Análisis de los errores en el picking y verificación de unidades sueltas en el centro de distribución de comercial Nutresa Bogotá

Para el centro de distribución de Comercial Nutresa, el proceso de preparación de pedidos tiene dos conceptos fundamentales: eficiencia y efectividad. La eficiencia se refiere a la velocidad con la que realizan el alistamiento de los pedidos, mientras que la efectividad corresponde a la exactitud con que se alista la mercancía que se había solicitado. La promesa de servicio al cliente consiste en entregarle los productos solicitados, en el plazo pactado y en las cantidades acordadas. Cuando existen errores en el proceso de alistamiento de mercancía que no son solucionados antes del envío al cliente, se corre el riesgo de perder ventas y generar molestias. Actualmente, Comercial Nutresa presenta errores constantes en las ordenes despachadas, a pesar de realizar una verificación del 100% de los alistamientos, solo logra identificar el 40% de los casos con novedades en las cantidades alistadas. Con el objetivo de disminuir la cantidad de errores y optimizar recursos en el proceso alistamiento, se propone una lista de recomendaciones y buenas prácticas, acompañadas de un modelo de aprendizaje automático capaz de reconocer alistamientos con alta probabilidad de ser defectuosos. La propuesta logra reducir un 70% la cantidad de alistamientos a verificar, logrando identificar el 60% de los errores. En términos de negocio, esto representa ahorros operativos cercanos a 320 millones de pesos colombianos anuales.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/47192
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/47192; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.47192
• Palabra clave: Gestión de almacenes; Sistemas de picking; Aprendizaje automático; Redes neuronales; Warehouse management; Order picking systems; Machine learning; Neural networks; Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas; Redes neurales (Computadores); Administración de almacenes; Aprendizaje de maquinas
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