Operativa del transporte de mercancías por carretera y formación de clústeres logísticos.TRANSOPE : un modelo basado en agentes

Zusammenfassung

El transporte de mercancías por carretera (TMC) constituye un sector clave, cuya importancia en la articulación de los sistemas de distribución de bienes no ha dejado de aumentar en los últimos tiempos debido principalmente a la intensificación de los hábitos de consumo. El sector TMC conforma además un sistema complejo en el que toman parte multitud de empresas con diferentes funciones y tamaños, las cuales interactúan entre sí prestando servicios e intercambiando información y conocimiento a través de redes de colaboración organizadas en el territorio. La tesis que aquí se presenta analiza el modo en que dichos agentes, tomados aquí como empresas TMC, colaboran entre sí a través de relaciones contractuales formando cadenas de subcontratación con el fin de completar operaciones de transporte. A partir de la formación de estas cadenas se teje toda una red de colaboraciones, que deriva en la creación de entornos especialmente activos en el intercambio de servicios de transporte y conocimiento o clústeres logísticos. De tal modo, esta investigación se marca como objetivo general el estudio de la formación y dinámica de estos clústeres logísticos mediante el análisis de las colaboraciones que tienen lugar entre tres tipos de agentes TMC: operadores logísticos, empresas de transporte y transportistas autónomos. Para ello, se creó un modelo de entrenamiento basado en agentes (ABM) en un entorno virtual, al que se denominó TRANSOPE, en el que se simuló la interacción entre agentes de los tres tipos mediante la formalización de contrataciones y el intercambio de conocimiento. Para caracterizar a los agentes y el tipo de colaboraciones que estos acostumbran a mantener, se elaboró una encuesta dirigida a los profesionales del TMC, cuyo nivel de repuesta fue lo suficientemente significativo como para alimentar el modelo con datos empíricos. Además, el modelo se aplica a un entorno geográfico concreto, localizado en el este de la provincia de Gipuzkoa (Euskadi), mediante el acoplamiento de ABM y Sistemas de Información Geográfica (GIS).Los resultados obtenidos corroboraron la complejidad de las estructuras de colaboración entre agentes TMC, que se caracterizan por su acusada jerarquización frente a otros tipos de colaboración más horizontal, a causa de los diferentes niveles en la capacidad de acción y decisión. La transferencia de conocimiento juega un papel decisivo en la conformación de entornos dinámicos de actividad del sector, dado que los clústeres logísticos se forman como consecuencia del establecimiento de relaciones de contratación diarias que evolucionan a medida que el aprendizaje de los agentes que toman parte en los procesos operativos da paso al intercambio de información y conocimiento con otros agentes, y que se ven fuertemente condicionadas por factores tales como los desequilibrios entre oferta y demanda de servicios de transporte. Posteriormente, la aplicación del modelo TRANSOPE al estudio de caso permitió confirmar que no solo las estructuras de colaboración están intensamente jerarquizadas, sino también la articulación espacial del sistema, compuesto por entornos diferentes con roles diversos, entre los que destaca la posición de liderazgo de los clústeres logísticos. Sin embargo, el empleo de clasificadores Machine Learning sirvió para determinar que la mera ubicación en un clúster logístico no garantiza a un agente TMC su participación en las cadenas de subcontratación.Por último, el empleo del modelo de entrenamiento TRANSOPE demostró la utilidad de este tipo de metodologías para representar sistemas de colaboración complejos en espacios virtuales e identificar los factores que intervienen en la formación y la dinámica de entornos activos TMC en diferentes escenarios. La aplicación posterior de este modelo a un territorio real, integrado por agentes auténticos caracterizados de modo individualizado, demostró el enorme potencial de análisis que esta metodología ofrece a los estudios geográficos en el futuro.