En servicio de climatización, ascensores, electrodomésticos o ISP — asignar diariamente las visitas a técnicos y rutearlas equilibrando competencias, ventanas horarias y tiempo de viaje (en la literatura: FSRSP).
En pocas palabras
¿Te suena?
- Cada mañana el equipo de dispatch dedica 1–2 horas al teléfono cuadrando '¿Ahmet y Ali pueden intercambiar?'
- Cuando entra una avería urgente, una cita planificada se mueve; al cliente se le llama 'lo siento, mañana' — 2–3 quejas serias al año
- El técnico llega y dice 'no estoy certificado para esta marca' — segunda visita, doble gasto de viaje
- El repuesto necesario no está en el vehículo; el trabajo no se cierra hoy y el cliente oye 'volvemos'
- Cliente pide 'venid por la mañana', dispatch agenda a las 14:00 — ambas partes descontentas
- El informe mensual muestra un 30%+ de diferencia entre la duración 'planificada' y la 'real' del trabajo
- El tiempo de viaje intraurbano se estima a ojo; con tráfico o mal tiempo se cae la ruta del día
Por qué importa
Cómo se resuelve
Profundidad técnica
Cómo se resuelve
Profundidad técnicaEn una frase: No mandes al técnico más cercano, manda al más cercano con la competencia correcta. Un certificado de marca equivocado obliga a una segunda visita y el día perdido cuesta más que dos viajes extra. Filtra primero por competencia y luego por cercanía y ventana horaria.
Lo que el software realmente hace es esto: la asignación que tu equipo de dispatch hace cada mañana en 1–2 horas, la realiza para 50–150 trabajos en segundos; ante un urgente recalcula en minutos. Tres etapas:
1. Recoge los datos. Por técnico: certificaciones (qué marcas/modelos), horas de disponibilidad diaria, zona de trabajo, stock de repuestos en el vehículo. Por cliente: ubicación, tipo de trabajo solicitado, ventana horaria (por ejemplo ‘mañana 09:00–13:00’), duración estimada del trabajo (de trabajos similares pasados), prioridad (planificado / reparación / urgente). Tráfico urbano, previsión meteorológica. Los datos llegan del CRM/servicio automáticamente o se configuran una vez.
2. Calcula la mejor asignación y ruta. El software no prueba cada emparejamiento técnico–cliente — para 20 técnicos × 100 clientes es matemáticamente imposible. Usa algoritmos de scheduling y ruteo de investigación operativa (disciplina que usa matemáticas y computación para resolver decisiones de negocio) para atajos inteligentes: qué técnico, qué cliente, en qué orden. Las restricciones que chocan (competencia no encaja, ventana incumplida, falta de repuesto) se filtran automáticamente. El resultado en minutos: por técnico, lista diaria ordenada — ‘08:30 cliente A, 11:00 cliente B, 14:00 cliente C…’ con hora estimada de llegada.
3. Replanifica con urgencias. Una llamada a las 11:00 ‘mi aire se ha estropeado, urgente por favor’ — el software mira las rutas actuales, identifica al mejor técnico (competencia + cercanía + repuesto); los trabajos planificados de esa ruta se mueven o se transfieren a otro técnico. El plan actualizado aparece en la pantalla del dispatch en segundos. En la tablet del técnico, una notificación ‘siguiente cliente cambiado’.
No sustituye la experiencia del dispatch; piénsalo como una calculadora que escala la asignación que hacen para 15 clientes a 150, sin perder una restricción de competencia, repuesto o tiempo. La decisión sigue siendo tuya, pero el impacto numérico de cada cambio es visible.
