Modelo de Enrutamiento para la recolección de pedidos en un almacén convencional con líneas de dos bloques iguales, mediante los algoritmos heurísticos S-shape y la brecha más grande
La pandemia del covid-19 impactó los mercados mundiales donde el e- commerce creció y los sistemas de distribución retoman importancia dada la necesidad de mejorar los tiempos de entrega por ello, el presente documento realiza un modelo de enrutamiento con variaciones en el número de pickers, un úni...
- Autores:
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Chaparro Quintero, Ayra Valetinta
Aparicio Macías, Leididy
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/12604
- Palabra clave:
- enrutamiento
recolección de pedidos
logística
algoritmos
S-shape y la brecha más grande
routing
order picking
logistics
algorithms
S-shape and the biggest gap
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
| Summary: | La pandemia del covid-19 impactó los mercados mundiales donde el e- commerce creció y los sistemas de distribución retoman importancia dada la necesidad de mejorar los tiempos de entrega por ello, el presente documento realiza un modelo de enrutamiento con variaciones en el número de pickers, un único depósito y clasificación ABC es de tipo NP-hard mediante métodos heurísticos s-shape y la brecha más grande, los cuales dependen del problema y el resultado en la mayoría de los casos no es óptimo sin embargo, según la revisión de literatura al comparar los métodos exactos con heurísticas los documentos encontrados afirman que las soluciones factibles son mejores que las soluciones óptimas y compara los algoritmos encontrando soluciones factibles de mínimas distancias con un almacén convencional con líneas de dos bloques iguales. Como resultado se presenta que la distancia obtenida con la heurística s-shape respecto con la brecha más grande es menor para los tres tamaños tanto de almacenes como de órdenes. En cuanto al análisis de varianza del almacén pequeño se evidencia que el factor (tipo de almacenamiento) ABC o NO ABC, no es significativo en la distancia y para el factor heurística s-shape y la brecha más grande, es significativo en la distancia. Para el almacén mediano el factor (tipo de almacenamiento) ABC o NO ABC, no es significativo en la distancia y en cuanto al factor heurística s-shape y la brecha más grande, es significativo en la distancia, y existe una diferencia relevante entre las distancias promedio teniendo en cuenta las heurísticas. En el almacén grande el factor (tipo de almacenamiento) ABC o NO ABC, no es significativo en la distancia, pero en el factor heurística s-shape y la brecha más grande, es significativo en la distancia, y existe una diferencia relevante entre las distancias promedio. |
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