ANÁLISIS Y OPTIMIZACIÓN DEL TRANSPORTE DE PALLETS EN CAMIONES DE FLETE DE ACARREO ENTRE PLANTA Y DEPOSITO PARA ECCU S. A.

Abstract

La presente memoria busca la optimización del transporte de pallets de acarreo a través de la formulación de una estrategia algorítmica de optimización, incluyendo un modelo de programación entera y una heurística de carga, asociadas a la problemática de transportes presentada en ECCU S.A., empresa líder en producción de bebidas analcohólicas. El costo total de transporte para el ao 2005 supera los MM$3.000, distribuyéndose principalmente en gaseosas, aguas envasadas y néctares, abarcando más del 90% del costo total. Además existen más de 40 rutas, donde las más significativas en términos de costo son Modelo - Antofagasta, Modelo - Talcahuano y Coinco -Antofagasta, aportando cerca de 1/3 del costo total, y en términos de rotación Modelo Cervecera y Coinco - Modelo. Por esto, los elementos críticos en términos de rotación y costo a productos, rutas y períodos, son las gaseosas en formato pet, el tipo de productos, Modelo - Antofagasta y Modelo - Cervecera las rutas críticas, y el período crítico seleccionado corresponde a Diciembre de 2005. El resultado obtenido es una reducción en 49 camiones en relación a los ocupados en el período correspondiente, lo que significa una reducción de 8,22% en este ítem. Además, aumenta la asignación promedio a 28,7 pallets por camión, representando un aumento en relación a lo ocurrido en 8,7%. La ruta donde se genera un mayor impacto es Modelo - Cervecera, con una asignación promedio de 28,79 pallets por camión, ya que en la ruta Modelo - Antofagasta no se obtiene una reducción de camiones. Se generan además 85 patrones de carga, obteniendo una potente herramienta de planificación en términos de transporte. Por último, el modelo pierde eficiencia al reducirse el volumen de datos y aumentar la heterogeneidad relativa de los productos, por lo que es recomendable utilizar el concepto de zonas de transporte para trabajar con información agregada que asegure homogeneidad y mayores volúmenes de datos.