Caso de éxito sobre un dashboard inteligente para optimizar rutas, controlar una flota en tiempo real y mejorar la puntualidad.Control de Flota en Tiempo Real: Dashboard de Operaciones
Dashboard de inteligencia operacional en tiempo real que redujo un 17% el consumo de combustible y elevó la puntualidad de entregas al 94%.
Impacto Económico
Reducir el consumo de combustible un 17% en una flota de 30 vehículos equivale a un ahorro anual estimado de entre 18.000 y 24.000 €.
El Desafío
Contexto
Empresa de distribución urbana con 30 vehículos de reparto, 6 zonas de cobertura en una ciudad mediana y un centro de control con 3 coordinadores. Cada mañana, los coordinadores asignaban rutas manualmente basándose en experiencia propia y en un mapa impreso. No existía visibilidad en tiempo real de dónde estaba cada vehículo, qué entregas habían completado y cuáles se estaban retrasando. La comunicación era por walkie-talkie y teléfono. Al final del día, reconstruir qué había pasado era un ejercicio de memoria colectiva.
Problema
Sin datos de rendimiento real, era imposible saber qué rutas eran ineficientes, qué conductores necesitaban más tiempo del estimado, o cuáles eran los patrones de retraso. El consumo de combustible representaba el 23% de los costes operativos, pero sin datos de conducción era imposible optimizarlo. Los clientes reclamaban cada vez más ventanas de entrega precisas, y la empresa no tenía forma de darlas porque no sabía con certeza cuándo llegaría cada vehículo.
Mi Enfoque
El enfoque fue construir la capa de datos que la empresa no tenía: conectar los dispositivos GPS existentes a un data warehouse en la nube, procesarlo en tiempo real, y presentarlo en un dashboard operacional que los coordinadores pudieran usar durante su turno. El objetivo era pasar de gestionar por intuición a gestionar por datos, sin cambiar el flujo de trabajo de forma brusca.
Integración de APIs de los dispositivos GPS de flota existentes (Teltonika) con un pipeline de ingesta de datos en Google Cloud Pub/Sub.
Diseño y construcción del Data Warehouse en BigQuery: tablas de posición, rutas, entregas completadas e incidencias.
Dashboard operacional en tiempo real con Looker Studio: mapa de flota en vivo, estado de cada entrega, ETA calculado por ruta.
Alertas automáticas: notificación al coordinador si un vehículo lleva más de 15 minutos parado fuera de un punto de entrega.
Módulo de análisis de conducción en Node.js: detección de aceleración brusca, exceso de velocidad y ralentí prolongado.
Informe semanal automatizado para dirección: KPIs de rendimiento por conductor, zona y tipo de mercancía.
Algoritmo de sugerencia de reordenación de rutas para el día siguiente, basado en los patrones históricos del Data Warehouse.
Resultados
-17% en consumo de combustible en los 3 primeros meses de uso activo del sistema.
Puntualidad de entregas mejorada del 71% al 94% en los primeros 60 días.
Reducción del 40% en llamadas de clientes preguntando por su entrega (ETA visible en tiempo real).
Identificación de 4 rutas sistemáticamente ineficientes que se rediseñaron, ahorrando 120km/día.
Los coordinadores reducen el tiempo de planificación matutina de 90 minutos a 25 minutos.
Tecnología
Duración del proyecto
Servicios
- consultoria
- machine learning
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