Administração de estoques para bens de varejo não perecíveis

Abstract

Este estudo compara métodos de administração de sistemas de estoques de bens de varejo não perecíveis, considerando o caso de perda de venda. Diversos métodos, baseados em modelos com diferentes hipóteses, são testados em ambientes caracterizados por comportamento da demanda e relações entre custos, entre outras características. A análise baseou-se numa simulação que avaliou o comportamento do sistema a cada intervalo de tempo num certo horizonte. O programa utilizado contém módulos para projeção de demanda baseada em suavizamento exponencial, cálculos físicos e econômicos e cálculo dos parâmetros de cada um dos métodos. Os métodos baseados em modelos de revisão periódica e demanda probabilística mostraram-se mais adequados do que os baseados, respectivamente, em revisão contínua e demanda determinística, assim como os que adotam lead-times máximos sobrepujaram os que adotam lead-times médios. Os desempenhos relativos dos métodos não foram afetados por alterações na aleatoriedade da demanda. Os métodos que operam baseados na projeção da demanda de vários períodos à frente mostraram-se mais eficazes do que os demais quando há picos de demanda, embora, nas demais situações (demanda estável, crescente ou decrescente, sem sazonalidade ou com sazonalidade suave no curto prazo), estes métodos sejam equiparáveis aos métodos baseados em revisão periódica e demanda estável ao longo do tempo.This study compares inventory system management methods for non-perishable retail goods considering the lost sales case. Several methods, based upon models with different assumptions, are tested in environments with characteristics defined on the basis of demand pattern, relations among inventory costs and others. The analysis was made using a simulation software that evaluates the system performance at each period of time in a given time span. The software contains procedures for demand forecasting based upon exponential smoothing, for physical and economic accounting and for determination of the parameters of each management method. The methods based upon periodic review models and probabilistic demand outperformed, respectively, continuous review and deterministic demand models. Besides, the methods that adopt maximun lead-times outperformed those that adopt mean lead-times. The comparative performances of the methods were not affected by changes in demand randomness. The methods that forecast the demand of various periods ahead outperformed the others when there are peaks in demand, but in environments with other demand patterns (steady, increasing or decreasing demand, without seasonality or with smooth seasonality in the short time) similar results were yielded by these methods and those based upon periodic review and steady demand.