Desarrollo de un sistema de soporte de decisiones para una empresa de transporte. Una aplicación del revenue management y de la programación no lineal

  • José Antonio Mendoza-Quispe Asesores en Gestión de Operaciones S.A. (Perú)
Palabras clave: empresas de transporte, programación no lineal, toma de decisiones-modelos matemáticos, viajes-programacion, precios-control

Resumen

En el presente artículo de investigación se desarrollará un enfoque de planificación que permita a las empresas de transporte interprovincial terrestre de pasajeros, por medio del uso de las tecnologías de información, mantener una programación eficiente de sus viajes, gestionar la disponibilidad de sus recursos a mediano y largo plazo y aplicar el revenue management para obtener mayores ingresos económicos. El desarrollo de un sistema de soporte de decisiones en este sector permitirá que la programación de viajes se enfoque en optimizar la contribución marginal total a largo plazo, es decir, la diferencia entre los ingresos y los costos variables; así como la realización de una correcta asignación de recursos a los viajes, y que los precios establecidos para los pasajes sean los adecuados para alcanzar las metas de la empresa.

 

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Biografía del autor/a

José Antonio Mendoza-Quispe, Asesores en Gestión de Operaciones S.A. (Perú)

Bachiller en Ingeniería de Sistemas por la Universidad de Lima y exbecario de la institución suiza Fundación Educación. Ha liderado el diseño e implementación de sistemas en proyectos de cadena de suministro para Backus y Johnston, Laive, entre otras empresas. Actualmente labora en Asesores en Gestión de Operaciones S.A..

Citas

Cross, R. (1997). Revenue Management: Hard-Core Tactics for Market Domination. Crown Business. Nueva York: Broadway Books.

Eom, S. y Kim, E. (2006). A Survey of Decision Support System Applications (1995-2001). The Journal of the Operational Research Society, 57(11), 1264-1278. DOI:10.1057/palgrave.jors.2602140

Forgacs, G. (2010). Revenue Management: Maximizing Revenue in Hospitality Operations. Michigan: American Hotel & Lodging Educational Institute.

Gallego, G., Ryan, J., y Simchi-Levi, D. (2001). Minimax Analysis for Finite-Horizon Inventory Models. IIE Transactions, 33(10), 861–874. DOI:10.1023/A:1010974605771

Jaramillo, M. (2012). Network Revenue Management en aerolíneas resuelto a través de programación dinámica robusta (tesis doctoral). Universidad de Chile, Santiago de Chile, Chile. Recuperado de http://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/112043/cfjaramillo_mq.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Karadjov, Y., y Farahmand, M. (2007). Revenue Management Circa 2020. Journal of Revenue and Pricing Management, 6(4), 291-292. DOI: 10.1057/palgrave.rpm.5160100

Keen, P. y Scott, M. (1978). Decision Support Systems: an Organizational Perspective. Massachusets: Addison-Wesley Pub.

Mainzer, B. (2004). Future of Revenue Management. Fast Forward for Hospitality Revenue Management. Journal of Revenue and Pricing Management, 3(3), 285-289.

Merino, M. (2015). Técnicas clásicas de optimización. Parte I: programación lineal y no lineal. Recuperado de http://www.ehu.eus/mae/html/prof/Maria_archivos/plnlapuntes.pdf

Prats, L., y Guia, J. (2012). Gestión de precios en un sistema de Revenue Management hotelero en línea. Pasos, 10(5), 511-520.

Ruiz, Hernández, L., Giraldo, W. (2009). Aplicación de los sistemas de soporte a la decisión (DSS) en el comercio electrónico. Revista Ingeniería e Investigación, 29 (2), 94-99. Recuperado de: http://www.scielo.org.co/pdf/iei/v29n2/v29n2a15.pdf.

Romainville, M. (2015, 11 de diciembre). Las 9 empresas de transporte terrestre más grandes del Perú. El Comercio. Recuperado de http://elcomercio.pe/economia/peru/9-empresastransporte-terrestre-mas-grandes-peru-noticia-1863039/

Ryzin, G. y McGill, J. (2000). Revenue Management without Forecasting or Optimization: an Adaptive Algorithm for Determining Airline Seat Protection Levels. Management Science, 46(6), 760-775.

Steed, E., y Gu, Z. (2005). An Examination of Hotel Room Pricing Methods: Practised and Proposed. Journal of Revenue and Pricing Management, 3(4), 369-379. DOI:10.1057/palgrave.rpm.5170121

Turban, E. (1995). Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems (4a ed.). Nueva Jersey: Prentice Hall.

Turban, E., Aronson, J., y Liang, T. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems. Nueva Jersey: Prentice Hall.

Vinod, B. (2004). Unlocking the Value of Revenue Management in the Hotel Industry. Journal of Revenue and Pricing Management, 3(2),178-190. DOI:10.1057/palgrave.rpm.5170105

Weatherford, L., y Belobaba, P. (2002). Revenue Impacts of Fare Input and Demand Forecast Accuracy in Airline Yield Management. The Journal of the Operational Research Society, 53(8), 811-821. DOI:10.1057/palgrave.jors.2601357

Yeoman, I. (2001). Yield Management: Strategies for the Service Industries. En Ingold, A., y Mc Mahon, U. (eds). Londres: Cengage Learning.

Publicado
2016-03-29
Cómo citar
Mendoza-Quispe, J. A. (2016). Desarrollo de un sistema de soporte de decisiones para una empresa de transporte. Una aplicación del revenue management y de la programación no lineal. Interfases, 9(009), 31-66. https://doi.org/10.26439/interfases2016.n009.1240
Sección
Artículos de investigación