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ProcessAgile Torre de Control Logística Predictiva

Predictibilidad · ETA

Predicción de ETA

Tiempo promedio esperado por día, rutas en riesgo y principales variables que empujan retrasos.

Fecha simulada: 01-04-26 Modelo v5
Modelo reentrenado. Se recalibraron las proyecciones y la versión aumentó.
4,2 hrs
Peor ETA proyectado
1,7 hrs
Mejor ETA proyectado
3,0 hrs
Objetivo operacional
6
Rutas monitoreadas
Dónde mirar primero
Viernes sigue siendo el punto de mayor estrés operacional. El ETA promedio supera la meta en casi 40%, por lo que conviene anticipar salidas el jueves y redistribuir ventanas.

ETA promedio por día de semana

Horas promedio vs. objetivo de 3 hrs

2026-03-17T05:26:09.986457 image/svg+xml Matplotlib v3.10.8, https://matplotlib.org/
Viernes bajo presión Se recomienda aumentar frecuencia de despacho el jueves para suavizar el pico.

Factores de impacto en ETA

Contribución porcentual de cada variable al retraso

2026-03-17T05:26:10.120150 image/svg+xml Matplotlib v3.10.8, https://matplotlib.org/
Tráfico urbano 38%
Distancia ruta 25%
Tipo de carga 15%
Clima / lluvia 12%
Ventana horaria 10%
Mayor palanca Tráfico urbano y distancia concentran 63% del deterioro estimado.

Rutas en riesgo

Priorización sugerida para la reunión de planificación

Ruta ETA Riesgo Causa dominante Acción sugerida
RM → Antofagasta 3,4 hrs 93% doble descarga subir frecuencia
RM → Intra-RM 3,1 hrs 85% cadena de frío dividir ola
RM → Concepción 2,9 hrs 75% cadena de frío subir frecuencia
RM → Valparaíso 4,7 hrs 72% doble descarga dividir ola
RM → Los Lagos 3,6 hrs 68% doble descarga dividir ola
RM → Temuco 3,5 hrs 66% pico urbano subir frecuencia