a simulação como ferramenta de apoio às decisões da cadeia de suprimentos: programação da...

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FACULDADES INTEGRADAS TERESA D´ÁVILA CURSO DE ADMINISTRAÇÃO

Marcelo de Oliveira Siqueira Luiz Felipe dos S. Conceição Andresa Cristina Nunes

A Simulação como Ferramenta de Apoio às Decisões da Cadeia de Suprimentos: Programação da

Produção

LORENA – SP

2007

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FACULDADES INTEGRADAS TERESA D’ÁVILA CURSO DE ADMINISTRAÇÃO

Marcelo de Oliveira Siqueira Luiz Felipe dos S. Conceição Andresa Cristina Nunes

A Simulação como Ferramenta de Apoio às Decisões da Cadeia de Suprimentos: Programação da

Produção

Trabalho de aproveitamento da disciplina de Gestão Estratégica do curso de Administração de Empresas das Faculdades Integradas Teresa D’Ávila de Lorena, sob a orientação do Prof. Esp. André Alves Prado.

LORENA - SP 2007

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SUMÁRIO

1 Introdução

1.1 Justificativa

1.2 Objetivos

2 Fundamentação Teórica

2.1 A Cadeia de Suprimentos

2.2 A Modelagem da Cadeia de Suprimentos

2.3 A Gestão da Cadeia de Suprimentos

2.4 As Decisões da Cadeia de Suprimentos

2.4.1 As decisões do plano estratégico

2.4.2 As decisões do plano agregado e do plano de recursos

2.4.3 As decisões do plano mestre e do plano de recursos críticos

2.4.4 As decisões do plano de necessidades, plano de capacidades e do plano de

distribuição

2.5 Simulação

2.5.1 Contexto histórico da simulação

2.5.2 Tipos de simulação

2.5.3 Teoria das filas de simulação

2.5.4 A estatística aplicada à simulação

2.5.5 Vantagens e aplicações da simulação

2.6 A Simulação e as decisões da cadeia de suprimentos

3 Estudo de Caso - BASF

3.1 Fábrica de Preparações Pigmentarias

4 Conclusão

4.1 Limitações e proposta para estudos futuros

Referências Bibliográficas

4

LISTA DE FIGURAS, TABELAS E QUADROS Tabela 01: Os conflitos entre os objetivos das áreas de da cadeia de suprimentos

Figura 01: Elos da cadeia de suprimentos

Figura 02: Os fluxos da cadeia de suprimentos

Figura 03: Modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos

Tabela 02: Atividades no modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos

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INTRODUÇÃO

Com a difusão da gestão da qualidade pelas empresas, o nível de qualidade de

grande parte dos produtos e de seus concorrentes tem ficado cada vez mais próximo,

fazendo com que a qualidade esteja deixando gradativamente de ser um diferencial

competitivo para se tornar de vez uma exigência de mercado. Com isso, as empresas têm

direcionado suas ações de melhoria na gestão da cadeia de suprimentos para alcançarem

uma vantagem competitiva Isso porque uma boa gestão da cadeia de suprimentos faz com

que os custos sejam reduzidos, a logística torna-se mais eficiente e a empresa consiga

responder de forma mais ágil à sua demanda. Diversas decisões devem ser tomadas ao

longo da cadeia de suprimentos para que todos esses objetivos sejam atingidos.

Aproveitando esse tema tão importante e atual, este trabalho apresenta a técnica de

simulação como uma ferramenta eficaz que pode apoiar essas decisões críticas.

Para comprovar alguma das hipóteses levantadas, este trabalho apresenta um estudo

de caso, onde decisões reais de uma empresa serão apoiadas por modelos de simulação. E,

no final desse trabalho, será concluído com um resultado esperado, respondendo à pergunta

até então colocada. Todo esse conhecimento será de grande valor aos tomadores de

decisões da cadeia de suprimentos, que poderão ter a disposição mais uma ferramenta para

apoiá-los nas suas decisões e contribui assim com uma boa gestão da cadeia de

suprimentos.

1.1 Justificativa

As organizações vivem num ambiente de mudanças no cenário dos negócios, todos

os dias e procuram por respostas para o aumento da complexidade.

Diante dessa problemática, onde a decisão se faz presente no dia nos colocamos

frente a uma questão:

“Será que a aplicação da simulação na gestão da cadeia de suprimentos seria uma

ferramenta de apoio as decisões”?

As hipóteses que poderão responder a essa pergunta são:

A simulação é capaz de apoiar as decisões da cadeia de suprimentos e ainda seu uso

mostra-se superior às outras técnicas.

A simulação é capaz de apoiar as decisões da cadeira de suprimentos, porém seu

desempenho é inferior às outras técnicas.

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A simulação não é capaz de apoiar as decisões da cadeia de suprimentos, face as

variáveis abaixo:

• Ineficiências operacionais

• Aumento dos custos com anomalias

• Tratamento das reclamações

• Falta ou excesso de estoque

• Falta ou excesso de capacidade

• Variância nos tempos de suprimento

Toda essa complexidade impõe exigências do Supply Chain como:

• Entregas mais rápida

• Maior flexibilidade

• Maior produtividade

• Oferta de serviços “personalizados”

• Necessidade de redução de custos

Como entrante, podemos destacar impactos gerados pela demanda dos clientes:

• Aumento na variedade de produtos

• Redução do ciclo de pedido

• Diminuição dos lotes

• Expectativa de mais qualidade a menor custo

• Demanda por mais “personalização” no atendimento

Toda essa diversidade nos leva a estudar sobre a cadeia de suprimentos, estudar

uma estrutura que terá como base de diferenciação a aplicação de uma ferramenta de

tecnologia da informação com propósito de auxiliar, através de uma forma conciliatória,

essa forte integração imposta pela intensa colaboração entre os atores da cadeia.

