📦 Centro logístico de cadena de frío Modelo en vivo
Diriges el muelle y el almacén frigorífico de un centro de distribución de productos sensibles a la temperatura, como las vacunas. Cada puerta abierta deja entrar aire caliente, cada camión de la cola es carga que espera y el producto debe mantenerse entre 2 °C y 8 °C.
Qué aprenderás
Cómo se suman los muelles, las paredes y la refrigeración en el balance térmico de una cámara frigorífica.
Cómo la teoría de colas dimensiona el personal de los muelles (M/M/c, ley de Little).
Por qué la temperatura del producto va por detrás de la del aire y cómo se cuentan las desviaciones.
Simulador
Tiempo 0 min
·Muelle libre
⇄Descargando (puerta abierta)
🚚Camión en espera
🚚Frigorífico averiado
Controles
Cada muelle con personal descarga un camión a la vez, y deja entrar aire caliente mientras está abierto.
Dentro del rango de 2–8 °C. Más baja da más margen, pero consume más energía.
Dos compresores, de 40 kW de refrigeración cada uno.
Reduce la entrada de aire caliente por las puertas abiertas; los ventiladores consumen algo de energía.
Pasa el camión con el equipo de refrigeración averiado al principio de la cola.
Indicadores
Temperatura del producto
5,0°C
normal
Tiempo de espera de camiones
0min
normal
Desviación de temperatura
0,00°C·h
normal
Carga del frigorífico averiado
4,0°C
normal
Aire de la cámara
5,0 °C
Tiempo de personal (horas-muelle con personal)
0,5 h
Camiones en espera
0
Utilización de muelles
0 %
Potencia de refrigeración
0,0 kW
Tendencia
Escenarios de crisis
Nivel 1 · Fallo de un compresor en un día caluroso
33 °C en el exterior, camiones llegando sin parar, cuatro puertas abiertas para descargar. Uno de los dos compresores está a punto de fallar. Mantén las vacunas dentro de 2–8 °C.
Producto nunca por encima de 8 °C
El aire de la cámara nunca supera la prealarma de 7 °C (ajuste del centro — supuesto)
Espera media de camiones ≤ 60 min
Nivel 2 · Pico de vacaciones
Cuatro horas después de empezar una jornada operativa de 14 horas, comienza el pico de las fiestas: durante siete horas llegan 7 camiones por hora con cita, más del doble de los 3 habituales, y solo hay tres muelles con personal. Los conductores con cita tienen franjas horarias, así que la espera media debe mantenerse en 20 minutos o menos. Hay equipos de muelle adicionales de guardia, pero el presupuesto de horas extra cubre 68 horas-muelle con personal para el día. Abre a tiempo las puertas necesarias, sin cocer la cámara en una tarde de 33 °C.
Espera media de camiones ≤ 20 min desde el inicio del pico (franjas horarias — límite estricto)
Producto nunca por encima de 8 °C
Potencia media de refrigeración ≤ 55 kW
Tiempo de personal ≤ 68 horas-muelle (presupuesto de horas extra — supuesto)
Nivel 3 · Fallo de un camión frigorífico en la explanada
Ya hay doce camiones esperando y solo dos muelles con personal. Entonces se estropea el equipo de refrigeración de un camión del final de la cola, con 35 °C de calor.
Carga del frigorífico averiado nunca por encima de 8 °C
Producto del almacén nunca por encima de 8 °C
Espera media de camiones ≤ 90 min
Base: el modelo detrás de las cifras
Todas las relaciones que usa el simulador, con su fuente. Las constantes marcadas como supuestos son calibraciones ilustrativas.
Balance térmico de la cámara: las paredes y las puertas abiertas aportan calor y la refrigeración lo extrae.
C · dT/dt = UA·(T_out − T) + Q_door − Q_refrig[3][2]Supuesto: la masa térmica, la conductancia de paredes y puertas, el tamaño de los compresores y el tiempo de servicio son valores ilustrativos.
La infiltración por las puertas crece con el número de puertas abiertas y la diferencia de temperatura; las cortinas de aire la reducen.
Q_door = n_open · 0.6 · 1.2 kW/K · (T_out − T) · (1 − 0.7·curtain)[2]Supuesto: la masa térmica, la conductancia de paredes y puertas, el tamaño de los compresores y el tiempo de servicio son valores ilustrativos.
Eficiencia de la refrigeración como fracción del límite de Carnot.
Otras constantes de funcionamiento que usa el modelo.
cold room 60 MJ/K, walls 0.6 kW/K · door open 60 % of unloading · air curtain −70 % infiltration, +3 kW fan per busy door · 2 × 40 kW compressors, −1 %/K above 32 °C · 4 kW per busy door (levellers, lights) · failed reefer τ = 3 h · scenario site settings: cold-room pre-alarm 7 °C, overtime budget 68 door-hours per 14 h day · booked trucks miss 5 % of slots · unloading Erlang-2Supuesto: la masa térmica, la conductancia de paredes y puertas, el tamaño de los compresores y el tiempo de servicio son valores ilustrativos.
Los camiones sin cita llegan al azar, los camiones con cita en sus franjas horarias (unos pocos no llegan a tiempo), y los muelles los atienden en paralelo. El tiempo de espera sigue la ley de Little: la cola dividida entre los camiones realmente descargados por hora durante la última hora, así que una cola sin cambios no salta cuando cambia la tasa de llegada.
arrivals ~ Poisson(λΔt) + booked slots (5 % no-show), service ~ Erlang-2 (mean 45 min), c staffed doors; X = n_busy / 45 min (smoothed, τ = 1 h); W_q = L_q / X[6][5]
Tiempo de personal: cada muelle con personal se paga, haya o no un camión en él.
crew time = Σ c_staffed · Δt [door-hours]
Aleatoriedad: un generador mulberry32 con semilla; distribuciones usadas: uniforme, exponencial (CDF inversa), normal (Box–Muller), Poisson (Knuth). La semilla se muestra y se puede compartir.