Acreditación de interés Alfonso de la Fuente Ruiz 2015

El interés de la tesis doctoral consiste en: aportar, ordenar, hilvanar y sintetizar la mayor

cantidad posible de referencias, del amplio espectro de elementos conceptuales, datos

históricos, métodos de programación matemática, y actores cognitivos, que se encuentran

implicados. En esta línea, el objetivo particular será el ensanchar la base de la base

conocimiento disponible, en cuanto a las aplicaciones prácticas de ciertos problemas de

Investigación Operativa, cuya dificultad intrínseca supone ciertos importantes desafíos

conceptuales, al tiempo que impone ciertas rémoras a la vida cotidiana y el desempeño

operacional de miles de millones de seres. De este modo, podrán construirse y aplicarse

soluciones eficaces, eficientes y efectivas a problemas combinatorios concretos, del mundo

real, que están revestidos de una especial dificultad.

En lo tocante específicamente a la resolución de

problemáticas o necesidades tecnológicas o de

conocimiento de las prioridades temáticas

indicadas en la RIS3 de Castilla y León,1 se sigue el

proceso metodológico (v. figura) indicado en

dicho documento, suministrando un completo

informe de las fortalezas y debilidades de los

métodos, y proveyendo directrices de

implementación en diferentes entornos, a escalas

tanto local, como autonómica, nacional e internacional.

Esto se realiza a lo largo de un capítulo completo que incluye las siguientes APLICACIONES:

Gestión de congestión vial, tráfico multimodal, y relacionados

Gestión de la polución y reducción de emisiones

Transporte de energía y combustibles

Transporte de mercancías peligrosas en España

Transporte de materiales radiactivos y residuos nucleares

Transporte seguro de carga intercontinental

Transporte de datos digitales

Extensiones: Métodos de encaminamiento y estructura nodal

Metalógica y teoría de la demostración

Aplicaciones diversas o Gestión de proyectos y secuenciación de operaciones o Reingeniería de procesos o Finanzas o Ciencias Políticas o Aprendizaje Automático y Ciencia Cognitiva

1 Según: http://fundacion.usal.es/estrategia/images/stories/2015/RIS3_RESUMEN_EJECUTIVO.pdf

Uno de los principales problemas de toma de decisiones para la gestión óptima de la cadena

de suministro (‘SCM’: “Supply Chain Management”) es la asignación de vehículos a clientes

específicos y la generación de esquemas de aprovisionamiento bajo una serie de restricciones.

El problema de encaminamiento de vehículos (‘VRP’: “Vehicle Routing Problem” [cfr. infr.]) es

precisamente un problema de investigación operativa bien conocido en estudios de

transporte de mercancías (ya sean analógicas o digitales).

Para este tipo de problemas se supone una flota de vehículos homogéneos de idénticas

características en cuanto a los parámetros medibles relevantes, que pueden ser extendidos en

función del problema a resolver y del nivel de detalle que se quiera gestionar con el modelo

computacional: capacidad de carga, velocidad, condiciones de seguridad, tara máxima, tara

real transportada, autonomía, velocidad punta y media, antigüedad, nivel de riesgo ponderado

o cuantas otras convenga considerar. El recorrido de los vehículos que conforman la flota

comienza y termina en un almacén central y da servicio a una red clientelar con demandas

conocidas y ventanas temporales de servicio.

Una simplificación importante en problemas clásicos VRP es que: excepto por la distancia,

todos los segmentos de carretera exhiben una característica de homogeneidad que no tiene

impacto en la planificación de los vehículos. Sin embargo, esta asunción no siempre es muy

adecuada en aplicaciones industriales reales.

Siguiendo la definición dada en el Curso de Economía Política por D. Ernesto Ruiz y González de

Linares,2 el transporte es la traslación local de personas, mercancías y noticias u otros tipos de

información agregada. Comprende los servicios de telecomunicaciones y otros sistemas de

información (servicios de tipo postal, telegráfico, telefónico, radiotelefónico, radiodifundido,

televisivo y digital), el tráfico terrestre (por carretera y ferrocarril, principalmente), el tráfico

acuático (marítimo, lacustre y fluvial), el tráfico aéreo (civil y militar, tanto tripulado como

controlado remotamente) y el tráfico aeroespacial.

Dado que los transportes se han ido extendiendo de un modo extraordinario en el mundo,

poniendo a su servicio todas las fuerzas motrices y adoptando la forma de grandes

explotaciones (sin que por ello se hayan extinguido las pequeñas empresas), la intervención

del Poder Público es inevitable, ya sea en forma de auxilios, inversiones, penalizaciones,

monitorización y control político en general.

