Optimiza tu operación last-mile: costo por entrega, densidad de breakeven, utilización de flota y escenarios de ruteo. Modelo Daganzo, IA, 3 escenarios.
Simulador avanzado
¿Qué zona pierde dinero hoy y qué cambio primero?
Identifica qué ruta o flota te cuesta más de lo que te deja, y qué cambio de densidad o vehículos vuelve la operación rentable.
Flota y conductores
Vehículos, horas de turno y costos directos de operación diaria.
Zona y tiempos
Geografía de la zona de reparto y tiempos operativos.
Constante de Daganzo (k)
Forma geométrica del área de ruteo. 0.55 zonas clusterizadas (colonias urbanas LatAm), 0.70 random tour (Daganzo 1984), 0.85+ rural disperso. Multiplica proporcionalmente la distancia media entre stops.
k = 0.62
Ingresos y combustible
Ingreso por entrega, costos variables de combustible y mes operativo.
Configuraciones guardadas
Completa los datos para ver tu reporte
Este simulador solo genera diagnóstico, gráficas y recomendaciones cuando tiene los valores reales de tu negocio. Llena los campos del editor de arriba y el reporte aparecerá automáticamente.
Datos requeridos
Vehículos disponibles
Costo por día de vehículo
Costo por hora de conductor
Precio del combustible
Tarifa por entrega
Entregas por día
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Cómo se calculan los resultados, qué asumimos al modelar y dónde el método pierde precisión.
Fórmula
Costo total = Σ Distancia × Costo/km + Tiempo × Costo/h + Penalidad SLA · Costo por entrega = Costo total ÷ Entregas
Supuestos
Velocidad promedio constante por zona (urbana / suburbana).
Tiempo de servicio por parada (drop time) estable.
Capacidad por vehículo respetada como restricción dura.
Límites de aplicabilidad
Optimización heurística — no garantiza el óptimo global del Vehicle Routing Problem.
No modela ventanas horarias estrictas ni multi-depot.
Tráfico tratado como factor estacional, no en tiempo real.
Fuentes
Dantzig & Ramser (1959) — The Truck Dispatching Problem (Vehicle Routing).
Estimación editorial interna basada en buenas prácticas del sector.
Cómo funciona
1. Define tu flota
Vehículos, costo por día, costo del driver, horas de turno y capacidad física por vehículo.
2. Caracteriza la zona
Densidad (stops/km²), tiempo de servicio, velocidad efectiva, tasa de éxito. Valores realistas por tipo de zona urbana.
3. Compara escenarios
Base, expansión a zona difícil (menor densidad) y ruteo optimizado. Identifica breakeven y cuadrantes rentables.
Preguntas frecuentes
1¿Cómo calcula la distancia promedio entre stops?
Usa la aproximación Daganzo para zonas de ruteo cuasi-aleatorio: distancia_media ≈ 0.7/√densidad. Es la heurística estándar en logística para estimar tours sin resolver VRP completo. Para zonas con topología peculiar (islas, ríos, vías limitadas), la distancia real puede diferir.
2¿Qué es el 'breakeven de densidad'?
Es la densidad de stops por km² en la cual el margen por entrega llega a cero. Por debajo de ese número, operar es pérdida neta. Se calcula por búsqueda binaria manteniendo el resto de parámetros constantes. Útil para decidir expansión geográfica.
3¿Considera tiempos de espera o ventanas de entrega?
No directamente. El modelo asume flujo continuo durante el turno. Si tu operación tiene ventanas estrictas (ej. 8-10 am para un cliente), la utilización real será menor. Úsalo como cota superior de capacidad.
4¿Funciona para courier, food delivery y e-commerce igual?
Los principios son los mismos, pero ajusta: service time (food delivery 2-3 min, courier B2B 8-12 min), tasa de éxito (food delivery 98%+, courier residencial 80-90%), revenue por entrega (food delivery USD 4-8, courier B2B USD 6-15). El modelo es flexible a estos rangos.
El VRP es la extensión del problema del viajante (TSP) cuando hay múltiples vehículos, capacidades distintas, ventanas horarias de cliente y restricciones como máximo de paradas o tiempo por ruta. Es NP-hard, por lo que no se resuelve con enumeración sino con heurísticas (Clarke-Wright savings, 2-opt) o solvers especializados como Google OR-Tools, Routific o Optibus, que alcanzan soluciones dentro de 2-5% del óptimo teórico en segundos para instancias reales de 200-500 paradas.
2¿Cuánto ahorro puedo lograr optimizando rutas?
El benchmark de ARC Advisory Group y DHL Supply Chain es 15-30% de reducción en costo de transporte al migrar de planificación manual a VRP solver. El rango depende de la ineficiencia de partida: operaciones que ya usan zonificación y milk runs ganan 10-15%; las que planifican a mano con dispatcher tradicional frecuentemente recuperan 25-30%. El ROI de la inversión en software (OR-Tools open-source + integración) típicamente se paga en 1-3 meses.
3¿Qué es route density y por qué importa?
Route density = paradas por ruta dividido entre kilómetros recorridos. Es la métrica central del costo marginal por entrega: a mayor densidad, menor costo por parada. Benchmark LatAm last-mile urbano es 3-5 paradas/km; operadores líderes como 99minutos, Rappi o UPS en Manhattan superan 6 paradas/km. Mejorar route density en 20-30% típicamente reduce costo por parada 15-25%.
4¿Cómo manejo ventanas de tiempo de los clientes?
Las ventanas (time windows) son restricciones duras del VRP. Un cliente B2B que recibe solo de 9-11am convierte su parada en restricción: si no llegas, entrega fallida (1.5-3x costo original). El solver penaliza violaciones de ventana vs costo marginal de recorrido. La disciplina operativa: ventanas cortas en morning rush (apertura de tiendas) justifican más vehículos; ventanas amplias permiten consolidar en menos rutas.
