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Cálculo do ponto de pedido baseado em previsões de uma política de gestão de estoques

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Author(s): Eduardo Saggioro Garcia | Virgílio José Martins Ferreira Filho

Journal: Pesquisa Operacional
ISSN 0101-7438

Volume: 29;
Issue: 3;
Start page: 605;
Date: 2009;
Original page

Keywords: estoques | ponto de pedido | previsão | simulação | inventory | reorder point | forecast | simulation

ABSTRACT
Um das políticas de gestão de estoques mais conhecidas e utilizadas é o sistema de lote econômico com ponto de pedido, também conhecido como sistema . O objetivo deste artigo é apresentar uma nova abordagem para o cálculo do ponto de pedido, baseada na previsão da demanda para cada período durante o tempo de ressuprimento. Erros de previsão e tempos de ressuprimento são as variáveis aleatórias consideradas sendo o ponto de pedido calculado com base na distribuição composta desses parâmetros. Simulações são realizadas para avaliar a adequação do modelo proposto, sob condições tais como: diferentes distribuições do lead-time, da demanda e diferentes magnitudes do erro de previsão. A experimentação conduzida procura avaliar tanto a validade do modelo teórico proposto quanto os possíveis desvios das premissas consideradas, principalmente a da demanda ser considerada normalmente distribuída no lead-time.One of the most known policy of inventory management is the order quantity and reorder point, or policy. The purpose of this paper is to present a new analytical approach for evaluating reorder points in inventory management policies. This approach considers the reorder point as a function of forecasted demands in the planning horizon, which can vary through time. Lead-times and forecast errors are the uncertainties present in the model. The composed distribution of these parameters is used to obtain an analytical expression for the proposed forecast based reorder point. Simulation experiments are performed in order to validate and test the accuracy of the proposed model. The experiments consider different lead-time and demand distributions and also different magnitude of forecast errors. Beyond the accuracy of the analytical model the simulations seeks to evaluate the premises adopted, mainly the one of normally distributed lead-time demand.
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