Modelo de centro de distribución verde: amigabilidad con el medio ambiente y eficiencia operacional usando un enfoque de procesos y un metaheurístico de búsqueda tabú

Este artículo tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo de centro de distribución (CEDI) verde, que se conforma de tres componentes: un módulo de gestión, un sistema de administración de almacenes (WMS-Warehouse Management System) y un metaheurístico. Como resultado de la validación del mo...

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Autores:: Gomez Montoya, Rodrigo Andres
Correa Espinal, Alexander Alberto
Hernandez Vahos, José Daniel

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2017

Institución:: Universidad de Medellín

Repositorio:: Repositorio UDEM

Idioma:: spa

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description	Este artículo tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo de centro de distribución (CEDI) verde, que se conforma de tres componentes: un módulo de gestión, un sistema de administración de almacenes (WMS-Warehouse Management System) y un metaheurístico. Como resultado de la validación del modelo en un CEDI de una empresa mediana de alimentos, se obtuvo una reducción de las emisiones de CO2 equivalente de 731 kg/mes o un 37% de las emisiones en la preparación de pedidos. Además, se desarrolló el modelamiento de un metaheurístico de búsqueda tabú para resolver el problema de ruteo en la preparación de pedidos, lo que permitió incrementar la eficiencia de la operación en un 18,83%, así como obtener una reducción de 198 kg de CO2 equivalente por mes. Por lo tanto, el modelo CEDI verde, simultáneamente, aumentó la eficiencia y redujo la cantidad de kilogramos de CO2, utilizando un enfoque que no había sido abordado en la literatura para este proceso logístico.
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Como resultado de la validación del modelo en un CEDI de una empresa mediana de alimentos, se obtuvo una reducción de las emisiones de CO2 equivalente de 731 kg/mes o un 37% de las emisiones en la preparación de pedidos. Además, se desarrolló el modelamiento de un metaheurístico de búsqueda tabú para resolver el problema de ruteo en la preparación de pedidos, lo que permitió incrementar la eficiencia de la operación en un 18,83%, así como obtener una reducción de 198 kg de CO2 equivalente por mes. Por lo tanto, el modelo CEDI verde, simultáneamente, aumentó la eficiencia y redujo la cantidad de kilogramos de CO2, utilizando un enfoque que no había sido abordado en la literatura para este proceso logístico.This article is intended to develop and validate a green distribution center model consisting of three components: a management module; a warehouse management system (WMS); and a metaheuristics. As a result of the validation of the model at a Distribution Center of a medium-size food company, a reduction of CO2 emissions was achieved, equivalent to 731 kg/month or 37% of issues for preparation of orders. Additionally, the modeling of a Taboo Search metaheuristics was developed to resolve the routing problem for the preparation of orders; this allowed increasing the operation efficiency in about 18.83% and to obtain a reduction of 198 kg of equivalent CO2 per month. Therefore, the green distribution center model, simultaneously, increased the efficiency and reduced the amount of kilograms of CO2, using an approach that had not been addressed in literature for this logistic process.Este artigo tem como objetivo desenvolver e validar um modelo de centro de distribuição (Cedi) verde formado por três componentes: um módulo de gestão, um sistema de administração de armazéns (WMS-Warehouse Management System) e uma meta-heurística. Como resultado da validação do modelo num Cedi de uma empresa média de alimentos, obteve-se uma redução das emissões de CO2 equivalente de 731 kg/mês ou 37% das emissões na preparação de pedidos. Além disso, desenvolveu-se o modelamento de uma meta-heurística de pesquisa tabu para resolver o problema de roteamento na preparação de pedidos, o que permitiu aumentar a eficiência da operação em 18,83%, bem como obter uma redução de 198 kg de CO2 equivalente por mês. Portanto, o modelo de Cedi verde, ao mesmo tempo, aumentou a eficiência e reduziu a quantidade de quilograma de CO2 utilizando uma nova abordagem na literatura para esse processo logístico.p. 199-217Electrónicoapplication/pdfspaUniversidad de MedellínIngeniería AmbientalFacultad de IngenieríasMedellínhttp://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/10481631199217A. Correa and R. Gómez, “Tecnologías de la Información en la cadena de suministro,” Dyna, vol. 76, n.° 157, pp. 37–48, 2009.E. Frazelle and R. Sojo, Logística de almacenamiento y manejo de materiales de clase mundial. Bogotá: Grupo Editorial Norma, 2007.J. J. Bartholdi and S. T. Hackman, Warehouse & Distribution Science: Release 0.96. The Supply Chain and Logistics Institute, 2014.A. Correa, R. Gómez and J. Cano, “Gestión de almacenes y tecnologías de la información y comunicación (TIC),” Estudios Gerenciales, vol. 26, n.