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Título: MODELOS DE OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA O CONTROLE DE REPOSIÇÃO E ESTOQUES EM SISTEMAS DE DUAS CAMADAS SOB INCERTEZA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es):
Colaborador(es):  FABRICIO CARLOS PINHEIRO OLIVEIRA - Orientador
FERNANDA MARIA PEREIRA RAUPP - Coorientador
Catalogação:  08/08/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30884@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30884@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30884

Resumo:
Apesar de existir na literatura modelos propostos para gestão de estoques, as premissas consideradas por tais modelos podem inviabilizar suas aplicações. Este trabalho propõe uma metodologia de programação estocástica para reposição e controle de estoques de produto único numa rede logística de duas camadas. O enfoque revisão periódica proposto pode considerar tanto atendimentos à demanda em atraso (backorders) como vendas perdidas (lost sales) sem restrição de pedidos pendentes. Além disso, a fim de alcançar um melhor nível de serviço para o cliente, é introduzida uma regra de rateio proporcional a quantidade faltante do item em estoque no centro de distribuição para atender simultaneamente a demanda de todos os varejistas, a qual é capaz de lidar com as alocações negativas da falta. A periodicidade e o nível alvo da posição dos estoques são determinados através de modelos de programação estocástica de dois estágios e de uma técnica baseada em simulação de Monte Carlo, conhecida como Sample Average Approximation, que levam em conta a natureza incerta dos níveis de demanda pelo item por meio da geração de conjuntos finitos de cenários. Os equivalentes determinísticos são apresentados como modelos de programação não-linear inteira mista e em seguida linearizados. Experimentos numéricos com a metodologia proposta para instâncias do problema geradas aleatoriamente demonstram seu potencial ao obter resultados com erros de aproximadamente 1 por cento.

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