Modelo de solución para una cadena de suministro con flota heterogénea aplicado a la industria cervecera utilizando rolling horizon

Abstract

La mejora en la gestión operacional y su impacto en la rentabilidad de las compañías cerveceras en Colombia son las principales razones por las que este tipo de empresas analizan el suministro de inventario dentro de su red de distribución teniendo en cuenta un horizonte de programación de entregas. En este documento, se pretende abordar el problema de la incertidumbre en la planificación de la distribución de un periodo de planeación definido, para atender esta necesidad se adoptó un modelo matemático que determina un plan de distribución con costos cercanos al óptimo utilizando una estructura de cálculo basado en rolling horizon, garantizando la atención de la demanda en los retailers, disponibilidad de arcos de trayecto de entrega, carga logística y niveles de inventarios para cada uno de los nodos de la red, el modelo matemático empleado se basa en el MDDSIRP (Modelo Dinámico Multidepósito Estocástico para Problema de Inventario y Ruteo) integrándose al método rolling horizon buscando el ajuste de la incertidumbre mencionada para dar solución a este problema, para efectos del análisis se considera un conjunto de centros productores que se llamarán suppliers los cuales requieren distribuir sus productos en envase retornable hacia un conjunto de centros de distribución que denominaremos retailers; éstos últimos definen unas ventanas de atención para la recepción de producto y despacho de envases vacíos; las entregas y devoluciones se realizan en una flota heterogénea tanto de capacidad como en costo de transporte. La característica principal de nuestra contribución radica en la inclusión de la metodología Rolling Horizon donde en esencia se evalúan datos históricos o estimaciones de demanda para cada nodo, determinando la cantidad idónea a atender, con la particularidad que se reevalúa y actualiza dicho horizonte de planeación al final de cada periodo, fijando el rolling horizon obtenido como nuevo dato histórico para la siguiente iteración, haciéndolo de forma subsecuente hasta el último periodo de planeación, lo cual garantiza suavizar la variabilidad en la demanda atendida, obteniendo así una planificación logística tanto de disponibilidad de inventarios como de flota de transporte ajustada a la necesidad de cada periodo.