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INVESTIGACION DE OPERACIONES
HEIDY DANIELA NIETO LONDOÑO
NANI JOHANNA SANCHEZ SANCHEZ
INTRODUCCIÓN
En el presente trabajo comprenderemos el estudio hacia la implementación de
un modelo de optimización en LA EMPRESA HARINERA DEL VALLE, para ello
utilizaremos la herramienta SOLVER de Excel, y así solucionar sus problemas
de transporte, de una manera fácil y rápida. Además, obtendremos los
reportes de la solución óptima.
OBJETIVO GENERAL
Implementar los diferentes métodos aprendidos a lo largo del semestre para
solucionar problemas de distribución. Pretendemos poner en práctica todos los
conocimientos en una empresa real con sus respectivos problemas y las posibles
soluciones que aquí plantearemos. optimización del tiempo en el recorrido
para entregar las mercancías, teniendo en cuenta los costos.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
•Establecer un tiempo estipulado mediante los datos arrojados por el Solver y
así tener la ruta optima para repartir los productor en la ciudad de Pereira.
•minimizar los costos de transporte y logística.
• Analizar e interpretar los resultados obtenidos.
HISTORIA DE LA
EMPRESA
Nuestra historia se inicia con el nacimiento de Arcesio Paz Paz en 1909, entre los trigales
de Nariño, al sur de Colombia. En la década del 30 dio la cuota inicial para comprar dos
camiones, comenzando así su vida de empresario. Quince años después, Arcesio Paz Paz y
un colega, venden sus camiones y compran un molino de trigo en Pasto. 
En 1958 inaugura en Cali otro molino, naciendo así Harinera del Valle y su producto
Harina de Trigo Haz de Oros; hoy la marca preferida por los colombianos, panificadores y
amas de casa.
 
En 1970, adquirió Molino Roncaval de Palmira. Por iniciativa de su hijo, Carlos Arcesio
Paz Bautista, quien después asumiría el Liderazgo de la Organización, construye en 1975,
la planta de Pastas Alimenticias “Conzazoni”. 
En las décadas de los 80 y 90, amplía su portafolio con marcas como Pastas La Muñeca,
Doñarepa, Doñatorta y Pastas San Remo. 
PRODUCTOS
•Pastas la muñeca
•Harina haz de oros FAMILIAR
•Harina haz de oros INDUSTRIAL
•Harina de maíz Doñarepa
DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
El recorrido debe hacerse de tal manera que visite a todos
los clientes, y su viaje lo haga en el menor tiempo posible.
 
El día viernes el transportista debe cargar los pedidos, para
hacer la entregar a cada uno de los clientes en el menor
tiempo posible e intentando optimizar su ruta de la mejor
forma para que alcance a entregar sus 10 pedidos y que
ninguno sea devuelto por horario.
 
