Governo Federal

Dados do Trabalhos de Conclusão

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
MÉTODOS NUMÉRICOS EM ENGENHARIA (40001016030P0)
ABORDAGEM DETERMINÍSTICA E ESTOCÁSTICA NA FORMULAÇÃO DE POLÍTICAS DE DISTRIBUIÇÃO POR LOTE ECONÔMICO DE ENTREGA, EM PROBLEMAS DE ROTEIRIZAÇÃO COM ESTOQUE GERENCIADO PELO FORNECEDOR E SISTEMA LOGÍSTICO EM TRÊS NÍVEIS
THIAGO ANDRE GUIMARAES
TESE
20/09/2015

Em sistemas de gerenciamento de estoque pelo fornecedor (Vendor Managed Inventory – VMI), as decisões logísticas são centralizadas ao nível do vendedor, possibilitando uma redução simultânea dos custos de armazenagem e transporte. A operação de sistemas VMI requer a resolução de um complexo problema de otimização combinatória, denominado Problema de Roteirização e Estoques (PRE). O PRE básico consiste no gerenciamento do estoque do cliente, no estabelecimento da frequência e quantidade de produto entregue, além do roteiro percorrido pela frota de veículos ao longo do horizonte de planejamento. Esta tese propõe uma contribuição ao estudo do PRE em um sistema logístico em três níveis, onde o fornecedor gerencia seu próprio estoque, além dos estoques dos clientes. A pesquisa contempla o caso determinístico, quando as demandas do conjunto de clientes são conhecidas a priori, e o caso estocástico, quando estas informações não são conhecidas preliminarmente. Para o caso determinístico foi desenvolvida uma nova política de distribuição baseada no cálculo de um lote econômico de entrega formulada em três variações, sendo necessidades líquidas, necessidades brutas e distância. Um modelo de programação linear inteira mista binária (PLIMB) foi proposto, incorporando o sistema logístico em três níveis, além de restrições não comumente tratadas, como o dimensionamento da frota de veículos. Novos indicadores de desempenho logístico foram desenvolvidos, permitindo avaliar o desempenho das políticas. Para a resolução do problema, foi desenvolvida uma heurística de duas fases e três estágios. As fases são divididas em etapa construtiva e etapa de refinamento. Na etapa construtiva, o problema é resolvido em três estágios, onde o primeiro é responsável pela programação das entregas, o segundo pelo agrupamento dos pontos de demanda e o terceiro pela roteirização dos clientes nos grupos formados. A fase de refinamento compreende uma estrutura heurística de busca em vizinhança ampla (BVA). Cenários de pequeno, médio e grande porte, com variações no custo de estocagem e de transporte foram gerados a partir de dados da literatura e parametrizados no contexto da pesquisa. A extensão para PRE-estocástico mantém as tratativas para o caso determinístico, com a formulação de uma política de distribuição por lote econômico de entrega como alternativa à estratégia de distribuição além das políticas maximum level (ML) e order-up-to level (OU). A inovação principal repousa na estratégia dinâmica para a previsão de demanda futura, utilizando Redes Neurais de Funções de Bases Radiais (RBFs). O PRE estocástico é ainda escassamente tratado de forma dinâmica na literatura, especialmente quando a demanda futura é obtida por técnicas robustas de previsão. Dessa forma, as RBFs são oportunamente aplicadas ao problema, dada sua eficiência no endereçamento de previsão de séries temporais amplamente corroboradas em outros estudos. Em ambos os casos estudados, uma extensa revisão de literatura posiciona as contribuições da pesquisa. Os resultados computacionais obtidos sobre um conjunto de 144 problemas de pequeno, médio e grande porte, mostraram a viabilidade do emprego das políticas de lote econômico, que dominaram todos os cenários para o problema estocástico. Os indicadores de desempenho logístico possibilitaram novos insights gerenciais ao processo de tomada de decisão, além de suportar o desempenho da política de lote econômico no âmbito qualitativo.