En relación a los objetivos expuestos en documento adjunto, el informe3 de previsiones

venideras para las Matemáticas en la Industria, redactado colaborativamente por la Fundación

Europea para la Ciencia (ESF) y la Sociedad Matemática Europea (EMS), a fin de configurar la

agenda científica europea, indicaba, como una de las áreas prioritarias en la matemática

industrial para los próximos años, a la optimización. En particular, tanto a las técnicas de

optimización discreta como continua, con todo tipo de restricciones, tanto estocásticas como

mediante ecuaciones diferenciales e hibridadas de las anteriores.

2 [Ruiz 1971, pp. 534-536], mi abuelo materno. 3 [ESF-EMS 2010, secc. 2.1 y esp. pp. 53, 80, 86-87]. Véase: https://www.ceremade.dauphine.fr/flmi/doc/FLMI-Report-v4.pdf

Con motivo de este ciclo de reuniones en cuyos grupos de debate participó el autor de esta

tesis, entre otros matemáticos europeos, y que contó con el apoyo decidido de la Comisión

Europea, se editó el libro “Historias de Éxito en Matemática Industrial”4 repartido en bloques

sectoriales donde la transferencia de conocimiento ha producido resultados de especial

relevancia. Allí se ilustran áreas donde la investigación operativa, la logística y la optimización

tomaron un papel preponderante en todas las fases de la gestión y ejecución de proyectos

I+D+i, tales como:

Ciencias de la salud y biología

o Radioterapia

o Descontaminación medioambiental

o Atención médica urgente

o Radiografía dental 3D

Energía y medio-ambiente

o Gestión de residuos nucleares

o Monitorización de plasma en reactores

o Horneado óptimo de componentes cerámicos

o Gestión comercial de fuentes hidroeléctricas

o Planificación, instalación y mantenimiento de oleoductos y cables submarinos

o soterrados

o Gestión de flujo en conducciones de hidrocarburos

o Predicción medioambiental y de cambio climático

o Filtrado de aguas residuales

o Producción y distribución de energía eléctrica

Finanzas y modelización

o Gestión de carteras

o Valoración y explotación de recursos mineros

o Experimentación con procesos químicos

o Mejora de la velocidad de encriptación

o Explotación de recursos petrolíferos

o Mejora de la eficiencia en la computación aritmética

o Mejora de la calidad de servicio técnico

Industria automotriz y manufacturera

o Diseño de filtros de combustión y catalizadores

o Diseño acústico de carlingas

o Pulimentación mecano-química para semiconductores

o Talla gemológica multifacetada

Aeroespacial y electrónica

o Modelado y simulación de carga aeroespacial

o Control de flujo en escapes de motores para aviación

o Diseño aerodinámico de aeronaves

o Mejora de la cobertura satelital

o Reducción de comportamientos fraudulentos en el comercio electrónico

o Automatización del diseño de circuitos electrónicos y semiconductores

o Diseño electromagnético de antenas para comunicaciones globales

Servicios, transporte y logística

4 [ESF-EMS y springer 2012] http://europa.eu/rapid/press-release_IP-11-1475_es.htm

o Asignación producto-consumidor en estudios de mercado

o Diversificación del riesgo y maximización del beneficio en carteras de seguros

o Planificación de viajes ferroviarios en presencia de retrasos aleatorios

o Mejora de los sistemas de respuesta frente a urgencias hospitalarias

o Mejora de los sistemas de transporte público

o Mantenimiento preventivo de sistemas de climatización

o Logística del transporte marino de contenedores

Como se aprecia en esta pequeña muestra, las posibilidades de aplicación son tan

heterogéneas como relevantes para las diversas dimensiones de la industria multinacional.

Más aún, en las conferencias bianuales del Foro de Investigación en Transporte (‘TRA’:

“Transport Research Arena”), el principal foro sobre transporte en Europa, financiado por la

Comisión Europea et al.,5 se definió como objetivo principal, la adaptación innovadora y

sostenible de políticas, tecnologías y comportamientos a las restricciones actuales como el

cambio climático, las reservas decrecientes de combustibles fósiles, la crisis económica, o las

demandas crecientes en movilidad y seguridad, desde una perspectiva holística multimodal.

En esta tesis se introducen los modelos teóricos en que se sustentan todas aquéllas áreas de

aplicación en línea con los objetivos mencionados, para pasar al estudio detenido de algunas

de las aplicaciones más relevantes.

Como resulta notorio, la mejor forma de conservar un entorno seguro y un medio ambiente

salubremente equilibrado es la prevención. Los desastres ocasionados por vertidos de

mercancías peligrosas durante su transporte causan graves impactos a la población humana, 6

a la naturaleza y a la economía. Otro tanto ocurre con los asaltos a transportes de personas o

de mercancías valiosas o especialmente protegidas, así como en entornos genéricos de

navegación y transporte multimodal por tierra, mar, aire, espacio y ciberespacio.

Por ello, estos accidentes deben ser evitados completamente o al menos reducirse sus tasas de

ocurrencia e índices de impacto, a la par que se contienen sus perniciosos efectos. Para ello

pueden emplearse técnicas matemáticas de optimización algorítmica basadas en la

investigación, el aprendizaje y la inteligencia recabada sobre las operaciones de navegación y

transporte, modeladas como problemas de ingeniería matemática. Algunas de estas técnicas

de inteligencia artificial computerizada se conocen en el campo de la Investigación Operativa

con el nombre de “metaheurísticas”.

