Análisis técnico del cambio del modelo de distribución de mercancía para la empresa Pigmento Irreverente

El presente proyecto tuvo como objetivo analizar las operaciones logísticas de distribución de mercancía de la empresa Pigmento Irreverente entre sus sedes a nivel nacional. Mediante un análisis beneficio-costo, se evaluó la viabilidad de adquirir una flota de transporte propia como alternativa al m...

Full description

Autores:
Durango Alba, Juan Sebastian
Ospina Tafur, Santiago
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/5521
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/5521
Palabra clave:
Pigmento Irreverente - Distribución de mercancía - Modelo
Distribución
Eficiencia
Costos
Rentabilidad
Optimización
Recursos
Distribution
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Profitability
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description El presente proyecto tuvo como objetivo analizar las operaciones logísticas de distribución de mercancía de la empresa Pigmento Irreverente entre sus sedes a nivel nacional. Mediante un análisis beneficio-costo, se evaluó la viabilidad de adquirir una flota de transporte propia como alternativa al modelo de distribución subcontratado que la empresa utiliza actualmente. En la actualidad, Pigmento Irreverente gestiona la distribución de sus productos a través de empresas externas, como “Envía o Interrapidisimo”, las cuales cubren diversos puntos operativos a nivel nacional. Sin embargo, se planteó implementar una red interna de transporte con el objetivo de mejorar el control sobre los productos en los procesos de entrega, así como optimizar la calidad del servicio y los tiempos operativos. El análisis incluyó una comparación entre las ventajas y desventajas de una red de transporte propia frente al modelo subcontratado, utilizando criterios como la eficiencia de los envíos, los costos operativos y la rentabilidad de la operación. Para este propósito, se emplearon herramientas especializadas como ArcGIS Pro, para el diseño y optimización de rutas, complementadas con Gusek y Python, que facilitaron la modelación y análisis de datos. Finalmente, este proyecto tuvo como propósito proporcionar una base sólida de información que respaldara la toma de decisiones estratégicas, permitiendo a Pigmento Irreverente seleccionar la alternativa más adecuada para fortalecer su capacidad de distribución, maximizando la eficiencia en el uso de recursos.
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Sin embargo, se planteó implementar una red interna de transporte con el objetivo de mejorar el control sobre los productos en los procesos de entrega, así como optimizar la calidad del servicio y los tiempos operativos. El análisis incluyó una comparación entre las ventajas y desventajas de una red de transporte propia frente al modelo subcontratado, utilizando criterios como la eficiencia de los envíos, los costos operativos y la rentabilidad de la operación. Para este propósito, se emplearon herramientas especializadas como ArcGIS Pro, para el diseño y optimización de rutas, complementadas con Gusek y Python, que facilitaron la modelación y análisis de datos. Finalmente, este proyecto tuvo como propósito proporcionar una base sólida de información que respaldara la toma de decisiones estratégicas, permitiendo a Pigmento Irreverente seleccionar la alternativa más adecuada para fortalecer su capacidad de distribución, maximizando la eficiencia en el uso de recursos.The objective of this project was to analyze the logistics operations related to the distribution of merchandise among the national branches of Pigmento Irreverente. Through a cost-benefit analysis, the feasibility of acquiring an in-house transportation fleet was evaluated as an alternative to the subcontracted distribution model currently used by the company. Currently, Pigmento Irreverente manages the distribution of its products through external companies such as "Envía" or "Interrapidísimo," which cover various operational points nationwide. However, the implementation of an internal transportation network was proposed to enhance control over product deliveries, optimize service quality, and improve operational efficiency. The analysis included a comparison of the advantages and disadvantages of an in-house transportation network versus the subcontracted model, using criteria such as shipping efficiency, operational costs, and overall profitability. For this purpose, specialized tools such as ArcGIS Pro were employed for route design and optimization, complemented by