Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A.
investigación presentó la propuesta de un modelo óptimo para el plan de rodamiento intermunicipal en temporada baja del centro operativo Barranquilla de Expreso Brasilia S.A. Para tal fin se analizó la información del periodo 2018, suministrada por Expreso Brasilia S.A., De igual manera, se presenta...
- Autores:
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Bernal Barajas, Andrea
Moncada Cuervo, Naydu Catherin
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
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investigación presentó la propuesta de un modelo óptimo para el plan de rodamiento intermunicipal en temporada baja del centro operativo Barranquilla de Expreso Brasilia S.A. Para tal fin se analizó la información del periodo 2018, suministrada por Expreso Brasilia S.A., De igual manera, se presentaron los costos de la administración del parque automotor para un afiliado corresponde al 20% de los ingresos obtenidos por la venta de pasajes a cada bus. Entre los resultados se encontró que actualmente durante la operación intervienen los afiliados, el departamento de operaciones y asesores externos quienes han trabajado en periodos anteriores en Expreso Brasilia y aportan conocimiento para ayudar en el ajuste de los planes de rodamiento existentes, sin embargo, estos aportes y conocimiento obtenidos por medio de la experiencia no han sido lo suficientemente eficientes para plantear un plan de rodamiento óptimo. Por tal razón, la propuesta se basó en un análisis de clúster en cuyo modelo final se eliminaron 14 líneas que representan un porcentaje de ocupación entre el 0% y el 35%, las cuales no aportan al cumplimiento del objetivo de ocupación de las rutas y afectan de manera negativa y considerable los resultados de la operación; proyectando ser incluidas en centros operativos de menor nivel de servicio, con el fin de no perder la habilitación de las rutas y presencia en las regiones por donde pasa la ruta. |
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Bernal Barajas, Andrea, Moncada Cuervo, Naydu Catherin (2019). Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A.. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Álvarez, D. A. R., & Guadrón, C. J. B. (2015). Competitividad del sector transporte intermunicipal de pasajeros en Boyacá. INQUIETUD EMPRESARIAL, 14(2), 33-67. Aguado A., A., & Jiménez de V., J. (2013). Optimización de rutas de transporte. Universidad Complutense de Madrid. Madrid, España: E-Prints Complutense Arboleda Zúñiga, J., Gaviria-Gómez, J. A., & Álvarez-Romero, J. A. (2018). Propuesta de ruteo de vehículos con flota heterogénea y ventanas de tiempo (HFVRPTW) aplicada a una comercializadora pyme de la ciudad de Cali. Benavente, M., & Bustos, J. (2012). estado del arte en el problema de ruteo de vehículos (VRP). Bravo, Juan José, Osorio Gómez Juan Carlos y Orejuela Cabrera Juan Pablo Modelo para la priorización dinámica de despachos de vehículos utilizando el proceso analítico jerárquico, 2009, Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística- Universidad del Valle Bohórquez, G. E., Fernández, J. S., & Mogollón, M. G. (2016). Evaluación del sistema logístico de las empresas de transporte de pasajeros y envíos de mercancía de Norte de Santander, Colombia. BISTUA REVISTA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS, 14(1), 125-130. Bruce Golden, S. Raghavan y Edward Wasil, “The vehicle routing problem: latest advances and new challenges”. Springer, New York, 2008, pp 3-122. Cardozo, J. P. O. (2013). Solución al problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada" CVRP" a través de la heurística de barrido y la implementación del algoritmo genético de Chu-beasley (Doctoral dissertation, Universidad Tecnológica de Pereira. Facultad de Ingeniería Industrial. Ingeniería Industrial Carabalí, G., & Hernán, L. (2015). Diagnóstico de la empresa Transpacífico Tour SAS de Cali en el tiempo de respuesta adecuado para la prestación del servicio de transporte especial cuando se presenta un imprevisto en la vía (Bachelor's thesis, Universidad Autónoma de Occidente). Chicano García, José Francisco. Metaheurísticas e Ingeniería del Software. Tesis doctoral. Universidad de Málaga, Lenguajes y ciencias de la computación. 2007. p, 46. Daza Julio Mario, Montoya Jairo y Narducci Francesco, Resolución del problema de enrutamiento de vehículos con limitaciones de capacidad utilizando un procedimiento metaheurístico de dos fases, 2010, Escuela de Ingeniería de Antioquia, Medellín (Colombia). Daza, J. M., Montoya, J. R., & Narducci, F. (2013). resolución del problema de enrutamiento de vehículos con limitaciones de capacidad utilizando un procedimiento metaheurístico de dos fases (solving the capacitated vehicle routing problem using a twophase metaheuristic procedure). Revista EIA, 6(12), 23-3 Escobar, J. W., & Linfati, R. (2012). Un algoritmo metaheurístico basado en recocido simulado con espacio de búsqueda granular para el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 11(21), 139-150. Hernández Ortiz, Y. A. (2016) Diseño de un Sistema de Ruteo de Vehículos con Múltiples Depósitos en Empresas de Transporte de Carga por Carretera. