio a los buques son: una disminución del rendimiento de trabajo en las grúas por un

bajo mantenimiento o mal estado, una mayor lentitud en las operaciones de transferencia

de la carga hacia la explanada por una mala gestión del tráfico, etc.

Por su parte, las causas no asignables, también llamadas aleatorias, son de naturaleza

probabilística y forman parte de la variación propia del proceso (algunas de las razones

por las que aparecen estas causas en el servicio a los buques pueden ser, por ejemplo,

la variabilidad del volumen de carga que se intercambia, la variabilidad del rendimiento de

las grúas y maquinaria, distinta eficiencia o eficacia de la mano de obra portuaria, etc.).

Cuando se consigue que en un proceso sólo actúen causas no asignables se dice que

está bajo control estadístico. Es en esta tarea donde los gráficos de control constituyen

una excelente herramienta, pues permiten decidir cuando hay que intervenir en el

proceso para modificar una evolución no deseada.

El Control Estadístico de Procesos (CEP) usando gráficos de control se centra en el

análisis de una característica de calidad “T”, medida o calculada a partir de muestras de

un proceso. En términos generales es una representación gráfica en los ejes cartesianos,

donde en el eje horizontal se indica el número de la muestra (o el tiempo en que se

obtiene), y en el eje vertical se indican los valores observados.

El gráfico de control se define por tres líneas fundamentales, una línea central que

simboliza el valor medio de la característica de calidad y otras dos líneas límite que

flanquean a la anterior a una distancia determinada, denominadas límite inferior de

control (LIC) y límite superior de control (LSC). Estos dos límites constituyen los criterios

de decisión para el funcionamiento del proceso, es decir, cuando los puntos

correspondientes a las observaciones están entre estas líneas, se puede interpretar que

el proceso está bajo control. Por el contrario, cuando un punto se encuentra fuera de

dichos límites se interpreta como una evidencia de que el proceso está fuera de control.

152

Figura 68. Gráfico de control con límites de acción a 3 desviaciones típicas

En el CEP es habitual situar los límites de control o límites de acción a 3·σT del límite

central (3 desviaciones típicas del estimador). Además, también se suelen establecer

otros límites de aviso que se encuentran a distancia 2-sigma de la línea central. Como su

propio nombre indica sirven de aviso, de modo que si un punto cae entre los límites de

acción y los de aviso es posible que el proceso no esté funcionando adecuadamente.

464136312621161161

27,5

25,0

22,5

20,0

17,5

15,0

12,5

10,0

7,5

5,0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

(ho

urs)

_X=16,66

UCL=28,36

LCL=4,97

Zone B

Zone C

Zone A

Zone C

Control Chart Zones

Zone B

Zone A

Figura 69. Gráfico de control con representación de zonas

El propósito de la adición de los límites de advertencia o de subdividir el gráfico de control

en zonas es dar aviso anticipado si algo anda mal. Por tanto, el área entre límites de

control se puede dividir en tres regiones. La primera más cercana a la línea central se

denomina Zona A (también conocida como la "zona 1-sigma"), la segunda región es la

zona B (también conocida como la "zona 2-sigma"), y finalmente la más amplia hasta los

límites de control es la Zona C ("3-sigma").


153

Cada una de estas zonas define una región de control asociada a una determinada

probabilidad. Cuando la característica de calidad que se está estudiando sigue una

distribución normal (dispersión de datos normal), la estadística nos dice que los

porcentajes de datos que podemos esperar en cada zona son los siguientes: 1 sigma →

68,3%; 2 sigma → 95,5% y 3 sigma → 99,7%. Por lo tanto, dentro de los límites de

control se incluirán el 99,7% de los resultados del proceso y la probabilidad de error de

tipo I es de α=0,0027.

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

-1 s

68.27 %

1 sm 2 s 3 s-2 s-3 s

Normal; Media=0; Desv.Est.=1

95.5 %99.7 %

Zona A

Zona BZona C95.5 %

Zona BZona C99.7 %

Distribución Normal

Figura 70. Probabilidad asociada a cada sigma

También se debe hacer notar que los datos deben ser razonablemente normales y no

estar correlacionados. Un alejamiento moderado de la normalidad no afecta

significativamente los resultados de las gráficas, sin embargo, severos alejamientos de la

normalidad pueden aumentar el número de falsas alarmas. Por otra parte, si los puntos

de datos consecutivos están correlacionados, los límites de control serán demasiado

estrechos y en consecuencia se puede producir un excesivo número de falsas alarmas.

En definitiva, el CEP es una herramienta universalmente reconocida como necesaria para

la detección de situaciones fuera de control. Por definición, los límites de control de cada

proceso no pueden ser pre-asignados, ya que son el resultado del proceso o la "voz del

proceso". Por este motivo, y con el objeto de obtener estimaciones precisas de esos


154

límites, es necesaria la recogida de suficientes datos. Si la cantidad de datos es

insuficiente, los límites de control pueden estar lejos de los "verdaderos" límites debidos a

la variabilidad del muestreo.

Un último aspecto a contemplar dentro de la filosofía del CEP es que los gráficos de

control se pueden plantear como un contraste de hipótesis en el sentido siguiente:

• H0 El proceso se encuentra bajo control estadístico.

• H1 El proceso se encuentra fuera de control estadístico.

La hipótesis nula se puede referir a la media del proceso, a la dispersión del mismo, o

bien a la proporción o frecuencia de muestras defectuosas que origina dicho proceso

(“aceptación / no aceptación” en Gráficos de Control por atributos). Cuando un punto de

la muestra observada se encuentra dentro de los límites de control, no se puede rechazar

la hipótesis nula H0; por el contrario, si está situado fuera de ellos, entonces se rechazará

H0. Por tanto, los límites de control superior e inferior, corresponden respectivamente a

los valores superior e inferior de la región de aceptación de la hipótesis nula, para un

nivel de significación dado.

Hay que tener en cuenta, que al igual que en cualquier prueba de hipótesis, es posible

que un proceso se juzgue fuera de control cuando realmente este bajo control, o

viceversa. Las consecuencias de dichos errores son importantes, ya que si un proceso se

declara fuera de control, cuando en realidad no lo está, se buscarán causas inexistentes;

por el contrario, si un proceso está fuera de control y se acepta que está en control

estadístico, no se logrará el estándar de calidad que se ha fijado.

155

6.3.- Elaboración de gráficos de control

La idea consiste en analizar las muestras de un proceso productivo que se encuentra

activo y se pretende estudiar. En este caso se trata del servicio a los buques

portacontenedores en la línea de atraque de las terminales. Por ello, el control permitirá

comprobar la variabilidad del proceso de servicio y si este cumple o no con las

especificaciones preestablecidas.

La propuesta metodológica exige, en primer lugar, la obtención de datos suficientes para

obtener límites de control precisos. Dado que no se disponen de valores conocidos para

los límites de control, estos se deben calcular a partir de los datos medidos sobre las

variables que influyen en la duración del servicio o estadía en puerto. Las variables que

se han considerado para el análisis están agrupadas en dos familias independientes y ya

fueron explicadas con detalle en el capítulo cuarto (Tabla 32).

Tabla 32. Indicadores seleccionados para el CEP

Indicadores del puesto de atraque Indicadores de actividad de grúas

Tiempo bruto de atraque Tiempo bruto de grúas

Productividad bruta de atraque Productividad bruta de grúas

Tiempo neto de atraque Tiempo neto de grúas

Productividad neta de atraque Productividad neta de grúas


Estos indicadores son apreciables por los clientes/usuarios del servicio, objetivos y

verificables por terceros y, además, controlables por la propia terminal de contenedores

(autocontrol) y por la propia Autoridad Portuaria.

Una vez presentados los indicadores sobre los que se realizará el control, se debe

resaltar que el objetivo de este es comprobar si la media y la dispersión de los

indicadores se encuentran en control estadístico, para ello se utilizan gráficos I − MR. La

elección de estos gráficos obedece, no sólo al tipo de característica estudiada, sino

también al tamaño de las muestras que, como ya se ha apuntado, es superior a ocho

observaciones individuales para cada línea regular. En este procedimiento de control se

156

emplea el rango móvil de dos observaciones sucesivas para estimar la variabilidad del

proceso.

Sea X la característica de calidad que nos interesa medir, donde X ≈ N(μ,σ).

Denotaremos por X1 , X2 , ..., XK a las k observaciones en las que:

∀ i = 1,2,...,k , Xi ≈ N(μ,σ).

Si se denomina:

μT a la media del estimador.

σT a la desviación típica del estimador.

k a la constante que indica la posición de los límites de control

La distancia de los límites de control a la línea central expresada en unidades de

desviación típica, es según Shewhart la siguiente:

TT kLSC σμ ⋅+= ;

TLC μ= ;

TT kLIC σμ ⋅−=

Si μ es desconocida, se puede estimar:

∑=

==k

iiX

kX

1

1μ̂ Siendo un estimador insesgado de μ ya que:

[ ] [ ] μ== ∑=

k

iiXE

kXE

11

1

Si σ es desconocida, se puede estimar a partir del rango móvil MRi:

157

Se debe hacer notar (μ y σ es desconocidas) que tal estimación se realizará a partir de

las k observaciones obtenidas, k > 25, tomadas cuando se considera que el proceso está

bajo control.

ki ,...,2=⋅∀ sea { } { }11 ,, −− −= iiiii XXMinXXMaxMR Se cumple que

( ) σμ ⋅= 12diMR donde d2(1) es una constante de eliminación de sesgo (también conocida

como factor de corrección de sesgo), que se utiliza para convertir a un estimador sesgado

en estimador sin sesgo. Esta constante se adapta a diferentes tamaños de muestra. En el

“Anexo III: Aplicación práctica del Control Estadístico de Procesos” se muestran los

valores que adopta esta constante según el tamaño de la muestra.

Se debe hacer notar que MRi / d2(1) es un estimador insesgado de σ, ya que:

( )[ ]( )

( )( ) σσ=

⋅==⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡1

111 2

2

22 dd

dMRiE

dMRiE

Por tanto, se puede tomar como estimador de σ el promedio de los MRi / d2(1) :

( ) ( )∑=

=−

=k

i

i

dMR

dMR

k 2 22 1111σ̂ (σ̂ es estimador insesgado de σ)

Junto a los gráficos de control individuales se pueden considerar también los gráficos de

control para los rangos móviles asociados. Estos últimos pueden ayudar a controlar la

variabilidad de las observaciones registradas.

Para construir un gráfico MR-barra es necesario recordar que X era la característica de

calidad que nos interesa medir, donde X ≈ N(μ,σ), y que se denota por X1 , X2 , ..., Xn a

las k observaciones.

ki ,...,2=⋅∀ sea { } { }11 ,, −− −= iiiii XXMinXXMaxMR

Se cumple que ( ) σμ ⋅= 12dMRi y ( ) σσ ⋅= 13dMRi . Siendo d2(1) y d3(1) valores tabulados.

158

Se cumple que: ( ) ( )( )σσ ⋅⋅→ 1,1 32 ddNMRi

Por tanto, según el modelo de Shewart se tiene:

( ) ( ) σσ ⋅⋅+⋅= 131 32 ddLSC

( ) σ⋅=⋅ 12dcentralLínea

( ) ( ) σσ ⋅⋅−⋅= 131 32 ddLIC

Y σ que es desconocida, se puede estimar a partir de los rangos móviles MRi.

Figura 71. Ejemplo de gráficos de control

Si en el Gráfico I no existen puntos de datos fuera de control, entonces la media del

proceso es estable. Por otro lado, si en el Gráfico MR no existen puntos de datos fuera de

control la variación del proceso también será estable. En caso de encontrar en alguno de

los gráficos un punto fuera de los límites de control establecidos, se debe de investigar la

causa que lo ha originado y si es especial se puede omitir de los cálculos.

También se debe resaltar que aunque el proceso sea estable, se pueden observar puntos

fuera de los límites de control en virtud de las probabilidades. En concreto la estadística

demuestra (Figura 70) que se pueden encontrar hasta un 0,7% de puntos fuera de control

en la gráfica I y hasta un 0,9% de puntos fuera de control en la gráfica MR.

159

6.4.- Propuesta metodológica

El punto de partida para la evaluación del servicio en la línea de atraque lo marca el

tráfico al que sirven las terminales de contenedores. Estas terminales reciben llegadas de

dos tipos de buques, los pertenecientes a líneas regulares (la gran mayoría) y

excepcionalmente algunos en régimen discrecional (tramp). Dentro del primer grupo, las

líneas regulares suelen utilizar buques de esloras similares (dentro del mismo servicio) y

el volumen de carga transferido suele guardar cierta similitud entre escalas consecutivas.

Por el contrario, en buques tramp no suelen existir referencias de otras escalas anteriores

y en caso de existir son escasas.

Por tanto, dado el tipo de tráfico al que dan servicio las terminales, se propone analizar

cada característica de calidad por separado según: el buque, la línea regular y la terminal.

De este modo, para una determinada terminal si se denomina IC i j k a la medición

realizada sobre la escala “i”, perteneciente a la línea regular “j”, del indicador de calidad

del servicio “k”, se puede condensar y ordenar la información relativa a la línea de

atraque con la matriz:

⎟⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

NMNNN

M

M

M

ij

ICICICIC

ICICCIICICICICICICICCICI

IC

..................

...

...

...

321

3333231

2232221

1131211

; (para un k dado)

En donde cada elemento representa una escala y cada columna contiene la información

de las escalas de una misma línea regular “j” en la terminal que se analiza. Este método

clasifica datos que pueden guardar cierta homogeneidad, ya que como se ha mencionado

anteriormente, las líneas regulares suelen utilizar buques de similares características, e

incluso durante un período de tiempo suficientemente prolongado, el mismo buque puede

realizar sucesivas escalas en la terminal.

Una vez seleccionadas las líneas regulares objeto del estudio, sobre cualquier escala “i”

perteneciente a la línea regular “j”, se pueden medir los ocho indicadores de calidad

160

propuestos y elaborar las correspondientes matrices de Indicadores de Calidad. De este

modo se tendrían las siguientes matrices:

ICk=1 = Tiempo bruto de atraque

ICk=2 = Productividad bruta de atraque

ICk=3 = Tiempo neto de atraque

ICk=4 = Productividad neta de atraque

ICk=5 = Tiempo bruto de grúas

ICk=6 = Productividad bruta de grúas

ICK=7 = Tiempo neto de grúas

ICk=8 = Productividad neta de grúas

El seguimiento de los indicadores permite evaluar la calidad del servicio desde dos

niveles diferentes:

• Control de la terminal y de líneas regulares.

• Control de la escala (o buque).

El primer nivel de análisis se realiza estudiando estadísticamente los procesos en cada

una de las terminales de contenedores del puerto. De este modo se puede conocer cual

es la terminal en la que el servicio es más eficaz y cuales las líneas regulares sobre las

que se consiguen mejores rendimientos. Para realizar este control se evalúa la calidad

del servicio en cada línea regular, reconociendo las escalas en las que el indicador

estudiado se encuentra fuera de los límites impuestos por el propio servicio, y también

identificando tendencias no deseadas o no esperadas.

El segundo nivel de análisis es el control del servicio al buque, contrastando los diversos

indicadores ICk para una misma escala. Por ejemplo, una estadía demasiado prolongada

(ICk=1 = Tiempo bruto de atraque), con un bajo número de movimientos de grúas (ICk=6 =

Productividad bruta de grúas) denota un bajo rendimiento portuario. Por el contrario una

estancia en muelle reducida (ICk=3 = Tiempo neto de atraque), con un alto número de

movimientos (ICk=8 = Productividad neta de grúas) denota un alto rendimiento.

161

Una vez recopilados todos los datos necesarios y a partir de cada matriz se puede:

• Comparar líneas regulares y terminales ordenadamente.

• Identificar y encontrar las causas que motivan las escalas fuera de control.

Como se ha explicado en los apartados anteriores, en el CEP propuesto se utilizan dos

gráficos de control: el gráfico de valores individuales (gráfico I) y el gráfico de rango móvil

(gráfico MR). Si todos los puntos se encuentran dentro de los límites del control en el

gráfico I, entonces la media para el proceso es estable, y si todos los puntos se

encuentran dentro de los límites del control en el gráfico MR, entonces la variación

también es estable. Teóricamente existen estas cuatro posibles situaciones:

• Que la media del proceso y la variación sean estables.

• Que la media del proceso sea estable pero no la variación.

• Que la media del proceso no sea estable y la variación si lo sea.

• Que la media del proceso y la variación no sean estables.

En el primer caso, si no existen puntos fuera de control para el gráfico I ni para el gráfico

MR, entonces el proceso es estable y la línea regular se encuentra bajo control

estadístico.

En el segundo caso, si no existen puntos fuera de control el gráfico I pero si existen en el

gráfico MR, entonces tanto la media como la variación del proceso pudieran no ser

estables. El motivo es que los puntos fuera de control en la gráfica MR pueden afectar a

la validez de los límites de control en la gráfica I, con lo cual sería difícil evaluar la

estabilidad de la media del proceso. En consecuencia, se deben investigar los puntos

fuera de control en la gráfica MR y omitir de los cálculos aquellos que tengan causas

especiales.

162

En el tercer caso, si no existen puntos fuera de control en el gráfico MR (la variación del

proceso es estable), pero sí existen puntos fuera de control en la gráfica I (la media del

proceso podría no ser estable), se deberían investigar los puntos fuera de control en la

gráfica I y omitir de los cálculos aquellos que tengan causas especiales.

Finalmente en el cuarto caso, si existen puntos fuera de control tanto en el gráfico I como

en el gráfico MR, la media y la variación del proceso pudieran no ser estables. Además,

la superación de los límites de control en la gráfica MR podría afectar la validez de los

límites de control en la gráfica I. En consecuencia, al igual que en los casos anteriores, se

deben investigar los puntos fuera de control en cada gráfica y omitir de los cálculos

aquellos con causas especiales.

En el CEP de líneas regulares estas cuatro posibles situaciones se pueden simplificar a

tres categorías de servicio en función de los resultados de los gráficos de control:

• Nivel A. La línea regular está bajo control estadístico. Gráficos I y MR sin puntos

fuera de control.

• Nivel B. La línea regular pudiera no estar bajo control. Uno de los dos gráficos

(Gráficos I o Gráfico MR) tiene algún punto fuera de control.

• Nivel C. La línea regular pudiera no estar bajo control. Los dos gráficos tienen puntos

fuera de control.

Una vez clasificada la línea regular, en el caso de no encontrarse en el nivel A, se

deberían buscar causas especiales con otro indicador de calidad ICk. En caso de existir

alguna causa especial que justificase algún punto fuera de control, se eliminaría esa

escala de los cálculos y se volverían a elaborar los gráficos de control. 22

Por tanto, en el segundo nivel de análisis (buque) se estudian los diversos Indicadores de

Calidad (ICk) de cada escala. Este nivel de análisis es de especial ayuda para la 22 Análogamente en el CEP de terminales existen los mismos 3 niveles A, B o C pero cada punto de datos es

ahora representado, en lugar de por una escala, por el indicador medio de todas las escalas de la línea

regular analizada. ijIC

163

detección de causas especiales, por lo que se debería centrar en el análisis específico de

aquellas observaciones que hubieran dado “fuera de control” en el CEP de la línea. El

esquema metodológico de la propuesta se resume en la siguiente Figura 72:

Figura 72. Esquema de la propuesta metodológica (para cada indicador k)

Esta forma de clasificar la información constituye únicamente un marco de referencia que

se debe adaptar a la realidad de cada puerto. También se debe tener presente que los

gráficos diseñados únicamente sirven para analizar el indicador correspondiente del

puerto para el cual han sido diseñados, es decir, cada terminal y cada característica

tendría sus correspondientes gráficos de control. Por tanto, esta metodología es general y

en ningún caso los resultados que se obtienen en una terminal de un determinado puerto

se pueden extrapolar a otra terminal.

