Diseño de una herramienta para la asignación de vehículos de carga como propuesta para Grupo OET

El transporte de carga por carretera corresponde a la etapa de distribución de la cadena de abastecimiento, por lo tanto, es esencial para que las empresas puedan cumplir sus metas comerciales. El problema de asignación de vehículos de carga tiene como objetivo la planeación de un conjunto de vehículos que atenderán la demanda dispersa geográficamente. El presente documento desarrolla una herramienta de optimización, que realiza la asignación de vehículos de carga para la operación radicada en el puerto de Buenaventura, considerando las restricciones del Vehicle Allocation Problem (VAP), con el fin de maximizar la utilidad total que depende de los beneficios de transportar vehículos cargados y los costos asociados a reposicionar vehículos vacíos para el cumplimiento de la demanda.El proceso de diseño inició con un análisis estadístico para determinar los factores que afectan la utilidad total de la empresa y delimitan los parámetros y variables presentes en los modelos planteados. La solución propuesta corresponde a un modelo de programación lineal entera mixta (PEM), para instancias pequeñas, ejecutado en CPLEX en el servidor online Neos y a una metaheurística de recocido simulado (SA) programada en Visual Basic for Application (VBA). Para la ejecución de los modelos mencionados, el usuario debe ingresar los parámetros de entrada para obtener la planeación semanal, teniendo en cuenta las restricciones para hallar soluciones factibles.Para la verificación del diseño, se ejecutó el PEM y el SA con las mismas instancias reales que se presentan en la operación de la empresa, con el fin de evaluar el rendimiento de los modelos propuestos. Como resultado, al evaluar la utilidad total, se encontró que, al implementar el PEM y el SA, mejoran la solución un 32.1% y 43.2% respectivamente, comparado con la planeación real de la empresa en instancias pequeñas. Adicionalmente, el SA proporciona resultados más rápidos frente al PEM, aunque, en promedio, resultados un 8% debajo de la solución óptima. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos en instancias más grandes presentadas en la operación de la empresa frente al SA. De este modo, el SA logró una mejora en la utilidad total de 42.4% en un tiempo de ejecución aceptable.

• Autores: Rico Aldana, Laura Julieth; Palacio Malambo, Jaysver Stiven; López Monroy, Tania Valentina; Bernal Munar, Ernesto Junior
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/59115
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/59115
• Palabra clave: Transporte de carga; Asignación de vehículos; Optimización; Recocido simulado; Freight transportation; Vehicle allocation; Optimization; Simulated annealing; Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas; Transporte de carga; Optimización combinatoria; Simulación por computadores
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