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dc.contributor.advisorCaballero Villalobos, Juan Pablospa
dc.contributor.authorChaljub Restrepo, Isaacspa
dc.date.accessioned2023-08-15T12:25:12Z
dc.date.accessioned2024-02-27T20:01:37Z
dc.date.available2023-08-15T12:25:12Z
dc.date.available2024-02-27T20:01:37Z
dc.date.created2023-06-02spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/123281
dc.description.abstractLas ineficiencias presentes en las operaciones de la cadena de suministro impactan significativamente las utilidades de las empresas de logística, bien sea por mala planeación, falta de uso de herramientas tecnológicas, fallas en la ejecución de planes, etc. Esto puede terminar teniendo consecuencias negativas para estas compañías que se mueven en un mundo cada vez más competitivo a raíz de la llegada de las tecnologías 4.0, dando paso al término de logística 4.0. Con base en lo anterior, este trabajo buscó mejorar la productividad de un Centro de Distribución (CEDI) ubicado en la ciudad de Bogotá, Colombia, cuya operación se hace manualmente (pick-to-order) y que ha venido presentando altos costos en personal debido a pagos altos de horas extra y contratación de terceros para cumplir con la demanda mes a mes, lo cual ha tenido un efecto negativo en su utilidad. Con el fin de atacar el problema, para el desarrollo de este proyecto se generó una matriz de desplazamientos entre posiciones, y luego se diseñó un algoritmo GRASP para lograr encontrar una mejor configuración de las rutas de alistamiento para los pedidos, el cual posteriormente fue aplicado a la base de datos de 1692 pedidos del mes de abril de 2023. El resultado obtenido fue una mejora media de 27% en desplazamientos para cada ruta, y una reducción aproximada del 6% en costos asociados a horas extra. Posteriormente, a la nueva configuración de rutas se le adicionó un paso que consistió en unir dos, tres o hasta cuatro órdenes seguidas si la cantidad de posiciones a visitar de todas juntas era menor a 15 y correr nuevamente el algoritmo GRASP, con la hipótesis que al juntar estos pedidos pequeños se podrían lograr ahorros de desplazamiento adicionales al no tener que volver al inicio y poder aprovechar la ruta ya comenzada. De esta manera se logró obtener un ahorro adicional de aproximadamente 27%, lo cual contribuiría a la mejora previamente obtenida para totalizar una reducción del 54% en desplazamientos y del 11.44% en costos por horas extra. Por último, el proyecto fue implementado y probado en la empresa en el mes de abril con el fin de conocer cuál sería el impacto real que se presentaría en el CEDI. Al final del periodo de alistamiento se pudo verificar que las horas extra se redujeron en 54.5 horas, lo equivalente a $334,140 o un ahorro porcentual del 11.47% frente a la media reportada.spa
dc.formatPDF
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectGRASP
dc.subjectAlistamiento
dc.subjectHoras extra
dc.subjectOptimización mixta
dc.titleMejora del ruteo para el proceso de alistamiento de un centro de distribución a través del uso del algoritmo graspspa


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