[pt] As empresas do varejo estão constantemente buscando aumentar sua competitividade. Dentre os elementos que influenciam nessa competitividade, esta tese se concentra nos custos com suprimentos e no nível de serviço ao cliente. O nível de serviço depende do planejamento dos estoques, que tem por objetivo balancear a oferta de produtos com a demanda. O ponto de partida desse planejamento são as previsões de demanda. Dessa forma, nesta tese é proposta uma rotina com esquemas de monitoramento do erro dessas previsões utilizando estatísticas denominadas Tracking Signal. Essas estatísticas são utilizadas para detectar quando o erro das previsões apresenta comportamento diferente do esperado, indicando assim um viés nas previsões. Para tanto, foi realizado um experimento que resultou na determinação de limites de detecção para as estatísticas Tracking Signal, bem como na identificação, dentre elas, daquelas estatísticas mais eficientes na detecção de viés em previsões por amortecimento exponencial simples. Além disso, a redução nos custos com suprimentos e a melhoria no nível de serviço também são contemplados nesta tese pela proposta de solução de um modelo de estoques. Esse modelo considera um item em um sistema com duas camadas e revisão periódica, composto por um Centro de Distribuição (CD) e N lojas no varejo. Nas lojas são aplicadas revisões em intervalos iguais e sincronizados, sendo permitido ao CD entregar parcialmente os pedidos para as lojas em caso de falta. Para esse modelo, foi desenvolvido um algoritmo de busca, baseado no método da seção áurea, que minimiza o custo total no sistema atendendo à meta de nível de serviço no varejo. / [en] The retail companies are constantly seeking to increase their competitiveness. Among the factors that influence this competitiveness, this thesis focuses on the cost of supplies and the level of customer service. The level of service depends on the planning of inventories, which aims to balance the supply of products to the demand. The starting point of this planning is the demand forecast. Thus, this thesis proposes a routine of monitoring forecasting errors using statistics called Tracking Signal. These statistics are used to detect when the forecasting error out shows the expected behavior, thus indicating a bias in the forecasts. For this purpose, an experiment was conducted which resulted: determination of detection limits for these statistics; identification those most effective in detecting bias in forecasts by simple exponential smoothing. Moreover, the reduction in costs of supplies and improving the level of service are also covered by this thesis proposed an inventory model. This model considers an item on a system with two echelons and periodic review, consisting of a Warehouse (W) and N retail stores. The retails revisions apply in equal and synchronized interval; it is possible the W partially deliver the orders to the stores in case of shortages. For this model, a search algorithm based on the golden section method, which minimizes the total cost in the system given the target level of service in retail was developed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:29135 |
| Date | 14 February 2017 |
| Creators | DENILSON RICARDO DE LUCENA NUNES |
| Contributors | EUGENIO KAHN EPPRECHT |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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