Una operación de delivery puede completar todos los pedidos del día y, aun así, ocultar problemas: rutas desbalanceadas, tiempos de espera altos, entregas fuera de ventana o costos que crecen más rápido que el volumen. Para analizar el proceso no basta con contar pedidos; es necesario definir dónde empieza y termina cada ciclo, registrar tiempos y recursos, y comparar indicadores con el mismo criterio.
En este artículo, delivery se refiere al proceso de distribución desde el despacho hasta la entrega final al cliente. La literatura de última milla describe este tramo como el conjunto de actividades que conecta un punto de partida urbano, como un depósito, con el destino final mediante decisiones de transporte, almacenamiento y entrega. Boysen, Fedtke y Schwerdfeger, revisión sobre última milla muestran por qué el análisis debe considerar tanto la cadena física como las decisiones operativas.
Qué medir en Delivery
El primer paso es fijar el límite del proceso. Si el análisis comienza cuando el pedido sale a reparto, el tiempo medido no debe mezclarse con preparación, picking o espera previa en almacén. Si comienza cuando el cliente confirma la compra, entonces el ciclo debe incluir esas etapas. APQC define el tiempo de ciclo del pedido del cliente desde la colocación del pedido hasta su entrega e indica que el tiempo de ciclo incluye tanto ejecución como espera.
Una medición útil combina velocidad, confiabilidad, costo y uso de recursos. El SCOR Digital Standard de ASCM organiza el desempeño de la cadena de suministro mediante atributos como confiabilidad, capacidad de respuesta, costo y gestión de activos. En delivery, esa lógica puede traducirse en tiempos de ciclo, porcentaje de entregas puntuales, costo unitario y productividad de la capacidad disponible.
Indicadores para controlar el proceso
El tiempo medio de ciclo muestra cuánto tarda, en promedio, una entrega dentro del límite definido.
Tc es el tiempo medio de ciclo; ti es el tiempo de cada entrega y N es el número de entregas observadas. El promedio debe complementarse con dispersión o percentiles cuando exista alta variabilidad, porque dos zonas pueden tener el mismo promedio y comportamientos muy distintos.
La puntualidad compara las entregas realizadas dentro de la promesa definida con el total evaluado.
OTD se expresa en porcentaje. El criterio “puntual” debe definirse antes de calcularlo: por ejemplo, llegada dentro de una ventana prometida. APQC incluye la entrega a tiempo entre los componentes de su indicador de pedido perfecto, junto con integridad, ausencia de daños y documentación correcta. APQC, Perfect Order Performance.
La productividad y el costo unitario responden preguntas diferentes. La primera relaciona entregas con horas de reparto; el segundo distribuye el costo incluido en el análisis entre las entregas completadas.
P se expresa en entregas por repartidor-hora; D es el número de repartidores, H las horas trabajadas por repartidor y Cu el costo por entrega. Para comparar periodos, Ctotal debe mantener el mismo alcance: por ejemplo, mano de obra directa, combustible, peajes y costo de vehículo, sin cambiar componentes entre una semana y otra.
| Indicador | Pregunta que responde | Unidad | Uso principal | Limitación |
|---|---|---|---|---|
| Tiempo de ciclo | ¿Cuánto tarda una entrega? | min/entrega | Capacidad de respuesta | El promedio puede ocultar variabilidad |
| OTD | ¿Se cumple la promesa? | % | Confiabilidad | Depende de una ventana bien definida |
| Productividad | ¿Qué volumen procesa la capacidad? | entregas/repartidor-h | Uso de recursos | No refleja por sí sola distancia ni dificultad |
| Costo unitario | ¿Cuánto cuesta cada entrega? | moneda/entrega | Control de costos | Requiere un alcance de costos consistente |
Ejemplo de cálculo operativo
Considérese un escenario hipotético utilizado únicamente para mostrar el método: 200 entregas completadas durante un turno de 8 horas con 10 repartidores; 7 200 minutos acumulados desde despacho hasta entrega; 170 entregas dentro de la ventana prometida; y USD 620 de costo directo bajo un alcance previamente definido.
El mismo escenario permite relacionar flujo y tiempo mediante la ley de Little, L = λ × W. John D. C. Little revisa esta relación en Operations Research. Si el sistema es estable, el límite del proceso es consistente y la tasa de salida media es 25 entregas por hora, un ciclo medio de 0,6 horas implica aproximadamente 15 pedidos en proceso.
Ese resultado no significa que siempre existan exactamente 15 pedidos activos; representa un promedio compatible con el flujo y el tiempo medio utilizados. Si la demanda cambia bruscamente durante el turno o se mezclan límites de proceso distintos, la interpretación pierde validez.
Comparar estrategias de ruteo
Cuando el problema principal está en la secuencia de visitas, conviene separar el cálculo de indicadores del diseño de rutas. Un problema de ruteo de vehículos puede incorporar distancias, capacidad y ventanas horarias. La documentación oficial de Google OR-Tools sobre VRP con ventanas de tiempo muestra cómo representar tiempos de viaje, flota, depósito y restricciones de atención para buscar rutas bajo un objetivo definido.
| Criterio | Rutas fijas | Zonificación por lotes | Ruteo con ventanas |
|---|---|---|---|
| Demanda adecuada | Repetitiva y relativamente estable | Variable, pero agrupable por zona | Variable y con múltiples restricciones |
| Datos necesarios | Secuencia y direcciones conocidas | Ubicación, zona y carga | Matriz de tiempos, capacidad y ventanas |
| Replanificación | Limitada | Posible entre lotes | Depende de la actualización de datos |
| Ventaja operativa | Simplicidad de ejecución | Balance práctico por territorio | Integra restricciones en el plan |
| Limitación | Tiene poca flexibilidad ante cambios | La zona no garantiza una secuencia eficiente | Requiere datos y restricciones confiables |
Cómo interpretar los resultados
Un indicador aislado rara vez identifica la causa. Si el tiempo de ciclo baja mientras OTD empeora, puede existir una promesa de entrega más exigente o una mala asignación de pedidos prioritarios. Si la productividad sube y el costo unitario baja, todavía debe comprobarse si aumentaron reintentos, daños o entregas fuera de ventana. El análisis debe buscar relaciones entre servicio, velocidad, costo y capacidad.
También conviene segmentar los resultados por zona, franja horaria, tipo de vehículo, densidad de paradas o tipo de servicio. Comparar una ruta urbana densa con una periferia dispersa mediante un único promedio puede llevar a decisiones incorrectas. La unidad de comparación debe mantenerse estable antes y después de cualquier cambio operativo.
Errores que distorsionan el análisis
Conclusión
Calcular un proceso logístico de delivery consiste en convertir eventos operativos en medidas comparables sin perder el contexto. Cuando el límite del proceso, las unidades y las reglas del indicador permanecen estables, tiempo, puntualidad, productividad, costo y carga en proceso permiten localizar dónde investigar antes de modificar rutas, capacidad o promesas de servicio.
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Fuentes consultadas
Association for Supply Chain Management (ASCM). SCOR Digital Standard: Quick Reference Guide. s. f.
Boysen, N.; Fedtke, S.; Schwerdfeger, S. Last-mile delivery concepts: a survey from an operational research perspective. 2021.
Little, J. D. C. Little's Law as Viewed on Its 50th Anniversary. 2011.
Google for Developers. Vehicle Routing Problem with Time Windows. s. f.
APQC. Customer order cycle time in days. s. f.
APQC. Perfect order performance. s. f.
Instituto Internacional de Ingeniería (3i). Solicitud para organizaciones e instructores que ya forman participantes. s. f.
