WMS Y SIMULACIÓN DISCRETA EN LA OPERACIÓN DE UN CENTRO DE DISTRIBUCIÓN

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1 WMS Y SIMULACIÓN DISCRETA EN LA OPERACIÓN DE UN CENTRO DE DISTRIBUCIÓN Alexander A. Correa Espinal Profesor Asociado Escuela de Ingeniería de la Organización, Universidad Nacional de Colombia Medellín, Colombia, alcorrea@unal.edu.co Rodrigo Andrés Gómez Montoya Profesor Ingeniería Industrial, Corporación Universitaria Lasallista Caldas, Colombia, rodrigomezm1986@gmail.com RESUMEN En la última década los centros de distribución han cobrado importancia en la cadena de suministro por el impacto que estos tienen en la satisfacción de las necesidades de los clientes y la eficiencia de las operaciones logísticas. Por estos motivos, en este artículo se presenta un análisis del uso del WMS (Warehouse Management System) y la simulación discreta orientada a objetos como herramienta de apoyo al diseño, mejoramiento o toma de decisiones. Cómo conclusión del artículo, se identifica la oportunidad de utilizar de manera conjunta o integrada los sistemas de WMS con la simulación para representar escenarios de operación y recursos en el centro de distribución, lo cual, genera impacto en los clientes. Palabras claves: Centros de Distribución, WMS(Warehouse Management System), Simulación discreta Orientada a objetos. 1. INTRODUCCIÓN Los centros de distribución o distribution center en ingles han cobrado importancia en el diseño, operación y control de los sistemas logísticos de la cadena de suministro, debido a los impactos que estos generan en los costos de operación, satisfacción de los clientes y socios comerciales de la empresa. Para su adecuado diseño, operación y control, en el ámbito académico y empresarial, se sugiere la utilización de diferentes herramientas como: Tecnologías de Información y Comunicaciones(TIC s), investigación de operaciones(simulación discreta, metaheurísticos, métodos de optimización), entre otros. Por los motivos expuestos, en este artículo se presenta un análisis del uso del WMS (Warehouse Management System) y la simulación de discreta orientada a objetos como herramienta de apoyo al diseño, mejoramiento o toma de decisiones en el centro de distribución. La metodología utilizada consiste en la revisión y análisis de literatura científica y comercial acerca de centros de distribución, WMS y simulación discreta orientada a objeto, centrándose en el software el SIMIO SIMULATION. La estructura de presentación del artículo es la siguiente: el marco teórico y la aproximación al estado del arte, se describe en la sección 2; propuesta de relación del WMS y la simulación discreta en el Centro de Distribución, en la sección 3; las conclusiones y trabajos futuros, en la sección MARCO TEÓRICO Y APROXIMACIÓN AL ESTADO DEL ARTE DE LOS CENTROS DE DISTRIBUCIÓN, WMS Y SIMULACIÓN DISCRETA ORIENTADA A OBJETOS A continuación, se presentan los conceptos de centro de distribución, WMS y simulación discreta, incluyendo una aproximación al estado del arte del tema, que permita orientar su importancia y orientación para trabajos futuros. Los centros de distribución (CEDI) son definidos por, Baker y Halim [1] como: proceso logístico en la cadena de suministro que permite

2 consolidar productos, agregar servicios de valor y despachar a los consumidores de una manera eficiente. Generalmente, en los centros de distribución, se desarrollan las operaciones de recepción, acomodo y almacenamiento de productos provenientes de los proveedores o la fabrica, los cuales, posteriormente son preparados, despachados o consolidados para atender los pedidos de los clientes con el fín de satisfacer sus necesidades y garantizar una operación eficaz[1],[2]. Adicionalmente, se emplean recursos como: personal, equipo de manejo de materiales y Tecnologías de Información y Comunicaciones(TIC s). Entre las TIC s más comunes, se considera : WMS o Sistema de Administración de Almacenes, LMS (Labor Management System) o Administración de la Mano de Obra, YMS(Yard Management System) o Administración de patios, el picking to light/voice o preparación por luz/voz, sistemas de código de barras e identificación por radiofrecuencia, los cuales apoyan las decisiones de planeación, ejecución y control de las operaciones y recursos desde la recepción hasta el despacho, incluyendo el crossdocking considerando un enfoque orientado a la comunicación y uso de información en tiempo real [3][4] WMS en el centro de distribución WMS