Optimización en la Distribución del producto terminado de una Agroindustria en la ciudad de Lima

Published in: Innovation in Engineering, Technology and Education for Competitiveness and Prosperity: Proceedings of the 12th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology
Date of Conference: July 21-24,2014
Location of Conference: Guayaquil,Ecuador
Authors: Jonatán Edward Rojas Polo
Flor María Córdova Neira
Gianni Valerie Reyes Maquín
Consuelo Socorro Tamariz Medina
Refereed Paper: #87

Abstract:

The present work arose from the need to seek routes to optimize the route and transfer of products offered by the agroindustrial, trying to minimize the distances and costs between the point of release of the company and distribution centers for products, which are mostly the main supermarkets in lima. to obtain the optimal distribution path worked with a heuristic two-phase routing first and then assign. as the first step in developing the distribution graph only for the downtown area, which has three vehicles, a node clearance delivery and 34 nodes. heuristic clark and wright algorithm was then applied, considering only the distances from one point to another. subsequently clusters assigned by gillet sweep algorithm to saturate the capacity of the vehicles, for a savings of 15% of the initial path.

Resumen:

El presente trabajo surge ante la necesidad de buscar rutas que optimicen el recorrido y traslado de los productos ofrecidos por la Agroindustrial, tratando de minimizar las distancias y costos entre el punto de despacho de la empresa y los centros de distribución de los productos, los cuales son en su mayoría los principales supermercados de Lima. Para obtener la ruta óptima de distribución se trabajó con una heurística de dos fases, ruteo primero y asigno después. Siendo el primer paso elaborar el grafo de distribución solo para la zona centro, que posee tres vehículos, un nodo de despacho y 34 nodos de entrega. Luego se aplicó el algoritmo Heurístico de Clark y Wright, considerando solo las distancias de un punto a otro. Posteriormente se asignó clústeres mediante el algoritmo de barrido de Gillet hasta saturar la capacidad de los vehículos, obteniendo un ahorro del 15% del recorrido inicial.