Alternativas
Teléfono + hoja de cálculo + cabeza del dispatch
GratisGratis (el tiempo del dispatch es el coste)
Para quién: 5–10 técnicos, 20–40 trabajos/día, cartera estable
- + Sin coste de software
- + Flexible — el teléfono permite cambios de prioridad al instante
- + Sin decisión de inversión
- − Por encima de 15 técnicos el tiempo del dispatch se dispara
- − Se olvida el emparejamiento de competencia; segundas visitas suben
- − Las ventanas horarias quedan de palabra y los registros se pierden
- − La productividad por técnico no se mide
Software local de gestión de servicio de campo (FSM)
Empresarial1.500–6.000 EUR de implantación + 200–800 EUR/mes (precios pyme regional)
Para quién: 10–30 técnicos, cartera estable, seguimiento móvil
- + Interfaz y soporte en español
- + App móvil del técnico madura (rutas, contratos, firmas)
- + Notificación SMS al cliente integrada
- − La asignación suele ser regla 'técnico más cercano' — sin verdadera optimización FSRSP
- − El emparejamiento depende de reglas manuales
- − Replanificación tras un urgente es lenta
Software internacional especializado FSM
Empresarial30–150 EUR/técnico/mes (suscripción) o 30.000–250.000 EUR/año de licencia
Para quién: 30+ técnicos, múltiples certificaciones, mantenimiento por contrato
- + Maduro: optimización real, replanificación dinámica, emparejamiento de competencias totalmente soportados
- + Integración con ERP, CRM y almacén lista
- + Algoritmos endurecidos en años
- − Coste alto de licencia y consultoría
- − Implantación 3–6 meses
- − Cobertura en español limitada; adaptación de impuestos/contratos a medida
Desarrollo propio sobre solver de código abierto
Código abiertoLicencia gratis; 10–16 semanas internas o 60.000–250.000 EUR de consultoría
Para quién: Empresa grande de servicio con equipo de software propio
- + Sin coste de licencia
- + Personalizable a tu matriz de competencias y estructura contractual
- + Cloud o servidor propio
- − Capacidad técnica interna obligatoria
- − El mantenimiento continuo es trabajo real
- − Ruteo + asignación + scheduling son disciplinas distintas
Recomendación
Pregunta en la reunión
- ¿El motor de asignación hace optimización real (competencia + ventana + tiempo de viaje a la vez) o sólo regla 'técnico más cercano'?
- ¿Cómo se introduce la matriz de competencias (qué técnico está certificado en cada marca/modelo)? ¿Se siguen automáticamente las fechas de caducidad de las certificaciones?
- Cuando llega un urgente, ¿en cuánto recalcula el plan? ¿Se avisa por SMS automático a los clientes afectados?
- ¿Los repuestos del vehículo entran en la asignación? ¿Se generan alertas por falta de pieza?
- ¿Las ventanas horarias del cliente (duras vs blandas) se modelan? ¿Se puede configurar una penalización por incumplimiento?
- ¿De qué fuente sale la predicción del tráfico urbano? ¿El clima afecta al tiempo de viaje?
- ¿Cómo estructuráis el piloto — cuántos técnicos, cuántas semanas, qué umbral de éxito?
- Si dejamos de trabajar con vosotros, ¿cómo recuperamos los datos de cliente, contrato, técnico e historial de trabajos? ¿Hay export en formato estándar?
Detalles técnicos
Nota editorial
En la sala de dispatch, este problema se conoce como ‘citas de servicio’, ‘asignación de técnicos’ o ‘planificación de campo’. El nombre académico es Field Service Routing and Scheduling Problem (FSRSP) o Technician Routing Problem (TRP). En investigación operativa está en la confluencia de ruteo clásico (VRP), scheduling y problema de asignación — combina la matemática de los tres, pero ninguno por sí solo lo resuelve. Sin ese vocabulario, en una demo no podrás distinguir si el ‘módulo de servicio de campo’ que te venden hace optimización real o sólo aplica la regla del ’técnico más cercano’.
El punto que más se pasa por alto en este segmento: muchos productos anuncian ‘optimización de asignación’ pero por debajo aplican solo nearest available technician. Eso vale en días de poca carga; cuando el emparejamiento de competencias, ventanas horarias y repuestos suben simultáneamente, ya no encuentra el óptimo matemático real. En cualquier demo, pide un escenario de 15 técnicos + 80 trabajos + 4 tipos de competencia + ventanas estrechas, y pregunta ‘cómo asigna, en cuánto recalcula’.
Plan paso a paso para una pyme
Etapa 1 — Primero medir, después planificar. Durante 8–12 semanas registra cuatro cosas:
- Trabajos por técnico al día y duración media de trabajo
- Número de segundas visitas y la causa (competencia, repuesto, puerta cerrada)
- Cumplimiento de la ventana horaria del cliente (hora prometida vs real)
- Tiempo matutino de coordinación del dispatch
Sin esta línea base no puedes saber qué software entregará qué resultado.
Etapa 2 — Matriz de competencias. Por cada técnico × cada marca/modelo/tipo de trabajo: certificación, nivel de experiencia (aprendiendo / competente / experto). En la mayoría de pymes esto es verbal; ponerlo por escrito ya aporta 5–10 % de eficiencia. Esta matriz es tu capital de conocimiento — cualquier proveedor serio la pedirá primero.
Etapa 3 — Piloto. Empieza con los 5–10 técnicos más activos durante 8–12 semanas. Define el criterio de éxito por escrito, antes del piloto: por ejemplo ’en 90 días, +1 trabajo por técnico/día, segundas visitas a la mitad, tiempo de dispatch –40 %’. Si no se alcanza, el piloto termina — guarda ese derecho en el contrato.
