El presente trabajo desarrolla un modelo de optimización para el proceso de reabastecimiento en un centro de distribución perteneciente a un operador logístico del sector consumo masivo. La empresa presentaba demoras recurrentes en la entrega de pedidos, ocasionadas principalmente por un reabastecimiento reactivo, la dispersión de productos de alta rotación y la falta de criterios definidos para la asignación de ubicaciones en el primer nivel. Estas deficiencias generaban picking en altura, recorridos excesivos, interrupciones constantes durante el proceso y riesgo de incumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio establecidos con el cliente. Para sustentar la magnitud del problema, se analizaron indicadores operativos como tiempos de ciclo, frecuencia de quiebres en ubicaciones de picking y movimientos adicionales relacionados al reabastecimiento. Los resultados evidenciaron ...

The Internet of Things (IoT) connects schemes, programs, data management, and operations, and as they continuously assist in the corporation, they may be a fresh entryway for cyber-attacks. Presently, illegal downloading and virus attacks pose significant threats to IoT security. These risks may acquire confidential material, causing reputational and financial harm. In this paper hybrid optimization mechanism and deep learning,a frame is used to detect the attack prevention in IoT. To develop a cybersecurity warning system in a huge data set, the cybersecurity warning systems index system is first constructed, then the index factors are picked and measured, and finally, the situation evaluation is done.Numerous bio-inspired techniques were used to enhance the productivity of an IDS by lowering the data dimensionality and deleting unnecessary and noisy input. The Grey Wolf Optimization al...