Implementación de un modelo para la asignación de almacenamiento óptimo en la preparación de pedidos al detalle de un centro de distribución.

Abstract

Durante los últimos tres años, la demanda de productos de higiene personal en una empresa trasnacional ha incrementado significativamente. Esto ha hecho que la operación de completar las órdenes de productos y la distribución sea más exigente. El ingreso de órdenes de productos en la tarde ha ocasionado que las tareas de pedidos al detalle se tarden en completar y que haya demoras en rampas de carga. Para los fines de esta investigación, los pedidos al detalle o “picking” en inglés, son órdenes de productos de cantidades pequeñas que no logran llegar al volumen mínimo para ser completadas por medio de una tarima completa. El modelo busca reducir la distancia recorrida de los operarios en el área de “picking” de un centro de distribución en un 20%. El proyecto se basa en agrupar los productos con mayor probabilidad de aparecer juntos en una orden de trabajo de “picking”, con el fin de que el operario complete los pedidos en la menor cantidad de pasillos. Previo a desarrollar el proyecto, un operario recorría alrededor de 129 metros al completar una orden de “picking” por la asignación inadecuada de productos en las ubicaciones de la bodega. Es por esto que surgió la necesidad de crear este proyecto, ya que de dicha forma se incrementará la productividad del centro de distribución ubicado en la Ciudad de Guatemala. Este proyecto busca mejorar el tiempo y distancia del área de “picking” por medio de algoritmos de investigación de operaciones e ingeniería de métodos. El modelo de asignación de almacenamiento de este proyecto se fundamenta en algoritmos como análisis de la cesta de compras, análisis de conglomerados y simulación de Monte Carlo. Con el objetivo de juntar los productos que generalmente se piden juntos en un mismo pasillo, se realizó un análisis de la cesta de compras. Este análisis se hizo obteniendo una matriz de similitud que muestre las probabilidades que cada producto aparezca en conjunto con otro. La matriz de similitud será básica para aplicar un análisis de conglomerados que muestre el agrupamiento de los productos que deben colocarse en el mismo pasillo por su alta probabilidad de aparecer en la misma orden. Ya habiendo formado el diseño, se hará una simulación con Monte Carlo para verificar que dicha propuesta es mejor que la anterior. La implementación del nuevo modelo de ubicación se hizo trasladando 40 códigos diarios por dos semanas durante el mes de mayo del 2012.