EcoLogistics

El Desafío

EcoLogistics, empresa líder en distribución logística con una flota de 200+ vehículos operando en todo Chile, enfrentaba problemas críticos de eficiencia operacional que afectaban su rentabilidad y competitividad.

Problemas Principales

• Consumo excesivo de combustible: $450K mensuales, 35% sobre benchmark de industria
• Rutas ineficientes: Conductores tomando caminos subóptimos basados en “experiencia”
• Falta de visibilidad: No sabían dónde estaban los camiones en tiempo real
• Mantenimiento reactivo: Fallas inesperadas causando retrasos y costos altos
• Quejas de clientes: 40% de entregas llegaban fuera de ventana horaria
• Robo de combustible: Pérdidas estimadas en $80K anuales por falta de control

La empresa estaba perdiendo contratos importantes frente a competidores con mejor tecnología y no podía competir en precio manteniendo márgenes saludables.

Nuestra Solución

Implementamos una solución integral de IoT y optimización inteligente de rutas que combina sensores en vehículos, algoritmos de optimización y una plataforma de monitoreo en tiempo real.

Componentes del Sistema

1. Hardware IoT Instalado

En cada vehículo instalamos:

• GPS Tracker industrial: Ubicación en tiempo real cada 10 segundos
• Sensor de combustible: Medición precisa de nivel de tanque
• OBD-II Scanner: Diagnóstico de motor, RPM, temperatura
• Sensor de temperatura: Para carga refrigerada
• Cámara dashcam: Grabación de eventos y comportamiento de conducción
• Botón de pánico: Seguridad para conductores

2. Conectividad y Transmisión de Datos

# Stack de Comunicación
Protocol: MQTT (ligero, ideal para IoT)
Latencia: < 500ms de vehículo a servidor
Datos transmitidos:
  - GPS coordinates cada 10s
  - Telemetría del motor cada 30s
  - Eventos críticos: instantáneos
Offline mode: Buffer local de 48 horas
Bandwidth: ~2MB por vehículo por día

3. Algoritmo de Optimización de Rutas

Desarrollamos un sistema propietario que considera:

• Múltiples restricciones:

  • Ventanas horarias de entrega
  • Capacidad de carga por vehículo
  • Horas de conducción máximas (ley chilena)
  • Restricciones vehiculares (zonas, horarios)

• Optimización dinámica:

  • Recalculo automático ante cambios (nuevos pedidos, tráfico, accidentes)
  • Integración con Google Maps API para tráfico en tiempo real
  • Machine Learning para predecir tiempos de entrega
  • Priorización inteligente de entregas urgentes

4. Plataforma de Monitoreo

Dashboard web responsive que muestra:

• Mapa en tiempo real con ubicación de toda la flota
• Estado de cada vehículo: En ruta, detenido, con problemas
• Consumo de combustible: Por vehículo, ruta, conductor
• Alertas automáticas: Desvíos de ruta, ralentí excesivo, conducción agresiva
• Reportes de performance: KPIs, costos, eficiencia
• Predicción de mantenimiento: Basado en uso y telemetría

Proceso de Implementación

Fase 1: Prueba de Concepto (3 semanas)

• Instalación en 5 vehículos piloto
• Validación de conectividad en zonas rurales
• Ajuste de algoritmo de optimización
• Capacitación de 5 conductores

Fase 2: Despliegue Gradual (12 semanas)

• Instalación de IoT en 25 vehículos por semana
• Capacitación continua de conductores
• Monitoreo cercano de adopción
• Ajustes basados en feedback

Fase 3: Optimización (8 semanas)

• Fine-tuning de algoritmo de rutas
• Integración con sistema de facturación
• Desarrollo de app móvil para conductores
• Automatización de reportes

Fase 4: Mantenimiento Predictivo (4 semanas - en paralelo)

• Entrenamiento de modelo de ML
• Integración con talleres mecánicos
• Sistema de alertas preventivas
• Dashboard para jefe de mantenimiento

Resultados Medibles

Ahorros Directos

• $126K ahorro mensual en combustible (28% de reducción)
• $45K menos en mantenimiento correctivo por año
• $80K recuperados eliminando robo de combustible
• ROI de 245% en primer año

Mejoras Operacionales

• 40% mejora en tiempos de entrega
• 25% más entregas por vehículo por día
• 60% reducción en horas extra de conductores
• 82% de entregas en ventana horaria (vs. 60% anterior)

Seguridad y Compliance

• 70% reducción en accidentes por detección de conducción agresiva
• 100% cumplimiento con ley de descanso de conductores
• 95% de casos de robo resueltos gracias a tracking

Satisfacción

• Net Promoter Score de 8.2 (+3.5 puntos)
• 95% de clientes satisfechos con puntualidad
• 40% reducción en reclamos por entregas

Tecnologías en Profundidad

IoT y Edge Computing

Hardware:
  - Quectel EC21 (4G Module)
  - u-blox GPS
  - STM32 MCU
  - Capacitor backup (24h)

Firmware:
  - FreeRTOS
  - MQTT client
  - Local buffering
  - OTA updates capability

Backend

Python 3.11 + FastAPI
MongoDB para telemetría (Time Series)
InfluxDB para métricas de tiempo real
Redis para cache de rutas calculadas
Celery para jobs asíncronos
Azure IoT Hub para gestión de dispositivos

Algoritmo de Optimización

# Problema: Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW)
# Solución: Hybrid Approach
- Google OR-Tools (base)
- Algoritmo genético custom
- Simulated annealing para refinamiento
- Heurísticas específicas del negocio

Performance:
  - 200 entregas optimizadas en < 3 segundos
  - Recálculo dinámico en < 500ms
  - 97% de precisión en ETAs

Frontend

Vue.js 3 + TypeScript
Mapbox GL para visualización
Chart.js para gráficos
WebSocket para updates en tiempo real
PWA para uso offline

Casos de Uso Reales

Caso 1: Detección de Robo de Combustible

El sistema detectó que un conductor tenía consumos anormales. Al cruzar datos de GPS y nivel de combustible, identificamos paradas no autorizadas en estaciones de servicio donde el conductor vendía combustible. Ahorro: $15K mensuales.

Caso 2: Mantenimiento Predictivo

El modelo predijo una falla en el sistema de frenos de un camión con 5 días de anticipación, basándose en vibraciones anómalas. Se realizó mantenimiento preventivo evitando un accidente potencial y un costo de reparación mayor. Prevención de pérdida estimada: $80K.

Caso 3: Optimización en Black Friday

Durante Black Friday, el sistema reoptimizó rutas 47 veces en un solo día, adaptándose dinámicamente a nuevos pedidos urgentes y tráfico pesado. Resultado: 100% entregas a tiempo en el día más crítico del año.

Testimonios

“Pensábamos que conocíamos nuestra operación, pero el sistema nos mostró ineficiencias que nunca habríamos detectado manualmente. El retorno de inversión superó nuestras expectativas más optimistas.”

Diego Morales, Director de Operaciones

“Como conductor, al principio era escéptico sobre el ‘control’. Pero rápidamente me di cuenta que el sistema me facilita el trabajo: las rutas son mejores, llego más temprano a casa, y gano bonos por eficiencia.”

Juan Pérez, Conductor Senior (8 años en la empresa)

Evolución y Roadmap

Próximas Features (Q1 2025)

• Predicción de demanda con ML para planning proactivo
• Integración con drones para última milla en zonas rurales
• Carbon footprint tracking para clientes sustentables
• Marketplace de cargas de retorno (optimizar viajes vacíos)

¿Tu flota necesita optimización? Agenda una demo personalizada y descubre tu potencial de ahorro.