Economic stringencies have compelled Canadian hospitals to examine their administrative effectiveness critically. Improved supplies and inventory procedures adopted by leading industrial corporations, suggest that hospitals might benefit from such systems. Lack of the profit incentive, and the high ratio of wages to total expenses in hospitals, have delayed adoption of modern inventory management techniques. This study examined the economic status of Canadian hospitals, and endeavoured to discover whether a computer-based inventory management system, incorporating short-term statistical demand forecasting, would be feasible and advantageous. Scientific forecasting for inventory management is not used by hospitals. The writer considered which technique would be most suited to their needs, taking account of benefits claimed by industrial users. Samples of demand data were subjected to a variety of simple forecasting methods, including moving averages, exponentially smoothed averages and the Box-Jenkins method. Comparisons were made in terms of relative size of forecast errors; ease of data maintenance, and demands upon hospital clerical staffs. The computer system: BRUFICH facilitated scrutiny of the effect of each technique upon major components of the system. It is concluded that either of two methods would be appropriate: moving averages and double exponential smoothing. The latter, when combined with adaptive control through tracking signals, is easily incorporated within the total inventory system. It requires only a short run of data, tracks trend satisfactorily, and demands little operator intervention. The original system designed by this writer was adopted by the Hospital for Sick Children, Toronto, and has significantly improved their inventory management.

Bei der Bekämpfung von Lebensmittelabfällen steht die Nachhaltigkeit an erster Stelle. Aus Nachhaltigkeitsgesichtspunkten ist eine Ressourcen- und Lebensmittelverschwendung inakzeptabel. Das Forschungsziel ist die Reduzierung von Abfällen in Lebensmittelketten unter Berücksichtigung der Gesamtkosten in den Lagerstufen. In dem Promotionsvorhaben werden stufenübergreifende Lagerhaltungsstrategien auf Abfallquoten hin untersucht. Als Forschungsmethode wird die Simulation angewendet. Es werden ausschließlich Frischwaren mit dem Haltbarkeits- und Verfallsdatum betrachtet, da diese Warengruppe den größten Anteil von Abfällen ausmacht.

Practical inventory settings often include multiple generations of the same product on hand. New products often arrive before old stock is exhausted, but most inventory models do not account for this. Such a setting gives rise to the possibility of inter-generational substitution between products. We study a retailer that stocks two product generations and we show that from a cost perspective the retailer is better off stocking only one generation. We proceed with a profit scheme and develop a price-setting profit maximization model, proving that in one and two generation profit models there exists a unique solution. We use the profit model to show that there are cases where it is more profitable to stock two generations. We discuss utility and preference extensions to the profit model and present the general n-product case.

The aim of this thesis is an analysis of the logistics system of the selected operator, in this case, the company GLOBUS ČR, k.s., in terms of material and information flows, description of the critical factors that can disrupt the continuity and efficiency of logistics activities of the logistics system and to propose measures to ensure the optimization of the entire system terms of the level of logistics services and logistics costs. For the purposes of the definition of critical design factors and activities leading to the optimization of logistics systems, and it was necessary to analyze individual actions in the logistics. Critical factors of the system were determined by subjective evaluation. These consisted in finding the bottlenecks and their definition. Critical factors have been identified for the particular listings, non-system treatment of certain cases and for the lack of cooperation between the administration and operation.

Esta dissertação tem como objetivo desenvolver uma sistemática de auxílio à tomada de decisão na definição das estratégias de suprimento de peças sobressalentes no âmbito da manutenção industrial. Para atingir este objetivo, inicialmente, foram realizadas revisões da literatura para identificar os critérios utilizados na definição das estratégias de suprimento e, também, as variáveis de decisão utilizadas na definição dessas estratégias. Essas variáveis foram divididas em quatro classes: sistema/equipamento, peça, suprimento e estocagem. Em seguida foram elaborados dois questionários fechados, o primeiro a respeito das características e o segundo a respeito das variáveis de decisão de suprimento das peças sobressalentes. Estes questionários foram aplicados na caracterização das peças de dois equipamentos instalados em uma planta petroquímica. As respostas do questionário de critérios foram avaliadas possibilitando a identificação de lacunas existentes na estratégia atualmente adotada pela empresa em relação a algumas peças, além de apontar algumas oportunidades de otimização de estoques. / This essay aims to develop a systematic to support spare parts provision decisionmaking in industrial maintenance. To achieve this goal, initially, literature reviews were conducted to identify the criteria used in the definition of supply strategies and also the decision variables used in the definition of these strategies. These variables were divided into four classes: system / equipment, spare part, supply and storage. Two closed questionnaires were developed. The first one was about the characteristics and the second one was about the decision variables of spare parts supply. These questionnaires were applied to characterize the parts of two equipment installed in a petrochemical plant. The characteristics questionnaire answers were evaluated, enabling the identification of gaps in the strategy currently adopted by the company for some parts, while pointing out some inventory optimization opportunities.

