| Summary: | Los problemas relacionados al ruteo de vehículos suelen ser muy estudiados debido al
impacto generado en los costos de distribución, de hecho, existen diferentes tipos de
formulación adaptados para cada caso de la realidad en particular.
En la presente tesis, se desarrolló un caso de estudio de una de las variaciones del
ruteo de vehículos más conocido como problema de ruteo de vehículos con ventanas
de tiempo y capacidad de carga, para lo cual se aplicó un modelo heurístico y un
algoritmo desarrollado con las variaciones que el caso amerita, esto con el objetivo de
obtener una ruta capaz de satisfacer los requerimientos de los clientes mejor a la
actual empleada por la empresa.
El problema se aplicó a una empresa manufacturera de aceituna y derivados que
distribuye sus productos a los principales supermercados y tiendas locales, con un total
de 95 clientes en la ciudad de Lima Metropolitana.
En primer lugar, se realizó el mapeo de los clientes y se recopiló la data necesaria de
cada uno como distancia, kilogramos y volumen de carga, los horarios de entrega y
tiempo de servicio. Con esto, se desarrolló dos propuestas de mejora referidas a la
creación de una ruta óptima: la primera, usando una heurística conocida; y la segunda,
un algoritmo propio formulado en base a la satisfacción de los clientes.
Una vez obtenidas estas propuestas con la ayuda de los softwares LINGO y MATLAB,
se las comparó con la ruta actual empleada y determinó la mejor ruta permitiendo
reducir los kilómetros recorridos, los recursos empleados y el cumplimiento de los
horarios de atención. En ambas propuestas, se obtuvo ahorros con referencia a la
distribución actual de S/. 240.74 y S/. 674.79, respectivamente. Sin embargo, el mayor
ahorro se consiguió con la propuesta 2, siendo el ahorro mensual obtenido de S/.
16,124.87 para un mes de 24 días.
Por último, se buscó, a través del caso de estudio, marcar un precedente al desarrollar
una alternativa eficiente para aquellas empresas con problemas similares siendo el
objetivo contribuir en la optimización de sus recursos y satisfacción al cliente. === Tesis
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