GOOGLE MAPS PARA LA OPTIMIZACIÓN LOGÍSTICA
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UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN
1 Docente Asociado. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería. E-mail: [email protected]
“GOOGLE MAPS PARA LA OPTIMIZACION LOGISTICA”
Luis Arsenio Rivera Morales
RESUMEN
Actualmente los mapas digitales son un elemento cada vez más
habitual, y que puede llegar a englobar muchas funciones, como
puede ser desde un uso profesional como la cartografía, un uso más
personal como podría ser en viajes turísticos, o incluso hasta un uso
empresarial como podría ser el insertar publicidad en ellos.
Un mapa digital no es más que un almacenamiento de información
espacial como dibujos electrónicos hechos a base de elementos
gráficos sencillos (líneas, puntos, círculos, etc.) organizados en
capas, con el objetivo de ofrecer una salida impresa o por pantalla.
Con los avances que se han ido realizando en las tecnologías,
estos mapas son cada vez más sofisticados, llegando a lograr una
interacción cada vez mayor con ellos. No se limitan a mostrar sólo
representaciones de lugares, sino que son capaces de llegar a
localizar lugares específicos, trazar rutas, también cabe destacar
que la manera en que muestran la información ha mejorado
notablemente ya que pueden llegar a mostrar desde mapas
tradicionales con mucha información contenida, hasta mapas con
imágenes totalmente reales tomadas desde el aire, o incluso una
versión híbrida de éstas dos.
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La motivación de este proyecto precisamente está enfocada hacia
el aprovechamiento de esta mayor interacción actual para lograr
una serie de funcionalidades que puedan ser un indicio del potencial
que esconden este tipo de software, todo esto a través de una
interfaz lo más sencilla e intuitiva posible para que cualquier
persona con unos conocimientos básicos pueda sacar provecho.
Se pretende aprovechar alguno de los mapas digitales disponibles
en internet, en nuestro caso Google Maps, para crear un entorno
que, por una parte, convierta en una tarea fácil el interactuar con un
mapa digital, como puede ser buscar lugares, localizar puntos,
almacenar la información, trazar rutas entre un determinado
conjunto de puntos, por otra parte, que sea capaz de obtener una
solución bastante buena al planteamiento de un problema en el que
se tenga que hallar rutas entre un conjunto de puntos.
Para tal fin se propone GMOR, una herramienta informática basada
en Google Maps para el diseño de rutas de vehículos. Esta
herramienta está compuesta de dos partes. Por un lado contiene
una interfaz capaz de interactuar con un mapa digital de forma fácil
e intuitiva, de llevar a cabo una serie de operaciones básicas, y
capaz de exportar los datos resultantes de las operaciones en el
mapa digital mediante estructuras XML. Y por otra, un segundo
módulo en el que resolver problemas de diseños de rutas entre un
conjunto de puntos, ya sean importados desde el mapa digital o
generados de forma aleatoria.
Por último, con esta aplicación se intenta realizar una simulación de
un problema real de rutas como puede ser el transporte aunque de
manera algo simplificada, así como gracias a la tecnología XML dar
la posibilidad de integración con otros proyectos.
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Nuestro deseo es el de llegar a mostrar las amplias posibilidades
que pueden llegar a tener el uso de los mapas digitales en
problemas reales, y que el prototipo implementado sirva como
inspiración para un futuro proyecto más complejo que aborde los
problemas de manera más real, y que cubran completamente las
necesidades de los demandantes.
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INTRODUCCION
Un Sistema de Información Geográfica (SIG o GIS, en su acrónimo
inglés) es una integración organizada de hardware, software, datos
geográficos y personal, diseñado para capturar, almacenar, manipular,
analizar y desplegar en todas sus formas la información geográficamente
referenciada con el fin de resolver problemas complejos de planificación
y gestión. También puede definirse como un modelo de una parte de la
realidad referido a un sistema de coordenadas terrestre y construido para
satisfacer unas necesidades concretas de información.