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá. 2016 Hillier, Frederick S.; Lieberman, Gerald J. Introducción a la investigación de operaciones. 9° Ed. Ciudad de México, México: Mc Graw Hill. 2010, p. 81-88. Jourdan, Basseur, y Talbi. Hybridizing exact methods and metaheuristics: A taxonomy. En: European Journal of Operational Research. Diciembre, 2009. vol, 119. no, 3. p, 620–629. Leiva-Valdebenito, S. A., & Torres-Avilés, F. J. (2010). Una revisión de los algoritmos de partición más comunes en el análisis de conglomerados: un estudio comparativo. Revista Colombiana de Estadística, 33(2), 321-339 Lozada Díaz Adriana y Cadena González Ricardo Andrés, Solución del problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo (VRPTW) mediante métodos heurísticos, 2012, Facultad de Ingenierías Físico mecánicas. Escuela de Estudios Industriales y Empresariales, Universidad Industrial de Santander. Lozada Díaz Adriana y Cadena González Ricardo Andrés, Solución del problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo (VRPTW) mediante métodos heurísticos, 2012, Facultad de Ingenierías Físicomecánicas. Escuela de Estudios Industriales y Empresariales, Universidad Industrial de Santander. Lupiáñez, L., Priede, T., & López, C. (2014). El emprendimiento como motor del crecimiento económico. Obtenido de http://www.revistasice.com/cachepdf/bice_3048_55__24385f894c3ef154d0382ebb24b0889d.pdf Martínez García, F. Javier; MORENO PÉREZ, José A. Optimización por enjambre para la p-mediana continua y discreta. 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Sepúlveda Juan, Escobar John Wilmer y Adarme Jaimes Wilson Un algoritmo para el problema de ruteo de vehículos con entregas divididas y ventanas de tiempo (SDVRPTW) aplicado. Zabala arias Carlos Andrés, Implementación del sistema de colonia de hormigas con búsqueda local al problema de ruteo de vehículos con capacidad y ventanas de tiempo (CVRPTW), 2005, Universidad de los Andes |
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Duran Peña, Julián Andrés69540674-b6ad-4976-a7a3-2006809fa003Bernal Barajas, Andrea742a1f1c-0661-4545-bf18-5c1266a0add4Moncada Cuervo, Naydu Catherin1644dd7f-40e2-495e-a535-2317105d9e80Duran Peña, Julián Andrés [0000891428]Duran Peña, Julián Andrés [0000-0003-3516-1595]Duran Peña, Julián Andrés [Julian-Duran-Pena]ColombiaBucaramanga (Colombia)UNAB Campus Bucaramanga2020-06-26T20:18:13Z2020-06-26T20:18:13Z2019http://hdl.handle.net/20.500.12749/2046instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABinvestigación presentó la propuesta de un modelo óptimo para el plan de rodamiento intermunicipal en temporada baja del centro operativo Barranquilla de Expreso Brasilia S.A. Para tal fin se analizó la información del periodo 2018, suministrada por Expreso Brasilia S.A., De igual manera, se presentaron los costos de la administración del parque automotor para un afiliado corresponde al 20% de los ingresos obtenidos por la venta de pasajes a cada bus. Entre los resultados se encontró que actualmente durante la operación intervienen los afiliados, el departamento de operaciones y asesores externos quienes han trabajado en periodos anteriores en Expreso Brasilia y aportan conocimiento para ayudar en el ajuste de los planes de rodamiento existentes, sin embargo, estos aportes y conocimiento obtenidos por medio de la experiencia no han sido lo suficientemente eficientes para plantear un plan de rodamiento óptimo. Por tal razón, la propuesta se basó en un análisis de clúster en cuyo modelo final se eliminaron 14 líneas que representan un porcentaje de ocupación entre el 0% y el 35%, las cuales no aportan al cumplimiento del objetivo de ocupación de las rutas y afectan de manera negativa y considerable los resultados de la operación; proyectando ser incluidas en centros operativos de menor nivel de servicio, con el fin de no perder la habilitación de las rutas y presencia en las regiones por donde pasa la ruta.Introducción .......................................................................................................................... 11 CAPITULO I ......................................................................................................................... 14 1.1 Antecedentes .............................................................................................................. 14 1.2 Problema .................................................................................................................... 