Cómo crear geocercas basadas en rutas más rápido usando archivos KML

Los equipos de flota confían en las geocercas basadas en rutas para controlar las operaciones, verificar la ejecución del servicio y responder ante desviaciones en tiempo real. A medida que las rutas cambian con frecuencia o se extienden en grandes flotas, la creación manual de geocercas se convierte rápidamente en un cuello de botella.

A continuación, explicamos cómo los archivos KML y la función de geocercado de Navixy abordan este desafío, usando un ejemplo operativo real para mostrar cómo se pueden crear geocercas basadas en rutas de forma más rápida y con menos esfuerzo.

Puntos clave

• Las geocercas construidas alrededor de rutas planificadas permiten que las flotas controlen directamente la adherencia a la ruta, la validación del servicio y la detección de desviaciones.
• Los archivos KML permiten reutilizar rutas reales de vehículos, pero la creación manual de geocercas no es escalable.
• Navixy admite geocercas basadas en KML, lo que permite reducir el tiempo de configuración de horas a minutos con el enfoque de procesamiento adecuado.

Geocercas basadas en rutas y control operativo en la gestión de flotas

Cuando las flotas dependen únicamente de geocercas estáticas, pueden saber dónde estuvo un vehículo, pero no cómo llegó allí. Esa brecha es importante cuando las rutas forman parte de las operaciones diarias y no de excepciones. Si se espera que los conductores sigan trayectorias específicas, los equipos necesitan una forma de monitorear esos caminos directamente.

Las geocercas basadas en rutas resuelven ese problema. En lugar de vigilar entradas y salidas de zonas fijas, los equipos pueden ver si los vehículos permanecen en rutas aprobadas, omiten segmentos o toman desvíos que afectan el tiempo, el consumo de combustible o la calidad del servicio. En industrias con requisitos contractuales o regulatorios, esta visibilidad también respalda el cumplimiento de rutas sin añadir inspecciones manuales.

También existe un aspecto práctico que a menudo se pasa por alto. Las geocercas basadas en rutas crean un registro claro de lo que realmente ocurrió en la carretera. Ese registro es útil si un cliente cuestiona la finalización del servicio, si se revisa una ruta luego de un incidente o si los equipos operativos necesitan resolver desacuerdos con datos objetivos.

Para que esto funcione en la práctica, las flotas necesitan una forma confiable de capturar y reutilizar rutas reales de vehículos. Los archivos KML proporcionan esa estructura.

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Qué son los archivos KML y cómo los usan las flotas

En términos simples, un archivo KML es una forma de almacenar información geográfica como rutas, puntos y áreas en un formato que las herramientas de mapas y los sistemas de flotas pueden leer de manera coherente. No define cómo debe operar una flota, sino qué ocurrió en el mapa.

Para los equipos de flota, el valor de los archivos KML es práctico. Una ruta capturada del movimiento real de un vehículo puede guardarse como un solo objeto, revisarse visualmente y reutilizarse sin tener que dibujarla nuevamente a mano. Los equipos operativos pueden verificar si la ruta tiene sentido, los técnicos pueden validar la geometría y el mismo archivo puede compartirse entre herramientas sin perder detalle.

Los archivos KML también son ampliamente compatibles, algo relevante en entornos reales donde los datos se trasladan entre sistemas. Las rutas exportadas como KML pueden abrirse en aplicaciones de mapas comunes para inspección o compartirse con socios y clientes cuando se requiere transparencia de ruta. Todos trabajan con los mismos datos de ruta, no con versiones simplificadas o reinterpretadas.

Cuando se utilizan archivos KML para crear rutas geocercadas, el proceso es sencillo en principio:

• La ruta real de un vehículo se captura desde los datos de rastreo y se guarda como archivo KML.
• La geometría de la ruta se importa al sistema de flotas.
• Esa geometría se trata como un corredor monitoreado y no como una línea estática.
• El sistema puede entonces detectar si un vehículo sigue la ruta, la abandona o se desvía.

Este es el punto en que una ruta registrada deja de ser solo una referencia visual y se convierte en un control operativo.

Importar geocercas basadas en rutas en Navixy: un ejemplo práctico

Para los usuarios de Navixy, las geocercas son una herramienta operativa central, no una característica secundaria. Permiten definir límites virtuales en el mapa, ya sean circulares, poligonales o basadas en rutas, y monitorear automáticamente cómo interactúan los vehículos con esos límites. Las entradas, salidas y permanencias se registran sin supervisión manual, apoyando las operaciones diarias en áreas como almacenes, puntos de entrega y zonas restringidas.

En la práctica, varios socios de Navixy presentaron una solicitud operativa específica: necesitaban crear geocercas basadas en rutas reales que sus vehículos seguían. Esta capacidad era crítica para sus operaciones, especialmente en entornos donde las rutas cambiaban frecuentemente o se ajustaban a condiciones reales de conducción más que a planes predefinidos.

Navixy permite a los usuarios crear geocercas basadas en rutas de forma manual. Sin embargo, para flotas grandes este enfoque resultó difícil de sostener. En algunos casos, crear una sola geocerca de ruta diaria requería hasta ocho horas continuas de trabajo manual. Esto afectaba directamente la productividad y los tiempos de respuesta, retrasaba la implementación de nuevas rutas y, en algunos casos, ponía en riesgo la retención de clientes, con pérdidas reportadas de hasta 200 unidades al mes por los retrasos en generación de rutas.

Cuando se genera una ruta en Navixy, se puede descargar en formato KML. Esto permite que los equipos revisen la ruta en herramientas cartográficas externas o la reutilicen en otros flujos de trabajo que requieran datos de ruta.

