Publicado en Transportation Research Part E, el estudio propone una metodología que integra asignación de aeronaves, ajustes de horario y ruteo de carga, con el objetivo de anticipar retrasos y fortalecer la operación de aerolíneas que se dedican a la logística aérea.
En logística aérea, un retraso difícilmente queda aislado. Una variación en el tiempo de vuelo por condiciones meteorológicas, congestión aérea u otros imprevistos puede afectar la conexión con otras aeronaves, modificar rutas de carga y generar demoras en la entrega final de paquetes, productos perecibles o envíos urgentes.
Ese problema fue abordado por un equipo internacional de investigadores de China, Países Bajos y Chile, en el que participó Felipe Delgado, investigador del Centro Avanzado de Transporte, Logística y Competitividad Económica (CATLEC) y académico del Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
La investigación, titulada “Air freight logistics under uncertainty: Integrated tail assignment, flight departure time adjustment, and shipment routing”, fue presentada en Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, revista especializada en logística y transporte publicada por Elsevier.
“Desarrollamos una metodología que permite a las aerolíneas de carga planificar sus operaciones considerando la incertidumbre en los tiempos de vuelo y posibles retrasos. El modelo integra simultáneamente la asignación de aeronaves, el ajuste de horarios y el ruteo de carga, permitiendo anticiparse a interrupciones y reducir retrasos en entregas”, explicó el profesor Delgado.
Logística aérea cuando los retrasos son parte del sistema
El estudio propone un modelo integrado para tomar decisiones en operaciones de carga aérea cuando no es posible conocer con certeza cuánto durará cada vuelo. En la práctica, esto significa que la planificación no se limita a asignar un avión a un vuelo y luego definir la ruta de la carga. El modelo permite evaluar de manera conjunta qué aeronave usar, cuándo conviene ajustar la salida de un vuelo y cómo debe moverse la carga a través de la red.
A diferencia de enfoques tradicionales que trabajan con tiempos promedio y decisiones secuenciales, la propuesta considera múltiples escenarios de incertidumbre. Primero, planifica los itinerarios antes de conocer los tiempos reales de vuelo. Luego, habilita ajustes de reacción ante el escenario observado, cómo retrasar intencionalmente una salida para esperar una carga o cambiar el trayecto de un envío.
Para desarrollarlo, los investigadores combinaron tres años de registros reales de operaciones aéreas de SF Airlines, correspondientes a 43 aeropuertos chinos, con técnicas avanzadas de optimización e inteligencia computacional. A partir de esa información, formularon un modelo de programación estocástica de dos etapas y diseñaron algoritmos de agregación de escenarios para representar miles de posibles condiciones operacionales de manera eficiente.
“El estudio demuestra que considerar explícitamente la incertidumbre mejora significativamente la robustez y desempeño económico de las operaciones de carga aérea”, detalló el investigador.
Una colaboración internacional
La investigación fue liderada por Shurui Zhu, de la School of Systems Science de Beijing Jiaotong University, y contó también con la participación de Huijun Sun, de la misma institución; Alessandro Bombelli y Lóránt Tavasszy, de Delft University of Technology; Xin Guo, de Beijing Jiaotong University; y Jianjun Wu, de Dalian University of Technology.
El trabajo comenzó en octubre de 2023, durante un período sabático de Felipe Delgado en la Universidad Tecnológica de Delft, donde trabajó junto al profesor Alessandro Bombelli. En ese contexto, Shurui Zhu realizó una pasantía doctoral proveniente de Beijing Jiaotong University, lo que permitió iniciar una colaboración que luego continuó mediante reuniones semanales en línea entre investigadores ubicados en tres países.
El estudio se desarrolló además en el marco del proyecto Fondecyt Regular N.º 1250366, “Managing Uncertainty in the Freight Schedule Planning Process”, orientado a crear nuevas metodologías para apoyar la toma de decisiones en procesos de planificación de la logística aérea bajo incertidumbre. El proceso completo de investigación, desarrollo metodológico, experimentación y redacción tomó algo más de dos años.
De los modelos a las entregas cotidianas
Aunque el trabajo se sitúa en el campo de la investigación aplicada, sus posibles usos se conectan con operaciones que forman parte de la vida diaria. Una planificación más robusta podría ayudar a que empresas de carga y courier enfrenten mejor los retrasos producidos por clima, congestión aérea u otros imprevistos, reduciendo demoras en envíos urgentes, medicamentos, productos perecibles o compras de comercio electrónico.
El siguiente paso de esta línea será desarrollar modelos más orientados a datos, combinando optimización matemática con técnicas de aprendizaje automático. En particular, el equipo proyecta incorporar variables contextuales, como vientos, temperatura o presión atmosférica, para predecir con mayor precisión los tiempos de vuelo y mejorar las decisiones de asignación de aeronaves, programación de vuelos y ruteo de carga.
Otra proyección considera extender el modelo a redes multimodales que integren transporte aéreo y terrestre, ampliando su potencial uso en cadenas logísticas más complejas.
Para CATLEC, la participación en este estudio se conecta con su misión de generar conocimiento aplicado para apoyar decisiones públicas y privadas en transporte, logística y competitividad económica. La investigación muestra cómo el uso de datos, modelos de optimización y colaboración internacional puede aportar herramientas concretas para gestionar sistemas logísticos más eficientes y resilientes.