1.2 OBJETIVOS

Objetivo Geral

Propor um sistema de tecnologia da informação voltado a simulação para uma

empresa do segmento químico buscando melhorias na gestão da cadeia de suprimentos.

7

1.3 Objetivo Específico

O objetivo desse trabalho é mostrar quais são as decisões que envolvem a gestão da

cadeia de suprimentos e quais os passos para se utilizar à simulação nos processos de

tomada de decisão.

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2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Cadeia de Suprimentos

Para Ballou (p 42, 2001), a cadeia de suprimentos é a integração da administração

de materiais e da distribuição física.

A cadeia de suprimentos, segundo Arnold e Chapman (p 26, 2003), consiste em

diversas empresas ligadas através de uma relação de fornecimento/demanda. A cadeia de

suprimentos inclui todas as atividades e processos para fornecer um produto ou serviço a

um cliente final. Um grande número de empresas podem estar ligadas em uma mesma

cadeia de suprimentos. Um cliente pode ser o fornecedor de outro um outro cliente, por

exemplo, sendo que a cadeia de suprimentos completa pode ter um grande número de

relacionamentos fornecedor/cliente.

Uma empresa fornecedora forma um elo da cadeia com a empresa que é sua cliente.

Podemos separar as atividades de cada elo das empresas conforme figura 1:

CONSUMOFORNECIMENTO PRODUÇÃO DISTRIBUIÇÃO

Matéria prima Produtos Produtos

Necessidades

Figura 1 : Elos da cadeia de suprimentos

Fonte : BASF (2006, p.2)

A atividade de fornecimento consiste em adquirir as matérias primas necessárias

para produzir as necessidades das empresas clientes. Quando as matérias primas já estão

disponíveis, então a atividade de produção processa essas matérias primas para gerar os

produtos. Esses produtos são então distribuídos aos clientes para que possam ser

consumidos. A atividade de distribuição pode ser direta do produtor para o cliente, ou,

dependendo do produto ou do mercado, pode conter diversos distribuidores intermediários

como atacadistas, armazéns e varejistas. A atividade de consumo deve ser monitorada para

se conhecer as necessidades do cliente e então atendê-las.

Ainda segundo Arnold e Chapman (p 32, 2003), passam pela cadeia de suprimentos

dois fluxos: o fluxo de materiais e o fluxo de informações. Na maior parte dos casos, os

materiais fluem do fornecedor até o cliente final, enquanto que as informações fluem do

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cliente final até o fornecedor. A figura 2 apresenta os fluxos da cadeia de suprimentos:

Fluxo de materiais

Fluxo de informações

Fornecedor Produtor Distribuição Varejista Consumidor Produtor Distribuição

Figura 2: Os fluxos da cadeia de suprimentos


Os quatro principais objetivos da cadeia de suprimentos, conforme Arnold e

Chapman (p 47, 2003) são:

• Melhor nível de serviço para o cliente.

• Menores custos de produção.

• Menor investimento de estoque.

• Menores custos de distribuição.

Esses objetivos causam um conflito com os objetivos tradicionais das áreas de

Marketing, Produção e Finanças das empresas. Na tabela abaixo, podemos verificar melhor

esses conflitos:

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Tabela 1 – Os conflitos entre os objetivos das áreas de da cadeia de suprimentos

MARKE

TING

PRODUÇ

ÃO FINANÇAS

Objetivo tradicional Aumentar as

vendas

Reduzir custo de

produção

Aumentar lucro / reduzir

investimento

Isso

implica:

Nível de serviço

Produtividade

Investimento em

estoque

Fonte: Arnold e Chapman. Introdution of Materials Management. 4ª edição

Autor: Arnold e Chapman (2003, p. 30)

Balancear os objetivos de nível de serviço, produtividade e investimento em

estoque para que se consiga minimizar os efeitos dos conflitos com os objetivos

tradicionais é o que chamamos de gestão da cadeia de suprimentos.

2. 2 A Modelagem da Cadeia de Suprimentos

Modelar uma cadeia de suprimentos consiste em adequar as atividades da empresa

a modelos de referência existentes. A vantagem no uso desses modelos é a facilidade de

implementar a gestão da cadeia de suprimentos e principalmente de poder medir seu

desempenho. (Ballou, 2001)

Hoje existem diversos modelos de cadeia de suprimentos que podem ser usados

pelas empresas. Os mais utilizados são os modelos da APICS (The Association for

Operational Researches) e da SCOR (Supply Chain Operations Reference).

A APICS é uma organização internacional para gestão e difusão de conhecimento

na gestão da cadeia de suprimentos. Foi fundada em 1957, e hoje já conta com mais de 70

mil profissionais certificados em seu modelo de referência em todo mundo. O modelo de

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referência da APICS para cadeia de suprimentos usa o conceito de fornecimento/demanda

para representar os elos da cadeia.

Da mesma forma, como foi apresentado por Arnold e Chapman (2003), essa cadeia

caracteriza-se por fluxos de materiais e informações, que deverão ser gerenciados a fim de

atingir os objetivos de todos os envolvidos na cadeia. As atividades das empresas então são

divididas em atividades de planejamento e atividades de execução, onde essas atividades

utilizam as informações do fluxo de informações para gerenciarem o fluxo de materiais ao

longo de toda a cadeia. Na figura 3 podemos verificar o modelo genérico de cadeia de

suprimentos da APICS:

FORNECEDOR

FABRICANTE SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO C

LINETE

Fluxo de informações de demanda e desenvolvimento

Fluxo de produtos e serviços

FORNECEDOR

FABRICANTE SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO C

LINETE

Fluxo de informações de demanda e desenvolvimento

Fluxo de produtos e serviços

Figura 3: Modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos

Fonte: APICS (2002, p.37)

