Resumen de Problemas de conformación de lotes con ruteo en el acomodo y la preparación de pedidos considerando K equipos heterogéneos
Esta tesis doctoral tiene como objetivo modelar problemas de conformación de lotes con ruteo en el acomodo y la preparación de pedidos. En la preparación de pedidos, se modeló un problema que considera K equipos de materiales (EMMateriales) heterogéneos, n productos, m posiciones de almacenamiento y la condición de disponibilidad del inventario, lo cual permite superar las limitaciones detectadas en la literatura científica. De otra parte, al revisar el estado del arte del acomodo no se identificaron problemas que abordan la formación de lotes con ruteo, sino que únicamente solucionan el problema de asignación de posiciones de almacenamiento (Slotting). Para solucionar la conformación de lotes en cada uno de los problemas modelados, se desarrollaron reglas de prioridad y metaheurísticos basados en búsqueda local inteligente. En tanto, para resolver el ruteo se modelaron metaheurísticos de búsqueda tabú híbridos con estrategias de intensificación y diversificación. Las reglas y metaheurísticos para cada problema, se integraron a un WMS (Warehouse Management System) y fueron modelados considerando las características y restricciones particulares de estas operaciones del Centro de Distribución (CEDI). Diseños de experimentos (Designs of Experiment_DoE) de parcelas divididas no sólo fueron implementados para validar los problemas modelados sino también para realizar un análisis numérico exhaustivo que permitió identificar las combinaciones de niveles de los factores significativos que generan los menores tiempos promedios totales y la mayor eficiencia en el acomodo y la preparación de pedidos. El uso de diseños de parcelas divididas puede considerarse un aporte metodológico al estado del arte, ya que este enfoque no fue detectado en la literatura para resolver este tipo de problemas. A partir del análisis experimental se identificó que los metaheurísticos para la formación de lotes, INS (Intelligent Neighboorhood Search) y PNS (Picking Neighboorhood Search), generaron las mejores soluciones para el acomodo y la preparación de pedidos. De otra parte, los metaheurísticos híbridos RABTIN (Ruteo acomodo búsqueda tabú intensificación) y RUPBTDI (Ruteo preparación de pedidos búsqueda tabú diversificación) 3-Opt Inserción produjeron las mejores soluciones para el ruteo de estas operaciones.
