SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 27
Descargar para leer sin conexión
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Exercício 10 - Enunciado

Política do nível de encomenda

Uma empresa de construção civil mantém um stock de um dado material de construção a partir do qual
satisfaz as necessidades de diversas obras em curso. Estas necessidades semanais são aleatórias e
podem ser descritas estatisticamente pela seguinte distribuição de probabilidades, sendo a média de 30
toneladas:
Necessidade semanal (ton.)
Probabilidade

10

20

30

40

50

60

0.10

0.17

0.50

0.13

0.06

0.04

A empresa decidiu adoptar a política do nível de encomenda para regular o funcionamento deste stock,
com um intervalo médio entre reaprovisionamentos de 2 semanas. O tempo de entrega das encomendas
deste material pode considerar-se fixo e igual a uma semana.
O custo anual de manter em stock uma tonelada deste material foi estimado em 130 €, enquanto o custo
de rotura é de 200 € por tonelada em falta, independentemente do tempo em falta.
a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de
posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura.
b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria?
Quantifique a redução de custos anual que resultaria da sua recomendação.
1
Política do nível de encomenda

I(t)
Ciclo (i+1)

Ciclo i

Ciclo (i+2)

...

Q+M

Q

Q
Q

...

M

0

Si

ti

τi

Si+2

ti+1

τi+1

Si+1 ti+2 τ
i+2

S=M-µX

t

...
Ti =ti+1 -ti

Ti+1 =ti+2 –ti+1

M – Ponto ou nível de encomenda
τi – Tempo de reposição ou entrega no ciclo i
Ti – Período ou comprimento do ciclo i
Q – Quantidade encomendada --- e recebida –––
Si – Nível do stock antes da recepção de Q

Ti+2

Nota
O nível/ponto de encomenda, M, que ocorre no
instante, ti, da revisão contínua, tem que cobrir
as necessidades até ao instante em que a
encomenda, colocada no início do ciclo i,
chega.
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

Gestão e Teoria da Decisão

Dados do problema (Unidade de tempo: 1 semana)

r (Taxa média de procura por unidade de tempo) = 30 ton./semana
τ (Tempo médio de entrega ou de reposição) = 1 semana
T

( Intervalo de tempo médio entre reaprovisionamentos ) = 2 semanas

C2 (Custo de posse) = 130 €/ton./ano=2.5 €/ton./semana
C3' (Custo de rotura) = 200 €/ton.
Modelo de probabilidade da procura, X, no tempo (médio) de reposição de 1 semana

A procura/necessidades, X, no tempo de reposição é variável aleatória discreta com função (massa de)
probabilidade hX(xi) = P(X = xi) e de distribuição de probabilidade HX(xi) = P(X ≤ xi), dadas por
Funções massa de probabilidade hX(xi) = P(X=xi) e de distribuição de probabilidade HX(xi)=P(X ≤ xi)
1

2

3

4

5

6

Necessidade semanal (ton.): (xi)

10

20

30

40

50

60

Probabilidade: hX(xi)= P(X = xi)

0.10

0.17

0.50

0.13

0.06

0.04

HX(xi)=P(X ≤ xi)

0.10

0.27

0.77

0.90

0.96

1.00

i

3
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

Gestão e Teoria da Decisão

Modelação probabilística da procura X, no tempo/período de reposição

0.00,

0.10,
0.27,

H X ( x ) = 0.77,
0.90,

0.96,
1.00,


( x < 10 )
(10 ≤ x < 20 )
( 20 ≤ x < 30 )
( 30 ≤ x < 40 )
( 40 ≤ x < 50 )
( 50 ≤ x < 60 )
( x ≥ 60 )

P(X=30)=0.5

P(X=20)=0.17
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

Modelação probabilística da procura X, no tempo/período de reposição
Procura média no tempo de reposição : µ X

Gestão e Teoria da Decisão

6

µ X = ∑ xi hX ( xi )
i =1
6

= ∑ xi P ( X = xi )
i =1

= 10 × 0.1 + 20 × 0.17 + 30 × 0.5 + 40 × 0.13 + 50 × 0.06 + 60 × 0.04
= 30 ton.
Nota: µ X = r × τ

µ X = 30 × 1 = 30 ton.
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de posse deste stock de segurança e os
respectivos custos de rotura.

Gestão e Teoria da Decisão

Dado S ( Stock de segurança) = 10 ton., calcular α , probabilidade de rotura por ciclo.

1. Probabilidade de rotura por ciclo, α = P(X > M), com M (ponto/nível de encomenda) = S+µX
M = S+µX = 10 + 30 = 40 ton.

∑ P ( X = x ) = P ( X = 50 ) + P ( X = 60 ) = 0.06 + 0.04 = 0.10

α = P ( X > M ) = P( X > 40) =

i

i:xi > 40

(Outras quantidades relevantes )
Quantidade média em falta η ( M )

η (M ) =

∑ ( x − M ) P ( X = x ) = (50 − 40) × 0.06 + (60 − 40) × 0.04 = 1.4 ton.
i

i

i: xi > M

Nível de serviço NS
NS =1 −

η (M )
Q

= 1−

η (M )
T ×r

= 1−

1.4
= 0.977
2 × 30

Nível de protecção, (1 − α ) = 1 − 0.10 = 0.90

6
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de posse deste stock de segurança e os
respectivos custos de rotura.

Gestão e Teoria da Decisão

2. Custos anuais de posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura.
2.1. CP (Custos de posse do stock de segurança por ciclo)=C2 × S × T = C2 × ( M − µ X ) T € / ciclo,

∑ ( x − M ) P ( X = x ) € / ciclo

2.2. CR (Custos de rotura por ciclo) = C3' ×η ( M ) = C3' ×

i

i

i:xi >40

2.3. NCiclos ≅

52  semanas/ano 
T  semanas/ciclo 



52


= 26 ciclos/ano 
 NCiclos =
2



2.4. K P (Custos anuais de posse do stock de segurança ) = NCiclos × CP
K P = 52 × C2 × ( M − µ X ) = 52 × 2.5 × ( 40 − 30 ) = 130 × 10 = 1300 €/ano
2.5. K R (Custos de rotura anuais ) = NCiclos × CR
KR =

52
52
52
× C3' ×η ( M ) = × C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi ) = × 200 × 1.4 = 7280 €/ano
T
T
2
i:xi > 40

2.6. K (Custos totais anuais ) = K P + K R = 8580 € / ano

7
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria? Quantifique a redução de custos anual que
resultaria da sua recomendação.

Gestão e Teoria da Decisão

Substituindo S = M − µ X

Custos totais anuais, função de M , K ( M ) :
K ( M ) = K P ( M ) + K R ( M ), com
K P ( M ) = NCiclos × CP = 52 × C2 × S = 52 × C2 × ( M − µ X ) € / ano
K R ( M ) = NCiclos × CR =

52
× C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi )
T
i:xi > M

K ( M ) = 52 × C2 × ( M − µ X ) +
= 52 × C2 × ( M − µ X ) +

€ / ano

52
× C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi ) € / ano
T
i:xi > M



52
× C3' ×  ∑ xi P ( X = xi ) − M ∑ P ( X = xi ) 
T
i:xi > M
 i:xi >M


Nível de encomenda optimal ( dado Q ) M * (valor a recomendar) é o ponto estacionário de K ( M ), i.e.,
o valor de M em que se anula a função 1ª derivada de K ( M )
dK ( M )
52
52 × C2 C2 × T
= 0 ⇒ 52 × C2 − × C3' × ∑ P ( X = xi ) = 0 ⇔ ∑ P ( X = xi ) =
=
52
*
*
dM M =M *
T
C3'
'
i:xi > M
i:xi > M
× C3
T
Vidé Nota 1

8
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

Nota 1 :

Gestão e Teoria da Decisão

No caso da procura, X , no tempo de reposição, ser uma variável aleatória discreta, a condição de
optimalidade do nível de encomenda, M * , ( dado Q, com Q = T × r ) , traduzida na igualdade

∑

P ( X = xi ) =

i:xi > M *

deve ser substituída pela desigualdade

c2 × T
,
'
c3

c ×T
∑ P( X = x ) ≤ c
2

i

'
3

i:xi > M *

,

porque 1) o conjunto dos valores da procura xi é finito e discreto e 2) porque

∑ P( X = x )
i

i:xi > M *

é a probabilidade de rotura que deve ser limitada superiormente. A condição

c ×T
∑ P( X = x ) ≤ c ,
2

i

i:xi > M *

é equivalente a

∑

P ( X = xi ) ≥ 1 −

i:xi ≤ M *

c ×T
∑ P( X = x ) ≤ c
2

i

i:xi > M *

'
3

⇔−

c2 × T
, pois
'
c3

c ×T
∑ P( X = x ) ≥ − c
2

i

i:xi > M *

'
3

⇔ 1−

c ×T
∑ P( X = x ) ≥1− c
2

i

i:xi > M *

⇔

∑
i:xi ≤ M *

P ( X = xi ) ≥ 1 −

'
3

c2 × T
'
c3

'
3
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria? Quantifique a redução de custos anual que
resultaria da sua recomendação.

