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...

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Autores:
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
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12214
https://doi.org/10.17981/ingecuc.15.2.2019.03
Palabra clave:
shelf location and allocation
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description 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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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.Introduction: Retailer’s operational decisions imply that through its assortment the demand can be satisfied achieving the highest possible profit making the best possible use of its exhibition space. This article presents a mixed integer linear programming model which main purpose is to maximize the profit of a retailer considering the effects of substitution between the items, space elasticity, service levels and buyer’s decisions. Objective: To propose a decision model for space allocation, assortment planning and shelf location for a retailer. Method: First different factors that affect the decisions under study are analyzed using primary and secondary sources. Then the formulation of the model is proposed and its performance is evaluated using real data from a product category at a retailer’s point of sale. Results:  For the test instance, the optimal solution was obtained in a reasonable computational time and the solution presents the best way to manage the assortment at the point of sale, improving the results of the current method. Conclusions: The proposed model allows increasing the profitability of the chain through the selection of the appropriate assortment, with fair exhibition spaces and suggesting the exact location of the items.application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2019http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/1965shelf location and allocationretailmathematical modellingmixed integer lineal programmingassortment planningasignación y localización en góndolacomercio al detalmodelos matemáticosprogramación lineal entera mixtaplaneación del surtidoModelo para la planeación del surtido, asignación de espacio y localización en góndolaAssortment planning, space assignment and shelf location modelArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc M. Karampatsa, E. Grigoroudis and N. F. Matsatsinis, “Retail Category Management: A Review on Assortment and Shelf-Space Planning Models,” in Operational Research in Business and Economics, E. Grigoroudis, M. Doumpos, Eds., Cham, Switzerland: Springer, 2017, pp. 35–67. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33003-7_3 S. Greenhouse, “How Costco Became the Anti-Wal-Mart,” The New York Times. [Online . Available: http://www.nytimes.com/2005/07/17/business/yourmoney/how-costco-became-the-antiwalmart.htmltarget="_blank". [Accessed: 04-Oct-2017 A. H. Hübner and H. Kuhn, “Shelf and Inventory Management with Space-Elastic Demand,” in Operations Research Proceedings 2010, Hu B., Morasch K., Pickl S., Siegle M., eds., (GOR (Gesellschaft für Operations Research e.V.)), Berlin, Heidelberg: Springer, 2011, pp. 405–410. https://doi.org/10.1007/978-3-642-20009-0_64 P. M. Reyes and G. V. Frazier, “Goal programming model for grocery shelf space allocation,” Eur. J. Oper. 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