SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 25
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Gestão de Stocks
Exercício 1 – Enunciado

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

Uma empresa de construção civil mantém um stock de um dado material de construção B com que
pretende satisfazer as necessidades de diversas obras que tem em curso.
Estas necessidades rondam as 1000 unidades de B por dia e esta empresa tem vindo a adoptar como
regra de gestão, colocar encomendas deste material de forma a que estas sejam recebidas de 15 em 15
dias. Cada unidade de B custa à empresa 1.46€, e manter em stock uma unidade de B durante um ano
custa à empresa 5% do capital empregue na compra dessa unidade.
O Luís, recém-licenciado pelo IST e contratado por esta empresa, apercebeu-se de que as técnicas de
Gestão de Stocks poderiam contribuir para a melhoria da gestão do stock deste material. Analisando as
contas da empresa, ele pôde estimar que a colocação, transporte e recepção de uma encomenda de B
acarretam uma despesa fixa de 160€ independentemente da dimensão do lote.
Se estivesse no lugar do Luís, que sugestões apresentaria à empresa para melhorar a gestão do stock de
B?
Procure quantificar os benefícios que resultariam da aceitação da sugestão e explique claramente os
critérios em que se baseia e as hipóteses que admitiu.
NOTA: Considere que 1 ano equivale a 365 dias.
1
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Modelos determinísticos

2

Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Modelos determinísticos

3

Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Modelos determinísticos

4

Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Modelos determinísticos

5

Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
Gestão de Stocks
Exercício 1 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

Dados do problema
(1 ano = 365 dias)
Taxa de procura,
Custo de encomenda,
Custo de aquisição,
Custo de posse,
Período do ciclo,

r
A
c1
c2
T

= 1000 unidades/dia = 365000 unidades/ano
= 160€/encomenda (ciclo)
= 1.46€/unidade
= 0.05 × 1.46 €/unidade/ano
= 15 dias = 15/365 ano

Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura não permitida
1. Taxa de procura r constante;
2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t),
chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0;
3. Rotura do stock não é permitida.
4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q
Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/ano): K(Q)

6
Gestão de Stocks
Exercício 1 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

Custos totais por ciclo (€ / ciclo)
 Q2 
Q 
Q 
Q Q
CT (Q) = A + c2  T  + c1Q = A + c2  T  + c1Q = A + c2 
 + c1Q
 + c1Q = A + c2 
2r 
2 
2 
2 r

Número de ciclos por unidade de tempo (ciclos / ano)
NCiclos =

1 r
=
T Q

I(t)

Tr = Q ⇒ T =

Ciclo 1

Q
r

Ciclo 2 ...

1

Q

r
Função objectivo : Custos totais por unidade de tempo (€ / ano)
K ( Q ) = CT (Q) × NCiclos

0
T

T

... t


 1  A
Q
A
Ar
Q 
Q
Q
Q
=  A + c2  T  + c1Q    = + c2   + c1 =
+ c2   + c1r =
+ c2   + c1r
T Q
Q
2 
2
2
2

 T  T
 
r

K (Q ) =

Ar
Q
+ c2   + c1r
Q
2
7
Gestão de Stocks
Exercício 1 - Resolução

Modelos determinísticos

Problema de optimização
min. K ( Q ) =

Gestão e Teoria da Decisão

Q

Ar
Q
+ c2   + c1r
Q
2

Condições suficientes para minimizador , Q* , da função K ( Q )
 dK ( Q ) 
Ar c
2 Ar
= 0 ⇒ − *2 + 2 = 0 ⇒ Q* = +


Q
2
c2
 dQ  Q =Q*
 2
2 Ar 2c
 d K (Q ) 
> 0 ⇒ *3 = *2 > 0

 dQ 2
Q
Q
 Q =Q*

Solução
2 Ar
Q*
2A
*
Q =+
, T =
=
c2
r
c2 r
*

Ar
Q*
K ( Q ) = * + c2
+ c1r
Q
2
*

=

2
A2 r 2 c2
2 Arc2
+
+ c1r =
2 Ar
4c2

= 2 Arc2 + c1r

Arc2
+
2

Arc2
Arc2
+ c1r = 2
+ c1r
2
2
8
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Exercício 1 - Resolução

Modelos determinísticos

Cálculos
1. Política (solução) corrente
15
T =
ano
365
15
Q =T ×r =
× 365000 = 15000 unidades/ciclo (unidades/encomenda)
365
Ar
Q
K (Q ) =
+ c2 + c1r = 537341€/ano (c1r = 532900 €/ano)
Q
2
2. Política (solução) optimal
Q* = +

2 Ar
2 × 160 × 365000
=+
= 40000 unidades/encomenda
0.05 × 1.46
c2

Q* 40000
Ar
Q*
*
T =
=
= 0.1096 ano = 40 dias, K ( Q ) = * + c2
+ c1r = 535820 €/ano
r 365000
Q
2
*

3.Melhoria ∆K
∆K = K ( Q* ) − K ( Q ) = 535820 − 537341 = − 1521 €/ano
9
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Exercício 2 - Enunciado

Modelos determinísticos

Considere um estaleiro de construção metálica em que existem diversos equipamentos electromecânicos
que incluem numerosos componentes de certo tipo XPTO, cujo custo unitário de aquisição é de 100 €.
Estes componentes avariam-se com alguma frequência, estimando-se que o número de unidades
avariadas semanalmente, que devem ser substituídas por outras novas, é aproximadamente constante e
igual a 10 peças.
O custo de rotura resultante de faltar um componente durante uma semana é de 150 €, enquanto o custo
de posse semanal por peça é de cerca de 10€. O custo fixo de encomenda é estimado em 500 €.
Formule o problema da gestão do stock dos componentes sobressalentes e calcule o intervalo de tempo
óptimo entre encomendas, bem como a capacidade de armazenagem necessária.

10
Gestão de Stocks
Exercício 2 - Resolução

Modelos determinísticos

Problema de reposição instantânea, penúria permitida.

