Gestión inteligente de la distribución de hidrocarburos por carretera
- Eugenio José Fernández Vicente Directeur
Université de défendre: Universidad de Alcalá
Fecha de defensa: 20 septembre 2017
- David Ríos Insua President
- José Javier Martínez Herráiz Secrétaire
- Javier Martínez Moguerza Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
En esta tesis se aborda un problema científico que atañe, fundamentalmente, a dos áreas relativas al ámbito de las TIC: la optimización y el desarrollo de software de alta complejidad. Ambas están presentes en el contexto en que se desarrolla la investigación, la distribución de hidrocarburos por carretera. En un escenario como el estudiado, donde el servicio de los hidrocarburos tiene una importancia vital en el desarrollo de la actividad económica y social de un país, la distribución finalista de estos productos se realiza mediante el denominado transporte de última milla o capilar. Las tareas de planificación de la actividad deben tener en cuenta una serie de condicionantes: varios puntos de carga viables para los productos a servir; debe cubrirse la demanda completa de los distintos tipos de productos a servir; los destinatarios de cada uno de los productos tienen franjas horarias en las que pueden aceptar el abastecimiento; los productos que se sirven son materias peligrosas que deben ser manejadas adecuadamente; se utilizan flotas de vehículos heterogéneas para realizar los repartos, que a su vez están compartimentados; los productos presentan incompatibilidades químicas entre ellos que pueden impedir ser transportados en los mismos compartimentos entre viajes consecutivos de un mismo servicio; los conductores tienen unas franjas de trabajo definidas; los destinos a los que se envían los productos pueden tener distintos tipos de depósito de recepción que condicionen la entrega; los pedidos se pueden desviar y devolver en ruta; el servicio se puede dilatar a través de varios periodos de servicio para algunos pedidos, entre otros condicionantes. Como se puede apreciar, este tipo de operativa presenta múltiples restricciones en múltiples frentes, lo que hace de ésta una actividad extremadamente compleja, que sin embargo se desarrolla constantemente durante todo el año. Con el objeto de obtener una solución realista al problema planteado se aborda, por un lado, el estudio del problema en detalle para poder iniciar una investigación de cara establecer los métodos de resolución de este problema de alta complejidad en el área de la optimización combinatoria, centrando la misma en el uso de técnicas metaheurísticas. Por otro lado, y una vez abordado el problema desde el punto de vista de la optimización, se pasa al estudio, definición y diseño del modelo en términos de infraestructura tecnológica que debe estar disponible para el desarrollo de esta actividad, para lo que se acomete un estudio sobre los procesos de trabajo y las tecnologías existentes, para proponer un modelo de solución factible tecnológicamente. Finalmente se abordan dos aspectos que implican la aplicación de tecnologías como son Big Data y Generación de Lenguaje Natural, por un lado el análisis de grandes volúmenes de información con el objeto de encontrar variables significativas que permitan mejorar el sistema anteriormente diseñado; y por otro poder ofrecer en tiempo real información en formato texto y voz a los conductores de los vehículos a partir de datos que automáticamente genere el sistema mediante la conversión a lenguaje natural de estos. Así, se obtiene un sistema que permite resolver el problema de optimización anteriormente planteado, integrado en una Implementación del Modelo de Arquitectura de Aplicación RIA (Rich Internet Application) para la gestión de los procesos implicados en la actividad, que conectado mediante el desarrollo de un Modelo Big Data específico para este tipo de entornos permite la generación de datos en tiempo real sobre la actividad de la flota de vehículos, de manera que se permita la operación de la implementación de un novedoso sistema de generación automática de contenidos textuales de información en ruta para los conductores de cara a aumentar la eficiencia del servicio.