Diseño de un método de asignación de ubicaciones que minimice el lead time de la operación en el centro de distribución Tittán Totto

Una de las actividades más costosas que componen el lead time en los centros de distribución de las organizaciones es el alistamiento de pedidos. Las decisiones de asignación de almacenamiento (slotting) tienen un impacto directo en la eficiencia de los procesos de alistamiento de pedidos, ya que la...

Full description

Autores:
Rodríguez Giraldo, Sofía Catalina
Callejas Gamba, Juan José
Rosado Cuervo, Daniela
Montoya Castillo, Luis Alfonso
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/53086
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/53086
Palabra clave:
Lead time
Tiempo de alistamiento de pedidos
Slotting
Correlaciones
Búsqueda tabú
Algoritmo genético
Ubicaciones dinámicas
Mantenimiento
Lead time
Order preparation time
Slotting
Correlations
Taboo search
Genetic algorithm
Dynamic slots
Maintenance
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Mejoramiento de procesos
Tiempos y movimientos
Logística empresarial
Tiempo de alistamiento de pedidos
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:Una de las actividades más costosas que componen el lead time en los centros de distribución de las organizaciones es el alistamiento de pedidos. Las decisiones de asignación de almacenamiento (slotting) tienen un impacto directo en la eficiencia de los procesos de alistamiento de pedidos, ya que las rutas de recolección se ven afectadas por la ubicación de los SKUs en la zona de picking. Por lo tanto, este documento presenta la metodología con la que se elaboró un aplicativo de asignación de ubicaciones (slotting) que disminuyó en 29% el lead time teórico de la operación para la zona de picking del centro de distribución Tittán Totto. Este proyecto abordó tres componentes clave del slotting: la estrategia de ordenamiento de los SKUs mediante métodos heurísticos como la estrategia de correlaciones y metaheurísticos como la búsqueda tabú y el algoritmo genético, el cálculo de la cantidad de slots que deben ser asignados a cada SKU, mediante un modelo matemático y, por último, la política de mantenimiento para actualizar el slotting a los requerimientos de la demanda. El resultado de los métodos desarrollados se evaluó y comparó con la solución de Totto, utilizando datos reales e hipotéticos de tres meses de operación. Finalmente, se discutieron los resultados obtenidos.