Como se verá a lo largo de la exposición, en multitud de problemas arquetípicos de

optimización se requiere encontrar una ruta que sea la mejor posible, en función de una serie

de uno o más criterios conflictivos independientes que compiten mutuamente entre sí

mismos, siendo por tanto imposible reducirlos a otro más general.

5 “Transport Research Arena”, financiado por la Comisión Europea, ERTRAC, ERRAC y WATERBORNE TP. Véanse: http://ec.europa.eu/avservices/video/player.cfm?ref=I073626 y http://tra2014.sciencesconf.org/ 6 Véase el seminal estudio sobre ubicación óptima de rutas para vehículos de transporte de mercancías peligrosas: [Karzakis y Boffey, 1994]

Los problemas que identifican cada camino con una única propiedad revisten de una

complejidad muy elevada, a poco que se incremente la complejidad del grafo que representa

el espacio de problema, en cuanto a cantidad de nodos, de aristas, orientación de éstas y

conectividad de aquéllos. Pero es muy frecuente que a cada arista le correspondan dos o más

propiedades, como pudieran ser la longitud de la ruta medida en diferentes unidades

dimensionales, tales como tiempo y distancia métrica. Esto ocurre por ejemplo cuando un

dispositivo copiloto de navegación basado en GPS calcula la mejor ruta teniendo en cuenta la

velocidad máxima de los viales en carretera, además de su longitud o de la presencia de

peajes.

Se suscitan entonces naturalmente una serie de interrogantes lógicos a los que intentar dar

respuestas precisas:

¿Cuál sería entonces la distancia más corta?

¿Sería mejor tomar una ruta similar alternativa? ¿Cómo se decidiría cuál es la mejor

ruta a tomar si confluyera en el proceso de toma de decisiones una larga serie de

criterios heterogéneos que compiten unos contra otros?

¿Y si uno de los atributos corresponde al consumo de combustible, que se quiere,

naturalmente, minimizar (en un entorno de optimización multiobjetivo), pero

determinada ruta, aunque más breve en kilómetros, es más sinuosa o escarpada, lo

que comporta un mayor consumo?

¿Qué pasaría si se consideran otros atributos, u otras formas de medir la distancia, en

función de los pesos de las aristas de un grafo?

¿Cómo afectaría el hecho de que una determinada ruta, aun siendo más corta,

comportara un mayor riesgo: de asalto, interrupción del tránsito o telecomunicación, o

quizás de riesgo para el propio entorno ambiental por el que se transportan

mercancías hazmat?

¿Cuál sería la forma más eficiente de calcular la mejor ruta en base a una combinación

de estos criterios?

¿A qué otros campos se pueden aplicar estos conocimientos y en qué forma?

Tal como se aprecia, a medida que se van incorporando al modelo fundamental axiomático-lógico las complejidades del mundo físico, el problema se ramifica y su solución se complica en extremo. Son estas sutilezas y artificios los que llevarán más adelante a analizar en profundidad los conceptos de “distancia” y “similaridad” (o su opuesto: “diversidad”) en caminos, rutas y circuitos. A lo largo de esta tesis se tratará de dar respuesta pormenorizada a algunas de estas cuestiones.

Se justifica además la necesidad específica de un estudio como el que se presenta, en base,

principalmente, a la demanda empresarial y social, y a los criterios expresados en las

reflexiones que se incluyen en la disertación sobre “Investigación y crecimiento económico”.

En cuanto al uso específico de Técnicas Estadísticas e Investigación Operativa (‘TE/IO’) y su

demanda empresarial en España, una encuesta reciente,7 de la que a continuación se extraen

los resultados más relevantes, indica que prácticamente la mitad de las empresas dicen

7 [Quintela et al. 2010 pp. 91-115] Estudio basado en unas 7000 encuestas. Nótense los comentarios sobre el sesgo de la interpretación como TE/IO también de la gestión de BB.DD. y el sesgo del tipo de interlocutor [íd. pp. 91, 96]

utilizarlas para tareas el apoyo a la toma de decisiones, o para el análisis (por el siguiente

orden) de:

Clientes y estudios de mercado o productos

Control de calidad

Estrategia, Decisión, Logística y Planificación

Optimización de recursos y procesos de producción

Asignación de recursos8 y procesos y control de stocks

Riesgos o productos financieros

Datos internos para su explotación

El 66% de las empresas que

refirieron utilizar técnicas

matemáticas en su

operación diaria, afirmó

utilizar TE/IO en el análisis

de clientes y estudios de

mercado o productos, un

48% en el control de calidad

y un 43% en estrategia,

decisión, logística y

planificación.