O dimensionamento da capacidade de produção é um processo de vital importância para o sucesso das empresas, ainda mais quando se está inserido em um mercado de alta sazonalidade. Entretanto, este processo na maioria das vezes não é amplamente discutido internamente nas organizações. Freqüentemente, quando se necessita alterar a capacidade de produção das organizações devido a alterações nas previsões de demanda, atua-se apenas no dimensionamento dos recursos de forma direta ou, em casos extremos de aumento da demanda e indisponibilidade de investimentos, chega-se a efetuar o corte das vendas. Ao contrário disto, a tomada de decisão para o dimensionamento da capacidade de produção deve ser considerada como um processo gerenciável de forma sistêmica, confiável e robusta, influenciada pelo uso de ferramentas importantes como definições de cenários, análises quantitativa e qualitativa. Esta dissertação apresenta uma sistemática para apoiar o dimensionamento econômico da capacidade de produção de empresas com demanda sazonal. A sistemática prevê a discussão do dimensionamento da capacidade de produção considerando quatro grandes fases: identificação e exploração, análises e proposições de alternativas, ação e implementação de um melhor cenário escolhido e, finalmente, avaliações e observações do cenário implementado. Para cada uma das fases alguns passos e etapas foram definidos e, posteriormente, validados através da aplicação desta sistemática no dimensionamento da capacidade de produção da área de usinagem de uma empresa fabricante de máquinas agrícolas. A aplicação desta sistemática trouxe como resultado para a área de usinagem a implementação de um processo robusto e que auxilia na tomada de decisão quando se está inserido em um cenário onde ocorre a previsão de aumento da demanda. A sistemática trouxe benefícios de organização das informações e de se fazer a tomada de decisão para a escolha de um cenário com base nas análises de economicidade dos cenários estudados, porém mostrou-se bastante sensível à acuracidade das previsões de demanda, o que aponta, em futuras aplicações, para uma necessária flexibilização dessa variável pela realização de análise de sensibilidade. / The production capacity sizing is a key process for companies’ success, even more if the organization is involved in a high seasonal environment. However, this process is often not fully discussed by the organizations for decision-making. When it is needed to review the production capacity sizing due to demand predictions, most companies act directly upon the quantity of equipment and redesign the process or, in cases the demand is higher than the production capacity and the company is unprepared to invest to increase capacity the decision is to cut sales. Instead of this, companies should consider production capacity sizing as a manageable, in a systemic way, reliable and robust process. The decision-making for this process should be influenced by scenarios definitions, economic and qualitative analysis. This work presents a method to help the economic sizing of production capacity for companies that are involved in seasonal environment. This method includes a discussion about capacity sizing considering four important phases: identification and exploration, analysis and proposals of alternatives, actions and implementation of the best scenario chosen and, finally evaluation and observations from the implemented scenario. In each phase, steps and activities are defined and illustrated through an application at a machining department of an agricultural machinery maker company. The application of this method at the machining area of the company resulted in a robust and reliable process implemented to help in decisionmaking when it is needed to review the production capacity based on demand predictions. The method brought benefits to organize the information and practice decision-making to choose the best scenario based on economic analysis, however the method proved to be very sensitive to the accuracy of demand predictions, which points, in future applications, to a necessary flexibility of this variable by conducting sensitivity analysis.