Etapa 4 — Despliegue. Si el piloto sale bien, escala a toda la plantilla en 2–3 meses. La formación de la app móvil del técnico lleva 1–2 semanas; la formación del dispatch es la más crítica — deben aprender a aceptar y anular sugerencias del sistema.
Riesgos — qué puede salir mal
- Datos de competencia malos. Si las certificaciones no están al día o ‘quién hace qué’ está incompleto, la asignación se equivoca. Auditoría de certificaciones antes del piloto.
- Resistencia del técnico. ‘Que el software no me diga qué hacer’ es común. En el piloto, repasa resultados con los técnicos; el software debe mostrar de forma transparente la regla aplicada y por qué se hizo esa asignación.
- Calidad de datos de tráfico. Si la predicción de tráfico urbano no encaja con la realidad, la ruta planificada no se mantiene. En el piloto, compara tiempos planificados vs reales.
- Dependencia de un único proveedor. Software que guarda datos de cliente, estructura de contrato y matriz de competencias en formato propio dificulta cambiar más adelante. Cláusula en el contrato: ‘Podemos exportar nuestros datos en formatos abiertos estándar (CSV o similar) cuando lo solicitemos.’
Lección relacionada (se enlazará al publicarse): ‘Un servicio mediano de climatización abandonó su FSM al mes 11 — qué pasaron por alto.’
Visión técnica del método de solución
Esta sección reúne lo que necesitarás al hablar con un equipo de software o un consultor. No es lo que el dispatch ve en pantalla — es el motor detrás del telón.
Enfoques principales para ruteo y scheduling de servicio de campo:
| Enfoque | Uso típico | Tiempo de solución | ¿Garantiza el óptimo? |
|---|---|---|---|
| Técnico más cercano | Pequeña escala, pocas restricciones | Segundos | No (lejos del óptimo) |
| Problema de asignación (Húngaro) | Emparejamiento uno-a-uno | Segundos | Sí (caso simplificado) |
| MIP (asignación + rutas) | 20–50 trabajos, restricciones estrechas | 5–30 minutos | Sí (con tiempo suficiente) |
| Metaheurística (ALNS, tabú) | 100–500 trabajos | 30 s – 5 min | No (cuasi-óptimo) |
| Reprogramación dinámica | Eventos en tiempo real | Segundos | Aceptable en práctica |
Regla práctica: bajo 30 trabajos con planificación fija basta MIP. Con 100+ trabajos, urgencias frecuentes y muchas restricciones, conviene metaheurística + reprogramación dinámica.
La elección de la función objetivo cambia la forma de la solución:
- Trabajos completados: ‘Maximizar productividad’ — encaja con plantilla de coste fijo
- Tiempo total de viaje/combustible: ‘Minimizar coste operativo’ — encaja con servicios intensivos en combustible
- Satisfacción del cliente (cumplimiento de ventana): ‘Minimizar churn’ — encaja con cartera contractual
- Segundas visitas: ‘No repetir el mismo trabajo’ — encaja con foco en calidad"
La mayoría de despliegues reales usan una mezcla ponderada de los cuatro.
Referencias académicas
Listadas en el bloque sources de esta página. El ruteo de servicio de campo es una de las áreas de investigación operativa de mayor crecimiento en los últimos 15 años; el trabajo actual se enriquece con IoT (alertas de dispositivos inteligentes), flujos de datos en tiempo real y predicción de duración de trabajo basada en aprendizaje automático.
Fuentes
- Castillo-Salazar, J. A., Landa-Silva, D. y Qu, R. (2016). Workforce scheduling and routing problems: literature survey and computational study. Annals of Operations Research, vol. 239 — revisión moderna del campo.
- Pillac, V., Gendreau, M., Guéret, C. y Medaglia, A. L. (2013). A review of dynamic vehicle routing problems. European Journal of Operational Research, vol. 225 — base para ruteo dinámico (incluido el replanificado por urgencia).
- Dohn, A., Kolind, E. y Clausen, J. (2009). The manpower allocation problem with time windows and job-teaming constraints. European Journal of Operational Research, vol. 192 — referencia sobre restricciones de competencia y ventana.
- INFORMS Interfaces — casos de implantación en servicio de campo. informs.org/Publications/Interfaces
Glosario
- Servicio de Campo
- Conjunto de procesos para instalación, mantenimiento o reparación en la ubicación del cliente — asignación de técnicos, ruteo y notificación al cliente.
- Problema de Asignación
- Emparejamiento uno-a-uno de un conjunto de recursos (personas, vehículos, máquinas) a un conjunto de tareas al menor coste o máximo beneficio.
- MIP
- Modelo de optimización donde parte de las variables de decisión deben ser números enteros (p. ej. número de camiones o de turnos).
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