Gestão integrada das rotas de entrega e inventário para um produto

Tese de mestrado, Estatística e Investigação Operacional (Investigação Operacional) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019O problema de gestão integrada das rotas de entrega e inventário para um produto, também designado por inventory-routing problem (IRP), determina em simultâneo o controlo do inventário e as rotas dos veículos. No problema considerado nesta dissertação, o produto é enviado pelo fornecedor para os diversos clientes, de forma a satisfazer as suas procuras fixas ao longo do horizonte temporal pré-estabelecido. Cada cliente tem definido o nível máximo de inventário possível de armazenar. O fornecedor gere o inventário de cada cliente e determina as suas políticas de reabastecimento, evitando assim qualquer tipo de rotura de stock nos seus clientes (técnica Vendor-Managed-Inventory, VMI). É considerado que se dispõe de um único veículo com uma capacidade máxima pré-estabelecida e pretende-se que o fornecedor determine as suas rotas de distribuição ao longo do horizonte temporal. São consideradas as políticas de reabastecimento ML (maximum-level), OU (order-up-to level) e a NP (nova política proposta nesta dissertação). Na política ML garante-se sempre que o cliente é visitado, a quantidade de inventário a ser entregue não pode exceder o limite máximo do armazém. Na política OU, sempre que o cliente é visitado, a quantidade de inventário a ser entregue é tal que o nível máximo de armazenamento é atingido. Por fim, na nova política pretende-se que cada cliente tenha no final do horizonte temporal o nível de inventário igual ao que tinha no início do horizonte temporal. Nesta dissertação apresentam-se dois modelos matemáticos em programação linear inteira e mista (PLIM) para cada política de reabastecimento. Consideram-se ainda variantes reforçadas destes modelos com vista a tentar encontrar um método de resolução mais eficiente. Desta forma, foi realizada uma experiência computacional para comparar os modelos e suas variantes no que diz respeito à qualidade dos limites inferiores, fornecidos pelas respetivas relaxações lineares e também do tempo computacional gasto para os resolver. Comparou-se ainda, segundo os mesmos critérios, a eficiência dos modelos para cada política de reabastecimento. Para realizar os testes computacionais foram utilizadas e adaptadas instâncias apresentadas na literatura. Na experiência computacional considerou-se um número de clientes a variar entre 5 a 50 e um horizonte temporal a variar entre 3 e 10 dias.The inventory-routing problem (IRP) determines, simultaneously, inventory controls and vehicle routes. In this dissertation’s problem, the product is shipped by the supplier to several clients, in a way to satisfy their needs, over a given time horizon previously established. Each client has the maximum level of inventory defined. The supplier runs every clients inventory and determines its replenishment policies, avoiding, in this way, the clients stock rupture (Vendor-Managed-Inventory, VMI). It is considered that there is only one vehicle available with a pre established maximum load. The goal is the determination, preformed by the supplier, of the distribution routes, during the initially established time line. It’s considered the ML (maximum-level) replenishment measures, the OU (order-up-to level) and NP (new policy proposed in this dissertation). On ML policy it is guaranteed that every time the client gets visited, the inventory cannot exceed the maximum storage limit. On OU policy, every time that the client gets visited, that amount of inventory is such, that the maximum storage limit is reached. Last but not least, in NP the goal is that every client has the same inventory level when the time horizon ends, as it had in the beginning of it. The dissertation presentes two mixed integer linear programming mathematical models (PLIM), for each replenishment policy. It’s considered the reinforced variants in each model with the purpose of trying to find the most effective resolution method. A computational experience has been made, to compare both models and its variants concerning the quality of the lower bounds, provided by its respective linear programming relaxations, as well as the spent computer time used to solve it. Also, it was compared, following the same criteria, the model efficiency for each replenishment policy. To perform the computer tests it was used and adapted instances presented in literature. In the computation experimente, it was considered a number of clients between 5 and 50 and a time horizon varying between 3 to 10 days