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Title:	Diseño de asignación de ubicaciones en centro de distribución de una empresa de alimentos
Authors:	Segovia N.avarrete, María Belén, Director Lascano Orlando, Kevin Steven España Ávila, Jordan Iván
Keywords:	Minería de datos DMADV Modelo de Optimización
Issue Date:	2023
Publisher:	ESPOL
Citation:	Lascano Orlando, K. S. y España Ávila, J. I. (2023). Diseño de asignación de ubicaciones en centro de distribución de una empresa de alimentos. [Materia integradora]. ESPOL.FIMCP: INDUSTRIAL .
Description:	Este centro de distribución de una multinacional de productos alimentarios enfrenta un almacenamiento desordenado y empírico, lo que provoca ineficiencias notables, como la ubicación alejada de productos de alta rotación con respecto a los andenes de despacho. Para abordar este problema, se aplicó la metodología DMADV. Los requerimientos y restricciones del cliente llevaron establecer especificaciones de diseño, incluyendo la asignación de ubicaciones a al menos el 30% de los SKU y la reducción de distancias y tiempos de recorrido. Se recolectaron y analizaron datos, se desarrolló un mapa de calor por ABC para visualizar problemas y áreas de mejora. Como solución, se propuso una estrategia basada en minería de datos, desarrollada en Python. Donde el algoritmo a priori identificó patrones de relación entre productos,. La clasificación ABC ubicó productos de acuerdo con su rotación, y la categorización por pesos asignó los productos más pesados a niveles bajos de los racks. Los resultados muestran el cumplimiento de los requisitos de diseño, con una reducción del 9% en distancias recorridas, un aumento del 9% en productividad implicando una reducción de tiempos. Este proyecto ejemplifica cómo la metodología DMADV puede abordar con éxito problemas logísticos, generando mejoras en la operación de un CEDI.
metadata.dc.description.abstractenglish:	The distribution center of a multinational food products company faces disordered and empirical storage, resulting in notable inefficiencies, such as the distant placement of highrotation products from the dispatch docks. To address this issue, the DMADV methodology was applied. Client requirements and constraints led to the establishment of design specifications, including the allocation of locations to at least 30% of the SKUs and the reduction of distances and travel times. Data were collected and analyzed, and an ABC-based heat map was developed to visualize issues and areas for improvement. As a solution, a data mining-based strategy was proposed, developed in Python. The a priori algorithm identified patterns of relationship between products. The ABC classification placed products according to their rotation, and the weight categorization assigned heavier products to lower rack levels. The results demonstrate compliance with design requirements, with a 9% reduction in traveled distances, a 9% increase in productivity, and a reduction in processing times. This project exemplifies how the DMADV methodology can successfully address logistics issues, leading to improvements in the operation of a Distribution Center.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58212
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	ING-2200
Appears in Collections:	Tesis de Ingeniería Industrial

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