Gestão e Teoria da Decisão

Dados do problema
Taxa de procura,
Custo de encomenda,
Custo de aquisição,
Custo de posse,
Custo de rotura,

r
A
c1
c2
c3

= 10 unidades/semana
= 500€/encomenda (ciclo)
= 100 €/unidade
= 10 €/unidade/semana
= 150 €/unidade/semana

Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura
permitida
1. Taxa de procura r constante;
2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t),
chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0;
3. Rotura do stock é permitida com máximo de S encomendas em carteira a satisfazer
imediatamente após recepção de nova encomenda.
4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q
Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/ano): K(Q, S)
11
Gestão de Stocks
Exercício 2 - Resolução

Modelos determinísticos

a) Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/semana): K(Q,S)

I(t)
Ciclo 2

1
Q-S

T2 r = S

r

T1

c

T2

0

Tr = Q

...
Q

c

Gestão e Teoria da Decisão

Ciclo 1

T1r = ( Q − S ) ⇒ T1 =

...

S

(Q − S )
r

S
r
Q
⇒T =
r

⇒ T2 =

t

T=T1+T2
1.Custo total por ciclo, CT ( Q, S )
2

 (Q − S ) 
 (Q − S ) (Q − S ) 
(Q − S ) + c S 2 + c Q
S 
S S
CT ( Q, S ) = A + c2 
T1  + c3  T2  + c1Q = A + c2 
 + c3 
3
1
 + c1Q = A + c2
r
2r
2r
2 
2 r
 2

 2

1 r
2.No. ciclos por unidade de tempo: NCiclos = =
T Q
3.Custo total por unidade de tempo, K ( Q, S )
2
2

( Q − S ) + c S 2 + c Q  r = Ar + c ( Q − S ) + c S 2 + c r
K ( Q, S ) = CT ( Q, S ) × NCiclos =  A + c2
3
1 
2
3
1


2r
2r
2Q
2Q

Q Q

12
Gestão de Stocks
Exercício 2 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

Problema de gestão de stocks - Problema de optimização :
 ( Q − S )2 
Ar
S2
min. K (Q, S ) =
+ c2 
+cr
+c
Q, S
 2Q  3 2Q 1
Q


Condições suficientes para minimizador , ( Q* , S * ) , da função K ( Q, S )
 ∂CT ( Q, S ) 
2

=0
Q* − S * )

(
cAr
S *2
S*

−
∂Q
=Q
− c2
− c3 *2 + c3 * = 0
 Q=S **

S

 Q*2
Q
2Q*2
2Q

⇒

 ∂CT ( Q, S ) 
 c2Q* − ( c2 + c3 ) S *
=0
=0


−
∂S
Q =Q*
Q*
 S =S *





Hessiana definida positiva

13
Gestão de Stocks
Exercício 2 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

Problema de optimização
 ( Q − S )2 
Ar
S2
min. K (Q, S ) =
+ c2 
+cr
+c
Q, S
 2Q  3 2Q 1
Q


Solução
Q* = +

2 Ar  c2 + c3 


c2  c3 

S* = +

2 Ar  c2   c2  *

 =
Q
c3  c2 + c3   c2 + c3 

Q*
Q* − S *
S*
*
*
T =
, T1 =
, T2 =
r
r
r
 ( Q* − S * )2 
*2
Ar
*
*

 + c3 S + c1r
K (Q , S ) = * + c2
 2Q*

Q
2Q*


*

14
Gestão de Stocks
Exercício 2 - Resolução

Modelos determinísticos

Cálculos

Gestão e Teoria da Decisão

Q* = +

2 Ar  c2 + c3 
2 × 500 × 10  10 + 150 
=



 = 32.66 unidades/encomenda (33)
c2  c3 
10
150 


S* = +

2 Ar  c2 
2 × 500 × 10  10 

=

 = 2.04 unidades em carteira/falta (máximo)/ciclo (2)
150
10 + 150 
c3  c2 + c3 


Q* 33
T =
=
= 3.3 semanas = 23 dias
r 10
 ( Q* − S * ) 2 
Ar
S *2
*
*
 + c3
K (Q , S ) = * + c2 
+ c1r
*
 2Q

Q
2Q*


*

 312 
500 × 10
22
≅
+ 10 
 + 150 + 100 × 10 =1306 € / semana
33
66
 66 
Capacidade de armazenagem: Q* − S * = 33 − 2 = 31 unidades

15
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Exercício 8 - Enunciado

Modelos determinísticos

A BetoNice recebe por transporte ferroviário, nas suas instalações, a areia que incorpora na sua
produção de betão, com um consumo que ronda as 300 toneladas anuais. A BetoNice foi recentemente
contactada por um novo fornecedor que lhe propôs o fornecimento de uma areia de primeira qualidade
ao preço de 300€ a tonelada.
Face a esta proposta, a Direcção Comercial decidiu avaliar os custos associados ao aprovisionamento e
manutenção de stocks de areia. Para o efeito, é já conhecido o custo fixo associado a uma encomenda
(400€), o custo anual de posse (266€ por tonelada) e os custos de transporte, de 1500€ por vagão
necessário ao transporte (cada vagão transporta um máximo de 50 toneladas de areia).
a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de
tempo entre encomendas.
b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor.
Nestas, o fornecedor aceitou efectuar um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse
encomendado um mínimo de 100 ton de cada vez. Com estas novas condições que quantidade deve ser
encomendada?

16
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas.

Gestão e Teoria da Decisão

Dados do problema
Taxa de procura,

r

= 300 ton/ano

Proposta de novo fornecedor
Custo de aquisição,
Custo de posse,
Custo fixo de encomenda,
Custo de transporte,

c1
c2
A
a

= 300 €/ton
= 266 €/ton/ano
= 400€/encomenda (ciclo)
= 1500 € /vagão, 1vagão = 50 ton.

Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura não
permitida
1. Taxa de procura r constante;
2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t),
chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0;
3. Rotura do stock não é permitida.
4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q

17
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas.

Gestão e Teoria da Decisão

Fixado o número, n (n=1,2,...), de vagões, o custo fixo, An, é igual a A + n × a, e a quantidade óptima
a encomendar, Qn*, é a solução do seguinte problema de optimização com variável limitada:
min.
Q

K ( Q; n ) =

An r
Q
+ c2 + c1r , onde An = A + n × a
2
Q

sujeita a :
50 ( n − 1) < Q ≤ 50n

Propriedades das funções K ( Q; n ) , vidé figura no slide seguinte :
1. K ( Q; n ) , ∀n ∈ ℕ, são funções convexas para todo o Q > 0 ( d 2 K dQ 2 > 0, ∀Q > 0);
*
2. K ( Q; n ) , ∀n ∈ ℕ, têm minimizadores globais únicos não constrangidos, Qn =

2 An r
;
c2

3. K ( Q; n1 ) < K ( Q; n2 ) , ∀Q > 0 ∧ ( n1 < n2 , n1 , n1 ∈ ℕ ) ;
*
*
*
*
4. K n1 < K n2 , ∀n1 < n2 , onde K n = K ( Qn ; n ) , o valor optimal da função K ( Q; n ) ;
*
*
*
5. K ( Q; n ) > K ( Qn ; n ) , ∀Q ≠ Qn ( por definição de minimizador global único, Qn ) .

