| Summary: | === Inventory control of spare parts is very critical to most companies due to high inventory costs associated to these items and to the complexity of developing inventory models to control them. Most items are slow-moving with irregular and intermittent demand. This kind of demand pattern increases the complexity of forecasting demand. In this paper we have developed a methodology to classify and control spare parts subject to stochastic demand and lead time. It has used the Single Demand Approach SDA defined by Krever, Wunderink, Dekker & Schorr (2005) to calculate the mean and variance of lead time demand (LTD). The inventory models have used statistical distributions of Poisson, Laplace, Gamma and Normal combined with the optimization of the total cost in order to model the LTD and calculate reorder point, order quantity and safety stock. Using real data and simulation process, the inventory models were tested and their performance were compared and evaluated. The results showed a superior performance of Laplace model in terms of service level, fill rate and inventory cost. Compared with current system based on Normal distribution, the Laplace proposed model obtained significant savings and good results in service level and fill rate. The benefits for company in using this model subject to cost optimization process are described in the conclusion of study. === O controle de estoque de peças de reposição é muito crítico para a maioria das empresas devido ao alto custo de estoque associado a estes itens e à complexidade em desenvolver modelos de estoque para controlá-los. A grande maioria destes itens é slow-moving com demanda irregular e intermitente o que torna difícil a tarefa de prever a demanda futura. Foi desenvolvida uma metodologia para classificar e controlar peças de reposição considerando demanda e lead time estocásticos. Foi utilizada uma abordagem da demanda individual (Single Demand Approach SDA) definida por Krever, Wunderink, Dekker & Schorr (2005) para o cálculo do valor esperado e variância da demanda durante o lead time (LTD). Os modelos de estoque utilizaram como premissas as distribuições estatísticas de Poisson, Laplace, Gama e Normal em combinação com a otimização do custo total para a modelagem da LTD e determinação do ponto de ressuprimento, quantidade de pedido e estoque de segurança. Utilizando dados reais e processo de simulação, os modelos de estoque foram testados e o desempenho de cada um deles foi comparado e avaliado. Os esultados mostraram um desempenho superior do modelo de Laplace em termos de nível de serviço, fill rate e custo de estoque. Comparado com o sistema atual baseado na distribuição Normal, o modelo proposto de Laplace obteve ganhos significativos em níveis de serviço, fill rate e, principalmente, redução dos níveis de estoque. Os benefícios para a empresa em se utilizar este modelo sujeito a um processo de otimização de custo são abordados na conclusão do trabalho.
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