Resumen

En este trabajo se muestra el empleo simultáneo de la simulación y optimización en la planeación de operaciones logísticas, específicamente para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la cantidad de medios de transporte a utilizar en el proceso de abastecimiento-distribución de mercancías. El estudio se desarrolla para una compañía cubana dedicada a la transportación de bienes y servicios de almacenamiento. La aplicación de las herramientas propuestas permitió sugerir el número óptimo de camiones a utilizar, considerando minimizar el tiempo ocioso de los camiones y maximizar el nivel de servicio al cliente. Los resultados experimentales muestran una mejora significativa en la reducción del plazo de entrega y en el aumento de la cantidad de pedidos satisfechos para los clientes de la compañía. 

INTRODUCCIÓN

El servicio al cliente es considerado la actividad rectora dentro de la planeación logística para cualquier empresa [1-2]. Dicha actividad constituye el punto de partida para el diseño de las demás actividades en el proceso de planeación [3-4]. El objetivo de una compañía siempre está enfocado a proporcionar bienes o servicios a un cliente indicado. Sin embargo,

ningún producto o servicio tiene una utilidad real si no está en posesión del cliente, en el momento en que lo necesita y en el lugar donde el cliente pueda acceder a él. En este sentido, las decisiones de Enrutamiento de Vehículos (EV) resultan el centro de atención para lograr tales propósitos. Estas decisiones tienen estrecho vínculo con una larga familia de problemas combinatorios, estos reflejan los fenómenos de entrega o recogida de personas y mercancías usando una flota de vehículos [5]. A grandes rasgos, un problema de EV involucra dos decisiones de gran complejidad: la determinación del tamaño de la flota de vehículos y las rutas "adecuadas" a seguir por dichos vehículos [5-6]. No obstante, se plantea que determinar el tamaño óptimo de la flota resulta la más compleja matemáticamente, además de tener el mayor impacto económico en la toma de decisiones [7].

Múltiples estrategias de solución han sido propuestas en la literatura especializada con vista a determinar el tamaño óptimo de una flota de vehículos. Sin embargo, todas pueden resumirse en dos categorías predominantes: métodos exactos y aproximados [8]. Dentro de la primera categoría, métodos exactos, la literatura muestra varios enfoques de solución, los que se han aplicado exitosamente a problemas de pequeña escala (escala expresada en cantidad de clientes a visitar). Por ejemplo, la Programación Dinámica [9], Relajación Lagrangiana [10], Ramificación y Poda (Branch and Bound) [11] y Generación de Columnas (Column Generation Algorithm) [1213] figuran dentro de los enfoques exactos más empleados. Desafortunadamente la complejidad computacional de este tipo de problema combinatorio provoca un crecimiento no polinomial (complejidad no polinomialmente acotada, NP según sus siglas en idioma inglés), este se hace poco factible para problemas de dimensiones reales.

• Materias:Logística Planificación del transporte Problemas de Optimización Toma de decisiones
• Subjects:Logistics Transport planning Optimization Problems Decision making
• Palabras claves:Tamaño de flota, simulación, optimización, tiempo ocioso, nivel de servicio al cliente.
• Keywords: Fleet size, simulation, optimization, idle time, customer service level.