Cálculo de ruta óptima y ETAs en transporte multimodal

Abstract

En una compañía logística que gestiona rutas internacionales, un sistema de cálculo de rutas y estimación de tiempo de llegada es crucial para realizar una primera línea base sobre el recorrido que se realizará y cuánto tiempo podría llevar realizar dicho recorrido, de cara a que los organismos pertinentes puedan organizarse para el tratamiento y operación de los diferentes productos transportados. En estas rutas existe un concepto crucial, la multimodalidad, que consiste en la realización de estos recorridos alternando el medio de transporte, y teniendo en cuenta el tiempo que se tarda en transferir la mercancía de uno de los medios de transporte a otro. Este TFG trata de resolver este problema para una empresa del parque tecnológico de Cantabria llamada Fieldeas perteneciente al grupo CIC, teniendo en cuenta el medio de transporte marítimo y el ferroviario, y centrándose en rutas internacionales, donde el barco tiende a ser el medio predilecto. El uso del sistema se realizará a partir de un conjunto de coordenadas de inicio y final, generará una ruta la cual será utilizada como primera aproximación, pues los puertos en los que pueda parar, con los que la empresa tenga acuerdos y demás temas administrativos, son ajenos al sistema, por lo que finalmente ésta variará, por este motivo, se busca priorizar una respuesta rápida a una respuesta con muchos checkpoints, ya que se utilizará como directriz general para conocer si se bordea un continente en barco o se atraviesa en tren y por tanto, constituir una estimación del tiempo global, en lugar de una aplicación de guía en tiempo real. El sistema también valorará el tiempo que se tarda en realizar el transbordo de mercancías entre los dos medios, teniendo en cuenta el peso transportado, además del clima y la fecha en tiempo real, para realizar la ruta óptima. Para implementarlo, se ha decidido utilizar varias tecnologías, por ejemplo, Python como lenguaje de programación, por su mayor soporte de librerías de Machine Lerning, Power Bi para la visualización de las rutas o CSV para el almacenamiento de datos por su integración directa con ambas tecnologías.

In a logistics company that manages international routes, a route calculation and estimated time of arrival system is crucial to establish an initial baseline for the journey and how long it may take to complete it, allowing relevant organizations to organize themselves for the treatment and operation of the different transported products. In these routes, there is a crucial concept called "multimodality," which involves alternating the means of transportation during the journey and considering the time it takes to transfer the cargo from one mode of transport to another. This final project aims to solve this problem for a company in the Cantabria Technology Park (Fieldeas), which belongs to the CIC group. The focus is on maritime and railway transport, with a specific emphasis on international routes, where the ship tends to be the preferred mode of transport. The system will be used based on a set of starting and ending coordinates, generating a route that will serve as an initial approximation. However, the actual ports where stops may occur, along with agreements with the company and other administrative matters, are external to the system. Consequently, the route will ultimately vary. For this reason, prioritizing a quick response over a response with many checkpoints is ideal, as it will serve as a general guideline to determine whether to circumnavigate a continent by ship or cross it by train, as well as to estimate the overall time, rather than providing real-time guidance. The system will also consider the time required for cargo transshipment between the two modes, taking into account the transported weight and real-time weather conditions to determine the optimal route. To implement this, several technologies have been chosen, such as Python as the programming language due to its extensive machine learning library support, Power BI for route visualization, and CSV for data storage due to its direct integration with both technologies.