Diseño del sistema de distribución de combustible para la emprea OPDC INVERSIONES

En este documento se presenta una propuesta para el diseño de un sistema de distribución para una empresa dedicada al transporte de combustibles. La problemática fue abordada como un problema de ruteo de vehículo con flota de vehículo heterogénea, con limitación de capacidad, ventanas de tiempos, ti...

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Autores:
Rondón Ramírez, Luis Felipe
Bonilla Díaz, Claudia Patricia
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/3801
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/3801
Palabra clave:
OPC INVERSIONES -- Distribución de combustible
OPC INVERSIONES -- Programación lineal entera mixta
VRP
Distribución de combustibles
métodos exactos
optimización matemática
Programación Lineal Entera Mixta
VRP
Fuel distribution
Exact methods
Mathematical optimization
Mixed Integer Linear Programming
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description En este documento se presenta una propuesta para el diseño de un sistema de distribución para una empresa dedicada al transporte de combustibles. La problemática fue abordada como un problema de ruteo de vehículo con flota de vehículo heterogénea, con limitación de capacidad, ventanas de tiempos, tiempos de servicio y con particularidades que hicieron necesario hacer algunas modificaciones sobre el modelo clásico de ruteo de vehículo. El caso de estudio analizado se presenta en un entorno mixto, es decir, se desarrolla en contextos urbanos al tiempo que se da en rutas nacionales. Una de las situaciones incorporadas son los tiempos heterogéneos que se pueden presentar entre dos puntos dependiendo de la hora del día. La metodología de solución implementada fueron los métodos exactos específicamente optimización matemática. El software utilizado fue Gusek debido a que es de acceso libre y no requiere licencia para su uso. El modelo matemático propuesto logra mejorar la utilidad diaria de la empresa en un porcentaje considerable, así mismo le permite a la empresa mejorar en otras medidas que son de importancia como lo es el nivel de servicio al cliente.
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La metodología de solución implementada fueron los métodos exactos específicamente optimización matemática. El software utilizado fue Gusek debido a que es de acceso libre y no requiere licencia para su uso. El modelo matemático propuesto logra mejorar la utilidad diaria de la empresa en un porcentaje considerable, así mismo le permite a la empresa mejorar en otras medidas que son de importancia como lo es el nivel de servicio al cliente.This document presents a proposal for the design of a distribution system for a company dedicated to the transport of fuels. The problem was addressed as a problem of vehicle routing with heterogeneous vehicle fleet, with capacity limitation, time windows, service times and with particularities that made it necessary to make some modifications on the classic model of vehicle routing. The case study analyzed is presented in a mixed environment, that is, it is developed in urban contexts while occurring on national routes. One of the built-in situations is the heterogeneous times that can occur between two points depending on the time of day. The solution methodology implemented were the exact methods specifically mathematical optimization. The software used was Gusek because it is freely accessible and does not require a license for use. The proposed mathematical model manages to improve the daily utility of the company by a considerable percentage, also allows the company to improve in other measures that are of importance such as the level of customer service.PregradoIngeniero IndustrialResumen....I Abstract ... I Lista de Figuras.... V Lista de Tablas.... VI Capítulo 1 - Generalidades....1 1.1. Introducción....1 1.2. Justificación ... 3 1.3. Objetivos.... 4 Objetivo general . 4 Objetivos específicos .. 5 Capítulo 2 - Metodología .... 6 Capítulo 3 – Revisión Bibliográfica....10 3.1. VRP y sus variantes.... 10 3.2. Metodologías de solución ... 16 3.3. Casos de estudio relacionados.... 19 Capítulo 4 – Proceso de distribución de OPDC INVERSIONES.... 22 4.1. Descripción del proceso de distribución .... 22 4.2. Análisis de los clientes y sus requerimientos.... 25 4.3. Análisis de los recursos de la empresa .. 28 4.4. Modelación matemática del sistema de distribución.... 29 4.5. Propuesta del esquema de distribución de la empresa....34 Capítulo 5 – Conclusiones y Recomendaciones ... 51 Referencias Bibliográficas....54 Anexos....5686 páginasapplication/pdfRondón Ramírez, L.F., & Bonilla Díaz, C.P. (2022). Diseño del sistema de distribución de combustible para la empresa OPDC INVERSIONES. [Trabajo de grado. Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/3801https://hdl.handle.net/20.500.12313/3801spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería IndustrialAsghari, M., & Mirzapour Al-e-hashem, S. M. J. (2021). Green vehicle routing problem: A state-of-the-art review. International Journal of Production Economics, 231(August 2020), 107899. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107899Braekers, K., Ramaekers, K., & Van Nieuwenhuyse, I. (2016). The vehicle routing problem: State of the art classification and review. Computers and Industrial Engineering, 99, 300–313. https://doi.org/10.1016/j.cie.2015.12.007Departamento Nacional de Planeación. (2018). Encuesta Nacional Logística.Desrochers, M., Desrosiers, J., & Solomon, M. (1992). A Column Generation Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows. Combinatorial Optimization, 152(October 2019), 249–252. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77489-8_17Froger, A., Mendoza, J. E., Jabali, O., & Laporte, G. (2019). Improved formulations and algorithmic components for the electric vehicle routing problem with nonlinear charging functions. Computers and Operations Research, 104, 256–294. https://doi.org/10.1016/j.cor.2018.12.013González-Longoria, H. M. (2016). La heurística LDMTP: Una metodología híbrida basada en el problema de transporte para el diseño óptimo de la distribución de planta. Ingeniería, Investigación y Tecnología, 17(4), 463–478. https://doi.org/10.1016/j.riit.2016.11.006Hoff, A., Andersson, H., Christiansen, M., Hasle, G., & Løkketangen, A. (2010). Industrial aspects and literature survey: Fleet composition and routing. Computers and Operations Research, 37(12), 2041–2061. https://doi.org/10.1016/j.cor.2010.03.015Koç, Ç., & Laporte, G. (2018). Vehicle routing with backhauls: Review and research perspectives. Computers and Operations Research, 91, 79–91. https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.11.003Kyriakakis, N. A., Marinaki, M., & Marinakis, Y. (2021). A hybrid ant colony optimization-variable neighborhood descent approach for the cumulative capacitated vehicle routing problem. Computers and Operations Research, 134(August 2020), 105397. https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.105397Medina, L. B. R., Rotta, E. C. G. La, & Castro, J. A. O. (2011). Una revisión al estado del arte del problema de ruteo de vehículos: Evolución histó-rica y métodos de solución. Ingeniería, 16(2), 35–55. https://doi.org/https://doi.org/10.14483/23448393.3832Montoya-Torres, J. R., López Franco, J., Nieto Isaza, S., Felizzola Jiménez, H., & Herazo-Padilla, N. (2015). A literature review on the vehicle routing problem with multiple depots. Computers and Industrial Engineering, 79, 115–129. https://doi.org/10.1016/j.cie.2014.10.029Olivera, A., & Viera, O. (2007). Adaptive memory programming for the vehicle routing problem with multiple trips. Computers & Operations Research, 34, 28–47. https://doi.org/10.1016/j.cor.2005.02.044Qin, W., Zhuang, Z., Huang, Z., & Huang, H. (2021). A novel reinforcement learning-based hyper-heuristic for heterogeneous vehicle routing problem. Computers & Industrial Engineering, 156(March), 107252. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107252Rangel Valdez, N. (2015). Capítulo 2. 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