Gestão e Teoria da Decisão

Nível de encomenda optimal ( dado Q ) : M *
2.5 × 2
∑ P ( X = x ) ≥ 1 − 200 = 1 − 0.025 = 0.975 ⇒ M
i

*

= 60 ton.

i:xi ≤ M *

( x6 = 60 é o menor dos xi

cuja probabilidade de não ser excedido é maior ou igual a 0.975 )

Vidé Nota 2
Stock de segurança S *
S * = M * − µ X = 60 − 30 = 30 ton.
Custo total anual do stock de segurança K ( M * )
K ( M * ) = 52 × C2 × ( M * − µ X ) +
= 52 × 2.5 × ( 60 − 30 ) +

52
× C3' × ∑ ( xi − M * ) P ( X = xi )
T
i:xi > M *

52
52
× 200 × ∑ ( xi − M * ) P ( X = xi ) = 3900 + × 200 × 0
2
2
i:xi >60

= 3900 €/ano
Redução de custos anual
∆K = K ( M * ) − K ( M ) = 3900 − 8580 = −4680 €/ano

10
Gestão de Stocks
Exercício 10 - Resolução

Política do nível de encomenda

Gestão e Teoria da Decisão

Nota 2
M* é o menor valor da procura discreta, xi , tal que a probabilidade de não ser excedido, HX(xi), é maior
ou igual a
1−

c2 × T
c ×Q
= 1 − 2'
'
c3
c3 × r

isto é, que satisfaz a condição
c ×T
∑ P( X = x ) ≥ 1− c
2

i

i:xi ≤ M *

'
3
Gestão de Stocks

Gestão e Teoria da Decisão

Exercício 11 - Enunciado

Política do nível de encomenda

Uma empresa de construção utiliza semanalmente 100 unidades de um produto que adquire no mercado
internacional e do qual constitui stocks. A cada encomenda deste produto está associado um custo fixo
(independente da quantidade adquirida) de 100 €, enquanto que à manutenção em stock de uma unidade
deste produto a empresa associa um custo anual de 26€.
A empresa pretende adoptar a política do nível de encomenda e tem vindo a colocar encomendas de
400 unidades. O tempo de entrega das encomendas deste produto é aleatório, com uma distribuição
normal de média 4 semanas e desvio padrão 1 semana.
a) Se for definido um nível de encomenda de 500 unidades, qual a probabilidade de rotura?
b) Caso se pretenda um risco de rotura da ordem dos 5%, que nível de encomenda recomendaria?
c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade
em falta, determine em que condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao
determinado na alínea b).
d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de
encomenda que recomendaria?
e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a
12
encomendar e ao nível de encomenda?
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

Gestão e Teoria da Decisão

Dados do problema (unidade de tempo: 1 semana; 1 ano = 52 semanas)
Custo fixo de encomenda, A = 100 €/encomenda;
Custos de posse,

C2 = 26 €/unid./ano

( = 0.50 €/unid./semana);

Quantidade encomendada, Q = 400 unid./encomenda;
Procura por unidade de tempo (determinística): r = 100 unid./semana, σ r = 0;
Tempo de reposição/entrega (aleatória):

τ ∼ N (τ ,σ τ ) , com τ = 4 semanas e σ τ = 1 semana;

Modelação probabilística da procura, X , durante o tempo de reposição
a

X ∼N ( µ X ,σ X ) ,
com

µ X = r × τ = 100 × 4 = 400 unid.
σ X = τ × σ r2 + r 2 × σ τ2 = 4 × 0 + 1002 × 12 = 100 unid.

13
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

a) Se for definido um nível de encomenda de 500 unidades, qual a probabilidade de rotura?

Gestão e Teoria da Decisão

Dado M = 500 unid., calcular probabilidade de rotura, α , por ciclo

α =P ( X > M ) = P ( X > 500 ) = P ( Z > z ) , com Z =

X − µX

σX

ez=

500 − µ X

σX

=

500 − 400
=1
100

P ( Z > 1) = 1 − P ( Z ≤ 1)
= 1 − Φ (1)
∴α =

= 1 − 0.8413 = 0.1587
0 .1 5 8 7

b) Caso se pretenda um risco de rotura da ordem dos 5%, que nível de encomenda recomendaria?

Dado α ≅ 0.05, calcular nível de encomenda M
Determinar M , M α , tal que P ( X > M α ) = α
P ( X > M ) = P ( Z > zα ) , com Z =

X − µX

σX

e zα =

Mα − µX

σX

P ( Z > zα ) = 1 − P ( Z ≤ zα ) ⇒ 1 − Φ ( zα ) = α ⇒ Φ ( zα ) = 1 − α ⇒ Φ ( zα ) = 0.95
zα ≅ 1.65
zα =

Mα − µX

σX

⇒ M α = µ X + σ X zα = 400 + 100 × 1.65 =

5 6 5 u n id

.

14
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade em falta, determine em que
condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao determinado na alínea b).

Gestão e Teoria da Decisão

Que C3' torna M = 500 unid. preferível a M = 565
Custos totais por unidade de tempo (ano)
K (M ) =

A ( r × 52 )
Q

Q
+ C2 ×  + M − µ X
2

 C3 ( r × 52 )
×η ( M ),
+
Q

'

 M − µX 
,
σX 

ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO ou Tabela no Anexo 2)
com η ( M ) = ∫

∞

( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ 
M

Custos totais por unidade de tempo para M =500 unidades
 500 − 400 
 = 100ξ (1.0 ) = 100 × 0.0829 = 8.29
 100 
'
100 × (100 × 52 )
 400
 C3 (100 × 52 )
K (500) =
+ 26 × 
+ 500 − 400  +
×η (500)
400
2
400


'
100 × (100 × 52 )
 400
 C3 (100 × 52 )
=
+ 26 × 
+ 500 − 400  +
× 8.29
400
2
400


= 9100 + 107.8C3'

η (500) = 100ξ 

15
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade em falta, determine em que
condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao determinado na alínea b).

Gestão e Teoria da Decisão

Custos totais por unidade de tempo para M =565 unidades
 565 − 400 
 = 100ξ (1.65 ) = 100 × 0.0213 = 2.13
 100 
'
100 × (100 × 52 )
 400
 C3 (100 × 52 )
K (565) =
+ 26 × 
+ 565 − 400  +
×η (565)
400
400
 2


η (565) = 100ξ 

=

100 × (100 × 52 )
400

'
 400
 C3 (100 × 52 )
+ 26 × 
+ 165  +
× 2.13
2
400



= 10790 + 27.7C3'
Condição de preferência
M = 500 preferível ⇒ K (500) < K (565)
K (500) < K (565) ⇒ K (500) − K (565) < 0
⇒ 9100 + 107.8C3' − (10790 + 27.7C3' ) < 0
⇒ −1689 + 80.1C3' < 0 ⇒ C3' <

1689
= 21.09 €/unid.
80.1
16
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de encomenda que recomendaria?

Gestão e Teoria da Decisão

Custo total por unidade de tempo
A ( r × 52 )

 ( Q + S ) + S  C3' ( r × 52 )
K (M ) =
+ C2 × 
×η ( M ), com S = M − µ X
+
Q
2
Q


'
A ( r × 52 )
Q
 C3 ( r × 52 )
=
+ C2 ×  + M − µ X  +
×η ( M ),
Q
Q
2

Problema de optimização
min. K ( M ) =

A ( r × 52 )
Q

M

Q
+ C2 ×  + M − µ X
2

 C3 ( r × 52 )
×η ( M ),
+
Q

'

 M − µX 
,
σX 

ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO)
onde η ( M ) = ∫

∞

( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ 
M

A solução optimal, M * , dado Q, é a solução da equação seguinte:
C2 Q *
∫M * h( x)dx = C3' ( r × 52 ) , ou
∞

∫

M*

−∞

C2 Q *
C2 Q *
M * − µX
*
*
h( x)dx = 1 − '
⇒ Φ ( z ) = 1 − ' , com z =
C3 ( r × 52 )
C3r
σX
17
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de encomenda que recomendaria?

