Resumen:
This research addresses the various challenges involved in loading products onto trucks in the retail construction materials sector, where traditional manual planning results in low space utilization, additional trips, and higher logistics costs. The study proposes the adaptation and implementation of a computational model based on the Bin Packing Problem, incorporating delivery priority constraints that reflect real operating conditions. For this purpose, the First Fit Decreasing (FFD) heuristic was applied to optimize the allocation of products within trucks and maximize available capacity. The case study with real data showed that the model achieved 85.37% space utilization and 63.38% load utilization by weight, compared to 80% and 54% respectively with the traditional method. Furthermore, the optimization reduced the need for additional trips and allowed for a three-dimensional graphical representation of product placement, facilitating truck loading for operators. The results demonstrate that integrating delivery priorities into three-dimensional packing heuristics not only improves operational efficiency but also reduces logistics costs and contributes to environmental sustainability. The proposal proves applicable in various logistics contexts such as retail, e-commerce, and last-mile distribution, provided that a prior planning stage and reliable product data are available.
Keywords: First Fit Decreasing, 3D Bin Packing Problem, Heuristic, Packing.
Descripción:
La presente investigación aborda los diversos desafíos a la hora de la carga de productos en camiones en el sector retail de materiales de construcción, donde la planificación manual tradicional genera un bajo aprovechamiento del espacio, viajes adicionales y mayores costos logísticos. El estudio propone la adaptación e implementación de un modelo computacional basado en el Bin Packing Problem, incorporando restricciones de prioridad de entrega que reflejan condiciones reales de operación. Con este fin, se aplicó la heurística First Fit Decreasing (FFD), con el propósito de optimizar la asignación de productos en el interior de los camiones y aprovechar al máximo la capacidad disponible. El caso de estudio con datos reales evidenció que el modelo alcanzó un 85,37 % de utilización de espacio y 63,38 % de carga en peso, frente al 80 % y 54 % respectivamente del método tradicional. Asimismo, la optimización redujo la necesidad de viajes adicionales y permitió representar gráficamente la disposición tridimensional de los productos, facilitando la carga de los camiones para los operarios. Los resultados demuestran que integrar las prioridades de entrega en las heurísticas de empaquetamiento tridimensional no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce costos logísticos y aporta a la sostenibilidad ambiental. La propuesta muestra su aplicabilidad en diversos entornos logísticos como retail, comercio electrónico y distribución de última milla, siempre que exista una etapa previa de planificación y datos confiables de los productos.