suele ser considerada la más importante en los centros de distribución, ya que este permite, según Shiau y Lee (2010): mejorar la eficiencia a través de la reducción de costos, administración inventario en tiempo real, control de operaciones y apoyo a programas de justo a tiempo Entre las funciones típicas del WMS, se considera la planeación, apoyo a la ejecución y control de las operaciones de recepción acomodo, almacenamiento, preparación de pedidos, despacho y crossdocking, incluyendo equipo de manejo de materiales y personal[2],[3],[4]:. Cabe resaltar que los centros pueden adquirir software WMS en empresas como SAP, Tecsys Latin American, WMS 9.0 [4]. Algunas otras optan por desarrollarlo con personal en el área de Ingeniería Industrial e Informática. De otra parte, se debe considerar que el sistema WMS puede ser considerado la TIC s base para implementar los sistemas de código de barras y radiofrecuencia que permite capturar datos e identificar productos, el LMS, y los otros descritos con anterioridad [4][5] Simulación discreta orientada a objetos en el centro de distribución La simulación discreta es una herramienta de la investigación de operaciones que es utilizada para la representación, análisis y evaluación de operaciones y recursos de sistemas productivos y logísticos, incluyendo centros de distribución considerando condiciones de incertidumbre [6] En la literatura científica Baker y Canessa (2009) [6], Gu, Goetschalckx y MCginnis (2010) [7] y Gómez [8], describen que la simulación discreta puede ser utilizada para apoyar decisiones de diseño y mejoramiento de las operaciones y recursos de la gestión del almacenes o centro de distribución ofreciendo la capacidad de imitar diversos escenarios que contribuyan a que la empresa opere a menores costos y satisfaga las necesidades de los clientes. En el mercado y en la literatura científica se identifica la utilización de software de simulación discreta tradicional como el ARENA, PROMODEL, SIMUL 8. Pero en los últimos dos años, se ha promocionado el uso de simulación discreta orientada a objetos, que ofrece capacidad de modelamiento flexible con representación en 3D, lo cual, disminuye el tiempo de representación y aumenta la capacidad de análisis. Entre los software de simulación discreta de este tipo, se considera el SIMIO SIMULATION y el FLEXSIM [11][12] Aproximación al estado del arte del uso del uso conjunto e integrado del WMS y la simulación discreta. Al realizar una revisión bibliográfica en las bases de datos científicas: Science Direct, Taylor and Francis, Emerald, entre otras, se identificaron dos propuestas que puede representar el estado del arte del uso del WMS y la simulación discreta, aunque de una manera aproximada, debido a que el objetivo de ambas es apoyar la toma de decisiones de diseño o mejoramiento de la gestión de almacenes, el cual, contiene las

3 características generales de un centro de distribución. Burnett y LeBaron (2001) [9]. Estos investigadores de la empresa Ryder System desarrollaron un modelo o template de simulación discreta basado en AUTOMOD, que permite determinar las capacidades de las operaciones, estimar los requerimientos de recursos y validar los diseños de gestión de almacenes automatizados, realizando énfasis en el almacenamiento. De otra parte, el modelo posee flexibilidad de modificar los parámetros de la gestión de almacenes para analizar diferentes escenarios relacionados con el nivel de actividad de sus operaciones bajo la pregunta "What if" o "que pasa si". Además, se debe considerar que este modelo es desarrollado en 3D, lo cual, tiende a mejorar la capacidad de análisis y confianza del cliente sobre los resultados que ofrece. Min (2009) [10]. Este artículo desarrolla un sistema de soporte a las decisiones para la gestión de almacenes denominado WDSS( warehousing decision support system), el cual, se apoya en la evaluación y estrategias de expansión, localización o layout del almacén, buscando aumentar la productividad y la cadena de suministro en que opera la empresa. El sistema tiene los siguientes niveles: Base de datos: Inventario, equipos, costos de manejo de materiales, tipo de almacenamiento, numero de estibas, rutas de preparación de pedidos Modelo computacional y matemático basado en ARENA, AUTOMOD, EXPERT CHOICE. Conexión entre bases de datos y modelos computacionales para generar escenarios, que pasa si, para determinar la localización configuración del layout e inversiones considerando un concepto de costo eficiente. La propuesta del artículo científico de Min (2009) [12], se aproxima al uso conjunto de un WMS y la simulación discreta, pero su limitación se relaciona con su enfoque al nivel de decisiones estratégicas sin considerar el nivel táctico y operativo, lo cual, puede considerarse como una oportunidad de investigación en el área de los centros de distribución. 