(FSP) Fleet size planning
La correcta planificació de la flota de repartidors és un element clau per garantir l’eficiència operativa, la qualitat del servei i l’optimització de costos en plataformes de delivery sota demanda. En aquest context, el present Treball de Fi de Màster se centra en l’anàlisi, redisseny i automatitza...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2026 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | catalán |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/457357 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/457357 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Business logistics Logística (Indústria) Àrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Direcció d'operacions::Modelització de transports i logística |
| Sumario: | La correcta planificació de la flota de repartidors és un element clau per garantir l’eficiència operativa, la qualitat del servei i l’optimització de costos en plataformes de delivery sota demanda. En aquest context, el present Treball de Fi de Màster se centra en l’anàlisi, redisseny i automatització de l’eina Fleet Size Planning (FSP) utilitzada per Glovo per determinar, de manera setmanal, el nombre de repartidors necessaris a cada ciutat. L’objectiu principal del treball és millorar la precisió, la traçabilitat i l’escalabilitat del model existent, reduint la dependència de processos manuals i la necessitat d’ajustos per part dels equips locals. Per assolir aquest objectiu, s’ha dut a terme una anàlisi detallada del funcionament de l’eina actual, identificant-ne les limitacions tant a nivell tècnic com organitzatiu. Paral·lelament, s’ha realitzat un estudi de mercat amb altres empreses rellevants del sector, analitzant les metodologies, models de càlcul i pràctiques utilitzades per optimitzar el dimensionament de flota, amb l’objectiu d’identificar bones pràctiques i enfocaments aplicables al cas d’estudi. Addicionalment, el treball inclou una avaluació de tecnologies i plataformes especialitzades en l’optimització de flotes, així com una reflexió sobre tecnologies emergents, models avançats de previsió, eines d’analítica en temps real o solucions basades en intel·ligència artificial que podrien transformar aquests sistemes en el futur. A partir d’aquest anàlisi, s’ha dissenyat un nou model de càlcul basat principalment en indicadors d’eficiència operativa, en substitució de mètriques més tradicionals com el Delivery Time. El model s’ha implementat íntegrament en un entorn Google BigQuery, permetent una major automatització del procés, una millor integració de les dades i una reducció significativa del risc d’errors humans. Els resultats obtinguts mostren una millora significativa en la fiabilitat de les estimacions de flota, evidenciada per una reducció progressiva del temps dedicat pels equips locals a la revisió manual dels càlculs i una millor alineació entre les propostes del model i les necessitats operatives reals. L’anàlisi abans i després del desplegament de la nova eina confirma una disminució dels desajustos d’oferta i una evolució positiva dels principals indicadors de rendiment operatiu. Finalment, es conclou que el redisseny i l’automatització de l’eina FSP, combinats amb l’anàlisi de mercat i la visió prospectiva del sector, contribueixen a una gestió més eficient, escalable i sostenible de la flota de repartidors. El projecte estableix una base sòlida per a futures millores del model i posa de manifest el paper clau de l’analítica de dades i les tecnologies cloud en l’evolució futura de les operacions logístiques urbanes. |
|---|