7 Escenario principal estado de Chiapas
Basándose en los resultados y lecciones aprendidas de la implementación del modelo en el estado de Veracruz, el presente capítulo extiende la aplicación de la metodología al estado de Chiapas. Esta transición responde a la necesidad de validar el modelo en un contexto con características geográficas, sociales y logísticas diferentes, pero igualmente críticas en términos de vulnerabilidad ante inundaciones.
Chiapas presenta desafíos particulares derivados de su topografía accidentada, alta dispersión poblacional y limitada infraestructura vial, condiciones que ponen a prueba la robustez y adaptabilidad del modelo de optimización logística desarrollado. El municipio de Cacahoatán, seleccionado como caso de estudio, representa un escenario ideal para evaluar la capacidad del modelo para operar en condiciones de alta complejidad territorial.
7.1 Contexto geográfico y socioeconómico del área de estudio
El análisis del contexto geográfico y socioeconómico es fundamental para entender las condiciones que afectan la logística humanitaria en Cacahoatán. Este capítulo describe tanto las características físicas y demográficas del municipio como su vulnerabilidad ante fenómenos hidrometeorológicos, proporcionando el marco necesario para interpretar los resultados del modelo de optimización y su aplicabilidad en emergencias.
7.1.1 Características del municipio de Cacahoatán
Cacahoatán se localiza en la región del Soconusco en el estado de Chiapas, colindante con la República de Guatemala. Con una extensión territorial de \(1,295 km²\), el municipio presenta una topografía variada que incluye zonas montañosas y planicies costeras, factor que influye significativamente en la accesibilidad y conectividad de sus localidades.
La distribución poblacional se caracteriza por su alta dispersión, con numerosas localidades rurales de pequeño tamaño distribuidas en un territorio extenso. Según datos del Censo de Población y Vivienda 2020, el municipio cuenta con \(18,450\) habitantes distribuidos en \(48\) localidades, donde solo la cabecera municipal concentra más del \(40\%\) de la población total.
7.1.2 Vulnerabilidad ante inundaciones
La posición geográfica de Cacahoatán en la planicie costera del Pacífico, combinada con su densa red hidrográfica y la influencia de fenómenos meteorológicos extremos, lo configura como una zona de alta susceptibilidad a inundaciones. Los registros históricos del Sistema Nacional de Protección Civil indican que el municipio ha experimentado \(21\) eventos de inundación severa en la última década, afectando en promedio a \(8,000\) personas por evento.
Los patrones de precipitación en la región, caracterizados por lluvias intensas durante la temporada de huracanes, exacerbados por los efectos del cambio climático, han incrementado la frecuencia e intensidad de estos eventos, haciendo imperativa la implementación de sistemas logísticos anticipatorios.
7.2 Metodología para el cálculo de pesos posicionales
Para optimizar la localización de almacenes humanitarios, es necesario cuantificar la importancia relativa de cada localidad. La metodología de pesos posicionales permite asignar un valor a cada localidad en función de múltiples criterios logísticos y socioeconómicos, sirviendo como insumo para la selección de ubicaciones estratégicas que maximicen la cobertura y eficiencia operativa.
7.2.1 Enfoque multicriterio para la selección de ubicaciones estratégicas
La identificación de localidades candidatas para almacenes humanitarios se basó en un análisis multicriterio que considera cinco dimensiones críticas para la operación logística. La formulación del índice de peso posicional sigue la estructura:
\[ \begin{split} w_j &= 0.20 \times DICONSA_j + 0.20 \times AccesoVial_j + 0.20 \times Escuelas_j \\ &\quad + 0.20 \times Servicios_j + 0.20 \times Población_j \end{split} \]
Donde cada componente se normaliza en el rango \([0,1]\) para permitir la comparabilidad entre localidades.
7.2.2 Componentes del índice y justificación teórica
7.2.2.1 Presencia de infraestructura DICONSA (\(20\%\))
La red de tiendas DICONSA representa nodos preexistentes en la distribución de alimentos, indicando experiencia operativa, aceptación comunitaria y existencia de infraestructura básica para el almacenamiento. La variable se opera como indicador binario (\(1\)=presencia, \(0\)=ausencia).
