Solution model for a supply chain with a heterogeneous fleet applied to the brewery industry using rolling horizon

La mejora en la gestión operacional y su impacto en la rentabilidad de las compañías cerveceras en Colombia son las principales razones por las que este tipo de empresas analizan el suministro de inventario dentro de su red de distribución teniendo en cuenta un horizonte de programación de entregas. En este documento, se pretende abordar el problema de la incertidumbre en la planificación de la distribución de un periodo de planeación definido, para atender esta necesidad se adoptó un modelo matemático que determina un plan de distribución con costos cercanos al óptimo utilizando una estructura de cálculo basado en rolling horizon, garantizando la atención de la demanda en los retailers, disponibilidad de arcos de trayecto de entrega, carga logística y niveles de inventarios para cada uno de los nodos de la red, el modelo matemático empleado se basa en el MDDSIRP (Modelo Dinámico Multidepósito Estocástico para Problema de Inventario y Ruteo) integrándose al método rolling horizon buscando el ajuste de la incertidumbre mencionada para dar solución a este problema, para efectos del análisis se considera un conjunto de centros productores que se llamarán suppliers los cuales requieren distribuir sus productos en envase retornable hacia un conjunto de centros de distribución que denominaremos retailers; éstos últimos definen unas ventanas de atención para la recepción de producto y despacho de envases vacíos; las entregas y devoluciones se realizan en una flota heterogénea tanto de capacidad como en costo de transporte. La característica principal de nuestra contribución radica en la inclusión de la metodología Rolling Horizon donde en esencia se evalúan datos históricos o estimaciones de demanda para cada nodo, determinando la cantidad idónea a atender, con la particularidad que se reevalúa y actualiza dicho horizonte de planeación al final de cada periodo, fijando el rolling horizon obtenido como nuevo dato histórico para la siguiente iteración, haciéndolo de forma subsecuente hasta el último periodo de planeación, lo cual garantiza suavizar la variabilidad en la demanda atendida, obteniendo así una planificación logística tanto de disponibilidad de inventarios como de flota de transporte ajustada a la necesidad de cada periodo.The improvement in operational management and its impact on the profitability of brewing companies in Colombia are the main reasons why these companies analyze the supply of inventory within their distribution network taking into account a delivery scheduling horizon. In this paper, we intend to approach the problem of uncertainty in the distribution planning of a defined planning period, to try this need we adopted a mathematical model that determines a distribution plan with costs close to the optimum using a rolling horizon based calculation structure, ensuring the attention of the demand at retailers, availability of delivery path arcs, logistic load and inventory levels for each of the nodes of the network, the mathematical model used is based on the MDDSIRP (Stochastic Multi-Depot Inventory-Routing Problem) integrated to the rolling horizon method looking for the adjustment of the uncertainty mentioned to solve this problem; for the purposes of the analysis a set of production centers are considered, which will be called suppliers, which need to distribute their products in returnable packaging to a set of distribution centers that we will call retailers; Those ones define attention gaps for the reception of product and dispatch of empty containers; deliveries and returns are made in a heterogeneous fleet both in terms of capacity and transportation cost. The main characteristic of our contribution lies in the inclusion of the Rolling Horizon methodology where, in essence, historical data or demand estimates are evaluated for each node, determining the ideal quantity to be served, with the particularity that this planning horizon is reevaluated and updated at the end of each period, The rolling horizon obtained is set as the new historical data for the next iteration, doing so subsequently until the last planning period, which ensures smoothing the variability in the demand served, thus obtaining a logistic planning of both inventory availability and transportation fleet adjusted to the need of each period.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestrí