SLOW MOVING ITEMS INVENTORY POLICY UNDER POISSON DISTRIBUTION DEMAND DESIGN IN YOGYAKARTA CENTRAL WAREHOUSE OF PT. KERETA API INDONESIA FOR MINIMIZING TOTAL RELEVANT COST INVENTORY USING CONTINUOUS REVIEW (s,Q) METHOD

PT. Kereta Api Indonesia (Persero), hereafter PT KAI (Persero) or “Company”, is a State-owned Enterprise that provides, organizes, operates and manages the Indonesia Railway transportation system. As a biggest railway industry in Indonesia, in terms of inventory, the company must be dealing with inventory management, company has thus the need to better manage the replacement of inventory in order to reduce the inventory cost, much less the slow moving inventory lingered in the warehouse as a result of overstock. Unlike fast moving, slow-moving items are more expensive, more critical, and more difficult to forecast, therefore, the inventory management of them is more complicated. As of 2010, approximately IDR 50 billion cumulative slow moving inventory value existed in PT KAI warehouses, the following five years, by the end of 2015 the value got increased worth IDR 70 billion and practically reached 0.8 million items. One of PT KAI’s central warehouses, Yogyakarta Central Warehouse (GPYK) once had more than 26% items that worth 55% all of slow moving at the end of 2015. Besides the increase of inventory cost, the lingered slow moving item stored in the warehouse could be changing the inventory status of obsolescence to become scrap, which will be auctioned not more than 10% of purchasing cost. Thus, author aims to manage slow moving item to stress or reduce inventory cost. In this thesis author then analyses the state of the art about the slow moving inventory problem for items characterized by poisson-distributed demand data, static lead time, and vital class items by using Continuous Review (s,Q) model with VED classification sparepart inventory to minimize total relevant cost inventory. The suggested model determines the optimal order size and reorder point to reduce annual total relevant cost (TRC) inventory (along with CSL or cycle service level and fill rate) and contributes two new costs, stockouts and safety stock cost. The percentage of reduced annual six SKUs TRC is up to 52% from existing TRC or gained to be exact IDR 4.1 million of savings, resulting the average percentage of CSL and fill rate as much as 98%. Although the suggested model contributes two new costs, the annual total relevant cost (TRC) inventory decreases. The suggested model also implicates CSL (cycle service level) and fill rate when determining minimum TRC that turn out decreasing, yet, suggested CSLs are over 98% which are still acceptable. Based on these different conceptualizations, the author offers propositions for further empirical exploration on slow moving inventory. Keywords: Slow moving, Poisson distribution, continuous review (s,Q), cycle service level, fill rate, total relevant cost TRC

Otimização de parâmetros no processo de predição de demanda intermitente / Optimization of parameters in the intermittent demand prediction process

O planejamento adequado de peças de resposição pode otimizar o estoque, favorecendo o nível de serviço requerido e minimizando faltas e excessos no inventário. É comum  que para grande parte destes itens o monitoramento preditivo seja inviável, e uma alternativa de predição seja a análise de séries temporais intermitentes. Para propor melhorias nesse processo, este artigo analisou a demanda real de peças de reposição de uma empresa do setor de mineração. Este artigo procurou avaliar como a otimização de parâmetros de suavização e inicialização pode beneficiar o desempenho de modelos de predição. Para isto, foram aplicados métodos descritos na literatura, juntamente com recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina computacional específica da plataforma R-Studio. Para pesquisas futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e que contribui para o processo de modelagem e predição.

Análise do processo de predição de demanda de peças de reposição com demanda intermitente / Analysis of the spare parts demand prediction process with intermittent demand

ResumoEste artigo procurou analisar a demanda intermitente de peças de reposição de uma empresa do setor de mineração, para propor melhorias no processo de predição para planejamento. Muitas destas peças possuem vários intervalos sem consumo intercalados com a demanda real, o que aumenta a incerteza de predições, juntamente com outros fatores como a obsolescência. Este artigo então buscou comparar o desempenho dos modelos de predição e suas otimizações, para a demanda intermitente, e avaliar como a escolha de medidas de erro pode influenciar este resultado. Foram aplicados métodos descritos na literatura, convencionais e alternativos, principalmente a partir do estudo de Croston (1972). Também foram utilizadas medidas de erro convencionais e alternativas, possibilitando uma análise conjunta de resultados entre modelos, medidas de erro e processos de otimização. Por fim, pretende-se contribuir para futuras aplicações dos métodos estudados, inclusive para fins de automatização de predições utilizando técnicas como Machine Learning e Neuro-Fuzzi.