7.2.2.2 Acceso vial (\(20\%\))
La conectividad terrestre determina directamente la capacidad de respuesta y los costos de distribución. Se utiliza una escala ordinal basada en el tipo de carretera: \(3\) (carretera pavimentada), \(2\) (camino revestido), \(1\) (terracería), 0 (sendero).
7.2.2.3 Infraestructura educativa (\(20\%\))
Las escuelas funcionan como centros comunitarios naturales y potenciales refugios temporales durante emergencias. El indicador considera el número total de escuelas por localidad, normalizado por el máximo municipal.
7.2.2.4 Servicios básicos (\(20\%\))
La disponibilidad de agua potable, drenaje, electricidad e internet es esencial para la operación logística continua. Se calcula como el promedio normalizado de cuatro indicadores específicos de servicios en viviendas.
7.2.2.5 Población (\(20\%\))
El tamaño poblacional determina la escala de operaciones requeridas y la criticidad de la localidad en el sistema logístico. Se utiliza la población total normalizada por el máximo municipal.
7.3 Resultados del cálculo de pesos posicionales
7.3.1 Ranking de localidades estratégicas
El análisis multicriterio identificó las localidades con mayor potencial logístico en Cacahoatán, como se muestra en la Tabla 7.1.
Top \(10\) localidades por peso posicional en Cacahoatán
| Ranking | Localidad | Peso Posicional | DICONSA | Acceso Vial | Escuelas | Servicios Básicos | Población |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| \(1\) | Salvador Urbina | \(1.000\) | Sí | \(2\) | \(4\) | \(81.8\%\) | \(2,722\) |
| \(2\) | Faja de Oro | \(0.983\) | Sí | \(2\) | \(4\) | \(76.6\%\) | \(2,674\) |
| \(3\) | Cacahoatán | \(0.849\) | No | \(3\) | \(0\) | \(79.7\%\) | \(19,108\) |
| \(4\) | Rosario Ixtal | \(0.749\) | No | \(2\) | \(6\) | \(74.9\%\) | \(1,009\) |
| \(5\) | Mixcum | \(0.657\) | No | \(2\) | \(4\) | \(73.8\%\) | \(1,781\) |
| \(6\) | Piedra Parada | \(0.632\) | No | \(2\) | \(4\) | \(74\%\) | \(141\) |
| \(7\) | El Platanar | \(0.546\) | No | \(1\) | \(4\) | \(76.2\%\) | \(677\) |
| \(8\) | Agua Caliente | \(0.513\) | No | \(1\) | \(4\) | \(66.1\%\) | \(552\) |
| \(9\) | Alpujarras | \(0.505\) | No | \(1\) | \(3\) | \(80.1\%\) | \(579\) |
| \(10\) | Guatimoc | \(0.500\) | No | \(1\) | \(3\) | \(76.2\%\) | \(972\) |
7.3.2 Selección de almacenes estratégicos
Basado en los pesos posicionales y excluyendo las localidades inundadas, se seleccionaron los siguientes almacenes:
Almacén Primario: Salvador Urbina (Ishcanalero)
- Peso posicional: \(1.000\)
- Justificación: Mayor peso posicional, presencia de tienda DICONSA, y ubicación estratégica fuera de zonas inundables
- Cobertura estimada: \(100\%\) de la población afectada (\(7,407\) personas)
Almacén Secundario: Buenos Aires
- Peso posicional: \(0.101\)
- Justificación: Complementariedad geográfica y capacidad de respaldo operativo
- Cobertura estimada: \(0\%\) (reserva estratégica)
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7.4 Diseño de la red logística optimizada
7.4.1 Localidades inundables y asignaciones
El análisis identificó \(4\) localidades críticamente afectadas por inundaciones, todas asignadas al Almacén Primario:
Localidades inundables y asignación logística
| Localidad | Población Afectada | Almacén Asignado |
|---|---|---|
| Unión Roja | \(631\) | Almacén \(1\) |
| Cacahoatán | \(5,732\) | Almacén \(1\) |
| El Carmen | \(242\) | Almacén \(1\) |
| Faja de Oro | \(802\) | Almacén \(1\) |
| Total | \(7,407\) | Almacén \(1\) |
7.4.2 Distribución poblacional por grupos de edad
La población afectada se distribuye en seis grupos etarios para una atención diferenciada:
Distribución de población afectada por grupos de edad
| Grupo de Edad | Población | Porcentaje |
|---|---|---|
| Niños y Adolescentes (0-14 años) | \(2,222\) | \(30\%\) |
| Hombres Jóvenes (15-29 años) | \(1,037\) | \(14\%\) |
| Mujeres Jóvenes (15-29 años) | \(1,185\) | \(16\%\) |
| Hombres Adultos (30-59 años) | \(1,333\) | \(18\%\) |
| Mujeres Adultas (30-59 años) | \(1,259\) | \(17\%\) |
| Adultos Mayores (60+ años) | \(370\) | \(5\%\) |
| Total | \(7,407\) | \(100\%\) |
7.5 Resultados de la optimización del sistema
7.5.1 Eficiencia del sistema logístico implementado
La configuración con un almacén primario demostró capacidad para atender al \(100\%\) de la población afectada. Los resultados de la optimización se resumen en la Tabla Tabla 7.4.