Gestão e Teoria da Decisão

Cálculos
1. Φ ( z * ) = 1 −

C2 Q
26 × 400
4
=1−
= 1−
= 0.92
C3' ( r × 52 )
25 × ( 52 × 100 )
50

z * = Φ −1 ( 0.92 ) ≅ 1.405

*

2. z =

M * − µX

σX

⇒ M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.405 = 540.5 ≅ 540

∴ M * = 540 unidades

18
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Calcular M * e Q*

Gestão e Teoria da Decisão

Problema de optimização
min . K ( M , Q) =

( M ,Q )

A ( r × 52 )
Q

Q
+ C2 ×  + M − µ X
2

 C3 ( r × 52 )
×η ( M ),
+
Q

'

 M − µX 
,
σX 

ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO)
onde η ( M ) = ∫

∞

( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ 
M

Solução optimal (solução do problema de optimização)

2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) )
*
Q =

C2


M*
 M * − µX
 ∞
C2 Q *
C2 Q *
⇒ Φ
h( x)dx = 1 − '
 ou
 ∫M * h( x)dx = '
C3 ( r × 52 )  ∫−∞
C3 ( r × 52 )
 σX



C2 Q * 
 = 1− ' 
C3 r 


19
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Cálculos (Método iterativo)

Gestão e Teoria da Decisão

Estimativa inicial de Q* :
Q* =

2 ( r × 52 ) A
C2

=

2 (100 × 52 ) × 100
26

= 100 2 × 2 = 200 unidades

Iteração 1
1. Calcular M * ,dado Q* :
C2 Q *
26 × 200
1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − '
=1−
= 0.96 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.96 ) ≅ 1.75
C3 ( r × 52 )
25 × (100 × 52 )
*

*

1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.75 = 575 unidades
2. Calcular Q* dado M *

 M * − µX  
*
2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ 

 σX


 M * − µX 
 575 − 400 
η (575) = 100ξ 
 = 100ξ 
 = 100ξ (1.75 ) ≅ 100 × 0.0168 = 1.68
100 
σX 


*

20
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Iteração 1 (continuação)

Gestão e Teoria da Decisão

2.2 Calcular Q*
Q* =

2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) )
C2

=

2 (100 × 52 )(100 + 25 × 1.68 )
= 238.3275 unidades
26

Teste de convergência: Q* − Q*
previo = 38.3275 ≫ ε tolerância (p.ex. ε tolerância = 1)
Iteração 2
1. Calcular M * ,dado Q* :
C2 Q *
26 × 238.3275
1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − '
= 1−
= 0.9523 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9523) ≅ 1.67
C3 ( r × 52 )
25 × (100 × 52 )
*

*

1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.67 = 567 unidades
2. Calcular Q* dado M *

 M * − µX  
*
2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ 

σ X 


 M * − µX 
 567 − 400 
= 100ξ 
η (567) = 100ξ 

 = 100ξ (1.67 ) ≅ 100 × 0.0203 = 2.03
100 
σX 


*

21
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Iteração 2 (continuação)

Gestão e Teoria da Decisão

2.2 Calcular Q*
Q* =

2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) )
C2

=

2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.03)
= 245.5606 unidades
26

Teste de convergência: Q* − Q*
previo = 7.23 > ε tolerância
Iteração 3
1. Calcular M * ,dado Q* :
C2 Q *
26 × 245.5606
1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − '
= 1−
= 0.9509 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9509 ) ≅ 1.655
C3 ( r × 52 )
25 × (100 × 52 )
*

*

1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.655 ≅ 565.5 unidades
2. Calcular Q* dado M *

 M * − µX  
*
2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ 

σ X 


 M * − µX 
 565.5 − 400 
= 100ξ 
η (565.5) = 100ξ 

 = 100ξ (1.655 ) ≅ 100 × 0.0210 = 2.10
100
σX 



*

22
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Iteração 3 (continuação)

Gestão e Teoria da Decisão

2.2 Calcular Q*
Q* =

2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) )
C2

=

2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.10 )
= 246.9818 unidades
26

Teste de convergência: Q* − Q*
previo = 1.4212 > ε tolerância
Iteração 4
1. Calcular M * ,dado Q* :
C2 Q *
26 × 246.9818
1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − '
= 1−
= 0.9506 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9506 ) ≅ 1.65
C3 ( r × 52 )
25 × (100 × 52 )
*

*

1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.655 ≅ 565 unidades
2. Calcular Q* dado M *

 M * − µX  
*
2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ 

σ X 


 M * − µX 
 565 − 400 
= 100ξ 
η (565) = 100ξ 

 = 100ξ (1.65 ) ≅ 100 × 0.0213 = 2.13
100 
σX 


*

23
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Gestão e Teoria da Decisão

Iteração 4 (continuação)
2.2 Calcular Q*
*

Q =

2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) )
C2

=

2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.13)
= 247.5884 unidades
26

Teste de convergência: Q* − Q*
previo = 0.6066 < ε tolerância (Terminar )
Solução optimal
Q* = 248 unidades e M * = 565 unidades

24
Gestão de Stocks
Exercício 11 - Resolução

Política do nível de encomenda

e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda?

Gestão e Teoria da Decisão

Resumo das iterações
-----------------------------------------------------------------------------------------------------α
zα
M
ξ(zα)
η(M)
K(Q,M)
Qnew
Erro
iteração
Q
-----------------------------------------------------------------------------------------------------1
200.00 0.9600
1.7507
575.0686
0.0161
1.6146
10801.30
236.95
36.95
2
236.95 0.9526
1.6707
567.0700
0.0196
1.9635
10695.95
244.20
7.25
3
244.20 0.9512
1.6562
565.6203
0.0203
2.0332
10692.51
245.63
1.42
4
245.63 0.9509
1.6534
565.3396
0.0205
2.0470
10692.38
245.91
0.28
+-----------------------------------------------------------------+
|
Solução optimal
|
+-----------------------------------------------------------------+
Numero total de iterações
(iter) =
4
Quantidade a encomendar óptima
Nível de encomenda óptimo

(Q*) =
(M*) =

Custos totais anuais (valor optimal) (K(Q*,M*)
Custos fixos de encomenda anuais (K_A(Q*,M*)
Custos de posse anuais
(K_P(Q*,M*)
Custos de rotura anuais
(K_R(Q*,M*)

246 unidades
565 unidades

= 10692.38 €/ano
= 2117.04 €/ano
= 7491.97 €/ano
= 1083.37 €/ano

25
Anexo 1: Distribuição Normal
Função de distribuição de probabilidade - Φ(z)
1
Φ ( z ) = P ( Z ≤ z ) = ∫ φ ( x ) dx =
−∞
2π

Gestão e Teoria da Decisão

z

Z
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
3.0
3.1
3.2
3.3
3.4

0.00
0.5000
0.5398
0.5793
0.6179
0.6554
0.6915
0.7257
0.7580
0.7881
0.8159
0.8413
0.8643
0.8849
0.9032
0.9192
0.9332
0.9452
0.9554
0.9641
0.9713
0.9772
0.9821
0.9861
0.9893
0.9918
0.9938
0.9953
0.9965
0.9974
0.9981
0.9987
0.9990
0.9993
0.9995
0.9997

0.01
0.5040
0.5438
0.5832
0.6217
0.6591
0.6950
0.7291
0.7611
0.7910
0.8186
0.8438
0.8665
0.8869
0.9049
0.9207
0.9345
0.9463
0.9564
0.9649
0.9719
0.9778
0.9826
0.9864
0.9896
0.9920
0.9940
0.9955
0.9966
0.9975
0.9982
0.9987
0.9991
0.9993
0.9995
0.9997

0.02
0.5080
0.5478
0.5871
0.6255
0.6628
0.6985
0.7324
0.7642
0.7939
0.8212
0.8461
0.8686
0.8888
0.9066
0.9222
0.9357
0.9474
0.9573
0.9656
0.9726
0.9783
0.9830
0.9868
0.9898
0.9922
0.9941
0.9956
0.9967
0.9976
0.9982
0.9987
0.9991
0.9994
0.9995
0.9997

∫

0.03
0.5120
0.5517
0.5910
0.6293
0.6664
0.7019
0.7357
0.7673
0.7967
0.8238
0.8485
0.8708
0.8907
0.9082
0.9236
0.9370
0.9484
0.9582
0.9664
0.9732
0.9788
0.9834
0.9871
0.9901
0.9925
0.9943
0.9957
0.9968
0.9977
0.9983
0.9988
0.9991
0.9994
0.9996
0.9997

z

−∞

e

−

x2
2

dx,

0.04
0.5160
0.5557
0.5948
0.6331
0.6700
0.7054
0.7389
0.7704
0.7995
0.8264
0.8508
0.8729
0.8925
0.9099
0.9251
0.9382
0.9495
0.9591
0.9671
0.9738
0.9793
0.9838
0.9875
0.9904
0.9927
0.9945
0.9959
0.9969
0.9977
0.9984
0.9988
0.9992
0.9994
0.9996
0.9997

Φ (−z ) = 1− Φ ( z )
0.05
0.5199
0.5596
0.5987
0.6368
0.6736
0.7088
0.7422
0.7734
0.8023
0.8289
0.8531
0.8749
0.8944
0.9115
0.9265
0.9394
0.9505
0.9599
0.9678
0.9744
0.9798
0.9842
0.9878
0.9906
0.9929
0.9946
0.9960
0.9970
0.9978
0.9984
0.9989
0.9992
0.9994
0.9996
0.9997

0.06
0.5239
0.5636
0.6026
0.6406
0.6772
0.7123
0.7454
0.7764
0.8051
0.8315
0.8554
0.8770
0.8962
0.9131
0.9279
0.9406
0.9515
0.9608
0.9686
0.9750
0.9803
0.9846
0.9881
0.9909
0.9931
0.9948
0.9961
0.9971
0.9979
0.9985
0.9989
0.9992
0.9994
0.9996
0.9997

