Predicción y distribución de demanda eficiente a través de la optimización logística
En el contexto actual, la logística ha dejado de ser una función meramente operativa para convertirse en un componente estratégico dentro de las organizaciones. Su correcto funcionamiento permite no solo garantizar la disponibilidad de productos en tiempo y forma, sino también optimizar los recursos...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Torcuato Di Tella
2025
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| Acceso en línea: | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13759 |
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I57-R163-20.500.13098-137592025-10-30T05:00:49Z Predicción y distribución de demanda eficiente a través de la optimización logística Tirone, Pablo Gabriel Demanda Transporte Almacenamiento Distribución Predicción tecnológica Technological Prediction Demand Transport Storage En el contexto actual, la logística ha dejado de ser una función meramente operativa para convertirse en un componente estratégico dentro de las organizaciones. Su correcto funcionamiento permite no solo garantizar la disponibilidad de productos en tiempo y forma, sino también optimizar los recursos de la empresa en un entorno cada vez más competitivo y complejo. En particular, la capacidad de anticipar la demanda y de diseñar un sistema de distribución eficiente se vuelve esencial para responder con agilidad a las necesidades del mercado. En Argentina, el costo logístico representa en promedio entre un 12% y un 18% de la facturación de una empresa, aunque en ciertos sectores puede incluso superar el 20%. Este valor se ve impactado por múltiples factores estructurales: la infraestructura vial, la distancia entre los centros de producción y consumo, la concentración geográfica de las economías regionales y las ineficiencias en los procesos internos de planificación. En este sentido, cada punto porcentual que se logre optimizar en logística representa una mejora significativa en la rentabilidad de la operación. En este trabajo se propone un modelo de predicción de demanda y un modelo de optimización de transporte que busca resolver el problema de distribución desde un centro logístico hacia múltiples puntos de venta, minimizando el costo total y atendiendo la demanda de manera eficiente. El modelo considera no solo el costo logístico asociado a cada movimiento de mercadería, sino también el costo de insatisfacción derivado de no poder abastecer la totalidad de la demanda proyectada. Para esto, se parte de una predicción de demanda por producto y sucursal, lo cual permite anticipar necesidades y definir decisiones de asignación de recursos con mayor fundamento. La salida del modelo incluye tanto el costo logístico como el costo de insatisfacción, lo que permite evaluar el trade-off entre eficiencia operativa y nivel de servicio. El análisis está circunscrito a la provincia de Córdoba que opera con un centro de distribución central que termina abasteciendo a diferentes sucursales dentro de la provincia. En este proyecto no se buscó únicamente ayudar a la empresa en cuestión a optimizar la forma en la que se planifica para reducir costos logísticos y tomar mejores decisiones, sino que también a poder reducir la cantidad de personas que trabajan en el área de planificación estratégica (20 personas) que diariamente necesitan hacer ajustes dado el modelo actual. Tirone, P. (2025) “Predicción y distribución de demanda eficiente a través de la optimización logística”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella]. Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13759 Universidad Torcuato Di Tella 2025-10-29T19:24:07Z 2025 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13759 spa Tesis y Trabajos Finales de la Universidad Torcuato Di Tella info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es 102 p. application/pdf application/pdf |
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En el contexto actual, la logística ha dejado de ser una función meramente operativa para convertirse en un componente estratégico dentro de las organizaciones. Su correcto funcionamiento permite no solo garantizar la disponibilidad de productos en tiempo y forma, sino también optimizar los recursos de la empresa en un entorno cada vez más competitivo y complejo. En particular, la capacidad de anticipar la demanda y de diseñar un sistema de distribución eficiente se vuelve esencial para responder con agilidad a las necesidades del mercado. En Argentina, el costo logístico representa en promedio entre un 12% y un 18% de la facturación de una empresa, aunque en ciertos sectores puede incluso superar el 20%. Este valor se ve impactado por múltiples factores estructurales: la infraestructura vial, la distancia entre los centros de producción y consumo, la concentración geográfica de las economías regionales y las ineficiencias en los procesos internos de planificación. En este sentido, cada punto porcentual que se logre optimizar en logística representa una mejora significativa en la rentabilidad de la operación. En este trabajo se propone un modelo de predicción de demanda y un modelo de optimización de transporte que busca resolver el problema de distribución desde un centro logístico hacia múltiples puntos de venta, minimizando el costo total y atendiendo la demanda de manera eficiente. El modelo considera no solo el costo logístico asociado a cada movimiento de mercadería, sino también el costo de insatisfacción derivado de no poder abastecer la totalidad de la demanda proyectada. Para esto, se parte de una predicción de demanda por producto y sucursal, lo cual permite anticipar necesidades y definir decisiones de asignación de recursos con mayor fundamento. La salida del modelo incluye tanto el costo logístico como el costo de insatisfacción, lo que permite evaluar el trade-off entre eficiencia operativa y nivel de servicio. El análisis está circunscrito a la provincia de Córdoba que opera con un centro de distribución central que termina abasteciendo a diferentes sucursales dentro de la provincia. En este proyecto no se buscó únicamente ayudar a la empresa en cuestión a optimizar la forma en la que se planifica para reducir costos logísticos y tomar mejores decisiones, sino que también a poder reducir la cantidad de personas que trabajan en el área de planificación estratégica (20 personas) que diariamente necesitan hacer ajustes dado el modelo actual. |
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