Dentro del total de técnicas matemáticas, las de Estadística e Investigación Operativa lideran

claramente la preferencia de las empresas. Para todas las técnicas, el uso es mayor a medida

que aumenta el tamaño de la empresa.

Por bloques sectoriales, los valores más altos están relacionados con Comercio (65%), Servicios

varios (59%) y Alimentación y vestido (56%), siendo el más bajo (posiblemente coyuntural

derivado de su desplome) en el sector de la Construcción (33%). El sector de Comercio

también destaca en la distribución de las empresas usuarias de TE/IO. Según el tipo de

interlocutor, refieren una mayor utilización los responsables de Calidad.

Por comunidades

autónomas no se observan

diferencias muy

significativas, siendo el

Principado de Asturias la que

menos uso refiere y Murcia,

Baleares, Extremadura,

Canarias, Navarra, Cataluña,

Madrid y Valencia las que

más, por ese orden.

8 Para una introducción a la gestión descentralizada de recursos, ver p.ej: [Calsamiglia 2009 pp 61-66]

En general, las empresas encuestadas no refieren grandes necesidades9 en TE/IO (93%), siendo

el sector de Servicios varios el que más (11%). El porcentaje de empresas que no refieren

grandes necesidades se reduce al 83% si ya hacen uso de alguna de dichas técnicas.

Respecto a los tipos de

necesidades, los

principalmente señalados lo

fueron en el análisis de clientes

y estudios de mercado o

productos (40%), en formación

(39%), en estrategia, decisión,

logística y planificación (36%) y

en control de calidad (30%).

Además, el control de calidad fue señalado primordialmente por los supersectores de

Alimentación y vestido, y Energía, química y medio ambiente.

Respecto al tipo de software que utilizan internamente, casi la mitad (49%) usa solamente

paquetes comerciales, un 20% usa solamente software libre y un 25% usa ambos tipos.

El menor uso exclusivo de software libre

correspondió al sector de Metal y

maquinaria (11%) y el mayor al sector de la

Salud (25%) Entre las empresas que

contestaron usar internamente ambas

alternativas, destacaron los sectores de

Servicios técnicos y TIC (52%) seguidos por

la Construcción (50%).

9 Estos porcentajes son consistentes con el grado basal por el que las empresas refieren tener necesidades de cualquier tipo, habitualmente muy bajo por motivos de secreto industrial e imagen de marca. Respecto al basal, un 7% se puede considerar relativamente elevado.

Además, el 71% tienen programas o módulos desarrollados a medida para su empresa,

especialmente en las que mayor número de empleados tienen en plantilla.

Respecto al grado de conocimiento de las técnicas matemáticas en general dentro de la

empresa (valorado entre 0 y 10), el 58% se dio un 5 o más, un 29& se adjudicó un grado

notable de conocimiento (7 o más) y un 19% se asignó un 0.

La media muestral fue del 4.4,

puntuación baja debida

fundamentalmente a la cantidad

de interlocutores que valoraron

como nulo el conocimiento sobre

la aplicabilidad de las

herramientas matemáticas en su

empresa.

Solamente las empresas del sector TIC mostraron un grado mayor de conocimiento de

herramientas matemáticas en tamaños menores de empresa, lo que es consistente con la

fragmentación e hiperespecialización del sector informático en España, derivada muy

posiblemente de su falta de regulación.

En todos los demás sectores, el mayor tamaño de la empresa está correlado con la declaración

de un mayor conocimiento en este ámbito, salvo en el sector Servicios (de Gestión, Técnicos y

Varios), donde el tamaño de la empresa no parece afectar apenas a la calificación que se

asignan a sí mismas. Por el contrario, la mayor diferencia se apreció en el sector Financiero.

El informe también refiere otros indicadores de

interés, como la distribución por CC.AA. de las

empresas que habían colaborado

recientemente con Universidades o Centros de

Investigación en proyectos de formación,

investigación o servicios tecnológicos, sobre

cualquier tema, un 31% del total, siendo el

sector que menos el de Transporte y

almacenamiento (con un 19%).

En cuanto al uso de herramientas CAD/CAE,10 en la mitad de las empresas estas técnicas se

utilizan casi en un 40% de los casos para el “Diseño de sistemas de localización geográfica”

tales como GIS11 o GPS12

Entre las que colaboraron (1939 empresas), un 79% refiere un notable grado de satisfacción

(con nota de 7 puntos o superior) y es sobresaliente el hecho de que apenas existan

10 Respectivamente: Diseño asistido por ordenador (“Computer Aided Design”) e Ingeniería asistida por ordenador (“Computer Aided Engineering”). 11 Respectivamente: Sistemas de Información Geográfica (“Geographical Information Systems”) 12 “Sistema de Posicionamiento Global” (“Global Positioning System”) basado en triangulación de señales emitidas por una constelación de satélites artificiales en órbita geoestacionaria.

referencias de insatisfacción (un 2%) por debajo de la media de calificación, ni siquiera leve (5

o menos). El sector Salud asignó la puntuación máxima, con una media de 7.89, aunque no

existieron diferencias significativas, encontrándose las medias para todos los sectores por

encima de 7 puntos.

