Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo

En el presente estudio se considera un proceso de distribución de productos que se realiza desde un depósito central en Bogotá hasta plantas ubicadas alrededor de algunos aeropuertos (depósitos intermedios) posicionados a lo largo del territorio nacional. Los productos son transportados en vehículos...

Full description

Autores:
González Santamaría, Michelle
Ibáñez Cárdenas, Juan David
Rosales Rosales, José David
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9898
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9898
Palabra clave:
Enrutamiento
Distribución
Optimización
Metaheurística
Distribution
Routing
Optimization
Metaheuristic
Rights
License
Universidad del Norte
id REPOUNORT2_3a37094f390ce7c7492a335aeb9cac59
oai_identifier_str oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9898
network_acronym_str REPOUNORT2
network_name_str Repositorio Uninorte
repository_id_str
dc.title.es_ES.fl_str_mv Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
dc.title.en_US.fl_str_mv Design and optimization of distribution routes under a metaheuristic approach with capacity and time constraints
title Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
spellingShingle Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
Enrutamiento
Distribución
Optimización
Metaheurística
Distribution
Routing
Optimization
Metaheuristic
title_short Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
title_full Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
title_fullStr Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
title_full_unstemmed Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
title_sort Diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempo
dc.creator.fl_str_mv González Santamaría, Michelle
Ibáñez Cárdenas, Juan David
Rosales Rosales, José David
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Rojas Santiago, Miguel Antonio
dc.contributor.author.none.fl_str_mv González Santamaría, Michelle
Ibáñez Cárdenas, Juan David
Rosales Rosales, José David
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Enrutamiento
Distribución
Optimización
Metaheurística
topic Enrutamiento
Distribución
Optimización
Metaheurística
Distribution
Routing
Optimization
Metaheuristic
dc.subject.en_US.fl_str_mv Distribution
Routing
Optimization
Metaheuristic
description En el presente estudio se considera un proceso de distribución de productos que se realiza desde un depósito central en Bogotá hasta plantas ubicadas alrededor de algunos aeropuertos (depósitos intermedios) posicionados a lo largo del territorio nacional. Los productos son transportados en vehículos terrestres y aéreos de capacidad limitada (20 unidades logísticas), con el objetivo de satisfacer la demanda de 241 unidades logísticas por parte de 151 plantas, teniendo en cuenta un tiempo límite de entrega de 24 horas por planta. Actualmente, la planeación de las rutas de distribución es deficiente, debido al uso de métodos empíricos, altos costos de distribución asociados al elevado kilometraje, baja disponibilidad de productos en las plantas e improductividad de la flota. Este proyecto propone el diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico, con el objetivo de realizar el reparto eficiente de los productos, minimizar la distancia total recorrida y cumplir con las restricciones de capacidad y tiempo. Para esto, se desarrolló una aplicación en Python, con la cual se agruparon las plantas en diferentes segmentos geográficos (clusters) a través del algoritmo K-Means. Posteriormente se realizó el diseño inicial de las rutas para cada segmento haciendo uso del algoritmo Greedy. Luego se diseñó un algoritmo basado en la metaheurística Tabu Search para la optimización de las rutas iniciales. Finalmente se validaron los resultados por medio del software de simulación Arena. Como resultado de este proyecto, se obtuvo una reducción del 7,40% en la distancia recorrida y un 9,55% en los costos de distribución de las rutas realizadas por 16 vehículos; además, cumpliendo con las restricciones de capacidad, tiempo, los requerimientos de las plantas y brindando posibles beneficios adicionales como mayor productividad de flota, cumplimiento de políticas y mayor disponibilidad de productos.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-12-06T14:02:06Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-12-06T14:02:06Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021-11
dc.type.es_ES.fl_str_mv article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10584/9898
url http://hdl.handle.net/10584/9898
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv Universidad del Norte
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Universidad del Norte
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Barranquilla, Universidad del Norte, 2021
institution Universidad del Norte
bitstream.url.fl_str_mv https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/18/Proyecto-Espa%c3%b1ol.pdf
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/19/Proyecto-Espa%c3%b1ol.png
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/20/Proyecto-Ingles.pdf
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/21/Proyecto-Ingles.png
https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/22/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv a1ebbae7d7ac73aeca1a6e477511d53b
d4cd32d50e88b09d676a08f4d81b778e
c38b65698b105e0a4b8e4333650ece2a
86d0027063e50e79759a519a240fa683