15 1.2.1 Aspectos internos y externos que impactan el plan de rodamiento de Expreso Brasilia S.A. ................................................................................................................... 21 1.2.2 Formulación del Problema .................................................................................... 23 1.3 Objetivos .................................................................................................................... 23 1.3.1 Objetivo general .................................................................................................... 23 1.3.2 Objetivos específicos .............................................................................................. 23 1.4 Hipótesis de investigación ........................................................................................... 24 1.5 Justificación ............................................................................................................... 26 1.6 Glosario ..................................................................................................................... 27 2 CAPITULO II ................................................................................................................... 29 2.1 Marco Referencial ...................................................................................................... 29 2.2 Revisión Teórico ........................................................................................................ 30 2.2.1 Elementos del VRP ................................................................................................ 32 2.2.3 Métodos de solución del VRP ................................................................................ 33 2.2.4 Heurísticas para VRP ............................................................................................ 33 2.2.5 Metaheurísticas para VRP .................................................................................... 34 2.2.6 Métodos exactos para VRP.................................................................................... 34 2.2.7 Algoritmos de Agrupamiento (Clustering) ............................................................ 35 2.2.8 Algoritmo de las k-medias (k-means) .................................................................... 35 2.3 Marco de antecedentes ................................................................................................ 36 3 CAPITULO III .................................................................................................................. 40 3.1 Tipo de Investigación.................................................................................................. 40 3.1.1 Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia s.a. ....................................................................... 41 3.2 Métodos de investigación ............................................................................................ 48 3.3 Muestra ...................................................................................................................... 48 3.4 Marco contextual ........................................................................................................ 49 3.5 Instrumentos de recolección de datos ........................................................................... 50 3.6 Análisis de datos ......................................................................................................... 52 3.6.1 Datos para la implementación del modelo............................................................. 52 3.6.2 Ponderado de cumplimiento de rodamiento afiliados Premium del centro operativo Barranquilla en temporada baja periodo 2018 ............................................. 54 3.6.3 Parámetros de entrada .......................................................................................... 55 3.6.4 Datos del costo de rodamiento por ruta ................................................................ 55 3.6.5 Proceso de elaboración, ajuste e implementación del plan de rodamiento de Expreso Brasilia S.A. ..................................................................................................... 56 4 CAPITULO IV .................................................................................................................. 60 4.1 Resultados .................................................................................................................. 60 4.1.1 Rutas no rentables en temporada baja del plan de rodamiento año 2018 ............. 64 4.1.2 Análisis multivariado del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla de Expreso Brasilia s.a. en temporada baja .................................................................. 