Problema multiobjetivo de ruteo e inventarios de productos perecederos con demandas estocásticas
Registro en:
instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
Autor
Alayón Suárez, Sara Manuela
Institución
Resumen
La distribución y ruteo de productos dentro de una cadena de abastecimiento ha traído consigo nuevos retos como la reducción del impacto ambiental de sus operaciones y la satisfacción de sus niveles de servicio. Estos retos se suman al objetivo tradicional del problema de ruteo de inventarios (IRP por sus siglas en inglés), de reducir los costos logísticos asociados a la producción, mantenimiento y distribución de los productos. En particular, los problemas IRP de productos perecederos se consideran de gran importancia a nivel mundial, debido a los retos que implican en la toma de decisiones en una cadena de suministro, sobre todo a nivel de reposición y producción (Muriana, 2016) y por su aplicación en diferentes áreas tales como la distribución y manejo de sangre, la distribución de materiales radioactivos o químicos, los alimentos como productos lácteos, frutas y verduras e incluso en la ropa de moda (Coelho & Laporte, 2014)que afectan de una manera u otra la calidad de vida de las personas y donde el consumismo ha crecido rápidamente (Lmariouh et al., 2017).
Este trabajo presenta un acercamiento al problema IRP de productos perecederos, considerando decisiones de ruteo asociadas al tipo de flota a usar en cada periodo, el balanceo de su capacidad y la determinación de atención entre nodos, planteando un método de solución simheurístico para un problema multiobjetivo, que considera la reducción del impacto ambiental, la proporción de backorders frente a la demanda atendida y la reducción de costos logísticos. El problema tiene en cuenta, además, el transbordo lateral entre eslabones de la cadena de abastecimiento, una demanda estocástica y tiempos de espera entre los diferentes eslabones. El método propuesto se implementó en instancias de diferentes tamaños y sus resultados fueron comparados con las soluciones del modelo matemático en su versión determinística como con simulaciones sobre el mismo y la mejor solución obtenida de la metaheurística ALNS obteniendo un desempeño mejor de la simheurística para la función objetivo relacionada con las emisiones de dióxido de carbono en alrededor del 50% los tratamientos de tamaño mediano y de un 47% en la función relacionada con los costos. Sin embargo, la simheurística no obtuvo un desempeño destacado en los tratamientos de tamaño grande y en la función objetivo relacionada a los backorders lo que ofrece una oportunidad para generar nuestras investigaciones y trabajos en este campo.