Diseño e implementación de un aplicativo para la generación de rutas basado en la demanda en una empresa de distribución

La falta de herramientas tecnológicas para pequeñas empresas ocasiona incrementos no deseados en sus costos operativos. Este documento describe el análisis de la demanda previo al diseño e implementación de un aplicativo que reduce los tiempos en un proceso crucial para las empresas, la distribución de productos. Con el objetivo de reducir los kilómetros recorridos y aprovechar los recursos de forma eficiente. La cartera de productos de la empresa demandó un análisis y clasificación de ventas actuales para crear indicadores precisos y contundentes al momento de realizar operaciones claves en la empresa. Las técnicas de suavizamiento exponencial simple y doble fueron las herramientas a implementar debido a su fácil interpretación. Para el aplicativo, mediante el algoritmo genético se escala desde la posible solución hasta llegar a la solución óptima en un tiempo considerable, cumpliéndose los criterios del cliente. El modelo de ruteo vehicular con ventanas de tiempo ejemplifica la problemática de la distribución, y representa la base para realizar los procesos diseñados en lenguaje de programación científico Python. Dicho programa permitió crear una interfaz intuitiva para el usuario, quién carga la información clave en un archivo y una vez ejecutado, presenta un listado ordenado de clientes a visitar y su respectiva referencia visual. Se obtuvieron pronósticos con un buen nivel de precisión lo cual ofrece una herramienta confiable para revisión periódica de inventarios y abastecimiento. En cuanto al ruteo, se comparó las planificaciones realizadas con las generadas a través del aplicativo mostrando beneficios monetarios superiores al 25 %, montos representativos que pueden invertirse en expansión del negocio. Se concluye que la implementación de este tipo de herramientas mejora notablemente las tareas operacionales. Las rutas que cumplen con los horarios de llegada tienen mayor alcance en un mercado con alta competitividad en el que el nivel de servicio es un punto decisivo para un cliente al momento de comprar.

• Автор: Murillo Merchán, Denisse Daniela (author)
• Інші автори: Rodríguez Carbo, Ronald Fernando (author), Sandoya, Fernando, Director (author)
• Формат: bachelorThesis
• Опубліковано: 2022
• Предмети: Ruteo vehicular; Algoritmo genético; Pronósticos; Optimización
• Онлайн доступ: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/56569