0.07
0.5279
0.5675
0.6064
0.6443
0.6808
0.7157
0.7486
0.7794
0.8078
0.8340
0.8577
0.8790
0.8980
0.9147
0.9292
0.9418
0.9525
0.9616
0.9693
0.9756
0.9808
0.9850
0.9884
0.9911
0.9932
0.9949
0.9962
0.9972
0.9979
0.9985
0.9989
0.9992
0.9995
0.9996
0.9997

Φ( z)
0.08
0.5319
0.5714
0.6103
0.6480
0.6844
0.7190
0.7517
0.7823
0.8106
0.8365
0.8599
0.8810
0.8997
0.9162
0.9306
0.9429
0.9535
0.9625
0.9699
0.9761
0.9812
0.9854
0.9887
0.9913
0.9934
0.9951
0.9963
0.9973
0.9980
0.9986
0.9990
0.9993
0.9995
0.9996
0.9997

0.09
0.5359
0.5753
0.6141
0.6517
0.6879
0.7224
0.7549
0.7852
0.8133
0.8389
0.8621
0.8830
0.9015
0.9177
0.9319
0.9441
0.9545
0.9633
0.9706
0.9767
0.9817
0.9857
0.9890
0.9916
0.9936
0.9952
0.9964
0.9974
0.9981
0.9986
0.9990
0.9993
0.9995
0.9997
0.9998
Anexo 2: Função de Perdas Normal ξ(u)
ξ (u ) = ∫

+∞

u

( x − u )φ ( x ) dx =

1

+∞

∫ ( x − u)e
2π
u

−

x2
2

dx

Gestão e Teoria da Decisão

ξ ( −u ) = ξ ( u ) + u
u
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
3.0

0.00
0.39894
0.35094
0.30689
0.26676
0.23044
0.19780
0.16867
0.14288
0.12021
0.10043
0.08332
0.06862
0.05610
0.04553
0.03667
0.02931
0.02324
0.01829
0.01428
0.01105
0.00849
0.00647
0.00489
0.00366
0.00272
0.00200
0.00146
0.00106
0.00076
0.00054
0.00038

0.01
0.39396
0.34635
0.30271
0.26296
0.22701
0.19473
0.16595
0.14048
0.11810
0.09860
0.08174
0.06727
0.05496
0.04457
0.03587
0.02865
0.02270
0.01785
0.01392
0.01077
0.00827
0.00629
0.00475
0.00356
0.00264
0.00194
0.00142
0.00103
0.00074
0.00052
0.00037

0.02
0.38902
0.34181
0.29856
0.25920
0.22362
0.19170
0.16325
0.13810
0.11603
0.09680
0.08019
0.06595
0.05384
0.04363
0.03508
0.02800
0.02217
0.01742
0.01357
0.01049
0.00805
0.00612
0.00462
0.00345
0.00256
0.00188
0.00137
0.00099
0.00071
0.00051
0.00036

0.03
0.38412
0.33731
0.29445
0.25547
0.22027
0.18870
0.16059
0.13576
0.11398
0.09503
0.07866
0.06465
0.05274
0.04270
0.03431
0.02736
0.02165
0.01699
0.01323
0.01022
0.00783
0.00595
0.00449
0.00335
0.00248
0.00183
0.00133
0.00096
0.00069
0.00049
0.00034

0.04
0.37926
0.33285
0.29038
0.25178
0.21695
0.18573
0.15797
0.13345
0.11196
0.09328
0.07716
0.06336
0.05165
0.04179
0.03356
0.02674
0.02114
0.01658
0.01290
0.00996
0.00762
0.00579
0.00436
0.00325
0.00241
0.00177
0.00129
0.00093
0.00066
0.00047
0.00033

0.05
0.37444
0.32842
0.28634
0.24813
0.21367
0.18281
0.15537
0.13117
0.10997
0.09156
0.07568
0.06210
0.05059
0.04090
0.03281
0.02612
0.02064
0.01617
0.01257
0.00970
0.00742
0.00563
0.00423
0.00316
0.00234
0.00171
0.00125
0.00090
0.00064
0.00046
0.00032

0.06
0.36966
0.32404
0.28235
0.24452
0.21042
0.17991
0.15281
0.12892
0.10801
0.08986
0.07422
0.06086
0.04954
0.04002
0.03208
0.02552
0.02015
0.01578
0.01226
0.00945
0.00722
0.00547
0.00411
0.00307
0.00227
0.00166
0.00121
0.00087
0.00062
0.00044
0.00031

0.07
0.36492
0.31969
0.27840
0.24094
0.20721
0.17705
0.15028
0.12669
0.10607
0.08819
0.07279
0.05964
0.04851
0.03916
0.03137
0.02494
0.01967
0.01539
0.01195
0.00920
0.00702
0.00532
0.00400
0.00298
0.00220
0.00161
0.00117
0.00084
0.00060
0.00042
0.00030

0.08
0.36022
0.31539
0.27448
0.23740
0.20404
0.17422
0.14778
0.12450
0.10417
0.08654
0.07138
0.05844
0.04750
0.03831
0.03067
0.02436
0.01920
0.01501
0.01164
0.00896
0.00683
0.00517
0.00388
0.00289
0.00213
0.00156
0.00113
0.00081
0.00058
0.00041
0.00029

0.09
0.35556
0.31112
0.27060
0.23390
0.20090
0.17143
0.14531
0.12234
0.10229
0.08491
0.06999
0.05726
0.04650
0.03748
0.02998
0.02380
0.01874
0.01464
0.01134
0.00872
0.00665
0.00503
0.00377
0.00280
0.00207
0.00151
0.00110
0.00079
0.00056
0.00040
0.00028

NOTA: Os valores desta Tabela foram calculados pela fórmula ξ(u) = φ(u)-u(1-Φ(u)), e não coincidem com os da Tabela 2 do livro de IO

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Gestão Estratégica de Transportes
Gestão Estratégica de Transportes Gestão Estratégica de Transportes
Gestão Estratégica de Transportes Adeildo Caboclo
 
Sistema de informações logísticos
Sistema de informações logísticosSistema de informações logísticos
Sistema de informações logísticosJuarez Junior
 
O que é o aprovisionamento
O que é o aprovisionamentoO que é o aprovisionamento
O que é o aprovisionamentocv143b
 
Logistica Servico Cliente Mundo Logistica
Logistica Servico Cliente Mundo LogisticaLogistica Servico Cliente Mundo Logistica
Logistica Servico Cliente Mundo LogisticaPaulo Roberto Bertaglia
 
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionada
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionadaExercícios Resolvidos: Taxa relacionada
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionadaDiego Oliveira
 
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
 
Exercícios Resolvidos: Distribuição Binomial
Exercícios Resolvidos: Distribuição BinomialExercícios Resolvidos: Distribuição Binomial
Exercícios Resolvidos: Distribuição BinomialDiego Oliveira
 
Aula de introdução a curva abc
Aula de introdução a curva abcAula de introdução a curva abc
Aula de introdução a curva abcMoises Ribeiro
 
Estoque e Armazenagem
Estoque e ArmazenagemEstoque e Armazenagem
Estoque e ArmazenagemJosiel Dias
 
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)Mauricio Mota da Silva
 
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteExercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteDiego Oliveira
 
Logística e distribuição
Logística e distribuiçãoLogística e distribuição
Logística e distribuiçãoGilberto Freitas
 

La actualidad más candente (20)

O aprovisionamento
O aprovisionamento O aprovisionamento
O aprovisionamento
 
Gestão Estratégica de Transportes
Gestão Estratégica de Transportes Gestão Estratégica de Transportes
Gestão Estratégica de Transportes
 
Gestão de stocks
Gestão de stocksGestão de stocks
Gestão de stocks
 
Sistema de informações logísticos
Sistema de informações logísticosSistema de informações logísticos
Sistema de informações logísticos
 
O que é o aprovisionamento
O que é o aprovisionamentoO que é o aprovisionamento
O que é o aprovisionamento
 
Logistica Servico Cliente Mundo Logistica
Logistica Servico Cliente Mundo LogisticaLogistica Servico Cliente Mundo Logistica
Logistica Servico Cliente Mundo Logistica
 
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionada
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionadaExercícios Resolvidos: Taxa relacionada
Exercícios Resolvidos: Taxa relacionada
 
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
 
Exercícios Resolvidos: Distribuição Binomial
Exercícios Resolvidos: Distribuição BinomialExercícios Resolvidos: Distribuição Binomial
Exercícios Resolvidos: Distribuição Binomial
 
Aula pb 9_resumo
Aula pb 9_resumoAula pb 9_resumo
Aula pb 9_resumo
 
Aula de introdução a curva abc
Aula de introdução a curva abcAula de introdução a curva abc
Aula de introdução a curva abc
 