18
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas.

n=3

n=2

Minimizador constrangido : min ( Q1* ,50 )
*
Minimizadores não constrangidos : Qn =

2 ( A + na ) r
c2

n =1

0 < Q ≤ 50

50 < Q ≤ 100

100 < Q ≤ 150

19
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas.

Algoritmo
Para n = 1,2,...
Resolver problema de optimização com variável limitada
min.
Q

K ( Q; n ) =

( A + n × a)r + c
Q

Q
+ c1r
2
2

sujeita a:
50 ( n − 1) < Q ≤ 50n
Solução
2( A + n × a) r
c2

*
Qn =

*
*
*
Se 50 ( n − 1) < Qn ≤ 50n, K n = K ( Qn ; n ) =

( A + n × a)r + c
*
Qn

*
Qn
+ c1r , M = n, Terminar
2
2

Senão
*
*
*
Se Qn > 50n, Qn = 50n, Senão Qn = 50 ( n − 1)
*
*
K n = K ( Qn ; n ) =

( caso Q

*
n

≤ 50 ( n − 1) ) , Fim

( A + n × a)r + c
*
Qn

*
Qn
+ c1r
2
2

Fim
Fim de Para
*
n* =arg min (K n , n = 1,2,.., M )
n

20
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas.

Cálculos

Gestão e Teoria da Decisão

n = 1, Q1* =

2( A + a) r
= 65 ton, Q1* > 50
c2

*
n = 2, Q2 =

2 ( A + 2a ) r
*
*
*
= 87 ton, 50<Q2 ≤ 100 ⇒ Q2 = 87 ton, K 2 = ( 23295 + 90000 ) € / ano, (Terminar)
c2

⇒ Q1* = 50 ton, K1* = (18050 + 90000 ) € / ano

Solução
Q1* 50 1
n = arg min ( K , n = 1, 2 ) = 1, Q = 50 ton, K = (18050 + 90000 ) € / ano, T =
=
= ano (2meses )
r 300 6
*

*
n

*
1

*
1

*

N.B. constante c1r = 90000

21
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou efectuar
um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse encomendado um mínimo de 100 ton de cada vez. Com estas novas condições
que quantidade deve ser encomendada?

Novo custo de aquisição, c1 = 0.85×300 €/ton = 255 €/ton, para Q ≥ 100 ton (n ≥ 2)
Problema(s) de optimização
Para n = 2,3,...
min.
Q

K ( Q; n ) =

( A + n × a)r + c

2

Q

Q
+ c1r
2

sujeita a:
Q ≥ 100, 50 ( n − 1) ≤ Q ≤ 50n

Solução
2( A + n × a) r
c2

*
Qn =

Se Q ≥ 100, K = K ( Q ; n )
*
n

*
n

*
n

Senão Q = 100

*
n

( caso Q

*
n

( A + n × a)r + c
=

*
Qn
+ c1r , M = n, Terminar
2
2

*
Qn

< 100 ) , K = K ( Q ; n )
*
n

*
n

( A + n × a)r + c
=
*
Qn

*
Qn
+ c1r
2
2

Fim
Fim de Para
*
n* =arg min (K n , n = 1,2,.., M )
n

22
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou....

Constrangimentos :
n = 2 : Q ≥ 100, 50 < Q ≤ 100 ≡ Q = 100
n = 3; Q ≥ 100, 100 < Q ≤ 150 ≡ 100 < Q ≤ 150

n=3

*
Minimizador constrangido : max (100,Q2 )

n=2

*
Minimizadores não constrangidos : Qn =

100 < Q ≤ 150

2 ( A + na ) r
c2

23
Gestão de Stocks
Exercício 8 - Resolução

Modelos determinísticos

Gestão e Teoria da Decisão

b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor.
Nestas, o fornecedor aceitou efectuar um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse encomendado um mínimo de 100 ton de
cada vez. Com estas novas condições que quantidade deve ser encomendada?

Novo custo de aquisição, c1 = 0.85×300 €/ton = 255 €/ton, para Q ≥ 100 ton (n ≥ 2)
Cálculos
*
n = 2, Q2 =

2 ( A + 2a ) r
*
*
*
= 87 ton, Q2 < 100 ⇒ Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano
c2

*
n = 3, Q3 =

2 ( A + 3a ) r
*
*
*
= 105 ton, Q3 > 100 ⇒ Q3 = 105 ton, K 3 = ( 23679 + 76500 ) € / ano, (Terminar)
c2

Solução
*
*
*
n* = arg min ( K n , n = 2,3) = 2, Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano, T * =

*
Q2 100 1
=
= ano (4 meses)
r 300 3

N.B. constante c1r = 76500
Comparação com alínea a )
a ) c1 = 300 €/ton, Q1* = 50 ton, K1* = (18050 + 90000 ) € / ano
*
*
b) c1 = 255 €/ton, Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano
*
∆K = K 2 − K1* = −8050 € / ano(poupança com a solução b, desconto de 15% no custo de aquisição)

24
Gestão de Stocks
Modelos determinísticos
Anexo : Encomenda simultânea de dois artigos A e B

Gestão e Teoria da Decisão

Custos totais por ciclo (€ / ciclo)
Q 
Q 
CT (QA , QB ) = A + c2 A  A T  + c2 B  B T  + c1 AQA + c1BQB
 2 
 2 
Q
Q
r
T = A = B ⇒ QA = QB A
rA
rB
rB
Q r 
r
Q 
CT (QB ) = A + c2 A  B A T  + c2 B  B T  + c1 AQB A + c1BQB
rB
 2 
 2rB 
Número de ciclos por unidade de tempo (ciclos / ano)
NCiclos =

1 r
r
= = B
T Q QB

Função objectivo : Custos totais por unidade de tempo (€ / ano)
K ( QB ) = CT (QB ) × NCiclos =
=