Com esse modelo, as atividades da empresa são separadas para cada etapa da

cadeia, sendo classificadas em planejamento e execução. Para exemplificar, a figura 4

apresenta algumas atividades comuns nas empresas e como elas seriam relacionadas ao

modelo de referência da APICS para a gestão da cadeia de suprimentos:

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ATIVIDADES

PLANEJAMENTO EXECUÇÃO

FORNECEDOR Escolha do fornecedor Recebimento das matérias primas

FABRICANTE Definição do layout da fábrica Controle de qualidade

DISTRIBUIÇÃO Localização dos centros de

distribuição Transporte dos produtos

CLIENTE Identificação dos padrões de

demanda

Processamento dos pedidos dos

clientes

Figura 4: Atividades no modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos


Já o SCOR é um modelo de referência desenvolvido pelo Supply Chain Council em

1996. O modelo SCOR apresenta como configurar e medir a cadeia de suprimentos. Para

isso, o modelo SCOR utiliza uma abordagem orientada por processos. (LAPIDE, 2001).

O modelo SCOR é constituído de cinco processos de gerenciamento da cadeia de

suprimentos, como mostra a figura 5:

Figura 5 : Modelo de referencia SCOR para a cadeia de suprimentos


• Planejar (Plan) – Nesse processo são gerados planos de suprimento, produção

e distribuição para adequar a demanda aos recursos disponíveis.

• Fornecer (Source) – Nesse processo são identificados e definidos os materiais

necessários para execução do plano de produção.

• Produzir (Make) – Nesse processo os materiais são transformados em

produtos utilizando os recursos disponíveis.

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• Entregar (Deliver) – Nesse processo os produtos são entregues aos clientes

através dos canais de distribuição.

• Retornar (Return) – Esse processo ocorre quando algum problema é detectado

durante os outros processos.

Usando as mesmas atividades para exemplificar o modelo APICS, observamos

como essas atividades podem ser modeladas na cadeia de suprimentos do modelo SCOR:

Transporte dos produtos

Controle de qualidade

Escolher fornecedor

Definir layout da fábrica

Localização dos CD’s

Recebimento matéria primas

Problema na matéria prima

Problema no produto

Transporte dos produtos

Controle de qualidade

Escolher fornecedor

Definir layout da fábrica

Localização dos CD’s

Recebimento matéria primas

Problema na matéria prima

Problema no produto

Figura 6: Atividades no modelo de referencia SCOR para a cadeia de suprimentos


2.3 A Gestão da Cadeia de Suprimentos

De acordo com Arnold e Chapman (2003), a gestão da cadeia de suprimentos nada

mais é do que equilibrar a balança entre a capacidade de fornecimento e a demanda. Para

isso conseguir esse equilíbrio, usando o modelo de referência da APICS, a gestão da cadeia

de suprimentos é dividida duas grandes etapas: Planejamento e Execução. No

planejamento, a partir das informações de demanda são tomadas as decisões necessárias

para se conseguir o equilíbrio entre o fornecimento e a demanda. Já execução realiza o que

foi decidido e planejado.

O planejamento pode ser a etapa mais crítica da gestão da cadeia de suprimentos,

pois é nele que se concentra a maioria das decisões. Por sua complexidade, essa etapa é

divida em quatro níveis de planejamento. Na figura7, observamos esses níveis, juntamente

com o nível de execução do plano:

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Plano estra tég icoStra teg ic business p lanPlano estr a tég icoPlano estra tég icoStra teg ic business p lanStra teg ic business p lan

Plano ag regadoSa les and opera tion (S&OP) p lan

Plano ag regadoPlano ag regadoSa les and opera tion (S&OP) p lanSa les and opera tion (S&OP) p lan

Plano mestre de p roduçãoMaster p roduction schedule - MPS

Plano mestre de p r oduçãoPlano mestre de p roduçãoMaster p roduct ion schedule Master p roduction schedule -- MPSMPS

Plano de necessidadesMater ia l requirements p lan - MRPPlano de necessidadesPlano de necessidadesMater ia l requirements p lan Ma teria l requirements p lan -- MRPMRP

Controle e execuçãoProduction act iv i ty controlContr ole e execuçãoControle e execuçãoProduction activ i ty controlProduction activ i ty control

Detalhamento do plano

Horizonte de planejamento

PlanejamentoPlanejamento

ExecuçãoExecução

Figura 7: Níveis de planejamento e execução da gestão da cadeia de suprimentos

Fonte: APICS Dictionary (2002, p.85)

Como pode ser visto na figura 7, quanto maior for o nível de planejamento, maior

será o horizonte do plano e menor será o grau de detalhamento do plano.

O plano estratégico é uma declaração das principais metas e objetivos que a

empresa como um todo espera atingir. Seu horizonte de planejamento pode ser de dois a

dez anos e seu nível de detalhamento vai desde tipos de negócios até no máximo linhas de

produtos, quando necessário. Geralmente quem participa na formação do plano estratégico

é a alta direção. Uma vez definido o plano estratégico, as áreas como marketing, finanças,

produção ou pesquisa e desenvolvimento deverão traçar seus planos individuais alinhados

com as metas do plano estratégico. APICS Dictionary, (2002)

No plano agregado, Sales and Operations Plan (S&OP), próxima etapa do

planejamento na gestão da cadeia de suprimentos, as quantidades de produtos que devem

ser produzidos e vendidos já são definidas em cada período, mas para famílias de produtos.

Assim como também são projetados os níveis de estoque. Tanto as vendas como os níveis

de estoque devem estar alinhados com as metas do plano estratégico. As vendas projetadas

devem refletir as metas de receita e lucratividade, assim como os níveis de estoque devem

estar dentro das limitações de investimento em ativos circulantes, tudo isso definido no

plano estratégico. No plano agregado também são verificados os recursos necessários para

atender o plano de vendas para cada período. Como já foi dito, seu detalhamento está

baseado apenas em família de produtos, e seu horizonte de planejamento pode ser de seis a

18 meses. APICS Dictionary, (2002).

