Tesis0197ii

ESTADO DEL ARTE DE MODELOS MATEMÁTICOS APLICADOS A LA FUNCIÓN DISTRIBUCIÓN EN AGROCADENAS

CHERDY PAOLA SOGAMOSO ELKIN DAVID HERNÁNDEZ RIVERO

RAFAEL DAVID TORDECILLA MADERA Asesor

FUNDACIÓN UNIVERSITARIA AGRARIA DE COLOMBIA PROGRAMA INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ 2014

1

TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN..................................................................................................................................... 6 INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 7 1.

CAPITULO 1 ........................................................................................................................ 9

1.1

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA .................................................................................... 9

1.1.1

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ..................................................................... 9

1.1.2

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ....................................................................... 11

1.2 OBJETIVOS ....................................................................................................................... 12 1.2.1 GENERAL ...................................................................................................................... 12 1.2.2 ESPECÍFICOS ............................................................................................................... 12 1.3 JUSTIFICACIÓN .............................................................................................................. 13 2.

CAPITULO 2 ...................................................................................................................... 15

2.1

ANTECEDENTES ........................................................................................................... 15

2.2

MARCO REFERENCIAL .............................................................................................. 17

2.2.1

MARCO TEÓRICO ................................................................................................... 17

2.2.2 MARCO CONCEPTUAL .............................................................................................. 25 3.

CAPITULO 3 ...................................................................................................................... 28

3.1

DISEÑO METODOLÓGICO ........................................................................................ 28

3.1.1 LÍNEA DE INVESTIGACIÓN ...................................................................................... 28 3.1.2 TIPO DE INVESTIGACIÓN ......................................................................................... 28 3.1.3 ESTRUCTURA METODOLÓGICA ............................................................................. 28 4.

CAPITULO 4 ...................................................................................................................... 34

4.1 RESULTADOS DE LA REVISIÓN ................................................................................... 34 4.1.1 MODELOS MATEMÁTICOS ................................................................................... 35 4.1.1.1 ALGORITMOS ........................................................................................................ 41 4.1.2 CALIDAD.................................................................................................................... 43 4.1.3 MODELOS APLICADOS ........................................................................................... 47 4.1.4 NUEVAS TECNOLOGÍAS GPS Y RFID .................................................................. 51 4.1.5 PRODUCTOS .............................................................................................................. 54 2

4.1.6 ARTÍCULOS POR AÑO Y TENDENCIA ................................................................ 58 4.1.7 REVISTAS Y PUBLICACIONES UNIVERSITARIAS ............................................ 59 5. CONCLUSIONES................................................................................................................... 61 BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................................... 63 ANEXO 1. MATRIZ DE REVISIÓN .......................................................................................... 71

3

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1. CANTIDAD DE MODELOS DE CADA CLASE ............................................. 35 FIGURA 2. ARTÍCULOS DE CALIDAD Y TEMPERATURA ........................................... 43 FIGURA 3. CANTIDAD DE ARTÍCULOS POR AÑO ....................................................... 58

4

LITA DE TABLAS

TABLA 1. MATRIZ DE REVISIÓN ........................................................................................... 31 TABLA 2. MODELOS MATEMÁTICOS (a) ............................................................................. 39 TABLA 3. MODELOS MATEMÁTICOS (b) ............................................................................. 40 TABLA 4. ALGORITMOS UTLIZADOS................................................................................... 42 TABLA 5. CALIDAD Y TEMPERATURA (a) .......................................................................... 44 TABLA 6. CALIDAD Y TEMPERATURA (b) .......................................................................... 45 TABLA 7. MODELOS APLICADOS (a) .................................................................................... 49 TABLA 8. MODELOS APLICADOS (b) .................................................................................... 50 TABLA 9. NUEVAS TECNOLOGÍAS (a).................................................................................. 52 TABLA 10. NUEVAS TECNOLOGÍAS (b) ............................................................................... 53 TABLA 11. PRODUCTOS (a) ..................................................................................................... 56 TABLA 12. PRODUCTOS (b) ..................................................................................................... 57 TABLA 13. REVISTAS ............................................................................................................... 60 TABLA 14. DOCUMENTOS UNIVERSITARIOS .................................................................... 60

5

RESUMEN

El proceso de distribución de alimentos perecederos cada vez está teniendo más importancia, debido a la necesidad de entregar productos con la calidad requerida por el cliente y la minimización de los costos por pérdidas de producto y transporte del mismo. En este trabajo, se revisó la gestión cuantitativa de las operaciones de distribución de productos perecederos especialmente productos agrícolas; se prestó principal atención a los modelos matemáticos utilizados, los factores de calidad y tecnología utilizada en el proceso de distribución. Se examinó las contribuciones de las investigaciones realizadas, los modelos aplicados y las técnicas utilizadas. En la revisión se encontró que aunque el tema es relativamente nuevo, algunos de los estudios realizados y modelos aplicados contemplan variables que tienen en cuenta las características propias de los productos con el fin de mantener la calidad del producto hasta ser entregado al cliente y minimizar los costos asociados al proceso, igualmente se evidencia que se están haciendo uso de tecnologías como el GPS y RFID dentro del proceso.

6

INTRODUCCIÓN

Realizar la revisión de la literatura acerca de un tema de interés es de vital importancia para determinar el punto de partida de la investigación acerca de dicho tema, el estado del arte de los modelos matemáticos utilizados para la dar solución a problemas de distribución de productos perecederos no es la excepción. Este trabajo se centra en revisar artículos publicados entre el año 2004 e inicios del año 2014, que tienen como objetivo principal dar solución a problemas de distribución de productos perecederos, sin embargo al ser un tema tan específico, no se encuentran muchos trabajos. Los artículos encontrados abarcan temas que integran variables de calidad, temperatura y hacen uso de la tecnología tanto en el proceso de distribución como a lo largo de la cadena de suministro que contempla este proceso.

Con este trabajo se busca contribuir al proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”, determinando el estado del arte de los modelos matemáticos utilizados en el proceso de distribución de productos perecederos.

El presente trabajo, se llevó a cabo a través de una recolección, revisión y clasificación de artículos, con el fin de identificar las variables más relevantes de estos y registrarlas en una matriz de revisión que sirviera como medio de información para la redacción del presente trabajo.

La importancia de este trabajo radica en determinar los métodos y modelos matemáticos actualmente utilizados para realizar el proceso de distribución a nivel nacional y a nivel global de los productos perecederos, principalmente los productos agrícolas, siendo estos cada vez más analizados por parte de los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.

7

Este trabajo se encuentra distribuido de la siguiente manera: en el primer capítulo se define el problema, los objetivos y justificación, en el capítulo dos se encuentran los antecedentes y los marcos teórico y conceptual, posteriormente en el capítulo número tres se describe el diseño metodológico, en el capítulo cuatro se encuentran los resultados y en el capítulo cinco se encontrarán las conclusiones y bibliografía.

8

1. CAPITULO 1

1.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

1.1.1

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

El programa de Ingeniería Industrial de Uniagraria, en el marco de sus funciones de proyección social que permitan impactar positivamente en el medio a través de la investigación, desarrolla actualmente el proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”. Sin ser esta la excepción, es claro que para la realización de un proyecto es de vital importancia iniciar con la revisión literaria acerca del tema de interés pues, según (Sampieri, R. 1997), “La revisión de la literatura consiste en detectar, obtener y consultar la bibliografía y otros materiales que pueden ser útiles para los propósitos del estudio, así como en extraer y recopilar la información relevante y necesaria que atañe a nuestro problema de investigación”. El proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”, no es la excepción y por lo tanto requiere un soporte científico y teórico actualizado. No obstante las últimas revisiones encontradas relacionadas con la distribución de alimentos perecederos, fueron publicadas en los años 2010 y 2009.

La revisión (Akkerman, R., Farahani, P., y Grunow, M. 2010) aborda los temas de la calidad, seguridad y sostenibilidad en la distribución de alimentos, en esta revisión se buscaba realizar una investigación sobre la gestión cuantitativa de las operaciones y la gestión de la distribución de alimentos. Una vez realizada la investigación y la revisión de la bibliografía encontrada sobre el tema, los autores concluyeron que: 9

-

La mayoría de la literatura sobre la gestión de distribución de alimentos no cubre los retos claves que se encuentran en la industria alimentaria. Lo más notable en la revisión es que hay muy pocos estudios en la literatura que incluyen la seguridad alimentaria.

-

La mayor parte de las contribuciones revisadas en el trabajo no especifican el nivel de temperatura durante la distribución, a pesar de que el control de temperatura es un factor principal para el control de la calidad de los alimentos y la seguridad alimentaria. El trabajo que hace especificar el nivel de de control de la temperatura en su mayoría no se integra todos los aspectos de calidad o de seguridad.

-

A pesar de que la sociedad actual está cada vez más preocupada por la sostenibilidad, esta revisión muestra que no sólo es muy limitada la atención sobre el diseño y la operación de las redes de distribución de alimentos sostenibles. En los pocos casos en los que la sostenibilidad es considerada, se refiere principalmente a la dimensión ambiental de la sostenibilidad.

Otra revisión encontrada data del año 2009 (Ahumada y Villalobos, 2009); donde no se hace mayor énfasis en la función de distribución dado que no se encontraron mayores artículos relacionados con esta función, adicionalmente como concluyen los autores numerosos artículos de agricultura publicados se centraron específicamente en productos no perecederos, mientras que por parte de los artículos publicados sobre productos perecederos se evidenció que en la mayoría de los modelos desarrollados hay una carencia de las características de vida útil, siendo estas de vital importancia para la conservación de la calidad de los productos. Los artículos utilizados en esta revisión tienen como fecha más reciente de publicación el año 2007. Esto indica ya cierto grado de desactualización en el tema de interés del proyecto. Además de esto, tal revisión no incluye artículos relacionados con agrocadenas en Colombia, lo cual se hace importante en el proyecto de investigación que se llevará a cabo debido al contexto en el que se desarrollará.

10

Con esta revisión se busca conocer cuáles son los métodos o modelos utilizados en la función de distribución dentro de la cadena de suministros de productos frescos, dado que en este eslabón se debe tener especial cuidado con el fin de garantizar la calidad e inocuidad de los alimentos transportados; se estima que aproximadamente un tercio de la producción mundial de alimentos se desperdicia o se pierde anualmente (Gustavsson et al, 2011). En cualquier país, del 20 al 60% de la cantidad total de los productos agrícolas frescos se desperdician o se pierden (Widodo et al, 2006), los productos alimenticios a menudo necesitan de un tratamiento especial para su transporte, y la utilización de tecnologías para su almacenamiento (Zhang et al, 2003; Lowe y Preckel, 2004; Trienekens y Zuurbier, 2008; Rong et al, 2011). Por otra parte, la calidad de los productos alimenticios disminuye con el tiempo, incluso con la utilización de las instalaciones y las condiciones más avanzadas (Sloof et al, 1996; Zhang et al, 2003).

1.1.2

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿Cuál es el estado del arte de los modelos matemáticos aplicados a la función distribución en agrocadenas, en un contexto nacional e internacional?

11

1.2 OBJETIVOS

1.2.1 GENERAL

Establecer el estado del arte de modelos matemáticos aplicados a la función distribución en agrocadenas para servir de soporte teórico al proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”, mediante una revisión de literatura en bases de datos científicas.

1.2.2 ESPECÍFICOS

- Identificar y evaluar los artículos relacionados con la función de distribución

de

productos frescos para consumo humano.

- Reconocer las variables de mayor relevancia y las características básicas de los problemas relacionados con la función distribución en los artículos seleccionados con el fin de generar una matriz de revisión.

- Analizar y sintetizar la información registrada en la matriz de revisión con el fin de elaborar un documento final en el que se consolide tal información

12

1.3 JUSTIFICACIÓN

Para poder llevar a cabo el desarrollo del proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”, se requiere la revisión de literatura y recolección de información relevante sobre distribución en agrocadenas a nivel nacional y mundial, que sirvan como soporte teórico de este proyecto. Dada la relevancia que ha tenido este tema en los últimos tiempos debido a diversos factores (Ahumada y Villalobos, 2009) como: preocupación por la contaminación de productos frescos (Van der Vorst, 2006), debido a las crisis alimentarias ocasionadas como por ejemplo la presencia de salmonella en alimentos como el pollo y la carne de vaca, (Farahani y Grunow, 2010), mayor preocupación de la población por su salud y consumidores que desean tener mayor conocimiento sobre la forma de cultivo, las prácticas de distribución, entre otros, respecto a los alimentos que consumen, la vida útil limitada de los productos alimenticios, los requisitos con respecto a la temperatura y la humedad, los posibles efectos de interacción entre los productos durante su distribución, las ventanas de tiempo para la entrega de los productos, las altas expectativas de los clientes y los bajos márgenes de beneficio por perdidas de producto, hacen que sea útil llevar a cabo una revisión en este tema, que contribuya al desarrollo de futuros proyectos de investigación en esta área.

Al realizar la recolección de información en diferentes fuentes, se encontró que la última revisión realizada acerca de la distribución de productos perecederos para el consumo humano, se llevo a cabo el año 2010; en esta revisión se concluyó que dentro de los artículos estudiados hace falta integrar a los modelos características como: el manejo de la temperatura, la conservación de la calidad y seguimiento de los productos en el proceso de distribución; adicionalmente debido al continuo interés que se ha venido presentando por la mejora en las prácticas utilizadas en el proceso de la distribución de los productos perecederos, se hace necesario realizar una nueva revisión en la que se integren los avances alcanzados hasta el año 2013.

13

La agricultura es una de las principales actividades económicas del país; una revisión de este tipo, sería una puerta abierta para profundizar en las metodologías que se están utilizando a nivel mundial, para la distribución de productos perecederos, dando la posibilidad a que futuras investigaciones tomen como referencia esta información.

Siendo la universidad promotora de la relación de las ciencias de la ingeniería con el sector agrario y su interés en desarrollar proyectos que contribuyan al mejoramiento de las actividades que se llevan a cabo en los diferentes sectores como el agrícola y el lácteo, este trabajo sería un aporte por parte del programa de ingeniería industrial para este fin y posteriores investigaciones relacionadas con este campo.

14

2. CAPITULO 2

2.1 ANTECEDENTES

La revisión más reciente acerca de distribución de alimentos se llevó a cabo en el año 2010 (Akkerman, R., Farahani, P., y Grunow, M. 2010) siendo su objetivo la clasificación de la literatura en un marco jerárquico que consistió en el diseño de redes de distribución, planificación de la red de distribución y la planificación del transporte. Además, dentro de cada uno de estos niveles, se examinó las contribuciones de la investigación, se discutió el estado de la técnica y se identificó los desafíos para investigaciones futuras. Se prestó especial atención a los aspectos de calidad de los alimentos, la seguridad alimentaria y la sostenibilidad. Su revisión incluye artículos desde 1974 hasta el año 2010, en dónde discriminan el alcance (estratégico, táctico, operativo), el horizonte de planeación (años, meses, semanas, días y horas).

Los autores concluyen que en esta área de investigación aún no se tiene en cuenta variables importantes como la temperatura; adicionalmente sugieren que para investigaciones futuras se debe tener en cuenta el seguimiento de los productos durante el transporte, la relación de la vida útil del producto respecto al tiempo de distribución y se debe trabajar en cooperación con áreas de la ingeniería de alimentos y la gestión de operaciones con el fin de incluir dentro de los modelos características propias de los productos como lo son por ejemplo las propiedades químicas de cada producto.

Otra revisión reciente de literatura encontrada se realizó sobre cadenas de suministro de productos agrícolas para el consumo humano y data del año 2009, fue realizada por Ahumada y Villalobos, en esta revisión los autores centran su atención en los modelos que han sido aplicados con éxito en diferentes eslabones de la cadena de suministro o en la totalidad de la misma; la 15

revisión tiene en cuenta tanto productos perecederos como los no perecederos, siendo los primeros el objeto de este estudio, se omitirá información sobre los modelo utilizados para los productos no perecederos. Dentro de la revisión que Ahumada y Villalobos realizaron se pueden encontrar modelos de una manera general enfocados en: maximización de beneficios (Visagie et al, 2004), minimización del costo total (Apaiah y Hendrix, 2005), plan de cultivos con el fin de utilizar al máximo la tierra (Biswas y Pal ,2005), entre otros modelos, ya sea haciendo uso de modelos de programación lineal (LP), programación dinámica (DP), programación entera mixta (MIP), programación estocástica (ST), programación de riesgo (RP), etc.

Dentro de la revisión no se encuentran modelos enfocados en la función de distribución de los productos frescos, en dónde se tengan en cuenta características propias de estos productos, como lo son la vida útil, la temperatura a la que deben ser transportados y almacenados y la tasa de descomposición. Se encontró dentro de la revisión un artículo para apoyar las decisiones de producción y distribución: “(Aleotti et al., 1997) proporciona un ejemplo de los modelos de producción y distribución. Él describe una formulación MIP para seleccionar el mejor diseño para el manejo post-cosecha de los cultivos de hortalizas frescas entre la cosecha y el mercado final. El propósito de la investigación de Aleotti es maximizar los beneficios de la inversión de capital en instalaciones de conservación de los alimentos en las condiciones de producción y demanda incierta. La incertidumbre en el medio ambiente se modela como un problema de SP utilizando un conjunto de escenarios de mercado y de los cultivos. El objetivo del modelo es la maximización de la utilidad esperada mediante la selección de la mejor combinación de los procesos posteriores a la cosecha.” (Ahumada y Villalobos, 2009).

16

2.2 MARCO REFERENCIAL

2.2.1

MARCO TEÓRICO

En respuesta a las nuevas tendencias en los mercados agroalimentarios mundiales y la creciente demanda por productos de alto valor y diferenciados, de parte de industrias y consumidores, nace en Francia en 1960 de la mano de un grupo de académicos un instrumento que permite mejorar la coordinación y distribución de los productos agrícolas. El término agrocadena de valor hace referencia a la manera como un conjunto de actores se relacionan en función de un producto específico, el cual tiene sus propias características y estas hacen que este producto tenga un manejo especial con el fin de conservar su calidad, agregando o aumentando su valor a lo largo de los diferentes eslabones, desde su etapa de producción hasta el consumo, incluyendo la comercialización, el mercado y la distribución (Peña, Nieto, Rodríguez, 2008 citando a Acosta, 2006).

En la revisión realizada de artículos comprendidos entre enero de 2004 a enero de 2014, se encontró algunos artículos que abordan en totalidad la cadena de suministro, algunos de estos enfocados principalmente en la maximización de beneficios, máximo aprovechamiento del terreno, maximización de las cosechas, minimización del costo total. La integración estratégica, táctica y operativa de la producción y los procesos de distribución pueden ser capaces de entregar mejores resultados a las empresas que un enfoque disociado (Park,2005; Amorim et al., 2012), por tal razón la mayoría de artículos integran el proceso de distribución y transporte a toda la cadena en general ya que la planificación integrada de la producción y distribución se pueden tomar decisiones para lograr un equilibrio entre la calidad de los productos entregados y los costos totales (Poorya Farahani, M. Grunow, H.-O Günther, 2012).

17

Las características de las cadenas de suministro de alimentos perecederos son diferentes a cualquier otra cadena de suministro, porque además de tener en cuenta los objetivos de una cadena de suministro tradicional, como la reducción de costes, maximización de beneficio, maximización de los recursos, entre otros, también se requiere un enfoque de gestión diferente, que considere las características intrínsecas de los productos y procesos (Van der Vorst et al. , 2011) de los alimentos; una de las características a tener en cuenta es la vida útil del producto, debido a que bajo esta característica se puede establecer el tiempo de planeación y distribución(Günther, 2006) del producto sin que se vea afectada su calidad.

Las cadenas de suministro agrícolas cuentan con 4 eslabones principales: producción, recolección, distribución y ventas; algunos de los artículos revisados buscan sincronizar la cadena en general; (Dabbene, Gay, Sacco, 2007), hacen referencia a la importancia del factor tiempo a través de la cadena, ya que este afecta directamente la calidad del producto al pasar por cada eslabón, debido al nivel de descomposición del fruto o producto alimenticio transportado, desde la cosecha al consumidor final, dependiendo de esta calidad se incurre en pérdidas por producto descompuesto o disminución del precio de venta. En el modelo utilizado en este artículo se toma el producto como elemento que tiene características como temperatura, madurez, carga microbiana, etc las cuales van variando a través del tiempo, para este caso se toma como elemento la carne, se utilizó diagrama de Gantt, Evolución diferencial (Storn & Price, 1997) y búsqueda estocástica adaptativa. Mientras (Demirt, 2012), nombra los tres subproblemas en la cadena de suministro: localización, control de inventarios y el ruteo. Se sugieren métodos de solución desde la perspectiva estratégica, táctica y operacional; a nivel estratégico se realizan las actividades de ruteo y localización de los clientes con algoritmos genéticos; el objetivo es la localización de los clientes y centros de distribución y trasportar las demandas con el mínimo costo. A nivel táctico se realizan actividades como el Diseño de la red de la cadena de suministro, la planeación del transporte, distribución de centros de operación y ruteo, por medio de programación lineal entera mixta, programación entera, programación no lineal mixta, y una nueva solución híbrida de búsqueda tabú y optimización descompuesta, con el objetivo de reducción al mínimo de los bienes y los costos de ordenes en los centros de distribución, reducción de la capacidad innecesaria y las

capacidades no utilizadas de los centros de 18

distribución y plantas teniendo en cuenta la distancia entre los eslabones y la planificación del modelo para la operación del centro de distribución para decidir el plan de ubicación y distribución. Por último a nivel

operacional, considera actividades como distribución,

producción y distribución de la red multisitio utilizando métodos de programación lineal entera, con el objetivo de proveer las demandas de los clientes con el mínimo costo, satisfacer a todos los clientes desde el centro de distribución según el perfil, estudio sobre los efectos de la flexibilidad del volumen, flexibilidad en la entrega y flexibilidad en las decisiones operativas para la planificación de la cadena de suministro operativa bajo la incertidumbre de la demanda.

(Ahumada, Villalobos, Mason, 2012) presentan un modelo de planificación táctica integrada para la producción y distribución de productos frescos. El objetivo principal del modelo es maximizar los ingresos de un productor que tiene algo de control sobre las decisiones de logística asociados a la distribución de la cosecha. El modelo considera el carácter perecedero de los cultivos en dos formas diferentes, como una función de pérdida en su función objetivo, y como una limitación para el almacenamiento de productos. El artículo presenta un modelo de programación entera mixta.

(Yu y Nagurney, 2012) desarrollan un modelo basado en la cadena de suministro de alimentos de la red en condiciones de competencia oligopólica, con una concentración en los productos frescos, como verduras y frutas. Cada empresa alimentaria está involucrada en este tipo de actividades de la cadena de suministro como la producción, el procesamiento, el almacenamiento, la distribución, y tiene por objeto determinar los flujos de productos óptimos a lo largo de la cadena de suministro, con el fin de maximizar su propio beneficio.

En otros artículos encontrados, se evidenció la adaptación de modelos de ruteo de vehículos con las características propias de los productos perecederos, como en (Osvald yStirn, 2008) en donde se modela un problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo teniendo en cuenta el impacto de carácter perecedero y los costos de distribución con un enfoque heurístico; utilizan 19

la búsqueda tabú para resolver el problema. EL modelo se aplicó en Eslovenia y logró buenos resultados, sobre todo en la reducción de la pérdida de alimentos por descomposición. (Tan y Wu, 2013), utilizan el algoritmo Dijkstra, para la optimización de las rutas de productos agrícolas minimizando el costo y las distancias desde un distribuidor a múltiples puntos de demanda.