Por lo demás, se carece de estudios de esta índole realizados con la misma profundidad en

otros años, por lo que no es posible evaluar la evolución ni la tendencia de estos resultados a

medio y largo plazo, aunque pueden suponerse razonablemente estables, entre el periodo

2009-2014, dentro del contexto nacional.

En cobertura de las necesidades expresadas, la disertación además incluye el desarrollo de una

herramienta específica para la gestión del Transporte de mercancías peligrosas en Castilla y

León basada en datos abiertos publicados por la Junta, que fue presentada a concurso, donde

obtuvo una mención explícita en la entrega de premios.

Por razonas orográficas, técnicas, y de política presupuestaria, no siempre es posible diseñar y

mantener la red óptima que permita un transporte absolutamente seguro de mercancías

peligrosas. No obstante, siempre pueden estudiarse los datos, tanto para planificar mejoras de

la red y actuaciones preventivas, como para que los operadores logísticos puedan elegir las

mejores rutas, en base a sus necesidades. En esta línea, se construyó una aplicación interactiva

con el motor Tableau de estadística online, del que se presenta una muestra a continuación.

Consiste en un análisis

estadístico interactivo de los

tramos de carretera por nivel de

peligrosidad, para el que se

utilizaron los datos que publica la

Junta de Castilla y León. 13

Curiosamente, para este tema, el

único conjunto de datos que se

ha publicado en toda España es

el de Castilla y León,14 aunque

con los datos de que ya se

dispone se ya pueden obtener

resultados de interés (véanse

figuras a continuación).

13 En el portal http://datos.gob.es/ y en http://www.datosabiertos.jcyl.es/ , en base al “Plan Especial de Protección Civil de Mercancías Peligrosas por Carretera y Ferrocarril” de la Comunidad Autónoma de Castilla y León (MPCyL-Memoria, Carr., Ferr.). Se tomaron únicamente los datos de carreteras, aunque los de ferrocarriles también están disponibles en la misma web. 14 Con licencia abierta de uso “Creative Commons - by 3.0”. Véanse: http://datos.gob.es/catalogo/tramos-de-carretera-con-riesgo-transporte-de-mercancias-peligrosas-1 http://www.datosabiertos.jcyl.es/web/jcyl/set/es/otros/merc_peligrosas_carretera/1284234226070

Los datos15 fueron publicaron en

dos formatos: valores separados

por comas (CSV) para una hoja

de cálculo como Excel, y también

en KML para Google Earth, al que

corresponden los mapas

contiguos. 16 Entre éstos, se

incluyen vistas de la ciudad de

Burgos, y de Castilla y León (con

fronteras y etiquetas), donde se

muestran conjuntamente las

carreteras y las vías férreas.

15 Debe aclararse que no se dispone de control sobre la calidad de los datos originales, ni su estado de actualización, ya que no se sostiene relación contractual ni comercial alguna, ni con la junta de Castilla y León, ni con las fuentes de datos asociadas. 16 Con el programa gratuito Google Earth se pueden visualizar los datos en tres dimensiones sobre el terreno, sin más que abrir el fichero KML. En el mapa se pueden encender y apagar las capas de terreno, edificios 3D, clima, etiquetas, y, particularmente: tráfico, que aparece marcado con puntos verdes sobre el mapa de la ciudad de Burgos.

Los colores identifican los niveles de peligrosidad del tramo (verde = más seguro, naranja =

intermedio, rojo = más inseguro, violeta = no evaluado).

Tras la descarga del fichero Excel, se realizaron las tareas pertinentes de Extracción,

Transformación y Carga (‘ETL’). Tras haber importado los datos en Tableau, crearse una serie

de visualizaciones de los datos, incluyendo gráficos de barras o burbujas y un diagrama de caja

y bigotes, habituales en estadística.

Tras ello, se reunieron todos en una única plantilla, que puede consultarse en la siguiente

dirección de internet:

https://public.tableausoftware.com/shared/TRBKW92GG?:display_count=no

Todos los datos están interrelacionados, de modo que se pueden seleccionar cómodamente,

con el ratón, o en una pantalla táctil, determinados subconjuntos arbitrarios, como p.ej: las

carreteras de Palencia, o las autovías con peligrosidad media, o las carreteras de entre 50 y 80

kilómetros de longitud. Al hacerlo, los datos quedan seleccionados en todoslos paneles

simultáneamente, y los cálculos se actualizan en tiempo real, lo que es muy práctico para

tomar decisiones informadas.

