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1. Introducción La XXXII North American Transportation Statistics Interchange (NATSI) tuvo lugar del 19 al 22 de junio de 2018, en Washington D.C. Este coloquio anual congrega a México, Estados Unidos y Canadá en un intercambio de datos, metodologías y estándares de la estadística de transporte que generan los tres países, para mantener un entorno de información compatible y comparable que sea útil para los participantes y para la planeación regional de Norteamérica. En esta 32ª reunión iniciaron tres nuevos grupos del foro: Transporte y Economía, Transporte de Carga y Transporte de Pasajeros, que participarán con los ya establecidos de: Energía y Medio Ambiente, Base de Datos y Planeación Estratégica. Uno de los puntos de interés del plan estratégico del Grupo de Transporte de Carga fue la necesidad de medir el desempeño del transporte carretero de carga en corredores importantes para cada país. Por ello, surgió la propuesta de revisar los conceptos de fluidez, resiliencia y vulnerabilidad, de los cuales sólo ha habido avances en el primero. Este artículo revisa brevemente estos conceptos, como antecedente para estandarizar las metodologías de su uso y potencial cálculo y llegar a una eventual implantación de estas mediciones por los tres países.
2. El concepto de fluidez El interés en medir el desempeño de los sistemas de transporte ha sido recurrente en la literatura especializada. Para describirlo se suele hablar de movilidad, entendida como la capacidad y facilidad de un sistema para transportar personas o carga (eXtension, 2018). Mucho de la investigación sobre movilidad se ha enfocado en el transporte de pasajeros, y sólo recientemente ha surgido el interés por la movilidad de la carga, y la estimación de su confiabilidad en las entregas. Uno de los primeros intentos de establecer medidas de movilidad y confiabilidad para el transporte de carga fue propuesto por Eisele y Shrank (2010) como una extensión de estas medidas para el transporte de pasajeros. En el contexto de pasajeros, dos índices básicos originados en trabajos previos del Texas Transportation Institute se propusieron para medir la movilidad y confiabilidad de un sistema de transporte: el Índice de Tiempo Viaje (Travel Time Index, TTI) y el Índice de Planeación de Tiempo (Planning Time Index, PTI). El índice TTI, asociado a movilidad, se definió como la razón del tiempo de viaje en hora pico al tiempo de viaje sin congestión; el índice PTI, asociado a confiabilidad se definió como la razón del percentil 95% del tiempo de viaje en hora pico al tiempo de viaje sin congestión. Para su adaptación al movimiento de carga, se consideraron ciertos rasgos del movimiento de carga que lo distinguen del movimiento de pasajeros, como es la observación de que las velocidades de circulación de los camiones de carga son afectadas no sólo por los patrones de congestión y las horas pico, sino también por la urgencia de la entrega, el tipo de carga llevada, o el tipo de camión utilizado (Eisele and Schrank, 2010). Tocante a los caminos utilizados, la pendiente que usualmente no es obstáculo para un automóvil, resulta muy importante por el movimiento de carga en carretera. Igualmente, las restricciones al uso de ciertas vías y puentes, o las limitaciones de entrada a las zonas urbanas en ciertas horas del día, son factores que afectan al movimiento de carga a diferencia del movimiento de pasajeros. Este enfoque para la movilidad y la confiabilidad para el transporte de carga resultó adecuado para la iniciativa de evaluación de corredores comerciales propuesta por la Dirección de Análisis Económico (Directorate of Economic Analysis DEA) de Transport Canada, el ministerio canadiense de transporte. El interés principal de Transport Canada fue desarrollar medidas del desempeño del transporte de carga que entra a Canadá por puertos internacionales y viaja por los corredores de carga canadienses, para obtener una imagen clara de la eficiencia del sistema de carga en dichos corredores sin afectar la naturaleza sensible de los datos de la industria privada (Eisele et al, 2011). Dos indicadores se propusieron para esta tarea: el Índice de Fluidez (Fluidity Index, FI) y el Índice de Planeación de Tiempo (PlanningTime Index, PTI), inspirados en el trabajo de Eisele y Schrank en 2010. Las definiciones de estos indicadores son como sigue. Índice de Fluidez (FI). Este índice es un número adimensional que compara el tiempo medio de viaje con el tiempo de viaje en condiciones de flujo libre.
