Inteligencia Colectiva en la Logística Urbana...IMT Laboratorio Nacional en Sistemas de Transporte...
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Sistemas de Transporte y Logística
Inteligencia Colectivaen la Logística Urbana
LogistiX-LabDr. Gastón Cedillo
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Agenda
1. Inteligencia Colectiva
2. IMT-Laboratorio Nacional CONACYT en Sistemas de Transporte y Logística
3. Programa de investigación Smart LogistiX³
4. Lecciones aprendidas
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De acuerdo con Pierre Levy:
“Es una forma de inteligencia universalmente distribuida, constantemente mejorada, coordinada en tiempo real, que resulta en una efectiva movilización de competencias”.
“Nadie lo sabe todo, pero todo el mundo sabe algo”
Inteligencia colectiva
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Evolución de los negocios
• Actualmente, la mayoría de las organizaciones dentro de las cadenas de suministro, siguen interactuando transaccionalmente sobre la lógica de entidades separadas.
Pero…
• La competencia puede venir de cualquier lado y en cualquier momento, entonces, este enfoque es cada vez menos efectivo…
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• Empresas líderes están enfrentando el mercado como una sola entidad comercial...
formando…
• eco-sistemas de negocios
Evolución de los negocios
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• ¿Está su organización avanzando hacia un modelo de inteligencia colectiva/ecosistema de negocios?
Evolución de los negocios
© DHL Supply Chain (2016)
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CENTRALIZADAS DESCENTRALIZADAS DISTRIBUÍDAS
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QuickScanned
Companies
Germ.
Fran.
Germ.
UK
US
UK
US
Swed.
Germ.
UK
UKUK
UK
UK
UK
UK UK
UK
UK
UK UKGerm.
Germ. Fran.Fran.
UK
JapanUK
UK
UK
UK
UK
UK UK UKFran.
UK/Japan
Key MaterialFlow
VehicleManufacturers
AftermarketOperations
AutomotiveSystem Suppliers
2nd TierSuppliers
Raw MaterialSuppliers
Germ.
UKUS
UK
Fran.
Spain
UK/Japan
UK/Japan
DistributionCentres
SecondaryInformation
Source
UK
UK
UK UK
UK
UK
UK
UK
UK
UKUK
UK
Location Key
UK = United KingdomGerm. = GermanySwed. = SwedenFranc. = FranceJapan = JapanUS = United StatesUK/Japan = UK based Japanese transplant
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© CABDyN Complexity Center (2016)
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© CABDyN Complexity Center (2016)
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Crear valor agregado diferenciado para el cliente final de forma sostenida, al mismo tiempo que maximiza y propaga prosperidad compartida a través de los flujos que interconectan a todos los miembros de un eco-sistema de negocios.
Inteligencia colectiva en logística
© Cedillo-Campos (2018)
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13
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Verificado 19S
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LogistiX-LabLaboratorio en Tiempo Real de Logística Urbana
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Premisa
Para avanzar es vitalinvolucrarse en procesos de
innovación continuos con
base en experimentos controlados pero constantes.
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LogistiX Lab
Premisa
“La intensidad de los movimientos de mercancías está esencialmente ligado a la intensidad y diversidad de la actividad económica y a la densidad de la población”.
© APUR (2018)
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Jan Fransoo based on: Nielsen (2015)
Intensidad…
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
North America Latin America Europe Asia-Pacific MiddleEast/Africa
Supermarkets Convenience stores Traditional channel Other (e.g., bar)
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Piensa en GRANDEEmpieza con poco
actúa rápido
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Eco-sistema
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Características
• Ciudad media con alto crecimiento;
• Centro histórico (patrimonio de la humanidad);
• Retos para el abastecimiento (45% de las compras se hacen en las tienditas).
