Proceso de distribución de productos y eficiencia de la Industria Distribuidora de Textiles (I.D.TEX) ubicada en la provincia de Pichincha, cantón Quito

Abstract

La presente investigación tuvo por objetivo mejorar el proceso de distribución de I.D.TEX, a través de la simulación de un modelo basado en la situación actual del sistema de distribución de la empresa, el análisis de los parámetros de un VRP y el diseño de rutas. Esta información se obtuvo gracias a una entrevista con el gerente, que ayudó a identificar las deficiencias en las funciones de las rutas de distribución, mediante la simulación del sistema real. Se realizó luego el dimensionamiento del problema encontrado, con base en los parámetros obtenidos en el diagnóstico y se definió el tipo de VRP que se adapta a las características de la empresa como un problema de rutas capacitado o CVRP. Finalmente se establecieron varias soluciones con simulaciones en la herramienta VRP Spreadsheet Solver. Las rutas actuales mostraron problemas con la capacidad de los vehículos, por lo que se buscó otra solución modificando la flota vehicular. Se estableció otro escenario de distribución teniendo como parámetro un modelo de pronóstico de la demanda mediante suavización exponencial. Como última alternativa de solución se dejó la flota original, algunos de los parámetros reales y se adecuaron los días de entrega a cada cliente en la simulación para eliminar el problema de la capacidad de los vehículos. Adicionalmente se realizó un análisis relacionado de los datos obtenidos mediante la herramienta Power BI. Se analizó el rendimiento, eficiencia y eficacia del proceso utilizando la solución 1, y se concluyó que el día lunes tiene una eficiencia del 67,09% y el día miércoles del 68,61% con respecto a la distancia, y de un 47,57% el día lunes y 53,46 % del miércoles con respecto a la utilidad, con base en los parámetros de costos y tiempos del proceso. En general, la primera solución mostró una disminución del tiempo en un 16,62%, de la distancia en un 21,66% y un 0,50% más de ganancias respecto a las obtenidas en la situación real, este último porcentaje es bajo ya que las ganancias dependen fundamentalmente del tamaño del pedido de cada cliente que para todos los escenarios es el mismo. Este porcentaje de mejora en la ganancia es por ahorro de combustible. Los resultados mostraron una mejora en la eficiencia del proceso de distribución.