Análisis en la georeferenciación y programación de las rutas en los sistemas de transporte logísticos de la empresa Blu Logistics

A partir de algunas de las deficiencias en la operación logística de la empresa Blu Logistics, surgió la necesidad de realizar una investigación, con el fin de evidenciar los puntos críticos que se presentaban. Asimismo, se identificaron posibles mejoras en los procesos de cargue, recolección y distribución urbana y/o regional de la mercancía. Las principales problemáticas se centran en el proceso no estandarizado de la programación de las rutas a seguir para la recolección y entrega de la carga y en el orden en que se realiza el cargue de la mercancía dentro del camión, ya que, no se priorizan los productos de acuerdo a su entrega. En este orden de ideas, se procedió a implementar un algoritmo genético que permite programar los envíos de cada zona geográfica, generando una ruta lógica en tiempo real validando el tráfico vehicular con la ayuda del aplicativo Google Maps. Además, contempla variables del proceso como la vejez en bodega y el nivel de cumplimiento de los envíos. Del mismo modo, al tener la ruta con que se entregará, es posible determinar el orden en que se debe realizar el cargue de los vehículos, minimizando los tiempos de entrega en cada uno de los puntos. Para finalizar, como resultado de este algoritmo, al iterar y obtener diversas soluciones en el perímetro de la población, en este caso Barranquilla, arroja una ruta cercana a seguir por cada camión. De esta forma se obtiene mayor efectividad en la operación, disminución en los trayectos, una mejora en los tiempos de distribución y/o recolección y, por último, favorece el control, el seguimiento y el monitoreo de las rutas desde la compañía. Todo esto se ve reflejado en la reducción de costos de transporte por el ahorro de los tiempos de desplazamiento innecesarios entre cada punto y en los costos de almacenamiento de la mercancía dentro del camión, gracias a la organización de la misma al momento de su entrega.

• Autores: Sanchez Camacho, Daniela Susana; Lujan Cure, Hernando Enrique; Jaraba Sesin, Andrea Carolina
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7782
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/7782
• Palabra clave: Georeferenciación; Algoritmo; distribución; GEOREFERENCING; PROGRAMMING; google maps; cargo; route
• License: Universidad del Norte