A simple cost minimization procedure for the (Q,r) inventory system with a specified fixed cost per stockout occasion

Chung, Kun‐Jen; Ting, Pin‐Shou; Hou, Kuo-Lung

doi:10.1016/j.apm.2008.08.023

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“…For example, the price charged in the morning is higher than that in the afternoon. The model we examine is common, for example, in the apparel industry and retailing of perishable goods where discounts are used to sell excess inventory; see [5] [6]. We have also found an interesting potential application from our study of the Chinese pharmaceutical supply chain.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 64%

A Newsvendor with Priority Classes and Shortage Cost

Li¹,

Sundararaghavan²,

Nandkeolyar³

2015

AJOR

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We consider an extension of the standard newsvendor problem by allowing for multiple classes of customers. The product is first sold to customers with the highest priority, and the remaining units (if any) are sold at a discounted price to customers in decreasing order of priority until all classes of customers have been served, limited only by the available stock. Unsold items, if any, have a salvage value. The demands of different priority customers are independent random variables with known probability distributions. The problem is to find the purchase quantity that maximizes the expected profit. We show that this problem actually reduces to the standard newsvendor problem with the demand distribution being a mixture of the input demand distributions. Since this mixture of distributions is typically hard to handle analytically, we propose a simple general heuristic which can be implemented using different types of distributions. Some of these implementations produce near optimal solutions. We tested these implementations for the case of two demand classes of customers and found that they outperform previously published heuristics in almost all instances. We suggest applications for this model in the Chinese pharmaceutical industry, apparel industry, and perishable goods among others. We also propose an extension involving shortage cost.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 64%

A Newsvendor with Priority Classes and Shortage Cost

Li¹,

Sundararaghavan²,

Nandkeolyar³

2015

AJOR

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“…Chung et al (2009) mencionan que este algoritmo no necesariamente converge, o que, cuando sucede, lo puede hacer hacia un óptimo local ya que la función de costo no es necesariamente convexa, como lo afirman Silver, Pyke y Peterson en la página 326. Chung et al (2009) proponen un nuevo método que logra la convergencia hacia el óptimo global. Un ejemplo numérico es presentado en la nota.…”

Section: Pasounclassified

Fundamentos de control y gestión de inventarios

Holguín¹,

Julio²

2010

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En este texto se presentan los principales conceptos y técnicas cualitativas y cuantitativas para el control y la gestión de inventarios de demanda independiente. El texto se ha ideado como una herramienta básica para cursos de Logística o de Gestión de Inventarios, a nivel de pregrado o de postgrado. Se ha escrito con base en una extensa bibliografía actualizada, consistente en libros y artículos científicos sobre los diversos temas y con base en las propias experiencias del autor en el área de logística y de administración y optimización de cadenas de abastecimiento. El tópico de inventarios es un tema muy sensible del área de logística y administración de la cadena de abastecimiento. Puede decirse que, después del transporte, los inventarios constituyen el principal componente de los costos totales de logística en la mayoría de las organizaciones. Por ello, que el lector aprenda a pronosticar la demanda y a gestionar y controlar los inventarios de demanda independiente de la mejor forma posible en la práctica, es el principal objetivo de este texto. Por este motivo, se hace especial énfasis en los modelos matemáticos y en las técnicas cuantitativas de pronósticos y control de inventarios y se privilegia el diseño y la aplicación de hojas electrónicas como una herramienta de optimización. En el texto se tratan diversos temas, incluyendo sistemas de pronósticos de demanda independiente, control de inventarios de demanda determinística y probabilística, control conjunto de inventarios, control de inventarios de productos de moda y perecederos y control de inventarios en cadenas de abastecimiento. De cada uno de estos temas, se han diseñado ejemplos resueltos y ejercicios propuestos para el desarrollo por parte de los estudiantes, extractados en buena parte de las experiencias propias del autor. Además, todos los capítulos contienen un listado de lecturas adicionales comentadas para la profundización independiente de parte del lector. Colección Ciencias de la Administración Universidad del Valle Programa Editorial Título:Fundamentos PÁGINA EN BLANCO EN LA EDICIÓN IMPRESA PREFACIO Motivación y objetivosEste libro se ha ideado como una herramienta básica para cualquier curso de Gestión de Inventarios a nivel de pregrado o de postgrado, para cursos generales de Logística y para temas selectos en cursos de Investigación de Operaciones. El documento brinda una introducción a las principales técnicas cualitativas y cuantitativas para el eficiente y eficaz control y gestión de inventarios, principalmente, de demanda independiente. Se ha escrito con base en la más actualizada bibliografía relacionada con el tema, y en las experiencias propias del autor en este campo, a través de versiones secuenciales que se han ido mejorando gradualmente. Se han consultado los principales textos clásicos de Logística y de gestión de inventarios específicamente y muchos artículos científicos actualizados a la fecha. De algunos de ellos se han adaptado y extractado varios conceptos, en todos los casos, citando la fuente original.El tó...

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“…The literature proposes numerous works concerning stochastic (r,Q) models. In this regard, there exist studies involving Gaussian lead-time demand (e.g., [27][28][29][30]) or exploiting the minimax approach (e.g., [31][32][33]), as well as models that consider single-(e.g., [28,31,32]) or multi-echelon (e.g., [27,29,30]) systems. However, to the best of our knowledge, the MaxEnt principle has never been implemented into the (r,Q) policy.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Consequently, the problem can only be approached adopting a suitable approximation. In this regard, the procedure that is typically adopted in the literature (see, e.g., [27][28][29][30][31][32][33]) consists in assuming that the density of X is Gaussian or is derived according to the minimax method. We take here a different perspective, which is based on adopting the MaxEnt principle.…”

mentioning

confidence: 99%

Stochastic Reorder Point-Lot Size (r,Q) Inventory Model under Maximum Entropy Principle

Castellano

2015

Entropy

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This paper takes into account the continuous-review reorder point-lot size (r,Q) inventory model under stochastic demand, with the backorders-lost sales mixture. Moreover, to reflect the practical circumstance in which full information about the demand distribution lacks, we assume that only an estimate of the mean and of the variance is available. Contrarily to the typical approach in which the lead-time demand is supposed Gaussian or is obtained according to the so-called minimax procedure, we take a different perspective. That is, we adopt the maximum entropy principle to model the lead-time demand distribution. In particular, we consider the density that maximizes the entropy over all distributions with given mean and variance. With the aim of minimizing the expected total cost per time unit, we then propose an exact algorithm and a heuristic procedure. The heuristic method exploits an approximated expression of the total cost function achieved by means of an ad hoc first-order Taylor polynomial. We finally carry out numerical experiments with a twofold objective. On the one hand we examine the efficiency of the approximated solution procedure. On the other hand we investigate the performance of the maximum entropy principle in approximating the true lead-time demand distribution.

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A simple cost minimization procedure for the (Q,r) inventory system with a specified fixed cost per stockout occasion

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A Newsvendor with Priority Classes and Shortage Cost

A Newsvendor with Priority Classes and Shortage Cost

Fundamentos de control y gestión de inventarios

Stochastic Reorder Point-Lot Size (r,Q) Inventory Model under Maximum Entropy Principle

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