Resumen:
This study addresses the distribution problem of an artisanal coconut-based food company. Due to the absence of preservatives in its products and the limited refrigerated capacity at retail outlets, replenishment visits with specific frequencies and time windows must be scheduled. The objective is to schedule and optimize distribution routes, improving efficiency in comparison with the company’s current empirical scheme and providing a tool for small and medium-sized enterprises (SMEs) in similar contexts. The methodology was implemented through a hybrid algorithm in two phases: assigning customers to visit days and routing each daily plan. Computational experiments were conducted by varying parameters such as the maximum number of customers and the number of geographic clusters. Solutions were analyzed using filters based on the company’s real operational context to identify the most suitable scenario for comparison with the current situation. The selected solution reduces travel times and distances while meeting operational guidelines and constraints. Thus, this route-planning methodology offers a reliable, replicable, and scalable approach for companies with analogous distribution processes.
Keywords: Customer scheduling, Route optimization, Logistics, Point-of-sale distribution, Hybrid algorithm.
Descripción:
Este estudio aborda el problema de distribución de una empresa productora de alimentos artesanales a base de coco. Debido a la ausencia de preservantes en sus productos y limitada capacidad refrigerada en puntos de venta, se requiere planificar visitas de abastecimiento con frecuencias y ventanas de tiempo específicas. El objetivo es calendarizar y optimizar rutas de distribución, mejorando la eficiencia frente al esquema empírico actual de la empresa y aportar una herramienta para PYMES en contextos similares. La metodología se implementó mediante un algoritmo híbrido dividido en dos fases: asignación de clientes a días de visita y ruteo de cada jornada. Se realizaron experimentos computacionales variando parámetros como: número máximo de clientes y cantidad de clústeres geográficos. Las soluciones fueron analizadas en base a filtros del contexto real operativo de la empresa de estudio para la elección del escenario idóneo a comparar con la situación actual. La solución escogida reduce tiempos y kilómetros recorridos mientras cumple con directrices y restricciones. Con ello, esta metodología de planificación de rutas ofrece un enfoque confiable, replicable y escalable para empresas con procesos de distribución análogos.