Los servicios de recogida de vehículos por infracción, en una gran ciudad, representan una gran complejidad logística. La mejora de la eficiencia de dichos servicios requiere desarrollar una modelización apoyada en técnicas de simulación y en la teoría de colas. Dicha modelización, permite valorar las mejoras que pueden obtenerse mediante cambios de operación y gestión del sistema. Los resultados obtenidos pueden traducirse en impactos económicos a través de un modelo sencillo. Los pasos en los que está estructurado el presente proyecto son los siguientes: Análisis de la operativa de grúas actual. Se hace un análisis de la situación con el objetivo de obtener informaciones cualitativas y cuantitativas, que sirven como base al diseño de las opciones de mejora y a la construcción del modelo de operativa. Este análisis se hace utilizando directamente datos obtenidos del sistema informático de gestión, a través de entrevistas a los diferentes actores del proceso o realizando observaciones de campo. Caracterización de escenarios de mejoras en el servicio. Se identifican orígenes de reducción de eficiencia y se proponen opciones de mejoras en la operativa. De estas opciones se eligen las más relevantes en función de criterios de elección determinado. Construcción de un modelo de la operativa. Se especifica y se construye un modelo de la operativa con el fin de simular los escenarios de mejora estudiados. Dimensionamiento de la nueva operativa. Se simulan los diferentes escenarios. Así se obtienen las características físicas de la operativa por cada opción. A partir de estos datos, se puede dimensionar los elementos claves de la operativa: plantilla, equipo, edificios, stock, localización. Análisis económico y reducción de costes. Se construye un modelo de costes para valorar económicamente los ahorros que se pueden conseguir con las diferentes opciones de mejora. También se valoran las inversiones que implica su implementación. Este enfoque ha sido utilizado en un caso real en una ciudad europea de más de dos millones de habitantes.