Se presenta a continuación una imagen que muestra el aspecto general de la aplicación

durante un proceso de selección de datos.17

17 Véase también: [De la Fuente, 8 de Enero de 2015]

Este modelo, si bien no realiza por sí mismo las labores de enrutado, si sirve como guía y

complemento a los métodos detallados en otras secciones de esta disertación, así como a los

diversos ámbitos de aplicación señalados, como pueda ser el transporte de hidrocarburos

desde yacimientos petrolíferos, o para el abastecimiento de estaciones de servicio.

Tableau también permite compartir los datos fácilmente en redes sociales e internet y cuenta

con una comunidad de usuarios (con algunos de la talla del Wall Street Journal) que publican

sus propias visualizaciones. Una vez creada la visualización, es fácil de usar (“user friendly”), y

también permite insertar mapas de datos georreferenciados, aunque aún le falta desarrollarse

añadiendo otras opciones adicionales, como por ejemplo gráficos de superficie para funciones

bivariadas, o inserción de imágenes y comentarios textuales.

El desarrollo de esta herramienta estadística, por sí solo, ya se adecúa a los objetivos RIS3 para

Castilla y León, si bien constituye solamente una pequeña parte del trabajo realizado.

En lo tocante a entornos internacionales, la Oficina de Transferencia de Conocimiento de la

propia Universidad de Burgos ofreció una serie de colaboraciones en materia de Investigación

Operativa, y específicamente en asuntos de logística y metaheurística, a través de sus grupos

de investigación y de la participación en foros internacionales.

En este sentido, se presentó recientemente una

propuesta en la IX Feria de Cooperación China-EU en

Tecnología y Negocios18 celebrada en Chengdu (成都 -

四川 – R.P.C.), donde se ofertaban los siguientes marcos

de cooperación en cuanto a investigación tecnológica:

18 “EU-China Business & Technology Cooperation Fair” 21-23 Octubre de 2014. https://www.b2match.eu/ninth-eu-china-cooperation-fair

Sistemas de Optimización y Racionalización de Operaciones Logísticas

Desarrollo de Sistemas de Optimización de Rutas para empresas o entidades interesadas en la resolución

de sus planes de transporte (o reparto a oficinas de cliente, recogida desde proveedores, etc.) ayudando

así a la toma responsable de decisiones. Muchos de los problemas a analizar y resolver se refieren a

operaciones logísticas complejas: principalmente problemas de enrutado, ubicación o almacenaje, y

otros que combinan varios de estos aspectos.

Los sistemas a desarrollar ofrecen un entorno de usuario visual y accesible, fácilmente gestionable. Las

gestiones principales incluyen:

Carga de datos, por fichero o interactivamente

Algoritmos de optimización para sugerir las soluciones más apropiadas

Extracción de resultados: plantillas completas con toda la información de las rutas

Un SIG (Sistema de Información Geográfica) para visualizar con mayor facilidad las rutas

localizadas, vías de tránsito y ubicaciones: almacenes, clientes, proveedores)

Como aspectos innovadores y ventajas principales se menciona que analiza y resuelve operaciones

logísticas complejas, principalmente problemas de encaminamiento, almacenaje o planificación del

trabajo. Además, ofrece:

Facilidad de uso, velocidad de cómputo y reducción de costes

Reducción de emisiones de CO2 y sostenibilidad

Mejora en los niveles de servicio al cliente (y por tanto en la imagen de marca)

Adaptación a diferentes condiciones, restricciones y objetivos

Apoyo a la toma de decisiones

Pueden encontrarse más detalles en las páginas de los grupos de investigación de la

Universidad de Burgos:

GRINUBUMET: http://www2.ubu.es/ginves/jur_emp/grinubumet/index.htm

Sistemas de optimización y racionalización de operaciones logísticas:

http://www.ubu.es/es/otri/oferta-cientifico-tecnologica/buscador-

tecnologias/sistemas-optimizacion-racionalizacion-operaciones-logistica

Logística e Ingeniería del Transporte:

http://www.ubu.es/ubu/cm/ubu/tkContent?pgseed=1257423477581&idContent=131

354&locale=es_ES&textOnly=false

http://www2.ubu.es/ginves/ing_const/logit/

Respecto a las naciones que conforman la Unión Europea, existe una comunicación de la

comisión de las comunidades europeas al parlamento europeo fechada en Bruselas el 8 de

agosto de 2008 en su versión final de conformidad con el artículo 251, apartado 2, párrafo

segundo, del tratado de la Comunidad Europea relativa a la Posición Común del Consejo con

vistas a la adopción de una Directiva del Parlamento Europeo y del Consejo sobre el transporte

terrestre de mercancías peligrosas

El contexto de esta comunicación es como sigue:

Fecha de transmisión de la propuesta al Parlamento Europeo y al Consejo (documento

COM (2006) 852 final – 2006/0278COD): 22.12.2006

Fecha del dictamen del Comité Económico y Social Europeo: 11.7.2007

Fecha del dictamen del Parlamento Europeo, primera lectura: 5.9.2007

Fecha de adopción de la Posición Común: 7.4.2008

El objetivo de la propuesta de la comisión sobre esta Directiva es garantizar la seguridad y la

protección del transporte de mercancías peligrosas en la Unión Europea. Esta propuesta

actualiza y simplifica las normas vigentes en materia de transporte de mercancías peligrosas,

integrándolas en una única Directiva armonizada. También se amplía el ámbito de aplicación

de la Directiva para incluir por primera vez las vías navegables, proporcionando de esta

manera un conjunto único de normas para todo el transporte terrestre de mercancías

peligrosas en Europa.

