The supply function has an important role to support the business to create a customer value. Two important parts of this process is to have the warehouses and production sites in the right location and to have the right items stocked at the right level.   This thesis is concerned with those two parts of the supply chain management. Three different areas of inventory control are dealt with. In the first part we consider the classical dynamic lot size problem without backlogging. The second part deals with estimation of holding and shortage costs in two-level distribution inventory systems. In the third part of the thesis we consider the localisation problem in a multi-level supply network system where items are consolidated at a warehouse and distributed to customers on routes.   Within the area of inventory control we have evaluated a method earlier suggested by Axsäter (1988), the method is evaluated using a set of test problems and compared other heuristic methods, including the well-known Silver-Meal’s method (Silver and Meal, 1973).  The result shows that the method suggested by Axsäter does perform better than the other methods. In the latest contribution we point to the important differences between Least Period Cost and Silver-Meal when several periods have zero demand. In the area of inventory control we have also studied a two-echelon inventory system where we present methods for estimating the shortage- and stockholding costs in such inventory systems.   The second part subject of the thesis concerns supply network optimization. We present a MIP formulation of the problem and evaluate in detail the approximation of the distribution cost when customers are delivered on multi-stop routes. An improved method for estimating the distribution is presented.   Besides this introductory overview five research papers are included in the thesis. The first and the last paper consider evaluation of dynamic lot sizing heuristics. The second and third paper deals with cost evaluation of a stochastic two-echelon inventory system and the forth paper with evaluation of methods for estimating distribution costs in a supply network.

Este trabalho tem por objetivo propor um método eficiente para avaliar gestão de estoque, aplicando conjuntamente a Teoria de Controle Ótimo (OCT), para obter funções de estocagem dinamicamente ótimas, e Análise Envoltória de Dados (DEA), para calcular as eficiências relativas. Tendo em vista esse objetivo foi desenvolvido um modelo integrado DEA-OCT para calcular a eficiência de custo otimizada ao longo do tempo, quando o sistema possui variáveis relacionadas entre si, como no caso de sistemas de controle de estoque, e para analisar produção e demanda (assim como a variável estoque, oriunda dessa relação), estendendo o modelo variacional. Este trabalho aplica o modelo proposto a 647 empresas das Américas do Sul e do Norte, depois faz uma comparação entre Brasil e Chile (países emergentes economicamente), posteriormente focando no setor de comércio, considerando seus sistemas produção-estoque com dados de variáveis contábeis. Os modelos minimizam os custos de produção e de estoque para calcular a eficiência de custo ao longo do tempo. O output (produto, ou variável de saída) é a demanda; o input (insumo, ou variável de entrada) é a produção, e o intermediate (variável intermediária) é o estoque. Seus custos são considerados na função objetivo. É acrescentada uma restrição variacional da OCT para descrever a relação entre demanda, produção e estoque. Em resumo, o modelo é relevante por calcular eficiência prevenindo a possibilidade de obter uma projeção que ignora a relação entre as variáveis, uma vez que essa relação sempre ocorre, na prática, em sistemas de controle de estoque. As principais contribuições são: possibilitar o uso de OCT como a ferramenta de benchmarking DEA no contexto de eficiência dinâmica, estender o modelo DEA variacional de Sengupta (1995), incluindo restrições de modelos mais recentes e possibilitar o cálculo de eficiência quando há relação entre as variáveis. / This work aims to propose an efficient method to evaluate inventory management, jointly applying optimal control theory (OCT), obtaining dynamically optimal production and inventory functions, and data envelopment analysis (DEA), calculating the relative efficiencies. With this objective in mind, it was developed a DEA-OCT integrated model to calculate allocative efficiency optimized over time, when systems have variable with relationship among themselves, like in the case of inventory control systems, and for analyzing production and demand (as the inventory variable obtained from this relationship), extending the variational model. This paper applies the proposed model to 647 companies from South and North America, after that it was made a comparison between Brazil and Chile (economically emerging countries), then focusing on the commercial sector, considering its production-inventory systems and data from accounting variables. The model minimizes the inventory and production costs to calculate the allocative efficiency over time. The output is demand; the input is production, and the intermediate variable is inventory. Their costs are considered in the objective function. A variational constraint OCT is added to describe the relationship among demand, production, and inventory. In summary, the model is relevant to calculate efficiency by preventing the possibility of finding a projection that ignores the relationship among variables, since this relationship always occur in practice in inventory control systems. The main contributions are: using OCT as the benchmarking tool DEA in the context of dynamic efficiency, extending the Sengupta (1995) variational DEA model, including constraints from recent model and making it possible to calculate efficiency when there is a relationship among variables.