Q r 
r
CT (QB ) A
Q 
c Q 
= + c2 A  B A  + c2 B  B  + c1 AQB A +  1B B 
T
T
rBT  T 
 2 
 2rB 

Q r 
c Q r 
ArB
r r
Q 
+ c2 A  B A  + c2 B  B  + c1 AQB A B +  1B B B 
QB
rB QB  QB 
 2 
 2rB 
K ( QB ) =

 Q 
ArB   rA 
+  c2 A   + c2 B   B  + c1 ArA + c1B rB
QB   rB 
 2 

25

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Administração da Produção - Planejamento e Controle de Estoques
Administração da Produção - Planejamento e Controle de EstoquesAdministração da Produção - Planejamento e Controle de Estoques
Administração da Produção - Planejamento e Controle de Estoquesdouglas
 
Introdução à gestão de estoques
Introdução à gestão de estoquesIntrodução à gestão de estoques
Introdução à gestão de estoquesProfessorRogerioSant
 
Aula 1.4 GestãO De Estoques
Aula 1.4 GestãO De EstoquesAula 1.4 GestãO De Estoques
Aula 1.4 GestãO De EstoquesVinícius Luiz
 
Fisiologia da circulação fetal
Fisiologia da circulação fetalFisiologia da circulação fetal
Fisiologia da circulação fetalgisa_legal
 
Lean Manufacturing
Lean ManufacturingLean Manufacturing
Lean ManufacturingPeter Klym
 
Manufatura Digital
Manufatura Digital Manufatura Digital
Manufatura Digital Raihsa
 
Curso Gestão de Centro de Distribuição
Curso Gestão de Centro de DistribuiçãoCurso Gestão de Centro de Distribuição
Curso Gestão de Centro de DistribuiçãoPSC Log
 
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rspDougPabiton
 
Aula de Logística - Armazenagem
Aula de Logística - ArmazenagemAula de Logística - Armazenagem
Aula de Logística - Armazenagemisaiartelli
 
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oeste
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oesteAula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oeste
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oesteLuiz Felipe Cherem
 
G Liegois Lean France Sqop09 Afeit
G Liegois Lean France Sqop09 AfeitG Liegois Lean France Sqop09 Afeit
G Liegois Lean France Sqop09 AfeitAFEIT
 
Gestao de stocks
Gestao de stocksGestao de stocks
Gestao de stockswarier96
 
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdf
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdfUnidade I - AFO UNINASSAU.pdf
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdfJAIMEMARTINS18
 

Was ist angesagt? (20)

Administração da Produção - Planejamento e Controle de Estoques
Administração da Produção - Planejamento e Controle de EstoquesAdministração da Produção - Planejamento e Controle de Estoques
Administração da Produção - Planejamento e Controle de Estoques
 
Arquivo
ArquivoArquivo
Arquivo
 
Introdução à gestão de estoques
Introdução à gestão de estoquesIntrodução à gestão de estoques
Introdução à gestão de estoques
 
Aula 1.4 GestãO De Estoques
Aula 1.4 GestãO De EstoquesAula 1.4 GestãO De Estoques
Aula 1.4 GestãO De Estoques
 
Fisiologia da circulação fetal
Fisiologia da circulação fetalFisiologia da circulação fetal
Fisiologia da circulação fetal
 
Lean Manufacturing
Lean ManufacturingLean Manufacturing
Lean Manufacturing
 
Manufatura Digital
Manufatura Digital Manufatura Digital
Manufatura Digital
 
Curso Gestão de Centro de Distribuição
Curso Gestão de Centro de DistribuiçãoCurso Gestão de Centro de Distribuição
Curso Gestão de Centro de Distribuição
 
Gestão de Stocks
 Gestão de Stocks  Gestão de Stocks
Gestão de Stocks
 
Gestion stocks
Gestion stocksGestion stocks
Gestion stocks
 
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp
4853 planejamento programacaocontroleproducao_rsp
 
Aula de Logística - Armazenagem
Aula de Logística - ArmazenagemAula de Logística - Armazenagem
Aula de Logística - Armazenagem
 
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oeste
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oesteAula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oeste
Aula pcp lean parte I - unoesc são miguel do oeste
 
G Liegois Lean France Sqop09 Afeit
G Liegois Lean France Sqop09 AfeitG Liegois Lean France Sqop09 Afeit
G Liegois Lean France Sqop09 Afeit
 
Gestao de stocks
Gestao de stocksGestao de stocks
Gestao de stocks
 
Aula 4 c custos da qualidade
Aula 4 c custos da qualidadeAula 4 c custos da qualidade
Aula 4 c custos da qualidade
 
Mrp
MrpMrp
Mrp
 
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdf
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdfUnidade I - AFO UNINASSAU.pdf
Unidade I - AFO UNINASSAU.pdf
 
10 aula materiais
10 aula materiais10 aula materiais
10 aula materiais
 
Gestão de documentos
Gestão  de documentosGestão  de documentos
Gestão de documentos
 

Andere mochten auch

What Makes Great Infographics
What Makes Great InfographicsWhat Makes Great Infographics
What Makes Great InfographicsSlideShare
 
Masters of SlideShare
Masters of SlideShareMasters of SlideShare
Masters of SlideShareKapost
 
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to Slideshare
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to SlideshareSTOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to Slideshare
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to SlideshareEmpowered Presentations
 
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation OptimizationOneupweb
 
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content Marketing
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content MarketingHow To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content Marketing
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content MarketingContent Marketing Institute
 
How to Make Awesome SlideShares: Tips & Tricks
How to Make Awesome SlideShares: Tips & TricksHow to Make Awesome SlideShares: Tips & Tricks
How to Make Awesome SlideShares: Tips & TricksSlideShare
 

Andere mochten auch (7)

What Makes Great Infographics
What Makes Great InfographicsWhat Makes Great Infographics
What Makes Great Infographics
 
Masters of SlideShare
Masters of SlideShareMasters of SlideShare
Masters of SlideShare
 
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to Slideshare
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to SlideshareSTOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to Slideshare
STOP! VIEW THIS! 10-Step Checklist When Uploading to Slideshare
 
You Suck At PowerPoint!
You Suck At PowerPoint!You Suck At PowerPoint!
You Suck At PowerPoint!
 