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No plano mestre de produção, Master Production Schedule (MPS) são definidas as

quantidades do que será produzido, mas para cada produto final, sendo assim bem, mais

detalhado que o plano agregado. Além das quantidades por produto individual que deverão

ser produzidas, o plano mestre de produção determina também quando essas quantidades

estarão disponíveis, gerando assim um cronograma detalhado de produção para cada item

individual. A quebra das informações do plano agregado para o plano mestre é feita

baseada na previsão de venda dos produtos individuais, dos pedidos em carteira, dos

estoques e da capacidade existente. Como no plano agregado foram levantados os recursos

necessários para atender o plano de vendas, o plano mestre faz uma avaliação da

capacidade existente para verificar se ela pode atender o que está sendo planejado. As

políticas de estoque também são definidas nesse nível de planejamento. O horizonte de

planejamento do plano mestre de produção é de seis a 18 meses, dependendo do lead time

de compras e produção, porém o plano é revisado mensalmente para ser ajustado a alguma

flutuação da demanda. APICS Dictionary, (2002).

O plano de necessidades Material Riquirements Plan (MRP) define exatamente o

que deve ser produzido e o que deve ser comprado de cada produto individual. Nesse nível

são analisadas as quantidades brutas necessárias de cada produto, que estão definidas no

plano mestre de produção, e então, baseado na posição dos estoques e nas entregas

programadas de produtos, são definidas as necessidades líquidas e produção e compra de

produtos. Essas necessidades são passadas para as áreas de compras e de produção através

de ordens de compra e ordens de produção, que são processadas na etapa de execução. O

detalhamento do plano de necessidades é alto e seu horizonte pode se de três a 12 meses,

dependendo dos lead times dos produtos. APICS Dictionary, (2002).

A atividade de execução começa a partir das ordens de produção e de compras

geradas pelo plano de necessidades. Além de executar o plano de necessidades, as

atividades devem ser controladas para garantir que tudo o que foi planejado seja

plenamente atingido. Nessa atividade, além dos processos tradicionais de produção e de

compra dos produtos, também incluídos outros processos que influenciam a cadeia de

suprimentos, como o controle de qualidade e os processos de manutenção. APICS

Dictionary, (2002).

A gestão da cadeia de suprimentos não gerencia apenas as quantidades e

cronograma dos produtos. As gestões da capacidade produtivas e da distribuição físicas

também são de responsabilidade da gestão da cadeia de suprimentos. Assim como nas

quantidades, a capacidade é definida através de níveis de planejamento de capacidade. Já a

16

distribuição física possui apenas um nível de planejamento. Tanto os níveis de

planejamento da capacidade quanto o plano de distribuição ocorrem juntamente com os

níveis de planejamento de quantidades da gestão da cadeia de suprimentos. APICS

Dictionary, (2002).

A figura 8 ilustra como os planos são executados em paralelo:

Plano agregadoSales and operation (S&OP) p lan

Plano agregadoPlano agregadoSales and operation (S&OP) p lanSales and operation (S&OP) p lan

Plano mestre de produçãoMaster production schedule - MPS

Plano mestre de produçãoPlano mestre de produçãoMaster production schedule Master production schedule -- MPSMPS

Plano de necessidadesMateria l requirements p lan - MRPPlano de necessidadesPlano de necessidadesMateria l requirements p lan Materia l requirements p lan -- MRPMRP

Plano de recursosResource Requirements Plan - RRP

Plano de recursosPlano de recursosResource Requirements Plan Resource Requirements Plan -- RRPRRP

Plano de recursos cr íticosRough-cut Capacity Plan - RCCP

Plano de recursos cr íticosPlano de recursos cr íticosRoughRough-- cut Capacity Plan cut Capacity Plan -- RCCPRCCP

Plano de capacidadeCapacity Requirements Plan - CRPPlano de capacidadePlano de capacidadeCapacity Requirements Plan Capacity Requirements Plan -- CRPCRP

Plano de d istr ibuiçãoDistr ibution Requirements p lan - DRP

Plano de d istr ibuiçãoPlano de d istr ibuiçãoDistr ibution Requirements p lan Distr ibution Requirements p lan -- DRPDRP

Figura 8: Planos de capacidade e distribuição

Fonte: APICS Dictionary (2002, p.113)

O plano de recursos Resourse Requirements Plan (RRP) define qual a capacidade

necessária para atender as quantidades definidas no plano agregado. Já no plano de

recursos críticos – Rough-cut Capacity Plan (RCCP) já ocorre um primeiro confronto entre

a capacidade instalada e o plano mestre de produção, mas apenas dos recursos críticos,

principalmente para que se possa identificar gargalos ou qualquer outra limitação de

capacidade que possa prejudicar o cronograma de produção. Já o plano de capacidade-

Capacity Requirements Plan (CRP) realiza uma avaliação detalhada da capacidade,

alocando o plano de necessidades para os centros de trabalho. Para isso, esse plano usa

como entrada as informações do plano de necessidades, a lista de materiais (BOM – Bill of

Materials) e as folhas de processo, que indicam a seqüência de produção. Da mesma

forma, o plano de distribuição – Distribution Requirements Plan (DRP) gera ordens de

transferência para distribuir as quantidades do plano de necessidades de acordo com a

demanda por região. APICS Dictionary, (2002).

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2.4 As decisões da cadeia de suprimentos

As decisões da cadeia de suprimentos são necessárias para que se encontre o

equilíbrio entre o fornecimento e a demanda. Essas decisões são tomadas durante a etapa

de planejamento, onde cada nível de planejamento tem um conjunto de decisões que

devem ser tomadas para que possamos prosseguir para um próximo nível.