TABLA DE CLIENTE
Nombre 1 Nombre 2 Calle
Hurtado Marín Rubiano Antonio Rubiano  hurtado
Cr9 # 22-83
centro
Pradet Largo Tiany Vanessa autoservicio Surtilago
Cl 25 # 8-35
centro
Ceballos Rubén Darío Rubén Darío Ceballos
Cl 25 # 6-52
centro
Pulgarín Héctor Fabio Panadería y cafetería ricura
CR 6 # 26-80
centro
Díaz Ovidio Epa arepa
Cr 6 #17- 57
centro
Correa Tabares Luis Alberto Panadería pilipan
Cr 4 #17 -18
centro
Arias Salazar Helder de Jesús Miscelánea coliseo
Cr 4 #18- 82
coliseo
Grajales Agudelo Jalbert Alonso Pan caliente
Cr 4 # 18 -85
centro
Sánchez Marín Luis Enrique Granero omega
Cr 3 #16 -11
Américas
Díaz Morena Leonel Eduardo Mega tortas y ponqués
CR 3 #14- 03
centro
LAS DISTANCIAS DADAS EN KILÓMETROS
QUE HAY ENTRE CADA CLIENTE
HARINER
A DEL
VALLE
RUBIANO SURTILAGO RUBEN RICURAS
EPA
AREPA
PILYP
AN
COLISEO
PAN
CALIE
NTE
OMEGA
MEGA
TORTAS
HARINERA DEL
VALLE
0 13,6 5,7 6,6 6,1 10,5 8,6 4,8 8,8 4,7 8,6
RUBIANO 13,6 0 0,27 0,45 1,9 2,7 1 0,85 0,85 1,2 1,4
SURTILAGO 5,7 0,27 0 0,18 0,4 1,1 1,2 1,3 1,3 1,3 1,5
RUBEN 6,6 0,45 0,18 0 0,22 0,75 1 0,8 0,8 1,2 1,4
RICURAS 6,1 1,9 0,4 0,22 0 1,4 1,5 1,7 1,7 1,7 2,6
EPA AREPA 10,5 2,7 1,1 0,75 1,4 0 0,29 0,45 0,45 0,45 0,65
PILYPAN 8,6 1 1,2 1 1,5 0,29 0 0,15 0,16 1,3 1,5
COLISEO 4,8 0,85 1,3 0,8 1,7 0,45 0,15 0 0,4 0,75 1
PAN CALIENTE 8,8 0,85 1,3 0,8 1,7 0,45 0,16 0,4 0 0,4 0,6
OMEGA 4,7 1,2 1,3 1,2 1,7 0,45 1,3 0,75 0,4 0 0,2
MEGA TORTAS 8,6 1,4 1,5 1,4 2,6 0,65 1,5 1 0,6 0,2 0
PARA REALIZAR UN MODELO DE ESTE
PROBLEMA ES NECESARIO PLANTEAR LA
ECUACIÓN.
Después de planteada la ecuación correspondiente a este
problema de transporte, procedemos a ingresar los datos a Excel
para realizar el modelo utilizando la herramienta solver.
LIMITES
DE
SALIDA
LIMITES
FUNCION
OBEJTIVO
KILÓMETROS
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 11,88
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
LIMITES DE
SALIDA
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
ESTA SUJETO A LAS SIGUIENTES
RESTRICCIONES
PRIMERA RESTRICCIÓN
LIMITES DE
SALIDA
LIMITES
FUNCION
OBEJTIVO
KILÓMETROS
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 12,09
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
LIMITES DE
SALIDA
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
SEGUNDA RESTRICCIÓN
LIMITES DE
SALIDAD
LIMITES
FUNCION
OBEJTIVO
KILÓMETROS
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 12,94
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
LIMITES DE
SALIDA
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
TERCERA RESTRICCIÓN
LIMITES
DE
SALIDAD
LIMITES
FUNCION
OBEJTIV
O
KILÓMETROS
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 13,15
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
LIMITES DE
SALIDA
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0
LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
MAPA
CONCLUSION
• Mediante el siguiente modelo “cartero viajante”, pudimos
establecer a través de un problema real la solución más viable
y lógica para la entrega de mercancías en el tiempo más
optimo, descubrimos que es un excelente modelo que ayuda
a la solución de problemas factibles, competentes y lógicos, el
cual nos proporciona un exacto dato; en este caso estamos
hablando de un mínimo de 13,5 en donde se cumplen:
• Se parte de un mismo sitio, se termina en el sitio de inicio, no
se visita ningún cliente más de una vez, se cuenta con una
sola salida de cada sitio y una sola entrada del mismo.
GRACIAS

