Implementación de un modelo matemático para la mejora del proceso de reubicación de unidades no vendidas en Arturo Calle
Comercializadora Arturo Calle SAS es una empresa colombiana textil fundada en el año 1966 y desde entonces uno de sus objetivos ha sido asegurar la mayor variedad de productos, tanto en modelos, referencias y tallas en las tiendas para así ofrecerle a sus clientes el producto que necesiten en el mom...
- Autores:
-
Reyes Sanjuan, Brayan Andrés
Rodríguez Espitia, Sebastián
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93866
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/93866
- Palabra clave:
- Huerístico
Mejora
Proceso
Lenguaje de programación
Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas
Python (Lenguaje de programación para computadores)
Mejoramiento de procesos
Solución de problemas
Heuristic
Improvement
Process
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Comercializadora Arturo Calle SAS es una empresa colombiana textil fundada en el año 1966 y desde entonces uno de sus objetivos ha sido asegurar la mayor variedad de productos, tanto en modelos, referencias y tallas en las tiendas para así ofrecerle a sus clientes el producto que necesiten en el momento que lo necesiten. A partir de esto se pensó en el proceso de reubicación de unidades no vendidas, para así poder consolidar las unidades finales de los diferentes productos en las tiendas que mejor oportunidad de venta presenten para cada uno de estos. Por lo cual se crea el proyecto de implementar un modelo matemático que utilice técnicas heurísticas y mejore el proceso actual de reubicación en la empresa, modelo que caracteriza los parámetros y variables que son primordiales para la empresa tales como el presupuesto, las curvas promedio de unidades, las restricciones de prendas en tiendas específicas, entre otras. Teniendo, como resultado, un proceso que mejora la calidad del inventario en las tiendas en hasta un 25% y reduce el tiempo de ejecución del proceso anteriormente utilizado en hasta un 70%, debido a que ahora es un proceso automatizado que usa la herramienta Google Colab para correr el código que se usó para estructurar el heurístico mediante lenguaje de programación Python. |
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Por lo cual se crea el proyecto de implementar un modelo matemático que utilice técnicas heurísticas y mejore el proceso actual de reubicación en la empresa, modelo que caracteriza los parámetros y variables que son primordiales para la empresa tales como el presupuesto, las curvas promedio de unidades, las restricciones de prendas en tiendas específicas, entre otras. Teniendo, como resultado, un proceso que mejora la calidad del inventario en las tiendas en hasta un 25% y reduce el tiempo de ejecución del proceso anteriormente utilizado en hasta un 70%, debido a que ahora es un proceso automatizado que usa la herramienta Google Colab para correr el código que se usó para estructurar el heurístico mediante lenguaje de programación Python.Comercializadora Arturo Calle SAS is a Colombian textile company founded in 1966 and since then one of its objectives has been to ensure the greatest variety of products, both in models, references and sizes in stores in order to offer its customers the product they need when they need it. From this point on, the process of relocation of unsold units was considered, in order to consolidate the final units of the different products in the stores that present the best sales opportunity for each of them. Therefore, the project of implementing a mathematical model that uses heuristic techniques and improves the current relocation process in the company was created, a model that characterizes the parameters and variables that are essential for the company such as the budget, the average unit curves, the restrictions of garments in specific stores, among others. The result is a process that improves the quality of inventory in stores by up to 25% and reduces the execution time of the process previously used by up to 70%, since it is now an automated process that uses the Google Colab tool to run the code that was used to structure the heuristic using the Python programming language.Arturo CallepdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasHuerísticoMejoraProcesoLenguaje de programaciónIngeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicasPython (Lenguaje de programación para computadores)Mejoramiento de procesosSolución de problemasHeuristicImprovementProcessProgramming languageImplementación de un modelo matemático para la mejora del proceso de reubicación de unidades no vendidas en Arturo CalleImplementation of a mathematical model to improve the relocation process of unsold units in Arturo CallebachelorThesisPasantíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Hillier, Frederick S y Lieberman, Gerald J. 2010. Introducción a la investigación de operaciones. Novena edición. McGraw Hill.Schoenfeld, Alan. 1985. Mathematical problem solving. Orlando Academic Press. Juarez Goicochea, Mary Isabel. 2016. Tesis para optar por el título de ingeniero industrial.Aplicación de la investigación de operaciones para optimizar la distribución de la empresa pb milagro s.a.c (sede ate). ate, 2016. Universidad Cesar Vallejo.León Quiroga, Cristhian David. 2017. Proyecto integral de grado para optar al título de Ingeniero Industrial. Diseño de un modelo de optimización para el proceso de despacho de mercancía en los centros de distribución ubicados en Cundinamarca. Fundación universidad de américa.Zapata Cortes, Julián Andrés. 2016. Optimización de la distribución de mercancías utilizando un modelo genético multiobjetivo de inventario colaborativo de m proveedores con n clientes. Tesis Doctoral en Ingeniería Industrial y Organizaciones. Universidad Nacional de Colombia.Ferrer Caja, José María. 2017. Métodos heurísticos para un problema multicriterio de distribución de ayuda humanitaria. Tesis Doctoral en Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Facultad de ciencias matemáticas. Universidad Complutense de Madrid.ORIGINALReyesSanjuanBrayanAndres2024.pdfReyesSanjuanBrayanAndres2024.pdfapplication/pdf1845263https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/df53013f-93c1-4fb1-ad37-467defdcbbbe/download67498e9e3b665ff23852871d867c3647MD51ReyesSanjuanBrayanAndres2024Anexos.zipReyesSanjuanBrayanAndres2024Anexos.zipapplication/zip77687https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/f6261788-4ac5-40e1-b758-accb8cd230a6/downloadae9dbced8104f3c4be302ea893215741MD52Licencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfapplication/pdf217057https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/05e388b9-8f6d-47d9-9c10-5faece71e630/downloadf776d6bec12d9d3c8cd88e27967b30c9MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/501b6f18-254c-44f1-9139-470906455397/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54THUMBNAILReyesSanjuanBrayanAndres2024.pdf.jpgReyesSanjuanBrayanAndres2024.pdf.jpgIM 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