Algunos artículos aunque no son contemplados en escenarios de agrocadenas, pueden ser también de utilidad, debido a que consideran factores como los productos perecederos, casos de ruteo y la maximización de la utilización de vehículos, para este caso (Martinez-Salazar y Alvarez, 2013), programan rutas de un solo vehículo con múltiples usos en zona de desastre transportando productos perecederos con la utilización de un modelo entero mixto y enrutamiento de vehículos.

En el artículo realizado por Sheng-Feng Hung en el año 2003, se amplía el problema de ruteo de vehículos a un problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo teniendo en cuenta la aleatoriedad en el proceso de distribución de alimentos refrigerados y se construye un modelo VRPTW para resolver la ruta óptima de envío; se tiene en cuenta para la conservación de los alimentos refrigerados en la distribución equipos de almacenamiento en frío. El artículo presenta una estrategia, que carga comida extra en el camión refrigerado antes del envío, para evitar la no entrega de alimentos por insuficiencia de ruta, por último, el estudio desarrolla algoritmos para resolver el modelo óptimo de ruta del vehículo. Los resultados de la investigación proporcionan una guía como la flota requerida, la hora de salida de vehículos, carga y ruta de distribución de las compañías en la toma de las decisiones óptimas de envío.

Algunos artículos como el realizado por Abdel Halim HIassat y Ali Diabat en el 2012, buscaron integrar la cantidad de almacenes a abrir, el nivel óptimo de inventario, los clientes a visitar y el ruteo de los vehículos, teniendo en cuenta la vida útil de producto; el objetivo era integrar decisiones tácticas y operativas en un solo modelo de programación entera mixta; para su 20

desarrollo se tomó un flota homogénea de vehículos, y periodos de tiempo para medir la vida útil del producto; ya que no se especifica el tipo de producto en el modelo, este se puede adaptar a cualquier producto perecedero desde que se conozca su tasa de descomposición y vida útil.

Chaug-Ing Hsu, Sheng-Feng Hung, Hui-Chieh Li en el 2006 realizan un artículo en el cual extienden el problema de ruteo de vehículos, con ventanas de tiempo (VRPTW), teniendo en cuenta la aleatoriedad del proceso de entrega de alimentos perecederos, y la construcción de un modelo SVRPTW, para obtener las rutas de distribución óptima, cargas, despacho de flotas y las horas de salida para la entrega de comida perecedera de un centro de distribución, dando mayor consideración a las características de la entrega de alimentos perecederos, que incluyen la velocidad de desplazamiento estocástico debido a la congestión del tráfico, las características de los alimentos perecederos dentro del proceso de distribución, la energía consumida por los equipos de almacenamiento y las limitaciones de las ventanas de tiempo. Proporcionaron una estrategia a priori, en respuesta a las características de deterioro de los alimentos perecederos; es decir, se añadió comida extra, para prevenir la falta de la entrega antes de la salida del vehículo desde el centro de distribución.

En el 2008 Liu Qian y Xu Jiuping, publicaron un artículo sobre un HVRPTW (problema de ruteo de vehículos heterogéneos con ventanas de tiempo), para productos agrícolas frescos aplicados en China, este estudio tenía como objetivo minimizar los costos generados por el transporte y la distribución de productos, y el aumento en la satisfacción de los clientes, por la oportunidad en las entregas. En este modelo se tomó la demanda como un elemento estocástico, ya que este fue aplicado en la realidad, por esta misma razón los vehículos fueron tomados como heterogéneos.

El modelo se realizó por la gran cantidad de pérdidas presentadas por la complejidad geografía de los terrenos y los cambios que se presentaban en la oferta y la demanda por los climas.

Para solucionar problemas de distribución y transporte de alimentos perecederos, se ha recurrido a la ayuda de herramientas tecnológicas para encontrar información más real y precisa, este es el caso de la tecnología GPS; en los artículos revisados se destaca el realizado por Dora Clemencia Villada, Carlos Andrés Arcos y Silvio Andrés Mosquera en el 2008, para la distribución de la 21

mora cosechada en tres municipios del Huila en Colombia; consiste en la planeación de rutas de distribución, rutas alternas, ubicación de centros de acopio y de otros puntos geográficos relevantes para definir la logística del transporte; para determinar todos los lugares que se relacionan durante la logística, se utilizó la geo referenciación a través de la tecnología GPS, al ubicar las zonas satelitalmente, se procedió a descargar la información a los ordenadores por medio del software

Geoffice GPS; con la ayuda de esta tecnología se logró ubicar 50

productores, 6 centros de acopio, poblaciones aledañas, vías de comunicación alternas, puentes, escuelas y vías alternas. Con esta información se llevó a cabo el estudio de manera más real para determinar las mejoras necesarias de este problema de distribución y transporte, teniendo en cuenta información detallada que puede influir de manera significativa en las soluciones encontradas.

Otra de las tecnologías utilizadas para la solución de problemas de transporte y distribución de productos perecederos es el RFID (Identificación por radio frecuencia), es una tecnología emergente que se ha utilizado cada vez más en logística y gestión de la cadena de suministro (SCM) en los últimos años (Jedermann et al., 20009). La RFID es un pequeño chip que se coloca en pallets, cajas u otros elementos particulares, los datos almacenados en el chip pueden ser leídos o actualizados mediante el uso de una radiofrecuencia específica (Kwok et al., 2008). Con la ayuda de sesta tecnología se pueden monitorear las mercancías e identificar el estado de degradación en el que se encuentran, su temperatura, la ubicación, etc. (Wang et al., 2010) y (Dong et al., 2005). Utilizan esta tecnología para evitar el desperdicio de productos por no tomar decisiones oportunas en situaciones presentadas durante el transporte. Esta tecnología es utilizada también para garantizar la calidad de los productos durante el proceso de distribución.

La característica más importante que se debe tener en cuenta del producto es su calidad (Renzo Akkerman 2009); ya que de esta depende el valor del producto, en esta revisión se encontró que algunos autores le dieron peso al tema de la calidad de los productos perecederos, con objetivos como Integrar la trazabilidad y la seguridad alimentaria en la producción y distribución de alimentos (Aiying Rong y Martin Grunow, 2010), La introducción de sistemas de trazabilidad 22

puede ser visto como una respuesta estratégica de la comida industria para el aumento de la percepción de los riesgos generales de los consumidores de productos alimenticios (Wang y Li 2006), ya que permite rastrear el historial del producto por toda la cadena de suministro en caso de que se ocasione algún problema de contaminación u otras causas. En (Rong y Grunow 2010) se integra este concepto a la producción y distribución de alimentos con un

modelo de

programación lineal entera mixta; en este modelo se integran costos de calidad.

En el artículo (Osvald y Zadnik Stirn 2008), se amplía la función lineal propuesta por Pawsey (1995), para modelar el deterioro de los alimentos; en este trabajo se resuelve un VRPTW para transporte de vegetales frescos en Eslovenia, y busca la reducción de costos y la minimización de los productos perdidos por deterioro.

Ligado a la calidad se encuentra

la temperatura, la temperatura es la principal condición

ambiental que lleva a degradación de la calidad del producto alimenticio (Labuza, 1982) en el trabajo realizado por Aiying Rong, Renzo Akkerman yMartin Grunow en el 2009, se tiene en cuenta la temperatura de los alimentos ligado a su calidad durante los procesos de producción y distribución por medio de una función lineal, en otro caso trabajado por Chelsea C, White III y Taesu Cheong en su artículo In-transit perishable product inspection del 2012, se desarrolla un modelo por medio de decisiones de markov para encontrar el costo y la política óptima para la inspección de los alimentos en un solo camión, se proponen varios escenarios y se hace un ejemplo ilustrativo con el transporte de fresas, que son transportadas por un camión refrigerado equipado con GPS. La calidad del producto conservada por la temperatura, tratan de garantizar la seguridad alimentaria del producto, logrando de esta manera aumentar los beneficios que se ven afectados por los costos de las pérdidas de producto, en el artículo (Yu a y Nagurney 2012), se busca disminuir los costos por inventario y aumentar la seguridad alimentaria, tomando el deterioro del producto con una unidad de tiempo para el desarrollo del modelo, se tienen en cuenta las condiciones ambientales y el tiempo de almacenamiento y distribución, para el ejemplo ilustrativo se toma como producto el melón; los autores aseveran que para conservar un

23

lugar dentro de la competencia oligopolística que se enfrenta hoy en día, los temas de calidad y seguridad alimentaria dentro de la compañía y fuera de ella, juegan un papel relevante.

Los alimentos refrigerados son hoy en día parte de la vida diaria, con la ayuda de equipos de refrigeración se mantiene la vida útil de un producto perecedero, de aquí que se haya generado la necesidad de tener estos equipos en toda la cadena de suministro, para almacenar y transportar productos sin que se ponga en riesgo su calidad y por consiguiente poner en peligro la seguridad de los consumidores; sin embargo este sistema para mantener la cadena de frio, genera costos por los combustibles y la energía que requieren los equipos para su funcionamiento; en el artículo (Hsu y Hung 2003), se logran combinar la disminución de la suma de los costos de transporte, costos de inventario y el costo de la energía utilizada para mantener los alimentos refrigerados durante el transporte, con el deterioro de los alimentos; para cumplir con este objetivo se desarrolla un VRPTW, que tiene en cuenta costos generados por la energía que se utiliza para mantener los alimentos refrigerados, costos por perdida de producto y costos por retrasos en la entrega; el problema se resuelve con un algoritmo heurístico del vecino más cercano, luego se hace un ejemplo numérico. El artículo en conclusión, no sólo ayuda a entender cómo la aleatoriedad del perecimiento de los alimentos y sus propiedades de almacenamiento, afectan el enrutamiento de los vehículos y los costos; si no que también proporciona, una guía para tener la flota requerida de vehículos, determinar la hora de salida, la

carga optima

despachada y planear la distribución de rutas, con el fin de tomar las mejores decisiones (Chaug-Ing Hsu, Sheng-Feng Hung, 2003).

24

2.2.2 MARCO CONCEPTUAL

Agrocadena. Es una red de organizaciones que trabajan conjuntamente en diferentes procesos y actividades con el fin de ofrecer productos y servicios al mercado, con el objetivo de satisfacer las demandas de los clientes (Ahumada y Villalobos, 2009 citando a Christopher, 2005). Lo que diferencia a una agrocadena de suministro de otras cadenas de suministro es la importancia que desempeñan los factores tales como la calidad y la inocuidad de los alimentos, y la variabilidad relacionada con el clima (Ahumada y Villalobos, 2009 citando a Salin, 1998).

Alimento perecedero. Los que exigen condiciones especiales de conservación, son aquellos que comienzan una descomposición de forma sencilla. Agentes como la temperatura, la humedad o la presión son determinantes para que el alimento comience su deterioro. Ejemplos de estos son: los derivados de los animales y los vegetales, siendo las frutas las de mayor perecebilidad, la leche y las carnes de menor perecibilidad ya que en refrigeración se conservan (Peña, 2008).

Gps. El GPS o Sistema de Posicionamiento Global (del inglés: Global Positional System) funciona mediante una red de satélites que están orbitando la tierra y emitiendo una serie de señales que son captadas por estos aparatos sensibles y diseñados para ello.

El GPS detecta la posición de los satélites en el espacio circundante, triangula su posición dando aproximaciones muy exactas en cuanto a altitud (msnm), longitud (grados Este u Oeste) y latitud (grados Norte o Sur) (construmatica, 2014).

Heurístico. Se califica de heurístico a un procedimiento para el que se tiene un alto grado de confianza en que encuentra soluciones de alta calidad con un costo computacional razonable, aunque no se garantice su optimalidad o su factibilidad, e incluso, en algunos casos, no se llegue a establecer lo cerca que se está de dicha situación. (Melián y Perez, 2003).

25

Metaheurísticas. Son una clase de métodos aproximados que están diseñados para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria, en los que los heurísticos clásicos no son efectivos. Las metaheurísticas proporcionan un marco general para crear nuevos algoritmos híbridos combinando diferentes conceptos derivados de la inteligencia artificial, la evolución biológica y los procedimientos estadísticos.(J.P.Kelly, 2007).

Modelo matemático. Es una descripción matemática (a menudo por medio de una función o de una ecuación) de un fenómeno del mundo real, como el tamaño de una población, la demanda de un producto, la velocidad de un objeto que cae, la concentración de un producto en un reacción química, la expectativa de vida de una persona al nacer o el costo de la reducción de las emisiones de gases contaminantes. La finalidad del modelo es comprender el fenómeno y, quizá, hacer predicciones del comportamiento futuro (Stewart, 2006).

RFID. Los sistemas de identificación por radiofrecuencia o RFID son una nueva tecnología para la identificación, seguimiento y recuperación de datos mediante el uso de ondas de radio que puede identificar de los objetos almacenados sin necesidad de contacto, ni siquiera una visual.

Para esto, se requieren tres elementos básicos: una etiqueta electrónica, un lector de etiquetas y una base de datos. La etiqueta o tag RFID, que consiste en un microchip que cuenta con una antena de radio y puede adherirse a un producto o material en cualquier momento de su proceso de fabricación o distribución. También se va a necesitar un lector que sea capaz de leer los datos almacenados en la misma y una base de datos que permite el reconocimiento de las etiquetas y la administración del inventario (Spekman, 2005).

SVRPTW (Problema del Ruteo Vehicular estocástico con Ventanas de Tiempo). Se trata de la consideración del problema del VRP teniendo en cuenta que las demandas son aleatorias. En el VRP general las demandas son deterministas y conocidas de antemano, mientras que en el VRP estocástico se trata de demandas desconocidas que siguen una determinada distribución probabilística. (Laporte y Louveaux, 1998).

26

Transporte Multimodal. Está definido como el movimiento de mercancías usando dos o más modos de transporte, cubierto por un contrato de transporte multimodal, entre lugares distintos.

Comúnmente se utiliza la expresión intermodalidad como sinónimo de multimodalidad en términos de transporte, sin embargo el transporte intermodal es un modelo de multimodalidad y se define como el movimiento de mercancías en una misma unidad logística o vehículo usando de manera sucesiva dos o más modos de transporte sin manipular la mercancía en los procesos de intercambio modal (Salazar, 2014).

27

3. CAPITULO 3

3.1 DISEÑO METODOLÓGICO

3.1.1 LÍNEA DE INVESTIGACIÓN

El proyecto se relaciona con la línea de investigación: Gestión de operaciones, sub-línea: Gestión de sistemas logísticos sustentables y de manufactura, debido a que se requiere investigar y revisar literatura sobre modelos matemáticos aplicados a la función de distribución en agrocadenas a nivel nacional y mundial.

3.1.2 TIPO DE INVESTIGACIÓN

La investigación será de tipo descriptivo, lo cual implica registro, clasificación, análisis e interpretación de la información recolectada que permita evaluar la situación actual de la función de distribución dentro de las agrocadenas de suministros tanto a nivel nacional como mundial.

3.1.3 ESTRUCTURA METODOLÓGICA

El estudio que se realizó se llevó a cabo por medio de tres etapas y cada una de ellas permitió alcanzar los objetivos específicos planteados. Tales etapas fueron:

28

ETAPA 1. Recolección de información. En esta etapa se realizó la revisión de fuentes secundarias, como artículos e investigaciones previas, con el fin de seleccionar los documentos relacionados con el tema de estudio. Para encontrar estos documentos se consultó en las bases de datos de ScienceDirect, Proquest, Redalyc, Springer, Scielo y Scopus, utilizando las siguientes palabras de búsqueda en inglés y español:



Distribution network perishable food



Distribution network vegetables



Farm distributions



Fruits and fresh food distribution management



Fruits transportation planning



Genetic algorithm perishable goods



Genetic algorithm vegetables and fruits



Mathematical model of distribution fresh food



Mathematical model of distribution vegetables



Perishable agricultural products distribution planning



Perishable food distribution



Perishable food transportation planning



Perishable goods



Perishable goods distributions planning



Vegetables and fruits distributions planning



Vegetables distribution



Distribución de frutas y verduras



Distribución de productos agrícolas



Modelos matemáticos para distribución de productos agrícolas

Con las anteriores palabras se procedió a realizar la búsqueda de artículos y tesis; para determinar si el artículo correspondía al tema de estudio, se procedió a leer los resúmenes de cada uno, posteriormente se realizó un primer filtro seleccionando los que se consideraban 29

podían ser de utilidad para la revisión, se realizó la solicitud de los mismos y una vez recibidos estos se procedió a registrarlos en una base de datos creada para tal fin, con un total de 123 artículos, de los cuales el 5% correspondió a artículos en español. Al recibir los artículos se revisó cada uno de la siguiente manera: resumen, objetivos, introducción modelo matemático y conclusiones, con el fin de verificar que cumplieran el objetivo de este proyecto. Se creó una carpeta para artículos aprobados y otra para los artículos descartados, en este proceso se descartó 23 artículos.

ETAPA 2. Análisis de la información.

La información recolectada en la etapa anterior se organizó, clasificó y analizó con el fin de identificar las variables más relevantes y en común dentro de los artículos; para cumplir con este objetivo se diseñó una matriz revisión como se muestra en la tabla 1. Al revisar al detalle los artículos aprobados se descartaron 45, debido a que no cumplían con los objetivos de esta revisión.

30

Tabla 1. Matriz de Revisi贸n

31

Dentro de los ítems de relación utilizados en la matriz se destacan los siguientes:

A. Metodología: En este ítem se describe el método utilizado por los autores para desarrollar el tema de estudio del artículo.

B. Alcance: Se clasifica el tipo de alcance determinando si el artículo trata un problema de nivel estratégico, táctico u operativo.

C. Determinístico/estocástico: En este ítem se define en cuál de estos dos tipos de modelos se clasifica el artículo revisado.

D. Elemento estocástico: Sí el artículo revisado es estocástico, se registra en esta columna la variable de carácter estocástica.

E. Calidad: En este ítem se registra si se tiene en cuenta variables para la conservación de la calidad del producto dentro del artículo.

F. Aplicado: Se registra sí el modelo fue aplicado a la realidad o no.

G. País de aplicación: Se registra el nombre del país en el cual se aplicó el modelo propuesto en el artículo.

H. Producto: Se registra el nombre del producto y/o productos que se tuvieron en cuenta en el artículo.

I. GPS: Se especifica si dentro del artículo se utilizó la tecnología del sistema de posicionamiento global (GPS).

J. Tipo de vehículo: En esta columna se registra el tipo de vehículo que se consideró dentro del artículo para el desarrollo del modelo.

K. Manejo de temperatura: Se registra si dentro del artículo se tuvo en cuenta la conservación de la temperatura de los productos.

L. Computacional: Se registra si el modelo se desarrolló por medio de uso de programación de algoritmos y software.

M. Conclusiones: Se registran las conclusiones más relevantes a las que llegaron los autores durante el desarrollo de los modelos.

N. Observaciones: Se registra anotaciones importantes que se deben considerar para la redacción del artículo final, como lo son: tipo de algoritmo utilizado, variables de calidad tenidas en cuenta dentro de los modelos, citas importantes de otros autores y observaciones propias.

32

ETAPA 3. Consolidación de la información. La información recolectada y organizada en las etapas anteriores permitió la redacción del presente documento, representando la realidad de la función distribución en las agrocadenas nacionales y mundiales. Como resultado de esta revisión, se hicieron 6 secciones para organizar y analizar la información encontrada como resultado de esta revisión, las secciones son las siguientes:

A. Modelos Matemáticos: En esta sección se identificaron los modelos matemáticos utilizados para desarrollar los problemas propuestos en los artículos; se realizó una figura para observar la cantidad de modelos utilizados, luego se hizo una tabla a fin de especificar el modelo utilizado en cada artículo y se citaron los casos que se consideraron más relevantes respecto en lo concerniente a los modelos matemáticos.

B. Calidad y temperatura: Se identificaron los artículos que tuvieron en cuenta variables de calidad y temperatura dentro de sus modelos matemáticos, se hizo una tabla con el fin de clasificarlos, ya que algunos cumplen con una de las dos variables y otros cumplen con las dos. Se citan los casos más relevantes.

C. Nuevas Tecnologías GPS y RFID: Esta sección se identificaron los artículos que utilizaron nuevas tecnologías para el desarrollo de sus modelos, se hizo una tabla en la que se registraron los objetivos, la metodología, las conclusiones y las observaciones de cada artículo. Se citan los casos más relevantes.

D. Productos: Se hizo una tabla en la que se registraron todos los artículos de la revisión, para identificar que producto fue el que se tuvo en cuenta en el desarrollo del modelo. Se hicieron grupo de productos generales a fin de no hacer una tabla extensa. Se citan los casos más relevantes.

E. Modelos Aplicados: En esta sección se identificaron los artículos aplicados y se clasificaron en una tabla con sus objetivos, el país de aplicación y las variables más importantes. Se citan los casos más importantes y sus aportes.

F. Artículos por Año: Se hace una figura para ver la tendencia que hay sobre el estudio del tema de investigación y se citan los artículos que han hecho que este tema evolucione.

33

4. CAPITULO 4

4.1 RESULTADOS DE LA REVISIÓN

En investigaciones anteriores como la realizada por Ahumada y Villalobos en 2009, se concluye que dentro de los artículos evaluados no se encuentra mayor información acerca de variables que permitan mantener la vida útil del producto hasta ser entregado al cliente, razón por la cual en este trabajo variables como calidad, temperatura y uso de tecnologías son tenidas en cuenta, con el fin de evidenciar el avance realizado en este campo. Para poder registrar la información derivada de los resultados se estableció una matriz de revisión (anexo 1) en donde se pueden encontrar las variables consideradas en cada uno de los artículos revisados.

En este capítulo se encontraran los resultados de la revisión realizada por cada una de las variables registradas en la matriz (anexo 1); la primer variable tenida en cuenta hace referencia a los modelos matemáticos utilizados para dar solución a los problemas planteados y algoritmos utilizados, posteriormente se encontrará los artículos que contemplan variables de calidad y temperatura,

seguido de los artículos luego aquellos artículos que contemplan modelos

aplicados, que utilizan tecnologías como el GPS y las RFID y por último se clasifican los artículos por tipo de productos. Igualmente se presenta una ilustración ubicando los años en los que fueron realizadas las publicaciones de los artículos revisados, junto con una tabla de registro con el nombre de las revistas en las que se encuentran dichas publicaciones.

34

4.1.1 MODELOS MATEMÁTICOS

En esta sección se identificaron la cantidad de artículos que se encontraron por cada modelo matemático, con el objetivo de identificar cuáles son los más utilizados y que variedad se encontró en la revisión. Figura 1.

Figura 1. Cantidad de modelos de cada clase

Cantidad de Modelos Cada Clase 15

16 13

14 12 10

8

7

8 6 4 2

5

4 1

1

1

1

2

1

0

35

1

1

1

1

2

En la tabla 2. Modelos matemáticos (a) y modelos matemáticos (b), se encuentra el registro de los modelos más utilizados; según el orden de utilización se dividen en los siguientes: programación entera mixta (MIP), programación Lineal entera mixta (MILP) y la simulación. En el caso de la MIP, el 100% de los artículos tienen que ver con distribución y VRP, es el modelo más utilizado debido a que esta revisión va enfocada en la función distribución; en cuanto a MILP se utilizó en modelos que integran la producción, el almacenamientos y el ruteo de vehículos; en modelos como el de (Daniela F. et al. 2009), se utiliza la MILP para Verificar la influencia de la temperatura en el almacenamiento de frutas y hortalizas en los centros de distribución, utilizando un modelo matemático para optimizar la distribución de los productos y reducir al mínimo los costos relacionados con su almacenamiento. La simulación fue el tercer modelo más utilizado, se utilizó para toma de decisiones y a aplicación de nuevas tecnologías como RFID (Radio Frequency Identification); se simulan casos en los que se tiene en cuenta la temperatura, uno de estos es el trabajo en el cual se mide el valor perdido por el producto durante la distribución, se simula trazabilidad del producto y el comportamiento del sistema RFID (Dong Li et al. 2005). Los modelos de programación (PL) lineal abordan temas de maximización de beneficio y minimización de costos en cuanto a producción y distribución; en el trabajo de (Radhika K. Apaiah. et al. 2005), se utiliza la PL para diseñar la cadena de suministro a la inversa, es decir, desde las necesidades del cliente hasta producción primaria, con el objetivo de reducir los costos totales de producción y transporte en una cadena de suministro de guisantes, para que puedan reemplazar el consumo de carne; utilizaron la PL porque es una herramienta que se puede utilizar para generar y evaluar diferentes escenarios con restricciones.

