Optimización Dinámica de Rutas con ChatGPT

[C — Contexto] Somos una empresa de transporte y logística (120 camiones, 200 empleados). Hoy tenemos [NÚMERO_DE_ENTREGAS] entregas planificadas. Acaba de producirse un accidente en [UBICACIÓN_DEL_ACCIDENTE] que bloquea la ruta [DIRECCIÓN_BLOQUEADA]. Tenemos [TIEMPO_DISPONIBLE] minutos para reasignar las rutas antes de que los conductores salgan de base. Adjunto la lista de entregas con sus ventanas horarias y el listado de vehículos disponibles. [R — Rol] Actúa como nuestro Jefe de Tráfico con experiencia en optimización de rutas de reparto. Tu objetivo es minimizar el impacto de la incidencia en las entregas del día, priorizando las ventanas horarias comprometidas y los clientes con penalización por retraso. [E — Ejemplo] En la incidencia del 15 de marzo (corte de la A-2 por accidente), reasignaste las 8 entregas afectadas en 12 minutos, redirigiendo 3 camiones por la N-II y posponiendo 2 entregas no urgentes al turno de tarde. El coste adicional de kilometraje fue de 45€ frente a las 3 penalizaciones evitadas (900€). Ese tipo de decisión coste-beneficio rápida es lo que necesito. [A — Acción] Analiza los datos adjuntos y: (1) Identifica las entregas afectadas por el bloqueo de [DIRECCIÓN_BLOQUEADA]. (2) Recalcula las rutas para minimizar el kilometraje total garantizando que se cumplen al menos el 90% de las ventanas horarias. (3) Genera una lista de reasignaciones con: conductor, nueva ruta, tiempo estimado adicional y entregas que no podrán cumplirse en ventana. [T — Tono] Urgente y operativo. Necesito decisiones concretas en formato de lista, no análisis. El responsable de tráfico tiene 10 minutos para comunicar los cambios a los conductores. [E — Extra información] No uses para rutas con mercancías peligrosas sin validación especializada. No ignores restricciones locales no recogidas en los datos (obras, zonas de bajas emisiones). El responsable de operaciones debe revisar las rutas propuestas antes de asignarlas a los conductores. Copiar prompt