Previsão de procura intermitente no setor do retalho de distribuição alimentar

A capacidade de prever algo no nosso dia a dia é uma tremenda vantagem para aqueles que o conseguem fazer com a maior exatidão face à realidade. Se imaginarmos, por exemplo, que um retalhista tem a capacidade de saber antecipadamente quantas unidades de cada produto vai efetivamente vender, facilmente entendemos a enorme vantagem competitiva que ele tem face aos seus concorrentes uma vez que está possibilitado a reagir à procura em tempo útil e a poupar em múltiplos gastos desnecessários. Assim, a previsão da procura apresentasse como um tema de investigação com amplo interesse teórico e prático, transversal a praticamente qualquer área no mundo que nos rodeia e que nos possamos lembrar, que viabiliza o sucesso de muitas atividades ao dota-las de conhecimentos estratégicos que permitem a adaptação dessas atividades ao percurso que se irá percorrer.Contudo, a futurologia não é uma tarefa fácil ou acessível a todas as pessoas, pelo que a previsão do consumo é uma área que percorre um longo percurso sempre com o objetivo de inovar, ou criar, ferramentas e técnicas que permitam efetuar previsões e avaliar o desempenho dessas previsões. É na sequência deste objetivo que surge este trabalho na área de previsão e que se encontra focado no estudo do comportamento da previsão para produtos de carater intermitente. A intermitência é um tópico de elevado relevo para os retalhistas, para o compreender basta ter em conta o referido por Petropoulos et al. (1) onde estes apresentam a percentagem de stock keeping unit's (sku's) que seguem procura intermitente e que representam uma quantidade relevante, cerca de 60%, de todos os sku's na atividade industrial padrão conforme foi provado no estudo de Johnston et al. (2).Olhando para o percurso dos métodos aplicados a previsões em intermitência e refletindo na direção a seguir em termos de seleção de métodos a aplicar na nossa análise, compreendemos que desde a origem, com o primeiro método a ser aplicado à intermitência em 1957 com o SES e passando sem dúvida por Croston que apresenta um trabalho (3) que dá origem a um método com o seu nome, daqui em diante referido como CRO, e que se demonstrou de extremo relevo ao longo dos tempos e que tem sofrido algumas adaptações conforme exposto por Waller (6) num trabalho que compila os diversos métodos para previsão de procura intermitente. Na sequência do aparecimento do m�\xA9todo CRO muitos foram os que aprofundaram o seu estudo. Syntetos e Boylan (4) demonstraram que o CRO é um método tendencioso e então como solução apresentaram uma adaptação ao método que ficou conhecido como SBA. Com a necessidade de integrar a obsolescência dos produtos na metodologia de análise empregue, Teunter et al.(5) introduzem uma nova versão do CRO que fica conhecida como TSB.Aquando da definição da metodologia a utilizar optou-se por utilizar também uma combinação de previsões por forma a compreender os benefícios da sua utilização no desempenho face a este conjunto de dados. Existem diversas abordagens possíveis em termos de combinação de previsões, tendo as diversas variantes sido alvo de pesquisa ao longo dos tempos. Por exemplo, Petropoulos et al. (1) efetuou um estudo no qual utilizou combinações de previsão com frequência original e com frequências transformadas, concluindo que as combinações de previsões com diferentes frequências permitem uma melhoria de desempenho quando abordamos dados intermitentes. Assim, neste trabalho é analisada a intermitência num conjunto de dados pertencentes a um retalhista Português e onde estão compilados os dados relativos às vendas semanais efetuadas nas suas lojas no período compreendido entre 3 de Janeiro de 2012 e 27 de Abril de 2015 num total de 173 semanas de dados de vendas.Referências:(1) Petropoulos, F., Kourentzes, N., 2015. Forecast combinations for intermitente demand. J.Oper. Res. Soc. 66, 914-924, 2015.(2) Johnston FR, Boylan JE and shale EA, 2003. An examination of the size of orders from customers, their characterisation and the implications for inventory control of slow moving items. The journal of the Operational Research Society 54(8): 833-837(3) J.D Croston., 1972. Forecasting and stock control for intermittent demands. Operacional Research Quarterly (1970-1977), 23(3):pp. 289-303(4) Aris A. Syntetos and John E. Boylan. The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21(2):303 - 314,2005.(5) Rund H.Teunter, Aris A. Syntetos, and M.Zied Babai. Intermittent demand: Linking forecasting to inventory obsolescence. European Journal of Operational Research, 214(3):606-615, 201

An examination of the size of orders from customers, their characterisation and the implications for inventory control of slow moving items

This paper examines half a million observations of the size of orders from customers at an electrical wholesaler. It notes: the distribution of the size of customer orders for a single item (stock keeping unit or SKU) is very skewed and resembles a geometric distribution; while the average size of an order is different for different items, for one SKU the mean order size is effectively the same at different branches even when the branches have very different demand rates; across a range of SKUs there is a strong relationship linking the mean and the variance of order size. The general results above are shown to apply to even the slowest movers. This extension is important because for items with intermittent demand the size of customer orders is required to produce an unbiased estimate of demand. Also a knowledge of the distribution of demand is important for setting maximum and minimum stock levels and the scheme employed is described

An examination of the size of orders from customers, their characterisation and the implications for inventory control of slow moving items

This paper examines half a million observations of the size of orders from customers at an electrical wholesaler. It notes: the distribution of the size of customer orders for a single item (stock keeping unit or SKU) is very skewed and resembles a geometric distribution; while the average size of an order is different for different items, for one SKU the mean order size is effectively the same at different branches even when the branches have very different demand rates; across a range of SKUs there is a strong relationship linking the mean and the variance of order size. The general results above are shown to apply to even the slowest movers. This extension is important because for items with intermittent demand the size of customer orders is required to produce an unbiased estimate of demand. Also a knowledge of the distribution of demand is important for setting maximum and minimum stock levels and the scheme employed is described