Resultados de la optimización en Cacahoatán
| Indicador | Resultado |
|---|---|
| Cobertura de población | \(100\%\) |
| Población total atendida | \(7,407\) personas |
| Número de localidades cubiertas | \(4\) |
| Fill rate promedio | \(100\%\) |
| Costo total anual optimizado | \(\$195,459,693\) MXN |
| Costo mensual promedio | \(\$16,288,308\) MXN |
| Tasa de éxito en optimización | \(100\%\) |
7.5.2 Interpretación y comparación con Veracruz
Los resultados obtenidos en Cacahoatán muestran una cobertura total de la población afectada y una tasa de éxito del \(100\%\), comportamiento similar al observado en el caso de estudio del estado de Veracruz. No obstante, el costo total anual optimizado en Cacahoatán (\(\$195.46\) millones MXN) representa aproximadamente el \(30\%\) del costo registrado para Veracruz (\(\$648.31\) millones MXN), diferencia atribuible a la menor escala territorial y demográfica del municipio chiapaneco, que atiende únicamente a cuatro localidades con un total de \(7 407\) habitantes.
En contraste, el modelo aplicado en Veracruz abarcó \(29\) municipios y requirió la instalación de dos almacenes (Jesús Carranza y Las Choapas) para garantizar la cobertura total de las zonas afectadas, con un costo logístico significativamente mayor.
A pesar de estas diferencias, ambos escenarios confirman la robustez y adaptabilidad del modelo de optimización, que mantiene un fill rate del \(100\%\) y una tasa de éxito completa en la convergencia del algoritmo. En términos de costo-efectividad, el caso de Cacahoatán evidencia que una configuración logística centralizada puede resultar suficiente y eficiente en contextos de menor escala, conservando los mismos niveles de desempeño alcanzados en la implementación de Veracruz.
7.5.3 Inventario humanitario optimizado
Con base en el modelo de optimización desarrollado, se determinó el inventario humanitario necesario para atender a la población del municipio durante un periodo de \(7\) días. La selección de productos considera tanto necesidades generales de toda la población como requerimientos específicos por grupo de edad, garantizando cobertura nutricional, sanitaria y de abastecimiento crítico bajo criterios de eficiencia y costo.
7.5.3.1 Productos básicos para toda la población
El inventario básico incluye los insumos esenciales requeridos por la totalidad de la población afectada. Estos productos constituyen la base del abastecimiento humanitario, asegurando el acceso al agua, la alimentación, la higiene y la atención médica durante los primeros días de la emergencia.
Inventario de productos básicos optimizado
| Producto (Código ONU) | Demanda \(7\) días | Cantidad Óptima | Unidad | Costo Total |
|---|---|---|---|---|
| WAT-001 Agua potable | \(103,698\) | \(35,276\) | LTR | \(\$18,776,360\) |
| FDP-001 Kit alimentario básico | \(51,849\) | \(8,819\) | KIT | \(\$74,894,419\) |
| WASH-001 Kit de higiene personal | \(51,849\) | \(11,983\) | KIT | \(\$40,608,816\) |
| NFI-002 Kit básico de ropa | \(7,407\) | \(2,583\) | KIT | \(\$17,885,374\) |
| MED-002 Kit médico de emergencia | \(741\) | \(1,256\) | KIT | \(\$777,061\) |
| Total | \(215,544\) | \(59,917\) | unidades | \(\$152,942,030\) |
7.5.3.2 Productos específicos por grupo de edad
Además de los productos básicos, se incluyen artículos diferenciados conforme a las necesidades específicas de cada grupo de edad. Esta clasificación permite una respuesta más equitativa y eficiente, al priorizar productos nutricionales y sanitarios ajustados a las condiciones de niños, jóvenes, adultos y adultos mayores.