Así, por ejemplo, un FI igual a 1.25 indica que un embarque que en condiciones de flujo libre (sin congestión) requiere dos días para llegar, podría requerir dos días y medio (2 días´1.25 = 2.5 días) en promedio bajo condiciones de operación con congestión. Índice de Planeación de Tiempo (PTI). Este índice se diseñó por la necesidad de que los embarques de alta prioridad lleguen puntuales la mayor parte del tiempo. Sirve para estimar el tiempo total de viaje que debería programarse para tener entregas puntuales el 95% de las veces (o si se prefiere, con probabilidad 0.95).
Si un PTI toma el valor 1.5, eso indica que un embarque que en operación sin congestión tardaría dos días en llegar, debe planearse con tres días (2 días´1.5 = 3 días) para asegurar una entrega puntual el 95% de las veces (con probabilidad 0.95). El PTI es comparable al FI en una escala numérica similar, además de ser una manera de estimar la confiabilidad de la entrega en los embarques. La base de referencia de los índices FI y PTI es el tiempo de viaje a flujo libre para la carga, considerado como el mejor tiempo posible para el movimiento de carga de un grupo de vehículos o de mercancías dado. En la propuesta de Transport Canada, el tiempo de viaje a flujo libre se tomó como el percentil 5% de los tiempos de viaje observados, es decir, un tiempo de viaje tan corto que a lo más 5% de los viajes lo consiguen, lo que da una buena referencia de comparación para los embarques del tipo que se considere. Los dos índices FI y PTI, al ser razones de tiempos que se actualizan fácilmente, fueron de gran utilidad en la propuesta de Transport Canada para analizar los movimientos de carga en los siguientes niveles: · Prioridad de viaje. Hay gran interés en separar los movimientos de contenedores de alta prioridad y compararlos con el resto de los movimientos o de los otros viajes en períodos fuera de pico. · Ubicación. Los movimientos de contenedores en distintas ubicaciones a lo largo de la cadena de suministro pueden evaluarse, así como los movimientos en corredores adyacentes. Los dos indicadores descritos pueden usarse para los movimientos en el corredor y para los movimientos dentro de un “nodo” (p. ej. terminal o puerto). · Modo. El uso de los indicadores puede extenderse al movimiento de contenedores en un solo modo o en múltiples modos y hacer comparaciones entre ellos. · Hora. Los viajes según hora del día o día de la semana pueden compararse y analizarse. · Mercancía. Los indicadores pueden calcularse y analizarse a nivel de tipo de mercancía movida, si es que se desea y/o se dispone de los datos. Nuevos desarrollos sobre fluidez del transporte de carga surgieron luego de la iniciativa canadiense de 2011. El Texas Transportation Institute (Eisele and Villa, 2015) extiende el concepto, considerando que el término “fluidez de la carga” se refiere al desempeño de las cadenas de suministro y de las redes de carga: « “Fluidez de la carga” es un término amplio para referirse a las características de las cadenas de suministro multimodales y a las redes de carga en un área geográfica de interés, donde cierto número de elementos de datos modales específicos y medidas de eficacia se utilizan para describir el desempeño (incluyendo costos y resiliencia) y la cantidad de carga transportada (incluyendo el valor de las mercancías) para informar al proceso de toma de decisiones.» (Eisele and Villa, 2015). En esta definición el término resiliencia es utilizado como sinónimo de riesgo, ya que se le considera inherente a las medidas de movilidad, confiabilidad y costos asociados de la cadena de suministro. Más adelante se revisan otros enfoques de resiliencia distintos a esta perspectiva, y con mayor detalle.
En un trabajo reciente, Cedillo, Lizárraga y Martner (2017) desarrollan un enfoque para modelar y pronosticar la fluidez en cadenas de suministro que usan cualquier combinación de modos para mover carga. En este enfoque la fluidez de una cadena de suministro se define como: “ […] el grado de la capacidad para lograr continuamente un flujo confiable, seguro y preciso de recursos financieros, habilidades profesionales, carga e información que apoye eficazmente a los objetivos de la cadena de suministro desde una perspectiva público-privada equilibrada”. El método propuesto por Cedillo, Lizárraga y Martner permite analizar tres aspectos importantes de un corredor de carga intermodal: a) identifica cuellos de botella críticos, b) para la logística de negocios, obtiene información útil para mejorar el proceso de atracción y conservación de las inversiones, y c) permite monitorear tendencias en los costos de la logística puerta-a-puerta. Como muestra del interés por el tema de fluidez, el Transportation Research Board nortamericano ha conformado ya el grupo Task Force on Development of Freight Fluidity Performance Measures, que se definió como: “Un grupo de trabajo que reúne a un conjunto focalizado de expertos en cadena de suministro, logística y transporte de carga, provenientes de la industria, la academia y el sector público para organizar actividades que identifiquen medidas significativas de desempeño de la fluidez de la carga desde la perspectiva de las rutas comerciales, las mercancías clave o las industrias fundamentales a lo largo de los Estados Unidos”. (https://www.mytrb.org/OnlineDirectory/Committee/Details/4187) Dada la relevancia del concepto de fluidez del transporte de carga, se espera que desarrollos futuros permitan identificar definiciones, metodologías de cálculo y estándares convenientes para que de manera consensuada se utilice un índice de fluidez en los tres países que participan en el foro NATSI ya comentado. Los otros dos conceptos: resiliencia y vulnerabilidad, se discuten en las secciones siguientes.
