¶ 🗓️ Roadmap General de Implementación
¶ Vista del Proyecto Completo
timeline
title Timeline Proyecto SIGA - 2024
section Q1 2024
Fase 1 - Fundación : Análisis y Captura de Datos
: Auditoría de Procesos
: Quick Wins Identificados
section Q2 2024
Fase 2 - Herramientas : Dashboard Operativo
: Calculadora Decisiones
: Sistema de Alertas
Fase 3 - Inteligencia : Modelo Predictivo
: Optimizador Multi-día
: API de Sugerencias
section Q3 2024
Fase 4 - Automatización : Integración Completa
: Decisiones Semi-auto
: ML en Producción
section Q4 2024
Optimización : Mejora Continua
: Expansión Features
: Scaling a toda flota
¶ 📊 Resumen Ejecutivo de Fases
| Fase | Duración | Objetivo Principal | Inversión | ROI Esperado | Riesgo |
|---|---|---|---|---|---|
| Fase 1 | 4 semanas | Entender y medir | €15,000 | Quick wins | Bajo |
| Fase 2 | 6 semanas | Herramientas básicas | €25,000 | 50% | Medio |
| Fase 3 | 6 semanas | Inteligencia predictiva | €30,000 | 150% | Medio |
| Fase 4 | 8 semanas | Automatización | €25,000 | 300%+ | Alto |
¶ 🎯 Objetivos por Fase
¶ 🔍 Fase 1: Ver y Entender
Meta: Capturar la realidad operativa actual
- ✅ Capturar 100% de decisiones diarias
- ✅ Identificar top 10 patrones de pérdida
- ✅ Calcular costos reales por tipo
- ✅ Implementar 3-5 quick wins
- ✅ Establecer baseline de KPIs
¶ 🛠️ Fase 2: Actuar con Datos
Meta: Empoderar decisiones informadas
- ✅ Dashboard operativo en tiempo real
- ✅ Calculadora what-if funcional
- ✅ Sistema de alertas configurado
- ✅ Reducción 10% km vacíos
- ✅ Adopción >80% dispatchers
¶ 🧠 Fase 3: Predecir y Optimizar
Meta: Anticipar y optimizar multi-día
- ✅ Modelo predictivo >80% accuracy
- ✅ Optimizador multi-día funcional
- ✅ API de recomendaciones <3s
- ✅ Reducción 20% km vacíos
- ✅ ROI positivo demostrado
¶ 🚀 Fase 4: Escalar y Automatizar
Meta: Sistema autónomo inteligente
- ✅ Decisiones automáticas >30%
- ✅ Integración bidireccional completa
- ✅ ML auto-aprendizaje activo
- ✅ Reducción 30% km vacíos
- ✅ ROI >300% alcanzado
¶ 📋 Detalle de Actividades por Fase
¶ FASE 1: Fundación Analítica (Febrero 2024)
¶ Semana 1-2: Setup y Captura
| Actividad | Responsable | Entregable | Criterio Éxito |
|---|---|---|---|
| Configurar accesos API | Tech Lead | Conexión activa | 100% endpoints funcionando |
| Crear base de datos | DBA | Schema creado | Todas tablas creadas |
| Desarrollo ETL inicial | Data Eng | Pipeline básico | Datos fluyendo |
| Sistema logging | Backend Dev | Logger activo | >95% decisiones capturadas |
| Entrevistas dispatchers | Business Analyst | Reporte insights | 5+ entrevistas |
| Mapeo proceso actual | PM | Diagrama AS-IS | Proceso documentado |
¶ Semana 3-4: Análisis y Quick Wins
# Análisis de patrones ejemplo
def analyze_empty_km_patterns():
"""Identificar patrones principales de km vacíos"""
patterns = db.query("""
SELECT
origin_zone,
destination_zone,
day_of_week,
COUNT(*) as frequency,
AVG(empty_km) as avg_empty_km,
SUM(empty_km * 0.70) as total_cost
FROM trips
WHERE empty_km > 0
GROUP BY origin_zone, destination_zone, day_of_week
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY total_cost DESC
LIMIT 20
""")
return patterns
Quick Wins Identificados:
- ⚡ Alerta automática: "No enviar vacío BCN→VAL viernes tarde"
- ⚡ Regla: "Si 3+ camiones en misma zona, redistribuir"
- ⚡ Dashboard: "Top 10 rutas problemáticas esta semana"
- ⚡ Notificación: "Oportunidad de carga en zona actual"
- ⚡ Reporte: "Costo real de decisiones ayer"
¶ FASE 2: Herramientas de Decisión (Marzo 2024)
¶ Dashboard Operativo v1.0
// Componentes principales del dashboard
interface DashboardComponents {
fleetMap: {
realTimePositions: boolean;
heatmapDemand: boolean;
routeVisualization: boolean;
};
kpiCards: {
emptyKmRatio: number;
fleetUtilization: number;
avgMarginPerKm: number;
pendingDecisions: number;
};
alerts: {
fleetImbalance: Alert[];
highDemandZones: Alert[];
stuckVehicles: Alert[];
};
}
¶ Calculadora What-If
┌─────────────────────────────────────┐
│ Calculadora de Decisiones │
├─────────────────────────────────────┤
│ Camión: TR-1234-AB │
│ Posición: Valencia │
│ │
│ Opciones Disponibles: │
│ □ Esperar carga local (24h) │
│ ■ Ir a Barcelona vacío (280km) │
│ □ Carga marginal a Castellón │
│ │
│ Análisis Selección: │
│ • Costo km vacío: -€196 │