A pesar de que el acuerdo unánime pudo haber propiciado que se aprobara en primera

lectura, fue necesario incluir un par de puntos que fueron omitidos, entre los cuales el más

relevante es el siguiente:

Artículo 1, apartado 5:

Los Estados miembros podrán regular o prohibir, únicamente por motivos distintos de

la seguridad durante el transporte, el transporte de determinadas mercancías

peligrosas en el interior de sus territorios.

Lo que este apartado implica es que los Estados Miembros no podrán regular o prohibir el

transporte de determinadas mercancías (no especificadas explícitamente en este apartado,

pero posiblemente incluyendo combustibles y residuos nucleares, entre otros) por motivos de

seguridad, en el interior de sus territorios, sino que en su caso estas medidas serán

competencia supranacional. Esto propicia un marco en el que la regulación de este tipo de

transporte se convierte en un asunto de vital importancia para las instituciones

gubernamentales europeas a nivel local, regional, nacional e internacional, para lo cual se

destinan también fondos desde las diversas administraciones.

Respecto al transporte marítimo, la Convención de las Naciones Unidas sobre el Derecho del

Mar, relaciona en su artículo 23, la siguiente norma aplicable a todos los buques extranjeros de

propulsión nuclear y buques que transporten sustancias nucleares u otras sustancias

intrínsecamente peligrosas o nocivas:

“Al ejercer el derecho de paso inocente por el mar territorial […] deberán tener a bordo

los documentos y observar las medidas especiales de precaución que para tales buques se

hayan establecido en acuerdos internacionales”

Por otra parte, en el Informe de la Comisión de las Comunidades Europeas al Parlamento

Europeo y al Consejo sobre la aplicación por los estados miembros de la Directiva 95/50/CE del

consejo relativa a procedimientos uniformes de control del transporte de mercancías

peligrosas por carretera, fechado en Bruselas a 13 de diciembre de 2007 en su documento

COM (2007) 795 final, se detallan también algunos puntos de interés que motivan la aplicación

del presente estudio al transporte hazmat.

En primer lugar, se recuerda que la Directiva 95/50/CE del Consejo, relativa a procedimientos

uniformes de control del transporte de mercancías peligrosas por carretera, fue adoptada el 6

de octubre de 1995(1), y los Estados miembros debían adoptar las leyes, reglamentos y

disposiciones administrativas necesarias para su cumplimiento antes del 1 de enero de 1997.

(1) DO L 249 de 17.10.1995, p. 35, modificada en último lugar por la Directiva

2004/112/CE de la Comisión, de 13 de diciembre de 2004, por la que se adapta al

progreso técnico la Directiva 95/50/CE del Consejo (DO L 367 de 14.12.2004, p. 23).

La Directiva establece que la Comisión remitirá al Parlamento Europeo y al Consejo, al

menos cada tres años, un informe relativo a la aplicación de la Directiva por parte de

los Estados miembros en su artículo 9.2.

Como antecedente se menciona que la Directiva 94/55/CE del Consejo, de 21 de noviembre de

1994, sobre la aproximación de las legislaciones de los Estados miembros con respecto al

transporte de mercancías peligrosas por carretera, en su versión modificada, introdujo normas

armonizadas para el transporte de mercancías peligrosas entre los Estados miembros, así

como dentro de los mismos. Se establecen en estos documentos normas uniformes para la

seguridad del transporte internacional de mercancías peligrosas por carretera. El valor añadido

de la Directiva radica en que también amplía estas normas para cubrir el transporte nacional, a

fin de armonizar en la Comunidad las condiciones en que se transportan por carretera las

mercancías peligrosas, con lo que mejora al mismo tiempo la seguridad vial a escala nacional.

Estos controles uniformes se refieren a todas las actividades de transporte por carretera de

mercancías peligrosas en el territorio de un Estado miembro, o que entren en él procedentes

de terceros países, independientemente del país de matriculación del vehículo. La Directiva se

propone garantizar que se controle, de forma aleatoria, una proporción representativa de

envíos de mercancías peligrosas transportadas por carretera y se cubra una parte importante

de la red vial.