A disputa por parcelas de mercado impõe condições severas às empresas sob diversas perspectivas. Dentre elas salienta-se a crescente demanda por alta variedade de produtos, que por sua vez cria um ambiente de decisões gerenciais complexas e por vezes conflitantes. Neste contexto, dois pontos relativos a processos produtivos tornam-se cada vez mais importantes na implantação de estratégias diferenciadas: a programação da produção e a gestão de estoques. Esta dissertação apresenta uma sistemática que visa embasar decisões relativas a tais pontos, aprimorando o processo produtivo. Como primeira etapa, trata-se o problema relativo à programação da produção diária. Para tanto, é apresentada uma sistemática de seleção de variáveis de clusterização para agrupamento de produtos, a qual é integrada à Simulação de Monte Carlo (SMC) com objetivo de maximizar lucro. Os cenários propostos são aplicados em clusters (famílias de produtos) e não nos produtos de forma individual, simplificando e agilizando a programação da produção. O erro percentual em relação à situação real foi de 1%. A segunda etapa desta dissertação foca na seleção de variáveis de clusterização com vistas à gestão de estoques. Desta forma, é apresentada uma abordagem de seleção de variáveis para clusterização de 76 produtos em três clusters, sendo que para cada cluster são geradas políticas simultâneas de reposição dos produtos. Tais políticas são confrontadas, em termos de custos de colocação de pedidos e guarda de estoques, com os resultados gerados pelo Lote Econômico de Compras (LEC). A redução do volume de pedidos anuais se aproximou de 90%, enquanto que o incremento de custos relativos à guarda de produtos e processamento de pedidos foi de 0,2% frente ao custo gerado pelo LEC. / The dispute for larger market shares imposes hard conditions to companies in several perspectives. The growing demand for high variety of product models gives rise to complex productive scenarios, requiring precise managerial decisions. In this context, two points relating to production processes become increasingly important when implementing managerial strategies: production scheduling and inventory management. This dissertation presents an approach aimed at supporting decisions related to such points. As a first step, we tackle the daily scheduling problem presenting a systematic for selecting the most relevant variables for clustering products with similar features into groups; such groups are then integrated to a Monte Carlo Simulation (MCS) tailored to maximizing profit. In our propositions, managing clusters of products leads to simpler and faster managerial decisions regarding the production schedule. A proper training of the MCS parameters yielded a 1% deviation when compared to the real situation. The second part of this dissertation focuses on variable selection for clustering tailored to inventory management. For that matter, we present a variable selection approach for clustering 76 products into three clusters; such clusters are then integrated to a simultaneous inventory policy. The simultaneous policy aims at reducing costs of orders placement and simplifying the inventory management. When compared to the Economic Quantity Order (EOQ), our propositions reduced the number of order placements in 90%, while increasing costs related to inventory keeping in 0.2%.

Submitted by HENRIQUE KRIGUER (henriquekriguer@uol.com.br) on 2016-02-15T11:56:47Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado Henrique Kriguer 2015 corrigido após qualificação.pdf: 1729817 bytes, checksum: 2ab0f19734b9d93a734ea53248959168 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-02-15T12:20:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 kriguer_h_me_guara.pdf: 1729817 bytes, checksum: 2ab0f19734b9d93a734ea53248959168 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-15T12:20:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 kriguer_h_me_guara.pdf: 1729817 bytes, checksum: 2ab0f19734b9d93a734ea53248959168 (MD5) Previous issue date: 2015-12-21 / O gerenciamento de estoques torna-se cada vez mais importante em função da necessidade de aperfeiçoamento da eficiência na cadeia logística, que se traduz na redução de custos e aumento do nível de serviço. A literatura sobre o gerenciamento de estoques de peças de reposição é ampla, porém é pouco abordada em relação à escolha do modelo de classificação. Neste trabalho, o método Analytic Hierarchy Process (AHP) foi aplicado em uma Empresa de bens de capital para determinar o vetor de prioridade dos critérios adotados para a classificação de peças de reposição. Apresentamos, com base no resultado deste estudo o Índice de Reposição, que foi adotado como um fator de correção nos valores de estoque segundo a classificação ABC. O objetivo foi atingido com o aperfeiçoamento do método de classificação, tornando o trabalho do planejador de estoques melhor estruturado, permitindo que possa tomar a decisão de reabastecimento de forma estruturada conforme parâmetros pré estabelecidos. / The inventory management becomes increasingly important due to the need for improved efficiency in the supply chain, which translates into cost savings and increased service level. The literature on the management of spare parts inventory is wide, but is rarely addressed in relation to the choice of classification model. In this work, the Analytic Hierarchy Process (AHP) method was applied to a Company of capital goods to determine the priority vector of the criteria adopted for the spare parts classification. Here, based on the results of this study the Replacement Index, which was adopted as a correction factor in inventory values according to the ABC classification. The goal was achieved with the improvement of classification method, making the work of the best structured inventory planner, allowing can take the form of structured replenishment decision as pre-established parameters

