Análisis estadístico para la identificación de zonas críticas desde el punto de vista logístico en la ciudad de Barcelona

Solana de la Cuesta, Beatriz (2017). Análisis estadístico para la identificación de zonas críticas desde el punto de vista logístico en la ciudad de Barcelona. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Análisis estadístico para la identificación de zonas críticas desde el punto de vista logístico en la ciudad de Barcelona
Autor/es:
  • Solana de la Cuesta, Beatriz
Director/es:
  • Sánchez Naranjo, María Jesús
  • Ponce Cueto, Eva María
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Febrero 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Logística urbana, distribución urbana de mercancías, análisis de componentes principales, análisis de clústers
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El presente Trabajo Fin de Grado se enmarca dentro de un proyecto de investigación que se está actualmente llevando a cabo en colaboración con el Megacity Logistics Lab de Massachusetts Institute of Technology (MIT). Los objetivos principales del proyecto son mejorar la distribución de mercancías dentro de las ciudades en la última etapa del transporte dentro de la cadena de suministro, denominada distribución de “última milla”, e identificar las áreas críticas de la ciudad de Barcelona desde un punto de vista logístico. En el proyecto se analiza la complejidad de las redes logísticas urbanas, que han adquirido las ciudades en estos últimos tiempos, principalmente motivada por tres sucesos. En primer lugar, el ritmo acelerado de la urbanización, aumentado drásticamente la población de las ciudades en el núcleo urbano y sus alrededores. En segundo lugar, el crecimiento del comercio electrónico, provocando un incremento sustancial de los envíos directos de fabricantes y minoristas a particulares. Por último, la estrategia de las grandes ciudades, que se centra en invertir en transporte público, restringir el acceso por carretera y limitar los espacios de estacionamiento, lo que favorece a los peatones, pero perjudica a las operaciones logísticas de distribución de mercancías. Por otro lado, la distribución urbana de última milla origina elevados costes a las empresas; contribuye a agravar los problemas medioambientales en las ciudades; y deteriora la calidad de vida de los habitantes al incrementar la congestión de tráfico y el nivel de ruido. Así pues, este proyecto nace con el fin de ayudar, por un lado, a las administraciones públicas a regular mejor la distribución y a crear las infraestructuras adecuadas, y por otro lado a las empresas distribuidoras a ejecutar y planificar mejor sus operaciones de transporte urbano. En este proyecto se recopilan datos urbanos con relevancia logística y se aplican técnicas cuantitativas con el propósito de comunicar a los agentes involucrados las zonas definidas como críticas desde el punto de vista logístico; para que éstos puedan definir mejores infraestructuras y sistemas logísticos relacionados con el tránsito de vehículos de distribución y zonas de carga/descarga, y analizar la sostenibilidad de las operaciones logísticas y su impacto ambiental. El presente Trabajo de Fin de Grado se ha elaborado en quince meses y está estructurado en las siguientes fases: 1. Recogida y preparación de datos. Se realizó una base de datos completa y suficiente para poder desarrollar los posteriores análisis. Esta base de datos incluye variables demográficas, de actividad comercial, sobre la superficie de locales comerciales y de infraestructuras. De entre las variables existentes en los repositorios institucionales se ha realizado una selección de las variables recopiladas con el fin de eliminar aquellas irrelevantes o que no estén relacionas con las operaciones logísticas. Una vez seleccionadas las variables de trabajo, para cada variable se calculó su densidad en km2. Estas densidades fueron calculadas con el software ArcGIS 10.3 mediante superposición de una malla regular de celdas de 1 km de lado. 2. Análisis de estadística descriptiva y transformación de las variables. Se obtuvieron correlaciones entre las variables, y se evalúan dispersiones, medias y otras medidas características de ellas. A continuación, se procedió a la visualización de los datos en diagramas de dispersión, diagramas de cajas e histogramas. Finalmente, se estudió la normalidad de las variables y se eligió la transformación más adecuada para que todas ellas siguieran una distribución normal. El análisis se realizó con ayuda del software Matlab© (2016). 3. Análisis de componentes principales (ACP). En esta fase se calculó un conjunto de nuevas variables representativas del sistema e independientes entre sí, llamadas componentes principales. Estas nuevas variables son combinación lineal de las variables iniciales y facilitan la reducción del sistema sin la perdida de información relevante. Dos diferentes análisis de componentes principales fueron realizados; uno por barrios-distritos y otro por km2 o secciones del mallado, respectivamente. Como resultado, el modelo por secciones de mallado explicó el 89% de la variabilidad del sistema primigenio con tres componentes principales, mientras que el modelo por barrios y distritos, sólo alcanzó a justificar el 70% de la variabilidad del sistema de partida con tres componentes principales. De los análisis de componentes principales se obtuvo que las variables que aportan mayor información son: la población, el número de vehículos y de aparcamientos, el número de locales de comercio minorista y restauración, y el número de viviendas. A partir de esta fase se concluye que en sendos análisis de componentes principales se obtienen tres componentes principales y que son interpretadas de la siguiente manera: - Primera (CP1): combinación lineal de todas las variables. - Segunda (CP2): la capacidad de automoción y la densidad de población. - Tercera (CP3): la densidad de locales industriales y de comercio. 