Resumen de Sistema inteligente de soporte para la gestión proactiva del lado del mar de una terminal Portuaria
Alan Dávila de León
El transporte internacional de mercancías juega un papel relevante en el desarrollo y consolidación de importantes sectores económicos como el comercio, la industria o el turismo. Su competitividad y eficiencia son, por tanto, esenciales para el progreso económico y social de las regiones. Dentro del transporte internacional es posible destacar el transporte marítimo el cual representa cerca del 80%. En términos generales, durante la última década se lleva produciendo un incremento constante del tráfico marítimo de mercancías, únicamente decreciendo durante los años 2019 y 2020 debido a factores socio-políticos y a la pandemia de COVID-19. Sin embargo, se espera una recuperación durante el año 2021.
Durante el proceso de transporte de la carga, desde el origen hasta su destino, surgen complejos problemas de planificación. La resolución de uno de estos problemas, siguiendo una estrategia determinada, puede afectar directamente a la resolución del siguiente problema y, en general, a todo el proceso de transporte. En este contexto, los puertos son infraestructuras encargadas de ser puntos de intercambio (hubs) o puntos origen-destino de las rutas empleadas para el transporte y, por lo tanto, fundamentales en el transporte internacional. El sistema puerto se compone de subsistemas dependientes entre sí y forma parte de redes multimodales. Por ello, las decisiones asociadas a la gestión de la terminal portuaria tienen un impacto directo en el resto de los problemas que componen la cadena de suministro. Lo anterior lleva a las terminales portuarias a mejorar sus capacidades de gestión y utilización de recursos con el objetivo de mejorar la productividad para prestar un servicio eficiente y de calidad, así como tener una valiosa ventaja a la hora de competir con otras terminales portuarias.
En base al marco planteado, la presente tesis tiene dos ejes principales de investigación. Por un lado, como se discute en esta tesis, los problemas que componen el sistema puerto son problemas NP-duros lo que implica que es necesario emplear algoritmos inteligentes para obtener soluciones de alta calidad en un tiempo de cómputo justificable. En la literatura existen diversos algoritmos inteligentes para la resolución de problemas logísticos en terminales portuarias. Estos algoritmos permiten realizar una gestión eficiente de los recursos de la terminal y, por consiguiente, incrementar el rendimiento de la misma. Sin embargo, dada la elevada cantidad de problemas y algoritmos se hace complicado determinar qué algoritmo es el más adecuado para el problema a resolver. Por ello, es necesario proporcionar herramientas capaces de determinar el algoritmo más apropiado para resolver una cierta instancia de entrada. Por otro lado, las terminales portuarias son infraestructuras sensibles a la aparición de imprevistos en la planificación. Por consiguiente, en entornos reales es necesario considerar la aparición de diversos eventos disruptivos que perjudican el funcionamiento normal de una terminal portuaria. En este sentido, el diseño de técnicas algorítmicas capaces de mitigar el impacto de dichas disrupciones al mismo tiempo que proporcionan soluciones de alta calidad es un punto crítico para mantener el rendimiento y la competitividad de la terminal.
Con la finalidad de abordar los ejes de investigación planteados anteriormente, en esta tesis se estudia, diseña y analiza un sistema de recomendación basado en machine learning capaz de determinar el algoritmo más apropiado en función de las características de una cierta instancia de entrada. En este sentido, el sistema facilita y automatiza la selección y utilización de los algoritmos disponibles, los cuales suelen requerir un conocimiento muy especializado, delegando esta labor a la experiencia acumulada por el sistema recomendador. Por otro lado, se diseñan, implementan y analizan distintas estrategias de gestión de la incertidumbre con el objetivo de prevenir y mitigar de forma eficiente los efectos negativos provocados por sucesos imprevistos y, al mismo tiempo, maximizar el desempeño de la terminal en tiempos computacionales razonables. Los sistemas implementados son genéricos y se pueden emplear o extender para cualquier problema de optimización.
Tras analizar los resultados recopilados durante la tesis se determina que, por un lado, el empleo de sistemas inteligentes, capaces de recomendar los mejores algoritmos para un escenario, permite mejorar el rendimiento de la terminal mediante la adaptación automática del sistema. En relación a la gestión de la incertidumbre, los resultados indican que la aplicación de actuaciones proactivas durante la fase de planificación permite generar planificaciones robustas y tolerantes a eventos imprevistos. Por otra parte, los resultados indican que dotar a la terminal de procedimientos reactivos, capaces de adaptar la planificación en tiempo real, permite mitigar el impacto de eventos disruptivos sobre el desempeño de la terminal. Por último, la combinación de procedimientos proactivos y reactivos (i.e., híbridos) mejora los resultados expuestos por dichas actuaciones individualmente. Gracias al enfoque utilizado, dichas planificaciones no son únicamente robustas, sino que se pueden considerar soluciones de alta calidad obtenidas en tiempos computacionales razonables, lo que permite su aplicación en entornos reales.
La presente tesis corresponde a la modalidad de tesis por compendio de publicaciones y sigue la siguiente estructura. El Capítulo 1 expone el marco de referencia en el que se desarrolla la tesis y se realiza una reseña de los trabajos publicados que la componen, recopilados en los apéndices que acompañan esta memoria. El Capítulo 2 describe los objetivos de investigación, la metodología aplicada y los resultados obtenidos, así como la discusión de los mismos y las principales conclusiones extraídas en esta tesis.