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Las ciudades en las economías emergentes están creciendo muy rápido rápidamente
Nueva York
Source: Taubenböck, H. et al., 2012. Monitoring urbanization in megacities from space
Ciudad de México
Fuente: Alan Edburg & Israel García, 2007.Quality in social housing for Querétaro, Mexico
Querétaro
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Centralidad urbana
Fuente: Marquez, F., 2018.IMPLAN Querétaro, Mexico
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Lanzamiento
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Limites:
Av. Universidad (sur),Av. Zaragoza (sur),Calle Luis Pasteur (oriente),Av. Ezequiel Montes (poniente)
Unidades económicas = 2,034Superficie: 1.002 Km²
Fuente: Marquez, F., 2018.IMPLAN Querétaro, Mexico
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Queretaro Urban LogisticsLiving Lab – LogistiX-Lab
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Retos operativos
• Tiempos muy largos en Carga/Descarga:
– No hay espacios plenamente dedicados
– No hay programación en el uso de la infraestructura
– Desconfianza en las operaciones Entrega/Recepción
• Existe un rol comercial importante durante la distribución;
• Entregas muy pequeñas y dispersas;
• Manejo de dinero en efectivo (inseguridad).
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Fase 0
Fase 0: Situación actual
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BahíasCarga/Descarga
d=Xmts
Fase 1: Carga/Descarga
Programación en el uso de lasBahías de Carga/Descarga
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Poca disponibilidad
de espacio para
estacionarse
Mayor
tiempo necesario por
descarga
Menor utilización de
vehículos
Mayor
número
de vehículos necesarios
Fase 1: Carga/Descarga
Menor
Mayor
Empresas
Autoridad
Menor
Cumplimiento del reglamentode tránsito
Academia
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Fase 1
Fuente: http://lastmile.mit.edu/km2/about
Inteligencia Colectiva
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Fase 1
Fuente: http://lastmile.mit.edu/km2/about
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Fase 1
Ingeniería de tráfico
En centros urbanos densos, el espacio es un recurso escaso.
… la congestión es inevitable si todos utilizamos la infraestructura (forzosamente limitada) al mismo tiempo…
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Horario de distribución
Distribución actualDistribución retardada
© IFSTTAR (2017)
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LeccionesAprendidas
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Lecciones/Oportunidades
• Seis pasos para la inteligencia colectiva:
1. Enfocar procesos en el cliente final;
2. Establecer las bases de la IC;
3. Impulsar a los proveedores a innovar;
4. Fortalecer la innovación abierta;
5. Piense en grande, empiece con poco y hágalo rápido;
6. Comprométase con el largo plazo.
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Cadena de suministro C: Red, Diseño,Procesos de soporte y métricas.
Cadena de suministro A: Red, Diseño,Procesos de soporte y métricas.
Cadena de suministro B: Red, Diseño,Procesos de soporte y métricas.
Lecciones/Oportunidades
Requerimientosdel cliente final
¿Tenemos una opción de
solución en elportafolio?
Diseñar/Actualizartableros yobjetivos
Crear una nueva
Integrar una
Librería decapacidades decadenas desuministro ycostos asociados
Soporte tecnológico
*Ruteo de vehículos*Tráfico en tiempo
real
A: Tienditas de barrio (nano-stores);B: Tiendas de convenienciaC: Restaurantes/Bares
Información vial entiempo real
*Centro de controlde semáforosinteligentes
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Lecciones/Oportunidades
• Flujos físicos (procesos)
– 3PL urbano omni-canal (camiones, bicicletas, etc.);
– Adopción de un contenedor estándar;
– Comunalización de Transportes (Co-Loading, TramFret, BusCarga) y Centros de Consolidación Comunes;
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Oportunidades
• Flujos de información
– Big Data (Datos celulares-movilidad);
– Behavioral supply chains;
– Urban fluidity;
– Software para gestión de tienditas (visión integral de cadena de suministro);
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Oportunidades
• Flujos financieros
– Análisis de costos totales;
– Reducción de uso de efectivo;
– Factoraje financiero para nano-stores
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Siguientespasos
Centros de Consolidaciónde Carga Urbana
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Certificación
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Libro
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