3. El concepto de resiliencia En el campo de la ingeniería la resiliencia se define como la habilidad de repeler, estar preparado, tomar en consideración, absorber, recuperarse y adaptarse a eventos adversos actuales o potenciales. Dichos eventos pueden ser catástrofes o procesos de cambio con resultados catastróficos, que pueden tener causas humanas, técnicas o naturales (Sharte et al., 2014). Por lo que, la resiliencia puede ser entendida como “la habilidad de manejar el estrés de una manera adaptativa” tanto en instituciones como en sistemas complejos. La resiliencia es una cuestión de grado y no una cuestión de completa inmunidad contra los eventos perturbadores. Por lo tanto, las sociedades y los ecosistemas pueden ser más o menos resilientes, pero los sistemas altamente robustos eventualmente sucumbirán si los eventos que perturban al sistema se vuelven más poderosos o si se mezclan con un tipo de eventos perturbadores hacia los cuales el sistema no está adaptado (Janssen y Anderies, 2007). En este sentido, cabe hacer la pregunta, de qué parte del sistema es resiliente ante qué tipo de evento perturbador (por ejemplo, eventos meteorológicos extremos, actos de sabotaje, terrorismo, accidentes viales, entre otros). Otro concepto de resiliencia es la habilidad que tiene un sistema de absorber perturbaciones y aun así mantener su función básica y estructura. Y desde una perspectiva más amplia, la resiliencia se define como la habilidad que tienen los hogares, las comunidades y las naciones para absorber y recuperarse de los impactos, mientras se adaptan en forma positiva y transforman sus estructuras y medios de vida ante los eventos perturbadores, los cambios y la incertidumbre a largo plazo (TRB, 2017). A su vez, de acuerdo con Ponomarov y Holcomb (2009) el concepto de la resiliencia de un sistema puede dividirse en dos: resiliencia dura y resiliencia blanda. La resiliencia dura está orientada a las características físicas de un sistema y podría ser medida a través de: 1) La robustez del sistema, que tiene que ver con la fortaleza de la infraestructura y de los enlaces para mantener su nivel de servicio, a pesar de los eventos perturbadores; 2) La redundancia en el sistema, en donde los recursos, las instalaciones o las conexiones redundantes pueden tomar provisionalmente el lugar de los que han sido afectados; de tal forma que el sistema continúe prestando el servicio. La resiliencia blanda, por otra parte, está orientada al proceso de la gestión integral de riesgos y de la respuesta ante emergencias de cualquier tipo; por lo que depende de la preparación, la coordinación y la colaboración entre organizaciones para alcanzar: 1) La flexibilidad en la respuesta, que está representada a través de la comunicación en tiempo real entre departamentos de diversos sectores, incluyendo el sector transporte, y el rango amplio de organizaciones de ayuda; incluyendo la clara y precisa identificación de la evolución del riesgo, la colaboración para resolver problemas, así como la reducción sistémica del riesgo; 2) La agilidad en la respuesta, que representa la reacción rápida ante un evento perturbador, a través de la movilización inmediata y precisa de recursos importantes, así como el envío de bienes de consumo adecuados para ayudar en el proceso de respuesta. De manera complementaria, Raggiani (2013) sugiere la utilización del concepto resiliencia ecológica, en donde se habla de la posibilidad de lograr un nuevo estado de equilibrio en los sistemas y pone como ejemplo la alternativa modal; es decir, que cuando falla un modo de transporte (por ejemplo, carretero) se utilice otro modo (por ejemplo, ferroviario) para alcanzar otro tipo de equilibrio del sistema de transporte (en donde fluyen nuevamente las personas y/o carga). En este caso, la facilidad para el intercambio modal es un factor clave para que otro modo de transporte pueda realmente funcionar como un sistema redundante y permita aumentar la resiliencia del sistema de transporte.
