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Estudio de ubicación de las unidades básicas operativas del cuerpo general de bomberos voluntarios del Perú: caso Lima Metropolitana y CallaoMorales Mere, José Antonio 11 February 2022 (has links)
La presente investigación tiene como objetivo reducir el tiempo de respuesta a emergencias
(TRE) del Cuerpo General de Bomberos Voluntarios del Perú (CGBVP) en Lima Metropolitana y
Callao. Para ello, se describe la problemática actual del CGBVP y la Intendencia Nacional de
Bomberos del Perú, institución encargada del manejo de recursos para la operatividad del
CGBVP. En esta problemática, se identifica que la distribución de recursos es un factor que afecta
el TRE en el que el 90% de los incidentes son atendidos en menos de 19.5 minutos. Al desarrollar
un diagnóstico a la ubicación de recursos del CGBVP, se observa que el comportamiento del TRE
es afectado por elementos externos tales como el crecimiento del parque automotor, la
velocidad promedio de viaje y el crecimiento de emergencias atendidas. Adicionalmente, se
desarrolla un diagnóstico a la cobertura actual y a las zonas de demanda por tipo de emergencia.
En base a esta información, se elabora un modelo de optimización por límite de cobertura y un
modelo de optimización por metas. En cada modelo, se consideran dos escenarios de evaluación
en una región de análisis basada en la distancia de Manhattan. El primero consiste en determinar
la configuración de estaciones en condiciones ideales, es decir, sin considerar las estaciones
existentes en la región evaluada. El segundo escenario, consiste en evaluar la configuración de
las estaciones que se deberán agregar o reubicar a las estaciones existentes. Luego, el resultado
de cada modelo en ambos escenarios es evaluado en base al cumplimiento del estándar
internacional NFPA 1720, considerando que el 90% de los incidentes sean atendidos en menos
de 9 minutos. Finalmente, se concluye que ambos modelos presentan resultados óptimos en el
diseño y en el análisis de sensibilidad en ambos escenarios. Además, se evidenció que el modelo
de optimización por metas permite incluir variables políticas, económicas y sociales para
obtener un modelo con un resultado holístico.
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