Resumen Además de ser es una de las actividades más caras y lentas de las operaciones que se gestionan dentro de los almacenes, la preparación de los pedidos o picking impacta el producto final entregado a los clientes, afectando los indicadores de rendimiento logísticos y el nivel de servicio. La elección de una política adecuada de picking, y el control de su desempeño y calidad constituyen desafíos importantes en un contexto real. Numerosos estudios han demostrado que la simulación es una herramienta útil en ingeniería industrial para estudiar los flujos de productos y eliminar los cuellos de botella en almacenes. Es por eso que este trabajo se apoya sobre la simulación para determinar el mejor flujo de productos y la política de muestreo óptima para el control de la calidad. Así, los experimentos de simulación demuestran que los cambios de política propuestos para las actividades de picking y los métodos de muestreado conducen a mejoras significativas, particularmente en el caso de los tiempos de espera, manteniendo la calidad deseada.

Abstract In warehouse operations management, picking is one of the most expensive and time-consuming activities; its impact can be seen in the final product delivered to clients, affecting logistic Key Performance Indicators and level of service. On the other hand, changes in picking policy and quality control are challenging to implement in a real-world context. In this paper, we used a simulation methodology to determine the best flow of products and the optimum ratio of the sample in control quality. Simulation has been shown as an useful tool for industrial engineering to determine the best flow and bottlenecks inside the warehouse. This paper found significant improvements when the proposed changes in the picking policy and quality control methods were simulated. Our research also showed that the sampling quality control brings substantial gains to the queuing time, while nonetheless maintaining the desirable quality.

Em sistemas de gerenciamento de estoque pelo fornecedor (Vendor Managed Inventory - VMI), as decisões logísticas são centralizadas no Centro de Distribuição (CD), possibilitando uma redução simultânea dos custos de armazenagem e transporte. Sua operação requer a resolução de um complexo problema de otimização combinatória, denominado Problema de Roteirização e Estoques (PRE) que consiste no gerenciamento do estoque do cliente, no estabelecimento da frequência e quantidade de produto entregue, além do roteiro percorrido pelo veículo ao longo de um horizonte de planejamento. Este trabalho apresenta três novas políticas de distribuição baseadas no cálculo de lote econômico de entrega para o PRE. Um modelo de Programação Linear Inteira Mista Binária (PLIMB) foi proposto considerando um sistema logístico de três níveis, sendo uma Base de Fornecimento (BF), um CD e um conjunto de clientes. Também foi proposta uma nova abordagem heurística que decompõe o PRE em dois subproblemas: o primeiro é responsável pela programação das entregas e a formação de grupos de atendimento ao longo do horizonte de planejamento. O segundo subproblema constrói os roteiros para os grupos formados no primeiro estágio, empregando heurísticas clássicas de construção de rotas, juntamente com procedimento de melhorias intrarrotas. Ajustes entre rotas são realizados por uma nova estratégia de busca ampla em vizinhança. Cenários de pequeno, médio e grande porte, com variações no custo de estocagem e de transporte, foram gerados a partir de dados da literatura e parametrizados no contexto da pesquisa. Extensivos testes computacionais foram conduzidos a fim de evidenciar a eficiência das políticas de distribuição propostas e a efetividade da estratégia heurística utilizada.

In vendor-managed inventory systems, logistics decisions are centralized at the vendor, allowing inventory storage and transportation costs to be reduced simultaneously. The operation of such systems requires the solution of a complex combinatorial optimization problem, known as Inventory Routing Problem (IRP), which involves managing client inventory and determining the frequency and size of product deliveries as well as the route taken by the vehicle over a given planning horizon. We present three new dynamic formulations for an economic order quantity distribution policy for the multivehicle inventory routing problem (MIRP). A mixed-integer linear programming (MILP) model with additional practical constraints was used for the MIRP, considering a three-echelon logistic system. A new heuristic approach that breaks the MIRP down into the following two sub-problems was also proposed: the first sub-problem deals with the scheduling of deliveries and the formation of delivery clusters over the planning horizon; the second sub-problem builds the routes for the delivery clusters using classic route construction heuristics and a procedure for intra-route improvements. Adjustments between routes are performed with the aid of a new large neighborhood search (LNS) strategy. Small, medium, and large scenarios with different storage and transportation costs were generated using parameters based on data from the literature. Extensive computational tests were carried out to determine the effectiveness of the proposed distribution policy and the heuristic used.

This paper presents a proposal for strategic planning for the replacement of products in stores of a supermarket network. A quantitative method for forecasting time series is used for this, the Artificial Radial Basis Neural Networks (RBFs), and also a qualitative method to interpret the forecasting results and establish limits for each product stock for each store in the network. The purpose with this strategic planning is to reduce the levels of out-of-stock products (lack of products on the shelves), as well as not to produce overstocking, in addition to increase the level of logistics service to customers. The results were highly satisfactory reducing the Distribution Center (DC) to shop out-of-stock levels, in average, from 12% to about 0.7% in hypermarkets and from 15% to about 1.7% in supermarkets, thereby generating numerous competitive advantages for the company. The use of RBFs for forecasting proved to be efficient when used in conjunction with the replacement strategy proposed in this work, making effective the operational processes.

This paper presents a proposal for optimizing the public health service in the state of Parana in terms of the flow of patients within the state's boundaries and the regionalization (division) of the state into new hierarchical configurations for this service. In terms of regionalization, the proposal consists of dividing the state into smaller regions comprising several towns connected to a headquarter city, which would be responsible for decisions affecting the region. With regard to the flow of patients, an algorithm is proposed which organizes the information while simultaneously optimizing the flow. The state was regionalized using a branch-and-price algorithm, which uses a column generating algorithm in each node of a branch-and-bound tree. The technique proposed here to optimize the patient flow proved effective and useful, controlling not only the medical procedures performed in each town but also defining the city to which each patient should be taken, according to the hierarchical division of the state. The branch-and-price algorithm used to optimize the regionalization of the state is very interesting, for it improves the hierarchical division of the state taking into account the number of inhabitants and the number of medical procedures in each city of the state. The results have met the expectations of State Health Services.

Neste trabalho é apresentada uma proposta para a otimização no serviço de saúde no estado do Paraná com relação ao fluxo de pacientes dentro do estado e a regionalização (divisão) do estado, obtendo novas configurações hierárquicas para o mesmo. Quanto à regionalização, a proposta consiste em dividir o estado em regiões menores, formadas por várias cidades, vinculadas a uma cidade sede, principal responsável pelo atendimento no seu nível de resolutividade. Com relação ao fluxo de pacientes, é proposto um algoritmo que, ao mesmo tempo em que organiza as informações, otimiza o fluxo. Já para a regionalização, fez-se uso do algoritmo branch and price, que utiliza o algoritmo de geração de colunas em cada nó de uma árvore branch and bound. A técnica proposta apresentada para otimizar o fluxo de pacientes mostrou-se eficaz e útil, pois além de fazer o controle dos procedimentos médicos realizados em cada cidade, também define para qual cidade o paciente deve ser encaminhado, respeitando a divisão hierárquica do estado. Já o algoritmo branch and price, utilizado para a otimização na regionalização do estado, é bastante interessante, pois tenta melhorar a referida divisão hierárquica do estado, levando em consideração o número de habitantes e o número de procedimentos médicos de cada município do estado. Os resultados obtidos têm atendido às expectativas da SESA-PR.