O problema de controle de estoques com demanda não estacionária e lead-time positivo tem se tornado cada vez mais relevante em virtude da crescente tendência de redução do ciclo de vida dos produtos e internacionalização das cadeias de suprimentos. Embora haja uma solução exata para a minimização do custo esperado da política de estoques para este cenário, baseado no método de programação dinâmica, o custo computacional deste método ainda é considerado elevado. Este trabalho detalha e avalia através de simulação o método exato e duas aproximações para a minimização do custo esperado da política de estoques, em termos do desempenho em custo e eficiência computacional. Os resultados experimentais permitem a análise dos métodos disponíveis. Enquanto a abordagem heurística de Bollapragada e Morton, que utiliza o nivelamento da demanda não estacionária, perde desempenho de custo com o aumento do lead-time, a nova heurística proposta, que aproxima os parâmetros da política ótima por valores limitantes, produz resultados sucessivamente melhores com o aumento do lead-time.

The inventory control problem with nonstationary demand and positive lead-time has become increasingly important due to the growing trend of reduction in product life cycle and internationalization of the supply chain. Although there is an exact solution to the minimization of the expected cost of inventory policy on this environment, through the method of dynamic programming, the computational cost of this method is still considered high. This work details and evaluates through simulation the exact method and two heuristic solutions for the minimization of expected cost of inventory policy, in terms of cost performance and computational efficiency. The experimental results allow the analysis of the available methods. While the Bollapragada and Morton heuristic approach, which levels the non-stationary demand, decreases the cost performance when lead-time is increased, the new heuristic proposed, that approximates the optimal policy parameters by limiting values, successively produces better results with increasing lead-times.