Repositorio Dspace
Asignación automatizada de rutas a nivel nacional para una empresa del sector público
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Mostrar el registro sencillo del ítem
| dc.contributor.advisor | Cabezas García, José Xavier , Director | |
| dc.contributor.author | Játiva Macías, Alexsander Israel | |
| dc.contributor.author | Meza Moina, Frank Leonardo | |
| dc.creator | ESPOL.FCNM | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-22T14:22:12Z | |
| dc.date.available | 2025-01-22T14:22:12Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Játiva Macías, A. I. y Meza Moina, F. L. (2024). Asignación automatizada de rutas a nivel nacional para una empresa del sector público. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM . | |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/63077 | |
| dc.description | La asignación de redes de transporte es crucial para las empresas, pues una pobre planificación de las rutas incurre en un aumento en los gastos operativos. De esta forma, las empresas tienen la necesidad de herramientas que les permitan realizar dichas asignaciones de forma eficiente. En particular, una empresa pública del Ecuador asigna sus operaciones de transporte de forma manual, tardándose un promedio de dos días por implementación. En este trabajo se implementó un modelo de matemático orientado a asignar rutas con el objetivo de reducir las distancias recorridas. Para lograrlo, se usaron técnicas de clustering, seguido de la implementación de un problema de ruteo de vehículos que permite determinar las rutas óptimas. Usando estas técnicas se logró realizar la asignación de rutas en poco menos de dos horas, representando una reducción del 88.73% del tiempo con respecto a la implementación manual. Con este enfoque se busca no solo optimizar la distancia por el personal operativo, sino también mejorar la eficiencia operativa y reducir el impacto ambiental asociado al uso de la flota vehicular. En conclusión, se espera que esta implementación proporcione una mayor precisión en la planificación y ejecución de las rutas, facilitando una gestión más eficiente de los recursos disponibles y contribuyendo a la sostenibilidad operativa de la empresa. Palabras Clave: Optimización de rutas, clustering, ruteo de vehículos, planificación logística. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format.extent | 44 página | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | ESPOL.FCNM | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Optimización de rutas | |
| dc.subject | Clustering | |
| dc.subject | Ruteo de vehículos | |
| dc.subject | Planificación logística | |
| dc.title | Asignación automatizada de rutas a nivel nacional para una empresa del sector público | |
| dc.type | Matemático | |
| dc.identifier.codigoespol | T-114730 | |
| dc.description.city | Guayaquil | |
| dc.description.degree | Escuela Superior Politécnica del Litoral | |
| dc.identifier.codigoproyectointegrador | MATE-200 | |
| dc.description.abstractenglish | The allocation of transportation networks is crucial for companies, as poor route planning leads to increased operating costs. Thus, companies need tools that allow them to make such assignments efficiently. In particular, a public company in Ecuador assigns its transportation operations manually, taking an average of two days per implementation. In this work, a mathematical model was implemented to assign routes with the objective of reducing the distances traveled. To achieve this, clustering techniques were used, followed by the implementation of a vehicle routing problem to determine the optimal routes. Using these techniques, route assignment was achieved in just under two hours, representing a reduction of 88.73% of the time compared to manual implementation. This approach seeks not only to optimize distance for operating personnel, but also to improve operational efficiency and reduce the environmental impact associated with the use of the vehicle fleet. In conclusion, this implementation is expected to provide greater precision in route planning and execution, facilitating more efficient management of available resources and contributing to the company?s operational sustainability. Translated with DeepL.com (free version) Keywords: Route optimization, clustering, vehicle routing, logistical planning |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
Tesis de Matemática
Matemática