3. PROPUESTA DE UTILIZACIÓN DE MANERA INTEGRA O CONJUNTA DEL WMS CON SIMULACIÓN DISCRETA ORIENTADA A OBJETOS A partir de la información del marco teórico y aproximación al estado del arte, a continuación, se presenta una propuesta de utilización de WMS y simulación discreta en los centros de distribución considerando un enfoque en los niveles tácticos y operativos con operaciones y recursos. A continuación, se presenta un esquema de la propuesta ver Figura 1. Warehouse Management System (WMS) Datos del inventario, cantidad de listas de preparación, equipos de manejo de materiales, cantidad de personal Figura 1 Esquema de modelo integrado WMS y simulación discreta Fuente: Elaboración propia Alternativas de diseño o mejoramiento de las operaciones y recursos del centro de distribución Modelo de simulación discreta orientado a objetos (SIMIO, FLEXSIM, AUTOMOD La propuesta de integración o uso conjunto presentaría las siguientes características: WMS(Warehouse Management System): Este puede ser considerado como TIC s transaccional, que tiene funcionalidades como [2],[3],[4]: Captura e identificación de los productos que ingresan al centro de distribución.

4 Programación de tareas en el almacén, asignación del personal, equipo de manejo de materiales, reglas de ejecución de procesos gestión de movimiento del personal (colocación y extracción de cargas). Procesamiento de órdenes según la capacidad, necesidad de servicio y requerimientos de recogida de productos, junto con la sincronización y aplicación de diferentes técnicas como: olas, lotes, preparación por zonas. Generación de Advanced Shipment Notification (ASN), los cuales sirven para avisar la recepción de pedidos. Slotting o gestión de ubicaciones óptimas para los productos. Conexiones con aplicativos web o sistemas de información a través del cual los usuarios tienen acceso a información de inventario, ubicación de los productos y otros aspectos. Administración de patios, inventarios de trailers ubicados fuera del depósito, puertos a asignar a camiones, y programación, registro y control de operaciones de crossdocking tanto en la entrada y salida de trailers. Generación de órdenes de trabajo que adicionan valor al servicio, como: clasificación por precio, empaque, asignación de inventarios, incluyendo reglas para gestionar su rotación Recomendación acerca de cajas a utilizar según la cantidad, ciclo de vida, tipo de productos y volumen de los pedidos. Planeación y control de rutas de preparación de acomodo y preparación de pedidos (picking). Costos y tiempos de cada una de las operaciones y recursos del CEDI. Todos los datos que se identifican, capturan y registran en el WMS del centro de distribución son almacenados en la base de datos de la empresa, idealmente en tiempo real. Simulación discreta orientada a objetos en el centro de distribución El modelo de simulación discreta permitiría representar las diferentes operaciones (recepción, acomodo, almacenamiento, preparación de pedidos, despacho, crossdocking, entre otras) y los recursos (operarios, estanterías, equipos de manejo de materiales, bahías de despacho) en 3D y considerando condiciones de incertidumbre. La propuesta que se realiza para utilizar de manera conjunta las dos herramientas consiste en que la empresa realice un modelamiento de su centro de distribución, el cual, considera la definición de: Entidades (pallets, cajas y productos). Variables de entrada: tasas entre llegada de pedidos, tiempos de operaciones, velocidad, cantidades y desplazamientos de equipos de manejo de materiales. Variables respuesta o salida de las operaciones del centro de distribución: cantidad de pedidos despachados, productos recibidos, productos almacenados, tiempos, costos y utilización del uso de personal, equipos de manejo de materiales, entre otros. Condiciones de corridas de simulación. Para el desarrollo del modelo de simulación, se propone realizar una integración con la base de datos del WMS, con el fin de alimentar las variables de entrada y parámetros, lo cual, minimiza la variabilidad del modelamiento, y permite