En la revisión se identificaron 7 artículos que se clasificaron como otros modelos, se hizo esta tipificación porque son artículos que no utilizan los modelos que normalmente se aplican a la función distribución, pero que fueron utilizados en los artículos teniendo en cuenta variables de calidad, perecibilidad y frescura de los productos; como el caso en el que (Poorya et al. 2013), en el que se desarrolla una modelación matemática genérica con el objetivo de minimizar los costos y el personal, optimizando las operaciones de producción y distribución, para aprovechar al máximo el presupuesto de estas actividades, conservando al máximo la calidad de los alimentos; este modelo es aplicado en una cadena de distribución para restaurantes de niños y 36

ancianos en Dinamarca.(Poorya et al. 2013). En esta clasificación se encontró un modelo hecho por la universidad del Cauca en Colombia, en el que se quiere determinar la mejor ruta de transporte para la recolección de mora de castilla (Rubus glaucus) en 4 municipios del sector rural del Departamento del Huila y el traslado hasta la ciudad de Tuluá en el Departamento del Valle del Cauca; para cumplir este objetivo, se ubicaron las zonas de producción por medio de georeferenciación satelital, se determinó la velocidad de las rutas por medio de la metodología aplicada por el ministerio de transporte; luego se hizo la medición de rutas con GPS, se asignaron los costos y se aplicaron en una ecuación de costo total. (Arcos, et al. 2008).

En la clasificación de modelos no determinados, se registraron artículos que no nombraron el tipo de modelo matemático utilizado para el desarrollo de los problemas; de los 5 modelos encontrados, 3 fueron aplicados en países como Estados Unidos, Suecia y México; el modelo que se aplicó en Estados Unidos, en una cadena de suministro para melón; tiene como objetivo determinar el flujo de producción máximo para aumentar el beneficio y minimizar los costos generados por deterioro; así mismo aumentar la seguridad alimentaria del producto. En la metodología se desarrolla el modelo con algoritmos y se determina de manera exponencial el tiempo de decaimiento del producto en número de unidades, a través de la introducción de multiplicadores de arco, que dependen de la duración del tiempo y las condiciones ambientales asociadas con cada actividad en la cadena de suministro; Se analizan diferentes escenarios antes, durante y después de un brote de una enfermedad transmitida por los alimentos. Los autores Se recomiendan utilizar este modelo para fortalecer la calidad y ser más competitivos. (Min Yu a y Anna Nagurney, 2012).

El VRP hace parte importante dentro de la función distribución y en esta revisión se encontraron interesantes modelos de VRP combinados con la calidad del producto. En uno de estos artículos, se desarrolló un VRPTW, con el objetivo de reducir los costos totales de distribución de verduras frescas, en función del número de vehículos utilizados, el total de la distancia recorrida, el tiempo total de viaje y reducir la pérdida de calidad en los productos; se utiliza una función lineal para el deterioro de los alimentos y para el caso del transporte se modela el problema con 37

VRPTW, luego se soluciona el modelo con un algoritmo de búsqueda Tabú. Este modelo no se aplicó, pero se hizo para una empresa que funciona en Eslovenia, en donde hay muchas leyes para el transporte de alimentos; en conclusión se determinó, que el tiempo que duran los alimentos dentro de los vehículos es crucial para mantener su calidad. (Osvald y Stirn, 2008).

Los modelos revisados tuvieron elementos estocásticos como: el tiempo, la demanda, el perecimiento del producto, el clima, la oferta, la cantidad de fruto cosechada, la calidad del producto, la capacidad del vehículo, el rendimiento de la cosecha, los precios del mercado, el tiempo de llegada al cliente, la cantidad de productos perdidos y la velocidad del desplazamiento.

La revista Transportation Research Part E, publico un artículo, en el cual se desarrolla por medio de decisiones de Markov, un modelo para encontrar el costo y la política óptima para la inspección de los alimentos en un solo camión; se proponen varios escenarios y se hace un ejemplo ilustrativo con el transporte de fresas; en esta caso el elemento estocástico era la calidad del producto; el objetico era controlar la calidad de los alimentos perecederos en tránsito al mínimo costo. Es un modelo que no se había realizado antes y es un buen aporte para el control de los productos durante el transporte, ya que es un tema muy poco estudiado y de vital importancia, debido a que por la pérdida de producto se generan altos costos.(Chelsea C, et al.

2012).

38

1 T aebok Kim et al. 2012

x

2 Daniela Ambrosino y Anna Sciomachen, 2004

x

3 Abdel Halim Hiassat y Ali Diabat, 2012

x

4 Jiafu T ang et al. 2013

x

5 C.D. T arantilis y C.T . Kiranoudis, 2001

x

6 Aiying Rong y Martin Grunow, 2010

x

7 Chaug-Ing Hsu y Kang-Po Liu, 2010

x

8 Lixing Wang et al. 2010

x

9 Pedro Amorim et al. 2012

x

10 Liu Qiang y Xu Jiuping, 2007

x

11 Patroklos Georgiadis et al. 2005

x

12 Omar Ahumada y J. Rene Villalobos, 2009

x

13 Ana Osvald y Lidija Zadnik Stirn, 2008

x

14 Sang Hoon Woo et al. 2009

x

15 Nabila Azi et al. 2013

x

16 Nabila Azi et al. 2006

x

17 Nabila Azi et al. 2010

x

x

18 Kapil Gumasta et al. 2012

x

19 Aiying Rong et al. 2009

x

20 T uran Paksoy et al. 2012

x

21 Min Yu a y Anna Nagurney, 2012

x

22 Poorya Farahani et al. 2013

x

23 Radhika K. Apaiah et al. 2005

x

24 Nasrin Asgari et al. 2013

x

25 Z. Firoozi et al. 2013

x

26 Dong Li et al. 2005

x

27 Carlos Andrés Arcos et al. 2008 28 Juan Carlos Pérez Mesa et al. 2010

Otros

No determinado

Simulación

Programación No Lineal Entera Mixta

Programación No Lineal

Programación Entera Mixta Multiobjetivo

Programación Multicriterio

Programación Entera Mixta

Programación Lineal Multiobjetivo

Programación Lineal Difusa Multiobjetivo

Programación Lineal Entera Mixta

Programación Entera Lineal

Programación Lineal

Programación Entera Binaria

Articulos

Programación Dinámica

No

Función Lineal

Mode los

Cadena de Markov

Tabla 2. Modelos matemáticos (a)

x x

29 XIAO Yong-bo et al. 2008

x

30 A. Bruzzone et al. 2009

x

39

31 Xiaoqiang Cai et al. 2013

x

32 Poorya Farahani et al. 2012

x

33 Mahmood Rezaei Sadrabadi, 2010 34 Chelsea C. et al. 2012

x x

35 Juan Carlos Perez Mesa et al. 2012

x

36 P.Amorim et al. 2013

x

37 M. Soysal et al. 2013

x

38 P. Amorim et al. 2012 39 J.K. Gigler, E.M.T . et al. 2001

Otros

No determinado

Simulación

Programación No Lineal Entera Mixta

Programación No Lineal

Programación Entera Mixta Multiobjetivo

Programación Multicriterio

Programación Entera Mixta

Programación Lineal Multiobjetivo

Programación Lineal Difusa Multiobjetivo

Programación Lineal Entera Mixta

Programación Entera Lineal

Programación Lineal

Programación Entera Binaria

Articulos

Programación Dinámica

No

Función Lineal

Mode los

Cadena de Markov

Tabla 3. Modelos matemáticos (b)

x

x

x

40 Omar Ahumada y J.ReneVillalobos, 2011

x

41 Chaug-Ing Hsu et al. 2013

x

42 F. Dabbene et al. 2008

x

43 F. Dabbene et al. 2008

x

44 Marta Flamini et al. 2009

x

45 Jing Shi et al. 2010

x

46 Chaug-Ing Hsu y Wei-T ing Chen, 2013

x

47 Girma Gebresenbet et al. 2011

x

48 Huey-Kuo Chen et al. 2008

x

49 Masatoshi Sakawa et al. 2010

x

50 Fethi Boudahr et al. 2012

x

51 Yi-Kuei Lin et al. 2013

x

52 Simone Zanoni y Lucio Zavanella, 2006

x

53 T oro Ocampo Eliana Mirledy et al. 2012

x

54 Daniela F. Borghi et al. 2009

x

55 Omar Ahumada et al. 2012

x

56 P. Amorim y B. Almada-Lobo2013

x

57 Aby K Abraham et al. 2012

x

58 K. Govindan et al. 2013

x

59 Chaug-Ing Hsu y Sheng-Feng Hung, 2003

x

60 Chaug-Ing Hsu et al. 2007

x

40

x

4.1.1.1 ALGORITMOS En esta sección se identificaron algunos de los algoritmos utilizados para dar solución a los modelos propuestos o aplicados; no en todos los artículos se nombraron los algoritmos, por tal razón en la tabla 4 se listaron aquellos que fueron nombrados por los autores.

Uno de los trabajos realizados tenía como objetivo, maximizar el número de clientes atendidos y minimizar la distancia recorrida por los vehículos, para esto se trabajó un VRPMTW (vehicle routing problem multiple route time windows) y se solucionó por medio del algoritmos que construyen y destruyen soluciones hasta encontrara la óptima; se utilizó un algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS), posteriormente se probó el modelo por simulación. En este trabajo se hace una adaptación del sistema algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS) y se demuestra por medio de simulación que se tienen mejores resultados en comparación al modelo clásico ALNS (Nabila Azi et al. 2013).

Otro de los trabajos realizados busca determinar de manera óptima la cantidad, la ubicación y el nivel de inventario de los centros de distribución con la asignación de los minoristas que va a atender, de tal forma que los costos de transporte, instalación fija y el inventario, sean minimizados, teniendo en cuenta la vida útil de los productos. Para cumplir con estos objetivos Se diseña un modelo que tiene en cuenta los stock de seguridad y los costos totales incluyendo el transporte, se soluciona por medio de un Algoritmo Lagrangian relaxation; este algoritmo es uno de los más exitosos para resolver problemas de distribución. El modelo desarrollado determina la configuración óptima de las decisiones de control de inventario en la red; Además el modelo desarrolla un equilibrio entre la mejora de las condiciones a un mayor tiempo de vida de los productos y la reducción de los costos de inventario, al tener un producto con un tiempo de vida más corto.

41

Tabla 4. Algoritmos utilizados

Autores

Agoritmos

Toro Ocampo Eliana Mirledy et al.

2012

Algoritmo colonia de hormigas

P. Amorim y B. Almada-Lobo2013

Algoritmo genético ( NSGA - II ).

Aby K Abraham et al. 2012 K. Govindan et al. 2013 Chaug-Ing Hsu Hung, 2003

y

Algoritmo genético MHPV: hybrid multi-objective metaheuristic algorithm

Sheng-Feng

Algoritmo heurístico del vecino más cercano

Jiafu Tang et al. 2013

Algoritmo colonia de hormigas

C.D. Tarantilis y C.T. Kiranoudis, 2001 Pedro Amorim et al. 2012 Liu Qiang y Xu Jiuping, 2007

Algoritmo BATA Algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS). algoritmo híbrido inteligente de integración de simulación difusa aleatoria / algoritmo genético.

Ana Osvald y Lidija Zadnik Stirn, 2008

Algoritmo de búsqueda Tabú.

Nabila Azi et al. 2013

Algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS).

Nabila Azi et al. 2006

Algoritmo del camino más corto elemental.

Nabila Azi et al. 2010

Algoritmo del camino más corto elemental.

Nasrin Asgari et al. 2013

Algoritmo genético

Z. Firoozi et al. 2013

Algoritmo Lagrangian relaxation.

Mahmood Rezaei Sadrabadi, 2010

Algoritmo heurístico

Chaug-Ing Hsu et al. 2013 F. Dabbene et al. 2008

Algoritmo de recocido simulado Algoritmo de optimización específica

Marta Flamini et al. 2009 Yi-Kuei Lin et al. 2013

Algoritmo de búsqueda Tabú.

Algoritmo en términos de caminos mínimos

Simone Zanoni y Lucio Zavanella, 2006

Algoritmo heurístico

42

4.1.2 CALIDAD A continuación se muestra la figura 2 en donde se discriminan el número de artículos con variables de calidad, temperatura, los que contemplan las dos variables: calidad y temperatura y aquellos que no tienen en cuentan ninguna de las mencionadas anteriormente, posteriormente se encuentra la tabla número 5 y 6 en dónde se registraron los autores que dentro de los artículos contemplan variables para mantener la calidad de los productos y la temperatura, se diferenciaron estas dos variables (calidad – temperatura) debido a que no necesariamente los autores contemplan estás dos dentro de los modelos planteados; el 42% de los artículos revisados contemplan variables para mantener la calidad de los productos, el 32% contempla la temperatura, el 25% tiene en cuenta tanto la calidad como la temperatura y el 50% de los artículos revisados no contempla estas variables dentro de los modelos planteados.

Figura 2. Artículos de calidad y temperatura

43

Tabla 5. Calidad y temperatura (a)

No

Autores

1

Taebok et al. (2012)

2

Ambrosino y Sciomachen (2004)

3

Hiassat y Diabat (2012)

4

Jiafu Tang et al (2013)

5

Tarantilis y Kiranoudis (2001)

6

Rong y Grunow (2010)

7

Hsu y Liu (2010)

8

Lixing Wang et al(2010)

9

Amorim et al (2012)

10

Qiang y Jiuping (2007)

11

Georgiadis et al (2005)

12

Ahumada y Villalobos (2009)

13

Osvald y Zadnik Stirn (2008)

14

Sang Hoon Woo et al (2009)

15

Nabila et al (2013)

16

Nabila et al (2006)

17

Nabila Azi et al (2010)

18

Gumasta et al (2012) Rong et al (2009)

20

Turan et al (2012)

21

Min Yu y Nagurney (2012)

22

Farahani et al (2013)

23

Apaiah y Hendrix (2005) Nasrin et al (2013)

25

Z. Firoozi et al (2013)

26

Dong et al (2005)

27

Arcos et al (2008)

28

PĂŠrez et al(2010)

29

Xiao et al (2008)

30

A. Bruzzone et al(2009)

Contempla el manejo de la temperatura

Contempla Calidad y temperaura

X X X

X X X

X X X

X

X

X X

X

X

X

X

X

X X

X

X

X X

X X

19

24

Contempla variables de calidad

44

Tabla 6. Calidad y temperatura (b)

No

Contempla Contempla el variables de manejo de la calidad temperatura

Autores

X X

31

Xiaoqiang Cai et al (2013)

32

Poorya Farahani et al (2012)

33

Mahmood Rezaei Sadrabadi (2010)

34

Chelsea C et al(2012)

35

Perez et al (2012)

36

Amorim et al (2013)

37

Soysal et al (2013)

38

Amorim et al (2012)

39

Gigler et al (2001)

40

Ahumada y Villalobos (2011)

41

Chaug-Ing Hsu et al (2013)

42

Dabbene et al (2008)

43

Dabbene et al (2008)

44

Flamini et al (2009)

45

Jing Shi et al (2010)

46

Hsu et al (2013)

47

Gebresenbet et al (2011)

48

Chen et al (2008)

49

Sakawa et al (2010)

50

Boudahri et al (2012)

51

Yi-Kuei Lin et al (2013)

52

Zanoni y Zavanella (2006)

53

Toro et al (2012)

54

Borghi et al(2009)

55

Ahumada et al (2012)

56

Amorim et al (2013)

57

Aby et al (2012)

58

Govindan et al (2013)

59

Hsu y Hung (2003)

60

Chaug-Ing Hsu et al (2007)

X

Contempla Calidad y temperaura

X

X

X X X X

X

X

X X X X

X X

X X

X X

X X

X

X

X

X

X X

X

X

45

X X

X

De la revisión realizada se encontró que el 25% de los artículos contempla variables de calidad y temperatura, dentro de la función objetivo y las restricciones con el fin de mantener la calidad de los productos hasta ser entregados; las variables de calidad más asociadas a los productos tienen que ver con la tasa de descomposición y las temperaturas a los que estos deben ser sometidos para mantener las propiedades del producto; como producto estos artículos hacen referencia a frutas, verduras, comida, y alimentos congelados.

Dentro de los artículos encontrados se encuentra un artículo que utiliza la identificación por radiofrecuencia (RFID); La tecnología RFID tiene un enfoque de planificación dinámico y real del tiempo, que es un requisito previo para el seguimiento y localización de productos en movimiento; el seguimiento en tiempo real de los productos y la trazabilidad de la producción, son importantes para la mejora de la eficiencia y de la calidad del producto, dentro de la cadena de suministro. (Dong Li, et. Al., 2005)

Otro artículo que se destaca es el expuesto por Chaug et. Al., 2013; en este artículo se analizan los ciclos de entrega óptimos para la entrega de alimentos en forma conjunta de varias temperaturas utilizando tanto la distribución tradicional Multi-Vehículos (TMVD) y sistemas conjuntos de distribución Multi - Temperatura (MTJD), con el fin de minimizar los costos, obteniendo como resultado que el costo total de la operación, así como los costos de inventario y la penalidad son mucho más bajos en el sistema MTJD que en el sistema TMVD, en este artículos no se tiene en cuenta el problema de ruteo de vehículos, ya que establece que el ciclo de entrega se realizará conforme la cercanía del momento de la demanda para el rango de temperatura correspondiente.

46

4.1.3 MODELOS APLICADOS En esta revisión el 31,6 % de los artículos fueron aplicados en 4 continentes, siendo el continente Europeo el que más aplicaciones tiene, con 8 artículos; seguido de América con 6 artículos, repartidos de la siguiente manera: 3 en sur América, 2 en centro América y 1 en norte América; el continente asiático tuvo 4 aplicaciones y en el África se hizo un artículo aplicado. En el caso de Colombia se hicieron 2 aportes, cabe resaltar que estos son los dos únicos artículos que se encontraron de este país sur americano en la revisión, lo cual indica que aunque el estudio sobre el tema en este país ha sido escaso, se ha trabajado con el fin de solucionar los problemas de manera real.

Para esta sección se realizó una matriz en la que se encuentran los objetivos, las características y las variables que se tuvieron en cuenta para el desarrollo de cada modelo, como: el alcance del modelo, si se tuvo en cuenta el tema de la calidad, el país en el que fue aplicado, el producto trabajado en el modelo, si hubo uso de GPS, el tipo de vehículo utilizado y si se tuvo en cuenta el manejo de temperatura.

Al tener aplicaciones reales se tienen en cuenta variables como el clima; en uno de los casos aplicados en Irán tenía como objetivo crear un modelo que minimice costos totales y satisfaga las demandas mensuales de trigo de las provincias, ya que la cantidad de trigo importada es igual a la cantidad de pan desperdiciada; en el modelo se tuvo en cuenta las temporadas climáticas; el trabajo ofrece una forma útil para tomar decisiones optimas sobre la gestión de recursos, el modelo redujo costos en un 14.9%. y cada mes se pueden actualizar los datos de entrada (Asgari et al. 2013).

En Brasil se desarrolló un modelo en una red logística para la distribución de carne en la que se considera simultáneamente el transporte y las emisiones de gases (afectados por la estructura vial, los tipos de vehículos, los tipos de combustibles, cargas de peso de los vehículos y las 47

distancias), junto con el carácter perecedero de la carne; se desarrolló en un modelo MOLP, con el objetivo de minimizar el costo total de la logística y la emisión de gases ocasionados por la logística del transporte; en la metodología utilizada se integran los costos totales de distribución, costos de gastos de combustible, la reducción de emisiones de gases y de los costos por el manejo de inventario de carne, por medio de un modelo de MOLP; luego se hace la aplicación real; el modelo puede ser fácilmente adaptado para otras cadenas de alimentos, se logra diseñar un modelo de red logística que sea más amigable con el medio ambiente, al tiempo que cumple con los objetivos propios del manejo de alimentos perecederos.

En la tabla 7 y 8 se muestra 18 modelos aplicados a la vida real, con las características nombradas anteriormente.

48

Tipo de vehículo

Manejo de Temperatura

palets y contenedores vehiculos heterogeneos

49

No

No

No

No

No

No

Si

Alimentos recién Suministros de cosechados Restaurante

vehiculos heterogeneos

Si

*determinar el flujo de producción máximo para aumentar el beneficio. *Minimizar los costos generados por deterioro. *Aumentar la seguridad alimentaria del producto.

Vehículos Homogéneos

Min Yu a y Anna Nagurney, 2012

vehículos heterogeneos

Táctico Operativo

No

Camiones

*Integrar la cadena de suministro de un aceite vegetal comestible con un Turan Paksoy modelo de programación lineal difusa multiobjetivo. et al. 2012 *Minimizar costos totales de transporte.

No

El modelo escoge el tipo de vehiculo.

Táctico

No

No

Vehículos Homogéneos

Gps

Omar Ahumada y J. Maximizar los ingresos de un productor que tiene cierto control sobre las Rene decisiones de logística, asociados con la distribución de la cosecha.

Villalobos, 2009

No

No específica

Producto Mandarinas Leche Productos perecederos

Estratégico

No

Alimentos perecederos

Patroklos Diseñar un modelo que integre toda la cadena de suministro, para analizarla Georgiadis et y tomar decisiones estratégicas. al. 2005

*Minimización de costos. *Aumento en la satisfacción del cliente por oportunidad en las entregas.

No

Productos Agrícolas Frescos

Operativo

No

Liu Qiang y Xu Jiuping, 2007

No

Aceite vejetal y sus materias primas

Táctico Operativo

No

Pedro Minimizar costos generados por las rutas.

Amorim et al.

2012

Si

Melón

País de Aplicación Corea del Sur Grecia

Si

China

Táctico

Si

*Desarrollar un sistema de seguimiento en Tiempo real de los productos perecederos durante su transporte.

Lixing Wang *Desarrollar un sistema basado en las nuevas tecnologías como: RFID, et al. 2010 redes de sensores y GPS. *Disminuir las perdidas por deterioro de mercancías durante su transporte.

Portugal

No

*Resolver el problema de distribución de leche fresca para una de las mayores empresas de lácteos de Grecia. *Desarrollar un algoritmo que resuelva un HFFVRP que permita programar la distribución de leche varias veces a la semana.

C.D. Tarantilis y C.T. Kiranoudis, 2001

China

No

*Reducir lotes de inventario para evitar el deterioro de los productos perecederos. *Minimizar el costo total de la cadena de suministro.

Grecia

Operativo

No

Taebok Kim et al. 2012

México

No

Objetivos

Turquía

Calidad

No

Autores

Estados Unidos

Alcance Táctico

No

Táctico Operativo

Tabla 7. Modelos aplicados (a)

50

Manejo de Temperatura

Tipo de vehículo Vehículos Vehículos Homogéneos Homogéneos Vehículos Con capacidades Variadas Camiones

No

No específica

Construir un modelo de planificación táctica Estocástico para la producción y distribución de productos agrícolas frescos, con el fin de creaar herramientas disponibles para que los productores puedan desarrollar planes robustos de crecimiento.

