Nuevo modelo busca reducir retrasos en la carga aérea mediante planificación inteligente
La incertidumbre es uno de los mayores desafíos para la carga aérea. Factores como el clima, la congestión en aeropuertos o cambios en los tiempos de vuelo pueden alterar la planificación; y afectar toda la cadena logística.
Frente a este escenario, un equipo internacional de investigadores desarrolló una metodología que permite anticipar estos eventos y mejorar la resiliencia operativa de las aerolíneas de carga.
El estudio, en el que participó el investigador chileno Felipe Delgado, del Centro Avanzado de Transporte, Logística y Competitividad Económica (CATLEC), propone un modelo que integra la asignación de aeronaves, el ajuste de horarios de salida y el ruteo de la carga bajo distintos escenarios de incertidumbre.
Una planificación más flexible
A diferencia de los métodos tradicionales, que trabajan con tiempos de vuelo promedio, el nuevo sistema considera múltiples escenarios posibles antes de definir la operación. Una vez que se conocen las condiciones reales, la herramienta permite realizar ajustes para minimizar el impacto sobre toda la red logística.
Entre las acciones posibles se incluyen retrasar la salida de un vuelo para esperar una carga determinada, reasignar aeronaves o modificar rutas con el objetivo de evitar interrupciones mayores en etapas posteriores.
Para desarrollar el modelo, los investigadores utilizaron tres años de datos reales correspondientes a una red de 43 aeropuertos en China, generando miles de escenarios mediante técnicas de optimización matemática.
Según los autores, este enfoque mejora la robustez de las operaciones y reduce los efectos de retrasos que suelen impactar especialmente en productos farmacéuticos, alimentos perecederos, repuestos industriales y envíos de comercio electrónico.
El equipo también trabaja en futuras versiones que incorporarán inteligencia artificial, variables meteorológicas y redes multimodales que integren transporte aéreo y terrestre, con el objetivo de fortalecer la toma de decisiones y construir cadenas logísticas más eficientes y resilientes.
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