El Control Estadístico de Procesos (CEP) utilizando Gráficos de Control, puede

representar una importante herramienta de gestión para el seguimiento de los avances

respecto a los objetivos estratégicos en las terminales de contenedores. Con este método

de evaluación, los gerentes podrían mejorar el rendimiento del servicio mediante la

Selección del indicador “k” a

estudiar y recogida de datos

Elaboración de gráficos de

control para cada línea “j”

Elaboración de matriz de

control para cada indicador “k”

CONTROL de la escala IC ijk

con otros indicadores k

CONTROL de la línea:

NIVEL: A, B o C


control para cada terminal

Buscar causas especiales,

diagnóstico de la terminal

Buscar causas especiales,

diagnóstico de la línea


control para el puerto

CONTROL de terminal:

NIVEL: A, B o C


164

medición, evaluación y comunicación de información. En este sentido, la información que

se extrae del CEP y los gráficos de control, puede ayudar a originar una disposición

portuaria mejorada y facilitar una más eficaz toma de decisiones.

Esta metodología podría permitir a cualquier empresa de transporte evaluar la actividad

de los buques en su servicio de línea en puerto, lo que puede facilitar la coordinación

entre departamentos para la planificación de la reserva de carga saliente o entrante.

Además, las terminales podrían comprobar sus niveles de servicio y monitorizar la

eficiencia y calidad de las operaciones portuarias. Por tanto, la metodología propuesta no

sólo facilita una descripción de los procesos en la línea de atraque, sino que también

podría actuar como un activador con el fin de aumentar la eficiencia de las terminales de

contenedores.

Otra de las aportaciones de esta metodología está relacionada con la transparencia del

negocio. Se considera que la adopción de este procedimiento de evaluación puede

mejorar la transparencia y fomentar la competencia existente en el sector, caracterizado

por una organización racional de las terminales y sus clientes. El CEP no sólo representa

una importante fuente de información para la Autoridad Portuaria, también lo puede ser

para el operador de la terminal y los usuarios que utilicen o difundan este método de

control.

165


En este capítulo se ha he realizado una propuesta general para el CEP en la terminales

de contenedores. Con el objeto de observar el funcionamiento conjunto del sistema de

atraque, cada indicador de calidad es representado en los gráficos de control de acuerdo

a las características de la variable que se pretende evaluar.

La propuesta está basada en la monitorización y en la evaluación continua de la calidad

del servicio, permite detectar irregularidades y localizar las causas concretas que originan

los problemas. Para ello es imprescindible utilizar una serie indicadores que representen

la actividad de los puestos de atraque y de las grúas en las terminales, y también recoger

la cantidad de datos que son necesarios para crear un modelo de la línea de atraque que

sea suficientemente robusto. Este capítulo se puede resumir muy simplificadamente con

el esquema de la Figura 73:

Figura 73. Esquema simplificado de la metodología propuesta

Recogida de datos

Elaboración de

gráficos de control

Para cada línea

Análisis de resultados

Para cada terminal

Para cada línea

Para cada terminal

Consideraciones finales


167

7.- APLICACIÓN Y RESULTADOS

7.1.- Introducción

Una vez se ha explicado la filosofía del Control Estadístico de Procesos y los

fundamentos elementales de los gráficos de control, a continuación, se realiza la

aplicación práctica de la propuesta metodológica sobre líneas de atraque reales. Esta

aplicación utiliza como referencia dos terminales de contenedores concretas, aunque la

metodología se podrá adaptar en un futuro a la realidad de cada puerto.

Los datos utilizados corresponden al año 2011 y se refieren a las líneas de atraque de las

terminales: Noatum CT (terminal pública) y MSC CT (terminal dedicada), ambas en el

puerto de Valencia. Dichas líneas de atraque operan servicios regulares pertenecientes a

diversas compañías navieras. La aplicación se ha realizado sobre el análisis de más de

mil trescientos buques pertenecientes a diversos servicios regulares. La información

recogida en la base de datos suministrada por la Autoridad Portuaria contiene todos los

tiempos de estancia en puerto de cada escala realizada.

Los datos han sido agrupados por líneas regulares en muestras con un tamaño no inferior

a ocho buques y han sido analizadas con el paquete estadístico MINITAB®. Todos los

gráficos de control elaborados para cada línea regular se encuentran en el “Anexo III:

Aplicación práctica del Control Estadístico de Procesos”. Se debe hacer notar, que para

asegurar que los límites de control sean precisos, se necesitarían al menos 100 puntos

de datos en total por cada línea regular. Por ello, en las líneas en las que el número de

escalas muestreadas es inferior, se deben considerar los resultados como preliminares.

Evidentemente si se toman más muestras del proceso en el tiempo, aumentan las

probabilidades de tener un estimado representativo de la variación del proceso.

En el apartado siguiente se resume el CEP realizado sobre un indicador alternativo,

compendio de todos los propuestos en la metodología, y que se corresponde con el:

“Tiempo de estancia en puerto”. Para el resto de los indicadores el procedimiento sería

idéntico al que se aplica a continuación.

168

7.2.- Aplicación

La siguiente Tabla 33 resume la información recopilada y los resultados del control

estadístico del Proceso (CEP) para cada una de esas líneas regulares.

Tabla 33. Resumen de la Información recopilada y tratada (CEP)

Ptos. fuera Línea Regular CT Escalas Tiempo Medio (h)

Desv. Stan. (h)

Nivel de control? I MR

1 HOLLAND MASS-IBERICA Msc 20 12.96 3.68 A 0 0

2 MSC - CALIFORNIA EXPRESS Msc 30 21.32 2.51 B 0 2

3 MSC – CANADÁ EXPRESS Msc 14 13.63 4.73 A 0 0

4 MSC – DRAGON SERVICE Msc 12 37.27 13.77 A 0 0

5 MSC - INDIA PAKISTAN Msc 30 22.92 6.42 B 1 0

6 MSC - INDIAN OC. - AUSTRALIA Msc 31 17.60 5.31 C 1 1

7 MSC - ISRAEL EXPRESS (N. B.) Msc 46 18.55 3.87 B 0 1

8 MSC - MAGHREB SERVICE Msc 101 18.30 6.02 B 0 3

9 MSC - SILK SERV. (W.-E. B.) Msc 17 32.00 10.58 A 0 0

10 MSC – SPAIN- S.A. E. C. Msc 17 20.80 3.31 B 1 0

11 MSC – USA –GULF Msc 43 20.03 6.23 A 0 0

12 MSC - USA-N. ATLANTIC Msc 47 16.69 3.89 A 0 0

13 MSC–WEST MED–GREE/TURK Msc 13 20.19 4.16 A 0 0

14 MSC – WEST MED/SOUTHAM. Msc 32 19.58 4.80 C 1 2

15 MSC – WEST MED. – AFRICA Msc 23 24.31 7.17 A 0 0

16 MSC–WEST MED-MAROC-CAN Msc 11 18.34 5.36 A 0 0

17 CHINA SHIPPING – AMX Noa 16 21.76 4.20 A 0 0

18 COSCO – MD1 Noa 42 17.36 3.48 C 1 2

19 EVERGREEN SING.-FEM-UAM Noa 19 18.33 3.15 A 0 0

20 EVERGREEN TW- FEM- UAM Noa 24 18.22 3.57 A 0 0

21 HANJIN - EMA SERVICE Noa 8 15.46 7.80 A 0 0

22 HANJIN – MD3 Noa 47 20.40 3.70 C 1 2

23 HANJIN – MIX/MINA Noa 14 13.00 3.26 A 0 0

24 MAERSK - AE11 Noa 11 24.36 8.45 A 0 0

25 MAERSK - AE2 Noa 32 19.14 4.45 C 1 1

26 MAERSK - AE6 Noa 29 29.74 7.46 C 2 2

27 MAERSK - F01 Noa 36 20.76 5.84 A 0 0

28 MAERSK - ME4 Noa 18 16.14 2.87 A 0 0

29 MAERSK – SCANMED Noa 55 14.42 3.95 C 1 2

30 MEDEX TUNISIAN SERVICE Noa 24 16.18 6.06 A 0 0

31 MSC - CANADÁ EXPRESS Noa 13 25.01 8.20 C 1 1

169

Ptos. fuera Línea Regular CT Escalas Tiempo Medio (h)

Desv. Stan. (h)

Nivel de control? I MR

32 MSC - DRAGON SERVICE Noa 26 39.12 10.77 C 2 1

33 MSC - INDIA PAKISTAN Noa 17 22.92 6.90 A 0 0

34 MSC - INDIAN OC -AUSTRALIA Noa 10 31.22 12.05 A 0 0

35 MSC - LEVANTE EXPRESS Noa 42 22.63 9.99 C 1 2

36 MSC - MAGHREB SERVICE Noa 24 21.82 12.93 C 1 2

37 MSC SILK (WEST-EAST B.) Noa 50 32.32 7.17 C 2 1

38 MSC - SPAIN/SOUTHAMERICA Noa 19 26.12 8.06 C 1 1

39 MSC - UNITED STATES - GULF Noa 10 20.63 8.25 A 0 0

40 MSC - UNITED STATES-NA Noa 42 21.91 5.49 C 2 3

41 MSC – WESTMED-GREE/TURK Noa 12 22.99 8.49 A 0 0

42 MSC – WEST MED/S.AMERICA Noa 38 23.78 4.95 B 1 0

43 UASC – EMA Noa 32 22.04 4.91 C 1 2

44 UASC - MIX/MINA Noa 91 18.14 5.39 C 2 1

45 WHITE LINE Noa 82 17.28 7.48 C 2 4

46 X-PRESS – IBX Noa 8 9.71 3.80 C 1 1


Las estadísticas básicas resumidas de las líneas regulares en cada terminal para el

indicador “Tiempo de estancia en puerto” son las siguientes:

Error estándar de la Variable N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 Mediana MSC CT. Media (h) 16 0 20,91 1,55 6,18 12,96 17,78 19,81 Error estándar de la Variable N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 Mediana Noa CT. Media (h) 30 0 21,43 1,11 6,08 9,71 17,34 21,26 Error estándar de la Variable N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 Mediana Ambas. Media (h) 46 0 21,248 0,893 6,054 9,710 17,540 20,515

170

7.3.- Análisis de resultados

El propósito de esta aplicación práctica es identificar si el proceso de servicio en la línea

de atraque se encuentra bajo control estadístico. Se debe resaltar que la información con

la que se ha trabajado y el método utilizado en la recolección de información, han

condicionado la aplicación del método. Siguiendo la metodología descrita en el capítulo

anterior, el primer análisis a realizar consiste en estudiar estadísticamente los procesos

en cada una de las terminales del puerto. De este modo se puede identificar la terminal

más eficiente y las líneas regulares que propician el mejor rendimiento.

Para realizar este control se evalúa la calidad del servicio en cada línea, reconociendo las

escalas en las que el indicador estudiado (en este caso el tiempo bruto de atraque), se

encuentra fuera de los límites impuestos por el propio servicio. En el caso de que la

medición se encuentre fuera de los citados límites, existiría un motivo para estudiar las

causas que producen dicho efecto y poder tomar decisiones. La Tabla 34 resume las

siguientes mediciones:

Tabla 34. Nivel de Control en las líneas analizadas

NIVEL DE CONTROL Número de líneas % sobre el total

Nivel A 22 47,8

Nivel B 6 13,0

Nivel C 18 39,1


Nivel A

Analizando todas las líneas regulares dentro del período de tiempo considerado, se

observa que en el cuarenta y ocho por ciento (48%) de las líneas, la media del proceso

es estable y no existen puntos fuera de control. Por tanto, el servicio se realiza con

garantía y se puede afirmar que se encuentra bajo control estadístico. Sin embargo, un

proceso bajo control estadístico no conlleva necesariamente que el servicio esté

cumpliendo con las necesidades de los clientes (se trata más bien de una condición

necesaria pero no suficiente). Sólo implica que la línea bajo control estadístico (nivel A) el

171

proceso se está comportando de forma coherente. En estas situaciones los parámetros

del proceso no deberían ser ajustados obligatoriamente.

Nivel B

Por otro lado, seis de las líneas analizadas (13% del total) no pasan el Control Estadístico

del Proceso, bien porque la media no es estable (puntos fuera de control en gráfica I) o

bien porque la variación del proceso no es estable (puntos fuera de control en gráfica

MR). Es posible que en estos casos una vez identificada la “causa” que justifica el punto

“fuera de control” en la gráfica correspondiente, la gráfica pueda ser corregida (si es

especial) y entonces la línea regular pase a estar bajo control estadístico.

Nivel C

Finalmente, el resto de las líneas (39% del total) no pasan el Control Estadístico del

Proceso, tanto porque la media no es estable (puntos fuera de control en gráfica I), como

porque la variación del proceso tampoco es estable (puntos fuera de control en gráfica

MR). En estos casos es más difícil encontrar en ambas gráficas las causas especiales

que pudieran justificar los “fuera de control”. En todo caso, si estas causas se localizasen

y se pudieran corregir, la línea regular pasaría a estar bajo control.

Cada una de las escalas fuera de control debería ser estudiada buscando causas

especiales, los motivos que pueden explicar los puntos fuera de control pueden ser

diversos. Algunas de las causas que pueden provocar que una línea regular no supere el

control estadístico son las siguientes:

• Falta de homogeneidad en los volúmenes de mercancía intercambiados dentro de

escalas pertenecientes a una misma línea. Estas desviaciones pueden ser

esporádicas, o bien pueden responder a un cambio de estrategia en el servicio de

línea. En cualquier caso, se trata de una causa normal imputable a la línea y en la

que el terminal poco puede hacer.

• Accidentes o imprevistos esporádicos en la carga y descarga de una determinada

escala. El deterioro del indicador se podría contrastar con otros indicadores, por

ejemplo, de productividad neta de atraque o el tiempo neto de atraque. Esto podría

172

definir con exactitud cual fue el motivo real que provocó el retraso (tasas bajas de

actividad en la terminal, accidentes, cambios en el plan de estiba de última hora…) y

aclarar si la causa es imputable al terminal.

• Cierres de actividad por huelgas, averías en equipos, paradas de mantenimiento de

grúas, etc. Estas ineficiencias de carácter más general, se repercuten de manera

implícita en el tiempo de servicio y reducen a efectos prácticos la productividad del

conjunto del terminal. Por tanto, esta causa (imputable al operador) difiere de las

anteriores pues no repercute en una única escala, sino en todas las que se producen

en la terminal mientras no se elimina el problema.

• Fluctuaciones periódicas o cierta estacionalidad en el servicio. Se puede producir

una posible variación periódica de las muestras de control, asignables a problemas

esporádicos que aparecen durante escasos días a lo largo de un año y en intervalos

de tiempo pequeños, como pueden ser: cambios en turnos de trabajo, fines de

semana o festivos. Las terminales afectadas por la variación estacional, están

obligadas a identificar y medir la estacionalidad con el objeto de mejorar la gestión

(aumento temporal en los requerimientos de mano de obra, maquinaria, etc.).

Los aspectos mencionados son suficientes para dar una idea bastante certera de las

posibles causas que pueden explicar los puntos fuera de control. En el Anexo III se

exponen algunos ejemplos más, así como la diferenciación entre causa normal y causa

especial. En relación con los resultados obtenidos, se podría afirmar con el CEP aplicado

a líneas regulares que el servicio es eficiente y predecible (Tabla 35).

Tabla 35. Resumen del CEP aplicado a líneas regulares

Nº de líneas Nivel A Nivel B Nivel C

MSC CT 16 9 5 2

NOA CT 30 13 1 16

Dos Terminales 46 22 6 18


173

Conviene resaltar que los límites de control establecidos en cada línea (Anexo III) no son

especificaciones obligatorias, objetivos corporativos, o la "voz del cliente", sino que responden

únicamente al control estadístico del proceso. Además, un proceso estable pero que se encuentra

fuera de los límites de control por una causa especial puntual, puede ser mejorado una vez

identificada y reparada esa causa (esfuerzo de mejora). Por ello, en las líneas regulares

identificadas con un nivel B o C, se debería de profundizar en el análisis e investigar las escalas

concretas fuera de control (segundo nivel de análisis o control del buque).

Una vez realizados todos los gráficos de control y estudiadas todas las líneas regulares

con el indicador seleccionado, el siguiente paso continuando con la metodología

propuesta en el capítulo anterior, es realizar un segundo CEP, aplicado en esta ocasión a

las terminales. Si los gráficos de control por cada línea regular (Anexo III) han reflejado

que ambas terminales ofrecen un servicio con pocas escalas fuera de control, entonces

unos gráficos que representaran el valor medio del indicador seleccionado para cada

línea, también deberían reflejar un comportamiento similar. Es decir, sin puntos o con

escasos puntos fuera de control en los gráficos I-MR. Esta podría ser una forma de

comprobar los resultados del control gráfico realizado a cada línea.

Por tanto, en los siguientes gráficos de control cada punto ijIC corresponde ahora a una

línea regular y se estudia el tiempo medio de estancia por terminal. En este caso, los

resultados, que se resumen en la Tabla 36, corroboran el buen comportamiento general

del servicio.

Tabla 36. Resumen del CEP aplicado a terminales

Puntos fuera de Control

Número de líneas / Nivel de Control

Gráfico I Gráfico MR

Tiempo estancia (horas)

Desv. est. (horas)

MSC CT 16 / B 0 1 20,91 6,18

NOA CT 30 / B 1 0 21,43 6,08

Dos Terminales 46 / C 2 1 21,24 6,05


174

A continuación se presenta la discusión sobre las gráficas de control para la terminal

MSC CT (Figura 74), la terminal Noatum CT (Figura 75) y para el conjunto de las dos

terminales (Figura 76).

40

20

0

No

a M

edia

(h

)

_X=20,91

LCS=39,41

LCI=2,40

15131197531

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,96

LCS=22,74

LCI=0

MR Rango móvil inusualmente grande 4

Gráfica Razón Puntos fuera de control

Gráfica I-MR de MSC CT. Media (h)Informe de estabilidad

¿Es estable del proceso?Investigue los puntos fuera de control. Busque patrones y tendencias.

Figura 74. Gráficos I-MR correspondientes a la terminal de MSC

En MSC CT se han estudiado 16 líneas regulares, por tanto, se representan 16

observaciones. Lo que se trata de contrastar es si el “indicador conjunto” (de las líneas)

también se encuentra bajo control estadístico. De los gráficos se extrae que en la terminal

MSC CT la media del proceso es estable, ya que no se observan puntos de datos fuera

de control en la gráfica I. Sin embargo, en la gráfica de rango móvil aparece un punto

fuera de control, por tanto, la variación pudiera hacer que el proceso no fuera estable. Se

debería investigar el punto fuera de control respecto a los límites impuestos por el

conjunto y determinar si existe una causa especial que lo justifica. Si así fuera, se

volvería a realizar el test omitiendo el punto fuera de control.

ijIC


175

Con el mismo criterio se analizan las 30 observaciones correspondientes a otras tantas

líneas regulares que atracan en NOATUM CT, en este caso el gráfico de control I-MR es

el siguiente.

39

27

15

NO

A C

T M

edia

(h

)

_X=21,43

LCS=36,20

LCI=6,66

28252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,55

LCS=18,15

LCI=0

I Valor inusualmente grande 16


Gráfica I-MR de NOA CT. Media (h)Informe de estabilidad


Figura 75. Gráficos I-MR correspondientes a la terminal NOATUM

En el control sobre la terminal NOATUM CT no se observan puntos fuera de control en el

gráfico de rango móvil, pero sí se observa que en el Gráfico I la media del proceso

pudiera no ser estable, ya que un punto de datos está fuera de control (el 3,3 % de las

observaciones). Se debe tener presente (Figura 70), que la probabilidad asociada a un 3-

sigma indicaba que puede haber hasta un 0,7 % de puntos fuera de control, en virtud de

las probabilidades, aunque el proceso sea estable. Por tanto, se debería estudiar la

posibilidad de causas especiales, y en su caso, corregir el control.