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad del Norte
repository.mail.fl_str_mv mauribe@uninorte.edu.co
_version_ 1812183112713502721
spelling Rojas Santiago, Miguel AntonioGonzález Santamaría, MichelleIbáñez Cárdenas, Juan DavidRosales Rosales, José David2021-12-06T14:02:06Z2021-12-06T14:02:06Z2021-11http://hdl.handle.net/10584/9898En el presente estudio se considera un proceso de distribución de productos que se realiza desde un depósito central en Bogotá hasta plantas ubicadas alrededor de algunos aeropuertos (depósitos intermedios) posicionados a lo largo del territorio nacional. Los productos son transportados en vehículos terrestres y aéreos de capacidad limitada (20 unidades logísticas), con el objetivo de satisfacer la demanda de 241 unidades logísticas por parte de 151 plantas, teniendo en cuenta un tiempo límite de entrega de 24 horas por planta. Actualmente, la planeación de las rutas de distribución es deficiente, debido al uso de métodos empíricos, altos costos de distribución asociados al elevado kilometraje, baja disponibilidad de productos en las plantas e improductividad de la flota. Este proyecto propone el diseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico, con el objetivo de realizar el reparto eficiente de los productos, minimizar la distancia total recorrida y cumplir con las restricciones de capacidad y tiempo. Para esto, se desarrolló una aplicación en Python, con la cual se agruparon las plantas en diferentes segmentos geográficos (clusters) a través del algoritmo K-Means. Posteriormente se realizó el diseño inicial de las rutas para cada segmento haciendo uso del algoritmo Greedy. Luego se diseñó un algoritmo basado en la metaheurística Tabu Search para la optimización de las rutas iniciales. Finalmente se validaron los resultados por medio del software de simulación Arena. Como resultado de este proyecto, se obtuvo una reducción del 7,40% en la distancia recorrida y un 9,55% en los costos de distribución de las rutas realizadas por 16 vehículos; además, cumpliendo con las restricciones de capacidad, tiempo, los requerimientos de las plantas y brindando posibles beneficios adicionales como mayor productividad de flota, cumplimiento de políticas y mayor disponibilidad de productos.This study considers a product distribution process that is carried out from a central warehouse in Bogotá to plants located around some airports (intermediate warehouses) positioned across the country. The products are transported by ground and aerial vehicles of limited capacity (20 logistic units), with the objective of fulfilling the demand of 241 logistic units by 151 plants, taking into account a delivery time limit of 24 hours per plant. Currently, the planning of distribution routes is deficient, due to the use of empirical methods, high distribution costs associated with high mileage, low product availability at the plants, and fleet unproductivity. This project proposes the design and optimization of distribution routes under a metaheuristic approach, with the objective of efficient product distribution, minimizing the total distance traveled and complying with the capacity and time constraints. For this purpose, a Python application was developed, which was used to group the plants into different geographical segments (clusters) through the K-Means algorithm. Subsequently, the initial design of the routes for each segment was carried out using the Greedy algorithm. Then, an algorithm based on the Tabu Search metaheuristic was designed for the optimization of the initial routes. Finally, the results were validated by using the Arena simulation software. As a result of this project, a reduction of 7.40% in the distance traveled and 9.55% in the distribution costs of the routes performed by 16 vehicles was achieved; complying with the capacity and time restrictions, the plants' requirements and providing possible additional benefits such as greater fleet productivity, fulfillment of policies and greater product availability.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2EnrutamientoDistribuciónOptimizaciónMetaheurísticaDistributionRoutingOptimizationMetaheuristicDiseño y optimización de rutas de distribución bajo un enfoque metaheurístico con restricciones de capacidad y tiempoDesign and optimization of distribution routes under a metaheuristic approach with capacity and time constraintsarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALProyecto-Español.pdfProyecto-Español.pdfapplication/pdf1060091https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/18/Proyecto-Espa%c3%b1ol.pdfa1ebbae7d7ac73aeca1a6e477511d53bMD518Proyecto-Español.pngProyecto-Español.pngimage/png4190362https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/19/Proyecto-Espa%c3%b1ol.pngd4cd32d50e88b09d676a08f4d81b778eMD519Proyecto-Ingles.pdfProyecto-Ingles.pdfapplication/pdf1065439https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/20/Proyecto-Ingles.pdfc38b65698b105e0a4b8e4333650ece2aMD520Proyecto-Ingles.pngProyecto-Ingles.pngimage/png4177671https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/21/Proyecto-Ingles.png86d0027063e50e79759a519a240fa683MD521LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9898/22/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52210584/9898oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/98982021-12-06 09:02:06.703Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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