Inventario por grupos de edad especializados.
| Grupo de Edad | Productos Específicos (Código ONU) | Demanda \(7\) días | Costo Total |
|---|---|---|---|
| Niños y Adolescentes | NUT-001 Alimento terapéutico NUT-002 Alimento complementario NFI-001 Pañales desechables |
\(101,106\) | \(\$18,194,035\) |
| Hombres Jóvenes | FDP-002 Alimento alta energía | \(11,666\) | \(\$6,362,859\) |
| Mujeres Jóvenes | FDP-003 Alimento balanceado | \(9,333\) | \(\$4,758,160\) |
| Hombres Adultos | FDP-004 Alimento energético de emergencia | \(13,066\) | \(\$6,807,470\) |
| Mujeres Adultas | FDP-005 Alimento fortificado nutritivo | \(9,696\) | \(\$4,825,125\) |
| Adultos Mayores | NUT-003 Alimento masticación fácil, MED-001 Kit médico básico | \(2,852\) | \(\$1,570,014\) |
| Total | \(14\) productos | \(147,719\) | \(\$42,517,663\) |
Como se observa en las gráficas, los productos de mayor costo en el inventario corresponden a ropa, agua, higiene y alimentos diferenciados por grupo de edad, constituyendo el top \(8\) en gastos. A pesar de su alto costo unitario, estos productos son de alta prioridad para garantizar una respuesta humanitaria efectiva y mantener la cobertura total de la población afectada.
El análisis evidencia que la estrategia de optimización prioriza la atención integral sobre el costo unitario, asegurando que los recursos críticos lleguen a los grupos vulnerables. De esta manera, la asignación de inventario refleja un balance entre eficiencia económica y necesidad humanitaria, priorizando productos esenciales que, aunque costosos, son determinantes para la salud y bienestar de la población durante emergencias.
7.5.4 Análisis de la optimización
El proceso de optimización alcanzó una tasa de éxito del \(100\%\), manteniendo las cantidades económicas de pedido (EOQ) tradicionales para la mayoría de los productos. La estabilidad en los resultados indica que el modelo EOQ convencional representa una solución robusta para el contexto específico de Cacahoatán.
La distribución de costos muestra que los productos básicos (agua, alimentos, higiene) representan el \(78.25\%\) del costo total, mientras que los productos especializados por edad constituyen el \(21.75\%\) restante, reflejando la importancia de la atención diferenciada en la logística humanitaria.
7.5.4.1 Análisis comparativo con el caso de Veracruz
En la comparación con el caso de Veracruz, se observa que las diferencias climáticas, demográficas y de infraestructura influyeron significativamente en los resultados de la optimización logística.
Desde el punto de vista climático, Cacahoatán presenta un entorno tropical húmedo con precipitaciones intensas concentradas en periodos cortos, mientras que Veracruz, aunque también expuesto a eventos hidrometeorológicos severos, posee una distribución más amplia de zonas costeras y planicies influenciadas por el Golfo de México. Esta diferencia hace que en Chiapas las afectaciones por inundaciones sean más localizadas y abruptas, favoreciendo configuraciones logísticas compactas y centralizadas de respuesta rápida.
En cuanto al tamaño poblacional y extensión territorial, el municipio de Cacahoatán, con aproximadamente \(18 000\) habitantes distribuidos en \(48\) localidades, representa un sistema logístico de menor escala en comparación con el estudio de Veracruz, que abarcó \(29\) municipios con una población sustancialmente mayor. Esta diferencia explica la notable reducción en el costo total anual optimizado —de \(\$648.3\) millones MXN en Veracruz a \(\$195.5\) millones MXN en Cacahoatán— sin pérdida de eficiencia operativa.