68 4.1.3 Modelo óptimo del plan de rodamiento afiliados Premium del centro operativo Barranquilla en temporada baja de expreso Brasilia S. A. ........................................... 72 4.1.4 Propuesta modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla-Premium afiliados en temporada baja de Expreso Brasilia S. A. ........... 83 5 CAPITULO V ................................................................................................................... 92 5.1 Conclusiones .............................................................................................................. 92 5.2 Recomendaciones ....................................................................................................... 93 BIBLIOGRAFÍA............................................................................................................... 94MaestríaThe research presented the proposal of an optimal model for the intermunicipal bearing plan in the low season of the Barranquilla operating center of Expreso Brasilia S.A. For this purpose, the information for the period 2018 was analyzed, compared with the historical data for the periods 2017 and 2016 provided by Expreso Brasilia SA. Likewise, the costs of the administration of the vehicle fleet for an affiliate were presented, corresponding to 20% of the income obtained from the sale of tickets to each bus. Among the results it was found that currently during the operation the affiliates, the operations department and external advisors are involved who have worked in previous periods in Expreso Brasilia and contribute knowledge to help in the adjustment of the existing bearing plans, however these contributions and knowledge obtained through experience have not been efficient enough to propose an optimal and profitable rolling plan. For this reason, the proposal was based on a cluster analysis whose final model eliminated 14 lines that represent a percentage of occupancy between 0% and 35%, which do not contribute to the fulfillment of the objective of occupation of the routes and they affect in a negative and considerable way the results of the operation; projecting to be included in operational centers of lower level of service, in order not to lose the authorization of the routes and presence in the regions where the route passes.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaModelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A.Optimal model of the rolling plan of the Barranquilla operational center in low season of Expreso Brasilia S.A.Magíster en Administración de EmpresasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosMaestría en Administración de Empresasinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMBusiness administrationBusiness managementTransport companyTransportationCluster analysisImprovementInvestigationsAnalysisAdministración de empresasDirección de empresasEmpresa de trasporteTrasporteAnálisis clústerMejoramientoInvestigacionesAnálisisExpreso BrasiliaPlan de rodamientoParque automotorBernal Barajas, Andrea, Moncada Cuervo, Naydu Catherin (2019). Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A.. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABÁlvarez, D. A. R., & Guadrón, C. J. B. (2015). Competitividad del sector transporte intermunicipal de pasajeros en Boyacá. INQUIETUD EMPRESARIAL, 14(2), 33-67.Aguado A., A., & Jiménez de V., J. (2013). Optimización de rutas de transporte. Universidad Complutense de Madrid. Madrid, España: E-Prints ComplutenseArboleda Zúñiga, J., Gaviria-Gómez, J. A., & Álvarez-Romero, J. A. (2018). Propuesta de ruteo de vehículos con flota heterogénea y ventanas de tiempo (HFVRPTW) aplicada a una comercializadora pyme de la ciudad de Cali.Benavente, M., & Bustos, J. (2012). estado del arte en el problema de ruteo de vehículos (VRP).Bravo, Juan José, Osorio Gómez Juan Carlos y Orejuela Cabrera Juan Pablo Modelo para la priorización dinámica de despachos de vehículos utilizando el proceso analítico jerárquico, 2009, Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística- Universidad del ValleBohórquez, G. E., Fernández, J. S., & Mogollón, M. G. (2016). Evaluación del sistema logístico de las empresas de transporte de pasajeros y envíos de mercancía de Norte de Santander, Colombia. BISTUA REVISTA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS, 14(1), 125-130.Bruce Golden, S. Raghavan y Edward Wasil, “The vehicle routing problem: latest advances and new challenges”. Springer, New York, 2008, pp 3-122.Cardozo, J. P. O. (2013). Solución al problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada" CVRP" a través de la heurística de barrido y la implementación del algoritmo genético de Chu-beasley (Doctoral dissertation, Universidad Tecnológica de Pereira. 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