Modelo para la planeación del surtido, asignación de espacio y localización en góndola
Introducción: Las decisiones operativas de un minorista implican que a través de su surtido se pueda satisfacer la demanda logrando la mayor utilidad posible haciendo el mejor uso posible de su espacio de exhibición. Este artículo presenta un modelo de programación lineal entera mixta cuyo propósito...
- Autores:
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Palacios-Villarraga, Nicolás Felipe
Ruiz-Cruz, Carlos Rodrigo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12214
- Palabra clave:
- shelf location and allocation
retail
mathematical modelling
mixed integer lineal programming
assortment planning
asignación y localización en góndola
comercio al detal
modelos matemáticos
programación lineal entera mixta
planeación del surtido
- Rights
- openAccess
- License
- INGE CUC - 2019
Summary: | Introducción: Las decisiones operativas de un minorista implican que a través de su surtido se pueda satisfacer la demanda logrando la mayor utilidad posible haciendo el mejor uso posible de su espacio de exhibición. Este artículo presenta un modelo de programación lineal entera mixta cuyo propósito es maximizar la rentabilidad de un minorista considerando los efectos de sustitución dinámica entre artículos, impactos de la elasticidad del espacio sobre la demanda, niveles de servicio esperados de la exhibición y las decisiones de los compradores. Objetivo: Proponer un modelo que soporte la toma de decisiones de asignación de espacio, planeación del surtido y localización en góndola de un minorista. Metodología: Primero se analizan diferentes factores que afectan las decisiones objeto de estudio usando fuentes primarias y secundarias. Luego se desarrolla el modelo matemático y se evalúa su desempeño utilizando datos reales de una categoría de productos en un punto de venta de una cadena de supermercados. Resultados: En la instancia de prueba se obtiene la solución óptima en un tiempo computacional razonable y esta solución permite establecer la forma en la cual gestionar de mejor manera el surtido en el punto de venta, superando los resultados del método actual. Conclusiones: El modelo propuesto permite aumentar la utilidad de la cadena a través del surtido adecuado, con los espacios de exhibición justos y con la localización exacta de los artículos seleccionados. |
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