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization
10 Ways to Win at SlideShare SEO & Presentation Optimization
 
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content Marketing
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content MarketingHow To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content Marketing
How To Get More From SlideShare - Super-Simple Tips For Content Marketing
 
How to Make Awesome SlideShares: Tips & Tricks
How to Make Awesome SlideShares: Tips & TricksHow to Make Awesome SlideShares: Tips & Tricks
How to Make Awesome SlideShares: Tips & Tricks
 

Ähnlich wie Aula pb 6_resumo

BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçado
BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçadoBETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçado
BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçadoDirceSitoe1
 
Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4Augusto Junior
 
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)Dimensionamento de equipamentos de mina (1)
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)Rafael Silva
 
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Anselmo Alves de Sousa
 
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdfabelmanuelchicoolece
 
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).pptCap_17_Gestao_de_estoques (2).ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).pptmaxwellbarboxa
 
Cap_17_Gestao_de_estoques.ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques.pptCap_17_Gestao_de_estoques.ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques.pptCarla Dimarães
 
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...Clovis Bombardelli
 
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logistico
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logisticoEcr regional recife eficiencia cd e custo logistico
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logisticoGiovanni Materzanini
 
4 análise dos dados cinéticos
4 análise dos dados cinéticos4 análise dos dados cinéticos
4 análise dos dados cinéticosDenis Lima
 
Contabilidade decifrada 18
Contabilidade decifrada 18Contabilidade decifrada 18
Contabilidade decifrada 18simuladocontabil
 
Acionamentos elétricos ventiladores
Acionamentos elétricos   ventiladoresAcionamentos elétricos   ventiladores
Acionamentos elétricos ventiladoresAngelo Hafner
 
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)Daniele S Castro
 
Acionamentos elétricos talhas
Acionamentos elétricos   talhasAcionamentos elétricos   talhas
Acionamentos elétricos talhasAngelo Hafner
 
Pf mat92-f1-2015-cad1
Pf mat92-f1-2015-cad1Pf mat92-f1-2015-cad1
Pf mat92-f1-2015-cad1Yolanda Maria
 

Ähnlich wie Aula pb 6_resumo (20)

BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçado
BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçadoBETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçado
BETAO 1 - Dimensinamento de estruturas em betão armad e precesfrçado
 
Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4
 
Aula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumoAula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumo
 
Aula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumoAula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumo
 
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)Dimensionamento de equipamentos de mina (1)
Dimensionamento de equipamentos de mina (1)
 
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
Análise Espectral e Modelos ARIMA - Autocorrelação modelo ARIMA(2,1,0)
 
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf
8a4c48c42019fd06aff1df3d4dfd3e60.pdf
 
Projeto de sistema solar térmico
Projeto de sistema solar térmicoProjeto de sistema solar térmico
Projeto de sistema solar térmico
 
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).pptCap_17_Gestao_de_estoques (2).ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques (2).ppt
 
Cap_17_Gestao_de_estoques.ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques.pptCap_17_Gestao_de_estoques.ppt
Cap_17_Gestao_de_estoques.ppt
 
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...
C. Bombardelli - Otimizacao no agendamento da produção de uma refinaria de pe...
 
4 cinematica dos fluidos exercícios
4 cinematica dos fluidos exercícios4 cinematica dos fluidos exercícios
4 cinematica dos fluidos exercícios
 
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logistico
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logisticoEcr regional recife eficiencia cd e custo logistico
Ecr regional recife eficiencia cd e custo logistico
 
4 análise dos dados cinéticos
4 análise dos dados cinéticos4 análise dos dados cinéticos
4 análise dos dados cinéticos
 
Contabilidade decifrada 18
Contabilidade decifrada 18Contabilidade decifrada 18
Contabilidade decifrada 18
 
Acionamentos elétricos ventiladores
Acionamentos elétricos   ventiladoresAcionamentos elétricos   ventiladores
Acionamentos elétricos ventiladores
 
Termodinamica 2
Termodinamica 2Termodinamica 2
Termodinamica 2
 
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)
219015406 lista ex4-terraplenagem[1] (1)
 
Acionamentos elétricos talhas
Acionamentos elétricos   talhasAcionamentos elétricos   talhas
Acionamentos elétricos talhas
 
Pf mat92-f1-2015-cad1
Pf mat92-f1-2015-cad1Pf mat92-f1-2015-cad1
Pf mat92-f1-2015-cad1
 

Mehr von Material Antigo (20)

Humidades
HumidadesHumidades
Humidades
 
Iluminacao
IluminacaoIluminacao
Iluminacao
 
Termica
TermicaTermica
Termica
 
Ventilacao
VentilacaoVentilacao
Ventilacao
 
Acustica
AcusticaAcustica
Acustica
 
Aula pb 1_resumo
Aula pb 1_resumoAula pb 1_resumo
Aula pb 1_resumo
 
Aula pb 3_resumo
Aula pb 3_resumoAula pb 3_resumo
Aula pb 3_resumo
 
Aula pb 4_resumo
Aula pb 4_resumoAula pb 4_resumo
Aula pb 4_resumo
 
Aula pb 9_resumo
Aula pb 9_resumoAula pb 9_resumo
Aula pb 9_resumo
 
Aula pb 10_resumo
Aula pb 10_resumoAula pb 10_resumo
Aula pb 10_resumo
 
Aula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumoAula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumo
 
Aula pb 12_resumo
Aula pb 12_resumoAula pb 12_resumo
Aula pb 12_resumo
 
Aula pb 13_resumo
Aula pb 13_resumoAula pb 13_resumo
Aula pb 13_resumo
 
Aula pb 14_resumo
Aula pb 14_resumoAula pb 14_resumo
Aula pb 14_resumo
 
Aula pb 2_resumo
Aula pb 2_resumoAula pb 2_resumo
Aula pb 2_resumo
 
Aula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumoAula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumo
 
Aula pb 12_resumo
Aula pb 12_resumoAula pb 12_resumo
Aula pb 12_resumo
 
Aula pb 13_resumo
Aula pb 13_resumoAula pb 13_resumo
Aula pb 13_resumo
 
Aula pb 14_resumo
Aula pb 14_resumoAula pb 14_resumo
Aula pb 14_resumo
 
3º mini teste 2012 2013
3º mini   teste 2012 20133º mini   teste 2012 2013
3º mini teste 2012 2013
 