Por último, las dos terminales se analizan agrupadas con el mismo criterio. En este

análisis conjunto, las terminales son contempladas de forma independiente al resto del


176

puerto, y por tanto, el control gráfico, por si solo, no descubre posibles interacciones con

otras terminales del puerto.

39

27

15

CO

NJU

NT

O. M

edia

(h

)

_X=21,25

LCS=37,14

LCI=5,36

464136312621161161

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,98

LCS=19,52

LCI=0

I Valor inusualmente grande 4; 32 MR Rango móvil inusualmente grande 4


Gráfica I-MR de CONJUNTO. Media (h)Informe de estabilidad


Figura 76. Gráficos I-MR correspondientes al conjunto de las terminales

En este caso tanto la media como la variación del proceso pudieran no ser estables, pues

2 puntos (4,3 %) están fuera de control en la gráfica I, y un punto (el 2,2 %) está fuera de

control en el gráfico MR. Todo ello puede afectar a la validez de los límites de control por

lo que, al igual que en los gráficos anteriores, se deberían investigar y omitir los puntos

en caso de existir causas especiales.


177


Toda la información relevante que se extrae de los gráficos de control puede ser utilizada

para mejorar la gestión estratégica de estas terminales, pudiendo ser ampliada con otras

escalas y evaluada posteriormente con otros indicadores. Lo que se ha pretendido con la

aplicación presentada en este capítulo es mostrar un modelo de las terminales que

permita evaluar la calidad del servicio en la línea de atraque.

La investigación planteada, sobre la base de los tiempos de estancia en puerto, se puede

utilizar como punto de partida para mejorar las estrategias de calidad del servicio en

estas terminales y controlar su producción futura. Un modelo más complejo permitiría

incorporar el resto de indicadores expuestos en esta Tesis Doctoral y definir con mayor

precisión la calidad del servicio en la línea de atraque de estas terminales.

La aplicación ha demostrado que los gráficos de control pueden ser utilizados para

predecir la duración de una determinada escala o servicio línea. Se puede acudir a estos

gráficos cada vez que se necesite estimar un tiempo de servicio para un buque de una

determinada línea, con unas dimensiones y con un número de movimientos esperados.

179

8.- CONCLUSIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

8.1.- Conclusiones

El principal objetivo de la Tesis Doctoral es el desarrollo de una metodología para la

evaluación de la calidad del servicio en la línea de atraque, que al mismo tiempo sirve

como herramienta de control para las terminales de contenedores.

Dadas las características de la operativa de las terminales de contenedores, se puede

afirmar que el servicio tiene dos grandes “enemigos”. En primer lugar, las desviaciones

con respecto al objetivo especificado, y en segundo lugar, una excesiva variabilidad

respecto a los valores deseables, que puede generar efectos adversos en el propio

servicio portuario.

La falta de homogeneidad que se presenta en las escalas dificulta y condiciona el estudio

de la línea de atraque. En la actividad diaria de las terminales se ha comprobado que en

los buques pequeños, y con menor número de movimientos, se tiende a alcanzar

productividades brutas más bajas que en los grandes buques. También se comprueba

que la variabilidad aumenta a medida que crece la escala del sistema que se estudia

(atraque, terminal o puerto), tanto en lo que se refiere a la irregularidad de las llegadas

como del servicio. Otros aspectos como la interacción entre las terminales, la propia

irregularidad de las esloras o de los volúmenes de mercancía a intercambiar por cada

buque, etc. hacen que el control de los procesos en la interfaz entre el “lado mar” y el

“lado tierra” sea complejo.

Algunos autores han entendido la importancia de la “variabilidad” de los procesos y como

esta puede influir en la calidad del servicio. En este sentido, existen estudios en los que

se agrupa a los buques por esloras, o por número de movimientos en la línea de atraque.

La ventaja de esta forma de clasificación es evidente, ya que se hacen homogéneas

algunas medidas del servicio.

La propuesta que se desarrolla en esta Tesis utiliza una clasificación no utilizada con

anterioridad, consistente en agrupar los buques según el servicio de línea. Los buques de

180

una misma línea regular tienden a guardar ciertas similitudes en cuanto a sus

dimensiones, y también en cuanto a volúmenes mercancía intercambiada en cada escala.

De este modo se reduce la variabilidad de las posibles mediciones en la línea de atraque

y se puede realizar un control de la calidad del servicio más efectivo y útil, al poder

recompensar al servicio de línea.

La propuesta metodológica para la evaluación de la calidad del servicio está basada en el

Control Estadístico de Procesos (CEP) con Gráficos de Control, y representa una forma

inédita de afrontar el problema, ya que no se han formulado antes propuestas similares,

ni con este método de estudio, ni con el criterio de clasificación por líneas regulares.

El método que se ha propuesto puede permitir la detección de los problemas en la línea

de atraque de las terminales y facilitar la toma de decisiones a los gestores de las

mismas. El tipo de control gráfico utilizado presentaría el inconveniente de que solo

puede reproducir lo que ha ocurrido históricamente, sin capacidad de proyección futura.

Por tanto, podrían existir problemas en caso de un cambio de estrategia en la terminal, o

por la incorporación de nuevas líneas y buques de características no incorporadas a la

base de datos.

En lo que se refiere a la aplicación práctica desarrollada, se debe resaltar que al igual que

en una prueba de hipótesis, es posible que un proceso se juzgue fuera de control cuando

realmente esté bajo control y viceversa. Las consecuencias de dichos errores son

importantes, ya que si un proceso se declara fuera de control cuando en realidad no lo

está, se buscarán causas inexistentes. Por el contrario si un proceso está fuera de control

y se acepta que está en control estadístico, no se logrará el estándar de calidad que se

ha fijado.

Debido a las limitaciones en la recopilación de datos, la aplicación práctica sólo ha

utilizado un único indicador para examinar la eficiencia de la línea de atraque. Este

indicador incluye el tiempo activo o tiempo neto empleado en la carga y descarga, el de

maniobra de atraque y desatraque y el tiempo improductivo (abrir y cerrar escotillas,

demoras en las grúas o en la autorización para iniciar la descarga, etc.). Es decir, incluye

de forma implícita el rendimiento de la carga y descarga en el muelle.

181

Por tanto, la aplicación representa solo una parte del cuadro general presentado en la

metodología. En cuanto a los resultados, éstos parecen sugerir una buena gestión de la

línea de atraque en las terminales analizadas. Si bien, en algunas líneas regulares sería

conveniente aumentar temporalmente las observaciones, hasta que esté claro si la línea

se encuentra realmente bajo control. Esto sería preferible a tratar de determinar si las

causas especiales están presentes y lanzar inmediatamente un esfuerzo de mejora del

proceso.

Por otro lado, se debe tener presente que las terminales de contenedores trabajan en un

mercado imperfecto, en el que una mejora en la relación calidad/precio en los servicios

portuarios no siempre es suficiente para atraer a un determinado puerto el tráfico y

viceversa. Un puerto puede perder un cliente, no sólo a causa de las deficiencias o falta

de calidad en el servicio, sino a causa de que el cliente ha reorganizado su red de

servicios (caso de Maersk en los puertos de Algeciras, Málaga y Tánger Med).

Salvando los últimos aspectos mencionados, la propuesta desarrollada permite resolver

muchas de las carencias de otros estudios tradicionales (empíricos, analíticos basados

en teoría de colas y de simulación), en los aspectos relacionados con la variabilidad de

los procesos y el control de la calidad del servicio.

Se considera que la investigación realizada supone una contribución significativa al

avance del conocimiento, en lo que se refiere al control de la calidad del servicio en la

línea de atraque. Así mismo, se considera que se han establecido las bases para

desarrollar futuras líneas de investigación con miras a mejorar la presente propuesta

metodológica y/o afrontar nuevos campos de investigación.

8.2.- Futuras líneas de investigación

Se deben impulsar nuevas investigaciones que contribuyan a mejorar y potenciar las

posibilidades de la metodología presentada en este trabajo. Por ello, se propone la

aplicación de otros procesos de control estadísticos en futuras investigaciones, como los

gráficos CuSum (Sumas acumuladas), gráficos EWMA (Medias móviles con peso

exponencial), etc. El control estadístico basado en el CuSum, por ejemplo, no es tan

intuitivo como los gráficos de Shewhart, pero puede ser más eficaz en la detección de

182

pequeños cambios en la media de un proceso, especialmente cuando se pretende

detectar cambios de 2-sigma o menos en el estimador o característica del proceso.

En futuras investigaciones, también se deberían de analizar con mas profundidad

aquellos casos, en los que a pesar de que todos los puntos se encontrasen entre los

límites de control, se hayan observado en las muestras tendencias no deseadas,

comportamientos sistemáticos, o patrones no aleatorios. Para estos casos sería

necesario desarrollar una metodología alternativa que identificara las causas especiales

que afectan al proceso. Esta metodología debería estar relacionada con los “tests” para

causas especiales.

Por último, en el desarrollo de nuevas aplicaciones basadas en el Control Estadístico de

los Procesos, se deberían utilizar otros indicadores o características de control diferentes

a los propuestos en esta Tesis Doctoral. Estos parámetros podrían estar relacionados,

por ejemplo, con los tiempos de inactividad de buques y terminales, en las etapas

anteriores y posteriores al atraque. El objetivo de estas nuevas investigaciones sería

evaluar el tiempo no productivo de una misma línea regular en diferentes puertos.

183

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121.

ANEXO I: APLICACIÓN PRÁCTICA DE AJUSTE ENTRE VARIABLES PORTUARIAS

Anexo I

Anexo I - 1

ANEXO I: APLICACIÓN PRÁCTICA DEL AJUSTE ENTRE VARIABLES PORTUARIAS

En este anexo se realiza una breve aplicación práctica de ajuste estadístico entre

variables portuarias::

350300250200150100500

8000

6000

4000

2000

0

AREA TERMINAL (ha)

LONG

ITUD

DE

MUE

LLES



Gráfica de línea ajustadaLONGITUD DE MUELLES = 311,6 + 16,47 AREA TERMINAL (ha)

1600014000120001000080006000400020000

8000

6000

4000

2000

0

CAPACIDAD (KTEUs)

LONG

ITUD

DE

MUE

LLES



Gráfica de línea ajustadaLONGITUD DE MUELLES = 539,4 + 0,4689 CAPACIDAD (KTEUs)

Longitud vs área (ha) y longitud vs capacidad (KTEUs)

2520151050

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

Nº DE ATRAQUES

LONG

ITUD

DE

MUE

LLES



Gráfica de línea ajustadaLONGITUD DE MUELLES = - 39,77 + 335,8 Nº DE ATRAQUES

9080706050403020100

500

400

300

200

100

0

Nº DE GRUAS

AR

EA T

ERM

INA

L (h

a)



Gráfica de línea ajustadaAREA TERMINAL (ha) = 28,06 + 3,623 Nº DE GRUAS

Longitud vs nº de atraques y Área del terminal vs nº grúas

1600014000120001000080006000400020000

400

300

200

100

0

CAPACIDAD (KTEUs)

AR

EA T

ERM

INA

L (h

a)



Gráfica de línea ajustadaAREA TERMINAL (ha) = 34,27 + 0,01869 CAPACIDAD (KTEUs)

800070006000500040003000200010000

500

400

300

200

100

0

L O N G I T U D D E M U E L L E S (m)

A R

E A

D

E L

T E

R M

I N

A L

(ha

)



Gráfica de línea ajustadaAREA TERMINAL (ha) = 8,112 + 0,04292 LONGITUD DE MUELLES

Área del terminal vs capacidad y Área del terminal vs longitud de muelles

Anexo I

Anexo I - 2

350300250200150100500

25

20

15

10

5

0

AREA TERMINAL (ha)

Nº D

E A

TRA

QUE

S



Gráfica de línea ajustadaNº DE ATRAQUES_1 = 1,280 + 0,04586 AREA TERMINAL (ha)

9080706050403020100

17500

15000

12500

10000

7500

5000

2500

0

Nº DE GRUAS

CAPA

CID

AD

(KT

EUs)



Gráfica de línea ajustada

CAPACIDAD (KTEUs) = - 198,6 + 183,2 Nº DE GRUAS

Nº de atraques vs área del terminal y Capacidad vs nº de grúas

9080706050403020100

30

25

20

15

10

5

0

Nº DE GRUAS

Nº D

E A

TRA

QUE

S



Gráfica de línea ajustadaNº DE ATRAQUES = 1,357 + 0,2631 Nº DE GRUAS

800070006000500040003000200010000

25

20

15

10

5

0

LONGITUD DE MUELLES (m)

Nº D

E A

T R

A Q

U E

S




Nº DE ATRAQUES = 0,3331 + 0,002837 LONGITUD DE MUELLES

Nº de atraques vs nº de grúas y Nº de atraques vs longitud de muelles (m)

350300250200150100500

15000

10000

5000

0

-5000

AREA TERMINAL (ha)

CAPA

C ID

AD

(K

T E

U s) S 1809,21

R-cuad. 51,8%R-cuad.(ajustado) 51,1%


Gráfica de línea ajustadaCAPACIDAD (KTEUs) = 57,0 + 27,71 AREA TERMINAL (ha)

800070006000500040003000200010000

15000

10000

5000

0

-5000

LONGITUD DE MUELLES (m)

C A

P A

C I

D A

D (

m i

l e s

d e

T E

U s

)



Gráfica de línea ajustadaCAPACIDAD (KTEUs) = - 663,9 + 1,812 LONGITUD DE MUELLES

Capacidad vs Área del terminal y Capacidad vs longitud de muelles

Anexo I

Anexo I - 3

2520151050

100

80

60

40

20

0

Nº DE ATRAQUES

Nº D

E G

R U

A S




Nº DE GRUAS = - 3,317 + 3,404 Nº DE ATRAQUES

800070006000500040003000200010000

100

80

60

40

20

0

LONGITUD DE MUELLES

N º

D E

G R

U A

S




Nº DE GRUAS = - 2,541 + 0,009894 LONGITUD DE MUELLES

Nº de grúas vs nº de atraques y Nº de grúas vs longitud de muelles

350300250200150100500

100

75

50

25

0

AREA TERMINAL (ha)

N º

D E

G R

U A

S




Nº DE GRUAS = 1,343 + 0,1520 AREA TERMINAL (ha)

1600014000120001000080006000400020000

100

80

60

40

20

0

CAPACIDAD (KTEUs)

N º

D E

G R

U A

S




Nº DE GRUAS = 1,663 + 0,005182 CAPACIDAD (KTEUs)

Nº de grúas vs área del terminal y Nº de grúas vs capacidad KTEUs

Los datos depurados utilizados han sido obtenidos de las siguientes tablas:

Anexo I

Anexo I - 4

Terminales de contenedores del operador privado PSA. 2008.

Terminal marítimo de contenedores

Nº de atraques

Longitud de muelles(m)

Superficie terminal (Ha)

Calado (m)

Nº de grúas

Capacidad (K TEUS/año)

Antwerp 29 10.215 598 16.5 70 14.300 Buenos Aires 4 1.300 67 12 10 2.000 Busan 9 3.200 215 17 25 5.500 Chennai 3 832 35 15,5 10 1.500 Dalian 7 1.856 74 14 16 2.200 Dongguan 6 2.097 125 17,8 18 2.800 Fuzhou 2 678 48,5 14,3 6 950 Genoa 5 1.650 165 17,5 15 2.500 Guangzhou 3 519 28 11,5 4 500 Guangzhou 7 1.450 66 12.5 12 2.100 GCT, Xingang 4 810 27 12,5 6 1.000 GCT, xinsha 3 640 39 12,5 6 1.100 Pakistan Gwadar 2 602 50 14,5 2 500 India Asirá 2 650 33,2 15 2 1.230 HK ct3, 4,6,7, 8w, 8e & 9 17 6.425 186,2 15,5 64 12.730 Hong Kong ct4, 6, 7 & 9 12 4.292 111 15,5 43 8.500 Hong Kong ct8 East 2 1.088 30 15,5 9 1.800 Hong Kong ct8 West 2 740 28,5 15,5 8 1.800 Hong Kong ct3 Terminal 1 305 16,7 14 4 630 Korea Korea Incheon 3 900 35,5 14 9 1.500 Japan Kitakyushu 4 1.225 43 15 3 1.100 India Kandla 2 545 40 12 2 1.000 India Kolkata 2 411 5 8 3 250 Turkey Mersin 6 1.500 110 14 7 2.500 Panama Pacific Coast 1 330 12 14,5 3 450 The Netherlands Rotterdam 1 300 10 5,5 2 265 Portugal Sines 3 940 36,4 16 10 1.400 SINGAPORE 54 16.000 600 16 190 35.000 Tanjong Pagar Terminal 8 2.300 85 14,6 29 Keppel Terminal 14 3.200 100 14,6 42 Brani Terminal 9 2.600 80 15 32 Pasir Panjang Terminal 23 7.900 335 16 87 Thailand Laem Chabang 3 1.250 45,5 14 13 2.220 China Tianjin. Tact 4 1.100 63 16 11 1.850 China Tianjin. Tact 6 2.300 218 16 23 4.000 Fuente: Elaboración propia a partir de los datos recogidos de www.psa.com

Nota: PSA es uno de los principales operadores de terminales de contenedores. En el

año 2011 operó terminales en 29 puertos repartidos en 17 países.

Anexo I

Anexo I - 5

Selección de otras terminales internacionales de contenedores.

Terminal marítimo de contenedores

Puestos de atraque

Longitud de muelles(m)

Área del terminal

(Ha)

Calado (m)

Nº de grúas

Capacidad máxima (K TEUS/año)

BURCHARDKAI CT 8 2.850 160 16,5 18 2.600

ALTENWERDER CT 4 1.400 78 16,7 15 1.900

EUROKAI Hamburg CT 6 2.100 120 15,5 17 2.000

EUROGATE Bremerhaven CT 9 3.237 200 14,5 21 3.200

Bremerhaven. Eurogate CT 3 1.100 68 14 10 1.800

NOORDZEE CT 3 1.125 80 14,5 9 1.320

DEURGANCK (Left Bank) CT 8 2.750 200 14,5 24 3.750

EUROPA CT, HNN. 3 1.180 72 14,3 8 1.350

TRINITY CT HPH. FELIXSTOWE 6 2.084 109 15 21 2.800

LANDGUARD FELIXSTOWE CT 1 439 30 11,9 4 450

ECT Delta Terminal, Rotterdam CT 11 3.880 313 16,6 23 4.500

ECT Home Terminal, Rotterdam CT 4 1.400 67 14,15 11 800

ECT HANNO, Rotterdam CT 3 900 60 14,4 11 1.600

CERES PARAGON CT 3 1.012 54 15 9 1.000

MARSAXLOKK Malta CT 7 2.426 55 15,5 15 1.300

VOLTRI CT 4 1.400 100 15 8 869

MEDCENTER CT (EUROGATE). 9 3.011 120 15,5 18 3.080

PIRAEUS CT 8 2.774 90 16 14 1.400

TERMINAUX DE NORMANDIE, CT 3 1.075 40 14 5 450

FOS CONTAINER TERMINAL. CT 3 1.175 56 14,5 6 750

SKANDIA CONTAINER TERMINAL. 3 1.012 60 12 8 666

FREEPORT BAHAMAS. CT (HPH) 3 1.033 37 15,5 7 1.058

PORT BOTANY. CT 3 1.055 44,2 15,2 6 730

BARBOURS Houston CT 5 1.829 101 12,19 12 1.100

NORFOLK CT 5 1.637 134 15,2 10 1.650

APM Port Elizabeth, APM, CT. 4 1.370 108 13,5 11

MAHER TERMINAL New Jersey. 9 3.087 180 15,2 13

Fuente: Muñoz V. (2008)

Anexo I

Anexo I - 6

Terminales marítimos de contenedores en España.

