Integration models of demand forecasting and inventory control for coconut sugar using the ARIMA and EOQ modification methods

Inventory control is critical because the inability to overcome inventory problems causes unpreparedness to meet consumer demand. MSMEs Bekawan Agro Coconut Sugar, independently around 35% -70%, cannot meet consumers' demand for coconut sugar, so an inventory control model is needed. Inventory control models must integrate with demand forecasting as an inventory control input. This study aims to integrate the demand fore­casting model with the inventory control model. The method used for demand forecasting is ARIMA. The inventory control model uses a modi­fied EOQ hybrid method because coconut sugar products have a shelf life; they also use coconut sap as raw material, which must be processed to prevent fermentation. The research results show that demand forecasting for one year ahead is a total of 10,310.82 Kilograms with an economic lot size of 120 Kilograms and a reorder point when the inventory position is 30 Kilograms. Daily production of 30 kilograms requires 210 litres of coconut sap/per day. The amount of sap needed requires 105 coconut trees / per day. Arrival time of coconut sugar at the storage warehouse every five days. The resulting model can be a solution for sustainable MSMEs

An integrated approach for demand forecasting and inventory management optimisation of spare parts

In this paper, we develop and test an advanced model, based on discrete-event simulation, whose purpose is to forecast the demand of spare parts during the whole lifetime of a complex product, such as, for instance, an industrial machine. To run the model, the relevant data of the product manufactured by a targeted company should be collected. With those data, the model provides an estimate of the optimal level of spare parts inventory the company should keep available. The data provided by the model are subsequently applied to a case example, referring to a hypothesised company, manufacturing industrial plants. The application is carried out considering two scenarios, i.e., a 'traditional' and an 'advanced' approach for demand forecasting, this latter reflecting the circumstance where the company makes use of the proposed forecasting method. The comparison of the outcomes obtained in the two scenarios highlights the efficiency and resolution capacity of the model developed

Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.

A gestão de estoques é relacionada a um tipo de tomada de decisão que afeta diretamente o funcionamento das organizações, pois a sua atuação tem efeitos diretos nos resultados. Em se tratando de hospitais, a gestão de estoques de medicamentos é realizada pela farmácia hospitalar. Neste sistema, é imprescindível uma gestão baseada em resultados associada a um bom nível de serviço. Enquanto que, na maioria das empresas, um mau funcionamento do setor de estoques gera prejuízos financeiros ou ambientais, na farmácia isso pode resultar em danos irreversíveis aos pacientes ou até em seu óbito. O objetivo desta pesquisa é definir uma política de aquisição periódica de medicamentos em uma farmácia hospitalar, buscando a diminuição conjunta do número de medicamentos não atendidos e expirados e que seja limitado a um orçamento. Para tanto, optou-se pelo uso combinado das simulações a eventos discretos e baseada em agentes com a ferramenta de inteligência artificial aprendizado por reforço. O método proposto, e aplicado na farmácia estudada, segue quatro etapas são propostas para o método: desenvolvimento de níveis de abstração, tipos de simulação, ligações entre simulações e resultados e análises. Para validar o método, foram comparados quatro cenários simulados com o comportamento real de uma farmácia hospitalar no período entre maio de 2016 e abril de 2017. Na comparação dos resultados dos cenários simulados, com o método aqui proposto, em relação à realidade observada na farmácia, constatou-se que, para todos eles não ocorreu o problema de medicamentos com data de validade expirada, em dois cenários constatou-se diminuição de mais de 3.000 unidades no número de medicamentos não atendidos e, nos outros dois cenários, o aumento não seria maior que 800 unidades. Observou-se ainda, que, com o método proposto, a diminuição dos gastos em cada cenário teria um valor médio de R$291.826,40, que significaria uma economia média de R$24.318,87 mensais, com relação ao que se verificou na prática. Pode-se concluir, portanto, como resultado dessa pesquisa, que se adotando uma política de aquisição de medicamentos com base no método proposto, o farmacêutico e sua equipe terão subsídios para uma tomada de decisão racional, mais eficiente e rápida