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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2018.tde-30112018-084912
Document
Author
Full name
Paulo Nocera Alves Júnior
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2018
Supervisor
Committee
Rebelatto, Daisy Aparecida do Nascimento (President)
Cari, Elmer Pablo Tito
Crepaldi, Antonio Fernando
Del Valle, Wilfredo Fernando Yushimito
Mariano, Enzo Barberio
Title in Portuguese
Gestão de estoque e eficiência dinâmica: uma abordagem integrada entre Análise Envoltória de Dados (DEA) e Teoria do Controle Ótimo (OCT)
Keywords in Portuguese
Benchmarking
Análise Envoltória de Dados (DEA)
Controle de estoque
Eficiência dinâmica
Restrição variacional
Sistemas produção-estoque
Teoria do Controle Ótimo (OCT)
Variáveis contábeis
Abstract in Portuguese
Este trabalho tem por objetivo propor um método eficiente para avaliar gestão de estoque, aplicando conjuntamente a Teoria de Controle Ótimo (OCT), para obter funções de estocagem dinamicamente ótimas, e Análise Envoltória de Dados (DEA), para calcular as eficiências relativas. Tendo em vista esse objetivo foi desenvolvido um modelo integrado DEA-OCT para calcular a eficiência de custo otimizada ao longo do tempo, quando o sistema possui variáveis relacionadas entre si, como no caso de sistemas de controle de estoque, e para analisar produção e demanda (assim como a variável estoque, oriunda dessa relação), estendendo o modelo variacional. Este trabalho aplica o modelo proposto a 647 empresas das Américas do Sul e do Norte, depois faz uma comparação entre Brasil e Chile (países emergentes economicamente), posteriormente focando no setor de comércio, considerando seus sistemas produção-estoque com dados de variáveis contábeis. Os modelos minimizam os custos de produção e de estoque para calcular a eficiência de custo ao longo do tempo. O output (produto, ou variável de saída) é a demanda; o input (insumo, ou variável de entrada) é a produção, e o intermediate (variável intermediária) é o estoque. Seus custos são considerados na função objetivo. É acrescentada uma restrição variacional da OCT para descrever a relação entre demanda, produção e estoque. Em resumo, o modelo é relevante por calcular eficiência prevenindo a possibilidade de obter uma projeção que ignora a relação entre as variáveis, uma vez que essa relação sempre ocorre, na prática, em sistemas de controle de estoque. As principais contribuições são: possibilitar o uso de OCT como a ferramenta de benchmarking DEA no contexto de eficiência dinâmica, estender o modelo DEA variacional de Sengupta (1995), incluindo restrições de modelos mais recentes e possibilitar o cálculo de eficiência quando há relação entre as variáveis.
Title in English
Inventory management and dynamics efficiency: Data Envelopment Analysis (DEA) and Optimal Control Theory (OCT) integrated approach
Keywords in English
Accounting variables
Benchmarking
Data Envelopment Analysis (DEA)
Dynamic efficiency
Inventory control
Optimal Control Theory (OCT)
Production-inventory systems
Variational constraint
Abstract in English
This work aims to propose an efficient method to evaluate inventory management, jointly applying optimal control theory (OCT), obtaining dynamically optimal production and inventory functions, and data envelopment analysis (DEA), calculating the relative efficiencies. With this objective in mind, it was developed a DEA-OCT integrated model to calculate allocative efficiency optimized over time, when systems have variable with relationship among themselves, like in the case of inventory control systems, and for analyzing production and demand (as the inventory variable obtained from this relationship), extending the variational model. This paper applies the proposed model to 647 companies from South and North America, after that it was made a comparison between Brazil and Chile (economically emerging countries), then focusing on the commercial sector, considering its production-inventory systems and data from accounting variables. The model minimizes the inventory and production costs to calculate the allocative efficiency over time. The output is demand; the input is production, and the intermediate variable is inventory. Their costs are considered in the objective function. A variational constraint OCT is added to describe the relationship among demand, production, and inventory. In summary, the model is relevant to calculate efficiency by preventing the possibility of finding a projection that ignores the relationship among variables, since this relationship always occur in practice in inventory control systems. The main contributions are: using OCT as the benchmarking tool DEA in the context of dynamic efficiency, extending the Sengupta (1995) variational DEA model, including constraints from recent model and making it possible to calculate efficiency when there is a relationship among variables.
 
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Publishing Date
2018-11-30
 
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