Reconfiguración de redes logísticas: clustering y optimización para un diseño territorial óptimo.

Este trabajo se enmarca en oga.Logistics, una plataforma software orientada a la planificación, modelado, automatización, optimización y control de redes, procesos y flujos logísticos. La plataforma aborda problemas como el ruteo o la localización mediante soluciones del estado del arte, permitiendo ofrecer a los clientes estrategias avanzadas de optimización que generan ahorros de costes, mejoran la eficiencia operativa y aportan control y visibilidad integral en organizaciones de transporte y distribución. oga.Logistics se ofrece como una solución SaaS B2B, bajo un modelo de licenciamiento por suscripción y sin necesidad de inversión en hardware ni software, garantizando los máximos niveles de compliance y seguridad tecnológica.

El trabajo se estructuró como un proceso de optimización territorial construido en varios pasos secuenciales, con el objetivo de transformar una red compleja de puntos de venta en una estructura operativa clara, equilibrada y preparada para evolucionar.

Se comenzó poniendo orden en el mapa: se realizó una agrupación geográfica de los PDV mediante técnicas de clustering, es decir, métodos que permiten organizar los puntos en grupos en función de su cercanía y similitud, de modo que los elementos dentro de un mismo grupo queden naturalmente relacionados entre sí. Para reforzar esa lógica territorial, se incorporaron heurísticas inspiradas en el TSP (Traveling Salesman Problem), un problema clásico de optimización que busca la ruta más corta capaz de recorrer todos los puntos una sola vez. La combinación de ambas aproximaciones permitió construir “zonas lógicas de reparto” basadas en proximidad y concentración de demanda, dando lugar a unidades coherentes desde el punto de vista operativo.

Con esas zonas ya definidas, el siguiente paso fue conectarlas con la realidad del negocio. Las áreas generadas se asignaron a los almacenes existentes, respetando las restricciones clave: cada punto de venta debía mantener su vínculo con su almacén de referencia y, al mismo tiempo, el reparto del territorio tenía que ser equilibrado y razonable para operar en el día a día. Para lograrlo, se aplicaron algoritmos constructivos que fueron ajustando las asignaciones hasta alcanzar una configuración óptima dentro de esos límites.

Una vez estabilizado el presente, se preparó el futuro. Se exploraron alrededor de 5.000 códigos postales industriales para identificar oportunidades de mejora estructural y, tras aplicar filtros, se redujo el universo a unas 400 ubicaciones candidatas para posibles almacenes o cross-docks. La selección se apoyó en criterios como la dispersión geográfica, la concentración de demanda y la distancia agregada a los puntos de venta. De este modo, se dejó preparada una base sólida para introducir cambios logísticos de forma progresiva, sin romper la lógica territorial ya construida.

Finalmente, todo el proceso convergió en una solución clara y accionable: la consolidación de seis regiones geográficas óptimas, bien balanceadas y plenamente alineadas con la operativa actual. Esta segmentación no solo ordena la gestión y la planificación, sino que funciona como un marco estable para coordinar equipos, desplegar iniciativas y, cuando llegue el momento, reconfigurar la red logística con un impacto mínimo y controlado.