Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. The dispatch process in a distribution center presents delays that affect operational efficiency. The project aims to reduce the average dispatch time by 20% through the application of the DMAIC methodology. The main causes identified include inaccurate product location, unreliable inventory information, aisle congestion, and long distances traveled by operators. To address these issues, an optimization model was developed in Python based on the Traveling Salesman Problem, which improved the picking routes. The implementation achieved a 17% reduction in dispatch times and a 30% increase in operator productivity. Additionally, a monthly savings of 5,000 dollars in overtime costs and a reduction of 2,640 kilowatt-hours in energy consumption were obtained. It is concluded that the model enhances process efficiency, is scalable, and can be applied to similar operations.
Keywords: DMAIC, dispatch, picking routes, operational efficiency.
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El proceso de despacho en un centro de distribución presenta retrasos que afectan la eficiencia operativa. El proyecto tiene como objetivo reducir el tiempo promedio de despacho en un 20 % mediante la metodología DMAIC. Se identificaron como causas principales la ubicación inexacta de productos, la información de inventario no confiable, la saturación de pasillos y las largas distancias recorridas por los operadores. Para dar solución, se desarrolló un modelo de optimización en Python basado en el Problema del Agente Viajero, que permitió mejorar las rutas de picking. La implementación logró reducir los tiempos de despacho en un 17 % y aumentar la productividad en un 30 %. También se obtuvo un ahorro mensual de 5.000 dólares en horas extras y una disminución de 2.640 kilovatios en consumo energético. Se concluye que el modelo mejora la eficiencia del proceso, es escalable y puede aplicarse en operaciones similares.