Omar Ahumada et al. 2012

Vehículo capacitado

Operativo

No

No

No

Si

Vehículo capacitado

Toro Ocampo Minimizar la suma de los costos de inventario y transporte, cuando se da un Eliana conjunto de frecuencias de envío y los productos se supone que son Mirledy et al. perecederos.

2012

Si

No

No

Vahículo Capacitado

No

No

Vehículo capacitado

Gps

estratégico

No

No

No

No

No específica

Producto Alimentos para restaurante Trigo Mora

Coordinar las decisiones para la ubicación, la distribución y el transporte de los productos para lograr un diseño de la red logística eficiente y verde y planificar la distribución.

Carne

Fethi Boudahr et al. 2012

Carne

Táctico

No

No

Productos frescos

Trazar los segmentos de los sistemas de distribución de alimentos y determinar las limitaciones y posibilidades en el desarrollo de un sistema de distribución de alimentos coordinado y optimizado alrededor de la ciudad de Uppsala, para promover la eficiencia y la sostenibilidad del medio ambiente.

No

Alimentos perecederos

Girma Gebresenbet et al. 2011

No

Pollo y pavo

Operativo

No

No

Papa

Marta Flamini Minimizar los costos totales, teniendo en cuenta los costos por penalización et al. 2009 por demora.

No

Tomates y pimientos

País de Aplicación Dinamarca Iran

Táctico

No

Colombia

Ilustrar y poner a prueba el enfoque de la optimización de las cadenas de suministro de alimentos frescos que maneja un equilibrio entre los costos de F. Dabbene et logística y algunos índices de medición de la calidad de la comida en sí al. 2008 como percibida por el consumidor, como la madurez, carga microbiana o la temperatura interna, en un estudio de caso en el mundo real, en relación con una cadena de refrigeración y distribución de carne.

*Minimizar el costo total de la logística. *Minimizar la emisión de gases ocasionados por la logística del transporte.

Brasil

Táctico Operativo

No

M. Soysal et al. 2013

Determinar la mejor ruta de transporte para la recolección de mora de castilla (Rubus glaucus) en 4 municipios del sector rural del Departamento del Huila y el traslado hasta la ciudad de Tuluá en el Departamento del Valle del Cauca.

Italia

Si

Carlos Andrés Arcos et al.

2008

Italia

operativo

No

Nasrin Asgari Crear un modelo que minimice costos totales y satisfaga las demandas et al. 2013 mensuales de trigo de las provincias.

Suecia

No

*Minimización de costos y de personal.

Poorya *Optimización de las operaciones de producción y distribución, para Farahani et al. aprovechar al máximo el presupuesto de estas actividades.

2013 *Conservar al máximo la calidad de los alimentos.

Tlemcen (Argelia)

Táctico Operativo

No

Objetivos

Colombia

Calidad

No

Autores

México

Alcance Táctico Operativo

Si

Táctico

Tabla 8. Modelos aplicados (b)

No

4.1.4 NUEVAS TECNOLOGÍAS GPS Y RFID En esta revisión se encontró el uso de nuevas tecnologías, como el GPS o Sistema de Posicionamiento Global (del inglés: Global Positional System) y las RFID (sistemas de identificación por radiofrecuencia). Se consideró realizar esta sección en específico, por qué el 11.6% de los artículos están relacionados con esta temática; en las revisiones anteriormente hechas, no se encontró que se tomara este tema en cuenta, claro está que por la cantidad de artículos encontrados, se puede deducir que hasta ahora se está trabajando la modelación matemática junto con la información que entregan el GPS y las RFID.

Las tecnologías de sensores se están introduciendo como un medio para recopilar información precisa y en línea de los productos en las redes logísticas; los productos con etiquetas RFID, pueden ser ubicados a tiempo y sensores adicionales pueden medir los atributos dependientes de la localización, tales como la temperatura y la humedad; este sistema permite tener información de forma automática y rápida. (Woo, et al. 2009).

Mediante la utilización de sistemas de posicionamiento global (GPS) es posible ubicar (en mapas a escala y mediante información en tiempo real) los productores, las vías de comunicación y otros datos relevantes para la toma de decisiones tendientes a mejorar los criterios de operación.

(Arcos, et al. 2009).

Tres de los modelos encontrados fueron aplicados en la realidad, en países como: Colombia, Suecia y China, se desarrollaron para el transporte de mora en el caso de Colombia y en los otros dos países, se transportaron productos perecederos no especificados en el artículo.

51

Metodología

Conclusiones

Observaciones

*Desarrollar un sistema de seguimiento en Tiempo *Se diseñan modelos matemáticos para la real de los productos perecederos durante su disminución del valor de los productos durante *Este trabajo es la base para mejoras en trabajos futuros transporte. su transporte. *La toma de decisiones en el momento correcto evita Es un modelo robusto en el uso de nuevas *Desarrollar un sistema basado en las nuevas *Formulación matemática desarrollada con considerablemente las perdidas por deterioro de alimentos tecnologias. tecnologías como: RFID, redes de sensores y GPS. algoritmos para toma de decisiones, por medio durante su transporte. *Disminuir las perdidas por deterioro de mercancías de un sistema de reglas. durante su transporte. *Se aplica en un caso de estudio.

Objetivos

52

*No existe en las zonas productoras de mora en el *Se ubicaron las zonas de producción por Departamento del Huila una coordinación entre medio de geo referenciación satelital. productores y comercializadores, razón por la cual no se Determinar la mejor ruta de transporte para la *Se determina la velocidad de las rutas por ven las mejoras en el proceso de transporte; del mismo Es un caso muy interesante debido a su aplicación recolección de mora de castilla (Rubus glaucus) en 4 medio de la metodología aplicada por el Carlos Andrés Arcos et modo, no existe un intercambio de información sistemática real y porque es Colombiano. Además tiene una municipios del sector rural del Departamento del ministerio de transporte. Luego medición de al. 2008 entre productores y comercializadores, ni la integración de metodología basada en muchas reglamentaciones Huila y el traslado hasta la ciudad de Tuluá en el rutas con GPS. del país utilizadas para el tránsito vehicular. tecnologías de la información.

Departamento del Valle del Cauca. *Asignación de costos. *Una de las limitaciones para la reducción de costos de *Aplicación de ecuación de costo total. transporte es el estado de la infraestructura vial.

Dong Li et al. 2005

*Es un modelo de planificación innovador en el caso de alimentos perecederos. *Medición del valor perdido en el producto por *La tecnología RFID tiene un enfoque de planificación tan El seguimiento en tiempo real de los productos y la *Maximización del valor de los productos. medio de ecuaciones. dinámico y real del tiempo, que es un requisito previo para trazabilidad de la producción, son importantes *Minimizar el valor perdido de los productos. *La distribución se modela con una función el seguimiento y localización de productos en movimiento. para la mejora de la eficiencia y de la calidad del *Desarrollar un sistema basado en: RFID objetivo que minimice los costos. *La investigación futura debe darse al estudio de casos, para producto, dentro de la cadena de suministro. (identificación por radiofrecuencia). *Simulación del Modelo. identificar las limitaciones más detalladas y sensibles que ocasionan las pérdidas en el valor del producto.

Creación de aplicación computacional para el Aunque el modelo reduce en gran cantidad el movimiento Sang Hoon Woo et al. *Rastrear los productos dentro de la cadena de Sistemas de gestión de redes logísticas basadas en seguimiento de productos durante su de datos, para el futuro se sugiere crear un algoritmo que 2009 suministro. sensores, RFID (Radio Frequency Identification). transporte; probada por simulación. maneje con más eficacia los datos.

Lixing Wang et al.

2010

Autores

En la tabla 9 y 10 se registraron los autores de cada artículo y los objetivos principales de sus

trabajos, seguido de la metodología utilizada y unas observaciones que se consideraron

importantes.

Tabla 9. Nuevas tecnologías (a)

En general, este estudio mostró que la distribución de alimentos de manera coordinada y optimizada, es una estrategia potencial para promover los sistemas de distribución económicamente eficaces y sostenibles con el medio ambiente.

El estudio se llevó a cabo mediante la organización de una serie de seminarios, la realización de mediciones de campo, análisis de optimización y estimación de emisiones. Los datos sobre las ocho empresas que distribuyen los alimentos dentro y alrededor de la ciudad de Uppsala, distribuyen fueron recogidos y se herramientas Diferentes analizados. utilizaron con éxito, es decir Sistema de Posicionamiento Global (GPS ) para la medición de campo, RouteLogiX para el análisis de la optimización de rutas y MODT RANS ( un paquete basado en Matlab ) para la estimación de emisiones.

Jing Shi et al. 2010

Girma Gebresenbet et al. 2011

53

T razar los segmentos de los sistemas de distribución de alimentos y determinar las limitaciones y posibilidades en el desarrollo de un sistema de distribución de alimentos coordinado y optimizado alrededor de la ciudad de Uppsala, para promover la eficiencia y la sostenibilidad del medio ambiente

El modelo de planeación de la distribución propuesto puede capturar la dinámica de la logística debido a la frecuente actualización de la información de calidad del producto durante la distribución. Por lo tanto, la decisión de distribución se ajustará a las etapas secuenciales de preservar de forma óptima el valor del producto y satisfacer la demanda. La solución y el modelo propuesto puede garantizar un eficaz logística de la cadena de frío y así cumplir con el requisito de marketing.

Se presenta en primer lugar una solución de monitoreo en tiempo real para la distribución de la cadena de frío mediante la integración de radio frecuencia de identificación (RFID), el Desarrollar un modelo de toma de decisiones para sensor y las tecnologías de comunicación las estrategias de distribución en red de la cadena de inalámbrica. Con el aumento de la visibilidad frío con el flujo en tiempo real y la información de del flujo de producto y la información de calidad, se desarrolla un multi- modelo de la calidad de alimentos perecederos. etapa de planificación para determinar los planes de distribución óptimos de modo que se minimiza el coste total de toda la red de la cadena de frío.

Es un modelo que no se ha realizado antes y es un buen aporte para el control de los productos durante el transporte, ya que es un tema muy poco estudiado y de vital importancia, debido a que por la pérdida de producto se generan altos costos.

Sistema de Posicionamiento Global (GPS ) se utilizó para medir las rutas, ubicaciones geográficas de los productores y de los puntos de entrega, la velocidad del vehículo y altitud de las carreteras

Mediante la integración de la tecnología RFID, de comunicación y tecnologías sensores inalámbrica, se propone un marco de solución integral para el seguimiento y rastreo, monitoreo de parámetros medio ambiente, y la evaluación de calidad de los alimentos en la cadena de frío. El uso de la calidad en tiempo real y con la información del inventario, los minoristas pueden promover el producto con vida útil más corta y disponer los productos alimentarios en mal estado para evitar la entrega a los clientes.

El modelo de toma de decisiones propuesto puede sugerir cómo modificar el plan original de distribución para minimizar el coste total de transacciones para todas las partes interesadas, y también el pronóstico demandas insatisfechas.

El Algoritmo es resuelto utilizando GAMS

O bservaciones

Conclusiones

Chelsea C. et al. 2012

Metodología *Presentación de un nuevo modelo basado en decisiones de Markov. *T omando ventaja de la estructura especial del problema, desarrolló un procedimiento eficaz para la se determinación de la función optima de ganancia, evitando los problemas asociados con los procedimientos de solución para decisiones de Markov.

O bjetivos

Por medio de decisiones de Markov se desarrolla un modelo para encontrar el costo y Controlar la calidad de los alimentos perecederos en la política óptima para la inspección de los alimentos en un solo camión; se proponen tránsito al mínimo costo. varios escenarios y se hace un ejemplo ilustrativo con el transporte de fresas.

Autores

Tabla 10. Nuevas tecnologías (b)

4.1.5 PRODUCTOS

La gran variedad de características de los productos, a menudo también han limitado las posibilidades de integración en las cadenas de suministro de alimentos (Van Donk et al., 2008), por tal razón el diseño de un red de distribución para productos perecederos no puede ser igual a la de un producto con vida ilimitada; una las características más importante que se debe tener en cuenta del producto es su calidad (Rong et al., 2009), adicionalmente se debe tener en cuenta que la temperatura es la principal condición ambiental que lleva a la degradación de la calidad del producto alimenticio (por ejemplo, Labuza, 1982).

En la tabla 11 y 12 se realizó una clasificación de los productos que se tuvieron en cuenta para el desarrollo de los modelos, esta clasificación se hizo de manera generalizada por grupos, a continuación se nombran los grupos, su definición y los productos que los integran:

En esta revisión se realizó una clasificación de los productos que se tuvieron en cuenta para el desarrollo de los modelos, esta clasificación se hizo de manera generalizada por grupos, a continuación se nombran los grupos, su definición y los productos que los integran: Alimentos Secos:

Trigo.

Alimentos Congelados:

Alimentos que necesitan uso de transporte especial, con temperaturas desde -10ºC hasta -20ºC.

Alimentos Para Restaurante: Alimentos preparados para restaurantes y grandes superficies.

Alimentos Perecederos:

Alimentos en los que se consideraba su vida útil, no se definía exactamente el alimento.

Alimentos Refrigerados:

Alimentos que necesitan uso de transporte especial, con temperaturas desde +7ºC hasta +3ºC. Por ejemplo, la leche.

Carnes:

Carne de res, pollo, pescado, mariscos.

Productos Frescos:

Productos recién cosechados. Flores, papa

Productos Perecederos:

Productos con pérdida de valor a través del tiempo; en los artículos no se definieron como alimentos; pero se tenía en cuenta la vida 54

útil del producto; pero se tiene en cuenta la vida útil del producto, entre estos están la biomasa de sauce, aceite vegetal y sus materia primas.

Frutas Hortalizas y verduras: Guayabas, guisantes, mandarinas, melón, mora, fresas, tomates y pimientos. En algunos artículos se habló de frutas, hortalizas y verduras sin especificar el producto

Los artículos encontrados desarrollaron objetivos como Integrar la producción y la distribución en un solo modelo, teniendo en cuenta la perecibilidad de los productos, para esto se modeló el problema en dos formas, con vida útil fija y vida útil sin fecha de caducidad, luego se hizo un ejemplo ilustrativo; se utilizó Programación Entera Mixta Multiobjetivo Lineal y No Lineal; los autores concluyen que el trabajo desarrollado debe ser percibido como una investigación exploratoria en este campo; sugieren que en trabajos futuros deberían centrarse en la comprensión del impacto de este enfoque integrado de la planificación a nivel táctico (Amorim et al., 2012).

55

T aebok Kim et al. 2012 Daniela Ambrosino y Anna Sciomachen, 2004 Abdel Halim Hiassat y Ali Diabat, 2012 Jiafu T ang et al. 2013 C.D. T arantilis y C.T . Kiranoudis, 2001 Aiying Rong y Martin Grunow, 2010 Chaug-Ing Hsu y Kang-Po Liu, 2010 Lixing Wang et al. 2010 Pedro Amorim et al. 2012 Liu Qiang y Xu Jiuping, 2007 Patroklos Georgiadis et al. 2005 Omar Ahumada y J. Rene Villalobos, 2009 Ana Osvald y Lidija Zadnik Stirn, 2008 Sang Hoon Woo et al. 2009 Nabila Azi et al. 2013 Nabila Azi et al. 2006 Nabila Azi et al. 2010 Kapil Gumasta et al. 2012 Aiying Rong et al. 2009 T uran Paksoy et al. 2012 Min Yu a y Anna Nagurney, 2012 Poorya Farahani et al. 2013 Radhika K. Apaiah et al. 2005 Nasrin Asgari et al. 2013 Z. Firoozi et al. 2013 Dong Li et al. 2005 Carlos AndrĂŠs Arcos et al. 2008 Juan Carlos PĂŠrez Mesa et al. 2010 XIAO Yong-bo et al. 2008 A. Bruzzone et al. 2009

Frutas, hortalizas y Verduras

Productos perecederos

Productos frescos

Carnes

x

Alimentos refrigerados

x

Alimentos perecederos

Articulos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Alimentos para restaurante

No

Alimentos congelados

Productos

Alimentos secos

Tabla 11. Productos (a)

x x x x x x x x x x

x

x x x x x x x x x x

x x

x x x x x x x x x

56

Xiaoqiang Cai et al. 2013 Poorya Farahani et al. 2012 Mahmood Rezaei Sadrabadi, 2010 Chelsea C. et al. 2012 Juan Carlos Perez Mesa et al. 2012 P.Amorim et al. 2013 M. Soysal et al. 2013 P. Amorim et al. 2012 J.K. Gigler, E.M.T . et al. 2001 Omar Ahumada y J.ReneVillalobos, 2011 Chaug-Ing Hsu et al. 2013 F. Dabbene et al. 2008 F. Dabbene et al. 2008 Marta Flamini et al. 2009 Jing Shi et al. 2010 Chaug-Ing Hsu y Wei-T ing Chen, 2013 Girma Gebresenbet et al. 2011 Huey-Kuo Chen et al. 2008 Masatoshi Sakawa et al. 2010 Fethi Boudahr et al. 2012 Yi-Kuei Lin et al. 2013 Simone Zanoni y Lucio Zavanella, 2006 T oro Ocampo Eliana Mirledy et al. 2012 Daniela F. Borghi et al. 2009 Omar Ahumada et al. 2012 P. Amorim y B. Almada-Lobo2013 Aby K Abraham et al. 2012 K. Govindan et al. 2013 Chaug-Ing Hsu y Sheng-Feng Hung, 2003 Chaug-Ing Hsu et al. 2007

Frutas, hortalizas y Verduras

Productos perecederos

Productos frescos

Carnes

Alimentos refrigerados

Alimentos perecederos

Articulos 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

Alimentos para restaurante

No

Alimentos congelados

Productos

Alimentos secos

Tabla 12. Productos (b)

x x x x

x x

x x x x x x

x x x x x x x x

x x

x x x x x x x x x x x

57

x

4.1.6 ARTÍCULOS POR AÑO Y TENDENCIA

Figura 3. Cantidad de artículos por año

Cantidad de articulos por año y tendencia 16 14 12 10 8

cantidad

6

Lineal (cantidad)

4 2

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2001

0

Como se observa en la Figura 3, ha habido una tendencia creciente en la investigación sobre temas relacionados a la distribución de alimentos perecederos, el mayor crecimiento se dio en el 2012 y el 2013, lo cual demuestra el interés que se ha generado. En los trabajos realizados en el 2012 se encontraron conclusiones como que la integración de los enfoques estratégicos, tácticos y operativos de la producción y los procesos de distribución, pueden entregar mejores resultados para las empresas, al contrario de un enfoque disociado (Park, 2005; Amorim et al., 2012), ya que en años anteriores no se relacionaban la producción y la distribución de manera integrada.

A diferencia de los años anteriores se integraron más elementos a los modelos como: la calidad y la perecibilidad de los productos; dentro de los trabajos realizados en el 2013 se destaca el publicado por (Yi-Kuei Lin et al. 2013) cuyo objetivo es evaluar la fiabilidad de una red de distribución estocástica de flujo (SFDN), bajo la consideración del deterioro en la entrega de los productos; se desarrolla un algoritmo en términos de caminos mínimos para evaluar la fiabilidad de la red y se presenta un caso de estudio de la distribución de frutas en Taiwan, para demostrar 58

como las entradas al proceso de distribución son diferentes a la salidas debido a la descomposición que sufren los productos al ser transportados; seguidamente se realiza un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento de solución y presentar un caso práctico de distribución de guayaba para enfatizar la implicación de gestión de fiabilidad de la red; el resultado de cálculo muestra que la fiabilidad de la red disminuye cuando la velocidad de descomposición se incrementa y las entregas deben ser priorizadas. Este estudio considera que cada tipo de deterioro es independiente, sin embargo, si una región experimenta el clima caliente entonces la tasa de deterioro puede ser correlacionada en particular, el plazo de entrega es estocástico, debido a la capacidad del transportista.

En esta revisión se encontraron dos artículos hechos en Colombia sobre la función distribución en alimentos perecederos, realizados en los años 2008 y 2012, sobre la distribución de mora y de papa respectivamente; al ser Colombia un país agrícola, se espera que haya más atención sobre este tipo de investigaciones en los años siguientes.

Dentro de los autores que se destacan por la investigación de este tema de estudio en los últimos años, se pueden nombrar a: Pedro Amorin, Omar Ahumanda, rene Villlobos, Nabila Azi y Poorya Farahani, quienes desde el 2009 hasta el 2013 han publicado avances sobre producción y distribución de productos perecederos. Sin embargo el aporte por parte de investigadores de China, Japon y Korea del Sur también es bastante importante a nivel general, sin considerar ningún autor en especial.

4.1.7 REVISTAS Y PUBLICACIONES UNIVERSITARIAS Los artículos consultados para esta revisión provienen de variadas revistas a nivel mundial, también hay publicaciones universitarias y una tesis de maestría; a continuación en la tabla 13 se listan todas las revistas con la cantidad de publicaciones aportadas para esta revisión, en la tabla 14 se listaron las publicaciones realizadas en universidades.

59

Tabla 13. Revistas

REVISTAS Can. Int. J.Production 7 Journal of Food Engineering 6 Springer 5 European Journal of Operational Research 4 Computers & Industrial Engineering 3 Biosystems engineering 2 Applied Mathematical Modelling 2 Computers & Operations 2 Food Control 2 Omega 2 Advances in Mechanical and Electronic Engineering 1 Agricultural systems 1 Applied Soft Computing 1 Computers in Industry 1 Hindawi Publishing Corporation 1 IMA Journal of Management Mathematics 1 International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 1 International Journal of Information and Management Sciences 1 International Symposium on Process Systems Engineering 1 Journal of Business & Industrial Marketing 1 Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies 1 Journal of Transport Geography 1 Proceedings of the 41st International Conference on Computers & Industrial Engineering 1 Production Economics 1 Routledge 1 Scientia Et Technica, vol. XVIII, núm. 53, abril, 2013, pp. 139-148 1 Sociedad de Estadística e Investigación Operativa 1 Systems Engineering Theory & Practice 1 Transport Policy 1 Transportation Research Part E 1

Tabla 14. Documentos universitarios

DOCUMENTOS UNIVERSITARIOS Data Management S.P.A., University Roma Department of Mathematics and Computer Science Eindhoven University of Technology (Master tesis) Expert Systems with Applications Facultad de Ciencias Agropecuarias Universidad del Cauca Faculty of Engineering, Hiroshima University, Japan

60

Can. 1 1 1 1 1

5. CONCLUSIONES

A través de la revisión de literatura llevada a cabo en este trabajo se logró establecer el estado del arte sobre los estudios que se han realizado de la función distribución en agrocadenas de productos perecederos y poder determinar que desde el 2007 ha habido un notable aumento de estudios realizados; se permitió identificar la inclusión de nuevas variables a los modelos matemáticos, como: la calidad, la temperatura, el clima y la perecibilidad del producto; las cuales son de vital importancia dentro de una agrocadena de suministro, porque afectan desde los costos hasta la seguridad alimentaria de los consumidores, ya que el transporte de productos para el consumo humano, ante todo es una gran responsabilidad, que día a día tiene más controles por entidades gubernamentales y sanitarias. La investigación sobre este tema está en crecimiento y aunque no hay suficiente información, si existe una considerable evolución en los estudios realizados; por tal razón se considera que esta revisión será de gran aporte para el proyecto “Análisis y evaluación del proceso de distribución de la mora en la zona de influencia de la Asociación de Productores de Mora del municipio de San Bernardo, Cundinamarca (FRUSAN)”, y para las personas que estén interesadas en estudiar la distribución de productos perecederos.

