Diseño y desarrollo de un modelo de asignación para la optimización de rutas de distribución de la empresa Disecom S.A.

Abstract

El problema de ruteo de vehículos ya ha sido estudiado hace ya bastante tiempo y en la actualidad existen varios métodos para la optimización de redes logísticas centradas en el transporte de mercancías, tal como es el caso del CPP (Chinese Postman Problem), VRP (Vehicule Routing Problem) y TSP (Traveling Salesman Problem). Cada uno de ellos permite diseñar rutas de transporte para varios vehículos, que visiten varios puntos específicos (nodos o clientes), para entregas que se encuentren dispersas geográficamente. El presente estudio es un trabajo aplicativo a uno de estos problemas mencionados anteriormente, en este caso el problema del vendedor viajero (TSP). La necesidad de efectuar este modelo surge debido a que en la empresa, en la cual se realizó el presente trabajo, no existía un método confiable para determinar las rutas de distribución. El crecimiento en los últimos años ha sido la principal causa del problema actual que posee esta organización. Esto ha generado un aumento de las implementaciones de campañas, para la promoción de marcas (productos), en los distintos puntos de venta (clientes). Inicialmente, al tener menores implementaciones, todas las tareas de diseño de rutas y control se realizaban manualmente sin problemas, pero a medida que la empresa ha ido aumentando sus campañas, esto se ha ido complicando. Lo anterior conlleva una serie de problemas como es el caso de la falta de control de kilómetros recorridos y tiempo necesario para recorrer las rutas. Cabe destacar también que últimamente, en meses en donde la demanda es mayor, la empresa no ha cumplido con la entrega de muebles de apoyo (stands), para las promociones. Ya que cada cliente, en este caso los puntos de venta, poseen diferentes ventanas horarias de recepción. Para poder resolver este problema se decidió utilizar una metodología particular, que consiste en generar grupos de clientes, también llamados clusters, que estarían en la misma ruta en la solución final. Luego, para cada cluster se crea una ruta que visite a todos sus clientes, respetando ventanas horarias de recepción y además que la demanda de cada grupo no exceda la capacidad del camión. Por lo tanto, construir las rutas para cada cluster es un TSP que, dependiendo de la cantidad de clientes en la agrupación, se puede resolver de la forma exacta o aproximada. Los resultados obtenidos conducen a ahorros económicos, respecto a costos variables, que se traducen en un total de kilómetros recorridos (rutas) menor a como se hacía en la actualidad. Como también mejoras en los niveles de servicio, disminución de la jornada laboral y la posibilidad de crecimiento a fututo, debido a que con la misma flota que poseen actualmente, podrían atender a más puntos de venta. Los resultados anteriores demuestran las indudables ventajas de utilizar herramientas de la ingeniería industrial, para la optimización de los recursos, con el objetivo de minimizar costos dentro de una organización.