Optimización matemática basada en el modelo de ruteo de vehículos para mejorar la distribución de los productos de la Compañía Limitada PRODUALBA, ubicada en el cantón Pallatanga.

El objetivo fue desarrollar una optimización matemática basada en el modelo de ruteo de vehículos (VRP) para mejorar la distribución de productos de la compañía PRODUALBA ubicada en el Cantón de Pallatanga. Se utiliza un enfoque cuali-cuantitativo, documental y de campo, junto con un diseño no experimental de corte transversal y un alcance descriptivo. La metodología empleada incluye enfoques inductivos, deductivos, analítico-sintéticos y bibliográficos para investigar la eficacia y eficiencia del modelo matemático propuesto. Los resultados obtenidos muestran que es posible optimizar las rutas de dos formas diferentes. La primera se basa en la ruta más corta, lo cual resulta en una reducción del 26% en la distancia recorrida en comparación con el enfoque empírico. La segunda opción es la ruta más rápida, lo cual conduce a una reducción del 16% en los costos por hora recorrida en comparación con el enfoque empírico. En conclusión, este estudio demuestra que mediante la utilización de modelos matemáticos y algoritmos de optimización basados en VRP, es posible encontrar soluciones óptimas para la asignación de rutas, la planificación de horarios y la gestión de recursos de transporte. Estas soluciones permiten minimizar la distancia recorrida y los tiempos de entrega, y se recomienda la implementación de un sistema que facilite la planificación y gestión eficiente de rutas y horarios de entrega. Esto contribuirá a optimizar la asignación de recursos y reducir los tiempos de entrega, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia general de la compañía.The objective was to develop a mathematical optimization based on the vehicle routing model (VRP) to improve the distribution of products of the company PRODUALBA located in the Canton of Pallatanga. A quali-quantitative, documentary and field approach is used, together with a non-experimental cross-sectional design and a descriptive scope. The methodology employed includes inductive, deductive, analytical-synthetic and bibliographic approaches to investigate the effectiveness and efficiency of the proposed mathematical model. The results obtained show that it is possible to optimize the routes in two different ways. The first is based on the shortest route, which results in a 26% reduction in the distance traveled compared to the empirical approach. The second option is the fastest route, which leads to a 16% reduction in costs per hour traveled compared to the empirical approach. In conclusion, this study demonstrates that by using mathematical models and optimization algorithms based on VRP, it is possible to find optimal solutions for route allocation, schedule planning and transportation resource management. These solutions help minimize distance traveled and delivery times, and it is recommended that a system be implemented to facilitate the efficient planning and management of routes and delivery schedules. This will help optimize resource allocation and reduce delivery times, improving customer satisfaction and overall company efficiency