Se encontraron 60 artículos

relacionados con la función de distribución

de productos

perecederos, estudios hechos en Norte, Centro y Sur América, Europa, Asia, África y Medio Oriente; con lo cual se demuestra el interés mundial sobre este tema de estudio; en Sur América se encontraron trabajos realizados en Colombia y Brasil; aunque son solo 3 artículos, cabe resaltar que estos fueron de carácter aplicado, en los sectores de la mora, la papa y la carne, lo cual indica que el interés por este tema de estudio se ha dado por la necesidad de mejoras; siendo el continente suramericano una región en la que una de sus principales fuentes de ingreso son agrícolas, se espera que en años siguientes se realicen más estudios para mejorar su competitividad. Esta revisión es un aporte para que en Colombia se genere más interés por el estudio de las agrocadenas, en especial de la función distribución, que es uno de los eslabones con menos información en este momento, pero que es de vital importancia dentro de la agrocadena de suministros, ya que este es el conector entre el productor y el consumidor final y 61

debe tener en cuenta múltiples variables y factores que no son contemplados en productos no perecederos.

En la matriz de revisión realizada se incluyeron variables que no se habían tenido en cuenta en revisiones pasadas, como la calidad, la temperatura y el uso de nuevas tecnologías como el GPS y las RFID; con lo cual se demuestra la evolución que ha habido en las investigaciones que se realizan sobre este tema de estudio. Se espera que para futuras investigaciones, estas nuevas variables tomen más peso y que la agrocadenas de suministros se estudien de manera integrada, ya que varios autores sugieren que es necesario tener una visión holística de la situación (Georgiadis et al. 2005), siendo de vital importancia contemplar las características propias de cada uno de los productos perecederos a lo largo de toda la cadena de suministro con el fin de preservar la calidad de los mismos.

En general, se ha de señalar que de la literatura encontrada sobre los modelos matemáticos utilizados para resolver los problemas de distribución de productos perecederos, solamente el 50% de los artículos encontrados contempla variables de calidad dentro de los modelos planteados; siendo cada vez más importante para la industria alimentaria tener presente estas variables dentro de los procesos contemplados en la cadena de suministro, cabe resaltar que se hace necesario realizar mayores investigaciones acerca del tema con el fin de asegurar la calidad de los productos entregados al cliente. Las variables de calidad tenidas en cuenta son la temperatura, la tasa de descomposición, el medio ambiente (clima), entre otros, sin embargo estas variables son asociadas a los costos generados por la pérdida del producto y no están asociadas a los modelos con el fin de minimizar la cantidad de producto desperdiciado, por lo que se considera necesario realizar investigaciones en conjunto con ingeniería de alimentos, buscando contemplar otro tipo de variables encaminadas a maximizar la vida útil, mantener la calidad del producto y minimizar los costos asociados.

62

BIBLIOGRAFÍA

Aby, A., Cherian, B., y Mangalathu, G. (2012). The Pickup And Delivery Vehicle Routing Problem For Perishable Goods In Air-Cargo Industry.

Ahumada, O., Villalobos, J. R. (2009). Application of planning models in the agri-food supply chain: a review. European Journal of Operational Research 196 (1), 1–20.

Ahumada, O., Villalobos, J.R., Mason, A. N. (2012). A tactical model for planning the production and distribution of fresh produce. Agricultural systems, 112, 17-26.

Ahumada, O., Villalobos, J. R. (2011). Operational model for planning the harvest and distribution of perishable agricultural products.

Ahumada, O., Villalobos, J.R., Mason, A. N. (2012). Tactical planning of the production and distribution of fresh agricultural products under uncertainty.

Ambrosino, D., y Sciomachen, A. (2004). A food distribution network problem: a case study.

Amorim, P., Parragh, S.N., Sperandio, F., y Almada Lobo, B. (2012). A rich vehicle routing problem dealing with perishable food: a case study.

Amorim, P., Belo-Filho, M.A.F., Toledo, F.M.B., Almeder, C., y Almada-Lobo, B. (2013). Lot sizing versus batching in the production and distribution planning of perishable gods.

Amorim, P., Günther, H.-O., y Almada-Lobo, B. (2012). Multi-objective integrated production and distribution planning of perishable products.

Amorim, P., y Almada-Lobo, B. (2013). The impact of food perishability issues in the vehicle routing problema.

63

Apaiah, R.K. y Hendrix, E.M.T. (2005). Design of a supply chain network for pea-based novel protein foods.

Arcos, C., Mosquera S. y Villada D. (2008. 7 de abril). Evaluaci贸n de rutas para el transporte de productos perecederos en el sector rural.

Asgari, N., Farahani, R. Z., Rashidi-Bajgan H., y Sajadieh, M.S.(2013). Developing model-based software to optimise wheat storage and transportation: A real-world application.

Azi, N., Gendreau, M., y YvesPotvin J. (2013). An adaptive large neighborhood search for a vehicle routing problem with multiple routes.

Azi, N., Gendreau, M., y YvesPotvin J. (2006). An exact algorithm for a single-vehicle routing problem with time windows and multiple routes.

Azi, N., Gendreau, M., y YvesPotvin J. (2010). An exact algorithm for a vehicle routing problem with time windows and multiple use of vehicles Bruzzone., A., Massei, M., y Bocca, E. (2009). Fresh-Food Supply Chain.

Borghi, D.F., Guirardello, R., y Cardozo, L. (2009). Storage Logistics of Fruits and Vegetables in Distribution Centers.

Boudahr, F., Bennekrouf, M., Belkaid, F., y Zaki, S. (2012). Reconfigurations of the Real Agrifoods Supply Chain with a Subcontractor to Accommodate Electronic Technology.

Cai, X., Chen, J., Xiao, Y., Xu, X., y Yu, G. (2013). Fresh-product supply chain management with logistics outsourcing.

C贸digo Alimentario (1967, 29 marzo). [en l铆nea]. Colombia: Consejo de Ministros. Disponible en:

http://pendientedemigracion.ucm.es/info/nutrihum/ResumenCodigoAlimentario.pdf

[2013,10 de octubre].

64

Construmatica.

(2014)

GPS.

Recuperado

el

16

de

mayo

de

2014

de,

http://www.construmatica.com/construpedia/GPS.

Chelsea, C., y Cheong, T. (2012). In-transit perishable product inspection.

Chen, H.K., Hsueh, Ch. F., y Chang, M.S. (2008). Production scheduling and vehicle routing with time windows for perishable food products.

Dabbenea, F., Gayb, P. y Saccoc, N. (2008. 18 de junio). Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain environments, Part I: Background and methodology.

Dabbenea, F., Gayb, P. y Saccoc, N. (2008.). Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain environments, Part II: A case study.

Demirta, N. y Tuzkayaa, U. (2012). Strategic planning of layout of the distribution center: an approach for fruits and vegetables hall.

Farahani, P., Grunow M., y Akkerman R. (2013). Design and operations planning of municipal food service systems.

Farahani, P., Grunow, M., y G端nther, H.-O. (2012). Integrated production and distribution planning for perishable food products.

Firoozi, Z., Ismail, N., Ariafar, Sh., Tang, S. H., Ariffin, M. K. A. M., y Memariani, A. (2013). Distribution Network Design for Fixed Lifetime Perishable Products: A Model and Solution Approach.

Flamini, M., Nigro, M., y Pacciarelli, D. (2009). Optimization of distribution.

65

perishable goods retail

Gebresenbet, G., Nordmark, I., Bosona, T., y Ljungberg, D. (2011). Potential for optimised food deliveries in and around Uppsala city, Sweden.

Georgiadis, P., Vlachos, D., y Iakovou, E. (2005). A system dynamics modeling framework for the strategic supply chain management of food chains.

Gigler, J.K., Hendrix, E.M.T., Heesen, R.A., van den Hazelkamp., V.G.W., y Meerdink, G.(2001). On optimisation of agri chains by dynamic programming.

Govindan, K., Jafarian, A., Khodaverdi, R., y Devika, K. (2013). Two-echelon multiple-vehicle location–routing problema with time Windows for optimization of sustainable supply chain network of perishable food.

Gumasta, K., Chan, F.T.S., y Tiwari, M.K., (2012). An incorporated inventory transport system with two types of customers for multiple perishable godos.

Hernández, S. y Fernández. C., y Baptista. L. (1991). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill Interamericana.

Hiassat, A.H., y Diabat, A. (2012). A location-inventory-routing-problem with perishable products.

Hsu, Ch., y Kang, P. L. (2010). A model for facilities planning for multi-temperature joint distribution system.

Hsu, Ch., Chen, W.T., y Wu, W.J. (2013). Optimal delivery cycles for joint distribution of multitemperature food.

Hsu, Ch., Chen, W.T., y Wu, W.J. (2013). Optimizing fleet size and delivery scheduling for multi-temperature food distribution.

66

Hsu, Ch., y Hung, S.F. (2003). Vehicle Routing Problem For Distributing Refrigerated Food.

Hsu, Ch., Hung, S.F., y Li. Ch.H. (2007). Vehicle routing problem with time-windows for perishable food delivery.

Kim, T., Glock, C.H., y Kwon, Y. (2012). A closed-loop supply chain for deteriorating products under stochastic container return times.

Kuo, J. y Chen, M. (2010). Developing an advanced Multi-Temperature Joint Distribution System for the food cold chain.

Li, Dong., Kehoe, D., y Drake, P. (2005). Dynamic planning with a wireless product identification technology in food supply chains.

Lin, Y.K., Yeh, Ch.T., y Huang, Ch.F. (2013). Reliability evaluation of a stochastic-flow distribution network with delivery spoilage.

Martínez, I. y Álvarez, A. (2013. 5 de junio). Minimizing waiting times in a route design problem with multiple use of a single vehicle.

Melián, B., Pérez, J. et al (2003). Metaheurísticas: Una visión global. Inteligencia artificial.

Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 19, 7-28.

Min, Y. Nagurney, A. (2013). Competitive food supply chain networks with application to fresh produce. European Journal of Operational Research, 224, 273-282.

Ocampo, E.M., Santa, J.J., y Granada, M. (2012). Solución del problema de ruteamiento de vehículos en la distribución de papa en Colombia.

Osvald, A. y Stirm, L. (2008). A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh vegetables and similar perishable food.

67

Paksoy, T., Yapici, N., y Özceylan, P.E. (2012). Application of fuzzy optimization to a supply chain network design: A case study of an edible vegetable oils manufacturer.

Patroklos, G., Dimitrios, V., y Eleftherios, I. (2005). A system dynamics modeling framework for the strategic supply chain management of food chains.

Peña M. (2008). Alimentos perecederos. Recuperado el 19 de octubre de 2013 de, http://agoempresarialsena.blogspot.com/.

Pérez, J.C., Céspedes, J.J., y Salinas, J.A. (2012). Feasibility Study for a Motorway of the Sea (MoS) between Spain and France: Application to the Transportation of Perishable Cargo.

Perez, J.C., Galdeano, E., Y Salinas, J.A. (2012). Logistics network and externalities for short sea transport :Ananalysis of horticultural exports from southeast Spain.

Qiang, L., y Xu, J. (2007). A Study on Vehicle Routing Problem in the Delivery of Fresh Agricultural Products under Random Fuzzy Environment.

Revistalogistec. (2014) minimización de costos dentro de una cadena de sumnistros. Recuperado el 30 de mayo de 2014 de, http://www.revistalogistec.com/index.php/vision-empresarial/385analisis/1089-la-distribucion-y-el-transporte.

Rezaei, M. (2010). Integrated vehicle routing and inventory control for perishable items with stochastic demand.

Rong, A., y Grunow, M. (2010). A methodology for controlling dispersion in food production and distribution.

Rong, A., Akkerman, R. y Grunow M. (2009). An optimization approach for managing fresh food quality throughout the supply chain.

68

Sakawa, M., Nishizaki, I., Matsui, T. y Hayashida, T. (2010). Purchase and Transportation Planning for Food Retailing in Japan.

Salazar. (2014) Transporte Intermodal. Recuperado el 16 de mayo de 2014 de, http://ingenierosindustriales.jimdo.com/herramientas-para-el-ingeniero-industrial/medios-ygesti%C3%B3n-del-transporte/transporte-multimodal/

Shi, J., Zhang, J., y Qu, X. (2010). Optimizing distribution strategy for perishable foods using RFiD and sensor technologies.

Soysal, M., Bloemhof-Ruwaard, J.M., y vanderVorst, J.G.A.J. (2013). Modelling food logistics networks with emission considerations: The case of an international beef supply chain.

Stewart, J. (2002), Calculo. Trascendentes tempranas. 4 ed. México: Thomson learning

Speakerman, Robert. (2006) RFID: from concept to implementation. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management 36(10), pp. 736 – 754.

Tan, Y. y Wu D. (2013). Research on Optimization of Distribution Routes for Fresh Agricultural Products Based on Dijkstra Algorithm.

Tang, J., Maa, Y., Guan, J., y Yan, C. (2013). A Max–Min Ant System for the split delivery weighted vehicle routing problem.

Tarantilis, C.D., y Kiranoudis, C.T. (2001). A meta-heuristic algorithm for the efficient distribution of perishable foods.

Van der Vorst, J.G.A.J (2006). Product traceability in food-supply chain. Acreditation and Quality Assurance, 11, 33-37.

69

Wang, L., Kwok, S.K., y Ip, W.H. (2010). A radio frequency identification and sensor-based system for the transportation of food.

Woo, S H., Choi J. Y., Kwak, Ch., y Kim, Ch. O. (2009). An active product state tracking architecture in logistics sensor networks.

XIAO Y., CHEN J., y XU X. (2008). Fresh Product Supply Chain Coordination under CIF Business Model with Long Distance Transportation.

Yu, Min., y Nagurney, A. (2012). Competitive food supply chain networks with application to fresh produce.

Zanoni, S., Zavanella, L. (2006). Single-vendor single-buyer with integrated transport-inventory system: Models and heuristics in the case of perishable goods.

70

Jiafu Tang Yuyan Maa Jing Guan Chongjun Yan

Proceedings of the 41st International Conference on Computers & Industrial Engineering

Minimizar el costo cumpliendo con los siguientes requisitos: *decidir cuántos almacenes se necesitan y en donde localizar los almacenes abiertos.

Generación del * Cómo asignar los clientes a los almacenes. computacional. *Encontrar cuánto mantener en inventario en un período de tiempo. *construir rutas para los vehículos.

modelo

y

análisis

Se utiliza un SDVRP, WVRP, seguidamente se resuelven con un Minimizar la cantidad de rutas y los costos Expert Systems algoritmo de colonia de Hormigas; luego totales teniendo en cuenta los costos 2013 with se comparan par determinar cual es generados por el peso de la carga Applications mejor; En los costos se tuvo en cuenta el transportada. peso de la carga.

71

Determinístico /Estocástico Estocástico Estocástico

Tipo de Modelo Simulación

Determinístico

A Max–Min Ant System for 4 the split delivery weighted vehicle routing problem

*Reducir al mínimo los costos totales de viaje.

Aplicación de Vrp inicial con IMA Journal of *Satisfacer las limitaciones operativas y los mejoramiento de algoritmos para su Management requerimientos de los clientes. solución; posterior mente se hace una Mathematics implementación computacional.

Determinístico

A location-inventory-routingAbdelHalim Hiassat 3 problem with perishable 2012 Ali Diabat products

*Reducir lotes de inventario para evitar el deterioro de los productos perecederos.

Aplicación desarrollo de modelo *Minimizar el costo total de la cadena de analítico y aplicación por medio de suministro. simulación.

Programación Entera Mixta

A food distribution network Daniela Ambrosino 2004 problem: a case study Anna Sciomachen

Metodología

Programación Entera Mixta

2

Omega

Objetivos

Programación Lineal Entera Mixta

A closed-loop supply chain Taebok Kim for deteriorating products Christoph H. Glock 1 2012 under stochastic container Yong jang Kwon return times

Revista

Táctico

Año

Operativo

Autores

Táctico Operativo

Titulo

Tactico/Operativo

No

Alcance

ANEXO 1. MATRIZ DE REVISIÓN

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo

No

palets/ contenedores

En este modelo se tienen en cuenta los contenedores en los cuales se transportan los productos perecederos y de qué manera la demora en la devolución de estos contenedores desde el comprador hasta el proveedor, afectan el costo en la cadena de suministro, por el deterioro de los productos en stock.

No

Vehículos Homogéneos

* Al producir en pequeños lotes hay menos riesgo de deterioro en los productos. *Una compañía con altos ingresos y que tenga un monopolio, no es sensible al deterioro de los No No alimentos, una empresa con competidores fuertes, si se ve afectada en sus ingresos por el deterioro de sus productos.

Observaciones

La aplicación computacional se desarrolló El transporte de productos congelados es costoso, con el software CPLEX; la cantidad de No Si por lo que se sugiere instalar más depósitos. vehículos no es restrictiva en el modelo, se utilizó el modelo VRPSD.

No

Vehículos Homogéneos

Gps

Producto Mandarinas Alimentos congelados frescos y secos

País de Aplicación

Aplicado

Elemento Estocástico Calidad

No No

Conclusiones

*En este modelo se integran decisiones tácticas y operacionales de la cadena de Se demostró que al realizar un modelo en el que se suministro. integran la localización, el inventario y el *El deterioro de los productos se mide con No Si enrutamiento, se evidencia un ahorro significativo periodos de tiempo. en los costos. *Se utilizó GAMS para desarrollar el modelo.

Vehiculos Capacitados

A Max–Min Ant System for 4 the split delivery weighted vehicle routing problem

No No

Productos perecederos

A location-inventory-routing3 problem with perishable products

No No

Productos perecederos

A food distribution network 2 problem: a case study

No Si

Corea del Sur

A closed-loop supply chain for deteriorating products 1 under stochastic container return times

Tiempo

Titulo

Demanda

No

SDVRP relaja el supuesto en el caso de que cada cliente pueda ser visitado varias veces Se demuestra la necesidad y la eficacia de incluir el en lugar de una vez, esto coincide con peso de la carga en la formulación del problema de escenarios prácticos. En consecuencia, la No Si ruteo de vehículos y por lo tanto demostrar que la SDVRP ha recibido cada vez más atención SDWVRP es más beneficioso en comparación con de los investigadores desde los años 1990 ( el SDVRP. Belenguer y Martínez, 2000 ; Lee, 2002 ; Jin, Liu, y Eksioglu, 2008; Moreno, Poggi de Aragón, y Uchoa, 2010).

No

72

2010

Food Control

*Construir un modelo para resolver problemas de planificación para multitemperatura y distribución conjunta (MTJD). *Disminución de costos y gastos generados por el transporte de alimentos y su manipulación.

*Desarrollar un sistema de seguimiento en Tiempo real de los productos perecederos durante su transporte. *Desarrollar un sistema basado en las Journal of Food nuevas tecnologías como: RFID, redes de Engineering sensores y GPS. *Disminuir las perdidas por deterioro de mercancías durante su transporte.

73

*Se aplica en modelo con tres diferentes técnicas. *Se crea un algoritmo para el costo de los vehículos.

*Se diseñan modelos matemáticos para la disminución del valor de los productos durante su transporte. *Formulación matemática desarrollada con algoritmos para toma de decisiones, por medio de un sistema de reglas. *Se aplica en un caso de estudio.

Determinístico /Estocástico

Tipo de Modelo Programación Entera Mixta

Alcance Operativo

Determinístico Determinístico

Se formula el problema como un modelo programación lineal entera mixta (MILP).

Integrar la trazabilidad y la seguridad El modelo se basa en un problema alimentaria en la producción y distribución dinámico simple capacitado lot sizing de alimentos.

(ULS) (De una sola etapa de producción capacitada), en la función objetivo se incluyen costos de calidad.

Programación lineal entera mixta

Springer

Aplicación de un HFFVRP (flota de ruteo de vehículos fijo heterogéneo) y posterior solución con el Algoritmo (BATA) de manera computacional.

Determinístico

Lixing Wang S.K. Kwok W.H. Ip

2010

*Resolver el problema de distribución de leche fresca para una de las mayores empresas de lácteos de Grecia.

Journal of Food *Desarrollar un algoritmo que resuelva un Engineering HFFVRP que permita programar la distribución de leche varias veces a la semana.

Metodología

Determinístico

A radio frequency identification and sensor8 based system for the transportation of food

Chaug-Ing Hsu Kang-Po Liu

2010

Objetivos

Programación Entera Binaria

A model for facilities planning for multi7 temperature joint distribution system

Aiying Rong Martin Grunow

2001

Revista

*cinética de Michaelis Menten *Reacciones de primer orden con cinética exponencial

A methodology for 6 controlling dispersion in food production and distribution

C.D. Tarantilis C.T. Kiranoudis

Año

Táctico Operativo

A meta-heuristic algorithm for the efficient distribution of 5 perishable foods

Autores

Operativo

Titulo

Táctico

No

No

Si

No

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo vehiculos heterogeneos No específica

No

Vehículos refrigerados con compartimentos

Si

Gps

Producto Productos perecederos

Leche

País de Aplicación Grecia

Si

No

Vehículos Homogéneos

A radio frequency identification and sensor8 based system for the transportation of food

Si No

Productos refrigerados

A model for facilities planning for multi7 temperature joint distribution system

Si No

Productos perecederos

A methodology for 6 controlling dispersion in food production and distribution

No Si

China

A meta-heuristic algorithm for the efficient distribution of 5 perishable foods

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

*La empresa decidió utilizar el algoritmo en su programación diaria.

Reducción del recorrido de las rutas en un Si *El algoritmo se desarrolló en un Tiempo 28%. polinomico.

Si

*Para encontrar un equilibrio entre las operaciones de producción, distribución y la seguridad alimentaria, se presento un modelo de planificación y distribución multiperiodo, que tiene como objetivo mejorar la trazabilidad y la seguridad, basado en el concepto de dispersión de la cadena Si de suministro. *Cualquier método encaminado a preservar la calidad, debe tener en cuenta todos los factores del costo y sus efectos en la dispersión. *Mediante la coordinación de la producción y la distribución, se logra determinar más eficazmente el tamaño de lote a producir.

Si

*Las nuevas tecnologías permiten controlar los temperaturas y reducir sus efectos sobre la calidad de los alimentos. *Se muestran las diferentes ventajas y desventajas Si de cada técnica utilizada, para que se analicen más apropiadamente. *Se soluciona el problema de la aplicación de técnicas logísticas de multitemperatura y enrutamiento de vehículos.

Si

Observaciones

Dispersión de la cadena: Numero de minoristas surtidos por un lote de producción. Este concepto se tomó como unidad de medida en este modelo.

*Se utilizan varias técnicas con diferentes tipos de vehículos. *La técnica requiere una gran inversión inicial, pero después genera buenos resultados en cuanto a la reducción de costos.

*Este trabajo es la base para mejoras en trabajos futuros *La toma de decisiones en el momento correcto Es un modelo robusto en el uso de nuevas Si evita considerablemente las perdidas por deterioro tecnologias. de alimentos durante su transporte.

74

Maximizar los ingresos de un productor que Se integraron varios eslabones de la tiene cierto control sobre las decisiones de cadena de suministro, desde la cosecha logística, asociados con la distribución de la hasta el transporte. Se desarrolló en cosecha.

CEPLEX.

2009

Springer

75

Tipo de Modelo

Determinístico /Estocástico Determinístico Determinístico Determinístico

Dinámica de sistemas con ecuaciones diferenciales, resueltas por medio de simulación. Se aplica en un caso ilustrativo del mundo real.