El SIG funciona como una base de datos con información geográfica
(datos alfanuméricos) que se encuentra asociada por un identificador
común a los objetos gráficos de un mapa digital. De esta forma,
señalando un objeto se conocen sus atributos e, inversamente,
preguntando por un registro de la base de datos se puede saber su
localización en la cartografía.
La razón fundamental para utilizar un SIG es la gestión de información
espacial. El sistema permite separar la información en diferentes capas
temáticas y las almacena independientemente, permitiendo trabajar con
ellas de manera rápida y sencilla, y facilitando al profesional la posibilidad
de relacionar la información existente a través de la topología de los
objetos, con el fin de generar otra nueva que difícilmente podríamos
obtener de otra forma.
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MATERIALES Y METODOS
Definición Google Maps (conocido al principio como Google Local) es el nombre de un
servicio gratuito de Google. Es un servidor de aplicaciones de mapas en
Web. Ofrece imágenes de mapas desplazables, así como fotos de satélite del
mundo entero e incluso la ruta entre diferentes ubicaciones.
Historia
Fue anunciado por primera vez en Google Blog el 8 de febrero del 2005.
Originalmente soportaría sólo a los usuarios de Internet Explorer y Mozilla
Firefox, el soporte para Opera y Safari fue agregado el 25 de febrero del
2005. El software estuvo en su fase beta durante 6 meses antes de
convertirse en parte de Google Local, el 6 de octubre del 2005.
Como en otras aplicaciones Web de Google, se usa un gran número de
archivos de Javascript para crear Google Maps. Como el usuario puede
mover el mapa, la visualización del mismo se baja
desde el servidor. Cuando un usuario busca un negocio, la ubicación es
marcada por un indicador en forma de pin, el cual es una imagen PNG
transparente sobre el mapa. Para lograr la conectividad sin sincronía con el
servidor, Google aplicó el uso de AJAX dentro de esta aplicación.
En abril del 2005, Google añadió un Ride Finder (en español, Ubicador de
Vehículo), en el cual una persona puede ubicar un taxi o un transporte
público en una gran ciudad en tiempo real. La persona debe hacer click en la
barra de Update Position (en español, Actualizar Posición) para encontrar la
nueva ubicación del vehículo en cada momento.
En junio del 2005, los mapas de carreteras de los Estados Unidos, Puerto Rico, Canadá y el Reino Unido fueron integrados a Google Maps.
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A mediados de julio del 2005, Google comienza la versión japonesa de Google Maps y Google Local.
En abril del 2005, se crea una vista alternativa a la que se mostraba por el
satélite. El mayor responsable de que Google Maps sea una realidad es el
QuickBird, un satélite comercial de teledetección.
En junio del 2005, las imágenes de alta resolución (o a la máxima
ampliación), ya estaban disponible para la mayoría de Canadá y Estados
Unidos (incluyendo los estados de Hawaii y Alaska). Además se tienen de
otros países en forma parcial como Francia, Irlanda, Italia, Irak, Japón,
Bahamas, Kuwait, México, Holanda, etc. Sin embargo, algunas áreas fueron
oscurecidas por motivos de seguridad nacional, como el Capitolio, la Casa
Blanca y el área 51. Para el resto del planeta las imágenes se encuentran
disponible en baja resolución, excepto para los polos.
No todas las fotos mostradas son de satélites, algunas son de ciudades
tomadas por aviones que vuelan a bastante altura (sobre los 10.000 metros).
Este es el caso de Canarias, donde las fotos que se muestran son propiedad
de GrafCan. La información contenida en los mapas mostrados es proveída
principalmente por la empresa Navteq, que es considerada en estos
momentos la mejor del sector debido a la veracidad de sus datos, y la
frecuencia con la que son actualizados sus datos. En el caso de Canarias los
datos actuales provienen de la empresa TeleAtlas.
El 22 de julio del 2005, Google lanza una vista dual de su Google Maps. Esta
vista combina la vista de satélite con mapas ilustrados y los nombres de
calles en las imágenes del mundo real. Esto hace más fácil encontrar rutas
entre dos puntos.