Este trabalho tem por objetivo propor um método eficiente para avaliar gestão de estoque, aplicando conjuntamente a Teoria de Controle Ótimo (OCT), para obter funções de estocagem dinamicamente ótimas, e Análise Envoltória de Dados (DEA), para calcular as eficiências relativas. Tendo em vista esse objetivo foi desenvolvido um modelo integrado DEA-OCT para calcular a eficiência de custo otimizada ao longo do tempo, quando o sistema possui variáveis relacionadas entre si, como no caso de sistemas de controle de estoque, e para analisar produção e demanda (assim como a variável estoque, oriunda dessa relação), estendendo o modelo variacional. Este trabalho aplica o modelo proposto a 647 empresas das Américas do Sul e do Norte, depois faz uma comparação entre Brasil e Chile (países emergentes economicamente), posteriormente focando no setor de comércio, considerando seus sistemas produção-estoque com dados de variáveis contábeis. Os modelos minimizam os custos de produção e de estoque para calcular a eficiência de custo ao longo do tempo. O output (produto, ou variável de saída) é a demanda; o input (insumo, ou variável de entrada) é a produção, e o intermediate (variável intermediária) é o estoque. Seus custos são considerados na função objetivo. É acrescentada uma restrição variacional da OCT para descrever a relação entre demanda, produção e estoque. Em resumo, o modelo é relevante por calcular eficiência prevenindo a possibilidade de obter uma projeção que ignora a relação entre as variáveis, uma vez que essa relação sempre ocorre, na prática, em sistemas de controle de estoque. As principais contribuições são: possibilitar o uso de OCT como a ferramenta de benchmarking DEA no contexto de eficiência dinâmica, estender o modelo DEA variacional de Sengupta (1995), incluindo restrições de modelos mais recentes e possibilitar o cálculo de eficiência quando há relação entre as variáveis. / This work aims to propose an efficient method to evaluate inventory management, jointly applying optimal control theory (OCT), obtaining dynamically optimal production and inventory functions, and data envelopment analysis (DEA), calculating the relative efficiencies. With this objective in mind, it was developed a DEA-OCT integrated model to calculate allocative efficiency optimized over time, when systems have variable with relationship among themselves, like in the case of inventory control systems, and for analyzing production and demand (as the inventory variable obtained from this relationship), extending the variational model. This paper applies the proposed model to 647 companies from South and North America, after that it was made a comparison between Brazil and Chile (economically emerging countries), then focusing on the commercial sector, considering its production-inventory systems and data from accounting variables. The model minimizes the inventory and production costs to calculate the allocative efficiency over time. The output is demand; the input is production, and the intermediate variable is inventory. Their costs are considered in the objective function. A variational constraint OCT is added to describe the relationship among demand, production, and inventory. In summary, the model is relevant to calculate efficiency by preventing the possibility of finding a projection that ignores the relationship among variables, since this relationship always occur in practice in inventory control systems. The main contributions are: using OCT as the benchmarking tool DEA in the context of dynamic efficiency, extending the Sengupta (1995) variational DEA model, including constraints from recent model and making it possible to calculate efficiency when there is a relationship among variables.