Determinístico

Omar Ahumada J. Rene Villalobos

Programación Entera Mixta

Problema resuelto con HVRPTW International (problema de ruteo de vehículos Journal of *Minimización de costos. heterogéneos con ventanas de Tiempo) 2007 Information and *Aumento en la satisfacción del cliente por resuelto con un algoritmo híbrido Management oportunidad en las entregas. inteligente de integración de simulación Sciences difusa aleatoria y con un algoritmo genético.

A system dynamics modeling Patroklos Georgiadis Diseñar un modelo que integre toda la framework for the strategic Journal of Food 11 Dimitrios Vlachos 2005 cadena de suministro, para analizarla y tomar supply chain management of Engineering Eleftherios Iakovou decisiones estratégicas. food chains

A tactical model for planning 12 the production and distribution of fresh produce

Problema resuelto con un VRPTW de gran barrio de búsqueda, se soluciona con un algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS).

Programación Entera Mixta

Liu Qiang Xu Jiuping

Minimizar costos generados por las rutas.

Metodología

Programación Entera Mixta Modelos de Simulación

A Study on Vehicle Routing Problem in the Delivery of 10 Fresh Agricultural Products under Random Fuzzy Environment

Sociedad de Estadística e Investigación Operativa

Objetivos

Alcance

Pedro Amorim A rich vehicle routing Sophie N. Parragh 9 problem dealing with Fabrício Sperandio 2012 perishable food: a case study Bernardo AlmadaLobo

Revista

Táctico Operativo

Año

Operativo

Autores

Estratégico

Titulo

Táctico

No

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo Vehículos Homogéneos

No

vehículos heterogeneos

Gps

Producto Alimentos perecederos

No

Productos Agrícolas Frescos

Observaciones

No Si

No

Camiones

No

El modelo cumple a cabalidad con los objetivos Debido a la complejidad de la geografía y propuestos. los climas se hacía necesario este modelo.

*El modelo holístico puede ser usado para identificar políticas y parámetros óptimos para diferentes decisiones estratégicas. *El modelo puede adaptarse y utilizarse en una No Si amplia gama de alimentos. *El modelo desarrollado se puede utilizar para analizar diversos escenarios y responder preguntas sobre el funcionamiento a largo plazo de las cadenas de suministro.

*Se integra toda la cadena de suministro. *Según los autores no se ha tenido el éxito esperado en el estudio de las cadenas de suministros de alimentos perecederos, porque se ha estudiado todos los eslabones por separado. Es necesario tener una visión holística de la situación.

El modelo escoge el tipo de vehiculo.

A tactical model for planning 12 the production and No Si distribution of fresh produce

México

A system dynamics modeling framework for the strategic 11 No Si supply chain management of food chains

Conclusiones

*Con el aumento en la utilización de la capacidad de los vehículos y la reducción de las distancias recorridas, se logra un ahorro del 17% en gastos de Para desarrollar el modelo se utilizó Google No Si transporte.

Maps. *El modelo logra satisfacción en las partes interesadas.

Alimentos recién cosechados Suministros de Restaurante

País de Aplicación Portugal

A Study on Vehicle Routing Problem in the Delivery of 10 Fresh Agricultural Products No Si under Random Fuzzy Environment

Grecia

A rich vehicle routing 9 problem dealing with No Si perishable food: a case study

China

Aplicado

Titulo

Calidad

No

*Usando el modelo actual, los productores pueden determinar sus requerimientos de crecimiento, de trabajo y de transporte en toda la temporada. *Los productores también pueden utilizarlo para No Si determinar sus clientes más rentables, no sólo con base en los precios que pagan, sino también basados en sus requisitos de transporte y otras condiciones, como la calidad y el servicio, que imponen.

*El modelo tiene en cuenta el carácter perecedero de los cultivos en dos formas diferentes, como una función de pérdida en su función objetivo y como una restricción para el almacenamiento de productos.

76

2006

Determinístico /Estocástico Determinístico

Programación Entera Tipo de Modelo Mixta

Alcance

Computers & Operations Research

VRPMTW (vehicle routing problem multiple route), se soluciona por medio *Maximizar el número de clientes atendidos. del algoritmos que construyen y *Minimizar la distancia recorrida por los destruyen soluciones hasta encontrara vehículos. la óptima. Se utiliza algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa de gran barrio (ALNS). El modelo se prueba por simulación.

European Journal of Operational Research

Se utiliza un VRPTW que resuelve el problema en dos fases, en la primera se generan todas las rutas posibles y paso Encontrar las rutas más cortas para un seguido se seleccionan las que vas a ser vehículo en un día de trabajo. parte del día de trabajo del vehículo. Para el desarrollo se utilizó el método basado en el algoritmo del camino más corto elemental.

77

Estocástico

Creación de aplicación computacional *Rastrear los productos dentro de la cadena para el seguimiento de productos de suministro. durante su transporte; probada por simulación.

Estocástico

2013

Computers in Industry

Determinístico

Nabila Azi Michel Gendreau Jean-YvesPotvin

2009

*Se utiliza una función lineal para el deterioro de los alimentos. *Para el transporte se modela el problema con VRPTW y se soluciona con algoritmo de búsqueda Tabú.

Simulación

An exact algorithm for a single-vehicle routing 16 problem with time windows and multiple routes

Nabila Azi Michel Gendreau Jean-YvesPotvin

*Reducir costos de distribución en función del número de vehículos utilizados, el total de la distancia recorrida y el Tiempo total de Journal of Food 2008 viaje.

Engineering *Reducir pérdida de calidad en los productos.

Metodología

*Programación Entera Mixta *Simulación

An adaptive large neighborhood search for a 15 vehicle routing problem with multiple routes

Sang Hoon Woo Ja Young Choi Choonjong Kwak Chang Ouk Kim

Objetivos

Programación Entera Mixta

An active product state 14 tracking architecture in logistics sensor networks

Revista

Operativo

A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh Ana Osvald 13 vegetables and similar Lidija Zadnik Stirn perishable food

Año

Táctico Operativo

Autores

Operativo

Titulo

Operativo

No

Computacional

Temperatura

Gps No

No específica

Aunque el modelo reduce en gran cantidad el Sistemas de gestión de redes logísticas movimiento de datos, para el futuro se sugiere No Si basadas en sensores, RFID (Radio crear un algoritmo que maneje con más eficacia los Frequency Identification). datos.

No

Vehículos Homogéneos

No No

El modelo no se aplicó pero se hizo para una *Reducción de costos en un 47%. empresa que funciona en Eslovenia, en No Si *El Tiempo que duran los alimentos dentro de los donde hay muchas leyes para el transporte vehículos es crucial para mantener su calidad. de alimentos.

En este trabajo se hace una adaptación del sistema algoritmo metaheurístico de búsqueda adaptativa No Si de gran barrio (ALNS), se demuestra por medio de Un solo vehículo hace varias rutas. simulación que se tienen mejores resultados en comparación al modelo clásico ALNS.

No

Camión Con Capacidad Limitada

An exact algorithm for a single-vehicle routing 16 problem with time windows and multiple routes

Vehículos Tipo de vehículo Homogéneos de Capacidad Ltda

Producto

No No

Observaciones

Productos perecederos

An adaptive large neighborhood search for a 15 vehicle routing problem with multiple routes

No

Conclusiones

Productos perecederos

Verduras frescas

País de Aplicación

Si No

An active product state 14 tracking architecture in logistics sensor networks

Productos Perecederos

Si No

Productos perecederos

A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh 13 vegetables and similar perishable food

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

El algoritmo generado es demasiado grande y no No Si genera una buena solución, pero puede ser la base para estudios futuros.

78

Determinístico /Estocástico Determinístico

Determinístico

Kapil Gumasta FelixT.S.Chan M.K.Tiwari

Primero se diseña un modelo de inventarios basado en el tiempo de deterioro del producto; seguidamente se *Minimizar costos de transporte e inventario. diseña el modelo de transporte, teniendo Int. J.Production *Maximizar el beneficio neto.

2012 en cuenta los costos y los vehículos Economics *Hacer un modelo de inventario y transporte necesarios para que el producto llegue integrado. fresco; por último se integran con una función de minimización de costos y maximización de ingresos.

Aiying Rong Renzo Akkerman Martin Grunow

Se combinan modelos de decaimiento de calidad alimentaria con modelos *Modelar la degradación de los alimentos. logísticos, por medio de la programación Int. J.Production *Minimización de costos.

2009 lineal entera mixta para planificar Economics *Planificar producción y distribución, producción y distribución. En la centrado en la calidad del producto. segunda parte del trabajo se hace una aplicación ilustrativa del modelo.

Determinístico

Tipo de Modelo

VRPTW Se resuelve el problema en dos fases, en la primera se generan todas las Encontrar las rutas más cortas para varios rutas posibles y paso seguido se vehículos en un día de trabajo. seleccionan las que vas a ser parte del día de trabajo de los vehículos.

Programación Entera Mixta

Metodología

Alcance

2010

European Journal of Operational Research

Objetivos

No determinado

An optimization approach for 19 managing fresh food quality throughout the supply chain

Revista

Programación Lineal Entera Mixta

An incorporated inventory transport system with two 18 types of customers for multiple perishable goods

Nabila Azi Michel Gendreau Jean-YvesPotvin

Año

operativo

An exact algorithm for a vehicle routing problem with 17 time windows and multiple use of vehicles

Autores

Táctico Operativo

Titulo

Táctico Operativo

No

79

Tipo de vehículo Vehículos Homogéneos

Computacional

Gps No

Temperatura

Producto Productos frescos

No

Observaciones

No Si El algoritmo soporta un máximo de 50 clientes.

Este modelo es la mejora del modelo inmediatamente anterior.

Vehículos Homogéneos

si No

Productos perecederos

País de Aplicación

Si No

Conclusiones

Hay muchas maneras de ampliar esta investigación para mejorar los resultados. En esta investigación se asumió una función de demanda sencilla, mientras que en la realidad las funciones de demanda son mucho más complejas, por lo tanto, No No más exactas y realistas; además, el costo de transporte se tomó por una distancia fija, por lo tanto, este trabajo puede ser ampliado en el futuro teniendo en cuenta la distancia en el costo de transporte.

Como bien dice Zanoni y Zavanella (2007), los productos perecederos se puede dividir en dos sub-grupos: I. productos con vida útil limitada, cuando los productos mantienen su utilidad por un período fijo de tiempo y luego hay que considerarlo inútil y II. productos con una vida útil variable, se disminuye su utilidad con el tiempo, de acuerdo con la edad del producto.

No específica

An optimization approach for 19 managing fresh food quality throughout the supply chain

No

Alimentos perecederos

An incorporated inventory transport system with two 18 types of customers for multiple perishable goods

No No

No especifica

An exact algorithm for a vehicle routing problem with 17 time windows and multiple use of vehicles

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

*El principal aporte de este trabajo radica en la inclusión de la calidad de los productos en la modelación de la cadena de suministro alimentaria, y en la diferenciación de flujos de producto basado en la calidad del producto. El modelo es una herramienta útil para la operación de producción y Si No de los sistemas de distribución en la industria alimentaria. *El modelo tiene como objetivo apoyar la toma de decisiones tácticas a medio plazo. *El modelo podría ser utilizado para ayudar en la evaluación del desempeño en términos de costos y de la calidad de los productos.

80

*La característica más importante que se debe tener en cuenta del producto es su calidad. *La gran variedad de características de los productos, a menudo también han limitado las posibilidades de integración en las cadenas de suministro de alimentos ( Van Donk et al., 2008 ). *la temperatura es la principal condición ambiental que lleva a la degradación de la calidad del producto alimenticio (por ejemplo, Labuza, 1982 )

2012

European Journal of Operational Research

*Desarrollo del modelo, solución con algoritmos y análisis de resultados. *De manera exponencial se determina el *determinar el flujo de producción máximo tiempo de decaimiento del producto en para aumentar el beneficio. número de unidades, a través de la *Minimizar los costos generados por introducción de multiplicadores de arco, deterioro. que dependen de la duración del tiempo *Aumentar la seguridad alimentaria del y las condiciones ambientales asociados producto. con cada actividad en la cadena de suministro.

*Minimización de costos y de personal. *Optimización de las operaciones de producción y distribución, para aprovechar Int. J.Production al máximo el presupuesto de estas 2013 Economics actividades. *Conservar al máximo la calidad de los alimentos.

81

Se organizan las decisiones a largo plazo y las decisiones a corto plazo, posteriormente se hace un modelo para las decisiones tácticas y otro para las decisiones operativas.

Determinístico /Estocástico Determinístico Determinístico

Se realiza la modelación con números difusos triangulares, por último el modelo se desarrolla y se aplica al caso de estudio.

Tipo de Modelo

*Integrar la cadena de suministro de un aceite vegetal comestible con un modelo de programación lineal difusa multiobjetivo. *Minimizar costos totales de transporte.

Programación Lineal Difusa Multiobjetivo

2012

Applied Mathematical Modelling

Alcance

Metodología

Determinístico

Poorya Farahani Martin Grunow n Renzo Akkerman

Objetivos

Modelo Computacional no Especificado

Design and operations 22 planning of municipal food service systems

Min Yu a Anna Nagurney

Revista

Modelación Matemática Genérica

Competitive food supply 21 chain networks with application to fresh produce

Turan Paksoy Nimet Yapici Pehlivan Eren Özceylan

Año

Táctico Operativo

Application of fuzzy optimization to a supply 20 chain network design: A case study of an edible vegetable oils manufacturer

Autores

Táctico Operativo

Titulo

Táctico Operativo

No

Tipo de vehículo

Temperatura

Vehículos Homogéneos

No

*Los resultados de este caso estudio sugirieron que el producto diferenciación puede ser una estrategia eficaz para que una empresa se mantenga financieramente, especialmente en Si tiempos de brotes de enfermedades de origen alimentario. * Se recomienda utilizar este modelo para fortalecer la calidad y ser más competitivos.

No específica

No

Computacional

Gps

Producto Aceite vejetal y sus materias primas Melón

País de Aplicación Turquía

No

*Los problemas del mundo real en las cadenas de suministro, modelos de red, coeficientes y parámetros relacionados, como la demanda, la capacidad y coeficientes de costos unitarios, son Se utilizan métodos para resolver funciones No Si normalmente difusos e imprecisos, debido a difusas. información incompleta o imposible de obtener. *El modelo lo gra un equilibrio en los eslabones de la cadena de susministro.

Conclusiones

Si

Vehículos Homogéneos

Si Si

Alimentos para restaurante

Design and operations 22 planning of municipal food service systems

Si Si

Estados Unidos

Competitive food supply 21 chain networks with application to fresh produce

No Si

Dinamarca

Application of fuzzy optimization to a supply 20 chain network design: A case study of an edible vegetable oils manufacturer

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

*Con la reducción de los costos que genera el modelo, se puede utilizar el presupuesto ahorrado para comprar insumos de mayor calidad. *se debe hacer más énfasis en la integración del personal al modelo para investigaciones futuras.

No Si *Al realizar un modelo integrado se pueden tomar mejores decisiones con los resultados obtenidos. *La vida útil de los productos tiene relación con la utilización del personal. *En este modelo se logra alargar la vida útil de los productos.

82

Observaciones

*Se toman en cuenta los costos generados por alimentos deteriorados. * Se analizan diferentes escenarios antes, durante y después de un brote de una enfermedad transmitida por los alimentos. *Los minoristas, tales como Globus, un minorista alemán, también se están dando cuenta de que la frescura de alimentos puede ser una ventaja competitiva ( Lütke Entrupet al, 2005. ; véase también Aiello et al., 2012).

* Modelo con trabajadores polivalentes. *Modelo basado en la red de suministros de restaurantes institucionales para ancianos y niños en Dinamarca. *El modelo tiene en cuenta la vida útil de los productos.

Z. Firoozi Distribution Network Design N. Ismail for Fixed Lifetime Perishable Sh. Ariafar 25 2013 Products: A Model and S. H. Tang Solution Approach M. K. A. M. Ariffin A.Memariani3

Applied Soft Computing

Crear un modelo que minimice costos totales Función Objetivo con parámetros y y satisfaga las demandas mensuales de trigo restricciones, resuelta por medio de un de las provincias. algoritmo genético.

Hindawi Publishing Corporation

Determinar de manera óptima la cantidad, la ubicación y el nivel de inventario de los centros de distribución con la asignación de los minoristas que va a atender, de tal forma que los costos de transporte, instalación fija y el inventario, sean minimizados, teniendo en cuenta la vida útil de los productos.

83

Se diseña un modelo que tiene en cuenta los stock de seguridad y los costos totales incluyendo el transporte, se soluciona por medio de un Algoritmo Lagrangian relaxation, Este algoritmo es uno de los más exitosos para resolver problemas de distribución.

Determinístico /Estocástico

Tipo de Modelo

Determinístico Estocástico

Nasrin Asgari Developing model-based Reza Zanjirani software to optimise wheat Farahani 24 2013 storage and transportation: A Hannaneh Rashidireal-world application Bajgan Mohsen S. Sajadieh

Determinístico

Reducir costos totales de producción y Design of a supply chain transporte, para una cadena de suministro de Se diseña la cadena de suministro al Radhika K. Apaiah Journal of Food 23 network for pea-based novel 2005 guisantes; para que puedan reemplazar el revés, es decir, desde las necesidades Eligius M.T. Hendrix Engineering protein foods consumo de carne. del cliente hasta producción primaria.

Programación Lineal

Metodología

Programación Entera Lineal

Objetivos

Programación No Lineal Entera Mixta

Revista

Alcance

Año

Táctico Operativo

Autores

Táctico Operativo

Titulo

Táctico

No

El modelo desarrollado determina la configuración óptima de las decisiones de control de inventario en la red. Además, el modelo desarrolla un No Si equilibrio entre la mejora de las condiciones a un mayor tiempo de vida de los productos y la reducción de los costos de inventario, al tener un producto con un tiempo de vida más corto.

No

No

Computacional

Vehículos Homogéneos

*El trabajo ofrece una forma útil para tomar decisiones optimas sobre la gestión de recursos. *EL modelo reduce costos en un 14.9%.

No Si *Cada mes se pueden actualizar los datos de entrada.

Temperatura

Tipo de vehículo

* Se presenta un método sistemático para desarrollar y diseñar una red de suministro de un producto en particular con una meta específica. *La programación lineal es una herramienta que se No No puede utilizar para generar y evaluar diferentes escenarios con restricciones. * Este modelo proporciona una forma metódica para recopilar información pertinente.

No específica

Producto Trigo

Guisantes

País de Aplicación

Gps

No No

Iran

No Si

No

Intermodal Camión, Mar, Barcaza Camion

Distribution Network Design for Fixed Lifetime Perishable 25 Products: A Model and Solution Approach

Clima, Demanda Oferta

Developing model-based software to optimise wheat 24 storage and transportation: A real-world application

No No

Productos perecederos

Design of a supply chain 23 network for pea-based novel protein foods

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

84

Observaciones

* El patrón de producción y consumo actual de alimentos, tiene un fuerte impacto sobre el medio ambiente y los recursos naturales, adicionalmente no es sostenible. *El modelo se desarrolla en GAMS. *Modelo basado en la producción de guisantes en: Holanda, Francia, Ucrania y Canadá.

*La cantidad de trigo importada es igual a la cantidad de pan desperdiciada. *Este modelo tiene en cuenta las temporadas climáticas del año.

*Los modelos de distribución, toman la vida útil de un producto como infinito, razón por la cual se hacen obsoletos para los productos perecederos. *Se utiliza el modelo Eoq para productos perecederos.

Determinar la mejor ruta de transporte para la recolección de mora de castilla (Rubus glaucus) en 4 municipios del sector rural del Departamento del Huila y el traslado hasta la ciudad de Tuluá en el Departamento del Valle del Cauca.

*Se ubicaron las zonas de producción por medio de geo referenciación satelital. *Se determina la velocidad de las rutas por medio de la metodología aplicada por el ministerio de transporte. Luego medición de rutas con GPS. *Asignación de costos. *Aplicación de ecuación de costo total.

Determinístico /Estocástico Estocástico

Tipo de Modelo

Alcance

Estocástico

Feasibility Study for a Motorway of the Sea (MoS) between Spain and France: 28 Application to the Transportation of Perishable Cargo

*Medición del valor perdido en el producto por medio de ecuaciones. *Maximización del valor de los productos. *La distribución se modela con una *Minimizar el valor perdido de los productos. función objetivo que minimice los *Desarrollar un sistema basado en: RFID costos. (identificación por radiofrecuencia). *Simulación del Modelo.

Determinístico

Carlos Andrés Arcos Facultad de Evaluación de rutas para el Silvio Andrés Ciencias 27 transporte de perecederos en Mosquera 2008 Agropecuarias el sector rural Dora Clemencia Universidad del Villada Cauca

Metodología

Simulación

Springer

Objetivos

Ecuaciones con datos reales

2005

Revista

Función Lineal

Dong Li Dennis Kehoe Paul Drake

Año

Táctico Operativo

Dynamic planning with a wireless product 26 identification technology in food supply chains

Autores

operativo

Titulo

Estratégico

No

Juan Carlos Pérez Mesa Jose Joaquin Céspedes Lorente

2010

Routledge

Utilización de funciones Lineales para Aumentar el envío de frutas y hortalizas de determinar cuál es la mejor opción de Almería (sureste de España) a Port Vendres- transporte al mínimo costo, Perpiñán (sureste de Francia). seguidamente se simula en diferentes escenarios y circunstancias.

Jose Antonio Ssalinas Andújar

85

No

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo Vehículos Homogéneos

Gps

Producto

País de Aplicación

Productos perecederos Mora

Si

Intermodal Camión, tren, barco

No No

Colombia

No Si

Si

Vehículos de capacidades Variadas

Feasibility Study for a Motorway of the Sea (MoS) between Spain and France: 28 Application to the Transportation of Perishable Cargo

Cantidad de Mora Cosechada

Evaluación de rutas para el 27 transporte de perecederos en el sector rural

si No

Frutas y hortalizas

Dynamic planning with a wireless product 26 identification technology in food supply chains

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Si

*Es un modelo de planificación innovador en el caso de alimentos perecederos. *La tecnología RFID tiene un enfoque de planificación tan dinámico y real del tiempo, que es un requisito previo para el seguimiento y Si localización de productos en movimiento. *La investigación futura debe darse al estudio de casos, para identificar las limitaciones más detalladas y sensibles que ocasionan las pérdidas en el valor del producto.

Conclusiones

*No existe en las zonas productoras de mora en el Departamento del Huila una coordinación entre productores y comercializadores, razón por la cual no se ven las mejoras en el proceso de transporte; del mismo modo, no existe un intercambio de información sistemática entre productores y No No comercializadores, ni la integración de tecnologías de la información. *Una de las limitaciones para la reducción de costos de transporte es el estado de la infraestructura vial.

Observaciones

El seguimiento en tiempo real de los productos y la trazabilidad de la producción, son importantes para la mejora de la eficiencia y de la calidad del producto, dentro de la cadena de suministro.

Es un caso muy interesante debido a su aplicación real y porque es Colombiano.

Además tiene una metodología basada en muchas reglamentaciones del país utilizadas para el tránsito vehicular.

Dadas las circunstancias del mercado, en la que En el artículo se hace un análisis sobre el predomina el transporte por tierra, no es probable No Si transporte que se utilizara en el futuro, someterse a un cambio relevante de estrategia al basados en la situación actual. mediano plazo.

86

2013

Springer

Omega

Determinístico /Estocástico Determinístico

Alcance

Tipo de Modelo Modelo de Optimización

Por medio de teoremas, funciones y ecuaciones se optimizan las decisiones la del distribuidor y del comprador, basados en los costos de transporte, almacenamiento y frescura de los productos transportados.

