Robust inventory management under joint demand and lead time uncertainty
Benoit Loger  1, 2, 3@  , Alexandre Dolgui  3, 4@  , Fabien Lehuédé  3, 5@  , Guillaume Massonnet  3, 6@  , Stefan Minner  7@  , Burakhan Sel  8@  
1 : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6004, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire, Nantes Université - École Centrale de Nantes, Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques
2 : IMT Atlantique
LS2N, UMR CNRS 6004,
3 : Modélisation, Optimisation et DEcision pour la Logistique, lÍndustrie et les Services
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
4 : LS2N, IMT Atlantique
IMT Atlantique de Nantes
5 : Département Automatique, Productique et Informatique
IMT Atlantique
6 : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6004, IMT Atlantique
7 : Technical University of Munich  (TUM)
Technische Universität München Arcisstrasse 21 80333 München Germany -  Allemagne
8 : Technical University of Munich

In this work, we study a robust inventory management problem under demand and lead time uncertainty. Classical robust models assume that uncertain parameters are identically and independently distributed. However, in practical inventory management problems, correlations exist between demand and lead time. In our work, we propose a robust model with a joint uncertainty set that integrates correlations of the different sources of uncertainty. We study the pertinence of that model under different correlation assumptions (autocorrelated demand, correlated lead time and demand) and the impact on the solutions proposed.


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