Google Maps API Debido a la popularidad que estaba alcanzando Google Maps y a los intentos
de personalizar los mapas por parte de los usuarios mediante la ingeniería
inversa, Google optó por desarrollar un API para Google Maps, de forma que
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facilitara a los usuarios el integrar Google Maps en sus webs personales y con
sus propios datos.
Mediante el uso de la API de Google Maps se puede lograr insertar un
completo Google Maps en páginas web externas a Google. Para comenzar,
basta con generar una clave personalizada para la página web y el directorio
donde se desea insertar el mapa. Se le da a un usuario la posibilidad de crear
su propia interfaz para el mapa simplemente introduciendo el código
Javascript proporcionado por Google a su página web, y una vez hecho esto,
utilizando las funciones Javascript suministradas por la API para interactuar
con el mapa.
La primera versión de la API, no tenía la habilidad para hallar direcciones, por
lo que era necesario especificar manualmente la latitud y la longitud del punto
requerido, aunque esto fue implementado en versiones posteriores.
Aproximadamente por la misma época Yahoo lanzó su propio API para su
mapa, que aunque no tenía soporte internacional ya contaba con una
herramienta para determinar la geopocisión de un objeto.
También cabe destacar que la API de Google Maps es capaz de funcionar
ejecutándola localmente, para de este modo facilitar las tareas de debug o
depuración durante la implementación de páginas personalizadas.
Dentro de esta API podemos escoger entre dos versiones. Por un lado
tenemos la gratuita y por otro la destinada a empresas. Básicamente la
diferencia entre estas dos versiones viene a ser que si se cuenta con una
licencia de empresa, Google proporciona una asistencia total al cliente y la
posibilidad de desarrollar aplicaciones de intranet que utilicen la API de
Google Maps. Además no se cuenta con las limitaciones en las peticiones a
los servidores de Google Maps que si se tienen en la versión gratuita del
mismo, las cuales son unas 10.000 peticiones a sus servidores al día en
intervalos de 8,64 segundos aproximadamente.
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En cuanto a la información mostrada en los mapas, cabe destacar que en
lugar de usar los mapas de Navteq, al igual que la página de Google Maps,
esta API usa los mapas proporcionados por TeleAtlas, empresa de origen
europeo, que ofrece una opción más económica y que está en pleno auge,
de hecho cada día sus resultados se acercan más a los proporcionados por
Navteq.
Como caso particular podemos destacar el ocurrido en las Islas Canarias, ya
que aunque el callejero mostrado sigue perteneciendo a la empresa
TeleAtlas, las imágenes mostradas pertenecen la empresa GrafCan, la cual
tiene su propio callejero que llega a ser en algunos aspectos incluso más
detallado que el proporcionado por TeleAtlas. De hecho, en lo que se refiere
al cálculo de direcciones postales, mientras que TeleAtlas hace una
aproximación de la localización de dichas direcciones, GrafCan tiene
totalmente localizadas las direcciones en su callejero. Como desventaja, y
posible razón de que no se use el callejero de GrafCan, cabe decir que aún
dichos callejeros no poseen el sentido de todas las calles, y esto puede ser
considerado un elemento indispensable por los responsables de Google ya
que es un elemento primordial en sus mapas.
Nuestro caso práctico: Transporte
Introducción al VRP
El problema de distribuir productos desde ciertos depósitos a sus
usuarios finales juega un papel central en la gestión de algunos sistemas
logísticos y su adecuada planificación puede significar considerables
ahorros.
Esos potenciales ahorros justifican en gran medida la utilización de
técnicas de Investigación Operativa como facilitadoras de la
planificación, dado que se estima que los costos del transporte
representan entre el 10% y el 20% del costo final de los bienes [1].
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En ese sentido, las últimas cuatro décadas han visto un enorme esfuerzo
por resolver estos problemas. En 1959, Dantzig y Ramser [2] realizaron
por primera vez una formulación del problema para una aplicación de
distribución de combustible. Cinco años más tarde, Clarke y Wright [3]
propusieron el primer algoritmo que resultó efectivo para su resolución:
el popular Algoritmo de Ahorros (Saving Algorithm), y del que hablamos
en la sección 3.1.
