An optimization model for urban transport distribution with time windows: A case study of invoice delivery in a law firm

Abstract

This paper aim is to provide a decision support model to assist the invoice delivery for about 200 customers in a law firm in Bogotá, Colombia. Each customer has a service time and establishes the conditions for the delivery, i.e., day, place, and time window. Invoices are delivered by motorcycle. We collect and analyze real travel and service times for each day of the week. To determine an optimal plan for invoice delivery, a mathematical model was developed for dealing with customer requests. One week (5 days) was chosen as a planning period for invoice delivery. Comparing the current route planning approach against the proposed method, we obtain savings in the total operating time by 13.3 %. Results indicate that the implementation of the proposed optimization model in weekly planning decisions could decrease operating times and increase service quality significantly.

El objetivo de este trabajo es proporcionar un modelo de apoyo a la decisión para asistir en la entrega de facturas de alrededor de 200 clientes en una firma de abogados en Bogotá, Colombia. Cada cliente tiene un horario de atención y establece las condiciones para la entrega, es decir, día, lugar y franja horaria. Las facturas se entregan en moto. Recopilamos y analizamos tiempos reales de viaje y servicio para cada día de la semana. Para determinar un plan óptimo para la entrega de facturas, se desarrolló un modelo matemático para atender las solicitudes de los clientes. Se eligió una semana (5 días) como período de planificación para la entrega de facturas. Comparando el enfoque actual de planificación de rutas con el método propuesto, obtenemos ahorros en el tiempo total de operación en un 13,3 %. Los resultados indican que la implementación del modelo de optimización propuesto en las decisiones de planificación semanal podría disminuir los tiempos de operación y aumentar significativamente la calidad del servicio.