Resumo em Português:
Resumo: Este trabalho tem como objetivo comparar modelos para apoiar a tomada de decisões de planejamento de produção (e, consequentemente, de vendas e estoques), num ambiente em que a demanda dos produtos é variável e incerta, há possibilidade de produção em horas normais e em horas extras, ocorre perda de venda em caso de falta, há limite para armazenagem interna, com possível e mais cara armazenagem externa, e os custos de pedido, decorrentes da preparação das máquinas, são relevantes. Inicialmente, é apresentado um modelo linear e determinístico, com demanda totalmente conhecida, sem faltas no atendimento. No modelo seguinte, são estabelecidos estoques de segurança para atender à demanda incerta, mas ainda sem possibilidade de haver faltas no atendimento. O terceiro modelo inclui o cálculo de faltas como consequência da incerteza da demanda. Os dois últimos modelos utilizam um processo iterativo para reestimar o custo unitário de estocagem, necessário ao cálculo dos estoques de segurança de cada período do horizonte de planejamento. Os modelos foram operacionalizados em MSExcel, utilizando as funções de programação linear e de busca disponíveis no Solver do mesmo software, permitindo calcular os resultados em cada situação. Assim como o problema original, os dados dos exemplos são baseados em empresas reais. O estudo permite concluir que, para o problema analisado, modelos lineares, mais simples e de execução mais rápida, podem ser suficientes para orientar boas decisões.
Resumo em Inglês:
Abstract: This paper aims to compare different models to support decision making in production planning (and, consequently, in sales and inventory), in an environment where product demands are variable and uncertain, it is possible to produce at normal hours and overtime, loss of sales is consequence of stockouts, there is limit to internal storage, with possible and more expensive external storage, and ordering costs are non-negligible. At first, we present a linear and deterministic model, with known demand and without shortage. In the second model, safety stocks are calculated to meet a probabilistic demand, but it is not yet considered the possibility of shortage. The third model includes shortage calculation as a consequence from demand uncertainty. The last two models use an iterative process to re-estimate the unit cost of storage, needed to calculate safety stocks in each period of the planning horizon. The models were implemented in MSExcel, making use of linear programming and search functions available in the software. As the original problem, data of the examples are based on real companies. The study allows concluding that, in the problem analyzed, linear models, simpler and faster to execute, may be sufficient to support good decisions.
