Optimization of (R, Q) policies for multi-echelon inventory systems with guaranteed service

• Main Author: Li, Peng
• Other Authors: Troyes
• Language: en
• Published: 2013
• Subjects: Gestion des stocks; Optimisation mathématique; Logistique (organisation); Programmation dynamique; Inventory control; Mathematical optimization; Business logistics; Dynamic programming; 658.5
• Online Access: http://www.theses.fr/2013TROY0014/document

Face à une concurrence féroce par suite de la modélisation économique, les entreprises doivent bien gérer leurs chaînes logistiques afin de réduire leurs coûts d’exploitation tout en améliorant leurs services au client. Un enjeu majeur de cette gestion et la gestion efficace des stocks multi-échelons. Dans cette thèse, nous étudions des systèmes de stocks multi-échelons avec des coûts de passation de commande à chaque stock. En raison de l’existence des coûts de passation de commande, l’optimisation d’un tel système devient très compliquée. Récemment, l’approche de service garanti (GSA) a été utilisée pour déterminer les stocks de sécurité pour les systèmes de stocks multi-échelons, mais sans coûts fixes de passation de commande. Nous généralisons la GSA pour optimiser la politique de stockage (R, Q) d’un système de stocks multi-échelons avec la demande suivant un processus de Poisson et coûts fixes de passation de commande à chaque stock. Nous considérons trois types de systèmes de stocks multi-échelons, et pour chaque type, nous d'abord établissons un modèle mathématique pour le problème d’optimisation. Ensuite, le modèle est résolu par une procédure itérative fondée sur deux algorithmes de programmation dynamique (DP). Un algorithme DP est utilisé pour résoudre le sous-problème de détermination de quantités de commande et l'autre est utilisé pour résoudre le sous-problème de détermination de points de recommande du modèle. Les résultats numériques démontrent l'efficacité des algorithmes et de la procédure === With the increasing complexity of supply chains led by economic globalization, integrated supply chain management has become an important strategy utilized by the firms to reduce the overall cost while meeting the customer service. This change has made academic researchers and industrial practitioners pay more and more attention to multi-echelon inventory management over the last two decades. In this thesis, we study multi-echelon inventory systems with fixed order costs at each stock. Because of the existence of fixed order costs, the optimization of such system becomes very complicated. Recently, Guaranteed Service Approach (GSA) was used to set safety stock for multi-echelon inventory systems, but without fixed order costs. We extend the GSA to optimize (R, Q) inventory policies for multi-echelon inventory systems with Poisson demand and fixed order costs. Our objective is to find optimal (R, Q) policy for such a system so that its total cost is minimized while achieving a service level to customer. Three types of multi-echelon inventory systems, serial systems, assembly systems and two-level distribution systems are considered. For each type, we first establish a mathematical model for the optimization problem. Then, the model is solved by an iterative procedure based on two dynamic programming (DP) algorithms. One DP algorithm is used to solve the order size decision subproblem and the other is used to solve the reorder point decision subproblem of the model. Numerical experiments demonstrate the efficiency of the algorithms and the procedure