¿Qué es la optimización de rutas?

En términos sencillos, la optimización de rutas es el proceso de planificar la manera más rápida y rentable para que sus trabajadores móviles de servicios de campo se desplacen de una cita a otra. La optimización de rutas significa que sus trabajadores móviles pasan menos tiempo conduciendo, lo que aumenta la eficiencia y apoya la sostenibilidad.

La optimización de rutas genera resultados significativos. La gestión ineficiente de las rutas es un desafío costoso para las organizaciones de servicios de campo. Impacta la precisión de la programación, incrementa los costos de combustible y puede llevar a incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Pero lo peor de todo, frustra a los clientes.

La automatización y la información del tráfico en tiempo real ofrecen beneficios medibles y significativos a las organizaciones de servicios de campo. Mientras que los patrones de tráfico históricos ayudan en la planificación general de rutas, los datos en tiempo real llevan el servicio a otro nivel al garantizar estimaciones de viaje más precisas en todo momento. Esto significa más tiempo dedicado a los clientes en lugar de al volante, mejorando la eficiencia y productividad, el cumplimiento de los SLA y la satisfacción del cliente.

Hemos creado esta guía para ayudar a las organizaciones de servicios a obtener resultados reales con la optimización de rutas. Si está listo para superar las expectativas de sus clientes, comencemos.

Las empresas de servicios de campo se enfrentan al desafío de cumplir con las crecientes expectativas de los clientes mientras equilibran los costos y otras consideraciones comerciales importantes, incluida la sostenibilidad. La optimización de rutas identifica la manera más eficiente posible, reduce el tiempo de viaje y mejora la productividad, al mismo tiempo que permite a las empresas realizar compromisos más precisos con los clientes.
Mediante el uso de automatización e información de tráfico en tiempo real, las organizaciones de servicios de campo mejoran la eficiencia, reducen los costos de viaje y aumentan la precisión de la programación. Comparemos las opciones punto a punto.

Muchas aplicaciones de programación todavía asignan trabajadores móviles como si pudieran viajar de un trabajo a otro en línea recta. Estas soluciones no tienen en cuenta los giros, el tráfico, la construcción, cuerpos de agua u otros obstáculos que probablemente influirán en el tiempo real de viaje.

Este método no produce resultados precisos. Aquí hay un ejemplo hipotético: hay una emergencia y un sistema automatizado busca al trabajador móvil más cercano. Las opciones son Leo, que es el más cercano, y Sabrina, que está una milla más lejos, pero tiene las habilidades adecuadas y el inventario correcto para el trabajo. El sistema selecciona a Leo porque está más cerca, pero no considera sus habilidades, inventario o que tiene que cruzar un río con un puente levadizo. Sabrina puede estar más lejos, pero está en el mismo lado del río y tiene las habilidades e inventario correctos para completar el trabajo.

Las rutas a nivel de calle tienen en cuenta las direcciones giro a giro. Es una manera mucho más precisa de calcular el tiempo de viaje porque considera factores ambientales reales que afectarán el viaje.

En el escenario de ejemplo, Leo sería rápidamente eliminado como la mejor opción porque el sistema consideraría el río y los giros adicionales que tendría que tomar para cruzar el puente.
Pero este enfoque, al igual que el anterior, no tiene en cuenta explícitamente el tráfico, ni sus habilidades e inventario. Si bien algunos modelos pueden incluir esto —por ejemplo, observando el tiempo total de viaje basado en datos anteriores— es importante incluir el tráfico como una parte crítica y explícita del algoritmo de optimización de rutas.

La automatización en tiempo real responde a cualquier cambio en la programación, como una nueva solicitud de trabajo, una llegada tardía o la finalización retrasada de un trabajo, y optimiza la programación para garantizar un uso y servicio adecuados.
Este es el fundamento para la planificación anticipada. Si hay un accidente el día del servicio o una cancelación de último minuto, los horarios se ajustan en consecuencia. Los trabajos que corren el riesgo de no ser atendidos debido a retrasos se reprograman automáticamente para otro trabajador móvil con una ruta más despejada hacia el trabajo y las habilidades y piezas adecuadas disponibles.

La precisión y la eficiencia de la ruta afectan todo, desde la programación y la utilización de recursos hasta la satisfacción de los empleados y la adopción de soluciones de gestión de servicios de campo por parte de los usuarios. La optimización de rutas reduce los costos de personal, especialmente en torno a las horas extras y el uso de contratistas. Mientras tanto, las horas de trabajo más predecibles para los trabajadores móviles reducen las tasas de rotación.

La satisfacción del cliente también crece, ya que las organizaciones de servicios de campo cumplen sus compromisos y adhieren a los SLA. Se trata de la predictibilidad del servicio: la predictibilidad permite compromisos firmes con los clientes.

La gestión de rutas es un desafío complejo para las organizaciones de servicios de campo. Cuando los tiempos de viaje son demasiado optimistas, los retrasos inesperados en el tráfico tienen graves impactos: las citas se trasladan al día siguiente, lo que puede generar costos adicionales por horas extras, clientes y empleados descontentos, y sanciones por incumplimiento de SLA.

La optimización de rutas en servicios de campo combina direcciones giro a giro con tráfico predictivo y en tiempo real. Esto ahorra tiempo y costos innecesarios mientras aumenta la satisfacción de empleados y clientes.

Consigue que el trabajador móvil adecuado llegue al lugar correcto en el momento adecuado con la optimización de rutas.