Se desarrolla un modelo de simulación Simular los procesos que se están llevando a para dos casos: distribución de carne cabo en la logística de alimentos con implementación de ERP y de perecederos, para tener soporte en pescado con Cross Docking. Se utilizó el decisiones y optimizar el proceso en general.

Simulador MARLIN.

Estocástico

2009

Disminuir los costos mediante coordinación de la cadena de suministro.

Metodología

Por medio de teoremas, funciones y ecuaciones se optimizan las decisiones del productor, distribuidor y comprador, basados en los costos de transporte, almacenamiento y frescura de los productos, en diferentes escenarios.

Determinístico

Xiaoqiang Cai Jian Chen Yongbo Xiao Xiaolin Xu Gang Yu

2008

Systems Engineering Theory & Practice

Objetivos

Simulación

Fresh-product supply chain 31 management with logistics outsourcing

A. Bruzzone M. Massei E. Bocca

Revista

Modelo de Optimización

30 Fresh-Food Supply Chain

XIAO Yong-bo CHEN Jian XU Xiao-lin2

Año

Estratégico

Fresh Product Supply Chain Coordination under CIF 29 Business Model with Long Distance Transportation

Autores

Operativo

Titulo

Estratégico

No

Desarrollar un modelo que coordine la cadena de suministro, para que cada parte involucrada tome las decisiones más óptimas, logrando un beneficio general con la mejora en el rendimiento del sistema.

87

No

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo Vehículos Homogéneos

Producto Productos perecederos

País de Aplicación

Gps No

Observaciones

Este estudio hace algunas contribuciones sobre la optimización integrada de los procesos de transporte y comercialización de un producto fresco en la cadena de suministro.

Los resultados obtenidos han demostrado ser muy Modelos de Advanced Reorganización en interesantes para el sector, mientras que en el Si Logística de ícticas Alimentación análisis se describen los costos y los beneficios de (MARLIN). las distintas alternativas de logística en cada caso.

Camiones

Si No

No

*Cuando el productor toma decisiones para maximizar su propio beneficio, se reduce el rendimiento de la cadena. *Cuando el precio de la demanda del mercado No No es alto, mejora de la ganancia de la cadena debido a la coordinación que se genera. *Cuando el distribuidor y el proveedor participan en los costos se logra una mayor cordinación en la cadena de suministro.

Conclusiones

Si

No específica

Fresh-product supply chain 31 management with logistics outsourcing

Si No

Carne Pescado

30 Fresh-Food Supply Chain

Si No

Flores

Fresh Product Supply Chain Coordination under CIF 29 Business Model with Long Distance Transportation

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

*Se notan grandes diferencias en la gestion de la cadena al tomar decisiones centralizadas y No No descentralizadas. *Es de vital importancia que las partes tengan un buen flujo de información.

88

*Utilización de logística 3pl. *El transporte de productos en largas distancia es inevitable en la mayoría de productos frescos, debido a la separación geográfica de la producción base y el mercado de destino.

2010

2012

Por medio de decisiones de Markov se desarrolla un modelo para encontrar el costo y la política óptima para la Transportation Controlar la calidad de los alimentos inspección de los alimentos en un solo Research Part E perecederos en tránsito al mínimo costo. camión; se proponen varios escenarios y se hace un ejemplo ilustrativo con el transporte de fresas.

89

Determinístico /Estocástico

Programación Lineal Entera Mixta Tipo de Modelo

Determinístico

En la segunda fase nos centramos en la construcción de un modelo de SDP para el control de inventario de productos perecederos. Luego, en la tercera fase, se construye un modelo de VRP eficiente para determinar las rutas óptimas. En la cuarta fase, el diseño de un algoritmo heurístico para mejorar la solución inicial propuesta por el SDP y Modelos VRP. Finalmente, en la quinta fase se demuestra la aplicación y validación de la SDP y VRP con algunos ejemplos numéricos.

Department of Mathematics and Computer Science Eindhoven University of Technology (Master tesis)

Proponer un modelo matemático que integre el inventario y la distribución de productos perecederos, para optimizar el beneficio neto total desde la perspectiva de una cadena de tiendas de solo elemento perecedero.

Alcance

Se desarrolla un modelo con una interfaz entre la producción y la distribución, dividiendo el problema de manera jerárquica; para disminuir su complejidad, el ruteo se desarrolla con un VRPTW.

Estocástico

Chelsea C. White III Taesu Cheong

*Mejorar la calidad de los productos perecederos en el intervalo de Tiempo que hay entre la producción y la entrega. *Diseñar rutas de vehículos y horarios para recoger los alimentos preparados y la entregarlos a los clientes.

Metodología

Estocástico

In-transit perishable product inspection

Springer

Objetivos

Programación Lineal Entera Mixta

34

Mahmood Rezaei Sadrabadi

2012

Revista

Cadena de Markov

Integrated vehicle routing and inventory control for 33 perishable items with stochastic demand

Poorya Farahani M. Grunow H.-O. Gu¨nther

Año

Táctico Operativo

Integrated production and 32 distribution planning for perishable food products

Autores

Táctico Operativo

Titulo

Estratégico

No

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo

*El modelo propuesto es para productos con un Tiempo de vida entre 4 a 20 días y que utilice transportes interurbanos. *. Debido a que se utilizó un método heurístico No Si para resolver una parte del modelo, la solución óptima no está garantizada. Sin embargo, la toma de decisiones integrada en el control de inventario y el transporte de vehículos hace que la solución final para estar más cerca a la solución óptima.

Si

Gps

País de Aplicación

Producto Productos preparados Productos perecederos

Demanda

Vehículos Homogéneos

No No

No

Vehículos Homogéneos

In-transit perishable product inspection

No No

Si

*Se reduce la complejidad problema considerablemente de tal forma que se puede resolver demanera integrada en un Tiempo razonable. *Los resultados numéricos indican que el enfoque Si integrado mejora significativamente la calidad de los alimentos sin aumentar la producción y los costos de distribución. *Se logra una mejora de la calidad de los alimentos.

Camiones Con Manejo de Temperatura

34

Calidad delProducto

Integrated vehicle routing and inventory control for 33 perishable items with stochastic demand

Si No

Perecederos y fresas

Integrated production and 32 distribution planning for perishable food products

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

No

Si

Conclusiones

*Presentación de un nuevo modelo basado en decisiones de Markov. *Tomando ventaja de la estructura especial del problema, se desarrolló un procedimiento eficaz Si para la determinación de la función optima de ganancia, evitando los problemas asociados con los procedimientos de solución para decisiones de Markov.

90

Observaciones

Con planificación integrada, se puede coordinar la producción y la distribución, para tomar decisiones y lograr un equilibrio entre la calidad de los productos entregados y los costos totales.

Es un modelo que no se ha realizado antes y es un buen aporte para el control de los productos durante el transporte, ya que es un tema muy poco estudiado y de vital importancia, debido a que por la pérdida de producto se generan altos costos.

Modelling food logistics M. Soysal networks with emission n, J.M.Bloemhof37 considerations: The case of 2013 Ruwaard an international beef supply J.G.A.J.vanderVorst chain

Int. J. Production Economics

Se integran los costos totales de distribución, costos de gastos de *Minimizar el costo total de la logística. combustible, reducción de emisiones de *Minimizar la emisión de gases ocasionados gases y de costos por el manejo de por la logística del transporte. inventario de alimentos perecederos, por medio de un MOLP; luego se hace una aplicación en el mundo real.

91

Tipo de Modelo

Determinístico /Estocástico Determinístico

P.Amorim M.A.F.Belo-Filho F.M.B.Toledo C.Almeder B.Almada-Lobo

Se hacen dos formulaciones matemáticas para este problema; en la primera formulación se modela la producción *Crear una estrategia para incorporar los integrada operativa y el problema de enfoques de make to order y tamaño de lote, Int. J.Production distribución, teniendo en cuenta el 2013 con los productos perecederos.

Economics procesamiento por make to order (I-BS*Sincronizar con precisión la producción con VRPTW). La segunda formulación se la distribución. extiende de la primera considerando el tamaño de los lotes (I-LS-VRPTW).

Luego ambos modelos son comparados.

Determinístico

Con la metodología de la optimización multicriterio y su aplicación a la función Encontrar el método de transporte más de costos, se determina cual es la mejor económico y sostenible, entre el sistema 2012 Transport Policy combinación de transportes para la intermodal terrestre y las avenidas marítimas, exportación de frutas y verduras. Al final para la exportación de frutas y verduras. se hace un contraste de los resultados con la realidad.

Determinístico

Juan Carlos Perez Mesa Emilio Galdeano Gomez Jose A. Salinas Andujar

Programación Multicriterio

Metodología

Programación Lineal Entera Mixta

Objetivos

Alcance

Revista

Programación Lineal Multiobjetivo

Lot sizing versus batching in the production and 36 distribution planning of perishable goods

Año

Estratégico

Logistics network and externalities for short sea 35 transport :Ananalysis of horticultural exports from southeast Spain

Autores

Táctico Opertativo

Titulo

Táctico Operativo

No

Computacional

Temperatura

El costo de transporte intermodal de puerto es 14% menor que el transporte terrestre,sin embargo, el Tiempo total de tránsito para el sistema intermodal es casi el doble que para el transporte terrestre.

No Si Este escenario el transporte marítimo de productos hortícolas en la actualidad es mínimo, ya que el operador cree que el transporte marítimo constituye un mayor riesgo.

No

Intermodal Camión, Tren, Barco

Tipo de vehículo

Observaciones

No

Vehículos Homogéneos

Gps

Producto Frutas y verduras

País de Aplicación

Alimentos perecederos

No Si

Conclusiones

La integración de los enfoques estratégicos, tácticos y operativos de la *Se demuestra que el modelado por tamaño de lote producción y los procesos de distribución, No Si hace una mayor reducción de los costos totales. pueden entregar mejores resultados para las empresas, al contrario de un enfoque disociado (Park, 2005; Amorim et al., 2012).

Camiones

Modelling food logistics networks with emission 37 considerations: The case of an international beef supply chain

No No

Carne

Lot sizing versus batching in the production and 36 distribution planning of perishable goods

No No

Brasil

Logistics network and externalities for short sea 35 transport :Ananalysis of horticultural exports from southeast Spain

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

*El modelo puede ser fácilmente adaptado para otras cadenas de alimentos. *Se logra diseñar un modelo de red logística que No Si sea más amigable con el medio ambiente, al tiempo que cumple con los objetivos propios del manejo de alimentos perecederos.

No

92

Considera simultáneamente el transporte y las emisiones de gases (afectados por la estructura vial, los tipos de vehículos, los tipos de combustibles, cargas de peso de los vehículos y las distancias), y el carácter perecedero del producto, en un modelo MOLP.

93

Se modelan la poscosecha y distribución de los productos, basados en su calidad, luego se aplica el modelo en un caso de estudio.

Determinístico /Estocástico

Tipo de Modelo

Alcance

Determinístico

Desarrollar un modelo operativo para toma Int. J.Production de decisiones por parte del agricultor, 2011 Economics relacionadas con producción y distribución en tiempos de cosecha.

Determinístico

European Journal of Operational Research

Se presenta una forma de considerar las cadenas agrícolas y no agrícolas, Presentar una metodología incluyendo los parámetros de calidad, la para la optimización de las cadenas agrícolas traducción del diseño de las cadenas de DP que explícitamente se ocupa de la agrícolas a la terminología DP, se explica calidad del producto a desarrollar y la sobre la base de un ejemplo de una sola apariencia del producto dimensión. El concepto de la aplicación del enfoque DP en el programa informático MATLAB (The Mathworks, 1999)

Programación Entera Mixta Multiobjetivo Lineal y No Lineal

Omar Ahumada J.ReneVillalobos

Metodología

Se Modela la producción y la distribución de productos perecederos Integrar la producción y la distribución en un de manera integrada teniendo en cuenta Int. J.Production 2012 solo modelo, teniendo en cuenta la la vida útil de los productos, en dos Economics perecibilidad de los productos. formas, con vida útil fija y vida útil suelta, luego se hace un ejemplo ilustrativo.

J.K. Gigler, E.M.T. of agri Hendrix, R.A. dynamic Heesen, V.G.W. van 2001 den Hazelkamp, G. Meerdink

Operational model for planning the harvest and 40 distribution of perishable agricultural products

Objetivos

DP (Programación dinamica)

On optimisation 39 chains by programming

P. Amorim H.-O.Günther B.Almada-Lobo

Revista

Programación entera mixta

Multi-objective integrated production and distribution 38 planning of perishable products

Año

Operativo

Autores

Operativo

Titulo

Operativo

No

Operational model for planning the harvest and 40 distribution of perishable agricultural products

No

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo Vehiculos Homogeneos

No

Vehículo Capacitado

Si No

Gps

Producto Productos perecederos

Si No

No

Camiones

of agri dynamic

Biomasa de sauce

On optimisation 39 chains by programming

Si No

Tomates y pimientos

Multi-objective integrated production and distribution 38 planning of perishable products

País de Aplicación

Titulo

Aplicado

Elemento Estocástico Calidad

No

Si

Este trabajo debe ser percibido como una investigación exploratoria en este desafiante campo. En trabajos futuros trabajos deberían Si centrarse en la comprensión del impacto de este enfoque integrado de la planificación a nivel táctico.

Conclusiones

Observaciones

En las cadenas agroalimentarias, los productos se caracterizan por dos tipos de estados, los estados de apariencia y los estados de calidad. Los estados de apariencia son influenciados por el manejo de las acciones. Estados de calidad están No Si influenciados por el procesamiento, acciones de Se resolvió mediante el aplicativo Matlab transporte y almacenamiento.

La calidad depende de la duración del desarrollo de los procesos y, por lo tanto, el tiempo de procesamiento de la cadena puede determinar el diseño de la cadena óptima

Si

Medio de entornos complejos y cambiantes. El uso de la herramienta de modelado propuesto sería muy Si útil para maximizar los ingresos de los cultivadores bajo diferentes climas y los mercados dinámicos.

94

En este trabajo se presenta un modelo operativo diseñado para proporcionar decisiones de cosecha, empaque y distribución de cultivos de productos agrícolas perecederos, con el objetivo de maximizar los ingresos del productor.

Biosystems engineering

Determinístico /Estocástico

Tipo de Modelo

Alcance

Analizar los ciclos de entrega óptimos para la entrega de alimentos en forma conjunta de varias temperaturas utilizando tanto la distribución tradicional Multi-Vehículos (TMVD ) y sistemas conjuntos de distribución Multi - Temperatura (MTJD ), con el fin de minimizar los costos

Se contruyen dos modelos de programación matemática (TMVD Y MTJD) teniendo en cuenta la variabilidad de las demandas de tiempo dependiente y las ventanas de tiempo para la entrega de los diferentes alimentos con rangos de temperatura, luego se comparan los modelos con el fin de determinar cual de los dos minimiza los costos de transporte

Estocástico

2008

Revista

Food Control

Metodología

Presentar un nuevo enfoque para la optimización de las cadenas de suministro de alimentos frescos que maneja un equilibrio entre los costos de logística y algunos índices de medición de la calidad de la comida en sí como percibida por el consumidor, como la madurez, la carga microbiana o la temperatura interna.

La cadena de suministro y el comportamiento del producto durante su entrega se describen utilizando un modelo híbrido que consiste en dos partes específicas. La primera parte tiene en cuenta la dinámica orientadas a eventos (por lo general de manejo del producto) mientras que el segundo se describe la dinámica controlados por tiempo (la dinámica de algunos parámetros que caracterizan el producto alimenticio en la cadena de suministro).

El rendimiento de la cadena de suministro, es expresado en términos de costos de logística y la calidad del producto final, luego se mejora utilizando un algoritmo de optimización específica que utiliza el modelo para asegurar la viabilidad de las soluciones óptimas propuestas.

Estocástico

F. Dabbene P. Gay N. Sacco

2013

Objetivos

Simulación

Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain 42 environments, Part I: Background and methodology

Chaug-Ing Hsu Wei-Ting Chen Wei-Jen Wu

Año

No determinado

Optimal delivery cycles for 41 joint distribution of multitemperature food

Autores

Táctico

Titulo

Táctico

No

95

Temperatura

Computacional

No

Vehículo con capacidad limitada y manejo Tipo de vehículo de temperatura

Gps

Producto Productos con vida útil limitada (frutas, verduras, carnes)

País de Aplicación

Aplicado

Elemento Estocástico Calidad

No No

No

No específica

Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain 42 environments, Part I: Background and methodology

Si No

Productos perecederos

Optimal delivery cycles for 41 joint distribution of multitemperature food

Demanda

Titulo

Clima

No

Si

El costo total de la operación, así como los costos de inventario y de la pena son mucho más bajos en MTJD que en TMVD. el sistema MTJD entregó más alimentos de diferentes rangos de temperatura y sirvió a más Si minoristas que el sistema TMVD durante la mayoría de los períodos.

Para el ejemplo númerico se comprobó que los ciclos de entrega de los alimentos con el sistema MTJD son menores que con el sistema TMVD

No

El rendimiento se mejora mediante la optimización de los valores de la física y los parámetros que describen la logística de la cadena de suministro.

Por otra parte, la presencia de incertidumbre en el comportamiento de la cadena es tomado Anque se habla de la temperatura, no es Si explícitamente en cuenta en la fase de optimización, tenida en cuenta dentro del modelo lo que lleva a resultados que son robustos con respecto a los cambios de los parámetros. las soluciones aportadas por el algoritmo se han demostrado ser buenos y robustos con respecto a la incertidumbre.

Conclusiones

96

Observaciones

No tiene en cuenta el problema de ruteo de Vehículos, ya que establece que e ciclo de entrega se realizará conforme la cercanía del momento de la demanda para el rango de temperatura correspondiente.

Algoritmo de recocido simulado

Determinístico /Estocástico

Se presenta en primer lugar una solución de monitoreo en tiempo real para la distribución de la cadena de frío mediante la integración de radio frecuencia de identificación (RFID), el sensor y las tecnologías de comunicación inalámbrica. Con el aumento de la visibilidad del flujo de producto y la información de calidad, se desarrolla un multi- modelo de la etapa de planificación para determinar los planes de distribución óptimos de modo que se minimiza el coste total de toda la red de la cadena de frío.

2008

2010

Journal of Business & Industrial Marketing

Desarrollar un modelo de toma de decisiones para las estrategias de distribución en red de la cadena de frío con el flujo en tiempo real y la información de calidad de alimentos perecederos.

97

Estocástico

Data Management Minimizar los costos totales, teniendo en Se formula un problema de ruteo de 2009 S.p.A., cuenta los costos por penalización por vehículos y se resuelve por medio del University Roma demora algoritmo de busqueda tabú Tre

Determinístico

Tipo de Modelo

Se desarrolla el modelo hibrido (consta de dos partes: La primera tiene en cuenta la dinámica orientadas a eventos (por lo general de manejo del producto ) mientras que el segundo se describe la dinámica controlados por tiempo (la dinámica de algunos parámetros que caracterizan el producto alimenticio en la cadena de suministro); posteriormente se realiza la optimización con el fin de reducir costes a la vez que garantiza tanto la refrigeración correcta la carne y los plazos de entrega

Alcance

Biosystems engineering

Ilustrar y poner a prueba el enfoque de la optimización de las cadenas de suministro de alimentos frescos que maneja un equilibrio entre los costos de logística y algunos índices de medición de la calidad de la comida en sí como percibida por el consumidor, como la madurez, carga microbiana o la temperatura interna, en un estudio de caso en el mundo real, en relación con una cadena de refrigeración y distribución de carne

Determinístico

Jing Shi Jun Zhang Xiuli Qu

Metodología

Simultaneous perturbation stochastic approximation(SPSA)

Optimizing distribution strategy for perishable foods 45 using RFiD and sensor technologies

Objetivos

Progrmación entera mixta

Optimization of perishable goods retail distribution

Marta Flamini Marialisa Nigro Dario Pacciarelli

Revista

Programación Lineal

44

F. Dabbene P. Gayb N. Sacco

Año

Táctico

Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain 43 environments, Part II: A case study

Autores

Operativo

Titulo

Táctico - Operativo

No

No

Si

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo No específica Vehículo capacitado

Gps

País de Aplicación

Producto Carne Productos frescos

No

Vehículos con diferentes capacidades

Optimizing distribution strategy for perishable foods 45 Si No using RFiD and sensor technologies

Alimentos perecederos

Optimization of perishable 44 No Si goods retail distribution

Italia

Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain 43 No Si environments, Part II: A case study

Italia

Aplicado

Titulo

Calidad

No

Si

El algoritmo de optimización proporcion un diseño que mejora el rendimiento global de la cadena, Si garantizando al mismo tiempo la robustez con respecto a los cambios en el entorno de incertidumbre y la variabilidad del producto.

Conclusiones

Observaciones

Prueba con diferentes definiciones de cercanía entre los clientes No Si Cercanía dependiendo de los tiempos de viaje de información

Si

El modelo de planeación de la distribución propuesto puede capturar la dinámica de la logística debido a la frecuente actualización de la información de calidad del producto durante la distribución. Por lo tanto, la decisión de Si distribución se ajustará a las etapas secuenciales de preservar de forma óptima el valor del producto y satisfacer la demanda. La solución y el modelo propuesto puede garantizar un eficaz logística de la cadena de frío y así cumplir con el requisito de marketing.

98

Mediante la integración de la tecnología RFID, sensores y tecnologías de comunicación inalámbrica, se propone un marco de solución integral para el seguimiento y rastreo, monitoreo de parámetros medio ambiente, y la evaluación de calidad de los alimentos en la cadena de frío. El uso de la calidad en tiempo real y con la información del inventario, los minoristas pueden promover el producto con vida útil más corta y disponer los productos alimentarios en mal estado para evitar la entrega a los clientes.

El modelo de toma de decisiones propuesto puede sugerir cómo modificar el plan original de distribución para minimizar el coste total de transacciones para todas las partes interesadas, y también el pronóstico demandas insatisfechas.

El Algoritmo es resuelto utilizando GAMS.

Journal of Transport Geography

Determinístico /Estocástico

Tipo de Modelo

Alcance

Metodología

Se planteó un Modelo de programación matemática para el tamaño óptimo de la Analizar y optimizar la planificación de la flota y un modelo de programación operación a mediano y corto plazo para el matemática para la hora de salida óptima, transporte de alimentos multi- temperatura posteriormente se presenta un ejemplo numérico para demostrar la aplicación del modelo construido

Determinístico

Girma Gebresenbet Ingrid Nordmark 2011 Techane Bosona David Ljungberg

Applied Mathematical Modelling

Objetivos

El estudio se llevó a cabo mediante la organización de una serie de seminarios, la realización de mediciones de campo, análisis de optimización y estimación de emisiones. Los datos sobre las ocho empresas que distribuyen los alimentos dentro y alrededor de la ciudad de Uppsala, distribuyen fueron recogidos y analizados. Diferentes herramientas se utilizaron con éxito, es decir Sistema de Posicionamiento Global (GPS ) para la medición de campo, RouteLogiX para el análisis de la optimización de rutas y MODTRANS ( un paquete basado en Matlab ) para la estimación de emisiones.