Roteirização e Estoque; Sistema Logístico em Três Níveis, Determinístico; Estocástico e Dinâmico; Lote Econômico; Heurísticas, Previsão, Redes Neurais de Funções de Bases Radiais.
In vendor-managed inventory systems, the logistics decisions are centralized at the supplier’s level. Its operation requires solving a complex combinatorial optimization problem, called Inventory Routing Problem (IRP), which is to determine the frequency and quantity, delivered to the customer in addition the vehicle routing over a planning horizon. This thesis proposes a contribution to the IRP in a three-echelon logistics system, where the vendor manages the customer’s inventories, deciding when, how much and how to serve them over a planning horizon. At the same time, the supplier manages its own inventory level, deciding when and how much replenishes itself, in order to avoid stock out to yourself and to the customers. The research consider the deterministic case, when customer’s demands are a priori known, and the stochastic case, when the demands and other details are not known preliminarily. For the deterministic case a new distribution policy has been developed, based on an economic order quantity (EOQ) in three variations, based on net necessity, gross necessity and distance. The EOQ formulation has been addressed to equate the trade-off between transportation and inventory cost arising on order-up-to level (OU) and maximum level (ML) distribution policy. A mixed integer linear programming model (MILP) was formulated for the deterministic IRP, incorporating the three-echelon logistics system features, as well as restrictions not commonly treated, as sizing the vehicle fleet. New logistics performance indicators were developed in order to evaluate policy under a qualitative framework. To solve the problem, a new heuristic approach with two-phase and three-stage was proposed. The phases are divided into constructive phase and improvement stage. In constructive phase, the problem is solved in three stages, where the first is responsible for the delivery scheduling, the second by clustering the demand points and the third by routing customers. The improvement phase comprises in a large neighborhood search procedure (LNS). Small, medium and large scenarios with variations on the inventory and transportation costs were generated, based on data from literature and parameterized in the research context. Extensive computational tests were performed to demonstrate the efficiency of the EOQ proposed distribution policy, the effectiveness of heuristic strategy used and applicability performance indicators. It demonstrated the performance of EOQ policy on OU and ML formulations. The extension to stochastic IRP keeps the same requirements as the deterministic case. A EOQ policy was proposed in addition to the ML and OU policies. The main innovation lies in the dynamic strategy for predicting future demand, using Neural Networks of Radial Basis Function (RBF’s). The stochastic IRP is still poorly handled in the literature, especially when the future demand is obtained by robust prediction techniques. Thus, timely RBFs are applied to the problem, given its efficiency in time series forecasting addressing widely corroborated in other studies. In both cases studied, an extensive literature review shows the research contributions. The computational results obtained on a set of 144 small, medium and large problems, showed the viability of using the EOQ policies, which dominated all scenarios for the stochastic problem. Logistics performance indicators enabled new insights to management decision-making process and supports the performance of the EOQ on the qualitative level.
: Inventory Routing; Three-echelon Logistics System; Deterministic, Dynamic and Stochastic, Economic Order Quantity, Forecasting, Radial Basis Functions Neural Networks.
01
275
PORTUGUES
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ

Contexto

PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA
ABORDAGEM DE PROBLEMAS DA PESQUISA OPERACIONAL
GRUPO DE TECNOLOGIA APLICADA A OTIMIZAÇÃO

Banca Examinadora

MARIA TERESINHA ARNS STEINER
Não
Nome Categoria
JOSE EDUARDO PECORA JUNIOR Participante Externo
LEANDRO MAGATAO Participante Externo
ANGEL RUIZ BARTOLOME Participante Externo
ARINEI CARLOS LINDBECK DA SILVA Docente
DEISE MARIA BERTHOLDI COSTA Docente

Vínculo

CLT
Instituição de Ensino e Pesquisa
Ensino e Pesquisa
Sim