Una ruta más corta puede ser una mala ruta

Dos rutas unen las mismas direcciones. Una recorre menos kilómetros, pero llega después de que cierre el primer cliente. La otra tarda algo más en carretera y permite completar las entregas. Si comparas solo distancia, puedes elegir la que no sirve.

Yo empezaría por las condiciones de un día de reparto: pedidos, vehículos disponibles, horarios, tiempo de descarga y punto de salida y regreso. Después elegiría qué mejorar. Reducir conducción, cumplir franjas y equilibrar jornadas son objetivos distintos; a veces entran en conflicto.

Un caso con sus límites escritos

Este ejemplo es hipotético y sus cantidades son supuestos, no una ruta calculada ni un ahorro medido. Una furgoneta sale y vuelve al almacén durante una jornada de 8:00 a 14:00. Lleva cuatro pedidos cuya carga conjunta cabe en el vehículo. Una parada solo admite entregas de 9:00 a 10:00; las otras tres, de 9:00 a 13:00. Cada descarga se estima en 15 minutos.

Para comparar dos órdenes de visita necesitaría los tiempos de viaje por carretera entre todos los puntos. También comprobaría accesos, estacionamiento y si la franja exige llegar o terminar la descarga antes de su cierre. No rellenaría esos tiempos con distancias en línea recta.

La comparación tendría que mostrar, para cada propuesta, salida, llegada y fin de servicio en cada parada, esperas y regreso. Una secuencia que requiere llegar a las 10:05 al cliente que cierra a las 10:00 se descarta, aunque su kilometraje sea menor. Si ninguna secuencia cabe en la jornada, hay que cambiar una condición o reconocer que no puede cumplirse.

Qué aporta un motor de rutas

El ejemplo de Google con OR-Tools y ventanas horarias usa una matriz de tiempos de viaje y franjas de visita. El motor busca una secuencia que respete el modelo que le has dado. No conoce por sí solo que una dirección está mal, que descargar tarda el doble o que una calle no admite esa furgoneta.

OR-Tools admite restricciones de capacidad y horarios, pero puede devolver soluciones buenas sin demostrar que sean óptimas. El tiempo de búsqueda y las reglas configuradas influyen en el resultado. Los datos de tráfico, cuando se utilizan, proceden de un servicio aparte y siguen siendo estimaciones.

Probaría primero con pedidos de una jornada cerrada y restricciones revisadas. Compararía kilómetros por carretera, conducción, espera, duración total y entregas dentro de franja. El trayecto observado y la propuesta deben atender las mismas paradas y cargas. Una diferencia frente a un escenario que elimina entregas difíciles no representa ahorro equivalente.

Cambiar un plan tiene un coste

Ante una cancelación, recalcularía desde la posición y la carga actuales, manteniendo las entregas ya realizadas y los compromisos que no se puedan mover. Si el conductor ya se dirige a una parada, el responsable debe valorar el cambio antes de comunicarlo.

También dejaría visible qué pedido queda fuera y por qué. Ocultar una entrega imposible detrás de un mapa limpio solo desplaza el problema. La prueba útil termina cuando el equipo puede explicar y ejecutar la propuesta, no cuando el algoritmo dibuja una línea más corta.