Analítica de datos para la optimización de rutas y gestión de flotas en la empresa Quick
La problemática a la que se enfrenta Quick es la optimización de rutas y la gestión eficaz de su flota. La asignación de rutas y vehículos manualmente o el uso de métodos tradicionales a menudo resulta en rutas subóptimas, tiempos de entrega prolongados, impactos ambientales significativos debido al...
- Autores:
-
Lastra Hernandez, Didier Andrés
Daza Martínez, Jimmy
Borda Quiroz, Juan David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/56358
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/56358
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Analítica
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La problemática a la que se enfrenta Quick es la optimización de rutas y la gestión eficaz de su flota. La asignación de rutas y vehículos manualmente o el uso de métodos tradicionales a menudo resulta en rutas subóptimas, tiempos de entrega prolongados, impactos ambientales significativos debido al desperdicio de recursos. Esto representa un desafío constante en la entrega de productos. Con esta problemática observamos que la lealtad del cliente se ve directamente afectada, además de la misma comunidad y el medio ambiente que en general están siendo afectados por la falta de ineficiencia en eficiencia de la gestión de flotas ya que esta ausencia presenta aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero y costos de la operación. A pesar de los avances tecnológicos en logística y transporte, Quick claramente necesita mejorar sus operaciones mediante la aplicación efectiva de analítica de datos. Los datos externos y generados por la empresa, como el tráfico en tiempo real y las condiciones climáticas, ofrecen importantes oportunidades para optimizar la asignación de vehículos y las rutas de entrega. |
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Con esta problemática observamos que la lealtad del cliente se ve directamente afectada, además de la misma comunidad y el medio ambiente que en general están siendo afectados por la falta de ineficiencia en eficiencia de la gestión de flotas ya que esta ausencia presenta aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero y costos de la operación. A pesar de los avances tecnológicos en logística y transporte, Quick claramente necesita mejorar sus operaciones mediante la aplicación efectiva de analítica de datos. Los datos externos y generados por la empresa, como el tráfico en tiempo real y las condiciones climáticas, ofrecen importantes oportunidades para optimizar la asignación de vehículos y las rutas de entrega.The problem that Quick faces is the optimization of routes and the effective management of its fleet. Mapping routes and vehicles manually or using traditional methods often results in suboptimal routes, long delivery times, significant environmental impacts due to wasted resources. This represents a constant challenge in product delivery. With this problem we observe that customer loyalty is directly affected, in addition to the community itself and the environment that in general are being affected by the lack of inefficiency in efficiency of fleet management since this absence presents an increase in emissions. greenhouse gases and operation costs. Despite technological advances in logistics and transportation, Quick clearly needs to improve its operations through the effective application of data analytics. External and company-generated data, such as real-time traffic and weather conditions, offer important opportunities to optimize vehicle allocation and delivery routes.1. Planteamiento del problema -- 2. Justificación -- 3. Objetivo general -- 4. Objetivos específicos -- 5. Delimitación del proyecto -- 6. Alcance del proyecto -- 7. Marco referencial -- 8. Marco teórico -- 10. Estado del arte -- 12. Cronograma -- 13. Presupuesto -- 14. Arquitectura de software -- 15. Bibliografía --PregradoIngeniero de Sistemas35 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasIngenieríasBogotáBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesAnalíticaRutasDatosTiempoAnalyticsRoutesDataTimeAnalítica de datos para la optimización de rutas y gestión de flotas en la empresa QuickTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionJafarnejad, A. F.-B. (2020). Robust Vehicle Routing Problem with Time Windows and Fuzzy Demands: A Hybrid Approach. Information Sciences.De Castro, R. Y. (2019). Real-Time Vehicle Routing Problem with Time Windows using Data Analytics and Multi-Criteria Decision Making Model. Procedia Computer Science.Swan, M. (2015). Blockchain: Blueprint for a new economy.Longley, P. A. (2015). Geographic information systems and science (3rd ed.).Colombia, C. o. (2012). mincit. Obtenido de mincit: https://www.mincit.gov.co/mintic/cargarArchivo.jsp?entrada=51407Colombia, C. o. (2008). Congress of the Republic Colombia . Obtenido de Congress of the Republic Colombia : https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=36408Colombia, C. o. (2009). minminas. 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