│ • Probabilidad carga BCN: 85% │
│ • Valor esperado: +€420 │
│ • ROI decisión: 114% │
│ │
│ [Simular] [Comparar] [Decidir] │
└─────────────────────────────────────┘
¶ FASE 3: Sistema Predictivo (Abril 2024)
¶ Pipeline de Machine Learning
# Pipeline completo de ML
class DemandPredictionPipeline:
def __init__(self):
self.preprocessor = DataPreprocessor()
self.feature_engineer = FeatureEngineer()
self.model = XGBoostRegressor()
self.validator = ModelValidator()
def train(self, historical_data):
# 1. Preprocesar datos
clean_data = self.preprocessor.clean(historical_data)
# 2. Feature engineering
features = self.feature_engineer.create_features(clean_data)
# 3. Split train/test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, target, test_size=0.2, random_state=42
)
# 4. Entrenar modelo
self.model.fit(X_train, y_train)
# 5. Validar
metrics = self.validator.evaluate(self.model, X_test, y_test)
return metrics
¶ Features del Modelo
FEATURES = {
'temporal': [
'hour_of_day',
'day_of_week',
'is_weekend',
'is_holiday',
'week_of_month'
],
'geograficas': [
'origin_zone',
'destination_zone',
'distance_km',
'urban_rural_type'
],
'historicas': [
'avg_demand_last_7d',
'avg_demand_last_30d',
'demand_trend',
'seasonality_factor'
],
'contextuales': [
'weather_forecast',
'local_events',
'fuel_price_index',
'competitor_activity'
]
}
¶ FASE 4: Automatización Inteligente (Mayo-Junio 2024)
¶ Matriz de Automatización
| Confianza | Acción | Ejemplo |
|---|---|---|
| >95% | Auto-ejecutar | "Ir a Barcelona, demanda confirmada" |
| 85-95% | Sugerir fuerte | "Recomendamos ir a Zaragoza (90% prob)" |
| 70-85% | Informar | "Considere estas 3 opciones..." |
| <70% | Manual | "Decisión requiere análisis humano" |
¶ Sistema de Feedback Loop
graph LR
A[Decisión Tomada] --> B[Ejecución]
B --> C[Resultado Real]
C --> D[Comparar vs Esperado]
D --> E[Calcular Error]
E --> F[Actualizar Modelo]
F --> G[Mejorar Predicciones]
G --> A
¶ 📊 Métricas de Progreso del Proyecto
¶ Dashboard de Control
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ PROYECTO SIGA - CONTROL PANEL │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Progreso Global: ████████░░░░░░░░ 45% │
│ │
│ Por Fase: │
│ Fase 1: ████████████████████ 100% ✅ │
│ Fase 2: ████████████░░░░░░░ 60% 🔄 │
│ Fase 3: ████░░░░░░░░░░░░░░░ 20% ⏳ │
│ Fase 4: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% 🔒 │
│ │
│ Budget: €42,000 / €95,000 (44%) │
│ Timeline: Semana 8 / 24 (On Track ✅) │
│ ROI Actual: 125% 📈 │
│ │
│ Riesgos Activos: 2 🟡 │
│ Blockers: 0 🟢 │
└──────────────────────────────────────────────┘
¶ 🚨 Criterios Go/No-Go entre Fases
¶ ✅ Gate Review: Fase 1 → 2
- Datos históricos mínimo 1 mes capturados
- Quick wins mostrando ahorro >€5,000/mes
- Patrones principales identificados
- Stakeholders aprobación para continuar
- Equipo técnico completo y onboarded
¶ ✅ Gate Review: Fase 2 → 3
- Dashboard adoptado por >80% usuarios
- Calculadora usada >50 veces/semana
- KPIs mejorando consistentemente (>5%)
- Datos suficientes para entrenar ML (>10k decisiones)
- Infraestructura lista para ML
¶ ✅ Gate Review: Fase 3 → 4
- Modelo con accuracy >75% en validación
- API respondiendo
segundos p95 - ROI positivo demostrado (>50%)
- Usuarios confiando recomendaciones (>70% aceptación)
- Plan de automatización aprobado
¶ 👥 Estructura de Gobernanza
graph TD
SC[Steering Committee<br/>Mensual] --> PB[Project Board<br/>Quincenal]
PB --> TT[Technical Team<br/>Semanal]
PB --> UG[User Group<br/>Semanal]
SC --> RC[Risk Committee<br/>Mensual]
TT --> DD[Daily Dev<br/>Standup]
UG --> UT[User Testing<br/>Sessions]
¶ 🎯 Próximos Pasos Inmediatos
¶ Semana Actual (8/24)
- Completar análisis Fase 1
- Presentar resultados a Steering Committee
- Finalizar diseño dashboard
- Comenzar desarrollo frontend
- Preparar ambiente staging
¶ Próxima Semana (9/24)
- Deploy dashboard v0.1 en staging
- Primera sesión testing con usuarios
- Integrar feedback en diseño
- Comenzar desarrollo calculadora
- Documentar APIs
¶ 📈 Proyección de Valor
Valor Acumulado por Fase:
Fase 1: €10K (quick wins)
Fase 2: €10K + €15K = €25K
Fase 3: €25K + €25K = €50K
Fase 4: €50K + €40K = €90K/mes
Recuperación inversión: Mes 3
ROI 12 meses: 337%
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