Modelo de asignación de recursos con vehículos de carga completa en la planificación de la empresa Grupo Polykarpo s.a.

Abstract

La presente tesis se enfoca en el desarrollo de un modelo matemático para optimizar la asignación de recursos en una empresa de transporte de materiales químicos a granel, Polykarpo S.A. El objetivo principal es mejorar la eficiencia operativa y reducir los costos asociados con la gestión de flotas de transporte, particularmente en lo que respecta a la asignación de ramplas, camiones y conductores. Dado que la empresa enfrenta desafíos debido a la complejidad de los horarios de entrega y turno de trabajo, así como también la necesidad de cumplir con estrictas normas de seguridad. Se ha desarrollado un modelo de programación lineal entera mixta que toma en cuenta parámetros como los horarios de los pedidos, costos de uso, distancias recorridas y requerimientos de productos. La metodología incluye la recolección de datos, el desarrollo del modelo matemático en Jupyter Notebook y la prueba piloto para evaluar la efectividad del modelo. Los resultados de los experimentos demostraron una reducción de costos en tres de las cuatro instancias analizadas, alcanzando mejoras de hasta un 10,78% en situaciones de rendimiento bajo, 6,28% en rendimiento medio y 8,66% en rendimiento alto, en comparación con los costos de asignación actuales. Se espera que la implementación de este modelo permita una asignación más eficiente de los recursos, minimizando los costos operativos y contribuyendo a la sostenibilidad de las operaciones logísticas de la empresa.

This thesis focuses on the development of a mathematical model to optimize resource allocation in a bulk chemical transport company, Polykarpo S.A. The main objective is to improve operational efficiency and reduce costs associated with fleet management, particularly regarding the allocation of ramps, trucks, and drivers. Given that the company faces challenges due to the complexity of delivery schedules and work shifts, as well as the need to comply with strict safety regulations. A mixed-integer linear programming model has been developed that takes into account parameters such as order schedules, usage costs, distances traveled, and product requirements. The methodology includes data collection, the development of the mathematical model in Jupyter Notebook, and a pilot test to evaluate the model's effectiveness. The results of the experiments demonstrated a reduction in costs in three of the four analyzed instances, achieving improvements of up to 10.78% in lowperformance situations, 6.28% in medium performance, and 8.66% in high performance, compared to current allocation costs. It is expected that the implementation of this model will allow for a more efficient allocation of resources, minimizing operational costs and contributing to the sustainability of the company's logistics operations.