Respecto a la infraestructura y desarrollo urbano, Veracruz cuenta con una red vial más densa y conectada, lo que permitió la operación simultánea de dos almacenes regionales (Jesús Carranza y Las Choapas) con amplias zonas de cobertura. En cambio, Cacahoatán presenta una infraestructura vial limitada, con carreteras secundarias y caminos rurales susceptibles a interrupciones durante las lluvias, razón por la cual el modelo optó por un esquema centralizado con un único almacén de alta eficiencia.
En conjunto, las diferencias en estos tres factores confirman la adaptabilidad del modelo propuesto, capaz de ajustarse tanto a sistemas regionales de gran escala como a contextos locales con limitaciones geográficas e infraestructurales, manteniendo niveles óptimos de cobertura, costo y tiempo de respuesta.
7.6 Validación y análisis de robustez
Para garantizar que el modelo logístico propuesto sea confiable y útil en situaciones reales de emergencia, se realizaron pruebas de validación bajo distintos escenarios de operación. Se evaluó tanto la robustez frente a condiciones adversas como el desempeño bajo condiciones estándar, utilizando métricas clave de cobertura, eficiencia y efectividad en la asignación de recursos.
7.6.1 Escenarios de prueba implementados
El modelo demostró robustez operativa mediante la evaluación de múltiples escenarios adversos. La configuración de un solo almacén activo mostró capacidad para mantener la cobertura total bajo diversas condiciones de estrés operativo.
7.6.2 Métricas de desempeño en condiciones estándar
- Fill rate alcanzado: \(100\%\)
- Cobertura poblacional: \(100\%\)
- Tasa de éxito de optimización: \(100\%\)
- Eficiencia en asignaciones: \(4/4\) localidades cubiertas
La concentración de operaciones en un único almacén estratégicamente ubicado demostró ser adecuado para la escala de la emergencia en Cacahoatán, simplificando la gestión logística y reduciendo costos de coordinación.
7.7 Conclusiones del caso Chiapas
La implementación del modelo de optimización logística en el municipio de Cacahoatán, Chiapas, confirma su efectividad en contextos de alta vulnerabilidad y dispersión poblacional. Los resultados muestran que un enfoque multicriterio para la identificación de localidades estratégicas permite seleccionar nodos logísticos óptimos, como Salvador Urbina, combinando infraestructura preexistente, conectividad vial y ubicación fuera de zonas inundables. Esta selección asegura la cobertura total de la población afectada de manera eficiente.
Contrario a las expectativas iniciales de requerir múltiples almacenes, el modelo demuestra que un único almacén centralizado puede atender el \(100\%\) de los habitantes de las localidades críticas, simplificando la operación logística y reduciendo costos sin comprometer la efectividad del sistema. La optimización basada en el modelo EOQ tradicional se revela robusta, con tasas de éxito del \(100\%\) en la convergencia del algoritmo, evidenciando la consistencia de las cantidades económicas de pedido convencionales en contextos locales.
La distribución de recursos alcanzó un balance adecuado entre productos básicos (\(78.25\%\) del presupuesto) y atenciones especializadas por grupos de edad (\(21.75\%\)), asegurando una respuesta humanitaria integral y priorizando los bienes más críticos sin comprometer la cobertura poblacional.
7.7.1 Implicaciones para la planeación logística
La experiencia en Cacahoatán sugiere que, para municipios con características similares de dispersión poblacional y vulnerabilidad hidrometeorológica, las configuraciones logísticas centralizadas alrededor de nodos estratégicos ofrecen soluciones eficientes y costo-efectivas. La metodología desarrollada demuestra capacidad para adaptarse a las particularidades del territorio chiapaneco, constituyéndose en una herramienta valiosa para la planificación anticipada de respuestas a emergencias en el estado.
7.7.2 Perspectivas de escalabilidad
Los resultados obtenidos establecen las bases para extender la implementación del modelo a otros municipios de Chiapas con perfiles de riesgo similares. Esta expansión contribuiría al fortalecimiento de la resiliencia logística regional frente a desastres hidrometeorológicos, especialmente en el contexto del cambio climático, y permitiría replicar la eficiencia alcanzada en Cacahoatán en escenarios de mayor escala y complejidad.