Estado del arte

Estado del arte

Es imperativo tener presente que, en el transporte de leche y otros productos lácteos, el tiempo es un recurso escaso y la eficiencia resulta crucial. Los procesadores de lácteos deben abordar el transporte de su mercancía de manera sumamente eficaz si pretenden minimizar los gastos operativos, al mismo tiempo que garantizan la integridad y seguridad alimentaria. En este contexto, la logística precisa y ágil se convierte en un elemento esencial para el éxito. Implementar estrategias que optimicen los tiempos de entrega y aseguren las condiciones adecuadas de almacenamiento es esencial para mantener la calidad de los productos lácteos y, al mismo tiempo, optimizar la gestión de costos operativos. Este enfoque proactivo no solo preserva la frescura de los productos, sino que también contribuye a la sostenibilidad y rentabilidad del proceso logístico. (Mitchell, 2021).

Al explorar la literatura, más allá de analizar el modelo en sí, resulta crucial considerar que la decisión de implementar un modelo matemático de optimización a menudo está vinculada no solo a las características intrínsecas del modelo, sino también a un manejo inadecuado de los recursos. En algunas instancias, esta elección puede estar motivada por la presencia de eventos casi catastróficos que han provocado rupturas económicas a niveles locales o globales. Es decir, las empresas suelen adoptar estos enfoques de manera reactiva, respondiendo a situaciones críticas. Esta tendencia sugiere la necesidad de fomentar una cultura más proactiva en la implementación de modelos de optimización, anticipándose a posibles desafíos y promoviendo una gestión más estratégica de los recursos. (Hernández Pajares, 2020)

Por esta razón, numerosas empresas han manifestado un creciente interés en la integración de Inteligencia Artificial y modelos de optimización que aborden de manera precisa las diversas situaciones, desafíos y restricciones inherentes a los negocios contemporáneos. Esta tendencia refleja el reconocimiento de la importancia de adoptar enfoques avanzados para la toma de decisiones, permitiendo una adaptación más ágil a un entorno empresarial dinámico y complejo. La implementación de estas tecnologías no solo busca resolver problemas existentes, sino también anticiparse a posibles desafíos, promoviendo así una gestión más proactiva y estratégica en la toma de decisiones empresariales. Este enfoque innovador no solo optimiza los procesos actuales, sino que también sienta las bases para una mayor agilidad y resiliencia frente a futuros desafíos. (Rothberg, 2020).

Los modelos matemáticos de optimización emergen como una alternativa estratégica para potenciar las operaciones dentro de las cadenas de abastecimiento empresariales. Su aplicación no solo representa una mejora significativa en la eficiencia de las actividades logísticas, sino que también se erige como una herramienta valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Al adoptar estos modelos, las empresas pueden optimizar la asignación de recursos, mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos operativos. Este enfoque no solo contribuye a la optimización de los procesos actuales, sino que también sienta las bases para una cadena de suministro más ágil, adaptable y resistente frente a los desafíos del entorno empresarial actual.

La tecnología actual, junto con la capacidad de cálculo de los ordenadores (Burg & Ausubel, 2021), ha simplificado el análisis de las complejas situaciones vinculadas a la planificación de rutas, dando lugar a una diversidad de modelos de ruteo (Vidal, Laporte, & Matl, 2020). Estos modelos, que enriquecen notablemente la literatura, abordan muchos de los desafíos contemporáneos que los planificadores de transporte enfrentan en su quehacer diario. Esta convergencia de tecnología avanzada y modelos especializados no solo optimiza la eficiencia operativa, sino que también demuestra ser esencial para la toma de decisiones estratégicas y la resolución de problemas logísticos en el ámbito del transporte.

El artículo “A vehicle routing problem with a time Windows approach to improve the delivery process”. El estudio aborda los desafíos logísticos de la entrega de mercadería en una empresa productora que gestiona internamente sus bienes, distribuyendo los paquetes en una ciudad colombiana (Zapata, U. P., & Ararat, H. C., 2020). Los autores realizan un análisis exhaustivo de la situación actual de la empresa, empleando herramientas de calidad junto con un modelo VRP (Vehicle Routing Problem) con ventanas de tiempo. El objetivo principal es reducir los tiempos de entrega y prevenir posibles pérdidas para la empresa.

Para llevar a cabo este estudio, los autores utilizan datos obtenidos de fuentes primarias, en particular, entrevistas con los responsables de la planificación de rutas y la observación directa del proceso de entrega. El modelo VRP con ventanas de tiempo se enfoca en el caso de la zona central del Valle del Cauca, que concentra la mayor demanda de productos de la empresa.

Según el artículo, la implementación del diseño de rutas propuesto revela una mejora del servicio del 60%, según los resultados previos obtenidos mediante simulación. Además, se observa un aumento en el número de clientes atendidos, lo que implica un incremento en los ingresos generados. Estos ingresos, al compararse con los costos asociados a la operación de despacho de las mercaderías, resultan suficientes para generar utilidades significativas. Este enfoque estratégico no solo optimiza la eficiencia operativa, sino que también demuestra ser esencial para el crecimiento financiero y la mejora general del servicio al cliente.

En el artículo “VRP Model with time window, Multiproduct and Multidepot” (Ruiz-Meza, Montes, Pérez, & Ramos-Márquez, 2020) Los autores destacan la importancia fundamental del proceso de transporte, identificándolo como uno de los aspectos críticos dentro de la cadena de suministro, ya que el éxito de las empresas depende en gran medida de su eficaz organización. Con esta premisa, desarrollan un modelo de programación lineal entera mixta, anticipando que su implementación en la empresa objeto de estudio proporcionará una ventaja competitiva cuantificable, manifestada en la reducción de costos y la eficiencia del proceso de transporte.

El modelo propuesto es un modelo de ruteo que considera depósitos múltiples, multiproductos, una flota heterogénea y ventanas de tiempo estrictas. Para evaluar su eficacia, los autores seleccionan una orden de compra y rastrean su ruta. Los resultados obtenidos con la implementación del modelo revelan la generación de rutas óptimas con una reducción de hasta el 35% en la distancia recorrida, lo que representa una mejora significativa y valida al modelo como una herramienta eficaz según los investigadores. Esta contribución no solo optimiza la logística empresarial, sino que también demuestra un enfoque innovador y estratégico en la gestión del transporte dentro de la cadena de suministro.

...