2.4.1 As decisões do plano estratégico

Segundo o dicionário (APICS 2002),

“O plano estratégico é definido como um conjunto de estratégia de longo prazo e objetivos de receita, custo e lucratividade geralmente acompanhados de projeções de fluxo de caixa e balanço. Um plano estratégico é geralmente realizado em termos monetários e para divisões de negócios”.

O plano estratégico é à entrada do plano agregado. A partir do plano estratégico

todas as atividades do negócio são iniciadas e direcionadas. Normalmente a alta direção e a

gerência sênior são quem participam das decisões do plano estratégico, e suas decisões na

maior parte das vezes são baseadas na experiência dos tomadores de decisão. Arnold e

Chapman (2003).

A primeira grande decisão a ser tomada no plano estratégico é sobre o mercado e

em seguida sobre o ambiente de negócios. Os fatores que afetam as decisões sobre o

mercado incluem:

• A localização dos clientes e a natureza de suas relações com a empresa, isto é,

se serão clientes diretos, clientes indiretos, consumidores de produtos ou serviços, ou a

influência de clientes potenciais.

• As projeções do mercado de acordo com as informações demográficas sobre

futuros clientes.

• O impacto causado por mudanças na sociedade, incluindo a mudança das

necessidades dos clientes.

• As condições da economia global e regional que afetam as necessidades dos

clientes.

Já os fatores que influenciam nas decisões sobre o ambiente de negócios são:

• As informações sobre os concorrentes atuais e potenciais.

• As projeções do negócio, incluindo ameaças e oportunidades.

• Capacidade de conseguir recursos financeiros e as fontes desses recursos.

18

• Informações sobre tecnologias emergentes e seus impactos na performance do

negócio.

Apesar das decisões do plano estratégico serem baseadas na maioria das vezes na

experiência dos tomadores de decisões, existem algumas ferramentas que são usadas para

apoiar essas decisões. A mais conhecida é o benchmarking. Para Kotler (2000), o

benchmarking é a arte de aprender com as empresas que apresentam um desempenho

superior em algumas tarefas. Seu objetivo é copiar ou aprimorar com base em “melhores

práticas”. Algumas empresas realizam benchmarking tendo com referência apenas as

melhores empresas de seu setor. O benchmarking deve ser realizado em sete etapas: Kotler

(2000).

a) Determinação das funções às quais aplicar o benchmarking.

b) Identificação das variações-chave de desempenho a serem avaliadas.

c) Identificação das melhores empresas nos quesitos avaliados.

d) Avaliação do desempenho das melhores empresas nos quesitos avaliados.

e) Avaliação do desempenho da empresa.

f) Especificação de programas e ações para eliminar as defasagens.

g) Implementação e monitoramento dos resultados.

Ainda segundo Kotler (2000), um bom ponto de partida para a realização do

benchmarking é perguntar aos clientes, fornecedores e distribuidores quem, segundo sua

avaliação, realiza o melhor trabalho. Assim é possível identificar as empresas que possuem

as melhores práticas.

Outra ferramenta que Kotler (2000) apresenta e pode ser usada para apoiar as

decisões do plano estratégico é a análise SWOT. O objetivo da análise SWOT é identificar

oportunidades de mercado e ameaças ambientais. Essa análise consiste na construção de

duas matrizes 2x2, denominadas matrizes de oportunidades e de ameaças.

Na matriz de oportunidades, as oportunidades podem ser classificadas de acordo

com sua atratividade e com sua probabilidade de sucesso. Na matriz de ameaças, as

ameaças podem ser classificadas de acordo com sua gravidade e probabilidade de

ocorrência. A figura 9 mostra as duas matrizes da análise SWOT:

19

43

21

43

21Alta

BaixaAlta

Baixa

PROBABILIDADE DE SUCESSOATRATIVIDADE

MATRIZ DE OPORTUNIDADES

43

21

43

21Alta

BaixaAlta

Baixa

PROBABILIDADE DE OCORRÊNCIA

GRAVIDADE

MATRIZ DE AMEAÇAS

Figura 9: Análise SWOT

Fonte: Slack (2002, p.75)

Após identificas as principais ameaças e oportunidades da empresa, os tomadores

de decisão do plano estratégico podem caracterizar a atratividade global do negócio, e

assim decidir por mudanças ou pela manutenção de suas características. Para isso, eles

avaliam se o negócio encontra-se em um dos quatro resultados possíveis da análise SWOT:

• Negócio ideal, pois apresenta muitas oportunidades e poucas ameaças

importantes.

• Negócio especulativo, pois apresenta grandes oportunidades e ameaças

importantes.

• Negócio maduro, pois apresenta poucas oportunidades e poucas ameaças.

• Negócio problemático, pois apresenta poucas oportunidades e muitas

ameaças.

A matriz “importância x desempenho” é mais uma ferramenta que auxilia nas

decisões do plano estratégico.

Essa matriz ajuda os tomadores de decisão a focarem suas decisões nos fatores que

podem trazer vantagem competitiva para empresa. Esses fatores geralmente são chamados

de “fatores ganhadores de pedido”. Essa matriz também ajuda os to0madores de decisão a

identificar os “fatores qualificadores”, onde a decisão sobre esses fatores pode ser de

mantê-los ou torná-los ganhadores de pedido, e os “fatores pouco relevantes” onde

qualquer decisão tomada sobre esses fatores pouco afetará a competitividade e talvez os

tomadores de decisão do plano estratégico não precisem gastar o tempo com essas

decisões. Slack (2002)

Na figura 10 podemos ver um exemplo de matriz “importância x desempenho”:

