Desarrollo de una alternativa de automatización para el procesamiento de direcciones en el sistema última milla del Grupo Familia

Abstract

RESUMEN : Entre las consecuencias generadas por el COVID-19 se encuentran los cambios en la logística de entrega que obligaron a muchas empresas a migrar al sistema de última milla. Este proceso consiste en realizar una limpieza de datos, georreferenciar y crear una ruta óptima para generar las hojas de ruta, donde la mayoría de estas actividades se llevan a cabo de manera manual y por ende, se invierten grandes períodos de tiempo en su ejecución. Una alternativa para automatizar este proceso es la creación de una macro de Excel con lenguaje de Expresiones Regulares, la cual permite la transformación del campo de dirección digitada por los usuarios en dos únicos datos: Uno asociado a la dirección estructurada y otro al complemento, los cuales sirven para ser georreferenciados más adelante. Con la implementación de esta alternativa de automatización en una base de datos de 450 usuarios, se encontró una disminución del 82,59% del tiempo invertido en el proceso de limpieza de datos y georreferenciación. Para la limpieza de datos se obtuvo un tiempo operativo de 726,41 segundos comparado con el tiempo asociado del método inicial, que era de 13536 segundos con una eficiencia del 94,67%. A su vez, el proceso de georreferenciación pasó de llevarse a cabo en 13954,5 segundos a hacerlo en 567,08 segundos con una eficiencia del 98,3%.

ABSTRACT : Among the consequences generated by COVID-19 are the changes in delivery logistics that forced many companies to migrate to the last mile system. This process consists in performing data cleaning, georeferencing and creating an optimal route to generate the roadmaps, where most of these activities are carried out manually and therefore, large periods of time are invested in their execution. An alternative to automate this process is the creation of an Excel macro with Regular Expressions language that allows the transformation of the address field typed by users into two unique data: One associated with the structured address and another with the complement, which be of service to be georeferenced later. With the implementation of this automation alternative in a database of 450 users, an 82.59% decrease in the time spent in the data cleaning and georeferencing process was found. For data cleaning, an operating time of 726.41 seconds was obtained compared to the associated time of the initial method, which was 13536 seconds with an efficiency of 94.67%. Simultaneously, the georeferencing process went from being carried out in 13954.5 seconds to doing it in 567.08 seconds with an efficiency of 98.3%.