4. El concepto de vulnerabilidad Jenelius y Mattsson (2015) definen a la vulnerabilidad de un sistema de transporte como el riesgo que puede sufrir la sociedad por la interrupción y degradación del servicio del sistema de transporte. En el caso específico de las redes carreteras, en Berdica (2002) se definía la vulnerabilidad de un sistema de transporte carretero como su susceptibilidad a incidentes que pueden provocar reducciones considerables en el nivel de servicio de la red carretera. Debido a que se considera poco factible evaluar la vulnerabilidad de toda la red carretera y tomar en cuenta todos los tipos de amenazas, se recomienda primero identificar la infraestructura carretera que es crítica para el funcionamiento de la red, para posteriormente evaluar la vulnerabilidad de dicha infraestructura y así reducir el universo de estudio. A este respecto, de acuerdo con el manual SecMan (2013), la criticidad se refiere a la red de transporte, en el sentido que indica la importancia de una sección de red específica para el funcionamiento de toda la red de transporte. Por lo tanto, una estructura puede ser vulnerable a una amenaza específica pero no resultar crítica para la red si se encuentra en una sección de la red no crítica. Por otro lado, puede ser crítica para el funcionamiento de la red, pero poco vulnerable a una amenaza específica. Para la identificación de tramos carreteros críticos, en el Instituto Mexicano del Transporte (IMT) se aplicó una metodología (Gradilla, 2011) que permite jerarquizar los tramos carreteros de acuerdo al nivel en que cada uno afectaría al funcionamiento de la red carretera cuando, por algún motivo, el tramo quedara obstruido por completo. Así, la metodología permite aplicar un modelo de asignación de flujos para el escenario base (condiciones normales) y posteriormente compararlo con los escenarios en donde cada uno de los tramos está individualmente obstruido (ver ecuaciones 1, 2 y 3); con el fin de calcular un Índice de Afectación (ATa) y así identificar los tramos críticos para el óptimo funcionamiento de la red de carreteras (en términos de tiempo de viaje), es decir, aquellos con el mayor Índice de Afectación, que en algunos casos pudieran dejar incomunicada parte de la red carretera.
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En cuanto al análisis de la vulnerabilidad, en el manual desarrollado por SecMan (2013) se sugiere una metodología que permite que los expertos hagan un análisis de la vulnerabilidad de puentes y túneles viales, que primero se identificaron como muy críticos; aunque el enfoque es con fines de seguridad de la infraestructura. La evaluación de dicha vulnerabilidad es de índole cualitativa y los expertos dan puntajes de acuerdo al tipo de infraestructura y al grado en que se considera vulnerable a diferentes tipos de amenazas. En forma similar, la Asociación Mundial de la Carretera (2015) dentro del “Marco Internacional de Adaptación al Cambio Climático para la Infraestructura Vial” propone una metodología que permite evaluar la vulnerabilidad de distintos activos carreteros con puntajes establecidos por expertos, aunque en dicho análisis de vulnerabilidad se toman en cuenta sólo las amenazas que podrían atribuirse al cambio climático. Cabe destacar que el marco ya fue aplicado en algunas secciones de la infraestructura carretera de México (Mendoza et al., 2018).
