MODELAMIENTO Y OPTIMIZACIÓN MATEMATICA DE LOS REQUERIMIENTOS DE TRANSPORTE PARA LOS SERVICIOS DE ABASTECIMIENTO DE UNA EMPRESA DE DISTRIBUCIÓN Y LOGÍSTICA.

Abstract

Problemas de coordinación entre las áreas de planificación y de transporte son el principal dolor de cabeza en la empresa LTS, especificamente por que esta descoordinación ha provocado una mala gestión en toda la cadena de suministro, que se ha traducido en grandes costos para la empresa. Hoy en día la tendencia es lograr una logística integrada que permita reunir la información de todos los procesos de formar integral mediante un trabajo en conjunto de las áreas. Sumado a lo anterior, la empresa no cuenta con herramientas eficientes que reunan la información de carga y transporte, y permitan obtener un plan de requerimiento de transporte diario de manera rápida y eficiente. Para resolver esta problemática se propone la construcción de un modelo de optimización matemática integral que permita obtener los planes de requerimiento de transporte al día, contribuyendo a la empresa con una herramienta que permita la toma de decisiones. El modelo generado basado en el problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo corresponde a una representación abstracta que responde a la situación actual de transporte de la empresa. Esta formulación se realizó a través del lenguaje de programación matemática AMPL que permite formular problemas matemáticos facilmente con tan solo la ayuda de un manual. Se probaron instancias de tamaño pequeño con el modelo generado a través de la versión estudiantil de AMPL para analizar el comportamiento de los vehiculos utilizados y rutas obtenidas, al aumentar o disminuir el número de clientes y el intervalo de tiempo de las ventanas horarias. Se realizó una comparación para instancias del mismo número de clientes pero que difieren en cuando a las ventanas horarias de los clientes. Se propuso la resolución de una instancia real para la empresa la que considero un tamaño de 100 clientes y 50 vehículos. Los resultados obtenidos fueron arrojados por un solver de optimización llamado NEOS que es un solver gratuito que se encuentra disponible en internet y que permite obtener resultados en corto tiempo. Al resolver la instancia real los resultados obtenidos fueron satisfactorios, ya que cumplieron con las condiciones iniciales y restricciones del modelo. Al analizar los resultados, el modelo minimiza el número de vehículos utilizados, todos los clientes son visitados una vez al día y abastecidos con su respectiva demanda, los vehículos alcanzan a visitar a más de un cliente, y el inicio del servicio esta dentro de la ventana de tiempo de los clientes. Sin embargo, a pesar de responder exitosamente el modelo presenta algunas falencias que podrían mejorarse en investigaciones futuras como ajustar el inicio del servicio al limite inferior de la ventana de tiempo, y evitar que los vehículos llegan anticipadamente a los clientes. Finalmente, se ha logrado contribuir con una herramienta de planificación de transporte diaria para la empresa, que reemplazara el antiguo metodo de planificación de transporte, beneficiara con ahorro de tiempo, disminución de costos por malas planificaciones y utilización de flota propia.