Aula pb 6_resumo

  • 1. Gestão de Stocks Exercício 1 – Enunciado Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão Uma empresa de construção civil mantém um stock de um dado material de construção B com que pretende satisfazer as necessidades de diversas obras que tem em curso. Estas necessidades rondam as 1000 unidades de B por dia e esta empresa tem vindo a adoptar como regra de gestão, colocar encomendas deste material de forma a que estas sejam recebidas de 15 em 15 dias. Cada unidade de B custa à empresa 1.46€, e manter em stock uma unidade de B durante um ano custa à empresa 5% do capital empregue na compra dessa unidade. O Luís, recém-licenciado pelo IST e contratado por esta empresa, apercebeu-se de que as técnicas de Gestão de Stocks poderiam contribuir para a melhoria da gestão do stock deste material. Analisando as contas da empresa, ele pôde estimar que a colocação, transporte e recepção de uma encomenda de B acarretam uma despesa fixa de 160€ independentemente da dimensão do lote. Se estivesse no lugar do Luís, que sugestões apresentaria à empresa para melhorar a gestão do stock de B? Procure quantificar os benefícios que resultariam da aceitação da sugestão e explique claramente os critérios em que se baseia e as hipóteses que admitiu. NOTA: Considere que 1 ano equivale a 365 dias. 1
  • 2. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Modelos determinísticos 2 Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
  • 3. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Modelos determinísticos 3 Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
  • 4. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Modelos determinísticos 4 Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
  • 5. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Modelos determinísticos 5 Slide de aulas teóricas sobre Logística e Gestão de Stocks
  • 6. Gestão de Stocks Exercício 1 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão Dados do problema (1 ano = 365 dias) Taxa de procura, Custo de encomenda, Custo de aquisição, Custo de posse, Período do ciclo, r A c1 c2 T = 1000 unidades/dia = 365000 unidades/ano = 160€/encomenda (ciclo) = 1.46€/unidade = 0.05 × 1.46 €/unidade/ano = 15 dias = 15/365 ano Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura não permitida 1. Taxa de procura r constante; 2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t), chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0; 3. Rotura do stock não é permitida. 4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/ano): K(Q) 6
  • 7. Gestão de Stocks Exercício 1 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão Custos totais por ciclo (€ / ciclo)  Q2  Q  Q  Q Q CT (Q) = A + c2  T  + c1Q = A + c2  T  + c1Q = A + c2   + c1Q  + c1Q = A + c2  2r  2  2  2 r  Número de ciclos por unidade de tempo (ciclos / ano) NCiclos = 1 r = T Q I(t) Tr = Q ⇒ T = Ciclo 1 Q r Ciclo 2 ... 1 Q r Função objectivo : Custos totais por unidade de tempo (€ / ano) K ( Q ) = CT (Q) × NCiclos 0 T T ... t   1  A Q A Ar Q  Q Q Q =  A + c2  T  + c1Q    = + c2   + c1 = + c2   + c1r = + c2   + c1r T Q Q 2  2 2 2   T  T   r K (Q ) = Ar Q + c2   + c1r Q 2 7
  • 8. Gestão de Stocks Exercício 1 - Resolução Modelos determinísticos Problema de optimização min. K ( Q ) = Gestão e Teoria da Decisão Q Ar Q + c2   + c1r Q 2 Condições suficientes para minimizador , Q* , da função K ( Q )  dK ( Q )  Ar c 2 Ar = 0 ⇒ − *2 + 2 = 0 ⇒ Q* = +   Q 2 c2  dQ  Q =Q*  2 2 Ar 2c  d K (Q )  > 0 ⇒ *3 = *2 > 0   dQ 2 Q Q  Q =Q*  Solução 2 Ar Q* 2A * Q =+ , T = = c2 r c2 r * Ar Q* K ( Q ) = * + c2 + c1r Q 2 * = 2 A2 r 2 c2 2 Arc2 + + c1r = 2 Ar 4c2 = 2 Arc2 + c1r Arc2 + 2 Arc2 Arc2 + c1r = 2 + c1r 2 2 8
  • 9. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Exercício 1 - Resolução Modelos determinísticos Cálculos 1. Política (solução) corrente 15 T = ano 365 15 Q =T ×r = × 365000 = 15000 unidades/ciclo (unidades/encomenda) 365 Ar Q K (Q ) = + c2 + c1r = 537341€/ano (c1r = 532900 €/ano) Q 2 2. Política (solução) optimal Q* = + 2 Ar 2 × 160 × 365000 =+ = 40000 unidades/encomenda 0.05 × 1.46 c2 Q* 40000 Ar Q* * T = = = 0.1096 ano = 40 dias, K ( Q ) = * + c2 + c1r = 535820 €/ano r 365000 Q 2 * 3.Melhoria ∆K ∆K = K ( Q* ) − K ( Q ) = 535820 − 537341 = − 1521 €/ano 9
  • 10. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Exercício 2 - Enunciado Modelos determinísticos Considere um estaleiro de construção metálica em que existem diversos equipamentos electromecânicos que incluem numerosos componentes de certo tipo XPTO, cujo custo unitário de aquisição é de 100 €. Estes componentes avariam-se com alguma frequência, estimando-se que o número de unidades avariadas semanalmente, que devem ser substituídas por outras novas, é aproximadamente constante e igual a 10 peças. O custo de rotura resultante de faltar um componente durante uma semana é de 150 €, enquanto o custo de posse semanal por peça é de cerca de 10€. O custo fixo de encomenda é estimado em 500 €. Formule o problema da gestão do stock dos componentes sobressalentes e calcule o intervalo de tempo óptimo entre encomendas, bem como a capacidade de armazenagem necessária. 10