20

Melhor que

Piorque

PoucoRelevantes

Qualifica-dores

Ganhadoresde pedidos

DESEMPENHO

comparado com a

CONCORRÊNCIA

Mesmo que

IMPORTÂNCIApara os

CLIENTESbaixa alta

bom

mau PREÇO/CUsTO *

QUALIDADE DO PRODUTO

QUALIDADE DA ENGENHARIA

PRAZO DE COTAÇÃOPRAZO DE ENTREGA

CONFIABILIDADE DE ENTREGA *

FLEXIBLIDADE DO PROJETO *

FLEXIBILIDADE DE ENTREGA *

FLEXIBILIDADE DE VOLUME *

9 8 7 6 5 4 3 2 1

123456789

Melhor que

Piorque

PoucoRelevantes

Qualifica-dores

Ganhadoresde pedidos

DESEMPENHO

comparado com a

CONCORRÊNCIA

Mesmo que

IMPORTÂNCIApara os

CLIENTESbaixa alta

bom

mau PREÇO/CUsTO *

QUALIDADE DO PRODUTO

QUALIDADE DA ENGENHARIA

PRAZO DE COTAÇÃOPRAZO DE ENTREGA

CONFIABILIDADE DE ENTREGA *

FLEXIBLIDADE DO PROJETO *

FLEXIBILIDADE DE ENTREGA *

FLEXIBILIDADE DE VOLUME *

9 8 7 6 5 4 3 2 1

123456789

Figura 10: Matriz “importância x desempenho”

Fonte: Slack (2002, p.75)

Com as decisões do mercado e do ambiente de negócios já tomadas, podem ser

definidos no plano estratégico os objetivos chave da performance do negócio. Esses

objetivos chave são:

• Lucratividade.

• Retorno sobre investimento.

• Participação de mercado.

• Papel social.

• Valores da empresa.

2.4.2 As decisões do plano agregado e do plano de recursos

A definição de plano agregado, para Arnold e Chapman (2003), é “um processo de negócios que ajuda as empresas a materem balanceados o suprimento e a demanda. O plano agregado é focado em em volumes agregados de grupos de produtos e nos mix desses grupos. O plano agregado pode ser feito em termos financeiros ou em unidades de produtos”.

Para Arnold e Chapman (2003), o plano agregado é um processo contínuo de

revisão do plano estratégico. No plano agregado, o plano estratégico é desmembrado para

os departamentos como marketing, desenvolvimento de produtos e operações. Além de

utilizar as informações do planoestratégico, o plano agregado utiliza as informações do

mercado através da previsão de vendas. Essas previsões são muito importantes aos

tomadores de decisão nesse nível de planejamento.

Juntamente com o plano agregado também é definido o plano de recursos. Isso

21

porque a partir do plano agregado que a cadeia de suprimentos começa a avaliar sua

capacidade de fornecer a demanda. E essa capacidade de fornecimento pode afetar as

decisões tanto do plano agregado como do plano de recursos.

A primeira grande decisão a ser tomada nesse nível de planejamento diz respeito ao

nível de serviço exigido pelo cliente. O conceito de nível de serviço, segundo o Dicionário

da APICS (2002), é a capacidade de uma empresa em atender todas as necessidades dos

seus clientes. Um nível de serviço alto trará a máxima satisfação ao cliente, porém em

alguns casos pode ser economicamente inviável. Porém, um nível de serviço baixo, apesar

do custo baixo para a manutenção desse nível, pode fazer com que a empresa corra risco de

perder o cliente.

A decisão sobre o nível de serviço é uma das mais difíceis de serem tomadas no

plano agregado. A além disso, a decisão de quanto será o nível de serviço irá repercutir no

plano de recursos, e também, como veremos mais adiante, no plano mestre de produção.

Arnold e Chapman (2003).

Uma ferramenta muito útil para ajudar os tomadores de decisão na definição do

nível de serviço é a matriz ABC-XYZ. Nessa matriz, os produtos são relacionados de

acordo com sua margem de contribuição para o negócio e seu volume de vendas. Arnold e

Chapman (2003).

Abaixo podemos ver um exemplo dessa matriz:

0%5%50%C

5%25%75%B

50%75%95%A

Margem

ZYX

Volume de vendas

0%5%50%C

5%25%75%B

50%75%95%A

Margem

ZYX

Volume de vendas

Figura 11: Matriz ABC-XYZ

Fonte: Arnold e Chapman (2003, p.63)

Verificamos que, produtos que possuem uma ótima margem e um ótimo volume de

vendas deverão ter 95% de nível de serviço. Já produtos com vendas esporádicas e

margens não muito significativas devem ter nível de serviço de 0%, isto é, é

economicamente viável atendermos planejarmos produção ou compra dos produtos que se

22

encontram nesse quadrante sem que haja um pedido firme do cliente.

Essa matriz apenas auxilia na tomada de decisão sobre o nível de serviço, mas não

determinada exatamente qual será o nível praticado. Isso porque existem outras variáveis

além da margem e do volume de vendas que podem influenciar no nível de serviço. Um

exemplo disso é a existência de um contrato de fornecimento na qual é especificado um

nível de serviço maior do que a matriz sugere. Isso ocorre muitas vezes quando o cliente

requer um fornecimento Just-in-Time para produtos de baixo volume de vendas ou de

pouca margem. (Arnold e Chapman, 2003).

Com base no nível de serviço escolhido pelos tomadores de decisão, a estratégia de

produção dos produtos é definida. É justamente a estratégia escolhida que irá influenciar

no plano de recursos. Na figura 12 podemos ver quais são essas estratégias e como elas

afetam no plano de recursos:

Nível de serviço

Lead time

Atendimento da demanda

Influência no plano de recursos

Tipo de produção

Tipo de layout

Projeto para pedido (Engineering-to-Order)

⋅⋅⋅⋅ ↵↵↵↵ Desenvolve, produz e entrega ao cliente.

