Doctorado Ingeniería de Procesos - Presencial · 2022
Modelo estratégico de diseño de redes híbridas de distribución
Esta tesis doctoral en ingeniería de procesos de la Universidad EAN presenta un modelo de diseño de redes de distribución de bienes que aborda la planeación en los niveles estratégico, táctico y operativo; considera la combinación de dos estrategias logísticas: el almacenamiento tradicional y el uso de plataformas Cross-Docking, estrategia que preserva inventario no más allá de 24 horas. A partir de una revisión sistemática de la literatura, se encontró la brecha descrita en el marco teórico. El modelo formulado se desarrolla en tres fases, en forma de cascada, al combinar las técnicas de decisión multicriterio y de inteligencia artificial, con (Big-Data) o análisis de grandes conjuntos de datos y programación lineal entera mixta. Lo que permite obtener una novedosa solución, al proponer dos modificaciones a algoritmos existentes, facilitadores de los procesos de planeación y toma de decisiones en los sistemas reales. La aplicación fáctica del modelo propuesto, realizada en un operador logístico de cuarta generación 4PL, permitió identificar las condiciones bajo las cuales es posible la hibridación de enfoques de distribución y la de técnicas de solución. Posteriormente se ejecutaron diferentes escenarios, se establece el costo mínimo para ciertos niveles de respuesta y de servicio. Las salidas de esta etapa se constituyen en entrada de la etapa de ruteo, la cual se realizó con el algoritmo del árbol de mínima expansión y luego con un algoritmo de optimización. Entre los principales aportes de la investigación se encuentran: las ventajas de agrupar clientes (clustering), pronosticar con técnicas de inteligencia artificial (redes neuronales) para planear la demanda, utilizar técnicas de Big Data para realizar planeación logística a largo plazo, combinar técnicas estadísticas y de optimización para realizar modelos de localización de instalaciones y rutear con combinaciones de algoritmos no especializados para este fin.
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Contenido
- 1. INTRODUCCIÓNp. 13
- 2. MARCO CONCEPTUAL Y ESTADO DEL ARTEp. 19
- 2.1 Cadena de Suministro (Supply Chain)p. 21
- 2.1.1. Concepto de Supply Chainp. 23
- 2.1.2 Procesos que Componen la Cadena de Suministrop. 24
- 2.1.3 Actores de la cadena de Suministrop. 25
- 2.1.4 Gestión de la Cadena de Suministrop. 25
- 2.2 Sistemas Logísticosp. 26
- 2.2.1 Generalidadesp. 28
- 2.2.2 Estrategias de Modelamientop. 29
- 2.2.2.1 Métodos de Optimización y Heurísticosp. 29
- 2.2.2.2 Análisis de Grandes Conjuntos de Datos (Big-Data)p. 29
- 2.3 Distribuciónp. 31
- 2.3.1 Redes de Distribución y Localizaciónp. 36
- 2.3.1.1 Modelos de Localización con Programación Entera Mixta (MIP)p. 38
- 2.3.2 Plataformas de Intercambio (Cross-Docking)p. 41
- 2.3.2.1 Concepto de Cross-Dockingp. 42
- 2.3.2.2 Funcionamiento del Cross-Dockingp. 44
- 2.3.2.3 Tipos de Cross-Dockingp. 46
- 2.3.2.4 Estado del Arte de Cross-Dockingp. 49
- 2.3.3 Ruteo de Vehículosp. 56
- 2.3.3.1 Formulaciónp. 56
- 2.3.3.2 Origenp. 56
- 2.3.3.3 Taxonomía de los Problemas Tipo V.R.Pp. 57
- 2.3.4 Transportep. 24
- 2.4 Modelos de Gestión de Inventariosp. 60
- 2.4.1 Modelos Deterministas para el Control de Inventariosp. 62
- 2.4.2 Modelos Estocásticos para el Control de Inventariosp. 62
- 2.4.3 Esquemas de Gestión de Inventarios y Distribución por Tercerosp. 63
