TY - JOUR
T1 - Goal programming vehicle routing for heterogeneous beverage distribution in a megacity
T2 - a case study from Lima and its implications
AU - Machuca, Juan
AU - Gonzalez-Feliu, Jesus
AU - Chong, Mario
N1 - Publisher Copyright:
© 2025 Elsevier Ltd
PY - 2025/8
Y1 - 2025/8
N2 - El transporte urbano de carga forma parte de un sistema complejo en el que las mercancías se desplazan continuamente desde el origen hasta el destino en perfecta coordinación. El transporte de bebidas es esencial en la logística urbana, ya que está vinculado a la correcta operatividad del sector Ho.Re.Ca. Este artículo propone modelar el complejo sistema de distribución de bebidas de una empresa en una megaciudad, afrontando el reto de considerar numerosos elementos heterogéneos y optimizarlos en una nueva solución. En primer lugar, se propone un enfoque de modelado mediante programación por metas, definiendo los principales objetivos e hipótesis del campo de aplicación. En segundo lugar, se establece un método de resolución basado en un modelo MIP en un solver comercial. Posteriormente, se propone un procedimiento de generación y evaluación de escenarios para la conurbación de Lima, definiendo un conjunto de instancias con entre 10 y 200 clientes y resolviéndolas. Los resultados muestran que el marco propuesto puede resolver de forma óptima instancias reales de hasta 40 clientes y proporcionar soluciones aceptables, en términos de brecha, en instancias reales de hasta 120 clientes, lo que refleja la complejidad de la realidad de la distribución de bebidas y demuestra la idoneidad del método para apoyar tanto las operaciones de la empresa como el desarrollo territorial urbano en megaciudades, mostrando cómo se puede aumentar la eficiencia y respaldando la toma de decisiones en cuanto a cambios de vehículos u organización en la distribución de bebidas.
AB - El transporte urbano de carga forma parte de un sistema complejo en el que las mercancías se desplazan continuamente desde el origen hasta el destino en perfecta coordinación. El transporte de bebidas es esencial en la logística urbana, ya que está vinculado a la correcta operatividad del sector Ho.Re.Ca. Este artículo propone modelar el complejo sistema de distribución de bebidas de una empresa en una megaciudad, afrontando el reto de considerar numerosos elementos heterogéneos y optimizarlos en una nueva solución. En primer lugar, se propone un enfoque de modelado mediante programación por metas, definiendo los principales objetivos e hipótesis del campo de aplicación. En segundo lugar, se establece un método de resolución basado en un modelo MIP en un solver comercial. Posteriormente, se propone un procedimiento de generación y evaluación de escenarios para la conurbación de Lima, definiendo un conjunto de instancias con entre 10 y 200 clientes y resolviéndolas. Los resultados muestran que el marco propuesto puede resolver de forma óptima instancias reales de hasta 40 clientes y proporcionar soluciones aceptables, en términos de brecha, en instancias reales de hasta 120 clientes, lo que refleja la complejidad de la realidad de la distribución de bebidas y demuestra la idoneidad del método para apoyar tanto las operaciones de la empresa como el desarrollo territorial urbano en megaciudades, mostrando cómo se puede aumentar la eficiencia y respaldando la toma de decisiones en cuanto a cambios de vehículos u organización en la distribución de bebidas.
KW - Beverage distribution
KW - Distribution system
KW - Goal programming
KW - Urban food systems
KW - Urban logistics
KW - Vehicle routing
KW - Distribución de bebidas
KW - Sistema de distribución
KW - Programación por metas
KW - Sistemas alimentarios urbanos
KW - Logística urbana
KW - Ruteo de vehículos
UR - https://www.scopus.com/pages/publications/105011289827
UR - https://www.mendeley.com/catalogue/1f8231dc-aa21-3377-a62a-0de31c7da2fc/
U2 - 10.1016/j.retrec.2025.101610
DO - 10.1016/j.retrec.2025.101610
M3 - Artículo de revista
AN - SCOPUS:105011289827
SN - 0739-8859
VL - 112
JO - Research in Transportation Economics
JF - Research in Transportation Economics
M1 - 101610
ER -