Optimización de la selección de ubicación de la terminal de cross-dock: un enfoque de múltiples pasos basado en CI-DEA-IDOCRIW-MABAC para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro: un estudio de caso
Autores: Wang, Jingya; Wen, Jiusi; Paji, Vukain; Andreji, Milan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Optimización de la selección de ubicación de la terminal de cross-dock: un enfoque de múltiples pasos basado en CI-DEA-IDOCRIW-MABAC para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro: un estudio de caso
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Productos
Empresas de logística
Cross-docking
Terminales
Modelo
áreas urbanas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
La distribución de productos destaca como una de las actividades fundamentales para las empresas de logística en los últimos años, especialmente tras la pandemia de COVID-19 y otros eventos geopolíticos. La intensa competencia obliga a las empresas a ejecutar eficientemente sus procesos logísticos, siendo el cross-docking una solución frecuentemente aplicada. Sin embargo, la ubicación de terminales de cross-dock en áreas urbanas sigue siendo un problema insuficientemente abordado en la literatura, con escasez de estudios y modelos que aborden este tema. Este documento presenta un modelo novedoso e innovador para localizar terminales de cross-dock basado en los métodos CI-DEA-IDOCRIW-MABAC (Indicadores Compuestos-Análisis Envolvente de Datos-Determinación Integrada de Pesos de Criterios Objetivos-Comparación de Área de Aproximación de Frontera Multiatributiva). En el proceso de definir los indicadores de entrada, se utilizaron tres fuentes: literatura relevante, percepciones prácticas de expertos en logística y el conocimiento y experiencia de los autores. Se consideraron ocho entradas y tres salidas (número de usuarios en el canal observado; área servida por el canal; distancia promedio que recorre un vehículo en una entrega; número requerido de vehículos; disponibilidad de mano de obra; competencia; posibilidades de construcción y expansión; proximidad a la infraestructura principal y facilidades de tráfico; número promedio de entregas; cantidad promedio entregada; y nivel de servicio). El modelo se sometió a pruebas en un estudio de caso que analizó nueve canales de distribución (áreas dentro de la zona urbana observada). Los resultados indicaron que la alternativa A4 (en el área suroeste) se clasificó en primer lugar, ya que fue la mejor clasificada de acuerdo con los criterios más importantes, sugiriendo que el terminal está mejor ubicado en la zona suroeste. La precisión de los resultados fue confirmada por la gerencia de la empresa. Al desarrollar un modelo completamente nuevo y abordar la brecha identificada en la literatura, este documento proporciona contribuciones científicas inequívocas.
Descripción
La distribución de productos destaca como una de las actividades fundamentales para las empresas de logística en los últimos años, especialmente tras la pandemia de COVID-19 y otros eventos geopolíticos. La intensa competencia obliga a las empresas a ejecutar eficientemente sus procesos logísticos, siendo el cross-docking una solución frecuentemente aplicada. Sin embargo, la ubicación de terminales de cross-dock en áreas urbanas sigue siendo un problema insuficientemente abordado en la literatura, con escasez de estudios y modelos que aborden este tema. Este documento presenta un modelo novedoso e innovador para localizar terminales de cross-dock basado en los métodos CI-DEA-IDOCRIW-MABAC (Indicadores Compuestos-Análisis Envolvente de Datos-Determinación Integrada de Pesos de Criterios Objetivos-Comparación de Área de Aproximación de Frontera Multiatributiva). En el proceso de definir los indicadores de entrada, se utilizaron tres fuentes: literatura relevante, percepciones prácticas de expertos en logística y el conocimiento y experiencia de los autores. Se consideraron ocho entradas y tres salidas (número de usuarios en el canal observado; área servida por el canal; distancia promedio que recorre un vehículo en una entrega; número requerido de vehículos; disponibilidad de mano de obra; competencia; posibilidades de construcción y expansión; proximidad a la infraestructura principal y facilidades de tráfico; número promedio de entregas; cantidad promedio entregada; y nivel de servicio). El modelo se sometió a pruebas en un estudio de caso que analizó nueve canales de distribución (áreas dentro de la zona urbana observada). Los resultados indicaron que la alternativa A4 (en el área suroeste) se clasificó en primer lugar, ya que fue la mejor clasificada de acuerdo con los criterios más importantes, sugiriendo que el terminal está mejor ubicado en la zona suroeste. La precisión de los resultados fue confirmada por la gerencia de la empresa. Al desarrollar un modelo completamente nuevo y abordar la brecha identificada en la literatura, este documento proporciona contribuciones científicas inequívocas.