Gestión de inventario bajo la restricción de cantidades mínimas de pedido multi-referencia
Las cantidades mínimas de pedido (MOQs) son ubicuas en los supply chains. Cada negocio que no sea un especialista minorista es muy probable que imponga un MOQ a cualquier cosa que distribuya. Aún los propios minoristas tienen que enfrentarse a los MOQs, ya que estos son impuestos por sus proveedores. Considerando la prevalencia de los MOQs, y el hecho de que se han publicado aproximadamente 1 million de artículos en campos relacionados con supply chain durante los últimos 100 años (es decir, investigación operacional, inventory management, planificación, etc.), se esperaría que hubiera miles de artículos1 disponibles que investiguen tan básica preocupación. Se equivocaría.
Hace unos años, Gaetan Delétoille inició un doctorado en Lokad abordando este mismo tema, y nuestra mayor sorpresa fue descubrir la extrema escasez de literatura científica sobre este asunto. No solo se pudieron encontrar apenas unas pocas docenas de artículos en los últimos 100 años que trataran sobre MOQs2, sino que muchos de ellos ni se reproducían ni obtenían mejores resultados que heurísticas triviales al abordar los MOQs.
Al igual que la investigación de Benoit Petra y Matthieu Durut, este trabajo académico es una adición largamente esperada al sitio web de Lokad.
Autor: Gaetan Delétoille
Fecha: junio 2022
Resumen:
Esta investigación doctoral3 aborda el problema de control de inventario de Cantidades Mínimas de Pedido (MOQ) para múltiples artículos al que se enfrentan muchos clientes de supply chain optimization. El problema de MOQ es tanto crucial como difícil de resolver debido a su naturaleza estocástica y a la cantidad mínima de pedido compartida entre múltiples artículos. Los métodos existentes, como la programación dinámica y los algoritmos de reinforcement learning, no logran escalar para problemas complejos o rara vez se aplican en la práctica. Esta tesis introduce la w-policy, un enfoque novedoso que simplifica el problema de MOQ en múltiples períodos al priorizar los artículos al construir el mejor pedido potencial. Amplios experimentos numéricos validan el rendimiento casi óptimo y la robustez de la w-policy. Además, el estudio explora el potencial del reinforcement learning para resolver el problema de MOQ presentando la política híbrida - un enfoque que combina el mecanismo de asignación de la w-policy con una deep Q-network. Aunque la política híbrida demuestra resultados prometedores, requiere mayor robustez para su aplicación en el mundo real. La w-policy ha sido implementada e integrada con éxito en la solución de Lokad para la toma de decisiones diarias de control de inventario decision-making. Los hallazgos de la investigación contribuyen significativamente a resolver problemas complejos de control de inventario a gran escala bajo uncertainty, con implicaciones prácticas para la optimización de supply chain.
Jurado:
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Google Scholar arroja 25,000 resultados para “Seasonality forecasting” publicados en 2019 solamente. ↩︎
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El problema de MOQ multi-referencia es el tipo que caracteriza a la inmensa mayoría de las situaciones. Aunque el problema de MOQ multi-referencia generalmente se mezcla con los problemas de MOQ a nivel de SKU, estos últimos son relativamente sencillos de abordar de forma aislada. ↩︎
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El manuscrito original de la tesis carece de resumen. Para la conveniencia de nuestros lectores, hemos proporcionado uno. Cualquier inexactitud o concepto erróneo en este resumen es nuestra responsabilidad y no debe atribuirse al autor original. ↩︎
