Modelagem de uma cadeia de suprimentos com logística reversa e incerteza na demanda utilizando programação linear inteira mista

Este trabalho considera uma cadeia de suprimentos (CS) que opera com logística reversa. A modelagem da CS foi adaptada de um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) da literatura que maximiza o valor presente líquido (VPL) esperado para o caso de uma empresa brasileira. Esta adaptação cons...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Pereira, Laion Xavier
Other Authors: Lüders, Ricardo
Language:Portuguese
Published: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2017
Subjects:
Online Access:http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2669
Description
Summary:Este trabalho considera uma cadeia de suprimentos (CS) que opera com logística reversa. A modelagem da CS foi adaptada de um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) da literatura que maximiza o valor presente líquido (VPL) esperado para o caso de uma empresa brasileira. Esta adaptação considera uma CS de menor complexidade, com um número menor de nós e produtos em relação à aplicação da literatura. A estrutura da CS considerada é formada por duas fábricas, dois centros de distribuição, dois pontos varejistas e quatro mercados consumidores, assim como fluxos de transporte direto e reverso de produtos. A modelagem da CS considera ainda incertezas na demanda e cenários com e sem tributação. Os resultados mostram os fluxos de transporte de produtos no sentido direto e reverso, estoques ao longo da CS, assim como aspectos econômicos segundo regras tributárias e incentivos fiscais. Estes aspectos econômicos são utilizados para justificar o investimento na logística reversa. Embora a incerteza na demanda altere o VPL esperado, que é maior quando cenários otimistas de demanda são considerados, resultados obtidos para diversos cenários de demanda mostram que esta alteração não é significativa. === This dissertation considers a supply chain (SC) with reverse logistics. The SC modeling has been modified for a Brazilian company from a MILP model which maximizes the expected net present value (NPV) found in the literature. This modification considers a low complexity SC with fewer number of nodes and products than the application of the literature.The SC structure is composed by two factories, two warehouses, two retailers, and four markets as well as direct and reverse flows of products. The SC modeling also considers demand uncertainty and cenarios with and without taxes. The results show direct and reverse flows of products, inventories, and economic aspects according to tax rules and incentives. These economic aspects are used to justify the investment in reverse logistics. Although the demand uncertainty changes the expected NPV, which is big for cenarios with optimistic demand, the results obtained for several cenarios of demand show that the expected NPV is not quite affected.