Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Díaz Bohórquez, Carlos EduardoCadena Hernández, Julián Andrés2024-03-0320152024-03-0320152015https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32312Este documento presenta un estudio del problema de conformación de lotes (Order Batching Problem, OBP por sus siglas en inglés), validado en un almacén de rollos de tela del sector textil colombiano, con el propósito de reducir los tiempos de alistamiento. Se presentan nuevos algoritmos semilla, los cuales permiten dividir las órdenes de los clientes para el alistamiento, considerando el tiempo de reclasificación de cada producto en su orden de pedido respectiva cuando finaliza la recolección de cada lote. Así mismo, se utiliza un algoritmo genético como otra estrategia para agrupar órdenes. El desempeño de los métodos propuestos se compara con la heurística FCFS, y las reglas de selección de semilla y de adición de órdenes que mostraron buen comportamiento en los algoritmos presentados en Ho, Su & Zhi (2008) y Ho & Tseng (2006). Para simular los recorridos en el almacén, se usó la política de ruteo de punto medio en un almacén de dos bloques que opera con un sistema de preparación de pedidos que utiliza múltiples recursos de alistamiento. Finalmente, el problema se simuló en MATLAB con datos reales de la empresa COMERTEX y se comparó el funcionamiento de los diferentes métodos estudiados. La simulación arrojó los datos para realizar el análisis estadístico del tiempo de alistamiento, las distancias recorridas y los tiempos de cómputo.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Alistamiento De PedidosGestión De AlmacenesConformación De LotesPolíticas De RuteoAlgoritmos SemillaAlgoritmos Genéticos.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coPicking ProcessWarehouse ManagementBatchingRouting PolicySeed AlgorithmsGenetic Algorithms.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)