Optimización del Ruteo de Vehículos en una Cadena de Suministros Con Programación Matemática En Una Base Diaria

Published in: Global Partnerships for Development and Engineering Education: Proceedings of the 15th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology
Date of Conference: July 19-21, 2017
Location of Conference: Boca Raton, FL, United States
Authors: Marcos Moya, PhD. (Universidad Latina de Costa Rica, CR)
Full Paper: #169

Abstract:

El ruteo de vehículos es clave en la configuración de una cadena de suministros, especialmente para la distribución de los productos que se fabrican y/o se almacenan en los centros de distribución de las empresas. El modelado mediante programación matemática entera mixta se considera dentro del grupo de los métodos exactos y contribuye significativamente a la solución óptima del problema. Sin embargo, cuando las empresas tienen que distribuir sus productos a una cantidad significativa de clientes en una base diaria, los modelos de programación matemática se vuelven imprácticos debido a la gran cantidad de parámetros de entrada que deben incluirse y a la gran cantidad de variables de salida que se generan en el modelo. El objetivo de este trabajo es mostrar una metodología prototipo de generación de modelos desarrollada para obtener una solución óptima del enrutamiento del vehículo siguiendo un procedimiento de tres pasos: Agrupamiento, Ruteo y Particionamiento. Para la optimización, se utilizó una modelización matemática de dos fases, resuelta mediante programación matemática entera mixta, como variante del método de solución del problema VRP y MDVRP. Se consideró una empresa que tiene que entregar una cantidad específica de mercancías diariamente a 40 clientes. Estos clientes deben estar agrupados en cuatro ubicaciones. Cada grupo, a su vez, debe ser visitado por una flota de vehículos en una secuencia que produzca el menor costo posible. Los datos de la base de datos de distribución, así como el sistema de información geográfica (SIG), se utilizaron para generar los modelos.