Estoque e Armazenagem
Estoque e ArmazenagemEstoque e Armazenagem
Estoque e Armazenagem
 
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)
SCM - Supply Chain Management (Gestão da cadeia de suprimentos)
 
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangenteExercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
Exercícios Resolvidos: Equação da reta tangente
 
Custos logísticos
Custos logísticosCustos logísticos
Custos logísticos
 
Resumo - Álgebra Linear
Resumo - Álgebra LinearResumo - Álgebra Linear
Resumo - Álgebra Linear
 
Gestão de Materiais e de Stocks
Gestão de Materiais e de StocksGestão de Materiais e de Stocks
Gestão de Materiais e de Stocks
 
Logística e distribuição
Logística e distribuiçãoLogística e distribuição
Logística e distribuição
 
Gestão de estoque
Gestão de estoqueGestão de estoque
Gestão de estoque
 
Alavancagem alunos (1)
Alavancagem alunos (1)Alavancagem alunos (1)
Alavancagem alunos (1)
 

Similar a Aula pb 7_resumo

Similar a Aula pb 7_resumo (18)

Lista exercícios3bi
Lista exercícios3biLista exercícios3bi
Lista exercícios3bi
 
1705 matemática apostila amostra
1705 matemática   apostila amostra1705 matemática   apostila amostra
1705 matemática apostila amostra
 
11 questões gabaritadas de matemática
11 questões gabaritadas de matemática11 questões gabaritadas de matemática
11 questões gabaritadas de matemática
 
Caderno - Matemática II
Caderno - Matemática IICaderno - Matemática II
Caderno - Matemática II
 
Apresentação_Introducao_e_Programacao_Linear.ppt
Apresentação_Introducao_e_Programacao_Linear.pptApresentação_Introducao_e_Programacao_Linear.ppt
Apresentação_Introducao_e_Programacao_Linear.ppt
 
Aula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumoAula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumo
 
Aula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumoAula pb 11_resumo
Aula pb 11_resumo
 
Derivadas Aplicações
Derivadas AplicaçõesDerivadas Aplicações
Derivadas Aplicações
 
Td 6 matemática ii
Td 6   matemática iiTd 6   matemática ii
Td 6 matemática ii
 
Estruturas
EstruturasEstruturas
Estruturas
 
Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4Matemática financeira aula 4
Matemática financeira aula 4
 
Introdução aos Derivativos Exóticos
Introdução aos Derivativos ExóticosIntrodução aos Derivativos Exóticos
Introdução aos Derivativos Exóticos
 
Lista otimizacao e_gabarito
Lista otimizacao e_gabaritoLista otimizacao e_gabarito
Lista otimizacao e_gabarito
 
Exercicios resolvidos
Exercicios resolvidosExercicios resolvidos
Exercicios resolvidos
 
Estoques
EstoquesEstoques
Estoques
 
Funções - Exercícios
Funções - ExercíciosFunções - Exercícios
Funções - Exercícios
 
Otimizações e Funções Quadráticas
Otimizações e Funções QuadráticasOtimizações e Funções Quadráticas
Otimizações e Funções Quadráticas
 
Lista de exerc_máx_mín_1_ano_2012_pdf
Lista de exerc_máx_mín_1_ano_2012_pdfLista de exerc_máx_mín_1_ano_2012_pdf
Lista de exerc_máx_mín_1_ano_2012_pdf
 

Más de 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 5_resumo
Aula pb 5_resumoAula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumo
 
Aula pb 10_resumo
Aula pb 10_resumoAula pb 10_resumo
Aula pb 10_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 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 5_resumo
Aula pb 5_resumoAula pb 5_resumo
Aula pb 5_resumo
 
3º mini teste 2012 2013
3º mini   teste 2012 20133º mini   teste 2012 2013
3º mini teste 2012 2013
 
3º mini teste 2011 2012
3º mini teste 2011 20123º mini teste 2011 2012
3º mini teste 2011 2012
 