4. Análisis de clústers o conglomerados. Permitió establecer categorías de zonas en la ciudad de Barcelona, mediante la clasificación de los datos en grupos homogéneos en función de las similitudes de las variables. Esta fase aporta información para la identificación de las áreas propuestas como críticas de la ciudad. En primer lugar, se identificó el número de clústers requeridos para el análisis utilizando criterios estadísticos, y se obtuvieron siete grupos. A continuación, se realizó un estudio minucioso de las características de cada una de ellas, a través de la visualización de varias gráficas comparativas de los grupos. Estas cualidades de los clústers se definen a continuación; destacando los grupos 7, 2 y 5 por su elevada densidad comercial. Clúster 1. - Zona de renta familiar muy baja, y escasa población, viviendas, superficie construida por km2 y actividad comercial. - Contiene los promedios más bajos de todos los tipos de comercios en planta baja. Clúster 2. - Zona de alta población 25.646 habitantes/km2 y alta renta per cápita. - Contiene el mayor número de aparcamientos, y superficie construida para éstos. También tiene un elevado número de vehículos y alta densidad de carreteras. -Zona de muy alta actividad comercial y superficie construida comercial, con un alto promedio de oficinas (589 oficinas/km2) y con el mayor promedio de comercios mayoristas en planta baja (10 comercios/km2). Clúster 3. - Zona de medio-baja renta familiar, población media, medio-alta actividad comercial y superficie construida por km2. - Tiene baja densidad y capacidad de carreteras, medio-bajo número de aparcamientos, superficie de éstas y vehículos. Clúster 4. - Zona de muy baja renta familiar y población, muy baja superficie construida por km2, escasa densidad y capacidad de carreteras. - Contiene zonas de muy baja actividad comercial (promedio 90,68 locales/km2): escaso comercio mayorista en planta baja, y bajo comercio minorista y oficinas en planta baja. Clúster 5. - Zona de media-alta población 19981 habitantes/km2, renta per cápita elevada. - Contiene la mayor capacidad de carreteras y alta densidad de éstas; y con un promedio alto-medio de vehículos y aparcamientos para éstos. - Zona de muy alta-media actividad comercial y superficie construida para ésta, destacando el mayor promedio de hostelería 153,80 locales/km2 y en planta baja 173,98 restaurantes/km2. Clúster 6. - Zona de baja renta familiar, población, número de viviendas y superficie construida por km2. - Contiene alta densidad y capacidad de carreteras, medio bajo número y superficie de aparcamientos. - Zona caracterizada por su baja actividad comercial (promedio 233,71 locales/km2) destacando el bajo promedio para oficinas y comercio minoristas en planta baja; 50,56 oficinas y 38,14 comercios minoristas por km2. Clúster 7. - Zona de mayor población de Barcelona 28684,70 habitantes/km2 y la alta renta per cápita más elevada, y alto número de viviendas por km2: 15241,89 y mayor superficie construida para estas. Zona con mayor densidad de carreteras, alto promedio de vehículos, y en consecuencia altísimo promedio de aparcamientos. - Destaca por su alta actividad comercial de Barcelona con 1481,33 comercios/km2: mayor promedio de oficinas en planta baja (421,63 oficinas/km2), mayor comercio minorista en planta baja (374,24 comercios/km2) y mayor actividad manufacturera (83,57 comercios/km2). Desde el punto de vista de localización de éstos en el ámbito de la ciudad de Barcelona se observa que el clúster 1 pertenece a zonas exteriores y periféricas; los clústers 2 y 7 al centro-núcleo de ésta; los clústers 3, 4 y 6 a zonas periféricas; y el clúster 5 al centro de la ciudad. 5. Propuesta de áreas críticas desde el punto de vista logístico. En este apartado se definieron zonas críticas de la ciudad para el transporte de mercancías y con un considerable flujo comercial. Estas áreas, con un tráfico de mercancías denso, corresponden a los clústers 5, 2 y 7, siendo éstas las más relevantes del estudio realizado anteriormente. La selección de las áreas críticas se efectúa en función del tráfico peatonal de las calles más concurridas de la ciudad, y los resultados de los análisis realizados anteriormente. Las áreas críticas que se proponen son: - Passeig de Gràcia y la Rambla de Catalunya. - Avinguda Diagonal. - Avinguda del Portal de l'Àngel – Carrer de Pelai - Carrer de la Portaferrissa - Eix Comercial Sagrada Família – Gaudí. Estas cuatro zonas se corresponden en su mayoría a dos tipos de clúster, 2 y 5. Sin embargo, el clúster con más peso y mayor importancia para la distribución de mercancías, el 7, no coincide con ninguna avenida principal destacable de Barcelona. Esta particularidad puede deberse a que este clúster contiene un alto nivel comercial repartido en varias calles de mediana extensión o ejes comerciales no centralizados en una avenida principal, o esté formado en su mayoría por viviendas, o bien destaca por su alto número de vehículos. Por último, los próximos pasos en la línea de investigación de este proyecto se centran en la obtención de información relacionada con las características de establecimientos y sus entregas: - Analizar en profundidad las áreas identificadas como críticas para identificar la localización de zonas de carga y descarga para la distribución urbana: levantamiento de datos a nivel de kilómetro cuadrado; realizar encuestas a establecimientos comerciales de la zona objeto de estudio; proponer una categoría de tiendas y de sus necesidades en término de carga y descarga en la zona; realizar un estudio detallado de las vías de acceso al núcleo urbano, densidad de tráfico, flujo peatonal, zonas de aparcamiento para vehículos y para zonas de carga y descarga. - Analizar el impacto medioambiental de los espacios de estacionamiento en Barcelona. - Aplicar esta metodología en otras ciudades similares y realizar la comparación de los resultados. En conclusión, las consideraciones recopiladas en el presente trabajo y su posterior aplicación ayudarán a la mejora de la distribución urbana de última milla, consiguiéndose un incremento de la calidad de vida de los ciudadanos que viven en grandes urbes, así como la disminución del impacto medioambiental y de los costes logísticos que suponen la entrega de mercancías.

Más información

ID de Registro: 45592
Identificador DC: http://oa.upm.es/45592/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45592
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 26 Abr 2017 10:03
Ultima Modificación: 26 Abr 2017 10:03
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