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En el primer ejemplo, se ubicó al centro de distribución en el nodo determinado por las calles Chiclana esq. Belgrano y se fijó que el despachante deba entregar un pedido en el nodo determinado por la intersección de las calles Tucumán y Bravard. Con el empleo del algoritmo, el software determinó los caminos más cortos, el de ida (Caso 1, pág. 13) y el de regreso (Caso 2, pág. 14). En el ejemplo indicado como Caso 3 (pág. 15, se ubicó al centro de abastecimientosobre la calle Sixto Laspiur a metros de calle Brasil. Los centros o nodos de demandan se situaron en: nodo 1: Estomba esq. Moreno, nodo 2: Las Heras esq. San Martín, nodo 3: Avda. Alem a metros de calle Alsina y nodo 4: Estomba esq. Trelew. Se fijó la secuencia del recorrido en función de prioridades tales como horario de habilitado para distribución (por ej. zona céntrica), horario de recepción del pedido y condiciones de transito. Luego de visitar todos los puntos en el orden establecido, el camión retorna al depósito de Sixto Laspiur esq. casi Brasil. En la figura correspondiente a este caso se indica el recorrido óptimo a realizar por el despachante, una vez determinadas las rutas más cortas entre cada par de puntos, así como también el correspondiente cómputo métrico. Se resume a continuación la información punto a punto de las rutas óptimas que conforman el recorrido de mínima distancia: . Primer camino: Nodo inicial: Sixto Laspiur a metros de calle Brasil Nodo final Estomba esq. Moreno Distancia a recorrer: 3155,83 mts. . Segundo camino: Nodo inicia/: Estomba esq. Moreno Nodo final: Las Heras esq. San Martín Distancia a recorrer: 711,92 mts. Tercer camino: Nodo inicial Las Heras esq. San Martín Nodo final:, Av. Alem a metros calle Alsina Distancia a recorrer 756,16 mts. . Cuarto camino: Nodo inicia/: Av. Alem a metros calle Alsina Nodo final: Estomba esq. Trelew Distancia a recorrer 2500,14 mts. Quinto camino: Nodo inicial: Estomba esq. Trelew Nodo final: Sixto Laspiur a metros de calle Brasil Distancia a recorrer 2132,25 mts. 4. Conclusiones La utilización del modelo propuesto facilita la prestación eficiente de servicios de distribución y servicios puerta a puerta; por lo que en la medida que las empresas incrementensu utilización; les permitirá notables economías que se trasladan a los clientes incrementando las ventajas diferenciales mencionadas anteriormente. La implementación de un Algoritmo simple como el de Dijkstra en un Sistema de Información Geográfica (GIS), permite determinar con bastante precisión la ruta óptima entre dos puntos cualesquiera de la ciudad de Bahía Blanca, teniendo en cuenta el sentido de circulación real de calles y avenidas, y giros permitidos de acuerdo con la semaforización de la ciudad. . La ruta/s resultantes del modelo aseguran mínima distancia y no mínimo tiempo de entrega. Para ello es preciso incorporar al sistema penalizaciones por congestión del tránsito, tarea 252
5. Bibliografía . prevista para un futuro trabajo. No obstante el aseguramiento de mínima distancia implica consumo mínimo de combustible y menor rodaje de los vehículos. La modularidad del programa y la capacidad de exportar datos y resultados posibilita en el futuro la implementación de algoritmos más sofisticados que permiten contemplar restricciones taleS como: capacidad de los vehículos, puntos intermedios de carga, puntos de carga y descarga, restricciones horarias, restricciones legales, etc. AHO, A.V., HOPCROFT, J.E. y ULLMAN, J.D.- (1988) Estructuras de datos y algoritmos. Addison-Wesley Iberoamericana S.A. BALLOU, Ronald (1991) - Logística empresaria/ - Control y p/anificación. Ed. Días de Santos S.A. BECKMAN, T.N. y DAVISON, W.R.- Marketing. Ronald Press N.Y. 8va. edición Boletín informativo de la A, ociación Argentina de Logística Empresaria ARLOG CHRISTOFIDES, N. y EILON, S. - Algorithm for vehic/e-dispatching problems. Operational Research Quarterly, vol. 20, N o 3 CHRISTOFER, Martín (1994) - Logistica y aprovisionamiento, Ed. Folio. LA LONDE, B.J. y ZINSZER, P.H. (1976) - Customer service: Meaníng and Measuremenf. LIGETI, María (1994) - Corporate reeingeneering should not stop at the factory door. Industial Engineering. Vol. 26, N o 8 LIN, S. y KERNIGHAM, (1973) - An effective heuristc for the traveling salesman problem. Operations Research, 21. NORMANN, Richard.(l984.) - Service management: Strategy and /eadership in the service business. Ed. Wiley. PERRAULT y RUSS. (Abril 1979) - Physical distribution service in industrial purchase decisions. Joumal of Marketing. POIRIER, David F. y SCOTT SINK, D. (1995) - Building the distribution system of the future. Industrial Engineering SOLUTIONS. REVISTA de la Asociación Argentina de Logística Empresarial (ARLOG) N° 45 - Junio 1995 RIGGS, Bruce J (Junio, 1968) - The trafic manager in physical distribution management. 253 12
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