dc.contributor.advisor |
Sandoya Sánchez, Fernando Francisco, Director |
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dc.contributor.author |
Castro Quimis, Irene Stefania |
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dc.contributor.author |
Rodríguez Barzola, Daniela Stephanie |
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dc.creator |
ESPOL.FCNM |
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dc.date.accessioned |
2024-03-11T19:27:06Z |
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dc.date.available |
2024-03-11T19:27:06Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.citation |
Castro Quimis, I. S. y Rodríguez Barzola, D. S. (2023). Optimización de rutas vehiculares con recolección y entrega para una empresa de distribución de productos masivos en Guayaquil. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM . |
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dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60700 |
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dc.description |
Actualmente el transporte de reparto local se ha visto afectado por varios factores críticos como la optimización de rutas, congestionamiento vehicular, restricciones de seguridad, las mismas que obligan a las empresas a implementar estrategias para mejorar el nivel de servicio, minimizando costos y tiempos de entrega. La distribución de productos de consumo masivo en entornos urbanos, como Guayaquil, es una tarea logística compleja que involucra la planificación de rutas de entrega eficientes. La falta de un orden lógico en la planificación actual ha generado problemas tales como rutas que incluyen clientes ubicados en extremos opuestos de la ciudad, así como la coincidencia de múltiples camiones en una misma área geográfica, lo que genera que rutas excedan significativamente las horas laborales previstas. Esta ineficiencia no solo impacta negativamente en los costos operativos de la empresa, sino que también afecta la satisfacción del cliente al retrasar las entregas. Se ha identificado una oportunidad de mejora implementando un ruteo diseñado con bases en optimización para realizar un reordenamiento de los clientes por cada ruta lo que permitirá realizar un reparto más viable, generando rutas más eficientes y que reduzcan el número de kilómetros recorridos; así mismo una mejora significativa en la puntualidad de las entregas y una mayor satisfacción del cliente al evitar largos tiempos de espera. La adopción de este enfoque de optimización también podría tener un impacto positivo en la reducción de la huella de carbono de la empresa al minimizar el consumo de combustible |
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dc.format |
application/pdf |
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dc.format.extent |
51 página |
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dc.language.iso |
spa |
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dc.publisher |
ESPOL.FCNM |
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dc.rights |
openAccess |
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dc.subject |
Algoritmo de recocido simulado |
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dc.subject |
Algoritmo del vecino más cercano |
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dc.subject |
Buscar perfil |
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dc.subject |
Optimizar |
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dc.title |
Optimización de rutas vehiculares con recolección y entrega para una empresa de distribución de productos masivos en Guayaquil |
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dc.type |
Ingeniero en Logística y Transporte |
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dc.identifier.codigoespol |
T-114177 |
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dc.description.city |
Guayaquil |
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dc.description.degree |
Escuela Superior Politécnica del Litoral |
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dc.identifier.codigoproyectointegrador |
MATE-188 |
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dc.description.abstractenglish |
This project addresses the inefficiency in the distribution of products in Guayaquil by implementing a route optimization algorithm. Data on load, kilometers and fuel were collected, and the improved nearest neighbor algorithm was applied. Experimental iterations improved performance, highlighting the effectiveness of the combination of simulated annealing and nearest neighbor heuristics. The results demonstrated a significant reduction in total distance traveled, generating estimated savings annually and decreasing daily fuel consumption. The successful implementation of this methodology not only optimizes resources and reduces costs, but also improves operational efficiency, supporting the usefulness of the proposed algorithm in logistics route planning. The comprehensive approach demonstrates its effectiveness in addressing the challenging problem of time-windowed vehicle routing, showing the synergy between simulated annealing and improved nearest neighbor strategies. In conclusion, this project offers a robust and economically beneficial solution for the optimization of logistics routes in Guayaquil, marking a significant advance in the efficiency and profitability of the product distribution system. Keywords; Simulated annealing algorithm, Nearest neighbor algorithm, search profile, optimize |
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