° 117, pp. 145–171, 2010.S. Henn and V. Schmid, “Metaheuristics for order batching and sequencing in manual order picking systems,” Computers & Industrial Engineering, vol. 66, n.° 2, pp. 338–351, Oct. 2013.H. Min, “Application of a decision support system to strategic warehousing decisions,” International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, vol. 39, n.° 4, pp. 270-281, 2009.S. Henn, “Metaheuristics for the order batching problem in manual order picking systems,” BuR Business Research Journal, vol. 3, n.° 1, pp. 1-24, 2010.O. Kulak, Y. Sahin, and M. E. Taner, “Joint order batching and picker routing in single and multiple-cross-aisle warehouses using cluster-based tabu search algorithms,” Flex Serv Manuf J, vol. 24, n.° 1, pp. 52-80, Mar. 2012.M. de Brito and R. Dekker, “Reverse logistics - a framework,” Econometric Institute Research Papers, vol. 1, pp. 1-19, Oct. 2002.S. Ubeda, F. J. Arcelus, and J. Faulin, “Green logistics at Eroski: A case study,” International Journal of Production Economics, vol. 131, n.° 1, pp. 44-51, May 2011.R. Dekker, J. Bloemhof, and I. Mallidis, “Operations Research for green logistics – An overview of aspects, issues, contributions and challenges,” European Journal of Operational Research, vol. 219, n.° 3, pp. 671-679, Jun. 2012.U. Martinsen and M. Björklund, “Matches and gaps in the green logistics market,” Int Jnl Phys Dist & Log Manage, vol. 42, n.° 6, pp. 562-583, Jul. 2012.G. Zhang and Z. Zhao, “Green Packaging Management of Logistics Enterprises,” Physics Procedia, vol. 24, Part B, pp. 900-905, 2012.Y. Y. Zhao and Y. J. Gu, “Green Logistics and Social Sustainable Development,” in Advanced Materials Research, 2014, vol. 962, pp. 2180-2184.I. Harris, C. L. Mumford, and M. M. Naim, “A hybrid multi-objective approach to capacitated facility location with flexible store allocation for green logistics modeling,” Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, vol. 66, pp. 1-22, Jun. 2014.S. Zhang, C. K. M. Lee, H. K. Chan, K. L. Choy, and Z. Wu, “Swarm intelligence applied in green logistics: A literature review,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 37, pp. 154-169, Jan. 2015.K. Lai and C. W. Y. Wong, “Green logistics management and performance: Some empirical evidence from Chinese manufacturing exporters,” Omega, vol. 40, n.° 3, pp. 267-282, Jun. 2012.M. S. Pishvaee, S. A. Torabi, and J. Razmi, “Credibility-based fuzzy mathematical programming model for green logistics design under uncertainty,” Computers & Industrial Engineering, vol. 62, n.° 2, pp. 624-632, Mar. 2012.K. Dobers, A. Klukas, W. Lammers, M. Laux, G. Mauer, and M. Schneider, “Green Logistics: Optimisation Approaches for Resource-Efficient Logistics Services,” in Efficiency and Logistics, U. Clausen, M. ten Hompel, and M. Klumpp, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 149-161.G. Ćirović, D. Pamučar, and D. Božanić, “Green logistic vehicle routing problem: Routing light delivery vehicles in urban areas using a neuro-fuzzy model,” Expert Systems with Applications, vol. 41, n.° 9, pp. 4245-4258, Jul. 2014.Revista Ingenierías Universidad de Medellínhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Ingenierías Vol. 16, Núm. 31 (2017): Julio-Diciembre; 199-217distribution centerCO2 emissionsgreen logisticsenvironmentmetaheuristicsinformation and communication technologiescentro de distribuciónemisiones CO2logística verdemedio ambientemetaheurísticostecnologías de la información y comunicacionescentro de distribuiçãoemissões de CO2logística verdemeio ambientemeta-heurísticatecnologias de da informação e comunicaçãoModelo de centro de distribución verde: amigabilidad con el medio ambiente y eficiencia operacional usando un enfoque de procesos y un metaheurístico de búsqueda tabúGreen distribution center model: environmentally friendly and operational efficiency using a process approach and a taboo search metaheuristicsModelo de centro de distribuição verde: amigabilidade com o meio ambiente e eficiência operacional com uma abordagem de processos e uma meta-heurística de pesquisa tabuArticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Artículo científicoinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Comunidad Universidad de MedellínLat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degreesLong: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreesTHUMBNAILportada.JPGportada.JPGimage/jpeg14005http://repository.udem.edu.co/bitstream/11407/4684/2/portada.JPG92bff56e370a48be590d7cdb3cdec41cMD52ORIGINALArticulo.htmltext/html497http://repository.udem.edu.co/bitstream/11407/4684/1/Articulo.htmld732c3ce73e58c9ca3992b929dff5865MD5111407/4684oai:repository.udem.edu.co:11407/46842021-05-14 14:29:28.795Repositorio Institucional Universidad de Medellinrepositorio@udem.edu.co

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