Identifying a dominant multilevel lot sizing heuristic for use in MRP research

Abstract

No domínio da investigação de MRP, convém dispor de uma lei de loteamento dominante, simultaneamente eficaz e constantemente quase-óptima numa grande variedade de situações experimentais. Este trabalho destina-se a determinar qual das heurísticas de loteamento em vários níveis actualmente disponíveis responde a essas condições e é a mais aconselhável para outros casos de MRP. O trabalho limita-se a quatro métodos relativamente simples e muito eficazes que já demonstraram anteriormente poder fornecer soluções quase-óptimas muito superiores à maioria das leis de loteamento geralmente utilizadas. Os quatros métodos são comparados entre si — o que até aqui nunca tinha ocorrido — num vasto leque de situações experimentais. Os resultados sugerem uma nova heurística recentemente proposta como alternativa muito prometedora para outros trabalhos de investigação sobre MRP.

Dans le domaine de la recherche MRP il est nécessaire de disposer d’une loi de groupage dominante, qui puisse être à la fois très efficace et continuellement quasi-optimale dans une grande variété de conditions expérimentales. Cette recherche a pour but d’identifier laquelle des heuristiques de groupage à plusieurs niveaux actuellement disponibles répond à ces critères et dont l’utilisation serait donc des plus conseillées en ce qui concerne la MRP. Nous nous concentrerons sur quatre méthodes relativement simples qui ont montré au cours de recherches précédentes pouvoir générer des solutions quasi-optimales bien supérieures à la plupart des lois de groupage communément utilisées dans les études en MRP. Ces quatre méthodes, qui jamais auparavant n’avaient été évaluées directement l’une contre l’autre, sont comparées sur un large éventail de conditions expérimentales. Les résultats expérimentaux désignent une heuristique récemment proposée comme une alternative très attrayante pour d’autres recherches en MRP.

What is needed in much of the MRP research is one dominant lot sizing rule, which can be relied upon to be both very efficient and consistently near-optimal across a wide variety of experimental conditions. The present research seeks to identify which, if any, of the presently available multilevel lot sizing heuristics meet these criteria, and would thus be most suitable for use in studies of other MRP issues. The focus is on four relatively simple and very efficient methods which have been shown in previous research to generate near-optimal solutions vastly superior to many of the lot sizing rules commonly used in MRP studies. The four methods, which had previously never been evaluated directly against each other, are compared over a large and comprehensive experimental design. The experimental results point to a recently offered heuristic as a very attractive alternative for use in other MRP research.