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dc.contributor.authorRodríguez Andrade, Ana Belén, vega Chica, Víctor Alejandro, Director-
dc.date.accessioned2022-03-24T20:19:04Z-
dc.date.available2022-03-24T20:19:04Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationRodríguez, A. (2022). Aplicación de una heurística para la optimización del proceso de preparación de pedidos en una bodega de una empresa distribuidora de aguas y bebidas gaseosas.[Tesis de maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral.es_EC
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/52145-
dc.description.abstractEn el presente trabajo de investigación se aborda la resolución del problema de optimización del picking y la definición de la ruta para la preparación de los pedidos de una empresa de bebidas gaseosas ubicada en la ciudad de Quito. El picking es uno de los procesos que representa altos costos logísticos para un almacén, por tanto, las organizaciones se preocupan cada vez más por optimizar dicho proceso. Para ello, dentro de este proyecto, se propuso la implementación de una heurística que proporcione la distancia mínima para el recorrido de picking. El desarrollo del algoritmo se concretó haciendo uso de una base de datos proporcionada por la empresa en función de las coordenadas de ubicación de los ítems y de las órdenes de pedidos o facturas. Los resultados obtenidos fueron proporcionados por una heurística implementada en el lenguaje de programación Wolfram Mathematica. Una vez implementada la solución se logró disminuir el 85% de la distancia recorrida al momento de realizar el picking.es_EC
dc.language.isoeses_EC
dc.publisherESPOL. FCNMes_EC
dc.subjectOptimizaciónes_EC
dc.subjectHeurísticaes_EC
dc.subjectEmpresa- Bodegaes_EC
dc.subjectDistribuidora agua -gaseosases_EC
dc.titleAplicación de una heurística para la optimización del proceso de preparación de pedidos en una bodega de una empresa distribuidora de aguas y bebidas gaseosas .es_EC
dc.typeThesises_EC
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Logística y transporte con Mención en Modelos de Optimización

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