Aula pb 7_resumo

  • 1. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Exercício 10 - Enunciado Política do nível de encomenda Uma empresa de construção civil mantém um stock de um dado material de construção a partir do qual satisfaz as necessidades de diversas obras em curso. Estas necessidades semanais são aleatórias e podem ser descritas estatisticamente pela seguinte distribuição de probabilidades, sendo a média de 30 toneladas: Necessidade semanal (ton.) Probabilidade 10 20 30 40 50 60 0.10 0.17 0.50 0.13 0.06 0.04 A empresa decidiu adoptar a política do nível de encomenda para regular o funcionamento deste stock, com um intervalo médio entre reaprovisionamentos de 2 semanas. O tempo de entrega das encomendas deste material pode considerar-se fixo e igual a uma semana. O custo anual de manter em stock uma tonelada deste material foi estimado em 130 €, enquanto o custo de rotura é de 200 € por tonelada em falta, independentemente do tempo em falta. a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura. b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria? Quantifique a redução de custos anual que resultaria da sua recomendação. 1
  • 2. Política do nível de encomenda I(t) Ciclo (i+1) Ciclo i Ciclo (i+2) ... Q+M Q Q Q ... M 0 Si ti τi Si+2 ti+1 τi+1 Si+1 ti+2 τ i+2 S=M-µX t ... Ti =ti+1 -ti Ti+1 =ti+2 –ti+1 M – Ponto ou nível de encomenda τi – Tempo de reposição ou entrega no ciclo i Ti – Período ou comprimento do ciclo i Q – Quantidade encomendada --- e recebida ––– Si – Nível do stock antes da recepção de Q Ti+2 Nota O nível/ponto de encomenda, M, que ocorre no instante, ti, da revisão contínua, tem que cobrir as necessidades até ao instante em que a encomenda, colocada no início do ciclo i, chega.
  • 3. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda Gestão e Teoria da Decisão Dados do problema (Unidade de tempo: 1 semana) r (Taxa média de procura por unidade de tempo) = 30 ton./semana τ (Tempo médio de entrega ou de reposição) = 1 semana T ( Intervalo de tempo médio entre reaprovisionamentos ) = 2 semanas C2 (Custo de posse) = 130 €/ton./ano=2.5 €/ton./semana C3' (Custo de rotura) = 200 €/ton. Modelo de probabilidade da procura, X, no tempo (médio) de reposição de 1 semana A procura/necessidades, X, no tempo de reposição é variável aleatória discreta com função (massa de) probabilidade hX(xi) = P(X = xi) e de distribuição de probabilidade HX(xi) = P(X ≤ xi), dadas por Funções massa de probabilidade hX(xi) = P(X=xi) e de distribuição de probabilidade HX(xi)=P(X ≤ xi) 1 2 3 4 5 6 Necessidade semanal (ton.): (xi) 10 20 30 40 50 60 Probabilidade: hX(xi)= P(X = xi) 0.10 0.17 0.50 0.13 0.06 0.04 HX(xi)=P(X ≤ xi) 0.10 0.27 0.77 0.90 0.96 1.00 i 3
  • 4. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda Gestão e Teoria da Decisão Modelação probabilística da procura X, no tempo/período de reposição 0.00,  0.10, 0.27,  H X ( x ) = 0.77, 0.90,  0.96, 1.00,  ( x < 10 ) (10 ≤ x < 20 ) ( 20 ≤ x < 30 ) ( 30 ≤ x < 40 ) ( 40 ≤ x < 50 ) ( 50 ≤ x < 60 ) ( x ≥ 60 ) P(X=30)=0.5 P(X=20)=0.17
  • 5. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda Modelação probabilística da procura X, no tempo/período de reposição Procura média no tempo de reposição : µ X Gestão e Teoria da Decisão 6 µ X = ∑ xi hX ( xi ) i =1 6 = ∑ xi P ( X = xi ) i =1 = 10 × 0.1 + 20 × 0.17 + 30 × 0.5 + 40 × 0.13 + 50 × 0.06 + 60 × 0.04 = 30 ton. Nota: µ X = r × τ µ X = 30 × 1 = 30 ton.
  • 6. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura. Gestão e Teoria da Decisão Dado S ( Stock de segurança) = 10 ton., calcular α , probabilidade de rotura por ciclo. 1. Probabilidade de rotura por ciclo, α = P(X > M), com M (ponto/nível de encomenda) = S+µX M = S+µX = 10 + 30 = 40 ton. ∑ P ( X = x ) = P ( X = 50 ) + P ( X = 60 ) = 0.06 + 0.04 = 0.10 α = P ( X > M ) = P( X > 40) = i i:xi > 40 (Outras quantidades relevantes ) Quantidade média em falta η ( M ) η (M ) = ∑ ( x − M ) P ( X = x ) = (50 − 40) × 0.06 + (60 − 40) × 0.04 = 1.4 ton. i i i: xi > M Nível de serviço NS NS =1 − η (M ) Q = 1− η (M ) T ×r = 1− 1.4 = 0.977 2 × 30 Nível de protecção, (1 − α ) = 1 − 0.10 = 0.90 6
  • 7. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda a) Para um stock de segurança de 10 ton., qual a probabilidade de rotura? Estime os custos anuais de posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura. Gestão e Teoria da Decisão 2. Custos anuais de posse deste stock de segurança e os respectivos custos de rotura. 2.1. CP (Custos de posse do stock de segurança por ciclo)=C2 × S × T = C2 × ( M − µ X ) T € / ciclo, ∑ ( x − M ) P ( X = x ) € / ciclo 2.2. CR (Custos de rotura por ciclo) = C3' ×η ( M ) = C3' × i i i:xi >40 2.3. NCiclos ≅ 52  semanas/ano  T  semanas/ciclo    52   = 26 ciclos/ano   NCiclos = 2   2.4. K P (Custos anuais de posse do stock de segurança ) = NCiclos × CP K P = 52 × C2 × ( M − µ X ) = 52 × 2.5 × ( 40 − 30 ) = 130 × 10 = 1300 €/ano 2.5. K R (Custos de rotura anuais ) = NCiclos × CR KR = 52 52 52 × C3' ×η ( M ) = × C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi ) = × 200 × 1.4 = 7280 €/ano T T 2 i:xi > 40 2.6. K (Custos totais anuais ) = K P + K R = 8580 € / ano 7
  • 8. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria? Quantifique a redução de custos anual que resultaria da sua recomendação. Gestão e Teoria da Decisão Substituindo S = M − µ X Custos totais anuais, função de M , K ( M ) : K ( M ) = K P ( M ) + K R ( M ), com K P ( M ) = NCiclos × CP = 52 × C2 × S = 52 × C2 × ( M − µ X ) € / ano K R ( M ) = NCiclos × CR = 52 × C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi ) T i:xi > M K ( M ) = 52 × C2 × ( M − µ X ) + = 52 × C2 × ( M − µ X ) + € / ano 52 × C3' × ∑ ( xi − M ) P ( X = xi ) € / ano T i:xi > M   52 × C3' ×  ∑ xi P ( X = xi ) − M ∑ P ( X = xi )  T i:xi > M  i:xi >M  Nível de encomenda optimal ( dado Q ) M * (valor a recomendar) é o ponto estacionário de K ( M ), i.e., o valor de M em que se anula a função 1ª derivada de K ( M ) dK ( M ) 52 52 × C2 C2 × T = 0 ⇒ 52 × C2 − × C3' × ∑ P ( X = xi ) = 0 ⇔ ∑ P ( X = xi ) = = 52 * * dM M =M * T C3' ' i:xi > M i:xi > M × C3 T Vidé Nota 1 8
  • 9. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda Nota 1 : Gestão e Teoria da Decisão No caso da procura, X , no tempo de reposição, ser uma variável aleatória discreta, a condição de optimalidade do nível de encomenda, M * , ( dado Q, com Q = T × r ) , traduzida na igualdade ∑ P ( X = xi ) = i:xi > M * deve ser substituída pela desigualdade c2 × T , ' c3 c ×T ∑ P( X = x ) ≤ c 2 i ' 3 i:xi > M * , porque 1) o conjunto dos valores da procura xi é finito e discreto e 2) porque ∑ P( X = x ) i i:xi > M * é a probabilidade de rotura que deve ser limitada superiormente. A condição c ×T ∑ P( X = x ) ≤ c , 2 i i:xi > M * é equivalente a ∑ P ( X = xi ) ≥ 1 − i:xi ≤ M * c ×T ∑ P( X = x ) ≤ c 2 i i:xi > M * ' 3 ⇔− c2 × T , pois ' c3 c ×T ∑ P( X = x ) ≥ − c 2 i i:xi > M * ' 3 ⇔ 1− c ×T ∑ P( X = x ) ≥1− c 2 i i:xi > M * ⇔ ∑ i:xi ≤ M * P ( X = xi ) ≥ 1 − ' 3 c2 × T ' c3 ' 3
  • 10. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda b) Que nível de encomenda recomendaria a esta empresa e que stock de segurança resultaria? Quantifique a redução de custos anual que resultaria da sua recomendação. Gestão e Teoria da Decisão Nível de encomenda optimal ( dado Q ) : M * 2.5 × 2 ∑ P ( X = x ) ≥ 1 − 200 = 1 − 0.025 = 0.975 ⇒ M i * = 60 ton. i:xi ≤ M * ( x6 = 60 é o menor dos xi cuja probabilidade de não ser excedido é maior ou igual a 0.975 ) Vidé Nota 2 Stock de segurança S * S * = M * − µ X = 60 − 30 = 30 ton. Custo total anual do stock de segurança K ( M * ) K ( M * ) = 52 × C2 × ( M * − µ X ) + = 52 × 2.5 × ( 60 − 30 ) + 52 × C3' × ∑ ( xi − M * ) P ( X = xi ) T i:xi > M * 52 52 × 200 × ∑ ( xi − M * ) P ( X = xi ) = 3900 + × 200 × 0 2 2 i:xi >60 = 3900 €/ano Redução de custos anual ∆K = K ( M * ) − K ( M ) = 3900 − 8580 = −4680 €/ano 10
  • 11. Gestão de Stocks Exercício 10 - Resolução Política do nível de encomenda Gestão e Teoria da Decisão Nota 2 M* é o menor valor da procura discreta, xi , tal que a probabilidade de não ser excedido, HX(xi), é maior ou igual a 1− c2 × T c ×Q = 1 − 2' ' c3 c3 × r isto é, que satisfaz a condição c ×T ∑ P( X = x ) ≥ 1− c 2 i i:xi ≤ M * ' 3