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Harinera del valle

  • 1. INVESTIGACION DE OPERACIONES HEIDY DANIELA NIETO LONDOÑO NANI JOHANNA SANCHEZ SANCHEZ
  • 2. INTRODUCCIÓN En el presente trabajo comprenderemos el estudio hacia la implementación de un modelo de optimización en LA EMPRESA HARINERA DEL VALLE, para ello utilizaremos la herramienta SOLVER de Excel, y así solucionar sus problemas de transporte, de una manera fácil y rápida. Además, obtendremos los reportes de la solución óptima.
  • 3. OBJETIVO GENERAL Implementar los diferentes métodos aprendidos a lo largo del semestre para solucionar problemas de distribución. Pretendemos poner en práctica todos los conocimientos en una empresa real con sus respectivos problemas y las posibles soluciones que aquí plantearemos. optimización del tiempo en el recorrido para entregar las mercancías, teniendo en cuenta los costos. OBJETIVOS ESPECIFICOS •Establecer un tiempo estipulado mediante los datos arrojados por el Solver y así tener la ruta optima para repartir los productor en la ciudad de Pereira. •minimizar los costos de transporte y logística. • Analizar e interpretar los resultados obtenidos.
  • 4. HISTORIA DE LA EMPRESA Nuestra historia se inicia con el nacimiento de Arcesio Paz Paz en 1909, entre los trigales de Nariño, al sur de Colombia. En la década del 30 dio la cuota inicial para comprar dos camiones, comenzando así su vida de empresario. Quince años después, Arcesio Paz Paz y un colega, venden sus camiones y compran un molino de trigo en Pasto.  En 1958 inaugura en Cali otro molino, naciendo así Harinera del Valle y su producto Harina de Trigo Haz de Oros; hoy la marca preferida por los colombianos, panificadores y amas de casa.   En 1970, adquirió Molino Roncaval de Palmira. Por iniciativa de su hijo, Carlos Arcesio Paz Bautista, quien después asumiría el Liderazgo de la Organización, construye en 1975, la planta de Pastas Alimenticias “Conzazoni”.  En las décadas de los 80 y 90, amplía su portafolio con marcas como Pastas La Muñeca, Doñarepa, Doñatorta y Pastas San Remo. 
  • 5. PRODUCTOS •Pastas la muñeca •Harina haz de oros FAMILIAR •Harina haz de oros INDUSTRIAL •Harina de maíz Doñarepa
  • 6. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA El recorrido debe hacerse de tal manera que visite a todos los clientes, y su viaje lo haga en el menor tiempo posible.   El día viernes el transportista debe cargar los pedidos, para hacer la entregar a cada uno de los clientes en el menor tiempo posible e intentando optimizar su ruta de la mejor forma para que alcance a entregar sus 10 pedidos y que ninguno sea devuelto por horario.  
  • 7. TABLA DE CLIENTE Nombre 1 Nombre 2 Calle Hurtado Marín Rubiano Antonio Rubiano  hurtado Cr9 # 22-83 centro Pradet Largo Tiany Vanessa autoservicio Surtilago Cl 25 # 8-35 centro Ceballos Rubén Darío Rubén Darío Ceballos Cl 25 # 6-52 centro Pulgarín Héctor Fabio Panadería y cafetería ricura CR 6 # 26-80 centro Díaz Ovidio Epa arepa Cr 6 #17- 57 centro Correa Tabares Luis Alberto Panadería pilipan Cr 4 #17 -18 centro Arias Salazar Helder de Jesús Miscelánea coliseo Cr 4 #18- 82 coliseo Grajales Agudelo Jalbert Alonso Pan caliente Cr 4 # 18 -85 centro Sánchez Marín Luis Enrique Granero omega Cr 3 #16 -11 Américas Díaz Morena Leonel Eduardo Mega tortas y ponqués CR 3 #14- 03 centro
  • 8. LAS DISTANCIAS DADAS EN KILÓMETROS QUE HAY ENTRE CADA CLIENTE HARINER A DEL VALLE RUBIANO SURTILAGO RUBEN RICURAS EPA AREPA PILYP AN COLISEO PAN CALIE NTE OMEGA MEGA TORTAS HARINERA DEL VALLE 0 13,6 5,7 6,6 6,1 10,5 8,6 4,8 8,8 4,7 8,6 RUBIANO 13,6 0 0,27 0,45 1,9 2,7 1 0,85 0,85 1,2 1,4 SURTILAGO 5,7 0,27 0 0,18 0,4 1,1 1,2 1,3 1,3 1,3 1,5 RUBEN 6,6 0,45 0,18 0 0,22 0,75 1 0,8 0,8 1,2 1,4 RICURAS 6,1 1,9 0,4 0,22 0 1,4 1,5 1,7 1,7 1,7 2,6 EPA AREPA 10,5 2,7 1,1 0,75 1,4 0 0,29 0,45 0,45 0,45 0,65 PILYPAN 8,6 1 1,2 1 1,5 0,29 0 0,15 0,16 1,3 1,5 COLISEO 4,8 0,85 1,3 0,8 1,7 0,45 0,15 0 0,4 0,75 1 PAN CALIENTE 8,8 0,85 1,3 0,8 1,7 0,45 0,16 0,4 0 0,4 0,6 OMEGA 4,7 1,2 1,3 1,2 1,7 0,45 1,3 0,75 0,4 0 0,2 MEGA TORTAS 8,6 1,4 1,5 1,4 2,6 0,65 1,5 1 0,6 0,2 0
  • 9. PARA REALIZAR UN MODELO DE ESTE PROBLEMA ES NECESARIO PLANTEAR LA ECUACIÓN.
  • 10. Después de planteada la ecuación correspondiente a este problema de transporte, procedemos a ingresar los datos a Excel para realizar el modelo utilizando la herramienta solver. LIMITES DE SALIDA LIMITES FUNCION OBEJTIVO KILÓMETROS 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 11,88 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 LIMITES DE SALIDA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  • 11. ESTA SUJETO A LAS SIGUIENTES RESTRICCIONES
  • 12.
  • 13. PRIMERA RESTRICCIÓN LIMITES DE SALIDA LIMITES FUNCION OBEJTIVO KILÓMETROS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 12,09 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 LIMITES DE SALIDA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  • 14.
  • 15. SEGUNDA RESTRICCIÓN LIMITES DE SALIDAD LIMITES FUNCION OBEJTIVO KILÓMETROS 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 12,94 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 LIMITES DE SALIDA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  • 16.
  • 17. TERCERA RESTRICCIÓN LIMITES DE SALIDAD LIMITES FUNCION OBEJTIV O KILÓMETROS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 13,15 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 LIMITES DE SALIDA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 LIMITES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  • 18.
  • 19. MAPA
  • 20. CONCLUSION • Mediante el siguiente modelo “cartero viajante”, pudimos establecer a través de un problema real la solución más viable y lógica para la entrega de mercancías en el tiempo más optimo, descubrimos que es un excelente modelo que ayuda a la solución de problemas factibles, competentes y lógicos, el cual nos proporciona un exacto dato; en este caso estamos hablando de un mínimo de 13,5 en donde se cumplen: • Se parte de un mismo sitio, se termina en el sitio de inicio, no se visita ningún cliente más de una vez, se cuenta con una sola salida de cada sitio y una sola entrada del mismo.