Durante el desarrollo del máster se ha hecho mucho énfasis en la logística de transporte terrestre, pero de forma un poco más superficial en el transporte marítimo o ferroviario. En este breve texto se va a intentar ilustrar algunos problemas y mejoras dentro del sector de la logística portuaria, ya que representa un factor clave y de gran peso, dentro de la economía de los países.
La ventaja competitiva de la logística marítima es la gran capacidad de los buques en cuanto a número de contenedores que pueden transportar y el elevado grado de automatización de las terminales portuarias (TPCS) en algunos puertos de referencia como el de Rotterdam, Long Beach y/o Shanghai, entre otros muchos. Cuando una TPC alcanza un nivel de automatización superior, el aumento de la eficiencia alcanzada es considerable, debido a las altas economías de escalas del sector,
La automatización persigue la reducción del tiempo operativo y la reducción del tiempo de inactividad de los equipos; en la manipulación de los contenedores tanto entre el muelle con el patio, como en el sistema de apilamiento en el patio. También persigue jornadas laborales más amplias aumentando la ventana horaria de las terminales portuarias.
Sin embargo, uno de los problemas a los que tiene que hacer frente la automatización es la resolución del problema conocido como BRP (Blocks Relocation Problem) que persigue minimizar el número de recolocaciones necesarias para transportar un contenedor del patio al muelle, es decir, si tenemos claro (si nuestro SI «lo tiene claro») cuál es el contenedor con la fecha de expedición más temprana o con una prioridad superior, ¿cuántos movimientos son necesarios (retirar contenedores que lo bloquean, colocarlos en otra posición dentro de la «Pila» de contenedores, …) para alcanzar, manipular y colocar en el muelle, el contenedor objetivo?
En el artículo «An efficient ant colony optimization algorithm for the blocks relocation problem» de los autores Jovanovic, R., Tuba, M., & Voß, S. (2019), explica la resolución de este problema mediante la aplicación del algoritmo de colonización de hormigas (ACO), dónde se puede ver de primera mano a qué problemas se enfrentaría un equipo de ingeniería multidisciplinar, dónde evidentemente debería estar un ingeniero con la formación en supply chain que ofrece este Máster, a la hora de automatizar la operativa de los equipos para la manipulación de contenedores.
Como conclusiones, destacar que el campo de la logística, y en concreto, el campo de la logística portuaria, deja un amplio abanico de posibilidades de mejora para diferentes perfiles científicos que integren diferentes técnicas como la programación y la informática, habilidades logísticas y en supply chain, automatismos industriales y diversas tecnologías industriales.
BIBLIOGRAFÍA:
Jovanovic, R., Tuba, M., & Voß, S. (2019). An efficient ant colony optimization algorithm for the blocks relocation problem. European Journal of Operational Research, 274(1), 78–90. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.09.038
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Logística de Aprovisionamiento y Distribución 