Por projeto

Por produto

Produção para pedido (Make-to-Order)

Produz e entrega ao cliente

Produção em lotes

Por produto Por processo

Montagem para pedido (Assemble-to-Order)

Monta e entrega ao cliente

Produção intermitente

Por processo

Produção para estoque (Make-to-Stock) ↵↵↵↵ ⋅⋅⋅⋅

Produz e entrega no estoque

Fluxo contínuo

Linha de produção

Figura 12 : Estratégia de entrega de produtos


23

A próxima decisão a ser tomada no plano agregado, e que também pode afetar o

plano de recursos, é qual será a estratégia de produção. Segundo Arnold e Chapman

(2003), a escolha da estratégia de produção está ligada a três importantes fatores: a

demanda, que é informada pela previsão de vendas; os objetivos chave determinados no

plano estratégico; e a capacidade de produção atualmente instalada. A estratégia de

produção vai definir como a produção irá se comportar para atender a demanda. E esse

comportamento dependerá também dos recursos financeiros disponíveis manter o

equilíbrio entre o fornecimento e a demanda.

Segundo Slack (2002) existem quatro estratégicas básicas para a produção:

• Estratégia de produção acompanhando a demanda.

• Estratégia de produção nivelada.

• Estratégia produção em terceiros.

• Estratégia de produção híbrida.

Na estratégia de produção que acompanha a demanda, o objetivo é produzir

exatamente o que a demanda necessita. Para se conseguir isso, a produção necessita ser

muito flexível para absorver rapidamente das variações de demanda. A grande vantagem

dessa estratégia é de manter os estoques estáveis. Apesar da vantagem do reduzido custo

de estoque, essa estratégia pode gerar custos extras de contratação e horas extras nos picos

de demanda. Em épocas de demanda baixa, para reduzir a capacidade podem ocorrer

demissões, o que reduz também a moral dos empregados. E, além disso, o custo de manter

uma produção extremamente flexível é muito alto. (Slack, 2002)

Na estratégia de produção nivelada, o objetivo é manter uma capacidade de

produção fixa independente da demanda. Geralmente o nível de produção é próximo da

demanda média do período de planejamento. A vantagem dessa estratégia é o baixo custo

de capital associado à capacidade de produção instalada. Porém, essa estratégia exige que a

previsão de vendas seja a mais acurada possível para que a estratégia possa ser viável.

Caso uma queda na demanda não foi prevista poderá acarretar na formação de estoque, e

conseqüentemente no aumento do custo de capital, eliminando assim a vantagem dessa

estratégia. Já um pico de demanda não previsto pode fazer com que nem toda a demanda

seja atendida, podendo acarretar insatisfação dos clientes. (Slack, 2002)

Na estratégia de produção em terceiros, o objetivo é manter a produção nivelada

também, porém o nível de produção igual à demanda mínima e não a demanda média. A

produção para atender a demanda adicional é passada para empresas contratadas como

24

terceiros. A vantagem dessa estratégia é a redução dos custos de ociosidade da capacidade

instalada. Porém, dependendo das condições de contratação das empresas terceirizadas,

outros custos podem surgir como custos de compra e transporte, além do custo da

qualidade. (Slack, 2002)

A estratégia de produção híbrida é uma combinação das três estratégias vistas

anteriormente. As taxas de produção serão constantes em determinados ciclos, com essas

taxas variando de acordo com períodos específicos determinados pela previsão de vendas.

Assim, essa estratégia pode utilizar toda a capacidade instalada e ainda limita a formação

de estoques.

Na figura13, podemos verificar como cada estratégia se comporta de acordo com a

demanda:

J F M A NM J J DA S O

PRODUÇÃO

DEMANDA

Produção acompanha demanda


PRODUÇÃODEMANDA

Produção nivelada


PRODUÇÃO

DEMANDA

Produção em terceiros


PRODUÇÃODEMANDA

Produção híbrida


PRODUÇÃO

DEMANDA

Produção acompanha demanda


PRODUÇÃODEMANDA

Produção nivelada


PRODUÇÃO

DEMANDA

Produção em terceiros


PRODUÇÃODEMANDA

Produção híbrida

Figura 13: Estratégias de produção


A última decisão a ser tomada no plano agregado é sobre as quantidades

necessárias para cada família de produtos no horizonte de planejamento. Essa decisão

afetará principalmente o plano mestre de produção, quando este irá desmembrar o plano

agregado para os produtos finais. (Slack, 2002)

25

Para as decisões de quantidades, a previsão de vendas e as metas de estoque são

consideradas. Os tomadores de decisões do plano agregado devem realizar a gestão de

demanda. (Petrônio e Laugeni, 2005).

Ela é um processo na qual a previsão de vendas passa por um crivo, onde são

ajustados os valores das quantidades para um número mais próximo da realidade. A gestão

de demanda utiliza ferramentas estatísticas sobre os dados históricos para determinar

padrões sazonais e tendências na demanda. Além de análise quantitativa, a gestão de

demanda usa outras ferramentas qualitativas como a técnica Delphi, onde é usado o

conhecimento de mercado para auxiliar no ajuste dos valores. Com os valores das

quantidades definidos na gestão de demanda, os tomadores de decisão ainda devem

verificar as limitações de estoque das famílias de produtos, de acordo com a estratégia de

entrega e de produção adotada. As quantidades a serem produzidas devem estar dentro dos

limites de estoques. Os limites de estoque derivam dos objetivos chave sobre o capital

circulante da empresa, que foram definidos no plano estratégico. (APICS Dictionary,

2002)

2.4.3 As decisões do plano mestre de produção e do plano de

recursos críticos

Segundo o Dicionário da APICS (2002),

“O plano mestre de produção é próximo nível de planejamento da gestão da cadeia de suprimentos após o a realização do plano agregado. No plano mestre de produção, as quantidades de famílias de produtos são desmembradas em quantidades de produtos finais e, a partir daí, já se pode determinar o mix de produção cronograma de produção”.