TERMINALES DE CONTENEDORES

Longitud de

atraque(m)

Área del terminal

(Ha)

Calado (m)

Nº de grúas carga/descar

ga Chasis SC RTG RMG

Capacidad máxima (miles

TEUs/año)

Maesrsk 1.957 67 17 15 207 0 46 0 3.926

Marítima Valenciana 1.780 114 16 9 76 0 50 0 2.826

Terminal de Contenedores de Barcelona 1.380 53 14 9 0 51 32 1 963

Operaciones Portuarias Canarias, S.A. 1.120 42 14 12 50 0 8 0 1.388

Terminales de Cataluña 1.640 35 14 8 24 0 13 0 921

Terminal de Contenedores de Valencia 580 35 10 6 24 11 0 0 681

Terminales del Sudeste 360 10 16 2 0 0 5 0 410

Compañía Auxiliar del Puerto, S.A. 916 16 12 3 17 2 7 0 324

Abra Terminales Marítimas 747 22 14 5 30 0 1 344

Terminales Marítimas de Bilbao 770 33 20 4 15 5 9 0 637

La Candelaria 400 6 8 3 2 5 0 0 165

Terminal Llevant 450 9 16 3 5 6 0 0 196

Estibadora del Ponent 330 9 10,5 4 0 6 0 0 300

Compañía Gaditana de Contenedores 600 10 13 3 0 0 0 0 309

Terminal de Conternedores de Avilés 125 0,875 12 1 0 0 0 0 14

Terminal de Contenedores de Algeciras 680 18 14,5 2 0 0 4 0 862

Terminal de Contenedores de Gijón 210 4 11 1 2 5 0 0 63

Fuente: González N. (2007)

ANEXO II: APLICACIÓN PRÁCTICA DE LOS MÉTODOS DE SIMULACIÓN

Anexo II

Anexo II - 1

ANEXO II: APLICACIÓN PRÁCTICA DE LOS MÉTODOS DE SIMULACIÓN

PARTE I: Simulación del sistema del sistema de atraque

Esta primera parte tiene por objetivo simular un modelo del sistema de atraque de las

principales terminales de contenedores del puerto de Valencia. El paso inicial para la

elaboración del modelo es familiarizarse con el sistema que se pretende estudiar. El

puerto de Valencia es según Containerisation International (2011) el primer puerto

español por tráfico de contenedores, quinto de Europa y 26 a nivel del mundo. Las

dársenas del puerto son capaces de atender y dar servicio a los grandes buques

portacontenedores de nueva generación, con capacidades de 14.000 TEU, registros

brutos superiores a las 150.000 toneladas y esloras que alcanzan los 366 metros.

Gran parte del tráfico del puerto es generado por la naviera suiza, Mediterranean

Shipping Company (en adelante MSC), que en 2006 eligió a Valencia como puerto base

del Mediterráneo occidental y que en el año 2011 generó entre 2,5 y 3 millones de

movimientos anuales en el puerto. El puerto recibe mensualmente más de 100

portacontenedores de MSC, llegando algunos días a recibir hasta siete buques y algunos

fines de semana hasta una docena.

En el caso de estudio se ha realizado un seguimiento técnico de la línea de atraque de

dos terminales, una de uso público (multi-cliente) “Noatum CT” y otra de uso privado

(dedicada) “MSC CT”, que ha proporcionado la información necesaria para modelizar y

simular la actividad de ambas terminales. La terminal pública Noatum CT dispone de una

línea de atraque de 1.830 metros en dos alineaciones, el muelle Príncipe Felipe con

1.500 metros de longitud y el muelle del Este con 330 metros, por su parte la terminal de

MSC CT tiene una única alineación, el muelle transversal de costa con 686 metros,

ambas terminales tienen un calado de 16 m.

Anexo II

Anexo II - 2

Fuente: Google earth

Vista aérea de las dos terminales objeto de estudio

La evolución del tráfico de contenedores en ambas terminales en el período 2007-2011,

se muestra en la Tabla siguiente. Como se puede apreciar, la puesta en marcha de la

terminal de MSC ha generado un aumento del tráfico (de transbordo) que no ha restado

movimientos a Noatum CT. Así en Noatum CT durante 2007 se gestionaron unos

720.000 movimientos de contenedores de MSC, en 2008 (año en que MSC se hizo cargo

de la gestión de su concesión) se gestionaron entorno a los 900.000 movimientos y en

2011 se superó el millón de movimientos.

Tráfico de contenedores (TEUs) en las terminales objeto de estudio 2007 2008 2009 2010 2011

TEUS / escala NOATUM CT 1.189 1,320 1,335 1.262 1.207

TEUS NOATUM CT 1.743.885 1.903.720 1.934.699 2.109.663 2.320.629

Escalas NOATUM CT 1.467 1.442 1.449 1.671 1.921

TEUS / escala MSC CT 1.304 1.323 1.314 1.369 1.505

TEUS MSC CT 629.854 910.000 1.152.000 1.410.138 1.520.000

Escalas MSC CT 483 688 877 1.030 1.010

Fuente: Elaboración propia. (Noatum CT ~ Marítima Valenciana)

PUERTO DE VALENCIA

MSC CT

NOATUM CT

~ Marítima Valenciana

Anexo II

Anexo II - 3

Una vez presentado el ámbito, el siguiente paso es identificar las etapas que se

desarrollarán en el caso de estudio.


Esquema metodológico del caso de estudio

El primer paso para la modelización del sistema de atraque de las terminales presentadas

es muestrear datos reales que representen del modo más fiable la realidad. Por esto en

la primera etapa se recopila la información relativa a las escalas (intervalo de tiempo

entre llegadas consecutivas y tiempos de estancia en puerto) de buques

portacontenedores en los muelles del puerto. A continuación se elaboran histogramas de

llegadas y estancias. En los primeros se muestra en abcisas el tiempo entre dos llegadas

consecutivas y en los segundos se muestra en abcisas el tiempo de estancia. Para

ambos histogramas las ordenadas representan la frecuencia observada, es decir, el

número de buques.

El siguiente paso es realizar un ajuste estadístico de estos histogramas a distribuciones

estadísticas continuas. Se debe elegir una familia de distribuciones y una vez

seleccionada la familia, se deben estimar los parámetros que definen la función. La

substitución del histograma por una distribución estadística continua, permite obtener una

expresión compacta que suaviza e interpola la información proporcionada por el

histograma. Esta etapa previa es importante, pues tener pocos datos de una distribución

es malo, pero tener datos de una distribución incorrecta es peor. El objetivo es definir

Recogida y depuración de la

información

Llegadas

Modelización y simulación

Estadías

Análisis y validación de

resultados

Conclusiones

Anexo II

Anexo II - 4

distribuciones que permitan representar escenarios anuales de comportamiento, para

posteriormente simular fielmente la actividad de las terminales.

2,11,81,51,20,90,60,30,0

300

250

200

150

100

50

0

Inter-arrival time (days)

Frec

uenc

y

Mean 0,3505N 1044

Inter-arrival time. Marítima Valenciana 2008.Exponential

4,84,03,22,41,60,8-0,0

250

200

150

100

50

0

Service time (days)

Frec

uenc

y

Forma 5,384Escala 0,1898N 1045

Gamma Service time. Marítima Valenciana 2008.


Llegadas y servicio en NOATUM CT. Año 2008

Con respecto al tiempo de estancia se debe precisar que este se obtiene como diferencia

entre la hora de salida y de llegada, por tanto, el tiempo de estancia (o servicio) que se

computa a efectos de este estudio es el tiempo en el que un buque está en puerto,

independientemente de que las grúas trabajen sobre el o no. Este tiempo incluye el

período de trabajo de las grúas y de los grupos de personal que trabajan con estas y el

período de ocupación del puesto de atraque aunque no se esté trabajando físicamente en

el buque. Incluye los tiempos de maniobras, demoras y tiempos muertos por apertura de

bodegas, inactividad en muelle, etc.

La identificación de cada escala con un único código y una única hora de llegada y salida

(ETA y ETD) del puerto, implica que los datos no están desagregados por terminales,

dicho de otra forma, un buque que realiza operaciones en dos muelles pertenecientes a

dos terminales diferentes, tiene las mismas horas de llegada y salida del puerto y por

tanto tendría el mismo tiempo de estancia en las dos terminales, por ello, es obligatorio

depurar las escalas que operan en mas de una terminal.

Cuantificar cuál es el porcentaje de buques que tienen actividad en más de una

alineación a lo largo de un año, es un paso imprescindible en el estudio de la operativa

portuaria. En primer lugar se debe hacer notar que el cambio de atraque entre terminales

en una misma escala es una operativa reciente, que se ha iniciado desde la inauguración

Anexo II

Anexo II - 5

de la terminal dedicada MSC CT, en la segunda mitad del año 2006. Con anterioridad a

es fecha, la operativa de cambio de muelle no era especialmente significativa.

Sin embargo desde el año 2008 con el crecimiento del tráfico y el servicio de cinco

remolcadores en el puerto, se ha facilitado estas operaciones de cambio de alineación o

“doble atraque”. La evolución de esta operativa se puede estimar en un 10-15 % del total

de las escalas.

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

2008 2009 2010

Total llegadas

Total llegadas a una terminal

Total llegadas a dos terminales (dobleatraque)


Evolución del fenómeno de doble atraque

Este tipo de operativa es realizada por todo tipo de buques con independencia de su

tamaño y de su carga, desde los más grandes con cargas superiores a los 10.000 TEUs,

a los más pequeños buques feeder. Como ejemplo, se muestra a continuación, la

operativa real de tres buques “Wec Rubens”, “Casablanca Express” (que cubren servicios

feeder) y “MSC Sola” (que cubre rutas transoceánicas entre el lejano oriente y el puerto

de Valencia) en el año 2010.

Anexo II

Anexo II - 6

Buque FECHA Terminal inicial. Movimientos Terminal final. Movimientos

Wec Rubens Mayo 10 MSC CT 1.800 Marvalsa 254

Casablanca Express Mayo 10 Marvalsa 160 TCV 50

MSC Sola Dic 08 MSC CT 2.850 Marvalsa 3.180


Casos reales de “doble atraque” en una escala

Con respecto a las llegadas, como ya se ha expuesto en apartados anteriores, en un

sistema de espera, las entradas se expresan por el intervalo de tiempo entre dos llegadas

sucesivas. Estos intervalos de tiempo entre llegadas se ajustan a una distribución de

probabilidad, que depende de diversos factores, como el tipo de tráfico (buques tramp o

de línea regular), la forma de programar las llegadas, etc.

Al estudiar el sistema de atraque de las terminales de Valencia con llegadas de entidades

programadas, pero no puntuales, se ha comprobado que la programación está sujeta a

alteraciones que dificultan la puntualidad de esas llegadas. En general se constata que

las llegadas de portacontenedores a las terminales siguen distribuciones exponenciales o

gamma con parámetro de forma próximo a la unidad.

Anexo II

Anexo II - 7

3,152,702,251,801,350,900,450,00

1200

1000

800

600

400

200

0

Intervalo entre llegadas (días)

F r

e c

u e

n c

i a


Histograma de Intervalo entre llegadas

Ajuste: Gamma Gamma(1,237; 0,2002) vs Expon(0,24765)

GammaExpon

0,072144289; 3,017483783

X <= 0,0205,0%

X <= 0,68995,0%

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

-0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2


Histograma de llegadas y curva de ajuste. Noatum CT

Por último la determinación del número de puestos de atraque de cada muelle es un

aspecto de enorme relevancia, se realiza en función de la longitud de la línea de atraque

y de la distribución de llegadas y tiempos de estancia de los buques. Cabe resaltar la

complejidad asociada a la determinación de este parámetro, especialmente si se tiene en

cuenta la gran variabilidad de esloras entre los portacontenedores. La primera

consecuencia de la gran variabilidad de tamaño de los buques es que la noción de puesto

de atraque pierde su significación, pues es complejo definir un puesto de atraque cuando

la eslora de los buques puede variar desde 100 a 350 metros.

36032028024020016012080

250

200

150

100

50

0

Eslora (m)

Frec

uenc

ia

NOATUM CT. 2011. EslorasMSC CT. 2011. Esloras

Variable

Esloras en MSC CT y NOATUM CT. Año 2011


Variabilidad de esloras en dos terminales durante el año 2011

Anexo II

Anexo II - 8

El modelo de colas que se utiliza es M/EK/N con K≥4 (donde M indica distribución

exponencial, EK indica distribución de Erlang de grado K y N indica el número de puestos

de atraque), siendo las distribuciones de llegadas y estancias para cada año o escenario

las que se muestran en la tabla siguiente. Se debe resaltar que las distribuciones

obtenidas en los ajustes estadísticos son similares a las obtenidas en otros casos de

estudio, por ejemplo, Dragovic et al (2005-2006) y Camarero et al. (2009). En la parte

final de este anexo se incorporan todas las distribuciones utilizadas

Ajustes estadísticos de las leyes de llegada y estancia en las terminales

Terminal Distribución 2007 2008 2009 2010

Intervalo entre llegadas M M M M NOATUM CT Servicio E5 E5 E4 E4

Intervalo entre llegadas M M M M MSC CT

Servicio E5 E6 E6 E7 Fuente: Elaboración propia

Una vez modeladas las llegadas y estadías para cada año, se procede a reproducir los

modelos con un programa desarrollado en entorno MATLAB® y preparado para simular el

funcionamiento de la línea de atraque de las terminales. El programa simula los

escenarios representativos de la actividad anual de cada terminal, de acuerdo a las leyes

observadas en la realidad, es decir, se tiene una distribución de llegadas, una distribución

de servicios y “n” sitios de atraque operativos, que es el tercer parámetro con el que se

crea el modelo.

Se ha optado por simplificar determinados parámetros que podrían convertir el modelo en

improductivo, por ello se ha establecido que el tiempo de espera sea un 10 % del tiempo

de servicio como una condición de funcionamiento del modelo. Una vez impuesta esta

condición, se procede a la determinación de las variables “grado de ocupación”, “tiempos

de espera” y “número de buques”, para cada escenario simulado. En el siguiente

apartado se presentan y analizan todos los resultados del caso de estudio.

Para estudiar el sistema de atraque los inputs del modelo de simulación son los

siguientes:

Anexo II

Anexo II - 9

• Distribución de tiempos entre llegadas (M) y tasa media (λ).

• Distribución de tiempos de servicio (EK) y tasa media (μ).

• Número de puestos de atraque (N).

• Número de llegadas (10.000 buques) y parámetro de estabilización (5.000

buques)

El output del modelo de simulación incluye:

• Tiempo medio del buque en el sistema (W) y en cola (Wq).

• Número medio (esperado) de buques en el sistema (L) y en cola (Lq).

• Grado de ocupación (o grado de utilización) de la línea de atraque (λ ⁄ μ·S).

• Eficiencia del sistema de atraque de la terminal (Ef = qWW

W−

).

• Probabilidad de que en un instante determinado se encuentren “n” buques en el

sistema de atraque.

Las tablas siguientes permiten visualizar los resultados de las simulaciones y

compararlos con los valores reales observados en la actividad diaria de las terminales o

en su caso con los valores recomendados por la ROM. Como se puede comprobar en las

tablas el número de puestos de atraque así obtenido no es un valor entero sino

fraccionario. Para obtener el número de puestos de atraques, se han interpolado los

valores que corresponden a los enteros mayor y menor a la cifra obtenida.

Anexo II

Anexo II - 10

Resultados de simulación. NOATUM CT

Valores reales o recomendados Resultados Simulación GU Año

Número de

Atraques L W-Wq (ROM)*

L W-Wq GU Eficiencia

2007 4 2,94 1,18 55,00% 2,88 0,87 63,00% 1,14

5 60,00% 2,69 0,87 51,80% 1,04

4,8 0,87 58,50% 1,10

2008 4 2,85 1,02 55,00% 3,7 1,04 73,10% 1,26

5 60,00% 3,13 1,03 58,70% 1,06

5,2 1,03 61,50% 1,10

2009 5 2,94 0,89 60,00% 3,73 1,15 66,70% 1,12

6 65,00% 3,48 1,14 55,90% 1,03

5,8 1,14 64,30% 1,10

2010 5 2,94 0,87 60,00% 4 1,19 69,20% 1,15

6 65,00% 3,61 1,18 57,80% 1,04

5,8 1,18 64,00% 1,10 Fuente: Elaboración propia

Resultados de simulación. MSC CT

Valores reales o recomendados Resultados Simulación Año

Número de

Atraques L W-Wq GU (ROM)* L W-Wq GU Eficiencia

2007 1 0,53 1,29 15,00% 0,59 0,78 41,20% 1,44

2 35,00% 0,43 0,79 21,10% 1,03

1,5 0,78 24,50% 1,10

2008 2 0,98 0,97 35,00% 1,25 1,05 51,10% 1,22

3 50,00% 1,06 1,05 34,30% 1,03

2,3 1,05 40,40% 1,10

2009 3 1,51 0,88 50,00% 2,21 1,24 61,80% 1,19

4 55,00% 1,99 1,24 47,70% 1,04

3,6 53,0 % 1,24 53,30% 1,10

2010 3 1,36 0,78 50,00% 2,22 1,35 61,80% 1,19 4 55,00% 1,9 1,36 45,70% 1,03 3,5 1,36 52,70% 1,10 Fuente: Elaboración propia

Anexo II

Anexo II - 11

La primera unidad de análisis del sistema es el número de atraques operativos en las

terminales. Tradicionalmente se ha considerado la identificación de esta variable como un

paso previo en el estudio de los fenómenos de espera, ya que todos los resultados que

se obtienen tanto por métodos analíticos como por simulación son función del número de

puestos de servicio.

La evolución de las terminales con los años se muestra en el siguiente gráfico. En él se

observa que el número de puestos de atraque con que cada terminal opera cada año no

es obligatoriamente un número entero. La determinación final de este valor ha dependido

de la longitud de la línea de atraque y de la distribución de llegadas y tiempos de estancia

de los buques de diversas esloras.

Evolución de la oferta de puestos de atraque en las terminales

0

1

2

3

4

5

6

7

2007 2008 2009 2010

Año

Núm

ero

de p

uest

os d

e at

raqu

e

Marítima ValencianaTerminal MSC


Evolución de la oferta de puestos de atraque

Se observa que las terminales han ido optimizando cada año el uso que los buques

hacen del frente de atraque, lo que les ha permitido recibir un mayor número de escalas,

siendo la mejora especialmente notable en MSC CT. El origen de esta mejora puede

encontrarse en aspectos básicos, como son el mejor aprovechamiento de los espacios,

un mayor ajuste de los intervalos de tiempo entre llegadas, o una reducción de las

estadías de los buques en las terminales.

Anexo II

Anexo II - 12

La segunda unidad de análisis es el grado de ocupación, índice que está ligado a la

relación entre el tiempo medio de espera de los buques y el tiempo de servicio en la

terminal. Además los grados de ocupación están asociados a los sitios de atraque, lo que

se traduce en una determinada calidad de servicio. A continuación se muestran para

cada uno de las terminales estos valores.

Índice de evaluación relativo al sistema de colas/esperas

58,5%61,5%

64,3% 64,0%

52,7%53,3%

40,4%

24,5%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

2007 2008 2009 2010

Año

Gra

do d

e O

cupa

ción

(%)

Marítima Valenciana Terminal MSC


Índice de evaluación relativo al sistema de colas/esperas

Se debe resaltar que esta variable no refleja capacidades, sino que se calcula en base al

tráfico de las terminales, sin que las mismas estén necesariamente a su máxima

capacidad. Los grados de ocupación resultantes de las simulaciones en los diversos

escenarios, son congruentes con las Recomendaciones para Obras Marítimas de Puertos

del Estado, ROM 2.0 (2011) y reflejan un sostenido aumento de la ocupación de la línea

de atraque en la terminal dedicada MSC CT y un aumento menos acentuado en la

terminal NOATUM CT.

