Optimización para el transporte de contenedores reefer de un Operador Logístico en Perú. - Huaman Bravo, Rodrigo Jesus (2025)
El presente trabajo analiza la problemática relacionada con la escasez de unidades de transporte refrigerado (Reefer) durante las temporadas de alta demanda de exportación en productos perecibles como palta, uva, arándano y cítricos. Esta situación genera sobrecostos operativos, retrasos logísticos y riesgos de pérdida comercial para los exportadores. El estudio se desarrolla en el contexto de un operador logístico nacional que enfrenta limitaciones estructurales y de planificación ante el incremento estacional de la demanda. Se plantearon tres alternativas tecnológicas para resolver la problemática: 1) implementación de un modelo de análisis predictivo de demanda, 2) incorporación de algoritmos de Machine Learning como complemento al sistema actual, y 3) migración al sistema IBM SCIS con OTM con inteligencia artificial integrada. A través de entrevistas, matriz de selección, cronograma de implementación y análisis financiero, se evaluaron los beneficios, riesgos e implicancias de cada alternativa. La alternativa elegida fue la incorporación de Machine Learning, por su rápida aplicabilidad, bajo costo inicial y potencial para optimizar recursos logísticos anticipadamente. Se concluye que esta solución no solo responde a la problemática operativa, sino que ofrece una ventaja competitiva al permitir negociaciones estratégicas, mayor previsibilidad y mejor desempeño en indicadores OTIF (On Time, In Full) durante las campañas de exportación.