  • 11. Gestão de Stocks Exercício 2 - Resolução Modelos determinísticos Problema de reposição instantânea, penúria permitida. Gestão e Teoria da Decisão Dados do problema Taxa de procura, Custo de encomenda, Custo de aquisição, Custo de posse, Custo de rotura, r A c1 c2 c3 = 10 unidades/semana = 500€/encomenda (ciclo) = 100 €/unidade = 10 €/unidade/semana = 150 €/unidade/semana Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura permitida 1. Taxa de procura r constante; 2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t), chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0; 3. Rotura do stock é permitida com máximo de S encomendas em carteira a satisfazer imediatamente após recepção de nova encomenda. 4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/ano): K(Q, S) 11
  • 12. Gestão de Stocks Exercício 2 - Resolução Modelos determinísticos a) Função critério/objectivo a minimizar: Custos totais por unidade de tempo (€/semana): K(Q,S) I(t) Ciclo 2 1 Q-S T2 r = S r T1 c T2 0 Tr = Q ... Q c Gestão e Teoria da Decisão Ciclo 1 T1r = ( Q − S ) ⇒ T1 = ... S (Q − S ) r S r Q ⇒T = r ⇒ T2 = t T=T1+T2 1.Custo total por ciclo, CT ( Q, S ) 2  (Q − S )   (Q − S ) (Q − S )  (Q − S ) + c S 2 + c Q S  S S CT ( Q, S ) = A + c2  T1  + c3  T2  + c1Q = A + c2   + c3  3 1  + c1Q = A + c2 r 2r 2r 2  2 r  2   2  1 r 2.No. ciclos por unidade de tempo: NCiclos = = T Q 3.Custo total por unidade de tempo, K ( Q, S ) 2 2  ( Q − S ) + c S 2 + c Q  r = Ar + c ( Q − S ) + c S 2 + c r K ( Q, S ) = CT ( Q, S ) × NCiclos =  A + c2 3 1  2 3 1   2r 2r 2Q 2Q  Q Q 12
  • 13. Gestão de Stocks Exercício 2 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão Problema de gestão de stocks - Problema de optimização :  ( Q − S )2  Ar S2 min. K (Q, S ) = + c2  +cr +c Q, S  2Q  3 2Q 1 Q   Condições suficientes para minimizador , ( Q* , S * ) , da função K ( Q, S )  ∂CT ( Q, S )  2  =0 Q* − S * )  ( cAr S *2 S*  − ∂Q =Q − c2 − c3 *2 + c3 * = 0  Q=S **  S   Q*2 Q 2Q*2 2Q  ⇒   ∂CT ( Q, S )   c2Q* − ( c2 + c3 ) S * =0 =0   − ∂S Q =Q* Q*  S =S *      Hessiana definida positiva 13
  • 14. Gestão de Stocks Exercício 2 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão Problema de optimização  ( Q − S )2  Ar S2 min. K (Q, S ) = + c2  +cr +c Q, S  2Q  3 2Q 1 Q   Solução Q* = + 2 Ar  c2 + c3    c2  c3  S* = + 2 Ar  c2   c2  *   = Q c3  c2 + c3   c2 + c3  Q* Q* − S * S* * * T = , T1 = , T2 = r r r  ( Q* − S * )2  *2 Ar * *   + c3 S + c1r K (Q , S ) = * + c2  2Q*  Q 2Q*   * 14
  • 15. Gestão de Stocks Exercício 2 - Resolução Modelos determinísticos Cálculos Gestão e Teoria da Decisão Q* = + 2 Ar  c2 + c3  2 × 500 × 10  10 + 150  =     = 32.66 unidades/encomenda (33) c2  c3  10 150   S* = + 2 Ar  c2  2 × 500 × 10  10   =   = 2.04 unidades em carteira/falta (máximo)/ciclo (2) 150 10 + 150  c3  c2 + c3   Q* 33 T = = = 3.3 semanas = 23 dias r 10  ( Q* − S * ) 2  Ar S *2 * *  + c3 K (Q , S ) = * + c2  + c1r *  2Q  Q 2Q*   *  312  500 × 10 22 ≅ + 10   + 150 + 100 × 10 =1306 € / semana 33 66  66  Capacidade de armazenagem: Q* − S * = 33 − 2 = 31 unidades 15
  • 16. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Exercício 8 - Enunciado Modelos determinísticos A BetoNice recebe por transporte ferroviário, nas suas instalações, a areia que incorpora na sua produção de betão, com um consumo que ronda as 300 toneladas anuais. A BetoNice foi recentemente contactada por um novo fornecedor que lhe propôs o fornecimento de uma areia de primeira qualidade ao preço de 300€ a tonelada. Face a esta proposta, a Direcção Comercial decidiu avaliar os custos associados ao aprovisionamento e manutenção de stocks de areia. Para o efeito, é já conhecido o custo fixo associado a uma encomenda (400€), o custo anual de posse (266€ por tonelada) e os custos de transporte, de 1500€ por vagão necessário ao transporte (cada vagão transporta um máximo de 50 toneladas de areia). a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou efectuar um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse encomendado um mínimo de 100 ton de cada vez. Com estas novas condições que quantidade deve ser encomendada? 16
  • 17. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. Gestão e Teoria da Decisão Dados do problema Taxa de procura, r = 300 ton/ano Proposta de novo fornecedor Custo de aquisição, Custo de posse, Custo fixo de encomenda, Custo de transporte, c1 c2 A a = 300 €/ton = 266 €/ton/ano = 400€/encomenda (ciclo) = 1500 € /vagão, 1vagão = 50 ton. Hipóteses (aproximações) do modelo de reposição instantânea e penúria/rotura não permitida 1. Taxa de procura r constante; 2. Quantidade encomendada por ciclo, Q, para reposição do nível do stock/inventário, I(t), chega, sob a forma de um lote único, quando I(t) = 0; 3. Rotura do stock não é permitida. 4. Condição de equilíbrio dinâmico (ciclos estacionários): Tr = Q 17