5. Resultados y conclusiones El interés por medir el desempeño del transporte de carga, incluyendo los aspectos de resiliencia de los sistemas de transporte cuando se recuperan de una disrupción grave, así como los aspectos de vulnerabilidad que identifican los riesgos y las consecuencias potenciales de las interrupciones severas en los sistemas, seguirá siendo relevante para buscar mejoras en la operación eficiente de las cadenas de suministro, el transporte intermodal y las redes de transporte de carga. En el foro NATSI en que participa México junto con Estados Unidos y Canadá, estos temas se han planteado como prospectos de desarrollo en la búsqueda de índices de interés y utilidad para los tres países y para los enfoques de planeación regional de Norteamérica. Los desarrollos que lleguen a ser adoptados por los tres países tendrán que ser revisados y aprobados conjuntamente, además de que la metodología y los algoritmos, cálculos y datos necesarios deberán ser manejados de manera estándar por los tres países para lograr resultados que sean comparables y confiables. Hasta la reunión de NATSI en junio 2018, sólo la propuesta de Canadá se ha implementado por ese país, además de que se han tenido ensayos en algunas ciudades norteamericanas. En el estudio canadiense de 2011 se reportó la utilización un conjunto de datos de aproximadamente 3.5 millones de registros de despacho de embarques y la enorme cantidad de 450 millones de registros de dispositivos GPS instalados en camiones de diversas empresas canadienses. Estas masas de datos dan una primera idea de las necesidades de recolección y procesamiento que pueden resultar en un ejercicio de evaluación de la fluidez a nivel nacional para lograr resultados de buena calidad. De la experiencia canadiense y norteamericana, ha quedado clara la alusión a la búsqueda de fuentes de información masiva, como es el caso de los dispositivos GPS en las flotas vehiculares, y por supuesto el uso de métodos de Big Data para afrontar el manejo de estas gigantescas masas de datos, así como de técnicas apropiadas para detectar patrones y tendencias de comportamiento de los tráficos de interés. Sobre los conceptos de resiliencia y vulnerabilidad, aún no se tienen propuestas claras de índices o mediciones específicas. Se espera que la investigación futura de estos temas, así como el trabajo colaborativo del grupo NATSI provea de avances en esos temas.
Bilbiografía Asociación Mundial de Carreteras (2015). Marco Internacional de Adaptación al Cambio Climático para la Infraestructura Vial. París, Francia. Berdica, K. (2002). An introduction to road vulnerability: what has been done, is done and should be done. Transport Policy 9, pp. 117-127. Cedillo-Campos, G, Lizarraga-Lizarraga, G. and Martner-Peyrelongue, C. (2017). “MiF3 method: Modeling intermodal fluidity freight flows”. Research in Transportation Economics. Elsevier. Vol. 61. Pp. 15 - 24. Eisele, W.L. and Schrank, D.L. (2010). “Conceptual Framework and Trucking Appication for Estimating Impact of Congestion onf Freight”. Transportation Research Record. No. 2168. Transportation Research Board. Washington D.C. Eisele, W.L. and Villa, J. (2015). Freight fluidity Scale of Analysis. Freight Fluidity Background Paper # 2. Texas A&M Transportation Institute. Disponible en: http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/conferences/2015/FreightFluidity/WhitePaperNo.2.pdf. Eisele, W.L., Tardif, L.P., Villa, J.C., Schrank, D.L. and Lomax, T. (2011). "Evaluating Global Freight Corridor Performance for Canada“. In: Journal of Transportation of the Institute of Transportation Engineers, vol. 1, Issue 1, pp. 39-58. eXtension (2018). What are the Differences between Mobility, Accessibility, and Connectivity in Transportation Planning? En línea. Disponible en: https://articles.extension.org/pages/62111/what-are-the-differences-between-mobility-accessibility-and-connectivity-in-transportation-planning Gradilla, L. A. (2011). Planeación de infraestructura del transporte: Identificación de tramos críticos para el funcionamiento de redes carreteras. Publicación técnica No. 354, Instituto Mexicano del Transporte, Sanfandila, México. Janssen, M. y Anderies, M. (2007). Robustness trade-offs in social–ecological systems. International Journal of the Commons 1 (1), pp. 43-55. Jenelius, E. y Mattsson, L.-G. (2015). Road network vulnerability analysis: Conceptualization, implementation and application. Computers, Environment and Urban Systems 49, pp. 136-147. Mendoza, J. F., Verdugo, J. F. y Marcos, O. A. (2018). Aplicación del Marco Internacional para la Adaptación de la Infraestructura Carretera ante el Cambio Climático en México. Revista de la Asociación Mexicana de Ingeniería en Vías Terrestres, Año 9, No. 53 y 54. Ponomarov, S. y Holcomb, M. (2009). Understanding the concept of supply chain resilience. International Journal of Logistics Management, 20(1), pp. 124–143. Reggiani, A. (2013). Network resilience for transport security: Some methodological considerations. Transport Policy 28, pp. 63-68 SecMan (2013). Manual de seguridad para infraestructuras viales europeas. Consorcio SecMan. Sharte, B., Hiller, D., Leismann, T. y Thoma, K. (2014). Resilience-Tech. Resilience by Design: Strategy for the technology issues of the future. Acatech Study. Utz Verlag Gmbh, Munich. TRB (2017). Transport Systems Resilience. Preparation, Recovery and Adaptation. Transport Research Circular, Number E-C226, November 2017. MORENO
Eric GRADILLA
Luz
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