Por otro lado, la variable “Probabilidad de que se encuentren exactamente “n” buques en

el sistema”, que se muestra en las siguientes gráficas, permite comprobar la actividad

diaria en una y otra terminal. Las simulaciones muestran una disminución de la

probabilidad de encontrar menos buques en el sistema y al mismo tiempo un aumento de

la probabilidad de que se encuentren más buques en el sistema, de ello se deduce un

aumento del tráfico.

Anexo II

Anexo II - 13

Número de buques portacontenedores por día. Marítima Valenciana

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 o más

Buques portacontenedores

Prob

abili

dad 2007

200820092010


Buques portacontenedores/día. NOATUM CT

Número de buques portacontenedores por día. Terminal MSC

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

0 1 2 3 4 5 o mas

Buques portacontenedores

Prob

abili

dad 2007

200820092010


Buques portacontenedores/día. MSC CT

Los comportamientos que se observan en las simulaciones, son consecuentes con la

dinámica general de los frentes de atraque, pudiéndose comprobar un alto grado de

ajuste entre los principales resultados producidos por el modelo y los valores observados

en la realidad de las terminales. Una vez realizados el análisis y validación de todas las

simulaciones, se pueden destacar entre las conclusiones del caso de estudio las

siguientes:

Anexo II

Anexo II - 14

En los modelos de simulación cada elemento del sistema de atraque es representado de

acuerdo a sus características de operación, con el objeto de observar el funcionamiento

conjunto del sistema. Las ventajas de las técnicas de simulación sobre los métodos

analíticos son evidentes pues además de permitir resolver modelos que no tienen una

solución analítica sencilla, disminuyen el tiempo dedicado a la resolución de los modelos

eliminando la posibilidad de cometer algún tipo de error en los cálculos, posibilitan la

rápida resolución de otros modelos parecidos y permiten que se pueda analizar la

influencia de la variación de algunos parámetros de entrada en los valores de salida. En

definitiva ayudan a la toma de decisiones en el caso de que se trate de un modelo real.

Las simulaciones permiten adelantar acontecimientos o situaciones futuras plausibles y

valorar, por ejemplo, si es más rentable aumentar la productividad de un muelle o realizar

nuevas ampliaciones en el puerto. Como se ha comprobado con el caso de estudio, la

simulación es una herramienta especialmente útil en cualquier estudio de líneas de

atraque. Por un lado puede facilitar la toma de decisiones estratégicas o de largo plazo a

los responsables de las terminales que necesitan información cuantificable. Por otro lado

la simulación constituye en si misma una técnica económica que permite ofrecer varios

escenarios posibles de un modelo del negocio, siendo uno de los mayores beneficios de

las simulaciones el poder prever escenarios de comportamiento con antelación y estudiar

como se comportará el sistema al variar sus parámetros de funcionamiento.

Alcanzar conclusiones válidas a partir de simulaciones requiere un cuidadoso esfuerzo,

en primer lugar hay que dejar claro que no siempre es posible extraer conclusiones a

partir de los resultados de un único escenario. Por este motivo, siempre es conveniente

aumentar el número de escenarios y simulaciones con otros parámetros de entrada

distintos a los iniciales. Los nuevos escenarios que nuevas simulaciones pueden

adelantar son, entre otros, como puede afectar al sistema un aumento del tráfico

(llegadas), como afecta al sistema una mejora de la tasa de servicio a buques, como

afecta al sistema una modificación de la oferta (puestos de atraques) o como afecta al

sistema una mejora de la eficiencia general del sistema (disminución de la espera

relativa).

Anexo II

Anexo II - 15

Por otro lado, en lo que concierne exclusivamente a las terminales estudiadas del puerto

de Valencia. Los ajustes estadísticos, tanto de las llegadas como de las estadías, revelan

diferentes comportamientos si se tiene en cuenta el conjunto de las escalas o

exclusivamente aquellas escalas en las que los buques trabajan en una única terminal. El

intercambio de línea de atraque que efectúan algunos buques, influye en las estadísticas

generales de llegadas-servicio y por ende en la modelización de las terminales. Haciendo

abstracción de los resultados, la coordinación y el flujo de información entre las

terminales se intuye como un factor muy importante, ya que puede mejorar la actividad

general y la productividad del puerto.

Es evidente que el conjunto del puerto se beneficia de la actividad de la compañía MSC,

porque la naviera atrae un tráfico muy importante a otras terminales. Pero el crecimiento

del tráfico se apoya en varios aspectos de los que también la naviera se beneficia, como

son: la relación comercial estable entre el puerto de Valencia y otros puertos

internacionales de zonas industrializadas, un sistema de transporte terrestre desarrollado

con facilidad de acceso a los terminales, o un hinterland que le permite establecer

múltiples líneas regulares y un importante movimiento regular de mercancías. Sin

embargo, en algunas ocasiones pueden surgir conflictos ya que los servicios regulares de

contenedores requieren unas condiciones mínimas que permitan a la compañía naviera

ofrecer un servicio con unos parámetros estandarizados.

Sin embargo, también se debería hacer notar que aproximadamente desde finales del

año 2010 se han producido algunas situaciones conflictivas debido a que MSC ha

aumentando su propia flota de camiones. Esto ha podido influir en la disminución de los

precios del transporte terrestre, con el consiguiente perjuicio para determinados

transportistas de la cadena de logística.

Anexo II

Anexo II - 16

PARTE II: Distribuciones y ajustes realizados

A continuación se presentan los histogramas y ajustes estadísticos de estadías e

intervalo de tiempo entre llegadas consecutivas en las terminales. Posteriormente se

incluyen las estadísticas descriptivas de las escalas en cada año en cada terminal. El

propósito de este apartado es mostrar los datos que soportan la elección de las

distribuciones estadísticas “inputs” de los escenarios simulados.

Recopilación de información

Ejemplos de datos en bruto sin depurar (Marítima Valenciana CT):

1086420

01/01/2010

01/11/2009

01/09/2009

01/07/2009

01/05/2009

01/03/2009

01/01/2009

SERVICIO 09

LLEG

AD

AS

09

Gráfica de dispersión de LLEGADAS 09 vs. SERVICIO 09

121086420

01/01/2011

01/11/2010

01/09/2010

01/07/2010

01/05/2010

01/03/2010

01/01/2010

SERVICIO 10

LLEG

AD

AS

10

Gráfica de dispersión de LLEGADAS 10 vs. SERVICIO 10


Marítima Valenciana 2009 y 2010

Ejemplos de datos en bruto sin depurar (Terminal MSC CT):

9876543210

01/01/2010

01/11/2009

01/09/2009

01/07/2009

01/05/2009

01/03/2009

01/01/2009

msc ESTANCIAS 09

msc

LLE

GAD

AS

09

Gráfica de dispersión de msc LLEGADAS 09 vs. msc ESTANCIAS 09

121086420

01/01/2011

01/11/2010

01/09/2010

01/07/2010

01/05/2010

01/03/2010

01/01/2010

msc ESTANCIAS 10

msc

LLE

GAD

AS

10

Gráfica de dispersión de msc LLEGADAS 10 vs. msc ESTANCIAS 10


Terminal MSC 2009 y 2010

Anexo II

Anexo II - 17

Marítima Valenciana CT: Estadías

5,64,84,03,22,41,60,8-0,0

200

150

100

50

0

Estancias (SR). Marítima 07

Frec

uenc

ia


Histograma de Estancias (SR). Marítima 07Gamma

4,84,03,22,41,60,8-0,0

250

200

150

100

50

0

Maritima (SR). Estancias 08

Frec

uenc

ia


Histograma de Maritima (SR). Estancias 08Gamma


Estadías en Marítima Valenciana CT. Año 2007 (izq) y 2008 (der)

7654321-0

200

150

100

50

0

Marítima (SR). Estadías 09

Frec

uenc

ia


Histograma de Marítima (SR). Estadías 09Gamma

3,53,02,52,01,51,00,5-0,0

140

120

100

80

60

40

20

0

Principe Felipe. Estancia (días)

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de ESTANCIAS. Principe Felipe


Estadías en Marítima Valenciana CT. Año 2009 (izq) y 2010 (der)

Marítima Valenciana CT: Llegadas

1,751,501,251,000,750,500,250,00

140

120

100

80

60

40

20

0

Intervalos (SR). MARITIMA 07

Frec

uenc

ia


Histograma de Intervalos (SR). MARITIMA 07Gamma

1,751,501,251,000,750,500,250,00

160

140

120

100

80

60

40

20

0

Intervalos (SR). MARITIMA 07

Frec

uenc

ia

Media 0,3419N 1066

Histograma de Intervalos (SR). MARITIMA 07Exponencial


Llegadas Marítima Valenciana CT. Año 2007. Gamma (izq) y exponencial (der).

Anexo II

Anexo II - 18

2,11,81,51,20,90,60,30,0

250

200

150

100

50

0

Llegadas (SR). Maritima 08

Frec

uenc

ia


Histograma de Llegadas (SR). Maritima 08Gamma

2,11,81,51,20,90,60,30,0

300

250

200

150

100

50

0

Llegadas (SR). Maritima 08

Frec

uenc

ia

Media 0,3505N 1044

Histograma de Llegadas (SR). Maritima 08Exponencial



1,751,501,251,000,750,500,250,00

250

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de llegadas. Marítima Valenciana 2009

1,751,501,251,000,750,500,250,00

300

250

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia

Media 0,2529N 1450

Exponencial Histograma de llegadas. Marítima Valenciana 2009



1,21,00,80,60,40,20,0

350

300

250

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia


Gamma Histograma llegadas. Marítima Valenciana 2010

1,21,00,80,60,40,20,0

400

300

200

100

0


Frec

uenc

ia

Media 0,2164N 1671

Exponencial Histograma llegadas. Marítima Valenciana 2010



Anexo II

Anexo II - 19

MSC CT: Estadías

3,02,41,81,20,6-0,0

40

30

20

10

0

Estancias (SR). Msc 07

Frec

uenc

ia


Histograma de Estancias (SR). Msc 07Gamma

6543210

100

80

60

40

20

0

Msc (SR). Estancias 08

Frec

uenc

ia


Histograma de Msc (SR). Estancias 08Gamma


Estadías MSC CT. Año 2007 (izq) y 2008 (der)

2,42,01,61,20,80,4-0,0

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

msc (SR). Estadías 09 modif

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de msc (SR). Estadías 09

3,63,02,41,81,20,6-0,0

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

Transversal de Costa. Estancia (días)

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de ESTANCIAS. Transversal de Costa


Estadías MSC CT. Año 2009 (izq) y 2010 (der)

MSC CT: Llegadas

9,07,56,04,53,01,50,0

40

30

20

10

0

Intervalos (SR). MSCC 07

Frec

uenc

ia


Histograma de Intervalos (SR). MSCC 07Gamma

9,07,56,04,53,01,50,0

50

40

30

20

10

0

Intervalos (SR). MSCC 07

Frec

uenc

ia

Media 1,882N 176

Histograma de Intervalos (SR). MSCC 07Exponencial


Llegadas terminal MSC CT. Año 2007. Gamma (izq) y exponencial (der).

Anexo II

Anexo II - 20

5,254,503,753,002,251,500,750,00

70

60

50

40

30

20

10

0

Llegadas (SR). msc 08

Frec

uenc

ia


Histograma de Llegadas (SR). msc 08Gamma

5,254,503,753,002,251,500,750,00

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Llegadas (SR). msc 08

Frec

uenc

ia

Media 1,023N 354

Histograma de Llegadas (SR). msc 08Exponencial



2,42,01,61,20,80,40,0

160

140

120

100

80

60

40

20

0

Intervalo de tiempo entre llegadas (días)

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de llegadas. Terminal msc 2009

2,42,01,61,20,80,40,0

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia

Media 0,4225N 864

Exponencial Histograma de llegadas. Terminal msc 2009



1,751,501,251,000,750,500,250,00

100

80

60

40

20

0


Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de llegadas. Terminal msc 2010

1,751,501,251,000,750,500,250,00

140

120

100

80

60

40

20

0


Frec

uenc

ia

Media 0,3614N 999

Exponencial Histograma de llegadas. Terminal msc 2010



Anexo II

Anexo II - 21

ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS (datos depurados)

Estancias 07. Marítima Valenciana CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 1068 0 1,1845 0,0170 0,5555 0,2326 0,7778 Mediana Q3 Máximo 1,0729 1,5035 5,5417 Estancias 08. Marítima Valenciana CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 1045 0 1,0220 0,0145 0,4703 0,1840 0,7153 Mediana Q3 Máximo 0,9340 1,2396 4,8889 Estancias 09. Marítima Valenciana CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 1074 0 0,8992 0,0161 0,5290 0,1111 0,5625 Mediana Q3 Máximo 0,8222 1,0972 7,5729 Estancias 10. Marítima Valenciana CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo 1057 0 0,8750 0,0130 0,4237 0,0833 Q1 Mediana Q3 Máximo 0,5833 0,8160 1,0955 3,4688

Anexo II

Anexo II - 22

Estancias 07. MSC CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 178 0 1,2975 0,0463 0,6181 0,3715 0,8576 Mediana Q3 Máximo 1,1250 1,5929 3,4306 Estancias 08. MSC CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 355 0 0,9766 0,0261 0,4927 0,2847 0,6840 Mediana Q3 Máximo 0,9271 1,1667 6,2431 Estancias 09. MSC CT Error estándar de la N N* Media media Desv.Est. Mínimo Q1 547 0 0,8871 0,0247 0,5774 0,2083 0,6160 Mediana Q3 Máximo 0,7535 0,9549 5,6563 Estancias 10. MSC CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 485 0 0,7860 0,0162 0,3575 0,2083 0,5781 Mediana Q3 Máximo 0,7153 0,8837 3,6597

Anexo II

Anexo II - 23

Intervalo entre llegadas 09. Marítima Valenciana CT. Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo 1450 0 0,25294 0,00607 0,23115 0,00100 Q1 Mediana Q3 Máximo 0,08086 0,18850 0,35864 1,85517 Intervalo entre llegadas 10. Marítima Valenciana CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 1671 0 0,21639 0,00475 0,19409 0,00100 0,06697 Mediana Q3 Máximo 0,16072 0,31003 1,37183 Intervalo entre llegadas 09. MSC CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 864 0 0,4225 0,0122 0,3580 0,0010 0,1573 Mediana Q3 Máximo 0,3378 0,5835 2,5774 Intervalo entre llegadas 10. MSC CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo 999 0 0,36137 0,00955 0,30196 0,00100 Q1 Mediana Q3 Máximo 0,12947 0,28225 0,50794 1,90031

Anexo II

Anexo II - 24

Otros muelles de contenedores del puerto

76543210

01/01/2011

01/11/2010

01/09/2010

01/07/2010

01/05/2010

01/03/2010

01/01/2010

TCV ESTANCIAS 10

TCV

LLE

GAD

AS

10

Gráfica de dispersión de TCV LLEGADAS 10 vs. TCV ESTANCIAS 10

2,01,51,00,50,0

01/01/2011

01/11/2010

01/09/2010

01/07/2010

01/05/2010

01/03/2010

01/01/2010

Llovera ESTANCIAS 10

Llov

era

LLEG

AD

AS

10

Gráfica de dispersión de Llovera LLEGADAS 10 vs. Llovera ESTANCIAS 10


Ejemplos de datos en bruto sin depurar TCV (izquierda) y muelle de Llovera (derecha)

Muelle de levante-TCV y muelle de Llovera: Estadías

7654321-0

250

200

150

100

50

0

TCV (SR). Estancias 08

Frec

uenc

ia


Histograma de TCV (SR). Estancias 08Gamma

1,81,51,20,90,60,30,0

14

12

10

8

6

4

2

0

Llovera (SR). Estancias 08

Frec

uenc

ia


Histograma de Llovera (SR). Estancias 08Gamma


Estadías Muelles de Levante-TCV (izq) y Llovera (der). Año 2008

4,23,63,02,41,81,20,60,0

250

200

150

100

50

0

TCV

Frec

uenc

ia


Histograma de TCVGamma

3,63,02,41,81,20,60,0

60

50

40

30

20

10

0

Llovera (SR). Estancias 09

Frec

uenc

ia


Histograma de Llovera (SR). Estancias 09Gamma



Anexo II

Anexo II - 25

76543210

250

200

150

100

50

0

TCV. Tiempos de estancia (días)

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma ESTANCIAS. TCV

1,81,51,20,90,60,3-0,0

50

40

30

20

10

0

Muelle LLovera. Tiempos de estancia (días)

Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de ESTANCIAS. LLovera



Muelle de levante-TCV y muelle de Llovera: Llegadas

2,42,01,61,20,80,40,0

250

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia

Media 0,3893N 927

Exponencial Histograma de llegadas. TCV 2010

2,42,01,61,20,80,40,0

200

150

100

50

0


Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de llegadas. TCV 2010


Llegadas Muelle de Levante-TCV. Año 2010. Gamma (izq) y exponencial (der).

4,84,03,22,41,60,80,0

100

80

60

40

20

0


Frec

uenc

ia


Gamma Histograma de llegadas. Muelle Llovera 2010

4,84,03,22,41,60,80,0

70

60

50

40

30

20

10

0


Frec

uenc

ia

Media 1,031N 349

Exponencial Histograma de llegadas. Muelle Llovera 2010


Llegadas Muelle de Llovera. Año 2010. Gamma (izq) y exponencial (der).

Anexo II

Anexo II - 26

ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS (datos depurados) Estancias 10. TCV CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 Mediana 840 0 0,5962 0,0141 0,4074 0,0833 0,3762 0,5313 Q3 Máximo 0,7227 6,8833 Intervalo entre llegadas 10. TCV CT Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 927 0 0,3883 0,0128 0,3883 0,0000 0,1076 Mediana Q3 Máximo 0,2674 0,5347 2,4236 Estancias 10. Muelle de Llovera Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 349 0 0,7083 0,0148 0,2770 0,1354 0,5087 Mediana Q3 Máximo 0,6875 0,8524 1,9583 Intervalo entre llegadas 10. Muelle de Llovera Media del Error N N* Media estándar Desv.Est. Mínimo Q1 349 0 1,0310 0,0354 0,6622 0,0010 0,6138 Mediana Q3 Máximo 1,0204 1,4142 3,3309

Anexo II

Anexo II - 27

Finalmente se debe hacer una reflexión final sobre la variabilidad natural de la espera

relativa. Este estudio ha simulado escenarios de acuerdo a datos anuales de tráfico, y

sobre este tipo de escenarios Aguilar J. (2011) realiza una acertada consideración al

afirmar que: “las observaciones realizadas en 1 año (período de tiempo prolongado)

pueden diferir mucho de los valores medios”.

Fuente: : Aguilar, J. (2011)

Curvas características de la congestión. Modelo M/E4/5

ANEXO III: APLICACIÓN PRÁCTICA DE CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

Anexo III

Anexo III - 1

ANEXO III: APLICACIÓN PRÁCTICA DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Gráfico de observaciones individuales

En el gráfico de observaciones individuales cada punto de datos Xi representa la

característica de calidad de una escala. La línea central identificada por μ es la media de

todas las observaciones individuales del proceso y los Límites de Control Inferior (LCI) y

Superior (LCS) son líneas de referencia situadas a un número k de desviaciones estándar

de la línea central. La expresión fundamental es la siguiente: σμ ⋅± k

El gráfico de observaciones individuales (Gráfico I) en la aplicación utiliza x para μ, y

( )wdMR 2/ para s, con k = 3, un rango móvil = 2. Por su parte, d2 es una constante

tabulada utilizada para estimar la desviación estándar.

Gráfico MR o de rango móvil Los rangos móviles representan una forma alternativa para calcular la variación en

procesos, mediante el cálculo de los rangos de dos o más observaciones consecutivas.

Por ejemplo, en una terminal de contenedores se rastrea el tiempo perdido (en minutos)

desde que un buque es amarrado hasta que se carga o descarga el primer contenedor.