Finalmente, cabe decir que las aplicaciones que se refieren en la disertación, particularmente

las referidas al transporte público, semi-público y privado, se alinean y vinculan con los retos

sociales expresados con la Comisión Europea sobre el Programa Marco de Investigación e

Innovación 2014-2020 (“Horizonte 2020”).19 En especial con los de: 20

“Transporte inteligente, ecológico e integrado”

“Acción por el clima, eficiencia de recursos y materias primas”

“Sociedades inclusivas, innovadoras y seguras”

“Energía segura, limpia y eficiente”

“Salud, demografía y bienestar”

Para ilustrar algunos de los casos más paradigmáticos, se desarrolla una serie de temas

relacionados con el transporte hazmat, desde una perspectiva histórica que, pasando del

entorno local al más global, permita apreciar su profundo impacto e implicaciones de toda

índole.

19 Comunicación de la Comisión Europea de 30 de Noviembre de 2011. http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2011:0808:FIN:es:PDF 20 Para más detalles, véase [Pacheco 09/2015 pp. 34-35]

En concordancia con lo expresado21 por el catedrático Dr. Joaquín A. Pacheco Bonrostro en la

apertura de curso de la Universidad de Burgos (2015-2016), se detallan específicamente las

siguientes:

Vinculaciones con los retos sociales del programa Horizonte 2020:

Los diferentes objetivos de los problemas de transporte público se vinculan directamente con al menos

cuatro de los retos sociales expuestos en la Comunicación de la Comisión Europea de 30 de noviembre

de 2011 sobre el Programa Marco de Investigación e Innovación 2014-2020 (Horizonte 2020):

• El primero de estos retos es “Transporte inteligente, ecológico e integrado”. En efecto, por una parte

se desarrollan métodos que soluciones para racionalizar el transporte (transporte inteligente). Por otra

parte se consideran diferentes objetivos entre los que se incluye la reducción del consumo combustible

y la correspondiente reducción de emisiones (transporte ecológico). Finalmente el problema de la

recogida de residuos se relaciona muy directamente con el medio-ambiente.

• El segundo es “Acción por el clima, eficiencia de recursos y materias primas”. Como se ha comentado

entre otros objetivos que se consideran esta racionalizar los costes del conjunto de las operaciones

(eficiencia de recursos) y el uso de combustible (materias primas) con la consiguiente mejora en el

impacto medio-ambiental (Acción por el clima).

• El tercer reto es “Sociedades inclusivas innovadoras y seguras”. El análisis del transporte de personas

discapacitadas tiene como uno de sus objetivos la mejora en el nivel de servicio de estos usuarios

(Sociedades inclusivas). Además en los objetivos sociales de problemas de transporte escolar se incluye

la reducción de los tiempos de estancia de los alumnos en los vehículos, es decir, evitar rutas

excesivamente largas (sociedades seguras).

• El cuarto reto con el que se relaciona este campo es “Energía segura, limpia y eficiente”. Como se ha

comentado en los puntos anteriores entre los objetivos de estos problemas se busca racionalizar el uso

de los combustibles (energía eficiente) mejorando el medioambiente y favoreciendo la sostenibilidad

(energía limpia).

• Finalmente, aunque de forma más indirecta, los objetivos antes mencionados se relacionan con un

quinto reto: “Salud, demografía y bienestar”. Los objetivos ecológicos que se han comentado en los

retos anteriores implican la mejora en el medioambiente y por tanto en la calidad de vida (salud y

bienestar). Por otra parte en los objetivos relativos al nivel de servicio se menciona: la reducción de los

tiempos de espera y viaje (bienestar) en el transporte urbano.

En base a todo lo anteriormente expuesto, se valora por tanto, que el contenido de la tesis

doctoral se adecúa plenamente a las prioridades temáticas RIS3, que fueron seleccionadas

para la especialización inteligente de Castilla y León, en base al patrón de especialización

regional como punto de partida:

21 Descrito en: https://wwww.ubu.es/unidad-de-protocolo/actos-academicos-

solemnes/apertura-del-curso-academico/apertura-del-curso-academico-2015-2016

1. Agroalimentación y recursos naturales como catalizadores de la extensión de la innovación

sobre el territorio.

2. Eficiencia productiva en sectores de transporte como Automoción y Aeronáutico, haciendo

de materiales y componentes las claves del liderazgo y sostenibilidad.

3. Aplicación de conocimiento y tecnología en Salud y en Atención Social, Cambio Demográfico

y Bienestar, para la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos.

4. Patrimonio Natural, Patrimonio Cultural y Lengua Española, recursos endógenos base de la

sostenibilidad territorial.

5. I+D en Tecnologías de la Información y la Comunicación, Energía y Sostenibilidad para la

competitividad global regional en base a la transversalidad de tecnologías y conocimiento.

Por estos motivos, se remite para optar a la convocatoria para apoyar la finalización de tesis

doctorales en temáticas directamente relacionadas con necesidades empresariales.

http://wwww.ubu.es/te-interesa/convocatoria-para-apoyar-la-finalizacion-de-tesis-doctorales-

en-tematicas-directamente-relacionadas-con-necesidades-empresariales

Burgos, Noviembre de 2015

Alfonso de la Fuente Ruiz