Tema: Este estudo investiga o Problema de Roteamento de Inventário (IRP) no contexto do Gerenciamento de Inventário pelo Fornecedor (VMI), uma prática comum na cadeia de suprimentos onde os fornecedores assumem a responsabilidade pela reposição. O IRP, um problema combinatório estudado amplamente há quase 40 anos, engloba três subproblemas distintos: programação de entregas, gerenciamento de estoque e roteamento de veículos. Problema: Apesar de sua idade, o IRP continua a atrair a atenção da indústria e da academia. O recente décimo segundo Desafio de Implementação DIMACS dedicou uma categoria ao IRP, e entre os benchmarks comumente utilizados, 401 instâncias ainda não possuem soluções ótimas, especialmente no desafiador subconjunto de instâncias grandes. Hipótese e Justificativa: O framework HGS proposto por Vidal et al. (2012) surgiu como uma ferramenta proeminente utilizada por várias equipes de forma satisfatória na competição. No entanto, até onde sabemos, o framework HGS não foi testada para o IRP. Este estudo propõe uma solução que combina o framework HGS com uma estratégia de busca local eficiente, o método NSIRP proposto por Diniz et al. (2020), para abordar o IRP. Metodologia: Implementamos a solução proposta e comparamos seu desempenho com 21 abordagens existentes, utilizando os benchmarks da literatura. Resumo dos Resultados: Nossa abordagem identificou 79 novas Melhores Soluções Conhecidas (BKS) dentre 1100 instâncias. Se aplicada sob as mesmas regras da competição DIMACS, nossa solução teria garantido o primeiro lugar. Contribuições e Impactos: Este trabalho contribui para o desenvolvimento contínuo de soluções para o IRP, oferecendo uma abordagem eficiente e competitiva que pode inspirar futuras pesquisas e aplicações práticas no campo do gerenciamento de estoque e roteamento de veículos.