Optimización del Ruteo de Vehículos en una Cadena de Suministros Con Programación Matemática En Una Base Diaria

Abstract

El ruteo de vehículos es clave en la configuración de una cadena de suministros, especialmente para la distribución de los productos que se fabrican y/o se almacenan en los centros de distribución de las empresas. El modelado mediante programación matemática entera mixta se considera dentro del grupo de los métodos exactos y contribuye significativamente a la solución óptima del problema. Sin embargo, cuando las empresas tienen que distribuir sus productos a una cantidad significativa de clientes en una base diaria, los modelos de programación matemática se vuelven imprácticos debido a la gran cantidad de parámetros de entrada que deben incluirse y a la gran cantidad de variables de salida que se generan en el modelo. El objetivo de este trabajo es mostrar una metodología prototipo de generación de modelos desarrollada para obtener una solución óptima del enrutamiento del vehículo siguiendo un procedimiento de tres pasos: Agrupamiento, Ruteo y Particionamiento. Para la optimización, se utilizó una modelización matemática de dos fases, resuelta mediante programación matemática entera mixta, como variante del método de solución del problema VRP y MDVRP. Se consideró una empresa que tiene que entregar una cantidad específica de mercancías diariamente a 40 clientes. Estos clientes deben estar agrupados en cuatro ubicaciones. Cada grupo, a su vez, debe ser visitado por una flota de vehículos en una secuencia que produzca el menor costo posible. Los datos de la base de datos de distribución, así como el sistema de información geográfica (SIG), se utilizaron para generar los modelos.

Abstract: The vehicle routing is a key factor in the configuration of a supply chain network, especially for the distribution of products that are manufactured and / or stored in the distribution centers of companies. Modeling using mixed integer mathematical programming is considered within the group of the exact methods and contributes significantly to the optimal solution of the problem. However, when firms must distribute their products to a significant number of customers daily, mathematical programming models become impractical because of the large number of input parameters that must be included and the large number of output variables that are generated in the model. The objective of this work is to show a prototype methodology of model generation developed to obtain an optimal solution of the vehicle routing following a three steps procedure: Clustering, Routing, and Partitioning. For optimization, a two-phase mathematical modeling, solved by means of mixed integer mathematical programming, was used, as a variant of the solution method of the VRP and MDVRP problem. A company that must deliver a specified quantity of goods daily to 40 clients was considered. These clients must be grouped around four locations. Each group in turn must be visited by a fleet of vehicles in a sequence that produces the lowest possible cost. Data from the distribution database, as well as the geographic information system (GIS), were used to generate the models.