Concepção e desenvolvimento do software para simulação de políticas de gestão de estoques de uma rede de suprimentos submetida às incertezas da demanda e do lead time

Abstract

Resumo: A diminuição dos custos logísticos teve como principal impacto nas organizações o acesso a mercados antes limitados a empresas de alcance local ou regional. Entretanto, com o aumento da oferta, igualmente aumentaram a competição e a expectativa dos consumidores. Preço não é mais a única dimensão considerada por um cliente que tem a sua disposição um grande número de escolhas. Assim as organizações, para se diferenciarem, estão cada dia investindo mais recursos na qualidade de serviço, oferecendo seus produtos na quantidade certa, para o lugar desejado e no tempo esperado pelo cliente. Um dos fatores de maior impacto na variabilidade do nível de serviço é a responsividade da cadeia de suprimentos, pois é a velocidade de reação às flutuações aleatórias da demanda que determinam o nível da qualidade de atendimento ao cliente e influencia na lucratividade total da cadeia. Entretanto lidar com variáveis que contenham níveis de incerteza tais como a demanda e o lead time tornam impraticáveis a sua solução por técnicas convencionais de matemática analítica. Dessa forma a simulação computacional, em especial a de eventos discretos, tem tomado cada vez mais espaço como metodologia para modelar diferentes aspectos de cadeias de suprimentos. Entre estes aspectos estão as políticas de ressuprimentos, que procuram equilibrar o conflito entre manter os custos de estoque em um mínimo e ao mesmo tempo oferecer alta taxa de disponibilidade aos seus clientes. Este trabalho propõe a implementação de um software de simulação independente de qualquer plataforma comercial de simulação, utilizando a metodologia de eventos discretos. O software de simulação modelará as políticas de ressuprimento de controle por revisão contínua e revisão periódica de cada elo de uma cadeia de suprimentos escalar suportando entradas estocásticas de demanda e de lead time. Através de sua operação será possível elaborar diferentes cenários permitindo assim uma melhor compreensão da complexa iteração das políticas de estoque submetidas à aleatoriedade da demanda e do lead time e o efeito sobre os níveis de serviço e custos de estoque ao longo dos elos da cadeia de suprimentos.

Abstract: The reduction of logistical costs enabled organizations to expand their markets worldwide; however they also increased the difficulty in grabbing market share from their competitors. Clients now have at their disposal a large number of choices thus price is not anymore the only purchase decision driver. Organizations strive to meet and even surpass customer expectations by ensuring the right item in the right quantity at the right time at the right place for the right price in the right condition to the right customer. In order to achieve such level of excellence their supply chains require quickly response to market fluctuations, frequently of random nature. The increasing complexity of supply chains, growing larger each day with many facilities scattered around the globe leaves the task of integrating their components under a unified management policy without a trivial solution. Conventional analytical models applied to large systems featuring stochastic behavior are too complex to be solved. With computing power costs decreasing each day, computer simulation is a powerful tool to perform what-if scenario analysis and optimization of the whole supply chain. Among many aspects that could be object of supply chain simulation study are resupply policies. Such policies seek to balance the conflict between keeping inventory costs at a minimum while providing high customer service level. This work proposes the implementation of a discrete event simulation platform independent software that will model replenishment policies such as continuous review and periodic review for each node in the scalar supply chain. Through its operation will be possible to draw up different scenarios thus allowing a better understanding of the complex iteration of inventory policies subject to demand and lead time randomness and its effects on service levels and inventory costs over supply chain nodes.