Método de diseño y asignación dinámica de espacios de almacenamiento

Abstract

Esta tesis propuso un método para el diseño y asignación dinámica de los espacios con el fin de reducir los tiempos de preparación de pedidos en el ámbito de la logística de almacenamiento. Para ello, caracterizó los almacenes a través de encuestas aplicadas en una zona industrial, en donde identificó oportunidades de mejora. Formuló el problema a través de un modelo matemático multi-objetivo. El análisis realizado permitió proponer un método que agrupa a las familias de productos de acuerdo a su afinidad, demanda y tiempo de vida útil, a través de una etapa inicial de pre-procesamiento. El proceso se simuló a través de Flexsim para comparar su desempeño frente a reglas de asignación tradicionales. El diseño experimental permitió analizar el impacto del tamaño de los almacenes y las reglas en los indicadores claves. Los resultados mostraron que en dos de los cuatro escenarios el método obtiene el menor tiempo de preparación de pedidos y llegó a mejorar hasta en el 30% los tiempos frente a otras reglas de asignación. Las pruebas estadísticas mostraron que ninguno de los resultados sigue una distribución normal y que las reglas de asignación sí inciden sobre el tiempo de preparación de pedidos del almacén, con lo cual se confirmó la hipótesis de investigación. La política de almacén compartido para la adopción del método obtuvo un incremento de su utilización. El aporte primordial de este proyecto es la formulación de un método eficiente que integra decisiones dinámicas del almacén. (Texto tomado de la fuente).

This thesis proposed a method for the design and dynamic storage allocation to reduce order picking times in the field of warehouse logistics. For this, it characterized warehouses through surveys applied in an industrial zone, where opportunities for improvement were identified. It formulated the problem through a multi-objective mathematical model. The analysis carried out made it possible to propose a method that groups the families of products according to their affinity, demand, and useful life, through an initial pre-processing stage. It simulated the process through Flexsim to compare its performance against traditional allocation rules. The experimental design allowed it to analyze the impact of warehouse size and rules on key indicators. The results showed that in two of the four scenarios, the method obtained the shortest order picking time and improved in up to 30% of the times compared to other rules. The statistical tests showed that none of the results follow a normal distribution and that the allocation rules do affect the warehouse's order picking time, thus accepting the research hypothesis. The shared warehouse policy for the adoption of the method obtained a utilization increase. The primary contribution of this project is the formulation of an efficient method that integrates dynamic warehouse decisions.