- 2.4.4 Problema de Ruteo e Inventariosp. 63
- 2.4.5 Inventory Routing Problem Y Cross-Dockingp. 71
- V.M.I.)p. 72
- 2.6 Almacenamientop. 55
- 3. MOTIVACIÓN Y ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓNp. 76
- 3.1 Problema de Investigaciónp. 76
- 3.2 Objetivos de Investigaciónp. 80
- 3.2.1 Objetivo Generalp. 80
- 3.2.2 Objetivos Específicosp. 81
- 3.3 Hipótesis de Investigaciónp. 81
- 4. METODOLOGÍAp. 83
- 4.1 Fase 1: Estratégicap. 85
- 4.2 Fase II: Tácticap. 15
- 4.3 Fase III: Ruteo, Programación y Asignaciónp. 89
- 5. MODELOp. 86
- 5.1 Fase Estratégicap. 94
- 5.1.1 Localizaciones Factiblesp. 94
- 5.1.1.1 Índicesp. 94
- 5.1.1.2 Parámetrosp. 94
- 5.1.1.3 Variables de Análisisp. 95
- 5.1.1.4 Modelop. 86
- 5.1.2 Clúster de Clientesp. 96
- 5.1.2.1 Índicesp. 94
- 5.1.2.2 Parámetrosp. 94
- 5.1.2.3 Variables de Análisisp. 95
- 5.1.2.4 Algoritmo Propuestop. 96
- 5.1.3 Pronóstico de Demandap. 97
- 5.1.4 Modelo Estratégico-Tácticop. 98
- 5.1.4.1 Supuestos del Modelop. 98
- 5.1.4.2 Índicesp. 94
- 5.1.4.3 Conjuntosp. 100
- 5.1.4.4 Parámetrosp. 94
- 5.1.4.5 Variablesp. 103
- 5.1.4.6 Función Objetivop. 104
- 5.1.4.7 Restriccionesp. 105
- 5.2 Fase Operativa: Rutas, Programación y Asignación En de Cada Clústerp. 107
- 5.2.1 Modelo Propuesto para Programación y Asignación Rutasp. 108
- 5.2.2 Algoritmo Propuesto para Rutas y Asignación de Vehículosp. 109
- 6. RESULTADOSp. 51
- 6.1 Objeto Fácticop. 112
- 6.2 Fase Estratégicap. 94
- 6.2.1 Localizaciones Factiblesp. 94
- 6.2.2 Configuración de Clúster de Clientesp. 117
- 6.2.3 Cálculo de Centroidesp. 119
- 6.2.4 Pronóstico de Demandap. 97
- 6.3 Fase Estratégica-Tácticap. 123
- 6.4 Fase Operativa: Rutas, Programación y Asignación En de Cada Clústerp. 126
- 6.5 Comparación Escenarios Actual Vs Propuestap. 127
- 7. DISCUSIÓN DE RESULTADOSp. 133
- 7.1 Localización de Instalaciones Logísticasp. 134
- 7.2 Planeación de la Demandap. 135
- 7.3 Hibridación de Instalaciones Logísticasp. 137
- 7.4 Impacto en las Medidas de Desempeñop. 138
- 7.5 Diseño de Rutas de Entrega a Clientesp. 139
- 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONESp. 142
- 9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASp. 145
- 10. APÉNDICESp. 176
- Tabla 1.1. Referentes Teóricos Consultados para el Modelop. 15
- Tabla 2.1. Ventajas de Cross-Docking Frente a Otros Métodos de Distribución Físicap. 45
- Tabla 2.2. Pertinencia del Cross-Dockingp. 45
- Tabla 2.3. Configuraciones de Red para Cross-Dockingp. 48
- Tabla 2.4. Niveles de Decisión para Cross-Dockingp. 48
- Tabla 2.5. Tipos de VRPCD y Métodos de Soluciónp. 53
- Tabla 2.6. Clasificación Propuestap. 70
- Tabla 3.1. Acciones a Planear en el Diseño de Redes de Distribuciónp. 78
- Tabla 6.1. Datos de los Criterios de Análisisp. 115
- Tabla 6.2. Vector de Criterios Priorizadosp. 116
- Tabla 6.3. Priorización de Alternativasp. 116
- Tabla 6.4. Número de K-mediasp. 118
- Tabla 6.5. Resumen de Procesamiento de Casosp. 119
- Tabla 6.6. Importancia de las Variables Independientesp. 120
- Tabla 6.7. Resumen del Modelop. 120
- Tabla 6.8. Pronóstico de demanda agregada en COPp. 122
- Tabla 6.9. Medidas de Desempeño Situación Actualp. 124
- Tabla 6.10 Resultados Obtenidos Propuestap. 125
- Tabla 6.11. Envío de Mercancías desde los Puertos Hasta Almacenesp. 125
- 10)p. 126
- Tabla 6.13. Resultados Ruteo por Clústeresp. 127
- Tabla 6.14. Resultados Comparación Escenarios Actual vs Propuestap. 127