A partir de estos trabajos, el área de enrutamiento de vehículos ha
crecido de manera explosiva. Por un lado, hacia modelos que incorporan
cada vez más características de la realidad, y, por otro lado, en la
búsqueda de algoritmos que permitan resolver los problemas de manera
más eficiente.
Estos modelos y algoritmos deben su éxito, en buena parte, a la
evolución de los sistemas informáticos y de los SIGs. El crecimiento en
el poder de cómputo y la baja en sus costos, ha permitido disminuir los
tiempos de ejecución de los algoritmos. Y el desarrollo de los Sistemas
de Información Geográfica resulta fundamental para lograr una
adecuada interacción de los modelos y algoritmos con los encargados
de realizar la planificación.
Pero el interés que reviste el área no es exclusivamente práctico. Los
problemas de enrutamiento de vehículos son problemas de optimización
combinatoria y pertenecen, en su mayoría, a la clase NP- Hard. La
motivación académica por resolverlos radica en que no es posible
construir algoritmos
que en tiempo polinomial resuelvan cualquier instancia del problema (a
no ser que P = NP).
Características de los problemas
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A grandes rasgos un problema de enrutamiento de vehículos consiste
en, dado un conjunto de clientes y depósitos dispersos
geográficamente y una flota de vehículos, determinar un conjunto de
rutas de costo mínimo que comiencen y terminen en los depósitos,
para que los vehículos visiten a los clientes mientras se respeten sus
capacidades y quizás otras restricciones adicionales.
Las características de los clientes, depósitos y vehículos, así como
diferentes restricciones operativas sobre las rutas, dan lugar a
diferentes variantes del problema. En las próximas secciones
mostramos algunas:
Google Maps nos permite diseñar las propuestas de rutas y kg de recorrido de nuestras
unidades u operadores.
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Los clientes
Cada cliente tiene una cierta demanda que debería ser satisfecha por
algún vehículo u operador. En muchos casos, la demanda es un bien
que ocupa espacio en los vehículos y es usual que un mismo vehículo
no pueda satisfacer la demanda de todos los clientes en una misma
ruta.
Los clientes podrían tener restricciones relativas a su horario de
servicio. Usualmente estas restricciones se expresan en forma de
intervalos de tiempo (llamados ventanas de tiempo) en los que se
puede visitar al cliente. En problemas con varios vehículos diferentes
podrían existir
Restricciones de compatibilidad entre éstos y los clientes. En estos
casos, cada cliente sólo puede ser visitado por algunos de los
vehículos (por ejemplo, algunos vehículos muy pesados no pueden
visitar ciertas localizaciones).
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Para ello Google Maps nos permite visualizar en su plataforma las
avenidas que se encuentran con mayor afluencia de transporte y eso
nos permite poder orientar a nuestro Chofer u operador rutas
aconsejadas.
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CONCLUSIONES
Con el trabajo realizado hemos llegando a las sgte. Conclusiones.
La plataforma virtual que nos brinda Google a través de Google Maps
nos permite gestionar y controlar de una manera eficiente a nuestros
colaboradores que realizan reparto por su date sectorización.
Nos permite sectorizar a los distritos de acuerdo al rango de demanda
por operador.
Nos ayuda a buscar las rutas más cercanas al destino que estamos
buscando.
Nos muestra las opciones para realizar un ruteo.
Reducimos costos y tiempos de nuestros servicios.
Google Map es una herramienta útil que nos permite poder ser más
eficiente en nuestro trabajo reduciendo costos y tiempos.
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BIBLIOGRAFÍA
[1] Toth, P., Vigo, D.: An Overview of Vehicle Routing Problems.
Monographs on Discrete Mathematics and Applications. In: The
Vehicle Routing Problem. SIAM (2000) 1–26
[2] Dantzig, G., Ramser, J.: The truck dispatching problem. Management
Science 6 (1959) 80-91
[3] Clarke, G., Wright, W.: Scheduling of vehicles from a central depot to a
number of delivery points. Operations Research 12 (1964) 568–581