Para seis buques de una misma línea regular analizados consecutivamente los tiempos

de respuesta son: 22, 35, 40, 20, 10 y 15 minutos. Para calcular el rango móvil de la

variable, se puede tomar el valor absoluto de la diferencia entre los puntos de datos

consecutivos, como se muestra a continuación:

Ejemplo de cálculo MR

Buque Tiempo de respuesta (min)

Rango de valores

Rango móvil

1 22 - - 2 35 | 35 - 22 | 13 3 40 | 40 - 35 | 5 4 20 | 20 - 40 | 20 5 10 | 10 - 20 | 10 6 15 | 15 - 10 | 5


Anexo III

Anexo III - 2

Como se puede comprobar en el ejemplo, el método es útil cuando se quiere comprobar

cómo cambia la variación durante un tiempo específico cuando se recopilan datos en

forma de mediciones individuales en lugar de en subgrupos. En el ejemplo, se puede

apreciar como la variación es igual al rango de dos (se podrían haber elegido más)

observaciones consecutivas.

En consecuencia, para rastrear la variación del proceso se elabora una gráfica de control

de rangos móviles con las observaciones individuales. En el gráfico de control de rango

móvil (gráfico MR) cada punto de datos Ri, representa el rango de movimiento de los

valores de la muestra Z en cada grupo (Ri no se define o representa para i <w23).

La línea central en el gráfico MR es el promedio de todos los rangos móviles de las

observaciones. Por otra parte, el Límite de Control Inferior (LCI) y el Límite de Control

Superior (LCS) son líneas de referencia situadas a un número determinado de

desviaciones estándar de la línea central. La expresión fundamental es la siguiente:

( ) ( ) σσ ⋅⋅±⋅ wdkwd 32 → ( ) σ⋅⋅± wdkMR 3

El gráfico de rango móvil utiliza por defecto ( )wdMR 2/ para s, k = 3, w= 2 (número de

observaciones utilizadas en el rango móvil), siendo d2 y d3 constantes tabuladas

utilizadas para estimar la desviación estándar y los límites de control del gráfico MR

respectivamente.

Se debe resaltar que el margen o número de observaciones utilizadas en cada

movimiento tiene una longitud de dos (w = 2), debido a que los valores consecutivos

tienen una mayor probabilidad de ser similares. También se podría estimar s utilizando la

mediana del rango móvil, cambiar la longitud del rango móvil o utilizar un valor histórico

para s. Por otro lado se debe observar que si LCI<0 → LCI=0.

23 w es el número de observaciones utilizadas en el rango móvil

Anexo III

Anexo III - 3

Constante de eliminación de sesgo

En general, los gráficos de control pueden utilizar una desviación estándar de proceso

sesgada o no sesgada en sus cálculos. Con frecuencia, la decisión de utilizar una u otra

depende de la política de una compañía o de las normas industriales. Las constantes de

eliminación de sesgo (también conocidas como factores de corrección de sesgo) se

utilizan para convertir a los estimadores sesgados en estimadores sin sesgo y se adaptan

a diferentes tamaños de muestra, siendo válidas tanto para muestras grandes como para

muestras pequeñas. Por tanto, según el tamaño de la muestra, las constantes de

eliminación de sesgo que se utilizan en los cálculos (d2 y d3), son las siguientes:

Constantes de eliminación de sesgo

n c4 c5 d2 d3 d4 n c4 d2 n c4 n c4 1 * * 1 0.82 1 26 0.990052 3.965 51 0.995013 76 0.9966722 0.797885 0.603 1.128 0.8525 0.954 27 0.990433 3.997 52 0.995110 77 0.9967163 0.886227 0.463 1.693 0.8884 1.588 28 0.990786 4.028 53 0.995204 78 0.9967594 0.921318 0.389 2.059 0.8794 1.978 29 0.991113 4.058 54 0.995294 79 0.9968005 0.939986 0.341 2.326 0.8641 2.257 30 0.991418 4.086 55 0.995381 80 0.9968416 0.951533 0.308 2.534 0.848 2.472 31 0.991703 4.113 56 0.995465 81 0.9968807 0.959369 0.282 2.704 0.8332 2.645 32 0.991969 4.139 57 0.995546 82 0.9969188 0.965030 0.262 2.847 0.8198 2.791 33 0.992219 4.164 58 0.995624 83 0.9969569 0.969311 0.246 2.97 0.8078 2.915 34 0.992454 4.189 59 0.995699 84 0.99699310 0.972659 0.232 3.078 0.7971 3.024 35 0.992675 4.213 60 0.995772 85 0.99702811 0.975350 0.220 3.173 0.7873 3.121 36 0.992884 4.236 61 0.995842 86 0.99706312 0.977559 0.210 3.258 0.7785 3.207 37 0.993080 4.258 62 0.995910 87 0.99709713 0.979406 0.202 3.336 0.7704 3.285 38 0.993267 4.28 63 0.995976 88 0.99713114 0.980971 0.194 3.407 0.763 3.356 39 0.993443 4.301 64 0.996040 89 0.99716315 0.982316 0.187 3.472 0.7562 3.422 40 0.993611 4.322 65 0.996102 90 0.99719516 0.983484 0.181 3.532 0.7499 3.482 41 0.993770 4.342 66 0.996161 91 0.99722617 0.984506 0.175 3.588 0.7441 3.538 42 0.993922 4.361 67 0.996219 92 0.99725718 0.985410 0.170 3.64 0.7386 3.591 43 0.994066 4.38 68 0.996276 93 0.99728619 0.986214 0.166 3.689 0.7335 3.64 44 0.994203 4.398 69 0.996330 94 0.99731520 0.986934 0.161 3.735 0.7287 3.686 45 0.994335 4.415 70 0.996383 95 0.99734421 0.987583 0.157 3.778 0.7242 3.73 46 0.994460 4.432 71 0.996435 96 0.99737222 0.988170 0.153 3.819 0.7199 3.771 47 0.994580 4.449 72 0.996485 97 0.99739923 0.988705 0.150 3.858 0.7159 3.811 48 0.994695 4.466 73 0.996534 98 0.99742624 0.989193 0.147 3.895 0.7121 3.847 49 0.994806 4.482 74 0.996581 99 0.99745225 0.989640 0.144 3.931 0.7084 3.883 50 0.994911 4.498 75 0.996627 100 0.997478Fuente: Wheeler D. J. and Chambers D. S. (1992)24

24 Para mas información se puede consultar: Wheeler D. J. and Chambers D. S. Understanding Statistical

Process Control, Second Edition, SPC Press, Inc. (1992).

Anexo III

Anexo III - 4

Causas especiales y causas comunes Un control gráfico I-MR se compone de una gráfica de observaciones individuales y una

gráfica de rangos móviles. Ambas gráficas juntas permiten hacer un seguimiento del nivel

y de la variación del proceso simultáneamente25, así como detectar la presencia de

causas especiales. Las causas especiales son ocurrencias poco comunes que

normalmente (o intencionalmente) no forman parte del proceso y que alteran su

estabilidad, es importante identificar e intentar eliminar las causas especiales de

variación. Algunos ejemplos son:

Ejemplos de causas comunes y especiales

Proceso Causa común de variación Causa especial de variación

Puesto de atraque (utilización del frente)

Los horarios nocturnos y festivos pueden reducir gradualmente la actividad en línea de atraque.

Los paros, huelgas o accidentes pueden reducir innecesariamente la actividad en línea de atraque.

Grúa de carga y descarga (gruista y manos)

Una mano experimentada puede cometer un error ocasional.

Una mano sin preparación (o poco experimentada) puede cometer numerosos errores

Grúa de carga y descarga (equipos)

Una grúa vieja o que necesita ser revisada puede originar ligeras variaciones en el proceso de carga y descarga.

La parada no prevista y forzosa de una grúa, que obliga a adquirir nuevos equipos más confiables lleva a un cambio inmediato en la producción.


Por otra parte, en cualquier proceso se produce cierto grado de variación por causas

comunes. Las causas comunes (inherentes al proceso) se refieren a ocurrencias que

contribuyen a la variación natural de cualquier proceso y aunque es importante evitar la

variación de causa común, intentar eliminar la variación de causa común puede empeorar

las cosas. Consideremos un ejemplo cualquiera de bajada de actividad por causa común

entre los descritos anteriormente. Parte de la variación natural del proceso se deberá a

las propias condiciones de la actividad en la línea de atraque. Si se intentara corregir esta

variación, probablemente se tendría éxito sólo en la adición de más variabilidad al

proceso (sobre-corrección). Por tanto, las gráficas de control son solamente útiles cuando

se identifica con certeza la ocurrencia de una causa especial.

25 Para más información sobre cómo interpretar patrones conjuntos en las dos gráficas, véase: Wadsworth

H.M., Stephens K.S. and Godfrey A.B. Modern Methods for Quality Control and Improvement, 2nd edition,

John Wiley & Sons. (2001).

Anexo III

Anexo III - 5

Síntesis

Las gráficas I-MR de la aplicación estiman la variación del proceso s con: MR / d2, es

decir, con el promedio del rango móvil dividido entre una constante de eliminación de

sesgo. Al dividir los estimadores de la desviación estándar de procesos por una constante

de eliminación de sesgo, se convierten en estimadores sin sesgo. Como resumen se

puede afirmar que si los puntos varían alrededor de la línea central el proceso estará bajo

control:

• Cuando solamente las causas comunes - no las causas especiales - afectan la salida

del proceso.

• Cuando los puntos se ubican dentro de los límites de los límites de control y los

puntos no muestran patrones no aleatorios.

La Línea Central (LC), es una línea de referencia en una gráfica de control que se obtiene

como el valor promedio de la característica de calidad analizada. Si un proceso está bajo

control, los puntos variarán de manera aleatoria alrededor de la línea central. Sin

embargo, no se debe confundir la línea central con el valor objetivo para el proceso. El

objetivo es el resultado deseado, no el resultado real.

Los Límites de Control Superior e Inferior (LCS y LCI) se basan en la variación aleatoria

esperada en el proceso, estando situados como opción predeterminada en MINITAB® a

tres desviaciones estándar de la línea central. No se deben confundir los límites de

control con los límites de especificación, ya que éstos últimos se basan en los

requerimientos del cliente e indican la cantidad deseada de variación que desea

determinar en el proceso. Los límites de control muestran la cantidad real de variación

basada en los datos de la muestra. En consecuencia, un proceso puede estar en control

y aún así no ser capaz de cumplir con las especificaciones.

A continuación se muestran todas las observaciones y los gráficos de control resultantes

para cada línea regular estudiada. Se ha prescindido del análisis de tendencias o

patrones no aleatorios.

Anexo III

Anexo III - 6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1212,58 20,42 11,00 6,83 31,83 41,92 20,92 8,50 15,58 15,33 38,42 14,2513,17 20,75 10,67 12,83 13,08 14,83 19,75 11,42 46,08 15,33 28,10 14,6711,25 20,12 13,67 10,92 30,67 9,95 15,75 11,08 20,67 20,50 20,75 16,2515,42 20,58 10,92 55,83 26,17 15,83 19,25 15,33 37,08 15,83 22,25 13,5011,67 24,08 13,67 40,42 25,53 20,17 17,08 11,50 34,95 22,00 20,17 16,0018,75 23,33 12,00 35,08 18,25 13,58 19,25 38,83 28,75 20,92 16,25 19,2512,92 18,33 13,83 78,33 16,42 31,92 19,50 10,75 32,83 19,92 22,42 12,92

9,50 18,83 9,58 43,42 17,58 16,08 20,08 26,42 32,33 15,83 18,45 15,4216,83 16,72 18,08 45,50 22,83 17,58 24,08 12,80 46,08 18,75 22,25 18,75

8,50 19,83 17,83 38,25 22,42 22,50 24,33 20,33 26,42 19,92 16,83 24,6710,25 17,58 10,42 36,08 26,00 14,33 28,58 21,42 26,92 23,50 20,92 18,8710,92 20,42 24,83 43,67 28,05 12,33 19,00 20,83 34,50 26,25 29,17 13,5021,67 22,50 9,00 17,08 12,00 22,75 18,92 35,67 32,25 11,17 16,5814,17 21,17 15,33 20,75 18,75 17,83 14,95 34,42 22,67 22,83 14,5815,08 22,17 20,25 21,67 22,42 40,17 44,67 22,67 28,42 16,33

9,08 23,17 42,95 14,67 19,42 28,92 13,42 17,67 14,08 24,1711,92 22,08 30,92 12,77 17,08 18,50 33,70 24,25 14,17 18,2510,17 23,50 15,50 8,42 19,42 23,92 19,75 13,8310,67 14,08 21,58 21,00 16,58 22,83 20,67 21,6714,58 27,67 22,08 26,17 19,42 17,00 12,17 16,42

21,58 15,75 26,33 21,58 23,58 17,17 13,42 23,17 18,08 17,25 18,67 33,00 16,08 16,50 24,42 35,67 9,25 13,00 16,50 21,00 23,00 28,58 21,00 12,67 23,00 14,67 11,58 14,75 22,50 14,75 15,45 19,03 17,67 27,92 13,33 23,08 23,00 14,83 15,67 19,25 22,17 12,33 24,50 19,42 17,58 16,43 27,17 31,17 20,75 17,42 24,17 21,25 17,32 17,00 13,17 15,92 18,25 27,08 15,92 22,62 12,50 8,92 13,90 18,75 18,77 15,92 13,50 14,00 27,23 21,75 12,75 22,67 14,00 10,08 12,08 21,25 25,42 17,25 14,68 15,17 18,83 28,25 19,67 13,83 14,83 19,42 17,33 28,75 15,42 22,92 16,50 21,50 19,83 32,00 18,92 11,25 11,92 17,92 20,28 23,83 14,58 16,42 11,75 11,42 15,08 17,67 20,33 15,17 28,58 13,50 12,67 15,83 21,88 16,17 17,33 18,25 14,33 16,75 16,25 13,33 24,42 17,50 14,75 13,33 21,92 16,03 10,33 16,75 12,83 14,00 17,42 22,17 13,75 14,08 13,08 15,50 12,33

Anexo III

Anexo III - 7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 16,92 9,42 18,50 9,17 10,58 20,08 12,75 9,00 28,25 27,17 12,83 14,00 17,67 16,00 17,48 20,08 13,33 37,58 24,42 16,50 14,33 17,42 9,00 17,58 15,00 14,32 41,75 18,75 16,25 24,83 17,25 11,17 14,17 20,08 16,83 15,92 23,28 15,42 15,33 15,83 19,33 18,50 20,75 13,62 8,50 30,42 17,33 19,92 13,17 18,83 21,75

Anexo III

Anexo III - 8

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2416,58 20,67 20,17 10,08 28,25 20,08 13,25 11,67 16,20 21,42 13,50 22,0020,92 19,92 38,50 18,17 21,20 19,25 18,25 10,67 19,42 20,92 20,42 13,4215,50 14,75 27,92 20,67 25,97 14,00 19,92 20,58 10,50 23,00 14,67 25,3327,25 14,92 25,50 19,08 24,92 15,75 23,33 24,75 11,83 21,67 11,17 19,1722,13 15,42 12,42 12,67 26,50 14,92 18,67 16,67 11,25 13,17 15,00 30,9222,17 15,58 23,00 16,58 16,50 19,08 11,50 16,00 34,33 24,67 11,83 20,8317,50 11,67 10,25 26,58 21,25 16,33 17,32 16,17 10,25 17,08 13,50 18,6723,42 11,63 26,00 15,33 23,42 22,17 12,97 28,58 9,83 27,00 10,83 21,8324,75 52,42 23,92 16,92 18,08 22,83 16,17 15,67 23,83 15,33 32,3315,75 21,58 28,67 25,92 20,50 41,00 20,17 20,50 23,50 13,42 21,5814,58 15,58 22,03 19,75 17,42 15,58 18,83 20,00 21,30 9,58 41,8319,75 12,75 13,33 24,67 15,22 22,25 25,00 22,05 8,58 22,17 21,00 36,58 16,42 16,00 17,58 18,67 16,50 13,92

22,82 30,83 20,17 13,58 21,92 16,17 14,83 10,25 11,17 18,42 24,25 12,58 17,50 17,50 20,08 21,75 21,00 18,67 13,67 21,17 19,50 24,33 15,17 32,75 12,92 19,58 20,25 20,42 17,50 32,08 18,00 19,50 18,42 24,83 20,08 23,50 12,67 18,33 20,92 23,50 17,75 25,42 15,83 13,33 16,92 16,67 23,58 13,17 12,50 18,17 18,17 21,08 17,92 16,17 19,08 20,67 22,17 20,92 17,75 18,25 25,25 13,25 19,75 20,67 25,50 18,75 48,00 21,33 14,50 24,00 20,75 15,58 25,50 26,50 15,58 20,67 24,33 12,25 16,00 17,25 18,33 20,83 17,83 15,52 17,70 18,08 12,83 16,75 15,67 15,18 15,17 20,02 18,83 16,50 22,67 18,75 21,58 18,50 20,50 13,67 19,50 16,25 16,25 17,75 13,58 16,50 25,17 19,25 21,67 20,67 19,67 17,67 20,33

Anexo III

Anexo III - 9

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3614,00 33,33 25,75 10,08 16,08 18,33 52,25 34,25 40,33 27,75 20,92 23,5016,17 35,08 19,25 13,50 15,08 19,92 21,50 28,17 41,08 44,08 17,75 22,0821,08 36,92 18,08 17,42 11,58 14,83 43,75 44,58 20,25 40,83 22,75 14,4216,83 34,17 25,42 13,58 18,42 18,67 21,17 36,08 17,17 40,75 15,42 20,2516,50 37,67 24,42 14,83 11,25 15,83 20,25 42,92 24,17 15,42 16,67 11,4225,75 40,70 24,58 14,75 13,33 17,75 23,17 37,83 23,58 20,75 22,75 28,6729,33 37,08 28,17 17,77 15,67 13,42 17,22 44,67 35,25 17,33 42,25 11,9235,95 35,67 19,17 20,25 9,03 8,42 16,25 36,67 20,25 28,75 19,33 86,8819,33 36,08 24,50 13,42 16,33 18,08 24,00 29,50 20,50 54,17 14,83 21,8316,58 34,17 22,08 16,42 13,42 11,83 23,03 29,25 18,50 22,50 17,25 13,6719,92 27,50 18,08 21,42 13,83 25,00 20,83 31,38 31,08 28,42 31,5023,92 14,08 22,58 20,33 16,50 20,17 25,42 26,00 12,83 21,17 23,8322,42 26,83 33,83 19,50 26,17 29,53 16,17 26,33 28,17 141,58 21,2524,75 20,33 15,92 14,17 12,75 14,42 35,00 24,58 13,33 15,5010,50 10,58 25,25 14,33 13,67 13,67 27,42 30,50 13,33 18,3317,92 30,42 18,15 20,67 21,58 7,92 39,75 24,67 12,00 45,0027,50 28,17 25,08 15,83 16,33 28,83 45,42 22,75 17,78 13,9222,83 30,58 24,08 12,25 16,33 8,42 47,08 19,75 18,5017,33 34,95 21,00 6,42 15,67 37,75 17,42 21,0824,83 35,92 26,58 17,50 13,83 61,33 18,50 25,0820,92 31,33 14,58 20,67 18,75 73,42 13,83 13,9216,75 45,08 14,50 9,33 10,25 19,40 16,58 4,9219,03 16,75 9,17 12,83 10,50 46,25 18,17 7,5018,67 11,42 22,67 28,58 14,25 25,00 24,58 8,4216,95 23,33 26,33 13,58 38,75 21,00 25,42 6,92 18,00 6,17 72,75 17,25 18,55 18,33 25,25 14,08 13,17 18,67 25,83 14,50 14,67 22,83 14,33 63,17 22,33 17,58 18,17 23,58 19,42 14,67 24,67 12,33 27,17 13,42 22,75 13,00 7,58 13,83 22,42 11,67 11,25 18,42 20,25 11,42 12,42 15,58 19,00 19,00 24,08 18,92 25,33 12,75 16,17 12,17 15,58 11,58 13,92 23,58

