Desarrollo de un modelo para la optimización del reemplazo de vehículos para una flota de transporte urbano de pasajeros
Cada vez más, las empresas de transporte de viajeros se encuentran enmarcadas por un reto financiero para su supervivencia en un mundo globalizado, y están en busca de una gestión eficiente para optimizar los costes de explotación de las flotas. El principal objetivo es obtener el mínimo coste por k...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/99567 |
| Acesso em linha: | https://riunet.upv.es/handle/10251/99567 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Reemplazo de Flotas Optimización Costes de Mantenimiento Simulación de Monte Carlo Life Cycle Cost MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS |
| Resumo: | Cada vez más, las empresas de transporte de viajeros se encuentran enmarcadas por un reto financiero para su supervivencia en un mundo globalizado, y están en busca de una gestión eficiente para optimizar los costes de explotación de las flotas. El principal objetivo es obtener el mínimo coste por kilómetro recorrido de los autobuses durante toda su vida útil, pero sin olvidar la influencia de la edad y del kilometraje sobre los vehículos. Desde un punto de vista puramente económico, es evidente que se obtengan los costes de operación y mantenimiento más bajos en los primeros años de trabajo de los vehículos. Pero cuando se consideran otros tipos de costes, como la compra del vehículo, impuestos, subvenciones o incentivos fiscales, y la necesidad de sustitución por nuevos vehículos dotados de innovaciones tecnológicas en conformidad con las exigentes normas de sostenibilidad y sus altos costes, la optimización económica es un reto para los operadores. Así, la determinación del momento óptimo de reemplazo es una tarea cada vez más dependiente de la disponibilidad, fiabilidad y precisión de los datos que se manejen, debido a la incertidumbre en la predicción de algunos valores y costes, tales como los futuros precios del combustible, costes de mantenimiento y la tasa de utilización. Teniendo en cuenta que este proceso ocurre a nivel global en diferentes sectores, existen diferentes modelos y herramientas de gestión que permiten encontrar al menos una solución para el problema de reemplazo. En este trabajo se han planteado dos modelos clásicos aplicados en problemáticas similares, para adaptarlos a la resolución del caso de flotas de transporte urbano de dos países diferentes, España y Brasil, propiciando así un análisis bajo condiciones y entornos distintos. Con el acceso a los datos reales de las flotas, fue desarrollada e implementada la metodología combinada entre la herramienta gerencial Life Cycle Cost y el modelo matemático de Simulación Monte Carlo, mediante la realización de un análisis estocástico, considerando tanto la edad y el kilometraje promedio anual. El estudio ha demostrado que la inclusión de las variables aleatorias en el proceso de determinación de la edad óptima de cambio, junto con la mejor tasa de utilización de los vehículos en función del kilometraje medio, aporta ventajas al proceso de reemplazo convencional, al permitir una perspectiva más confiable de los futuros escenarios, mediante el análisis probabilístico dependiente de las variables económicas y técnicas. Los resultados obtenidos apuntan hacia la eficiencia del modelo, y que podrá ser utilizado de forma satisfactoria en otros estudios comparativos en flotas de transporte urbano. |
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