  • 12. Gestão de Stocks Gestão e Teoria da Decisão Exercício 11 - Enunciado Política do nível de encomenda Uma empresa de construção utiliza semanalmente 100 unidades de um produto que adquire no mercado internacional e do qual constitui stocks. A cada encomenda deste produto está associado um custo fixo (independente da quantidade adquirida) de 100 €, enquanto que à manutenção em stock de uma unidade deste produto a empresa associa um custo anual de 26€. A empresa pretende adoptar a política do nível de encomenda e tem vindo a colocar encomendas de 400 unidades. O tempo de entrega das encomendas deste produto é aleatório, com uma distribuição normal de média 4 semanas e desvio padrão 1 semana. a) Se for definido um nível de encomenda de 500 unidades, qual a probabilidade de rotura? b) Caso se pretenda um risco de rotura da ordem dos 5%, que nível de encomenda recomendaria? c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade em falta, determine em que condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao determinado na alínea b). d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de encomenda que recomendaria? e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a 12 encomendar e ao nível de encomenda?
  • 13. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda Gestão e Teoria da Decisão Dados do problema (unidade de tempo: 1 semana; 1 ano = 52 semanas) Custo fixo de encomenda, A = 100 €/encomenda; Custos de posse, C2 = 26 €/unid./ano ( = 0.50 €/unid./semana); Quantidade encomendada, Q = 400 unid./encomenda; Procura por unidade de tempo (determinística): r = 100 unid./semana, σ r = 0; Tempo de reposição/entrega (aleatória): τ ∼ N (τ ,σ τ ) , com τ = 4 semanas e σ τ = 1 semana; Modelação probabilística da procura, X , durante o tempo de reposição a X ∼N ( µ X ,σ X ) , com µ X = r × τ = 100 × 4 = 400 unid. σ X = τ × σ r2 + r 2 × σ τ2 = 4 × 0 + 1002 × 12 = 100 unid. 13
  • 14. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda a) Se for definido um nível de encomenda de 500 unidades, qual a probabilidade de rotura? Gestão e Teoria da Decisão Dado M = 500 unid., calcular probabilidade de rotura, α , por ciclo α =P ( X > M ) = P ( X > 500 ) = P ( Z > z ) , com Z = X − µX σX ez= 500 − µ X σX = 500 − 400 =1 100 P ( Z > 1) = 1 − P ( Z ≤ 1) = 1 − Φ (1) ∴α = = 1 − 0.8413 = 0.1587 0 .1 5 8 7 b) Caso se pretenda um risco de rotura da ordem dos 5%, que nível de encomenda recomendaria? Dado α ≅ 0.05, calcular nível de encomenda M Determinar M , M α , tal que P ( X > M α ) = α P ( X > M ) = P ( Z > zα ) , com Z = X − µX σX e zα = Mα − µX σX P ( Z > zα ) = 1 − P ( Z ≤ zα ) ⇒ 1 − Φ ( zα ) = α ⇒ Φ ( zα ) = 1 − α ⇒ Φ ( zα ) = 0.95 zα ≅ 1.65 zα = Mα − µX σX ⇒ M α = µ X + σ X zα = 400 + 100 × 1.65 = 5 6 5 u n id . 14
  • 15. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade em falta, determine em que condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao determinado na alínea b). Gestão e Teoria da Decisão Que C3' torna M = 500 unid. preferível a M = 565 Custos totais por unidade de tempo (ano) K (M ) = A ( r × 52 ) Q Q + C2 ×  + M − µ X 2  C3 ( r × 52 ) ×η ( M ), + Q  '  M − µX  , σX   ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO ou Tabela no Anexo 2) com η ( M ) = ∫ ∞ ( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ  M Custos totais por unidade de tempo para M =500 unidades  500 − 400   = 100ξ (1.0 ) = 100 × 0.0829 = 8.29  100  ' 100 × (100 × 52 )  400  C3 (100 × 52 ) K (500) = + 26 ×  + 500 − 400  + ×η (500) 400 2 400   ' 100 × (100 × 52 )  400  C3 (100 × 52 ) = + 26 ×  + 500 − 400  + × 8.29 400 2 400   = 9100 + 107.8C3' η (500) = 100ξ  15
  • 16. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda c) Admitindo que a empresa associa às situações de rotura de stock um custo proporcional à quantidade em falta, determine em que condições o nível de encomenda 500 unidades é preferível em relação ao determinado na alínea b). Gestão e Teoria da Decisão Custos totais por unidade de tempo para M =565 unidades  565 − 400   = 100ξ (1.65 ) = 100 × 0.0213 = 2.13  100  ' 100 × (100 × 52 )  400  C3 (100 × 52 ) K (565) = + 26 ×  + 565 − 400  + ×η (565) 400 400  2  η (565) = 100ξ  = 100 × (100 × 52 ) 400 '  400  C3 (100 × 52 ) + 26 ×  + 165  + × 2.13 2 400   = 10790 + 27.7C3' Condição de preferência M = 500 preferível ⇒ K (500) < K (565) K (500) < K (565) ⇒ K (500) − K (565) < 0 ⇒ 9100 + 107.8C3' − (10790 + 27.7C3' ) < 0 ⇒ −1689 + 80.1C3' < 0 ⇒ C3' < 1689 = 21.09 €/unid. 80.1 16
  • 17. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de encomenda que recomendaria? Gestão e Teoria da Decisão Custo total por unidade de tempo A ( r × 52 )  ( Q + S ) + S  C3' ( r × 52 ) K (M ) = + C2 ×  ×η ( M ), com S = M − µ X + Q 2 Q   ' A ( r × 52 ) Q  C3 ( r × 52 ) = + C2 ×  + M − µ X  + ×η ( M ), Q Q 2  Problema de optimização min. K ( M ) = A ( r × 52 ) Q M Q + C2 ×  + M − µ X 2  C3 ( r × 52 ) ×η ( M ), + Q  '  M − µX  , σX   ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO) onde η ( M ) = ∫ ∞ ( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ  M A solução optimal, M * , dado Q, é a solução da equação seguinte: C2 Q * ∫M * h( x)dx = C3' ( r × 52 ) , ou ∞ ∫ M* −∞ C2 Q * C2 Q * M * − µX * * h( x)dx = 1 − ' ⇒ Φ ( z ) = 1 − ' , com z = C3 ( r × 52 ) C3r σX 17
  • 18. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda d) Se a empresa associar um custo de 25 € a cada unidade do produto em falta, qual o nível de encomenda que recomendaria? Gestão e Teoria da Decisão Cálculos 1. Φ ( z * ) = 1 − C2 Q 26 × 400 4 =1− = 1− = 0.92 C3' ( r × 52 ) 25 × ( 52 × 100 ) 50 z * = Φ −1 ( 0.92 ) ≅ 1.405 * 2. z = M * − µX σX ⇒ M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.405 = 540.5 ≅ 540 ∴ M * = 540 unidades 18
  • 19. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Calcular M * e Q* Gestão e Teoria da Decisão Problema de optimização min . K ( M , Q) = ( M ,Q ) A ( r × 52 ) Q Q + C2 ×  + M − µ X 2  C3 ( r × 52 ) ×η ( M ), + Q  '  M − µX  , σX   ξ ( u ) é função de perdas normal estandardizada (Tabela 2 de Livro de IO) onde η ( M ) = ∫ ∞ ( x − M ) h ( x ) dx = σ X ξ  M Solução optimal (solução do problema de optimização)  2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) ) * Q =  C2   M*  M * − µX  ∞ C2 Q * C2 Q * ⇒ Φ h( x)dx = 1 − '  ou  ∫M * h( x)dx = ' C3 ( r × 52 )  ∫−∞ C3 ( r × 52 )  σX   C2 Q *   = 1− '  C3 r   19
  • 20. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Cálculos (Método iterativo) Gestão e Teoria da Decisão Estimativa inicial de Q* : Q* = 2 ( r × 52 ) A C2 = 2 (100 × 52 ) × 100 26 = 100 2 × 2 = 200 unidades Iteração 1 1. Calcular M * ,dado Q* : C2 Q * 26 × 200 1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − ' =1− = 0.96 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.96 ) ≅ 1.75 C3 ( r × 52 ) 25 × (100 × 52 ) * * 1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.75 = 575 unidades 2. Calcular Q* dado M *   M * − µX   * 2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ    σX    M * − µX   575 − 400  η (575) = 100ξ   = 100ξ   = 100ξ (1.75 ) ≅ 100 × 0.0168 = 1.68 100  σX    * 20
  • 21. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Iteração 1 (continuação) Gestão e Teoria da Decisão 2.2 Calcular Q* Q* = 2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) ) C2 = 2 (100 × 52 )(100 + 25 × 1.68 ) = 238.3275 unidades 26 Teste de convergência: Q* − Q* previo = 38.3275 ≫ ε tolerância (p.ex. ε tolerância = 1) Iteração 2 1. Calcular M * ,dado Q* : C2 Q * 26 × 238.3275 1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − ' = 1− = 0.9523 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9523) ≅ 1.67 C3 ( r × 52 ) 25 × (100 × 52 ) * * 1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.67 = 567 unidades 2. Calcular Q* dado M *   M * − µX   * 2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ   σ X     M * − µX   567 − 400  = 100ξ  η (567) = 100ξ    = 100ξ (1.67 ) ≅ 100 × 0.0203 = 2.03 100  σX    * 21
  • 22. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Iteração 2 (continuação) Gestão e Teoria da Decisão 2.2 Calcular Q* Q* = 2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) ) C2 = 2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.03) = 245.5606 unidades 26 Teste de convergência: Q* − Q* previo = 7.23 > ε tolerância Iteração 3 1. Calcular M * ,dado Q* : C2 Q * 26 × 245.5606 1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − ' = 1− = 0.9509 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9509 ) ≅ 1.655 C3 ( r × 52 ) 25 × (100 × 52 ) * * 1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.655 ≅ 565.5 unidades 2. Calcular Q* dado M *   M * − µX   * 2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ   σ X     M * − µX   565.5 − 400  = 100ξ  η (565.5) = 100ξ    = 100ξ (1.655 ) ≅ 100 × 0.0210 = 2.10 100 σX     * 22