14,17 18,33 13,83 26,17 10,33 15,67 10,83 21,08 10,25 17,42 15,92 10,67 13,67 12,58 13,67 16,58 16,50 20,08 12,67 14,33 9,00 7,08 11,08

Anexo III

Anexo III - 10

37 38 39 40 41 42 43 44 45 4625,08 22,50 19,00 23,17 14,83 24,92 30,58 23,00 10,67 21,4243,67 23,42 12,67 23,33 25,58 18,83 23,33 25,00 13,00 7,3318,97 23,75 32,33 17,67 11,50 19,33 22,25 19,50 24,50 12,7326,75 17,75 12,42 20,42 24,50 26,50 30,25 35,25 18,17 11,8328,83 15,42 13,97 22,67 29,17 22,25 31,92 18,07 12,75 5,7529,00 25,25 24,25 21,75 23,75 23,08 23,33 16,58 7,58 5,0028,92 27,42 31,08 16,17 19,83 16,17 22,42 19,83 14,67 5,7529,08 23,75 18,75 16,75 23,42 28,58 42,33 16,33 14,67 7,8323,08 26,42 17,92 21,92 40,50 28,18 23,08 28,25 11,58 17,83 55,58 23,92 18,02 31,83 32,42 20,75 13,92 11,75 36,50 17,08 23,42 12,92 16,67 24,83 22,42 13,58 35,25 28,50 28,08 18,17 22,83 17,58 12,92 17,00 35,00 19,25 24,67 23,58 23,75 19,50 21,92 44,92 36,25 16,38 16,33 26,83 25,58 14,78 30,08 38,50 21,00 25,92 18,38 14,58 52,50 34,08 19,42 54,00 39,00 23,08 28,25 22,00 33,08 21,33 14,75 24,25 17,50 21,42 18,42 40,92 27,75 22,42 27,58 28,83 28,08 14,00 26,58 26,92 19,08 19,33 18,33 17,00 15,17 23,25 18,00 19,25 20,42 14,17 10,25 37,00 21,83 21,83 15,25 23,83 12,83 35,42 18,35 22,42 16,50 20,42 14,08 32,33 21,75 15,67 18,58 20,33 30,58 36,83 43,00 18,08 21,25 19,08 17,08 40,00 33,25 18,83 17,67 12,83 25,83 42,25 19,50 23,33 13,50 22,92 13,33 63,17 18,67 25,75 19,08 29,65 14,58 22,58 18,67 24,75 19,67 20,33 32,08 35,33 28,25 19,25 17,75 16,25 13,42 57,67 28,17 20,50 22,33 16,25 10,92 45,67 22,08 18,00 16,17 22,42 26,58 42,42 21,25 34,83 17,75 13,83 10,33 43,00 16,42 36,83 23,08 5,92 25,58 20,25 26,58 13,50 10,80 22,50 14,58 24,75 21,92 18,33 18,17 17,83 22,67 20,17 8,08 19,53 13,42 32,92 8,83 8,83 26,83 16,37 21,50 28,00 8,50 25,83 24,50 15,33 14,92 23,50 18,08 12,50 9,17 39,42 18,50 13,75 13,25 37,92 22,00 13,67 22,00 32,25 12,17 7,67 29,83 13,00 22,67 26,08 10,00 7,50 38,33 14,58 16,17 22,08 13,00 11,58 25,50 18,43 15,17 33,58 16,83 10,75 24,50 20,92 10,17

Anexo III

Anexo III - 11

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 18,67 19,17 20,00 18,25 15,25 18,17 16,50 14,50 11,83 22,42 19,42 27,08 12,25 11,50 14,17 11,75 19,83 26,33 23,75 9,25 10,92 21,17 12,00 19,33 12,92 22,08 12,83 17,17 17,92 10,58 14,00 63,50 18,17 20,75 21,67 16,17 21,67 22,33 10,92 30,92 26,00 25,08 13,50 23,33 15,25 15,92 11,17 6,50 16,67 19,17 9,08 9,75 15,83 20,92 17,17 20,17 13,75 19,00 19,33 12,75 17,25 13,92 20,83 26,08 13,58 15,42 11,08 18,08 12,75 14,75 19,42 45,92 32,08

Anexo III

Anexo III - 12

> 5% 0%

NoSí

0,0%

fuera de control en la gráfica I.La media del proceso es estable. No hay puntos de datos

191715131197531

20

10

0

Observación

HO

LLA

ND

MA

SS-I

BE

RIC

A E

XP

RE

SS_

h

_X=12,95

LCS=24,01

LCI=1,90

191715131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,16

LCS=13,59

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de HOLLAND MASS-IBERICA EXPRESS_hInforme de resumen

¿Es estable la media del proceso?Evalúe el % de puntos fuera de control.

Gráfica IInvestigue los puntos fuera de control.

Gráfica MRInvestigue los puntos fuera de control.

191715131197531

20

10

0

Observación

HO

LLA

ND

MA

SS

-IB

ER

ICA

EX

PR

ES

S_

h

_X=12,95

LCS=24,01

LCI=1,90

191715131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,16

LCS=13,59

LCI=0

Gráfica I-MR de HOLLAND MASS-IBERICA EXPRESS_hInforme de estabilidad

¿Es estable la media del proceso?Investigue los puntos fuera de control. Busque patrones y tendencias.

¿Es estable la variación del proceso?Investigue los puntos fuera de control. Busque patrones y tendencias.

Anexo III

Anexo III - 13

> 5% 0%

NoSí

0,0%


28252219161310741

30

25

20

15

ObservaciónMS

C -

CA

LIFO

RN

IA E

XP

RE

SS

_h

_X=21,32

LCS=28,84

LCI=13,80

28252219161310741

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=2,83

LCS=9,24

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - CALIFORNIA EXPRESS_hInforme de resumen




25

20

15

SC

- C

ALI

FOR

NIA

EX

PR

ES

S_

h

_X=21,32

LCS=28,84

LCI=13,80

28252219161310741

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=2,83

LCS=9,24

LCI=0

MR Rango móvil inusualmente grande 19; 20


Gráfica I-MR de MSC - CALIFORNIA EXPRESS_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 14

Aunque no se observan puntos fuera de control en la gráfica I, hay 2 puntos (6,7%) fuera

de control en la gráfica MR (teóricamente puede haber un 0,9% puntos fuera de control

en virtud de las probabilidades, aun cuando el proceso sea estable). Esto puede afectar

la validez de los límites de control en la gráfica I, con lo cual sería difícil evaluar la

estabilidad de la media del proceso. La media y la variación del proceso pudieran no ser

estables. Se debe investigar los puntos fuera de control y omitir de los cálculos los que

tengan causas especiales.

Anexo III

Anexo III - 15

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1413121110987654321

30

20

10

0

Observación

MS

C -

CA

NA

DÁ

EX

PR

ES

S_

h

_X=13,63

LCS=27,82

LCI=-0,55

1413121110987654321

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,33

LCS=17,43

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - CANADÁ EXPRESS_hInforme de resumen




1413121110987654321

30

20

10

0

Observación

MS

C -

CA

NA

DÁ

EX

PR

ES

S_

h

_X=13,63

LCS=27,82

LCI=-0,55

1413121110987654321

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,33

LCS=17,43

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - CANADÁ EXPRESS_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 16

> 5% 0%

NoSí

0,0%


121110987654321

75

50

25

0

Observación

MS

C -

DR

AG

ON

SE

RV

ICE

_h

_X=37,26

LCS=78,57

LCI=-4,04

121110987654321

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=15,53

LCS=50,74

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - DRAGON SERVICE_hInforme de resumen




121110987654321

75

50

25

0

Observación

MS

C -

DR

AG

ON

SE

RV

ICE

_h

_X=37,26

LCS=78,57

LCI=-4,04

121110987654321

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=15,53

LCS=50,74

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - DRAGON SERVICE_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 17

> 5% 0%

NoSí

3,3%

virtud de las probabilidades, aunque el proceso sea estable.cuenta que puede ver un 0.7% de puntos fuera de control endatos (3,3%) está fuera de control en la gráfica I. Tenga enLa media del proceso pudiera no ser estable. 1 punto de los

28252219161310741

45

30

15

0

Observación

MS

C -

IN

DIA

PA

KIS

TA

N_

h

_X=22,92

LCS=42,17

LCI=3,67

28252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,24

LCS=23,65

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - INDIA PAKISTAN_hInforme de resumen




40

20

0MS

C -

IN

DIA

PA

KIS

TA

N_

h

_X=22,92

LCS=42,17

LCI=3,67

28252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,24

LCS=23,65

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC - INDIA PAKISTAN_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 18

La variación del proceso es estable. No hay puntos fuera de control en la gráfica MR. Sin

embargo, la media del proceso pudiera no ser estable: 1 punto (3,3%) está fuera de

control en la gráfica I (teóricamente puede haber un 0,7% de puntos fuera de control en

virtud de las probabilidades, aunque el proceso sea estable). Se debe investigar el punto

fuera de control y si éste tiene una causa especial, omitirlo de los cálculos.

Anexo III

Anexo III - 19

> 5% 0%

NoSí

3,2%


3128252219161310741

45

30

15

0

ObservaciónMS

C-I

ND

IAN

OC

EA

N-A

US

TR

ALI

A_

h

_X=17,60

LCS=33,52

LCI=1,69

3128252219161310741

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,98

LCS=19,55

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-INDIAN OCEAN-AUSTRALIA_hInforme de resumen




40

20

0

-IN

DIA

N O

CE

AN

-AU

ST

RA

LIA

_h

_X=17,60

LCS=33,52

LCI=1,69

3128252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,98

LCS=19,55

LCI=0

I Valor inusualmente grande 1 MR Rango móvil inusualmente grande 2


Gráfica I-MR de MSC-INDIAN OCEAN-AUSTRALIA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 20

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables: 1 punto (3,2%) está fuera

de control en la gráfica I y 1 punto (3,2%) está fuera de control en la gráfica MR, lo cual

podría afectar la validez de los límites de control en la gráfica I.

Teóricamente puede haber hasta un 0,7% de puntos fuera de control en la gráfica I y un

0,9% de puntos fuera de control en la gráfica MR en virtud de las probabilidades, aunque

el proceso sea estable. Se deben investigar los puntos fuera de control y omitir de los

cálculos aquellos con causas especiales.

Anexo III

Anexo III - 21

> 5% 0%

NoSí

0,0%


464136312621161161

30

20

10

Observación

MS

C-I

SR

AE

L E

XP

RE

SS

_h

_X=18,55

LCS=30,16

LCI=6,94

464136312621161161

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,37

LCS=14,27

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-ISRAEL EXPRESS_hInforme de resumen




30

20

10

MS

C-I

SR

AE

L E

XP

RE

SS

_h

_X=18,55

LCS=30,16

LCI=6,94

464136312621161161

16

8

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,37

LCS=14,27

LCI=0

MR Rango móvil inusualmente grande 35


Gráfica I-MR de MSC-ISRAEL EXPRESS_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 22

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables. Aunque no se observan

puntos fuera de control en la gráfica I, hay un punto fuera de control en la gráfica MR.

Esto puede afectar la validez de los límites de control en la gráfica I, con lo cual sería

difícil evaluar la estabilidad de la media del proceso. Un punto (2,2%) está fuera de

control en la gráfica MR (teóricamente puede haber un 0,9% puntos fuera de control en

virtud de las probabilidades, aun cuando el proceso sea estable). Se debe investigar el

punto fuera de control y, si éste tiene una causa fuera de control, omitirlo de los cálculos.

Anexo III

Anexo III - 23

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1019181716151413121111

0,3

0,2

0,1

Observación

Dat

os

tran

sfo

rmad

os

_X=0,2442

LCS=0,3588

LCI=0,1295

1019181716151413121111

0,15

0,10

0,05

0,00

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=0,0431

LCS=0,1409

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - MAGHREB SERVICE_h transformadosInforme de resumen




0,3

0,2

0,1Dat

os t

ran

sfor

mad

os

_X=0,2442

LCS=0,3588

LCI=0,1295

1019181716151413121111

0,16

0,08

0,00

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=0,0431

LCS=0,1409

LCI=0

MR Rango móvil inusualmente grande 7; 59; 96


Gráfica I-MR de MSC - MAGHREB SERVICE_h transformadosInforme de estabilidad

Se realizó una transformación de Box-Cox con lambda = -0,5.


Anexo III

Anexo III - 24

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables. Aunque no se observan

puntos fuera de control en la gráfica I, hay puntos fuera de control en la gráfica MR. Esto

puede afectar la validez de los límites de control en la gráfica I, con lo cual sería difícil

evaluar la estabilidad de la media del proceso. 3 puntos (3,0%) están fuera de control en

la gráfica MR (teóricamente puede haber un 0,9% puntos fuera de control en virtud de las

probabilidades, aun cuando el proceso sea estable). Se deben investigar los puntos fuera

de control y omitir de los cálculos los que tengan causas especiales.

Anexo III

Anexo III - 25

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1715131197531

60

40

20

0

Observación

MS

C -

SIL

K S

ER

VIC

E (

W-E

)_h

_X=32,00

LCS=63,74

LCI=0,26

1715131197531

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=11,93

LCS=38,99

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - SILK SERVICE (W-E)_hInforme de resumen




1715131197531

60

40

20

0

Observación

MS

C -

SIL

K S

ER

VIC

E (

W-E

)_h

_X=32,00

LCS=63,74

LCI=0,26

1715131197531

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=11,93

LCS=38,99

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - SILK SERVICE (W-E)_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 26

> 5% 0%

NoSí

5,9%


1715131197531

30

20

10

Observación

MS

C-S

PA

IN /

SO

UT

HA

ME

RIC

A E

AS

T_

h

_X=20,80

LCS=30,73

LCI=10,87

1715131197531

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,73

LCS=12,20

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-SPAIN / SOUTHAMERICA EAST_hInforme de resumen




30

20

10

SP

AIN

/ S

OU

TH

AM

ER

ICA

EA

ST

_h

_X=20,80

LCS=30,73

LCI=10,87

1715131197531

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,73

LCS=12,20

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC-SPAIN / SOUTHAMERICA EAST_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 27

La variación del proceso es estable, ya que no hay puntos fuera de control en la gráfica

MR. Sin embargo, la media del proceso pudiera no ser estable, ya que 1 punto (5,9%)

está fuera de control en la gráfica I.

Teóricamente en la gráfica I puede haber un 0,7% de puntos fuera de control en virtud de

las probabilidades, aunque el proceso sea estable. Se debe investigar el punto fuera de

control y si éste tiene una causa especial, omitirlo de los cálculos.

Anexo III

Anexo III - 28

> 5% 0%

NoSí

0,0%


4137332925211713951

40

20

0

ObservaciónMS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S -

GU

LF_

h

_X=20,03

LCS=38,73

LCI=1,33

4137332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,03

LCS=22,97

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES - GULF_hInforme de resumen




4137332925211713951

40

20

0

ObservaciónMS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S -

GU

LF_

h

_X=20,03

LCS=38,73

LCI=1,33

4137332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,03

LCS=22,97

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES - GULF_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 29

> 5% 0%

NoSí

0,0%


464136312621161161

30

20

10

Observación

MS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S-N

A_

h

_X=16,66

LCS=28,36

LCI=4,97

464136312621161161

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,40

LCS=14,37

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES-NA_hInforme de resumen




464136312621161161

30

20

10

Observación

MS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S-N

A_

h

_X=16,66

LCS=28,36

LCI=4,97

464136312621161161

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,40

LCS=14,37

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES-NA_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 30

> 5% 0%

NoSí

0,0%


13121110987654321

30

20

10

Observación

MS

C-W

ES

T M

ED

TO

GR

EE

CE

/TU

RK

EY

_h

_X=20,19

LCS=32,67

LCI=7,71

13121110987654321

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,69

LCS=15,33

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-WEST MED TO GREECE/TURKEY_hInforme de resumen




13121110987654321

30

20

10

Observación

MS

C-W

ES

T M

ED

TO

GR

EE

CE

/TU

RK

EY

_h

_X=20,19

LCS=32,67

LCI=7,71

13121110987654321

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,69

LCS=15,33

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC-WEST MED TO GREECE/TURKEY_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 31

> 5% 0%

NoSí

3,1%


3128252219161310741

45

30

15

0

Observación

MS

C -

WE

ST

ME

D/S

OU

TH

AM

ER

ICA

_h

_X=19,58

LCS=33,97

LCI=5,18

3128252219161310741

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,41

LCS=17,68

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - WEST MED/SOUTHAMERICA_hInforme de resumen




40

20

0

- W

ES

T M

ED

/SO

UT

HA

ME

RIC

A_

h

_X=19,58

LCS=33,97

LCI=5,18

3128252219161310741

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,41

LCS=17,68

LCI=0

I Valor inusualmente grande 9 MR Rango móvil inusualmente grande 9; 10


Gráfica I-MR de MSC - WEST MED/SOUTHAMERICA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 32


de control en la gráfica I y 2 puntos (6,3%) están fuera de control en la gráfica MR, lo cual


Teóricamente puede haber un 0,7% de puntos fuera de control en la gráfica I y un 0,9%

de puntos fuera de control en la gráfica MR en virtud de las probabilidades, aunque el

proceso sea estable. Se deben investigar los puntos fuera de control y omitir de los


Anexo III

Anexo III - 33

> 5% 0%

NoSí

0,0%


2321191715131197531

45

30

15

0

ObservaciónMS

C -

WE

ST

ME

DIT

ER

RA

NE

AN

_h

_X=24,31

LCS=45,83

LCI=2,79

2321191715131197531

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,09

LCS=26,44

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - WEST MEDITERRANEAN_hInforme de resumen




2321191715131197531

45

30

15

0

ObservaciónMS

C -

WE

ST

ME

DIT

ER

RA

NE

AN

_h

_X=24,31

LCS=45,83

LCI=2,79

2321191715131197531

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,09

LCS=26,44

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - WEST MEDITERRANEAN_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 34

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1110987654321

30

20

10

0

Observación

MS

C -

W M

ED

ITE

RR

AN

EA

N-M

AR

OC

-h

_X=18,34

LCS=34,43

LCI=2,25

1110987654321

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,05

LCS=19,77

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - W MEDITERRANEAN-MAROC-hInforme de resumen




1110987654321

30

20

10

0

Observación

MS

C -

W M

ED

ITE

RR

AN

EA

N-M

AR

OC

-h

_X=18,34

LCS=34,43

LCI=2,25

1110987654321

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,05

LCS=19,77

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - W MEDITERRANEAN-MAROC-hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 35

> 5% 0%

NoSí

0,0%


15131197531

30

20

10

Observación

CH

INA

SH

IPP

ING

- A

MX

1_

h

_X=21,76

LCS=34,37

LCI=9,15

15131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,74

LCS=15,49

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de CHINA SHIPPING - AMX1_hInforme de resumen




15131197531

30

20

10

Observación

CH

INA

SH

IPP

ING

- A

MX

1_

h

_X=21,76

LCS=34,37

LCI=9,15

15131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,74

LCS=15,49

LCI=0

Gráfica I-MR de CHINA SHIPPING - AMX1_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 36

> 5% 0%

NoSí

2,4%


4137332925211713951

40

30

20

10

Observación

CO

SC

O -

MD

1_

h

_X=17,36

LCS=27,80

LCI=6,91

4137332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,93

LCS=12,83

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de COSCO - MD1_hInforme de resumen




45

30

15

CO

SC

O -

MD

1_

h

_X=17,36

LCS=27,80

LCI=6,91

4137332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,93

LCS=12,83

LCI=0



Gráfica I-MR de COSCO - MD1_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 37








Anexo III

Anexo III - 38

> 5% 0%

NoSí

0,0%


191715131197531

25

20

15

10

Observación

EV

ER

GR

EE

N S

ING

AP

OR

E -

FE

M-U

AM

_h

_X=18,33

LCS=27,78

LCI=8,88

191715131197531

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,55

LCS=11,61

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de EVERGREEN SINGAPORE - FEM-UAM_hInforme de resumen




191715131197531

25

20

15

10

Observación

EV

ER

GR

EE

N S

ING

AP

OR

E -

FE

M-U

AM

_h

_X=18,33

LCS=27,78

LCI=8,88

191715131197531

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,55

LCS=11,61

LCI=0

Gráfica I-MR de EVERGREEN SINGAPORE - FEM-UAM_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 39

> 5% 0%

NoSí

0,0%


2321191715131197531

30

20

10

Observación

EV

ER

GR

EE

N T

W-F

EM

-UA

M_

h

_X=18,22

LCS=28,92

LCI=7,51

2321191715131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,03

LCS=13,15

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de EVERGREEN TW-FEM-UAM_hInforme de resumen




2321191715131197531

30

20

10

Observación

EV

ER

GR

EE

N T

W-F

EM

-UA

M_

h

_X=18,22

LCS=28,92

LCI=7,51

2321191715131197531

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,03

LCS=13,15

LCI=0

Gráfica I-MR de EVERGREEN TW-FEM-UAM_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 40

> 5% 0%

NoSí

0,0%


87654321

45

30

15

0

Observación

HA

NJI

N -

EM

A S

ervi

ce_

h

_X=15,45

LCS=38,87

LCI=-7,96

87654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,80

LCS=28,77

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de HANJIN - EMA Service_hInforme de resumen




87654321

45

30

15

0

Observación

HA

NJI

N -

EM

A S

ervi

ce_

h

_X=15,45

LCS=38,87

LCI=-7,96

87654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,80

LCS=28,77

LCI=0

Gráfica I-MR de HANJIN - EMA Service_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 41

> 5% 0%

NoSí

10,6%

estable.control en virtud de las probabilidades, aunque el proceso seacuenta que usted puede ver un 0.7% de puntos fuera dedatos (10,6%) están fuera de control en la gráfica I. Tenga enLa media del proceso pudiera no ser estable. 5 puntos de

464136312621161161

50

30

10

Observación

HA

NJI

N -

MD

3_

h

_X=20,40

LCS=31,50

LCI=9,31

464136312621161161

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,17

LCS=13,63

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de HANJIN - MD3_hInforme de resumen




50

30

10

HA

NJI

N -

MD

3_

h

_X=20,40

LCS=31,50

LCI=9,31

464136312621161161

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,17

LCS=13,63

LCI=0

I Valor inusualmente grande 25 Cambio en la media de los datos 39-42 MR Rango móvil inusualmente grande 25; 26


Gráfica I-MR de HANJIN - MD3_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 42

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables: 5 puntos (10,6%) están

fuera de control en la gráfica I y 2 puntos (4,3%) están fuera de control en la gráfica MR,

lo cual podría afectar la validez de los límites de control en la gráfica I.





