El presente proyecto de grado estudia la operativa de Conaprole sobre la recolección periódica de leche en tambos. Dicha realidad fue modelada como un Problema de Ruteo de Vehículos con Flota Heterogénea, Múltiples Depósitos y Múltiples Ventanas de Tiempo (en inglés Multi-Depot Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem With Multiple Time Windows and Assignment Restrictions o M-VRPTWAR). En este problema, los tambos deben ser visitados con distintas frecuencias y en distintos horarios en el período de planificación, utilizando una flota heterogénea que entrega la leche en las distintas plantas, haciendo múltiples recorridos de ser necesario. Se realizó una revisión bibliográfica del tema profundizando en tres aspectos claves: variantes del problema (Flota Heterogénea, Múltiples Depósitos, Ventanas de Tiempo, entre otros); métodos de resolución (diferenciando exactos de heurísticas); y aplicabilidad a la realidad, siendo generalmente el motor de la investigación. Se consideraron las restricciones más relevantes del caso. El modelo incorporó elementos adicionales a la forma actual de trabajo que fueron validados con Conaprole. Los parámetros fueron facilitados por la empresa ya que muchos de estos son utilizados día por medio en la operativa. Debido a la gran cantidad de variables y complejidad del problema (NP-hard) fue necesario simplificar el problema. Estas modificaciones se realizaron por limitaciones del método de resolución. El modelo completo fue validado, pero se estudiaron casos simplificados: Problema de Ruteo de Vehículos con Flota Heterogénea, Múltiples Viajes, Múltiples Ventanas de Tiempo y Restricciones de Asignación. El informe incluye un análisis de sensibilidad con distintos conjuntos de tambos, a partir del cual se arribó a conclusiones de interés para la contraparte, mostrando la influencia de los distintos parámetros en la solución. Los parámetros analizados incluyen costo de transporte, frecuencia de visita y capacidad de camión. El trabajo realizado abre la puerta a futuras investigaciones sobre el estudio de métodos de resolución eficientes, que logren aportar más información sobre el modelo propuesto y sean de interés para Conaprole.