La distribución de mercaderías siempre presenta nuevos desafíos, principalmente porque está sometida a vertiginosos cambios, que van de la mano con el crecimiento económico y estructural de las sociedades.

 

Entendiendo que para diseñar una eficiente red de distribución es necesario tener en cuenta cada punto por el cual transitará el producto, continuamente se evalúan nuevas estrategias sobre todo en la recepción y despachos de mercaderías al interior de los Centros de Distribución de las compañías. En este sentido, no son pocos los estudios tendientes a optimizar, por ejemplo, los sistemas de picking, proceso que afecta en gran medida a la productividad de toda la cadena logística y cuya optimización y mecanización es la puerta de entrada para mejorar el rendimiento de la cadena de logística interna de las empresas.

 

En este contexto, las empresas que dedican parte de su operación al transporte de mercancías y el movimiento de productos desde el almacén al cliente requieren incorporar al proceso de diseño métodos que permitan la realización de una correcta selección de las rutas de distribución y la respuesta la han encontrado en la utilización de procedimientos metaheurístico, es decir, Algoritmos.

 

En este contexto, según el estudio "Problemas Simultáneos de Localización y Ruteo de Vehículos" desarrollado por Claudio Contardo, Doctor en Ciencias de la Computación de la Université de Montréal. Uno de los principales conflictos que se dan en el área del diseño de rutas eficientes es aquel denominado: Problema de Ruta de Vehículos Vehicle o Routing Problem (VRP), que Implica decidir el recorrido de m rutas que, comenzando en un determinado punto (depósito) y visitando una sola vez todos los puntos minimice la distancia total recorrida teniendo en cuenta las limitaciones de capacidad de los vehículos así como el tamaño de la flota de vehículos.

 

Dicha problemática es una variante del problema M- Travelling Salesman Problem, (mTSP) o Problema de los m-Viajantes de Comercio, que se aproxima mejor a situaciones reales en el caso de transporte de mercancía y que implica decidir el recorrido de m (Múltiples) rutas que, comenzando en un determinado punto (depósito) y visitando una sola vez todos los puntos minimice la distancia total recorrida.

 

En tanto, teniendo en cuenta lo expresado por el autor, el estudio "busca establecer sistemas de transporte y logística en los cuales tanto la ubicación de centros de distribución como la distribución de productos son variables importantes de decisión. Los problemas subyacentes de ruteo y localización no son fáciles de resolver. Aportar en este campo es una importante motivación". Y es que la presión de reducción de costos de distribución y la necesidad de minimizar los tiempos de entrega aumenta significativamente, por lo que resulta vital para las empresas tener en cuenta este tipo de iniciativas.

 

HACIA EL DISEÑO DE RUTAS EFICIENTES


Ahora bien, tomando en cuenta las dos problemáticas planteadas – en teoría las más comunes en la logística de ruteo o transporte, según el autor- ¿es posible afirmar que la aplicación de algoritmos entrega soluciones eficientes? Sí, pero no en todos los casos. Debido a la complejidad de estos problemas no siempre es posible usar algoritmos exactos y se recurre a algoritmos aproximados, cuyas soluciones, sin ser óptimas, se aproximan y se obtienen en tiempo aceptable.

 

Y es que, si bien los problemas simultáneos de localización y ruteo de vehículos (PSLRV) se comenzaron a estudiar hace 30 a 40 años, las metodologías de resolución basadas en heurísticas explotaban sólo de manera parcial la estructura del problema, dando resultados simplificados y poco exactos.

 

Sin embargo, el estudio desarrollado por Contardo representa una evolución en la obtención de rutas más exactas. El avance provino de métodos exactos de branch-and-cut, que permitían resolver problemas de distribución de hasta 50 destinos y branch-and-cut-and-price, que ampliaban esta cifra a 200.

 

En este contexto, las soluciones presentadas por el autor se enmarcaron en modelos de ruta denominados: flujo en arcos, partición de conjuntos y métodos de programación matemática para resolver el PSLRV y vinieron a mejorar los gaps en modo raíz (en la relajación lineal del problema) en branch-and-cut, aumentando el tamaño de clientes (en términos de flota) y destinos que, en algunas instancias, llegó hasta los 100 y branch-and-cut-and-price, agregando 4 nuevos niveles de ruta para múltiples destinos.

 

Si bien los resultados alcanzados por el autor son, hasta el momento los más exactos en materia de diseño de rutas, el autor señaló que "cada día se avanza en este campo", lo que habla de un constante desafío en torno a entregar soluciones a estas problemáticas de ruteo y de del ilimitado aporte que el género matemático tiene para dar en pos de maximizar la eficiencia de éste y otros aspectos de la logística en general.

Modificado por última vez en Lunes, 26 Diciembre 2011
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