Anexo III

Anexo III - 43

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1413121110987654321

20

15

10

5

Observación

HA

NJI

N -

MIX

/MIN

A_

h

_X=13

LCS=22,77

LCI=3,23

1413121110987654321

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,67

LCS=12,00

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de HANJIN - MIX/MINA_hInforme de resumen




1413121110987654321

20

15

10

5

Observación

HA

NJI

N -

MIX

/MIN

A_

h

_X=13

LCS=22,77

LCI=3,23

1413121110987654321

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,67

LCS=12,00

LCI=0

Gráfica I-MR de HANJIN - MIX/MINA_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 44

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1110987654321

45

30

15

0

Observación

MA

ER

SK

- A

E1

1_

h

_X=24,36

LCS=49,71

LCI=-1,00

1110987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,53

LCS=31,15

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MAERSK - AE11_hInforme de resumen




1110987654321

45

30

15

0

Observación

MA

ER

SK

- A

E1

1_

h

_X=24,36

LCS=49,71

LCI=-1,00

1110987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,53

LCS=31,15

LCI=0

Gráfica I-MR de MAERSK - AE11_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 45

> 5% 0%

NoSí

2,7%


37332925211713951

40

30

20

10

Observación

MA

ER

SK

- A

E2

_h

_X=19,14

LCS=32,48

LCI=5,80

37332925211713951

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,02

LCS=16,39

LCI=0

Comentarios





30

20

10MA

ER

SK

- A

E2

_h

_X=19,14

LCS=32,48

LCI=5,80

37332925211713951

16

8

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,02

LCS=16,39

LCI=0





Anexo III

Anexo III - 46








Anexo III

Anexo III - 47

> 5% 0%

NoSí

13,8%


28252219161310741

60

40

20

0

Observación

MA

ER

SK

- A

E6

_h

_X=29,74

LCS=52,13

LCI=7,35

28252219161310741

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,42

LCS=27,51

LCI=0

Comentarios





50

25

0

MA

ER

SK

- A

E6

_h

_X=29,74

LCS=52,13

LCI=7,35

28252219161310741

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,42

LCS=27,51

LCI=0

I Valor inusualmente pequeño 26 Valor inusualmente grande 29 Cambio en la media de los datos 9; 10 MR Rango móvil inusualmente grande 23; 29




Anexo III

Anexo III - 48








Anexo III

Anexo III - 49

> 5% 0%

NoSí

0,0%


332925211713951

40

30

20

10

Observación

MA

ER

SK

- F

01

_h

_X=20,76

LCS=38,29

LCI=3,24

332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,59

LCS=21,53

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MAERSK - F01_hInforme de resumen




332925211713951

40

30

20

10

Observación

MA

ER

SK

- F

01

_h

_X=20,76

LCS=38,29

LCI=3,24

332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,59

LCS=21,53

LCI=0

Gráfica I-MR de MAERSK - F01_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 50

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1715131197531

25

20

15

10

Observación

MA

ER

SK

- M

E4

_h

_X=16,14

LCS=24,74

LCI=7,54

1715131197531

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,24

LCS=10,57

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MAERSK - ME4_hInforme de resumen




1715131197531

25

20

15

10

Observación

MA

ER

SK

- M

E4

_h

_X=16,14

LCS=24,74

LCI=7,54

1715131197531

12

8

4

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=3,24

LCS=10,57

LCI=0

Gráfica I-MR de MAERSK - ME4_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 51

> 5% 0%

NoSí

1,8%


51464136312621161161

30

20

10

0

Observación

MA

ER

SK

- S

CA

NM

ED

_h

_X=14,42

LCS=26,27

LCI=2,57

51464136312621161161

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,46

LCS=14,56

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MAERSK - SCANMED_hInforme de resumen




30

20

10

MA

ER

SK

- S

CA

NM

ED

_h

_X=14,42

LCS=26,27

LCI=2,57

51464136312621161161

16

8

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,46

LCS=14,56

LCI=0



Gráfica I-MR de MAERSK - SCANMED_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 52








Anexo III

Anexo III - 53

> 5% 0%

NoSí

0,0%


2321191715131197531

30

20

10

0

Observación

ME

DE

X T

UN

ISIA

N S

ER

VIC

E_

h

_X=16,18

LCS=34,37

LCI=-2,01

2321191715131197531

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,84

LCS=22,35

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MEDEX TUNISIAN SERVICE_hInforme de resumen




2321191715131197531

30

20

10

0

Observación

ME

DE

X T

UN

ISIA

N S

ER

VIC

E_

h

_X=16,18

LCS=34,37

LCI=-2,01

2321191715131197531

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,84

LCS=22,35

LCI=0

Gráfica I-MR de MEDEX TUNISIAN SERVICE_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 54

> 5% 0%

NoSí

7,7%


13121110987654321

60

40

20

0

Observación

MS

C -

CA

NA

DÁ

EX

PR

ES

S_

1_

h

_X=25

LCS=49,62

LCI=0,38

13121110987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,26

LCS=30,25

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - CANADÁ EXPRESS_1_hInforme de resumen




40

20

0

MS

C -

CA

NA

DÁ

EX

PR

ES

S_

1_

h

_X=25

LCS=49,62

LCI=0,38

13121110987654321

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,26

LCS=30,25

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC - CANADÁ EXPRESS_1_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 55








Anexo III

Anexo III - 56

> 5% 0%

NoSí

7,7%


252219161310741

60

40

20

0

Observación

MS

C -

DR

AG

ON

SE

RV

ICE

_1

_h

_X=39,11

LCS=71,43

LCI=6,79

252219161310741

60

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=12,15

LCS=39,70

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - DRAGON SERVICE_1_hInforme de resumen




80

40

0

MS

C -

DR

AG

ON

SE

RV

ICE

_1

_h

_X=39,11

LCS=71,43

LCI=6,79

252219161310741

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=12,15

LCS=39,70

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC - DRAGON SERVICE_1_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 57

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables: 2 puntos (7,7%) están fuera







Anexo III

Anexo III - 58

> 5% 0%

NoSí

0,0%


1715131197531

45

30

15

0

Observación

MS

C -

IN

DIA

PA

KIS

TA

N_

1_

h

_X=25,63

LCS=46,34

LCI=4,92

1715131197531

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,79

LCS=25,44

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - INDIA PAKISTAN_1_hInforme de resumen




1715131197531

45

30

15

0

Observación

MS

C -

IN

DIA

PA

KIS

TA

N_

1_

h

_X=25,63

LCS=46,34

LCI=4,92

1715131197531

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=7,79

LCS=25,44

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - INDIA PAKISTAN_1_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 59

> 5% 0%

NoSí

0,0%


10987654321

60

40

20

0

Observación

MS

C-I

ND

IAN

OC

EA

N-A

US

TR

ALI

_1

_h

_X=31,23

LCS=67,36

LCI=-4,89

10987654321

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=13,58

LCS=44,38

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-INDIAN OCEAN-AUSTRALI_1_hInforme de resumen




10987654321

60

40

20

0

Observación

MS

C-I

ND

IAN

OC

EA

N-A

US

TR

ALI

_1

_h

_X=31,23

LCS=67,36

LCI=-4,89

10987654321

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=13,58

LCS=44,38

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC-INDIAN OCEAN-AUSTRALI_1_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 60

> 5% 0%

NoSí

7,1%


4137332925211713951

150

100

50

0

Observación

MS

C -

LE

VA

NT

E E

XP

RE

SS

_h

_X=22,6

LCS=52,6

LCI=-7,3

4137332925211713951

120

80

40

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=11,3

LCS=36,8

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - LEVANTE EXPRESS_hInforme de resumen




160

80

0

MS

C -

LE

VA

NT

E E

XP

RE

SS

_h

_X=22,6

LCS=52,6

LCI=-7,3

4137332925211713951

100

50

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=11,3

LCS=36,8

LCI=0

I Valor inusualmente grande 13 Cambio en la media de los datos 22; 23 MR Rango móvil inusualmente grande 13; 14


Gráfica I-MR de MSC - LEVANTE EXPRESS_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 61








Anexo III

Anexo III - 62

> 5% 0%

NoSí

4,2%


2321191715131197531

75

50

25

0

Observación

MS

C-M

AG

HR

EB

SE

RV

ICE

_1

_h

_X=21,8

LCS=60,6

LCI=-17,0

2321191715131197531

60

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=14,57

LCS=47,61

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-MAGHREB SERVICE_1_hInforme de resumen




100

50

0

SC

-MA

GH

RE

B S

ER

VIC

E_

1_

h

_X=21,8

LCS=60,6

LCI=-17,0

2321191715131197531

80

40

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=14,57

LCS=47,61

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC-MAGHREB SERVICE_1_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 63








Anexo III

Anexo III - 64

> 5% 0%

NoSí

4,0%


464136312621161161

60

40

20

ObservaciónMS

C S

ILK

SE

RV

ICE

WE

ST

-EA

ST

B_

h

_X=32,32

LCS=53,82

LCI=10,82

464136312621161161

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,08

LCS=26,42

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC SILK SERVICE WEST-EAST B_hInforme de resumen




60

40

20

SIL

K S

ER

VIC

E W

ES

T-E

AS

T B

_h

_X=32,32

LCS=53,82

LCI=10,82

464136312621161161

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,08

LCS=26,42

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC SILK SERVICE WEST-EAST B_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 65








Anexo III

Anexo III - 66

> 5% 0%

NoSí

5,3%


191715131197531

60

40

20

0

Observación

MS

C -

SP

AIN

/ S

OU

TH

AM

ER

ICA

EC

_h

_X=26,12

LCS=50,31

LCI=1,92

191715131197531

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,10

LCS=29,72

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - SPAIN / SOUTHAMERICA EC_hInforme de resumen




40

20

0

- S

PA

IN /

SO

UT

HA

ME

RIC

A E

C_

h

_X=26,12

LCS=50,31

LCI=1,92

191715131197531

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,10

LCS=29,72

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC - SPAIN / SOUTHAMERICA EC_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 67








Anexo III

Anexo III - 68

> 5% 0%

NoSí

0,0%


10987654321

45

30

15

0

ObservaciónMS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S -

GU

LF_

1_

h

_X=20,63

LCS=45,38

LCI=-4,12

10987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,31

LCS=30,40

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES - GULF_1_hInforme de resumen




10987654321

45

30

15

0

ObservaciónMS

C -

UN

ITE

D S

TA

TE

S -

GU

LF_

1_

h

_X=20,63

LCS=45,38

LCI=-4,12

10987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,31

LCS=30,40

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC - UNITED STATES - GULF_1_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 69

> 5% 0%

NoSí

4,8%


4137332925211713951

60

40

20

0

Observación

MS

C -

US

A-N

A_

h

_X=21,91

LCS=38,39

LCI=5,44

4137332925211713951

45

30

15

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,20

LCS=20,24

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC - USA-NA_hInforme de resumen




40

20

0

MS

C -

US

A-N

A_

h

_X=21,91

LCS=38,39

LCI=5,44

4137332925211713951

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,20

LCS=20,24

LCI=0

I Valor inusualmente grande 16; 24 MR Rango móvil inusualmente grande 16; 17; 24


Gráfica I-MR de MSC - USA-NA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 70






proceso sea estable. Se debe investigar los puntos fuera de control y omitir de los

cálculos aquellos con causas especiales. Además en esta ocasión los datos no pasaron

la prueba de normalidad, razón por la que se pueden dar un número mayor de falsas

alarmas. Una transformación corregirá la no normalidad.

Anexo III

Anexo III - 71

> 5% 0%

NoSí

0,0%


121110987654321

45

30

15

0

Observación

MS

C-W

ES

T M

ED

TO

GR

EE

./T

UR

K_

1_

h

_X=23

LCS=48,47

LCI=-2,47

121110987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,58

LCS=31,29

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-WEST MED TO GREE./TURK_1_hInforme de resumen




121110987654321

45

30

15

0

Observación

MS

C-W

ES

T M

ED

TO

GR

EE

./T

UR

K_

1_

h

_X=23

LCS=48,47

LCI=-2,47

121110987654321

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=9,58

LCS=31,29

LCI=0

Gráfica I-MR de MSC-WEST MED TO GREE./TURK_1_hInforme de estabilidad



Anexo III

Anexo III - 72

> 5% 0%

NoSí

2,6%


37332925211713951

40

30

20

10

ObservaciónMS

C-W

ES

T M

ED

/SO

UT

HA

ME

RIC

A_

h

_X=23,78

LCS=38,64

LCI=8,92

37332925211713951

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,59

LCS=18,25

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de MSC-WEST MED/SOUTHAMERICA_hInforme de resumen




35

25

15

-WE

ST

ME

D/S

OU

TH

AM

ER

ICA

_h

_X=23,78

LCS=38,64

LCI=8,92

37332925211713951

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,59

LCS=18,25

LCI=0



Gráfica I-MR de MSC-WEST MED/SOUTHAMERICA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 73

La variación del proceso es estable. No hay puntos fuera de control en la gráfica MR. Sin

embargo, la media del proceso pudiera no ser estable, ya que 1 punto (2,6%) está fuera

de control en la gráfica I (teóricamente puede haber un 0,7% de puntos fuera de control

en virtud de las probabilidades, aunque el proceso sea estable). Se debe investigar el

punto fuera de control y si éste tiene una causa especial, omitirlo de los cálculos.

Anexo III

Anexo III - 74

> 5% 0%

NoSí

15,6%


3128252219161310741

40

30

20

10

Observación

UA

SC

- E

MA

_h

_X=22,04

LCS=36,76

LCI=7,32

3128252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,53

LCS=18,08

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de UASC - EMA_hInforme de resumen




45

30

15UA

SC

- E

MA

_h

_X=22,04

LCS=36,76

LCI=7,32

3128252219161310741

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=5,53

LCS=18,08

LCI=0

I Valor inusualmente grande 8 Cambio en la media de los datos 9; 27-29 MR Rango móvil inusualmente grande 8; 9


Gráfica I-MR de UASC - EMA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 75








Anexo III

Anexo III - 76

> 5% 0%

NoSí

3,3%


918273645546372819101

45

30

15

0

Observación

UA

SC

- M

IX/M

INA

_h

_X=18,14

LCS=34,31

LCI=1,98

918273645546372819101

30

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,08

LCS=19,86

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de UASC - MIX/MINA_hInforme de resumen




40

20

0

UA

SC

- M

IX/M

INA

_h

_X=18,14

LCS=34,31

LCI=1,98

918273645546372819101

20

10

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=6,08

LCS=19,86

LCI=0

I Valor inusualmente grande 4; 90 Cambio en la media de los datos 47 MR Rango móvil inusualmente grande 90


Gráfica I-MR de UASC - MIX/MINA_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 77








Anexo III

Anexo III - 78

> 5% 0%

NoSí

2,4%


81736557494133251791

60

40

20

0

Observación

WH

ITE

LIN

E_

h

_X=17,28

LCS=39,71

LCI=-5,14

81736557494133251791

60

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,43

LCS=27,55

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de WHITE LINE_hInforme de resumen




50

25

0

WH

ITE

LIN

E_

h

_X=17,28

LCS=39,71

LCI=-5,14

81736557494133251791

40

20

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=8,43

LCS=27,55

LCI=0

I Valor inusualmente grande 15; 66 MR Rango móvil inusualmente grande 15; 16; 66; 67


Gráfica I-MR de WHITE LINE_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 79

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables. 2 puntos (2,4%) están fuera

de control en la gráfica I. 4 puntos (4,9%) están fuera de control en la gráfica MR, lo cual

podría afectar la validez de los límites de control en la gráfica I. Teóricamente puede

haber un 0,7% de puntos fuera de control en la gráfica I y un 0,9% de puntos fuera de

control en la gráfica MR en virtud de las probabilidades, aunque el proceso sea estable.

Se debe investigar los puntos fuera de control y omitir de los cálculos aquellos con

causas especiales.

Anexo III

Anexo III - 80

> 5% 0%

NoSí

12,5%


87654321

20

10

0

Observación

X-P

RE

SS

- I

BX

_1

_h

_X=9,71

LCS=21,12

LCI=-1,71

87654321

15

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,29

LCS=14,03

LCI=0

Comentarios

Gráfica I-MR de X-PRESS - IBX_1_hInforme de resumen




20

10

0X-P

RE

SS

- I

BX

_1

_h

_X=9,71

LCS=21,12

LCI=-1,71

87654321

10

5

0

Observación

Ran

go

mó

vil

__MR=4,29

LCS=14,03

LCI=0



Gráfica I-MR de X-PRESS - IBX_1_hInforme de estabilidad


Anexo III

Anexo III - 81

La media y la variación del proceso pudieran no ser estables. 1 punto (12,5%) está fuera

de control en la gráfica I. 1 punto (12,5%) está fuera de control en la gráfica MR, lo cual

podría afectar la validez de los límites de control en la gráfica I. Teóricamente puede

haber un 0,7% de puntos fuera de control en la gráfica I y un 0,9% de puntos fuera de

control en la gráfica MR en virtud de las probabilidades, aunque el proceso sea estable.

Se debe investigar los puntos fuera de control y omitir de los cálculos aquellos con

causas especiales.

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