Modelagem matemática do efeito chicote em ambientes com demanda e lead time estocásticos

Abstract

O aumento da variabilidade da demanda ao longo de uma cadeia de abastecimento é conhecido como Efeito Chicote (EC). A modelagem deste fenômeno é fundamental para a quantificação de sua intensidade, ajudando a reduzir seus impactos negativos sobre o nível de serviço e sobre os estoques em cadeias de abastecimento. Este artigo apresenta uma proposta de modelagem do EC que tem por objetivo aumentar a precisão na quantificação deste fenômeno em ambientes com demanda e lead time estocásticos. O novo modelo considera um elemento que não está presente nos principais modelos disponíveis na literatura: a variabilidade no lead time de entrega de pedidos. Além disso, define de modo mais preciso o papel do coeficiente de variação da demanda na quantificação do EC. A utilização do modelo proposto aumenta a eficiência da gestão de cadeias de abastecimento ao contribuir para atenuar a propagação do EC.<br>The increase in demand variability as information flows from customers to manufacturers in a supply chain is known as the Bullwhip Effect (BE). Modeling this phenomenon is key in measuring its intensity, aiming at reducing its negative impact on both service and inventory levels in supply chains. This paper proposes a new, more precise mathematical model for quantifying the BE in systems with stochastic demand and lead time. The new model takes into account the lead time variability, an element not present in the BE literature. In addition, the model allows a more precise assessment of the role that the demand's coefficient of variation plays when quantifying the BE. The use of the proposed model enables an improved management of the supply chain by attenuating the propagation of the BE

Ocorrência E Causas Do Efeito Chicote Para a Cadeia De Suprimentos De Produtos De Luxo

“…Kaminsky, P., & Simchi-Levi, D., 1998;Akkermans, Vos, 2003;Croson., Donohue, 2006;Moori., Perera, Mangini, 2011) para mapear e consolidar as variáveis operacionais e comportamentais do fenômeno até o desenvolvimento de ferramental matemático para explicar e detalhar as relações entre as variáveis que envolvem o estudo do efeito chicote (e.g. Carlsson, Fullér, 2000;Carlsson, Fullér, 2001;Dhahri, Chabchoub, 2007;Fioriolli, Fogliatto, 2009;Cao, Xiao, Sun, 2017;Kays et al, 2018).…”

Reverse bullwhip effect: duality of a dynamic model of Supply Chain

“…Modeling the reverse bullwhip effect can help reduce its negative impacts over inventories and the level of service of the supply chain, once it is useful to quantify its intensity (FIORIOLLI;FOGLIATTO, 2009). In this work, we tested control parameters, and we verified the global correlation among them regarding the impacts on the supply chain dynamics.…”