- Tabla 6.15. Resultados Test de Comparación de Mediasp. 129
- Tabla 6.16. Salidas Diferentes Ejecuciones del Modelo con Diferentes Parámetrosp. 130
- Tabla 6.17. Resultados Niveles de Servicio vs. Costo Logísticop. 130
- Tabla 6.18. Resultados Nivel de Servicio vs Tiempo de Respuestap. 131
- Tabla 6.19. Resultados Nivel de Servicio vs Relación Beneficio/Costop. 131
- Figura 2.1. Estrategia General de Construcción Marco Teóricop. 20
- Figura 2.2. Tópicos Relacionados con Supply Chainp. 21
- Figura 2.3. Trabajos publicados sobre SC (2000-2020)p. 21
- Figura 2.4. Análisis bibliométrico Supply Chainp. 22
- Figura 2.5. Matriz de Planeación en la Cadena de Suministrop. 24
- Figura 2.6. Áreas Relacionadas con L.Sp. 26
- Figura 2.7. Trabajos Publicados S.L. (2000-2020)p. 27
- Figura 2.8. Análisis Bibliométrico S.Lp. 27
- Figura 2.9. Áreas Relacionadas con el Término "Distribution"p. 31
- Figura 2.10. Trabajos Publicados "Distribution" (2000-2020)p. 32
- Figura 2.11. Análisis Bibliométrico “Distribution”p. 32
- Figura 2.12. Análisis Bibliométrico Distribution Networkp. 33
- Figura 2.13. Clasificación Cross-Dockingp. 46
- Figura 2.14. Áreas Relacionadas con el Término “Inventory”p. 60
- Figura 2.15. Trabajos Publicados "Inventory" (2000-2020)p. 61
- Figura 2.16. Análisis Bibliométrico “Inventory"p. 61
- Figura 2.17. Configuración de una Red Logísticap. 64
- Figura 4.1. Fases para Plantear el Modelop. 85
- Figura 4.2. Proceso Fase Estratégicap. 86
- Figura 4.3. Fase Tácticap. 88
- Figura 4.4. Fase Operativap. 89
- Figura 4.5. Diagrama de Flujo de la Metodología de Fase Ip. 91
- Figura 4.6. Diagrama de Flujo de la Metodología de Fases II y IIIp. 92
- Figura 5.1. Flujos de la Redp. 98
- Figura 6.1. Diagrama de Pareto para Entregasp. 114
- Figura 6.2. Indicador de Distanciap. 118
- Figura 6.3. Diagrama de la Red Neural de Pronóstico Demandap. 121
- Agregación CUCI Rev.3p. 122
- Figura 6.5. Esquema de Dicha Distribución Actualp. 123
- Figura 6.6. Red de Distribución Propuesta por el Modelop. 124
- Figura 6.7. Diagrama de Cajas y Bigotes Análisis de Niveles de Serviciop. 128
- Figura 6.8. Gráfica Nivel de Servicio vs Costo Total Logísticop. 130
- Figura 6.9. Nivel de Servicio vs Tiempo de Respuestap. 131
- Figura 6.10. Gráfica Nivel de Servicio vs Relación Beneficio/Costop. 131
- Apéndice A. Imagen de la Base de Datos Original (2020)p. 176
- Apéndice B. Técnica de Paretop. 177
- Apéndice C. Cálculos de AHPp. 178
- Apéndice D. Análisis Estadístico de Datos de Entradap. 181
- Apéndice E. Análisis Clústerp. 183
- Apéndice F. Conformación de Clústeres k=12p. 185
- Apéndice G. Procedimiento de la Conformación de los Centroidesp. 186
- Apéndice H. Procedimiento de la Red Neuronalp. 192
- Apéndice I. Pronóstico para Cada Clústerp. 196
- Apéndice J. Parámetros del Modelo Propuestop. 197
- Apéndice K. Código GAMS Modelo Propuestop. 203
- Apéndice L. Resultados Modelo Actualp. 204
- Apéndice M. Resultados de Clúster 1p. 205
- Apéndice N. Resultados de Clúster 2p. 206
- Apéndice O. Resultados de Clúster 4p. 218
- Apéndice P. Resultados de Clúster 5p. 220
- Apéndice Q. Resultados de Clúster 6p. 221
- Apéndice R. Resultados de Clúster 7p. 222
- Apéndice S. Resultados de Clúster 8p. 223
- Apéndice T. Resultados de Clúster 9p. 224
- Apéndice U. Resultados de Clúster 10p. 225
- Apéndice V. Resultados de Clúster 11p. 226
- Apéndice W. Análisis de Salida y Escenariosp. 227