Diseño de centros de acopio para mejorar el balance entre la capacidad y la demanda de Empresa de recolección de Racimos de Fruta Fresca

Abstract

La empresa transportadora de RFF sirve a más de 70 plantaciones, recolecta la carga generada y la transporta a 2 plantas extractoras de aceite de palma. Actualmente, las solicitudes de servicio que esta recibe se presentan con mayor concentración en una franja horaria entre las 12 y 3 pm, por lo que clientes tienen la percepción de que la empresa maneja un bajo nivel de servicio, pues no puede recolectar la fruta de todas las fincas al mismo tiempo; por esto, opera a máxima capacidad durante turnos de 11 h del día y no se tiene mucha demanda las 13 h restantes. El mismo desbalance es replicado a las extractoras, que reciben la mayor cantidad de fruta a procesar entre la 1 y 5 pm, lo que les permite operar 2 turnos en el día en lugar de 3. La propuesta de este proyecto es diseñar centros de acopio (CA) que reciban RFF de ciertas plantaciones como alternativa a despachos los directos. Para ello se diseñó un modelo de asignación de P-Mediana para determinar cuántos CA deben abrirse, en este caso 2, y qué plantaciones deben enviar a ellos, generando el menor costo total. Se diseñó el layout de los CA, considerando todos los aspectos posibles para tener la mejor utilización de los recursos y del espacio disponible. Para validar el funcionamiento de los centros se diseñó un modelo de simulación, que permitó analizar indicadores de desempeño. Al final la propuesta del diseño fue evaluada económicamente a través de un flujo de caja para comprobar su rentabilidad. Se busca con los CA consolidar la carga en el tiempo, para que la empresa transportadora deba recoger menor cantidad de fruta desde las plantaciones y pueda operar el traslado de carga desde los CA a las extractoras en horas de baja demanda. Así, las plantas recibirán una menor cantidad de fruta en una franja horaria determinada y recibirán de forma más distribuida a lo largo del día menores cantidades, permitiendo una operación menos interrumpida, disminuyendo el costo de oportunidad en que incurren.

The transporting company (TC) of FFB operates serving around 70 plantations, collecting the freight generated and transporting it to 2 processing plants (PP) of palm oil. The solicitations of service are made daily between the hours 12 and 15, reason why most clients believe the company has a low customer service, as they can’t collect the production of all plantations at the same time. This leads the TC to operate with fully capacity for around 11h a day and not having a significant demand the remaining 13h. The same unbalance is replicated to the PP. This can be identified by the time they receive the freight to be processed, between the hours 13 and 17 of the day, and given their operation capacities they can only work 2 shifts instead of 3. This project proposes the design of collection centers (CC) where the plantations assigned to them can hand in their production, so that the TC can generate the transport to the PP. For that, an assignment model was generated using a P-Median model that would allow the system to generate the lowest transportation cost possible giving as a result how many CC should be effectively opened, 2 in this case and which plantation should be assigned to each CC. Considering many details, the layout of the CC was designed to have the best possible utilization of the resources. In order to validate the right functioning of the CC, a simulation model was also designed to estimate different decision variables. The proposal was economically evaluated to identify if the investment would generate return. The purpose of the CC is to aggregate and disperse the freight throughout the time, allowing the TC to collect from a lower number of plantations but being able to shuttle between the CC and the PP in hours of low demand. The PP would receive a less tons of fruit in a determined time frame and will receive it in a more distributed way along the day, allowing them to work with less interruptions, diminishing the opportunity cost they have.