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Today's medical treatments are becoming more expensive, in view of this plan and control costs are mechanisms that can ensure the survival of hospitals. The present study analyzed the cost of medications relevant financial, between January 2003 and November 2010, at University Hospital of Santa Maria. Since not all items have the same degree of importance, the drugs were classified by the ABC method which provided work with capecitabine and imatinib, the total cost of these drugs in 2010, representing about 18% compared to total expenditure on drugs and materials. The models found for the series of the cost of capecitabine and imatinib were ARIMA (0,1,1)-ARCH (1) and ARIMA (1,1,0)-ARCH (1), respectively. These models were used to analyze the behavior of the series under study and make predictions in order to assist hospital managers in decision making in hospital inventory management. / Atualmente os tratamentos médicos estão cada vez mais caros, em vista disso planejar e controlar custos são mecanismos que podem garantir a sobrevivência das instituições hospitalares. O presente estudo analisou o custo com medicamentos de relevância financeira, entre janeiro de 2003 e novembro de 2010, no Hospital Universitário de Santa Maria. Como nem todos os itens têm o mesmo grau de importância, os medicamentos foram classificados pelo método ABC o que proporcionou trabalhar com a Imatinibe e Capecitabina, cujo custo total em 2010 destes medicamentos, representou cerca de 18% em relação ao gasto total com medicamentos e materiais. Os modelos encontrados para as séries do custo de Imatinibe e Capecitabina foram, ARIMA(0,1,1)-ARCH(1) e ARIMA(1,1,0)-ARCH(1), respectivamente. Tais modelos foram utilizados para analisar o comportamento das séries em estudo e realizar previsões com o objetivo de auxiliar os gestores hospitalares nas tomadas de decisões no gerenciamento de estoque hospitalar.

O dimensionamento da capacidade de produção é um processo de vital importância para o sucesso das empresas, ainda mais quando se está inserido em um mercado de alta sazonalidade. Entretanto, este processo na maioria das vezes não é amplamente discutido internamente nas organizações. Freqüentemente, quando se necessita alterar a capacidade de produção das organizações devido a alterações nas previsões de demanda, atua-se apenas no dimensionamento dos recursos de forma direta ou, em casos extremos de aumento da demanda e indisponibilidade de investimentos, chega-se a efetuar o corte das vendas. Ao contrário disto, a tomada de decisão para o dimensionamento da capacidade de produção deve ser considerada como um processo gerenciável de forma sistêmica, confiável e robusta, influenciada pelo uso de ferramentas importantes como definições de cenários, análises quantitativa e qualitativa. Esta dissertação apresenta uma sistemática para apoiar o dimensionamento econômico da capacidade de produção de empresas com demanda sazonal. A sistemática prevê a discussão do dimensionamento da capacidade de produção considerando quatro grandes fases: identificação e exploração, análises e proposições de alternativas, ação e implementação de um melhor cenário escolhido e, finalmente, avaliações e observações do cenário implementado. Para cada uma das fases alguns passos e etapas foram definidos e, posteriormente, validados através da aplicação desta sistemática no dimensionamento da capacidade de produção da área de usinagem de uma empresa fabricante de máquinas agrícolas. A aplicação desta sistemática trouxe como resultado para a área de usinagem a implementação de um processo robusto e que auxilia na tomada de decisão quando se está inserido em um cenário onde ocorre a previsão de aumento da demanda. A sistemática trouxe benefícios de organização das informações e de se fazer a tomada de decisão para a escolha de um cenário com base nas análises de economicidade dos cenários estudados, porém mostrou-se bastante sensível à acuracidade das previsões de demanda, o que aponta, em futuras aplicações, para uma necessária flexibilização dessa variável pela realização de análise de sensibilidade. / The production capacity sizing is a key process for companies’ success, even more if the organization is involved in a high seasonal environment. However, this process is often not fully discussed by the organizations for decision-making. When it is needed to review the production capacity sizing due to demand predictions, most companies act directly upon the quantity of equipment and redesign the process or, in cases the demand is higher than the production capacity and the company is unprepared to invest to increase capacity the decision is to cut sales. Instead of this, companies should consider production capacity sizing as a manageable, in a systemic way, reliable and robust process. The decision-making for this process should be influenced by scenarios definitions, economic and qualitative analysis. This work presents a method to help the economic sizing of production capacity for companies that are involved in seasonal environment. This method includes a discussion about capacity sizing considering four important phases: identification and exploration, analysis and proposals of alternatives, actions and implementation of the best scenario chosen and, finally evaluation and observations from the implemented scenario. In each phase, steps and activities are defined and illustrated through an application at a machining department of an agricultural machinery maker company. The application of this method at the machining area of the company resulted in a robust and reliable process implemented to help in decisionmaking when it is needed to review the production capacity based on demand predictions. The method brought benefits to organize the information and practice decision-making to choose the best scenario based on economic analysis, however the method proved to be very sensitive to the accuracy of demand predictions, which points, in future applications, to a necessary flexibility of this variable by conducting sensitivity analysis.