Determinístico

2013

Revista

Programación no lineal

Potential for optimised food 47 deliveries in and around Uppsala city, Sweden

Chaug-Ing Hsu Wei-Ting Chen

Año

No determinado

Optimizing fleet size and 46 delivery scheduling for multitemperature food distribution

Autores

Táctico

Titulo

Táctico

No

Trazar los segmentos de los sistemas de distribución de alimentos y determinar las limitaciones y posibilidades en el desarrollo de un sistema de distribución de alimentos coordinado y optimizado alrededor de la ciudad de Uppsala, para promover la eficiencia y la sostenibilidad del medio ambiente

99

Temperatura

Computacional

Capacitado con manejo de temperatura

Si

Si

Vehículo Capacitados

Tipo de vehículo

No

Los resultados sugieren que las compañías determinan las horas de salida de alimentación multi- temperatura con la interacción de oferta y demanda para aumentar los beneficios. Además, cuando la demanda excede la capacidad de envío de la flota, el transportista deberá entregar alimentos de los rangos de temperatura media con Si prioridad debido a la entrega de dichos rendimientos alimentarios más beneficios. En este estudio se formula el modelo con un alto nivel de precisión para analizar la dependencia temporal del volumen de la demanda y el suministro, pero utiliza aproximaciones para la distancia y la velocidad en carretera en hora punta para reducir el problema del tiempo resolver.

En general, este estudio mostró que la distribución de alimentos coordinado y optimizado es una No Si estrategia potencial para promover los sistemas de distribución económicamente eficaces y sostenibles con el medio ambiente.

Gps

Producto Alimentos perecederos

País de Aplicación

No Si

Alimentos perecederos

Potential for optimised food 47 deliveries in and around Uppsala city, Sweden

Si

Suecia

Optimizing fleet size and 46 delivery scheduling for multitemperature food distribution

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

100

Observaciones

Sistema de Posicionamiento Global (GPS ) se utilizó para medir las rutas, ubicaciones geográficas de los productores y de los puntos de entrega, la velocidad del vehículo y altitud de las carreteras

Estocástico

Determinístico /Estocástico

Se propone un modelo de programación de la producción y de rutas para vehículos con ventanas de tiempo para las mercancías perecederas (PS Production scheduling and Huey-Kuo Chen Computers VRPTW - P) formulado como un modelo vehicle routing with time Maximizar el beneficio total esperado del 48 Che-Fu Hsueh 2008 &OperationsRes de progrmación lineal entera mixta, sien windows for perishable food proveedor Mei-Shiang Chang earch embargo al intentar resolver el problema products se tuvo que dividir el modelo en dos partes una correspondiente a la programación de la producción y el segundo la programación de la rutas

formular un problema de decisión del minorista de alimentos como un problema de PL maximizando su beneficio, utilizando datos reales en la Formular un problema de programación línela formulación del problema, pero con en el que se maximice el beneficio de los decisiones hipoteticas de los minoristas de alimentos compradores, posteriormente se realiza un análisis de sensibilidad cambiando algunos de los parámetros y se proponen subcontratar el transporte.

Determinístico

Metodología

Tipo de Modelo

Objetivos

Programación lineal entera mixta (MILP)

Revista

Programación lineal

Año

Alcance

Autores

Operativo

Titulo

Operativo

No

Purchase and Transportation 49 Planning for Food Retailing in Japan

Masatoshi Sakawa Ichiro Nishizaki Takeshi Matsui 2010 Tomohiro Hayashida

Faculty of Engineering, Hiroshima University, Japan

101

Temperatura

Computacional

Tipo de vehículo Vehículo Capacitado

No

Terecerizar algunas operaciones tales como el transporte y distribución de las frutas y verduras puede aumentar los beneficios.

No Si Aumentar los presupuestos para la compra de los productos en diferentes ciudades puede minimizar los costos y aumentar la capacidad de compra en ciudades con mejores ofertas.

Gps

Producto Frutas, verduras, carnes, etc

País de Aplicación

Aplicado

No No

No

Se formuló con éxito el PS-VRPTW-P como un modelo de programación lineal entera mixta y se propuso un algoritmo de solución asociada a ella.

Resultados computacionales indican que el algoritmo es eficaz y eficiente. Otras contribuciones y algunos conclusiones se resumen de la siguiente manera: En el problema de ruteo de Vehículos tiene Programación de la producción y de rutas de No Si como prioridad el producto con menor tasa vehículos para los productos perecederos se de descomposición integran en un marco de trabajo unificado que también es aplicable a los campos como la comida, verduras, flores, animales vivos, etc.

El PS-VRPTW-P se descompone tácticamente en dos subproblemas mutuamente dependientes "simples" y cada subproblema puede ser resuelto fácilmente por algunos algoritmos existentes.

Vehículo Capacitado

Purchase and Transportation 49 Planning for Food Retailing in Japan

Si No

Frutas y verduras

Production scheduling and vehicle routing with time 48 windows for perishable food products

Elemento Estocástico Calidad

Titulo

Demanda

No

Conclusiones

102

Observaciones

No se considera la temperatura a la que deben ser transportadas y almacenadas las frutas y verduras al igual que la tasa de descomposición de las mismas, ya que se asume un modelo en el que la cantidad de productos comprados son los que demandan los consumidores

Determinístico /Estocástico

Coordinar las decisiones para la ubicación, Advances in la distribución y el transporte de los Mechanical and 2012 productos para lograr un diseño de la red Electronic logística eficiente y verde y planificar la Engineering distribución

Descomponer el problema en dos subproblemas: 1. capacitados Problema Clustering Centrado (CCCP) 2. problema de ubicación y asignación.

En el primero se presenta un modelo matemático que busca que cada uno de los clientes pertenezca a un solo grupo de clientes y la demanda debe ser menor a la capacidad de los Vehículos asignados a dicho grupo. En el segundo modelo se busca asignar un matadero a cada grupo de clientes el cual debe tener la capacidad de producir la cantidad de demanda requerida por el grupo de clientes asignado .

Determinístico

Tipo de Modelo

Metodología

Alcance

Objetivos

Evaluar la fiabilidad de una red de distribución estocástica de flujo ( SFDN ) bajo la consideración del deterioro de la entrega de los productos. Se desarrolla un algoritmo en términos de caminos mínimos para evaluar la fiabilidad de la red.

Presentar un caso de estudio de la distribución de frutas en Taiwan y demostrar como las entradas al proceso de distribución son diferentes a la salida debido a la descomposición que sufren los productos al ser transportados.

Realizar un ejemplo numérico para ilustrar el procedimiento de solución, y presentar un caso práctico de distribución de la fruta para enfatizar la implicación de gestión de fiabilidad de la red.

Estocástico

Yi-Kuei Lin Cheng-Ta Yeh Cheng-Fu Huang

Revista

Programación lineal

Reliability evaluation of a stochastic-flow distribution 51 network with delivery spoilage

Fethi Boudahr Mohammed Bennekrouf Fayçal Belkaid Sari Zaki

Año

red de distribución estocástica de flujo (SFDN)

Reconfigurations of the Real Agri-foods Supply Chain 50 with a Subcontractor to Accommodate Electronic Technology

Autores

estratégico

Titulo

Táctico

No

2013

Computers & Industrial Engineering

103

Temperatura

El resultado de cálculo muestra que la fiabilidad de la red disminuye cuando la velocidad de descomposición se incrementa, y las entregas deben ser priorizadas. Este estudio considera que cada tipo de deterioro es independiente.

No Si Sin embargo, si una región experimenta el clima caliente entonces la tasa de deterioro puede ser correlacionado En particular, el plazo de entrega es estocástica, debido a la capacidad del transportista.

No

Computacional

Tipo de vehículo Vahículo Capacitado

Producto Pollo y pavo

No

Mediante este modelo se puede minimizar la inestabilidad de los mercado a causa de las No tienen en cuenta la temperatura y tasa de No Si distancias comprendidas entre los mataderos y los descomposición de los productos. clientes.

Vehículo Capacitado

País de Aplicación

Gps

Si No

Guayabas

Capacidad de los vehículos

Reliability evaluation of a stochastic-flow distribution 51 network with delivery spoilage

No

Tlemcen (Argelia)

Reconfigurations of the Real Agri-foods Supply Chain 50 with a Subcontractor to Accommodate Electronic Technology

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

104

Observaciones

Determinístico /Estocástico

2012

Scientia Et Technica, vol.

XVIII, núm. 53, abril, 2013, pp.

139-148

Se presenta un modelo de programación Minimizar la suma de los costos de lineal entera mixta para el problema y se inventario y transporte, cuando se da un propone la modificación de los conjunto de frecuencias de envío y los algoritmos heurísticos conocidos para productos se supone que son perecederos resolverlo

105

Metodología

Tipo de Modelo

Se presenta un modelo de programación Minimizar la suma de los costos de lineal entera mixta para el problema y se inventario y transporte, cuando se da un propone la modificación de los conjunto de frecuencias de envío y los algoritmos heurísticos conocidos para productos se supone que son perecederos resolverlo

Determinístico

Toro Ocampo Eliana Mirledy Santa Chávez Jhon Jairo Granada Echeverri Mauricio

2006

Computers & Industrial Engineering

Determinístico

Solución del problema de ruteamiento de vehículos en 53 la distribución de papa en Colombia

Revista

Programación lineal entera mixta (MILP)

Simone Zanoni Lucio Zavanella

Año

Programación lineal entera mixta (MILP)

Single-vendor single-buyer with integrated transport52 inventory system: Models and heuristics in the case of perishable goods

Objetivos

Alcance

Autores

Táctico

Titulo

Operativo

No

No

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo

Observaciones

Vehículos Homogéneos

Gps

Producto

País de Aplicación

Productos perecederos

No

Conclusiones

El presente trabajo aborda el problema de minimizar los costos de transporte e inventario asociados con el transporte de diversos productos perecederos de una única fuente a un único destino. Se propone un modelo de programación No Si entera mixta y seis algoritmos heurísticos de solución se presentan. La heurística se han probado y comparado para varios casos. Los resultados experimentales muestran que BestPer heurística proporciona el mejor rendimiento de todas las clases de casos.

El carácter perecedero de los productos se considerará con el fin de medir con precisión su impacto en los costos.

Consideran la tasa de producción es igual a la tasa de demanda Los productos tienen que ser producidos, transportados y vendidos por una fecha de caducidad que es diferente para cada tipo de producto Los productos se suponen para ser procesados en cada nodo de acuerdo con una regla FIFO. se consideran productos perecedero con vida util limitada.

Vehículo Capacitado

No Si

Papa

Solución del problema de ruteamiento de vehículos en 53 la distribución de papa en Colombia

No No

Colombia

Single-vendor single-buyer with integrated transport52 inventory system: Models and heuristics in the case of perishable goods

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Los modelos tradicionales del Cartero Viajante, Modelo de Transporte, Heurística o Metaheurística de Colonia de Hormigas, sin considerar Backhauling encarecen los costos de transporte de la mercancía o producción.

Los problemas de distribución de mercancía tienen No Si un alto impacto en la cadena logística, debido a que los costos de transporte afectan directamente los precios finales que pagan los consumidores, así que cualquier mejora en este aspecto es significativo y puede ser elemento diferenciador frente a la competencia.

Los modelos tradicionales del Cartero viajante, Modelo de Transporte, Heurística o Metaheurística de Colonia de Hormigas, sin considerar Backhauling encarecen los costos de transporte de la mercancía o producción.

Cuando se distribuye totalmente la carga de una de las fuentes se buscaba o recargaba el transporte con la siguiente fuente, se podría mejorar las respuestas si se consideraran otros criterios, por ejemplo que se recargue cuando haya capacidad de transporte disponible y se esté ubicado cerca de una fuente de producción.

106

Determimar el espacio disponible, el volumen de producto a almacenar, las condiciones en las que los productos deben mantenerse y la ubicación de éstos dentro del depósito. Con el fin de establecer el modelo para realizar la optimización

Determinístico

Determinístico /Estocástico

Verificar la influencia de la temperatura en el Storage Logistics of Fruits Daniela F. Borghi International almacenamiento de frutas y hortalizas en los and Vegetables in Reginaldo Symposium on centros de distribución, utilizando un modelo 54 2009 Distribution Centers Guirardello Process Systems matemático para optimizar la distribución de Lúcio Cardozo Filho Engineering los productos y reducir al mínimo los costos relacionados con su almacenamiento.

Construir un modelo de planificación táctica Estocástico para la producción y distribución de productos agrícolas frescos, con el fin de creaar herramientas disponibles para que los productores puedan desarrollar planes robustos de crecimiento

El enfoque de modelado seleccionado es un programa estocástico de dos etapas en el que las decisiones en una primera etapa están diseñados para cumplir los resultados inciertos en una segunda etapa. (La primera puesta en escena incorpora las restricciones de plantación y los costos asociados con las decisiones de siembra, como el costo laboral y la disponibilidad. En la segunda etapa de la información disponible es la distribución aleatoria de los ' precios y las cosechas de los cultivos de los rendimientos).

Estocástico

Metodología

Tipo de Modelo

Objetivos

Programación lineal entera mixta (MILP)

Revista

No determinado

Año

Alcance

Autores

Operativo

Titulo

Táctico

No

Tactical planning of the Omar Ahumada production and distribution 55 J. Rene Villalobos 2012 of fresh agricultural products A. Nicholas Mason under uncertainty

Agricultural systems

107

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo

Gps

Producto Frutas y vegetales

País de Aplicación

Conclusiones

Observaciones

No

Si

Se encontró es muy importante tener en cuenta la calidad de conservación de cada producto en una determinada temperatura antes de decidir sobre la logística de estos productos dentro del depósito.

Si El método es genérico y por lo tanto se puede utilizar como una herramienta para ayudar en la toma de decisiones relacionados con la logística de almacenamiento de frutas y verduras en el supermercado

Este modelo utilizado se realizó determiando las termperaturas en las que las frutas como las uvas, duraznos, papayas entre otros pueden conservar su vidal útil, se concluyó que entre más cercana este la temperatura al ideal de la fruta, mayor será su tiempo de conservación.

Se utilizo Gams y Solver CPLEX para resolver el modelo.

Se realizaron simulaciones considerando diferentes temperaturas de almacenamiento y el mismo costo de U $ 1.00 para cada uno de los productos analizados

No

Se presentó un modelo Estocástico inicial que se puede utilizar para la planificación táctica básico para un producto cultivador fresco que se encarga de las decisiones de producción y de distribución.

El modelo resultante se obtiene una solución que es significativamente diferente que el modelo No Si determinista y proporciona resultados considerablemente mejores cuando se prueba con datos reales de la temporada siguiente. Además, el modelo también ofrece mejores resultados cuando se prueba usando una simulación de 50 escenarios que da más confianza en la solidez de la formulación estocástica

Se utiliza la versión estocástica de la descomposición de Bender (método en forma de L ) y la versión multi- corte de este algoritmo ( Birge y Louveaux, 1997 ). Un tercer algoritmo, una multicorte para programas Estocásticos riesgo, se utilizó para resolver el modelo presentado.

Aunque en la segunda eta se plantea la distribución de los productos no se tiene en cuenta el tipo de transporte a utilizar

No específica

No Si

México

Rendimiento de cultivos precios del mercado

Tactical planning of the production and distribution 55 of fresh agricultural products under uncertainty

Si No

Tomates y pimientos

Storage Logistics of Fruits and Vegetables in 54 Distribution Centers

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

108

Determinístico /Estocástico

Metodología

Computers & Industrial Engineering

Se propone un modelo multi-objetivo que desacopla la minimización de los costos de distribución de la maximización del estado de frescura de los productos entregados. El principal objetivo de este trabajo es entender la relación entre el costo de distribución y frescura para diferentes escenarios en el problema de planificación de la cadena de suministro operativa

se emplea un método exacto para resolver el problema de optimalidad para las instancias de tamaño pequeño, posteriormente, los resultados se generalizan para las grandes instancias de un tamaño cercano a los problemas del mundo real, mediante el empleo de un método aproximado

Determinístico

Tipo de Modelo

Alcance

Objetivos

El objetivo de este problema de ruteo de vehículos con recogida y entrega (VRPPD) es servir a un número de proveedores dentro de las ventanas de tiempo preferido a un costo mínimo y sin violar la capacidad y las limitaciones de tiempo total de viaje aplicables para cada vehículo para la logística de productos pereceder

Se proponen dos tipos diferentes de metodología de solución en este estudio.

El primero es el desarrollo de un modelo de programación matemática para el problema y luego resolverlo utilizando un programa de solución, y el segundo es el desarrollo de una metodología basada en la heurística

Determinístico

The Pickup And Delivery Aby K Abraham Vehicle Routing Problem For Bobin Cherian Jos 57 Perishable Goods In AirGeorgekutty S Cargo Industry Mangalathu

2013

Revista

Programación entera mixta

P. Amorim B. Almada-Lobo

Año

Programación entera mixta

The impact of food 56 perishability issues in the vehicle routing problem

Autores

Operativo

Titulo

Operativo

No

International Journal of Emerging 2012 Technology and Advanced Engineering

109

No No

No

Computacional

Temperatura

Tipo de vehículo Vehículos Homogéneos

Gps

País de Aplicación

Producto Productos frescos

No

Vehículo con capacidad limitada y manejo de temperatura

The Pickup And Delivery Vehicle Routing Problem For 57 Perishable Goods In AirCargo Industry

Si No

Alimentos y vegetales refiregerados

The impact of food 56 perishability issues in the vehicle routing problem

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

No

Las principales conclusiones apuntan a que, en primer lugar, hay una desventaja evidente entre los objetivos mencionados ; segundo, las ventanas de tiempo tienen un fuerte impacto en los niveles de Si frescura de los productos entregados, por lo tanto, las grandes ventanas de tiempo conducir a una menor deterioro; Finalmente, en cuanto a la tipología del cliente no se pudieron tomar

Si

El optimizador de CPLEX determina vehículos optimizado las rutas de las camionetas y un coste óptimo. Una de las principales desventajas de utilizar un enfoque basado en Solver es que, como los de suministro de nodos aumenta, el número de variables binarias también aumenta y por lo tanto el tiempo de cálculo aumenta enormemente. A medida que aumenta la longitud de ejecución, el tiempo de Si cálculo aumenta drásticamente y más allá de un punto de la solucionador termina citando limitaciones de ejecución. La aplicación basada en GA para el VRPTW es el conjunto completo de los planes de mejoras en varios parámetros flexibles. los resultados de GA prueban superior que desde el tiempo consumido solucionadores exactas. En este GA con simple y sencillo, pero útil en casi todo tipo de aumento en el número de nodos.

110

Observaciones

Se resuelve el modelo mediante Algoritmo Genético ( NSGA - II ).

El modelo distingue dos objetivos distintos de la toma de decisiones : la minimización de los costos tangibles operativos y la maximización del valor intangible frescura.

Se asume que toda la planificación de la cadena de suministro de aguas arriba está basada en los planes de distribución y sigue el (JIT ) filosofía Just- in-Time.

Se considera la frescura del alimento, atendiendo a los clientes bajo la folisofía JIT. Se le resta a la vida útil del producto el tiempo que se tarda en iniciar el servicio al cliente para determinar la frescura con la que el producto llega a este.

Se resuelve el modelo por medio del aplicativo CPLEX (ILOG CPLEX 12.1 solver ).

El modelo es resuelto también por medio del algoritmo genetico El objetivo solución se pone a prueba de manera diferente, se analizó el costo de la ruta total del vehículo, la capacidad, las ventanas de tiempo, el tiempo consumido para el proceso de cálculo.

2003

Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies

Encontrar la ubicación de las instalaciones, el tamaño de cada envío, y las rutas de los vehículos más eficientes para reducir al mínimo los costos totales y los efectos ambientales de las tres etapas (fabricantes, centros de distribución y minoristas)

Se optimiza mediante una programación en dos fases (TSP) modelo. Durante la primera etapa, las decisiones relacionadas con seleccionar las potenciales instalaciones de servicios establecidos (fabricantes y centros de distribución), y seleccionar la tecnología de los fabricantes antes de conocer las demandas; que también se fijan durante períodos. Luego, durante la segunda etapa, se conocen las decisiones relacionadas para determinar las cantidades de productos entregados a los minoristas de los centros de distribución y posteriormente a los centros de distribución de los fabricantes y de enrutamiento de vehículos.

Disminuir la suma de los costos de transporte, costos de inventario, y el costo de la energía utilizada para mantener los alimentos refrigerados durante el transporte.

Se resuelve el problema mediante un VRPTW, que tiene en cuenta costos generados por la energía que se utiliza para mantener los alimentos refrigerados, costos por perdida de producto y costos por retrasos en la entrega; el problema se resuelve con un Algoritmo heurístico del vecino más cercano; luego se hace un ejemplo numérico.

111

Determinístico /Estocástico

Alcance

Metodología

Determinístico

Production Economics

Objetivos

Estocástico

Vehicle Routing Problem For Chaug-Ing Hsu 59 Distributing Refrigerated Sheng-Feng Hung Food

2013

Revista

Progrmación entera mixta multi-objetivo (MOMIP) y Programación Tipo de Modelo entera mixta (MIP)

K. Govindan A.Jafarian R.Khodaverdi K.Devika

Año

Programación Lineal Entera Mixta

Two-echelon multiple-vehicle location–routing problema with time Windows for 58 optimization of sustainable supply chain network of perishable food

Autores

Táctico/operativo

Titulo

Operativo

No

No No

Computacional

Tipo de vehículo Vehículo Capacitado de dos tipos

No

Temperatura

Gps

Producto Alimentos perecederos

País de Aplicación

No

Vehículos Con Refrigeración

Tiempo de Llegada al Cliente / Alimentos perdidos

Vehicle Routing Problem For 59 Distributing Refrigerated Food

No

Alimentos refrigerados

Two-echelon multiple-vehicle location–routing problema with time Windows for 58 optimization of sustainable supply chain network of perishable food

Aplicado

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Conclusiones

Observaciones

MHPV: hybrid multi-objective metaheuristic algorithm MOPSO: objective particles warm Debido a la complejidad del problema, un modelo optimization.

No Si híbrida algoritmo metaheurístico llamado MHPV AMOVNS: adapted multi-objective variable que combina Se propuso MOPSO y AMOVNS. neighbourhood search algorithm

Los resultados de esta investigación no sólo ayudan a entender cómo la aleatoriedad del perecimiento y las propiedades de almacenamiento de los alimentos, afectan el enrutamiento de los Si No vehículos y los costos, sino que también proporciona una guía para tener la flota requerida, la hora de salida de los vehículos y la carga y distribución de las rutas,para tomar las mejores decisiones.

112

Se amplía VRPTW considerando la aleatoriedad en la distribución de alimentos refrigerados y construye un modelo SVRPTW para resolver la ruta de navegación óptima, la carga del vehículo, tamaño de la flota, y la hora de salida ruta.

Computacional

No

Si

Se mostró que los modelos que consideran los viajes y las temperaturas en función del tiempo, resultan tener menores costos totales de envío, así Si como los costos de inventario más bajos, energía y transporte, que aquellos que no consideran estos factores.

Conclusiones

113

Alcance

Tipo de Modelo

Determinístico /Estocástico

Programación entera mixta

Estocástico

Se extiende el problema de ruteo de vehículos, incluyendo ventanas de tiempo y se tiene en cuenta la aleatoridad del proceso de entrega de alimentos perecederos, construyendose un modelo SVRPTW

Operativo

Metodología

Temperatura

Si No

Tipo de vehículo

Vehicle routing problem with 60 time-windows for perishable food delivery

Objetivos

Construir un módelo SVRPTW, con el fin de obtener las rutas óptimas, cargas, despachos Journal of food de flotas y las horas de salida para la entrega engineering de alimentos perecederos, minimiznado los costos

Vehículo Refrigerado

Titulo

2007

País de Aplicación

No

Aplicado

Chaug-Ing Hsu Sheng-Feng Hung Hui-Chieh Li

velocidad de desplazamiento

Vehicle routing problem with 60 time-windows for perishable food delivery

Revista

Gps

Año

Producto

Autores

Alimentos perecederos

Titulo

Elemento Estocástico Calidad

No

Observaciones

114