Problemas de conformación de lotes con ruteo en el acomodo y la preparación de pedidos considerando K equipos heterogéneos

Abstract

Esta tesis doctoral tiene como objetivo modelar problemas de conformación de lotes con ruteo en el acomodo y la preparación de pedidos. En la preparación de pedidos, se modeló un problema que considera K equipos de materiales (EMMateriales) heterogéneos, n productos, m posiciones de almacenamiento y la condición de disponibilidad del inventario, lo cual permite superar las limitaciones detectadas en la literatura científica. De otra parte, al revisar el estado del arte del acomodo no se identificaron problemas que abordan la formación de lotes con ruteo, sino que únicamente solucionan el problema de asignación de posiciones de almacenamiento (Slotting). Para solucionar la conformación de lotes en cada uno de los problemas modelados, se desarrollaron reglas de prioridad y metaheurísticos basados en búsqueda local inteligente. En tanto, para resolver el ruteo se modelaron metaheurísticos de búsqueda tabú híbridos con estrategias de intensificación y diversificación. Las reglas y metaheurísticos para cada problema, se integraron a un WMS (Warehouse Management System) y fueron modelados considerando las características y restricciones particulares de estas operaciones del Centro de Distribución (CEDI). Diseños de experimentos (Designs of Experiment_DoE) de parcelas divididas no sólo fueron implementados para validar los problemas modelados sino también para realizar un análisis numérico exhaustivo que permitió identificar las combinaciones de niveles de los factores significativos que generan los menores tiempos promedios totales y la mayor eficiencia en el acomodo y la preparación de pedidos. El uso de diseños de parcelas divididas puede considerarse un aporte metodológico al estado del arte, ya que este enfoque no fue detectado en la literatura para resolver este tipo de problemas. A partir del análisis experimental se identificó que los metaheurísticos para la formación de lotes, INS (Intelligent Neighboorhood Search) y PNS (Picking Neighboorhood Search), generaron las mejores soluciones para el acomodo y la preparación de pedidos. De otra parte, los metaheurísticos híbridos RABTIN (Ruteo acomodo búsqueda tabú intensificación) y RUPBTDI (Ruteo preparación de pedidos búsqueda tabú diversificación) 3-Opt Inserción produjeron las mejores soluciones para el ruteo de estas operaciones.

Abstract: The aim of doctoral thesis is to model and valid the order batching and routing problem in the putaway and picking operation. In the picking operation was modelled a problem, took in account K Material Handling Equipment, n products, m storage locations and a condition of available inventory. This approach contributed to overcome the gaps detected in the scientific literature. On the other hand, a significant contribution to the knowledge was achieved in the putaway operation since the batching and routing problems had not been detected in the systematic literature review (SLR) results. This is raised because the slotting problem was only approach identified for the putaway operation in the scientific literature. Priority rules and metaheuristics based on intelligent local search were developed to solve the order batching component in each modelled problem. Meanwhile, hybrid tabu search metaheuristics with intensification and diversification strategies were implemented to sort out routing component in the putaway and picking problem. In addition, the priority rules and metaheuristics developed not only were integrated a WMS (Warehouse Management System) but these were modelled considering the specific characteristics and constrains of the putaway and picking operation. A DOE (Design of Experiment) named Split Plot not only was implemented to valid the modelled problems but also performed an exhaustive numeric analysis, enabled to identify the combination of significant factors levels that generated the shortest average times and the higher efficiency in the putaway and picking operation. Split plot design could be considered a methodological contribution to the state of the art since this approach was not identified in the scientific literature for solving is kind of problems. Based on results of experiments it was detected that INS (Intelligent Neighboorhood Search) and PNS (Picking Neighboorhood Search) metaheuristics generated the best solutions for solving the order batching component in the putaway and picking operation. Meanwhile, the hybrid metaheuristics called RABTIN (Putaway routing using intensification strategy with tabu serach) and RUPBTDI (Picking routing using diversification strategy with tabu search) 3-Opt produced the best solution for sorting out the routing component of these operations.