Modelo matemático de optimización multi-objetivo para el diseño de una red de distribución verde de ciclo cerrado para empresas de productos alimenticios no perecederos de consumo masivo

En Colombia el sector transporte es el cuarto mayor emisor de GEI (Gases de Efecto Invernadero) por quema de combustibles y el primero de CO2 en el sector energético, donde el 90% es originado por el transporte terrestre. A pesar de esto, las organizaciones dentro de sus procesos logísticos de redes de distribución persiguen principalmente la maximización de utilidades, sin moderar las emisiones de GEI generadas, debido a la falta de presión institucional y la poca preocupación de los clientes y empresas por el asunto medioambiental. Sin embargo, la emisión excesiva de CO2 hacia la atmósfera es un asunto que gradualmente preocupa más a la población mundial, debido a que comprenden su contribución al cambio climático y los subsecuentes efectos negativos para el medio ambiente y la calidad de vida. Es por eso que existe un creciente interés por adoptar prácticas que permitan disminuir el impacto al medio ambiente mientras se mantengan o incluso aumenten los márgenes de contribución. Conforme o a lo anterior se propuso el diseño de una red de distribución “verde” mediante un modelo matemático de programación lineal multi objetivo, que minimiza las emisiones de CO2 generado por la combustión de diésel de vehículos terrestres y maximiza las utilidades en la operación logística. El modelo considera decisiones estratégicas como la apertura o cierre de centros de distribución. Considera igualmente decisiones tácticas en el flujo de productos dentro de una cadena de suministro de ciclo cerrado secuencial que comprende plantas de producción, centros de distribución y puntos de venta. A nivel operativo considera tipos de camiones, capacidades e inventarios mínimos. Finalmente, en cuanto al aspecto medioambiental considera factores de emisión dependientes del tipo de vehículo y flujos de reversa. El modelo usa la técnica de solución “ε constraint”, fue probado mediante datos afines a una empresa de consumo masivo del sector de alimentos no perecederos y mediante los resultados fue posible demostrar el conflicto que existe entre ambos objetivos del modelo.In Colombia, the transport sector is the fourth largest emitter of GHG due to the burning of fuels and is the first of CO2 in the energy sector, where 90% is caused by land transport. In spite of this, the organizations within their logistic processes of distribution networks pursue mainly the maximization of profits, without moderating the generated GHG emissions, due to the lack of institutional pressure and the little concern of the clients and companies for the environmental matter. However, the excessive emission of CO2 into the atmosphere is an issue that gradually worries more and more the world population, because they understand its contribution to climate change and the subsequent negative effects to the environment and quality of life. That is why there is a growing interest in adopting practices that reduce the impact on the environment while maintaining or even increasing contribution margins. In accordance with the above, the design of a "green" distribution network is proposed by means of a mathematical model of multi-objective linear programming, which minimizes the CO2 emissions generated by the combustion of diesel from land vehicles and maximizes profits in the logistics operation. The model considers strategic decisions such as the opening or closing of distribution centers. It also considers tactical decisions in the flow of products within a sequential closed cycle supply chain that includes production plants, distribution centers and points of sale. At the operational level, it considers types of trucks, capacities and minimum inventories. Finally, regarding the environmental aspect, considers emission factors dependent on the type of vehicle and reverse flows. The model uses the "ε constraint" solution technique, is tested using data related to a mass consumption company in the non-perishable food sector and trough the results is possible to demonstrate de the existent conflict between the two objectives of the model