Académicos del DITL se adjudican fondos Fondecyt Regular 2025

El Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística celebra la adjudicación de tres proyectos en el concurso Fondecyt Regular 2025, destacando la excelencia y el impacto de la investigación en el área. A nivel nacional, se aprobaron un total de 680 proyectos, de los cuales 18 corresponden a postulaciones de profesores de la Escuela de Ingeniería. Entre ellos, tres iniciativas fueron lideradas por los académicos de nuestro departamento, Mathias Klapp, Felipe Delgado y Sebastián Raveau, abordando problemáticas clave en logística, transporte de carga y movilidad urbana.
 

Proyectos adjudicados:

1. “Integrating first- and last-mile logistics operations to offer customer-centered delivery services”

Investigador principal: Mathias Klapp
Co-investigadores: Homero Larrain y Felipe Lagos (UAI)

Con el auge del comercio electrónico, más del 60% de los carros de compra son abandonados porque los e-retailers se enfrentan a demasiado overhead logístico, especialmente cuando se abastecen desde proveedores y al gestionar sus operaciones de bodegaje y picking. En este contexto, a veces no captan bien las preferencias de los clientes, como tener variedad de productos, ofrecer bajas tarifas de envío, entregas rápidas y políticas de devolución convenientes. Por ello, este proyecto busca desarrollar herramientas de apoyo en operaciones de entrega a domicilio que prioricen atributos que busca el cliente, planificando y optimizando de forma integrada las operaciones de última milla con primera milla (i.e. la recolección desde proveedores).

2. “Managing uncertainty in the freight schedule planning process”
 
Investigador principal: Felipe Delgado
Co-investigador: Gustavo Angulo

El transporte aéreo de carga representa el 35% del valor total de las mercancías transportadas a nivel mundial, a pesar de constituir solo el 1% del volumen total. Sin embargo, la planificación de los itinerarios de los aviones de carga enfrenta importantes desafíos debido a la incertidumbre en la demanda y los retrasos en los vuelos. Este proyecto busca desarrollar modelos avanzados de optimización que integren estos factores, permitiendo una planificación más eficiente y resiliente. Se explorarán estrategias para mitigar los efectos de los retrasos y mejorar la asignación de flota y el ruteo de la carga, con el objetivo de optimizar la logística aérea y hacerla más adaptable a cambios inesperados.

3. “Modelling public transport behaviour with mixed data sources”
 
Investigador principal: Sebastián Raveau
Co-investigadores: Juan Carlos Herrera y Hans Löbel
En colaboración con académicos de la Universidad de Utrecht (Países Bajos) y la Universidad Técnica de Dinamarca, el proyecto se enfoca en modelar y predecir las decisiones de viajeros en transporte público, combinando datos tradicionales (como encuestas) y fuentes masivas como tarjetas inteligentes para mejorar la planificación urbana. Utiliza métodos de aprendizaje automático junto con modelos econométricos para interpretar grandes volúmenes de datos y mejorar la predicción de comportamientos de transporte. El objetivo es integrar diversas fuentes de datos para entender mejor las elecciones de transporte y evaluar el impacto de cambios en infraestructura y en las actividades de las personas. Los resultados esperan ofrecer recomendaciones políticas y mejorar los modelos de comportamiento para tomadores de decisiones y operadores de transporte.
 
¡Felicitamos a nuestros profesores por este importante logro! Estamos seguros que sus investigaciones contribuyan significativamente al desarrollo del sector.