5¿Qué es backhaul optimization?
Backhaul es aprovechar el regreso del vehículo vacío para carga de retorno o devoluciones. Un camión que opera 30% del tiempo vacío tiene un costo-beneficio 40-60% peor. Las tácticas: milk runs con recolección B2B tras reparto B2C, devoluciones programadas en la ruta de regreso, consolidación con otro operador en cross-docking. El impacto en costo por kilómetro puede ser 20-35% de mejora.
6¿OR-Tools es gratis?
Sí, Google OR-Tools es open-source (Apache 2.0) e incluye solvers de CP-SAT, linear programming, routing (VRP/TSP) y assignment. El costo real no es licencia sino integración: un ingeniero con experiencia en optimización resuelve una primera versión en 2-4 semanas. Alternativas comerciales con UI lista son Routific (~USD 49/vehículo/mes), Circuit for Teams (~USD 20/conductor/mes) y Onfleet (desde USD 500/mes).
7¿Sirve Google Maps para optimizar rutas?
Parcialmente. Google Maps Directions API optimiza la secuencia entre waypoints (TSP hasta 25 paradas) pero no resuelve VRP — ignora múltiples vehículos, capacidades, ventanas de tiempo y restricciones de turno. Para reparto con más de 15 paradas por vehículo o múltiples vehículos, se requiere un solver VRP real (OR-Tools, Routific, Optibus).
Lo que verás, lo que evita y dónde no debes confiar en él
Cada simulador en Simúlalo se publica con la misma estructura editorial: dos casos hipotéticos con números, los errores que ayuda a evitar, sus limitaciones declaradas y un disclaimer financiero visible. La revisión está firmada y fechada.
Caso hipotético·Caso A
Una operación que descubre que su densidad mínima rentable es 9 entregas/hora, no 6
Una empresa de delivery de comida tenía 4 motos a 6 entregas/hora con costo unitario meta de $32 MXN/entrega. El simulador, con costos fijos de operador ($14,000/mes), combustible y depreciación, calcula que la densidad mínima rentable es 9.2 entregas/hora — no 6. A 6 entregas/hora el costo real por entrega es $54.80. La decisión: reducir flota de 4 a 3 motos en horario valle (densidad sube), tercerizar el pico (densidad alta lo absorbe la flota propia) y monitorear conversión durante 30 días.
Cifras ilustrativas. No representa una empresa real ni una recomendación de inversión.
Caso hipotético·Caso B
Un retailer que terceriza periferia donde la flota propia cuesta 38% más
Un retailer entrega en CDMX con flota propia. El simulador descompone costo por zona: zona céntrica $24/entrega (densidad 12), zona periférica $74/entrega (densidad 3.2). La oferta del 3PL es $58/entrega con SLA igual. Diferencia: $16/entrega × 1,200 entregas/mes en periferia = $19,200/mes de ahorro. La decisión: tercerizar periferia, mantener flota propia en céntrica donde la densidad sostiene el costo. Reasignar dos rutas centrales subutilizadas a entregas mismo día.
Cifras ilustrativas. No representa una empresa real ni una recomendación de inversión.
Errores comunes que ayuda a evitar
Lo que un equipo o un decisor podría asumir y este simulador obliga a verificar antes de confirmar la decisión.
Calcular costo por entrega solo con combustible: hay que sumar operador, depreciación, mantenimiento, costo financiero del vehículo y siniestralidad.
Comparar 3PL contra propio sin SLA equivalente: si el 3PL tiene tiempo de entrega 2x mayor, la conversión cae y el ahorro se evapora.
Asumir densidad uniforme: la densidad varía por hora, día de semana y zona — el simulador exige declararla por segmento para que el costo sea preciso.
Ignorar el costo de devoluciones: un FTR (first-time-right) bajo dispara reentrega y duplica costo en zonas problemáticas.
Limitaciones del modelo
Lo que el simulador no hace y donde necesitas un profesional o una herramienta especializada.
No optimiza ruteo en tiempo real (no reemplaza a Google OR-tools, OptimoRoute o similares). Modela costos a partir de densidades declaradas.
Asume jornada estándar y régimen de operación regular. Para temporadas pico (Hot Sale, Black Friday) hay que modelar aparte.
No incluye externalidades: tráfico extremo, eventos masivos, desastres naturales. Cuando ocurren, el costo real se dispara y los supuestos pierden vigencia.
El break-even de densidad asume que puedes ajustar flota. Si tu plantilla es fija por contrato, el costo por entrega cambia.
Cuándo NO usar este simulador
Si tu negocio es last-mile B2C de alta cadencia con estructura de incentivos al rider (modelo gig), tu costo unitario depende fuertemente de la mecánica de propinas, sub-contratación y comisión por kilómetro — variables que un simulador determinístico no capta limpiamente. En ese caso modela primero el componente fijo de tu plantilla y trata el variable como pass-through al precio del servicio.
Aviso financiero
Los resultados son estimaciones informativas y no constituyen asesoría financiera, fiscal, contable o legal. Usa los resultados como punto de referencia y valida decisiones importantes con un profesional certificado.
Revisión editorial
Revisado por el equipo editorial de Simúlalo
Este simulador fue revisado por las personas listadas abajo antes de publicarse. La revisión cubre la fórmula declarada, los supuestos del modelo, las limitaciones explícitas y la ausencia de afirmaciones financieras sin respaldo.
Forman parte del equipo editorial de Simúlalo, enfocado en crear herramientas financieras claras, educativas y fáciles de interpretar.
Última actualización: ·Actualizamos esta página cuando cambia la metodología, las fuentes utilizadas o la estructura del simulador.
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