  • 23. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Iteração 3 (continuação) Gestão e Teoria da Decisão 2.2 Calcular Q* Q* = 2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) ) C2 = 2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.10 ) = 246.9818 unidades 26 Teste de convergência: Q* − Q* previo = 1.4212 > ε tolerância Iteração 4 1. Calcular M * ,dado Q* : C2 Q * 26 × 246.9818 1.1 Calcular z tal que Φ ( z ) = 1 − ' = 1− = 0.9506 ⇒ z * =Φ −1 ( 0.9506 ) ≅ 1.65 C3 ( r × 52 ) 25 × (100 × 52 ) * * 1.2 Calcular M * : M * = µ X + σ X z * = 400 + 100 × 1.655 ≅ 565 unidades 2. Calcular Q* dado M *   M * − µX   * 2.1 Calcular η ( M ) η ( M ) = σ X ξ   σ X     M * − µX   565 − 400  = 100ξ  η (565) = 100ξ    = 100ξ (1.65 ) ≅ 100 × 0.0213 = 2.13 100  σX    * 23
  • 24. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Gestão e Teoria da Decisão Iteração 4 (continuação) 2.2 Calcular Q* * Q = 2 ( r × 52 ) ( A + C3' ×η ( M * ) ) C2 = 2 (100 × 52 )(100 + 25 × 2.13) = 247.5884 unidades 26 Teste de convergência: Q* − Q* previo = 0.6066 < ε tolerância (Terminar ) Solução optimal Q* = 248 unidades e M * = 565 unidades 24
  • 25. Gestão de Stocks Exercício 11 - Resolução Política do nível de encomenda e) Para o custo de rotura definido na alínea anterior, qual a sua recomendação quanto à quantidade a encomendar e ao nível de encomenda? Gestão e Teoria da Decisão Resumo das iterações -----------------------------------------------------------------------------------------------------α zα M ξ(zα) η(M) K(Q,M) Qnew Erro iteração Q -----------------------------------------------------------------------------------------------------1 200.00 0.9600 1.7507 575.0686 0.0161 1.6146 10801.30 236.95 36.95 2 236.95 0.9526 1.6707 567.0700 0.0196 1.9635 10695.95 244.20 7.25 3 244.20 0.9512 1.6562 565.6203 0.0203 2.0332 10692.51 245.63 1.42 4 245.63 0.9509 1.6534 565.3396 0.0205 2.0470 10692.38 245.91 0.28 +-----------------------------------------------------------------+ | Solução optimal | +-----------------------------------------------------------------+ Numero total de iterações (iter) = 4 Quantidade a encomendar óptima Nível de encomenda óptimo (Q*) = (M*) = Custos totais anuais (valor optimal) (K(Q*,M*) Custos fixos de encomenda anuais (K_A(Q*,M*) Custos de posse anuais (K_P(Q*,M*) Custos de rotura anuais (K_R(Q*,M*) 246 unidades 565 unidades = 10692.38 €/ano = 2117.04 €/ano = 7491.97 €/ano = 1083.37 €/ano 25
  • 26. Anexo 1: Distribuição Normal Função de distribuição de probabilidade - Φ(z) 1 Φ ( z ) = P ( Z ≤ z ) = ∫ φ ( x ) dx = −∞ 2π Gestão e Teoria da Decisão z Z 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 0.00 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.6554 0.6915 0.7257 0.7580 0.7881 0.8159 0.8413 0.8643 0.8849 0.9032 0.9192 0.9332 0.9452 0.9554 0.9641 0.9713 0.9772 0.9821 0.9861 0.9893 0.9918 0.9938 0.9953 0.9965 0.9974 0.9981 0.9987 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.01 0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.6950 0.7291 0.7611 0.7910 0.8186 0.8438 0.8665 0.8869 0.9049 0.9207 0.9345 0.9463 0.9564 0.9649 0.9719 0.9778 0.9826 0.9864 0.9896 0.9920 0.9940 0.9955 0.9966 0.9975 0.9982 0.9987 0.9991 0.9993 0.9995 0.9997 0.02 0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.6985 0.7324 0.7642 0.7939 0.8212 0.8461 0.8686 0.8888 0.9066 0.9222 0.9357 0.9474 0.9573 0.9656 0.9726 0.9783 0.9830 0.9868 0.9898 0.9922 0.9941 0.9956 0.9967 0.9976 0.9982 0.9987 0.9991 0.9994 0.9995 0.9997 ∫ 0.03 0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.7019 0.7357 0.7673 0.7967 0.8238 0.8485 0.8708 0.8907 0.9082 0.9236 0.9370 0.9484 0.9582 0.9664 0.9732 0.9788 0.9834 0.9871 0.9901 0.9925 0.9943 0.9957 0.9968 0.9977 0.9983 0.9988 0.9991 0.9994 0.9996 0.9997 z −∞ e − x2 2 dx, 0.04 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.7054 0.7389 0.7704 0.7995 0.8264 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.9382 0.9495 0.9591 0.9671 0.9738 0.9793 0.9838 0.9875 0.9904 0.9927 0.9945 0.9959 0.9969 0.9977 0.9984 0.9988 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 Φ (−z ) = 1− Φ ( z ) 0.05 0.5199 0.5596 0.5987 0.6368 0.6736 0.7088 0.7422 0.7734 0.8023 0.8289 0.8531 0.8749 0.8944 0.9115 0.9265 0.9394 0.9505 0.9599 0.9678 0.9744 0.9798 0.9842 0.9878 0.9906 0.9929 0.9946 0.9960 0.9970 0.9978 0.9984 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.06 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.7123 0.7454 0.7764 0.8051 0.8315 0.8554 0.8770 0.8962 0.9131 0.9279 0.9406 0.9515 0.9608 0.9686 0.9750 0.9803 0.9846 0.9881 0.9909 0.9931 0.9948 0.9961 0.9971 0.9979 0.9985 0.9989 0.9992 0.9994 0.9996 0.9997 0.07 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.9418 0.9525 0.9616 0.9693 0.9756 0.9808 0.9850 0.9884 0.9911 0.9932 0.9949 0.9962 0.9972 0.9979 0.9985 0.9989 0.9992 0.9995 0.9996 0.9997 Φ( z) 0.08 0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.7190 0.7517 0.7823 0.8106 0.8365 0.8599 0.8810 0.8997 0.9162 0.9306 0.9429 0.9535 0.9625 0.9699 0.9761 0.9812 0.9854 0.9887 0.9913 0.9934 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986 0.9990 0.9993 0.9995 0.9996 0.9997 0.09 0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.7224 0.7549 0.7852 0.8133 0.8389 0.8621 0.8830 0.9015 0.9177 0.9319 0.9441 0.9545 0.9633 0.9706 0.9767 0.9817 0.9857 0.9890 0.9916 0.9936 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986 0.9990 0.9993 0.9995 0.9997 0.9998
  • 27. Anexo 2: Função de Perdas Normal ξ(u) ξ (u ) = ∫ +∞ u ( x − u )φ ( x ) dx = 1 +∞ ∫ ( x − u)e 2π u − x2 2 dx Gestão e Teoria da Decisão ξ ( −u ) = ξ ( u ) + u u 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 0.00 0.39894 0.35094 0.30689 0.26676 0.23044 0.19780 0.16867 0.14288 0.12021 0.10043 0.08332 0.06862 0.05610 0.04553 0.03667 0.02931 0.02324 0.01829 0.01428 0.01105 0.00849 0.00647 0.00489 0.00366 0.00272 0.00200 0.00146 0.00106 0.00076 0.00054 0.00038 0.01 0.39396 0.34635 0.30271 0.26296 0.22701 0.19473 0.16595 0.14048 0.11810 0.09860 0.08174 0.06727 0.05496 0.04457 0.03587 0.02865 0.02270 0.01785 0.01392 0.01077 0.00827 0.00629 0.00475 0.00356 0.00264 0.00194 0.00142 0.00103 0.00074 0.00052 0.00037 0.02 0.38902 0.34181 0.29856 0.25920 0.22362 0.19170 0.16325 0.13810 0.11603 0.09680 0.08019 0.06595 0.05384 0.04363 0.03508 0.02800 0.02217 0.01742 0.01357 0.01049 0.00805 0.00612 0.00462 0.00345 0.00256 0.00188 0.00137 0.00099 0.00071 0.00051 0.00036 0.03 0.38412 0.33731 0.29445 0.25547 0.22027 0.18870 0.16059 0.13576 0.11398 0.09503 0.07866 0.06465 0.05274 0.04270 0.03431 0.02736 0.02165 0.01699 0.01323 0.01022 0.00783 0.00595 0.00449 0.00335 0.00248 0.00183 0.00133 0.00096 0.00069 0.00049 0.00034 0.04 0.37926 0.33285 0.29038 0.25178 0.21695 0.18573 0.15797 0.13345 0.11196 0.09328 0.07716 0.06336 0.05165 0.04179 0.03356 0.02674 0.02114 0.01658 0.01290 0.00996 0.00762 0.00579 0.00436 0.00325 0.00241 0.00177 0.00129 0.00093 0.00066 0.00047 0.00033 0.05 0.37444 0.32842 0.28634 0.24813 0.21367 0.18281 0.15537 0.13117 0.10997 0.09156 0.07568 0.06210 0.05059 0.04090 0.03281 0.02612 0.02064 0.01617 0.01257 0.00970 0.00742 0.00563 0.00423 0.00316 0.00234 0.00171 0.00125 0.00090 0.00064 0.00046 0.00032 0.06 0.36966 0.32404 0.28235 0.24452 0.21042 0.17991 0.15281 0.12892 0.10801 0.08986 0.07422 0.06086 0.04954 0.04002 0.03208 0.02552 0.02015 0.01578 0.01226 0.00945 0.00722 0.00547 0.00411 0.00307 0.00227 0.00166 0.00121 0.00087 0.00062 0.00044 0.00031 0.07 0.36492 0.31969 0.27840 0.24094 0.20721 0.17705 0.15028 0.12669 0.10607 0.08819 0.07279 0.05964 0.04851 0.03916 0.03137 0.02494 0.01967 0.01539 0.01195 0.00920 0.00702 0.00532 0.00400 0.00298 0.00220 0.00161 0.00117 0.00084 0.00060 0.00042 0.00030 0.08 0.36022 0.31539 0.27448 0.23740 0.20404 0.17422 0.14778 0.12450 0.10417 0.08654 0.07138 0.05844 0.04750 0.03831 0.03067 0.02436 0.01920 0.01501 0.01164 0.00896 0.00683 0.00517 0.00388 0.00289 0.00213 0.00156 0.00113 0.00081 0.00058 0.00041 0.00029 0.09 0.35556 0.31112 0.27060 0.23390 0.20090 0.17143 0.14531 0.12234 0.10229 0.08491 0.06999 0.05726 0.04650 0.03748 0.02998 0.02380 0.01874 0.01464 0.01134 0.00872 0.00665 0.00503 0.00377 0.00280 0.00207 0.00151 0.00110 0.00079 0.00056 0.00040 0.00028 NOTA: Os valores desta Tabela foram calculados pela fórmula ξ(u) = φ(u)-u(1-Φ(u)), e não coincidem com os da Tabela 2 do livro de IO