¿Es fácil tomar (buenas) decisiones operacionales?


Actualmente los modelos matemáticos permiten a muchas industrias tomar complejas decisiones operacionales. Un caso complejo por estos días es Ryanair.

¿Cómo pueden afectar malas decisiones operacionales a una empresa? Veamos un caso. Desde hace algunas semanas es noticia la situación que ha tenido que enfrentar la aerolínea irlandesa Ryanair.

Debido a una falta de pilotos y tripulaciones, Ryanair debió suspender más de 2.000 vuelos en semanas recientes, causando problemas a miles de pasajeros. La pregunta es, por supuesto, por qué faltaban pilotos.

La explicación está, en parte, relacionada con la forma en que se toman las decisiones de programación y asignación de tripulaciones a los distintos vuelos de la compañía. Y en las políticas de vacaciones, junto a restricciones que limitan las horas de vuelo de tripulaciones.

La compañía organizó las vacaciones de una cantidad de pilotos de una cierta forma. Adicionalmente, había una gran cantidad de nuevos vuelos y destinos programados y eso, sumado a otros factores, generó el problema de falta de pilotos.

Imposible tener miles de pilotos

Tener la posibilidad de atender toda la enorme cantidad de vuelos que tiene una línea aérea no se resuelve teniendo muchos y muchos pilotos que cubran todas las posibles contingencias. Eso sería extremadamente caro.

Recordemos que Ryanair es uno de los más famosos operadores low cost en Europa, un modelo que ha sido muy exitoso en distintas partes del mundo y que ha abierto las posibilidades de viajar a muchas personas. Pero para ser rentable en este modelo, se debe ser muy eficiente.

El problema de asignar en forma eficiente las tripulaciones es un problema operacional muy difícil, pero en el que se pueden lograr grandes ahorros. El problema ha sido estudiado desde hace años y la aplicación de la modelación matemática sofisticada que se usa en la Ingeniería Industrial, permite abordar el problema.

Muchas líneas aéreas del mundo utilizan hoy soluciones de software, basadas en esos modelos matemáticos, para encontrar buenas soluciones a este desafío.

Siempre hay incertidumbres

Sin embargo, este problema es también un ejemplo de problema complejo. Una línea aérea puede hacer lo que cree es una buena programación de sus tripulaciones, pero está sujeta a incertidumbres de todo tipo.

Para comenzar, hay natural ausentismo. A esto se suman otros factores como, por ejemplo, problemas climáticos o técnicos que retrasan un vuelo que trae una tripulación programada para un siguiente vuelo. Debido al retraso, no se podrá cumplir el programa y los gestores del sistema tendrán que buscar cómo arreglar el problema.

Por supuesto, si se monitorea el clima de forma inteligente, podría preverse lo que va a pasar y, en parte, anticipar medidas. Esto ilustra las complejidades que puede haber en los problemas operacionales. Nuestro ejemplo es en una línea aérea, pero situaciones bajo incertidumbre las enfrentan empresas y organizaciones diversas todos los días.