El presente artículo es un caso de estudio aplicado a una empresa colombiana de consumo masivo para minimizar los costos relacionados con sus operaciones logísticas al utilizar diferentes tamaños de empaque. Se formularon 2 modelos de optimización: uno para determinar los 5 tamaños de empaque secundario que disminuyen la necesidad de apertura para atender los pedidos recibidos, y otro para definir cuáles de esos tamaños de empaques son los más apropiados para atender cada canal de venta, minimizando el costo logístico total asociado. El análisis muestra hallazgos útiles para la atención de diversos canales, donde la optimización en la definición de los tamaños de empaques secundarios produjo una reducción promedio del 8,2% del costo logístico total de la empresa analizada.This paper presents a case study of a Colombian consumer packaged goods company, in order to minimize
the costs related to its logistics operations by using different sizes of packages. Two optimization models
were formulated: the first model is aimed at determining the 5 secondary package sizes that diminish
the need to open closed packages to meet customer orders. The second model defines which of these
packages are the most appropriate to serve each sales channel while minimizing the total logistics cost.
The analysis shows useful findings on how optimizing the secondary package sizes could change the costs
along the supply chain, leading to an average savings of 8.2
Este artículo presenta una metodología basada en redes neuronales para realizar priorización de zonas de mercado visto desde un enfoque empresarial. En esta investigación se intenta dar solución a la incertidumbre que existe en la mayoría de las organizaciones en torno a la prioridad que tiene una zona de mercado; para ello se hace una búsqueda de los criterios más relevantes que las empresas tienen en cuenta para asignar prioridades a ciertos clientes. La problemática se sustenta por la ausencia de herramientas que permitan determinar la prioridad de una zona de mercado y la falta de una interrelación efectiva entre los departamentos de logística y mercadeo. Para ello se ocupan los mapas de Kohonen que son un tipo de red neuronal que facilitan el agrupamiento de clientes y permiten determinar cuáles de ellos son los que impactan con mayor frecuencia los criterios de priorización previamente establecidos. Finalmente, se presentan tres escenarios con fin de validar la propuesta formulada y ver que comportamiento tienen las redes neuronales en temas de priorización de zonas de mercado.
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