Localización de centros de distribución mediante análisis multicriterio

Autores/as

  • Ana Giulia Nascimento Pinto Universidade Estadual Paulista, FEG-UNESP
  • Cláudia Regina de Freitas Universidade Estadual Paulista, FEG-UNESP
  • José Roberto Dale Luche Universidade Estadual Paulista, FEG-UNESP https://orcid.org/0000-0001-5302-7301

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i5.47023

Palabras clave:

Lógica difusa, Centro de Distribución, Análisis Multicriterio

Resumen

La ubicación de un centro de distribución (CD) puede agregar un valor significativo a una empresa, al asegurar que las entregas lleguen a tiempo y/o al expandir su cartera de clientes. Los criterios analizados en la toma de decisiones para determinar una unidad industrial son a menudo subjetivos, ya que cada especialista aporta diferentes conocimientos basados en su experiencia profesional. Por lo tanto, es esencial transformar estos datos para permitir un análisis multicriterio. Este estudio de caso evalúa la implementación de centros de distribución en el estado de São Paulo, considerando ciudades con clientes ubicados. Utilizando datos de once clientes y considerando los centros de las ciudades como puntos de referencia, los clientes se dividieron en tres grupos. Se analizaron tres posibles ubicaciones para el Grupo 1, cuatro para el Grupo 2 y dos para el Grupo 3. Se aplicó la Teoría Fuzzy, que involucra las etapas de Fuzzificación, Base de Reglas, Inferencia y Defuzzificación, convirtiendo criterios subjetivos en valores numéricos para determinar la mejor ubicación para cada grupo. Los resultados indicaron Sorocaba como la ubicación ideal para el Grupo 1, Bragança Paulista para el Grupo 2, y São José dos Campos o Caçapava para el Grupo 3, ambas cumpliendo con los criterios después de la defuzzificación.

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Biografía del autor/a

Ana Giulia Nascimento Pinto, Universidade Estadual Paulista, FEG-UNESP

Possui ensino-medio-segundo-graupela E. E. PROFESSORA NICEIA ALBARELLO FERRARI(2016).

José Roberto Dale Luche, Universidade Estadual Paulista, FEG-UNESP

Professor no Departamento de Produção da FEG-UNESP. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Licenciatura em Matemática (R2), Especialização em Banco de Dados, Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção com ênfase em Pesquisa Operacional. Pesquisador nas áreas de Sistemas de Informação, Inteligência artificial, Realidade Aumentada e Pesquisa Operacional.

Citas

Ballou, R. H. (2009). Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Logística Empresarial. Bookman Editora.

Carlsson, C. & Fullér, R. (1996). Fuzzy multiple criteria decision making: Recent developments. Fuzzy Sets and Systems, 78(2), 139-153. https://doi.org/10.1016/0165-0114(95)00223-4 DOI: https://doi.org/10.1016/0165-0114(95)00165-4

Cury, M. V. Q. (1999). Modelo Heurístico Neuro-fuzzy para avaliação humanística de projetos de transporte urbano (Tese de doutorado). COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Farah Jr., M. (2002). Os desafios da logística e os centros de distribuição física. Revista FAE Business, 2, 44-46.

Gholami, M. & Fathali, J. (2021). Mathematical models for the variable weight’s version of the inverse minimax circle location problem. Journal of Mathematical Modeling, 9(1), 137-144. https://doi.org/10.22124/jmm.2021.16558

Guazzelli, C. S. & Cunha, C. B. da. (2015). Otimização multicritério para o problema de localização de centros de distribuição de uma empresa com unidade produtiva no Polo Industrial de Manaus. Gestão & Produção, 22(3), 480-494. https://doi.org/10.1590/0104-530X1002-15 DOI: https://doi.org/10.1590/0104-530X1980-15

Hale, T. S. & Moberg, C. R. (2003). Location science research: a review. Annals of Operations Research, 123(1), 21-35. https://doi.org/10.1023/A:1026138517971 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1026110926707

Jahanshahi, H., Alijani, Z., & Mihalache, S. F. (2023). Towards sustainable transportation: a review of fuzzy decision systems and supply chain serviceability. Mathematics, 11(8), 1934. https://doi.org/10.3390/math11081934 DOI: https://doi.org/10.3390/math11081934

Leis Municipais. (2011). Institui o Programa de Desenvolvimento Econômico do Município de Caçapava. Recuperado de https://leismunicipais.com.br/a/sp/c/cacapava/lei-ordinaria/2011/505/5055/lei-ordinaria-n-5055-2011-institui-o-programa-de-desenvolvimento-economico-do-municipio-de-cacapava

Moslem, S., Campisi, T., Akgün, N., Tesoriere, G., & Bellavia, S. (2023). A systematic review of analytic hierarchy process applications to solve transportation problems: From 2003 to 2022. IEEE Access, 11, 11973-11990. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3232299 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3234298

Özcan, T., Çelebi, N., & Esnaf, Ş. (2011). Comparative analysis of multi-criteria decision-making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem. Expert Systems with Applications, 38(8), 9773-9779. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.12.031 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.022

Prefeitura de Bragança Paulista. (2024). Prefeitura tem lei de incentivo à indústria, desenvolvimento econômico e ao emprego. Recuperado de https://www.braganca.sp.gov.br/assuntos/financas/prefeitura-tem-lei-de-incentivo-a-industria-desenvolvimento-economico-e-ao-emprego

Prefeitura de Piracaia. (2010). Plano Diretor. Recuperado de https://piracaia.sp.gov.br/wp-content/uploads/2017/10/20100407122125.pdf

Prefeitura de Sorocaba. (2024). Incentivos Fiscais. Recuperado de https://desenvolvimentoeconomico.sorocaba.sp.gov.br/investidor/incentivos-fiscais/

Rossetto, F. D. & Aragão, F. V. (2018). Uma abordagem MCDM para a localização de um centro de distribuição no Paraná. Trabalhos de Conclusão de Curso do DEP, 1-10.

Roy, B. (1991). The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods. Theory and Decision, 31(1), 49-73. https://doi.org/10.1007/BF00134132 DOI: https://doi.org/10.1007/BF00134132

Saaty, T. (1980). The analytic hierarchy process (AHP) for decision making. In Kobe, Japan, 69-81.

Simões, M. G. & Shaw, I. S. (2007). Controle e modelagem fuzzy. Editora Blucher.

Taherdoost, H., & Madanchian, M. (2023). A comprehensive overview of the ELECTRE method in multi-criteria decision-making. Taherdoost, H., Madanchian, M, 5-16. DOI: https://doi.org/10.30564/jmser.v6i2.5637

Wang, Y. J. (2020). Combining technique for order preference by similarity to ideal solution with relative preference relation for interval-valued fuzzy multi-criteria decision-making. Soft Computing, 24(15), 11347-11364. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04630-1 DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-019-04599-8

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X DOI: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X

Publicado

2024-12-06

Cómo citar

Pinto, A. G. N., Freitas, C. R. de, & Luche, J. R. D. (2024). Localización de centros de distribución mediante análisis multicriterio. Brazilian Journal of Production Engineering, 10(5), 169–183. https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i5.47023

Número

Sección

Edición Especial “VI Simposio de Ingeniería de Producción (SIENPRO)”