Abstract:
La falta de herramientas tecnológicas para pequeñas empresas ocasiona
incrementos no deseados en sus costos operativos. Este documento describe el
análisis de la demanda previo al diseño e implementación de un aplicativo que
reduce los tiempos en un proceso crucial para las empresas, la distribución de
productos. Con el objetivo de reducir los kilómetros recorridos y aprovechar los
recursos de forma eficiente. La cartera de productos de la empresa demandó un
análisis y clasificación de ventas actuales para crear indicadores precisos y
contundentes al momento de realizar operaciones claves en la empresa. Las
técnicas de suavizamiento exponencial simple y doble fueron las herramientas a
implementar debido a su fácil interpretación. Para el aplicativo, mediante el
algoritmo genético se escala desde la posible solución hasta llegar a la solución
óptima en un tiempo considerable, cumpliéndose los criterios del cliente. El
modelo de ruteo vehicular con ventanas de tiempo ejemplifica la problemática de
la distribución, y representa la base para realizar los procesos diseñados en
lenguaje de programación científico Python. Dicho programa permitió crear una
interfaz intuitiva para el usuario, quién carga la información clave en un archivo
y una vez ejecutado, presenta un listado ordenado de clientes a visitar y su
respectiva referencia visual. Se obtuvieron pronósticos con un buen nivel de
precisión lo cual ofrece una herramienta confiable para revisión periódica de
inventarios y abastecimiento. En cuanto al ruteo, se comparó las planificaciones
realizadas con las generadas a través del aplicativo mostrando beneficios
monetarios superiores al 25 %, montos representativos que pueden invertirse en
expansión del negocio. Se concluye que la implementación de este tipo de
herramientas mejora notablemente las tareas operacionales. Las rutas que
cumplen con los horarios de llegada tienen mayor alcance en un mercado con
alta competitividad en el que el nivel de servicio es un punto decisivo para un
cliente al momento de comprar.