Navixy también admite la importación de archivos KML para crear geocercas tipo ruta o forma de "salchicha". Estas geocercas siguen la geometría real de la ruta, permitiendo monitorear el movimiento del vehículo sobre caminos predeterminados en lugar de depender solo de zonas estáticas.

Por qué se necesita una solución especializada si ya existe importación/exportación KML

Aunque Navixy permite exportar e importar rutas usando archivos KML, los datos importados a menudo incluyen puntos de parada. Cuando la ruta de un vehículo no es continua, esto genera múltiples geocercas fragmentadas en lugar de una sola ruta limpia. Gestionar estos fragmentos manualmente se vuelve rápidamente inviable, especialmente si cada punto debe revisarse y vincularse a alertas.

El siguiente ejemplo muestra un archivo KML importado sin procesamiento adicional.

Como se puede observar, el sistema creó 36 geocercas separadas, consistentes en puntos individuales marcados como círculos y segmentos de ruta desconectados. Esto dificultó manejar la ruta como un solo objeto operativo.

Esto puso de manifiesto la necesidad de unificar los segmentos de ruta y eliminar los puntos de parada antes de importar el archivo como geocerca basada en ruta. Hacerlo manualmente requiere conocer bien la estructura KML y realizar el esfuerzo técnico necesario para descomponer y fusionar correctamente los datos de ruta.

Inteligencia artificial para crear geocercas basadas en rutas

Unificar manualmente los tramos de rutas y eliminar puntos de parada de archivos KML requiere entender claramente su estructura y manipular con cuidado la geometría. Para rutas grandes o que cambian frecuentemente, hacerlo a mano es poco práctico.

Para reducir ese esfuerzo, el equipo utilizó inteligencia artificial para automatizar el proceso de limpieza. El objetivo no era generar nuevas rutas, sino tomar un archivo KML existente y transformarlo en una versión depurada que pudiera importarse como una única geocerca basada en ruta.

Para hacerlo de forma confiable, primero hay que entender cómo está estructurado un archivo KML exportado desde Navixy. Un archivo típico contiene tres elementos principales:

• Placemark, que actúa como contenedor de elementos como rutas y puntos
• LineString, que define una ruta mediante una secuencia de coordenadas
• Point, que representa una ubicación individual, como una parada

Al comprender esta estructura y cómo se representan los puntos de parada importados, se pueden usar herramientas de IA para generar un nuevo archivo KML sin puntos y con rutas unificadas. El proceso implica extraer todas las coordenadas de los elementos LineString, eliminar los elementos Point y combinar los segmentos de ruta en un solo LineString dentro de un Placemark.

En términos prácticos, la IA recibe instrucciones para:

• Extraer todas las coordenadas de los LineString dentro de los Placemarks y eliminar los Point.
• Unir las coordenadas extraídas en un único elemento LineString.
• Devolver un archivo KML válido con un solo Placemark que contenga la geometría de la ruta unificada.

El archivo resultante contiene un solo Placemark y un solo LineString con todas las coordenadas de la ruta unidas.

Después de importar este archivo procesado nuevamente en Navixy, el sistema muestra una única ruta que abarca todos los segmentos previamente separados.

Como se observa, la ruta ahora está unificada y aparece como una sola geocerca seleccionable que puede activar alertas de entrada o salida a lo largo de toda su extensión.

Limitaciones del enfoque con IA para procesar archivos KML

Aunque este enfoque reduce considerablemente el esfuerzo manual, es importante considerar varias limitaciones prácticas observadas durante las pruebas.

Duración de la ruta

Las rutas que cubren un solo día se procesan sin inconvenientes. En pruebas, el enfoque se amplió a rutas de dos días usando un dispositivo que transmitía datos cada tres minutos. Al intentar procesar rutas de tres días, la IA ya no pudo manejar los datos de forma confiable, y los resultados fueron inconsistentes.

Número de puntos

Las geocercas tipo ruta, o "forma de salchicha", están limitadas a 1,024 puntos. Las rutas más largas con alta densidad de datos de rastreo pueden superar este límite y requerir manejo adicional, como dividir la ruta en segmentos.

Restricciones de cuentas de IA

El procesamiento de archivos KML descrito aquí se realizó usando cuentas premium de proveedores de IA. Las cuentas estándar podrían tener límites más estrictos en el tamaño del archivo, el tiempo de procesamiento o la complejidad del prompt, lo que puede afectar los resultados.

Qué cambia el enfoque basado en KML para el geocercado de rutas

Este caso demuestra cómo las geocercas basadas en rutas pueden pasar de ser una tarea manual y lenta a convertirse en un proceso operativo repetible. Al usar archivos KML como formato común para capturar y reutilizar rutas reales de vehículos, las flotas disponen de una forma práctica de convertir datos de rastreo en controles aplicables sin redibujar rutas desde cero.

En el ejemplo de Navixy, este enfoque redujo el tiempo de configuración de geocercas de rutas de varias horas a unos pocos minutos. Ese cambio por sí solo impacta la rapidez con la que se pueden desplegar nuevas rutas, la capacidad de respuesta de los equipos operativos y la facilidad para verificar el cumplimiento cuando surgen dudas.

Al mismo tiempo, el ejemplo demuestra que este enfoque no aplica de manera igual en todas las situaciones. La longitud de la ruta, la densidad de datos y los límites de procesamiento tienen un papel importante y deben comprenderse antes de aplicar el flujo de trabajo a gran escala. Dentro de esos límites, el enfoque ofrece una forma confiable de simplificar la gestión de rutas manteniendo plena visibilidad de lo que ocurre en carretera.

En conjunto, los archivos KML, el geocercado basado en rutas y la automatización dirigida forman un conjunto de herramientas práctico para flotas que necesitan mayor control sobre cómo se ejecutan las rutas, no solo dónde aparecen los vehículos en el mapa.

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