  • 18. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. Gestão e Teoria da Decisão Fixado o número, n (n=1,2,...), de vagões, o custo fixo, An, é igual a A + n × a, e a quantidade óptima a encomendar, Qn*, é a solução do seguinte problema de optimização com variável limitada: min. Q K ( Q; n ) = An r Q + c2 + c1r , onde An = A + n × a 2 Q sujeita a : 50 ( n − 1) < Q ≤ 50n Propriedades das funções K ( Q; n ) , vidé figura no slide seguinte : 1. K ( Q; n ) , ∀n ∈ ℕ, são funções convexas para todo o Q > 0 ( d 2 K dQ 2 > 0, ∀Q > 0); * 2. K ( Q; n ) , ∀n ∈ ℕ, têm minimizadores globais únicos não constrangidos, Qn = 2 An r ; c2 3. K ( Q; n1 ) < K ( Q; n2 ) , ∀Q > 0 ∧ ( n1 < n2 , n1 , n1 ∈ ℕ ) ; * * * * 4. K n1 < K n2 , ∀n1 < n2 , onde K n = K ( Qn ; n ) , o valor optimal da função K ( Q; n ) ; * * * 5. K ( Q; n ) > K ( Qn ; n ) , ∀Q ≠ Qn ( por definição de minimizador global único, Qn ) . 18
  • 19. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. n=3 n=2 Minimizador constrangido : min ( Q1* ,50 ) * Minimizadores não constrangidos : Qn = 2 ( A + na ) r c2 n =1 0 < Q ≤ 50 50 < Q ≤ 100 100 < Q ≤ 150 19
  • 20. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. Algoritmo Para n = 1,2,... Resolver problema de optimização com variável limitada min. Q K ( Q; n ) = ( A + n × a)r + c Q Q + c1r 2 2 sujeita a: 50 ( n − 1) < Q ≤ 50n Solução 2( A + n × a) r c2 * Qn = * * * Se 50 ( n − 1) < Qn ≤ 50n, K n = K ( Qn ; n ) = ( A + n × a)r + c * Qn * Qn + c1r , M = n, Terminar 2 2 Senão * * * Se Qn > 50n, Qn = 50n, Senão Qn = 50 ( n − 1) * * K n = K ( Qn ; n ) = ( caso Q * n ≤ 50 ( n − 1) ) , Fim ( A + n × a)r + c * Qn * Qn + c1r 2 2 Fim Fim de Para * n* =arg min (K n , n = 1,2,.., M ) n 20
  • 21. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos a) Determine a quantidade óptima a encomendar ao novo fornecedor e o correspondente intervalo de tempo entre encomendas. Cálculos Gestão e Teoria da Decisão n = 1, Q1* = 2( A + a) r = 65 ton, Q1* > 50 c2 * n = 2, Q2 = 2 ( A + 2a ) r * * * = 87 ton, 50<Q2 ≤ 100 ⇒ Q2 = 87 ton, K 2 = ( 23295 + 90000 ) € / ano, (Terminar) c2 ⇒ Q1* = 50 ton, K1* = (18050 + 90000 ) € / ano Solução Q1* 50 1 n = arg min ( K , n = 1, 2 ) = 1, Q = 50 ton, K = (18050 + 90000 ) € / ano, T = = = ano (2meses ) r 300 6 * * n * 1 * 1 * N.B. constante c1r = 90000 21
  • 22. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou efectuar um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse encomendado um mínimo de 100 ton de cada vez. Com estas novas condições que quantidade deve ser encomendada? Novo custo de aquisição, c1 = 0.85×300 €/ton = 255 €/ton, para Q ≥ 100 ton (n ≥ 2) Problema(s) de optimização Para n = 2,3,... min. Q K ( Q; n ) = ( A + n × a)r + c 2 Q Q + c1r 2 sujeita a: Q ≥ 100, 50 ( n − 1) ≤ Q ≤ 50n Solução 2( A + n × a) r c2 * Qn = Se Q ≥ 100, K = K ( Q ; n ) * n * n * n Senão Q = 100 * n ( caso Q * n ( A + n × a)r + c = * Qn + c1r , M = n, Terminar 2 2 * Qn < 100 ) , K = K ( Q ; n ) * n * n ( A + n × a)r + c = * Qn * Qn + c1r 2 2 Fim Fim de Para * n* =arg min (K n , n = 1,2,.., M ) n 22
  • 23. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou.... Constrangimentos : n = 2 : Q ≥ 100, 50 < Q ≤ 100 ≡ Q = 100 n = 3; Q ≥ 100, 100 < Q ≤ 150 ≡ 100 < Q ≤ 150 n=3 * Minimizador constrangido : max (100,Q2 ) n=2 * Minimizadores não constrangidos : Qn = 100 < Q ≤ 150 2 ( A + na ) r c2 23
  • 24. Gestão de Stocks Exercício 8 - Resolução Modelos determinísticos Gestão e Teoria da Decisão b) Face a este valor, a Direcção Comercial decidiu continuar as negociações com o novo fornecedor. Nestas, o fornecedor aceitou efectuar um desconto de 15% no preço da areia desde que fosse encomendado um mínimo de 100 ton de cada vez. Com estas novas condições que quantidade deve ser encomendada? Novo custo de aquisição, c1 = 0.85×300 €/ton = 255 €/ton, para Q ≥ 100 ton (n ≥ 2) Cálculos * n = 2, Q2 = 2 ( A + 2a ) r * * * = 87 ton, Q2 < 100 ⇒ Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano c2 * n = 3, Q3 = 2 ( A + 3a ) r * * * = 105 ton, Q3 > 100 ⇒ Q3 = 105 ton, K 3 = ( 23679 + 76500 ) € / ano, (Terminar) c2 Solução * * * n* = arg min ( K n , n = 2,3) = 2, Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano, T * = * Q2 100 1 = = ano (4 meses) r 300 3 N.B. constante c1r = 76500 Comparação com alínea a ) a ) c1 = 300 €/ton, Q1* = 50 ton, K1* = (18050 + 90000 ) € / ano * * b) c1 = 255 €/ton, Q2 = 100 ton, K 2 = ( 23500 + 76500 ) € / ano * ∆K = K 2 − K1* = −8050 € / ano(poupança com a solução b, desconto de 15% no custo de aquisição) 24
  • 25. Gestão de Stocks Modelos determinísticos Anexo : Encomenda simultânea de dois artigos A e B Gestão e Teoria da Decisão Custos totais por ciclo (€ / ciclo) Q  Q  CT (QA , QB ) = A + c2 A  A T  + c2 B  B T  + c1 AQA + c1BQB  2   2  Q Q r T = A = B ⇒ QA = QB A rA rB rB Q r  r Q  CT (QB ) = A + c2 A  B A T  + c2 B  B T  + c1 AQB A + c1BQB rB  2   2rB  Número de ciclos por unidade de tempo (ciclos / ano) NCiclos = 1 r r = = B T Q QB Função objectivo : Custos totais por unidade de tempo (€ / ano) K ( QB ) = CT (QB ) × NCiclos = = Q r  r CT (QB ) A Q  c Q  = + c2 A  B A  + c2 B  B  + c1 AQB A +  1B B  T T rBT  T   2   2rB  Q r  c Q r  ArB r r Q  + c2 A  B A  + c2 B  B  + c1 AQB A B +  1B B B  QB rB QB  QB   2   2rB  K ( QB ) =  Q  ArB   rA  +  c2 A   + c2 B   B  + c1 ArA + c1B rB QB   rB   2  25