a los encargados del centro de distribución apoyar decisiones tácticas y operativas relacionadas con: Asignación de personal y equipo de manejo de materiales, según el nivel de operación. Identificar, analizar y evaluar cuello de botella a través de indicadores de uso de recursos, desempeño de las operaciones y formación de colas Analizar escenarios de programación de operaciones y recursos en 3D, incluyendo el análisis de costos y tiempos. En este caso, se debería generar una interfaz entre el modelo de simulación discreta orientado objetos y WMS, que permita esta interacción, e inclusive permita modificar parámetros que faciliten el proceso de análisis y toma de decisiones. A continuación, se presentan algunas imágenes de utilización de modelos de simulación discreta orientada objetos en centros de distribución:

5 Figura 3 Modelos de simulación de Centro de Distribución con Simio Simulation Fuente: Simio Simulation [12] Figura 2 Modelos de simulación distribución con Flexsim Fuente: Flexsim [11] de centro de Cómo se observa en las figuras, los modelos de simulación discreta en Flexsim y Simio Simulation, ofrecen capacidades de modelamiento del centro de distribución, los cuales, permiten inclusive, desarrollar modelos personalizados como: metaheurísticos y heurísticos, que generan soluciones pseudooptimas de rutas para el acomodo o preparación de pedidos, los cuales son del tipo combinatorial Finalmente, el enfoque de desarrollo propuesto puede impactar potencialmente en los costos de operación, contribuir a la toma de decisiones basadas en datos y a la satisfacción de los clientes, debido al apoyo en la toma de decisiones. 4. CONCLUSIONES Del artículo se identifica la oportunidad de utilizar de manera conjunta o integrada los sistemas de WMS con la simulación discreta para representar escenarios de operaciones y recursos en los centro de distribución, lo cual, genera impacto en los clientes, en el sistema logístico y genera oportunidades de investigación. La propuesta presentada integra el uso de la simulación discreta y el WMS con flujos de información en ambas direcciones. Esto, se plantea ya que los datos del WMS, se utilizan para alimentar el modelo de simulación, y los resultados de este último para tomar decisiones o configurar el WMS. Se identifica la importancia de la simulación orientada a objetos, resaltándose el uso de

6 software como SIMIO SIMULATION y FLEXSIM. Finalmente, este enfoque de desarrollo propuesto puede ser considerado la base inicial para el desarrollo de un proyecto de investigación que permita elaborar un aplicativo que considere las condiciones descritas, las cuales, potencialmente impactarían en los costos de operación, contribución a la toma de decisiones basadas en datos y satisfacción de los clientes. 7. REFERENCIAS [1] BAKER.P y HALIM.Z An exploration of warehouse automation implementations: cost, service and flexibility issues. Supply Chain Management: An International Journal, Vol. 12, ,2007 Medellín. Escuela de Ingeniería de la Organización (In Press,2010). [9]. BURNETT.D y LEBARON.T Efficiently modeling warehouse systems. En Simulation Conference, Proceedings of the winter, Vol 2, , 2001 [10]. MIN.H. Application of a decision support system to strategic warehousing decisions. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol 39, ,2009 [11]. FLEXSIM MÉXICO. GALERÍA FLEXSIM. Flexim.2010 [12]. SIMIO. SIMIO SIMULATION. Simio Simulation [2]. FRAZELLE.E Almacenamiento y manejo de materiales de clase mundial. Norma.2001 [3]. BALLOU.R. Logística: Administración de la cadena de suministro. Prentice Hall.2004 [4]. CORREA.A, GÓMEZ. R Y CANO.J. Gestión de Almacenes y Tecnologías de Información y Comunicaciones. Estudios Gerenciales, Vol. 26, ,2010. [5]. SHIAU.J Y LEE.M. A warehouse management system with sequential picking for multi-container deliveries. Computers & Industrial Engineering Vol 58, ,2010 [6]. BAKER.P y CANESSA.M. Warehouse design: A structured approach.european Journal of Operational Research, Vol , 2009 [7].GU.J, GOETSCHALCKX.M Y MCGINNIS.L. Research on warehouse design and performance evaluation: A comprehensive review. European Journal of Operational Research, Vol 203, , 2010 [8] GÓMEZ.R. Desarrollo de modelo para apoyar el diseño o mejoramiento de las operaciones y recursos de la gestión de almacenes basados en simulación discreta y diseño experimental. Tesis de Maestría. Director: Alexander Correa Espinal. Universidad Nacional de Colombia, Sede