Gusek and Python, which facilitated data modeling and analysis. Ultimately, this project aimed to provide a solid information base to support strategic decision-making, enabling Pigmento Irreverente to select the most suitable alternative to strengthen its distribution capabilities while maximizing resource efficiency.PregradoIngeniero IndustrialResumen.....5 Abstract.....5 Lista de figuras.....10 Lista de tablas.....11 1. Capítulo 1 – Planteamiento del problema.....13 1.2 Introducción y justificación.....13 1.3 Objetivos.....16 1.3.1 Objetivo General.....16 1.3.2 Objetivos específicos.....17 2. Capítulo 2 - Metodología.....17 2.1 Tipo de estudio.....17 2.2 Objeto de estudio.....18 2.3 Etapas de la investigación.....18 3. Capítulo 3 – Revisión Bibliográfica.....24 3.1 Definición del VRP.....24 3.2 Variantes del VRP.....26 3.3 Evolución del VRP y sus aplicaciones en la gestión de la cadena de suministro.....27 4. Capítulo 4 - Proceso de Distribución de Pigmento S.A.....30 4.1 Descripción del proceso de distribución.....30 4.2 Análisis de los clientes proveedores y requerimientos.....32 4.3 Modelación matemática.....34 4.3.1 Consideraciones.....34 4.3.2 Modelo Gusek.....35 4.3.3 Supuestos del modelo Gusek.....35 4.3.4 Ajustes al modelo base Gusek.....5 4.3.5 Índices Gusek.....36 4.3.6 Parámetros Gusek.....36 4.3.7 Variables Gusek.....37 4.3.8 Función objetivo Gusek.....37 4.3.9 Restricciones Gusek.....37 4.4 Modelo ArcGIS Pro.....39 4.4.1 Shapes de para la creación del modelo.....39 4.4.2 Depuración y creación de información.....40 4.5 Modelo Python.....42 4.5.1 Supuestos del modelo Python.....42 4.5.2 Ajustes al modelo base Python.....43 4.5.3 Índices Python.....43 4.5.4 Parámetros Python.....43 4.5.5 Variables Python.....44 4.5.6 Funciones Python.....45 4.6 Propuesta del esquema de distribución .....49 4.6.1 Análisis modelo Gusek.....50 4.6.1.1 Resumen proceso de solución.....51 4.6.1.2 Solución óptima.....52 4.6.1.3 Ruta óptima.....52 4.6.1.4 Cumplimento de restricciones.....53 4.6.1.5 Desempeño del modelo.....54 4.6.2 Análisis modelo ArcGIS.....54 4.6.3 Análisis modelo Python.....55 4.6.3.1 Resultados mes de enero.....56 4.6.3.2 Resultados mes de febrero.....56 4.6.3.3 Resultados mes de marzo.....56 4.6.3.4 Resultados mes de abril.....57 4.6.3.5 Resultados mes de mayo.....57 4.6.3.6 Resultados mes de junio.....57 4.6.3.7 Resultados mes de julio.....58 4.6.3.8 Resultados mes de agosto.....58 4.6.3.9 Resultados mes de septiembre.....58 4.6.3.10 Resultados mes de octubre.....59 4.6.3.11 Resultados mes de noviembre.....59 4.6.3.12 Resultados mes de diciembre.....59 4.6.3.13 Resultados totales del año.....60 4.6.3.14 Análisis resultados obtenidos.....60 4.6.3.15 Análisis indicadores de desempeño.....64 4.6.3.16 Costo por kilómetro.....64 4.6.3.17 Kilómetros por entrega y cobertura por entrega.....66 4.6.3.18 Eficiencia de las rutas de distribución.....67 5. Capítulo 5 conclusiones y Recomendaciones.....68 6. Capítulo 6 Anexos.....71 Anexos 1. Costos de envíos Pigmento 2023.....71 Anexos 2. Ficha Técnica del Carro.....71 Anexos 3. Modelo de entregas Gusek.....71 Anexos 4. Mapa de Modelo ArcGis.....71 Anexos 5. Modelo de entregas Python.....71 Anexos 6. Resultados modelo de entregas involucrando todas las tiendas.....71 Anexos 7. Resultados modelo de entregas Excluyendo la sede 7.....71 Anexos 8. Indicador de Costo por Kilómetro.....71 Referencias bibliográficas.....7275 páginasapplication/pdfDurango Alba, J.S & Ospina Tafur, S.(2025). Análisis técnico del cambio del modelo de distribución de mercancía para la empresa Pigmento Irreverente [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/5521https://hdl.handle.net/20.500.12313/5521spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería IndustrialAgencia Nacional de Infraestructura. (2024). Tarifas de Peajes ANI. https://www.datos.gov.co/Transporte/Tarifas-de-Peajes-ANI/7gj8-j6i3/about_dataArchetti, C., Feillet, D., Gendreau, M., & Grazia Speranza, M. (2011). Complexity of the VRP and SDVRP. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19(5), 741–750.Arnold, F., & Sörensen, K. (2019). What makes a VRP solution good? The generation of problem-specific knowledge for heuristics. Computers & Operations Research, 106, 280–288.Bertazzi, L., Savelsbergh, M., & Speranza, M. G. (2008). Inventory routing. The Vehicle Routing Problem: Latest Advances and New Challenges (pp. 49–72). Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-0-387-77778-8_3Castañeda Jiménez, J., & Cardona Arias, J. A. 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