As quantidades determinadas no plano agregado para cada família de produto são

desmembradas no plano mestre de produção para cada produto final. Para isso, a previsão

de vendas para cada produto é a principal fonte de informação para desmembrar o plano

agregado. Dessa forma, formamos então o mix de produção. Porém, esse mix deve ser

revisado pelos tomadores de decisão do plano mestre de produção. Isso porque a previsão

de vendas deve ser refinada a ponto de não correr o risco do mix não ser o ideal para

atender os objetivos de demanda e capacidade de produção. O processo de gestão de

demanda pode ser utilizado nesse processo, agora para os produtos finais. Porém,

ferramentas da Pesquisa Operacional também são utilizadas para apoiar as decisões de

26

mix, sendo a mais utilizada a programação linear. Através dessa técnica, defini-se uma

função objetivo, como por exemplo, o mix de máximo lucro, e em seguida as restrições de

capacidade existentes. Então, através de algoritmos computacionais, a técnica apresenta as

quantidades ótimas de cada produto para compor o mix. (Ballou, 2001).

As restrições de capacidade são definidas no plano de recursos críticos, que é

desenvolvido juntamente com o plano mestre de produção. Esse plano tem como objetivo

avaliar se os recursos críticos conseguem atender o plano mestre de produção, analisando

apenas as necessidades brutas de produtos, sem o detalhar a ocupação das estações de

trabalho. (Ballou, 2001)

Além de decidir sobre as quantidades e o mix de cada produto final, os tomadores

de decisão do plano mestre de produção devem decidir quando serão entregues cada um

dos produtos finais. O resultado dessas decisões é o cronograma de produção. Os

tomadores de decisão do plano mestre de produção definem então o quanto será produzido

de cada produto e quando esse produto estará disponibilizado, quebrando o as quantidades

mensais dos produtos para quantidades semanais. Para determinar quais produtos deverão

ser disponibilizados em cada semana, os tomadores de decisão devem priorizar os produtos

a serem produzidos, sempre de acordo com a capacidade de produção disponível. Balou

(2001).

Além das quantidades de produtos finais a serem produzidos, do mix de produção e

do cronograma de produção, as políticas de estoque também são decisões tomadas no

plano mestre de produção.

Segundo Ballou (2001, p 63), existem cinco tipos de estoque em uma cadeia de

suprimentos:

• Estoque em trânsito.

• Estoque cíclico.

• Estoque especulativo.

• Estoque intermediário.

• Estoque de segurança.

• Estoque obsoleto.

Os estoques em trânsito são itens que estão sendo transferidos de um ponto a outro

da cadeia de suprimentos. Produtos importados, dependendo das condições comerciais,

podem ser considerados estoques em trânsito enquanto esses produtos ainda estão no canal

logístico, isto é, ainda estão no modal de transporte como um navio ou avião. As decisões

27

para esse tipo de estoque são de quantos dias de estoque em trânsito o negócio necessita.

Esse tipo de estoque deve ser limitado, pois muitos dias de estoque em trânsito

representam um valor de investimento parado durante muito tempo, prejudicando o fluxo

de caixa da empresa. (Ballou, 2001).

Os estoques cíclicos são estoques de matéria prima e produtos acabados, formados

para atender a demanda média durante o horizonte de planejamento. As decisões que

envolvem esse tipo de estoque são muito dependentes do tamanho dos lotes de reposição

desses estoques e do tempo de ressuprimento. Para isso, os tomadores de decisões utilizam

os métodos de Lote Econômico de Compra (LEC), Lote Econômico de Produção (LEP),

Ponto de Pedido e Revisão Periódica para decidirem como será a reposição dos estoques

cíclicos. (Ballou, 2001).

O LEC determinada, baseado no histórico da demanda, nos custos de estoque, no

custo por pedido de compra e no custo por unidade comprada. O LEP á análogo ao LEP,

sendo que a diferença é que neste último os produtos não são comprados, mas sim

produzidos. Ambos determinam a quantidade ótima de produto para a reposição do estoque

cíclico. Abaixo temos as fórmulas e o gráfico do LEC/LEP:

CI

SD2LEC

⋅

⋅⋅=

dp

p

CI

S D2LEP

−⋅

⋅

⋅⋅=

LT

LEC / LEP

D – Demanda anual

S – custo do pedido

C – valor do estoque

I – Custo de capital

p – taxa de produção

d – taxa de demanda

CI

SD2LEC

⋅

⋅⋅=

dp

p

CI

S D2LEP

−⋅

⋅

⋅⋅=

LT

LEC / LEP

D – Demanda anual

S – custo do pedido

C – valor do estoque

I – Custo de capital

p – taxa de produção

d – taxa de demanda

Figura 14 : Fórmulas do LEC e do LEP

Fonte: Ballou (2001, p.70)

Já o Ponto de Pedido determina quando o estoque cíclico deverá ser reposto. Seu

conceito é bastante simples. Quando o estoque cíclico atinge um certo pondo determinado,

um pedido de reposição é iniciado. Os tomadores de decisão devem determinar qual é a

28

quantidade mínima de estoque cíclico para iniciar sua reposição. Para essa decisão é

considerado o tempo de ressuprimento e a demanda média durante esse período.

Normalmente a quantidade do pedido de reposição é fixa. (Ballou, 2001).

Abaixo temos a fórmula e o gráfico do Ponto de Pedido:

SS DDLTpedido de Ponto +=

LT

DDLT – Demanda durante o lead time

SS – Estoque de segurança

Ponto de pedido

SS

Figura 15: Fórmula do Ponto de Pedido


Na Revisão Periódica, o estoque cíclico é reposto em intervalos fixos, e a

quantidade dos pedidos é que irá variar. Os tomadores de decisão devem verificar qual o

nível máximo de estoque querem trabalhar para poderem calcular o tamanho do intervalo e

a quantidade dos pedidos. (Ballou, 2001).

Abaixo temos a fórmula e o gráfico que representa a Revisão Periódica:

I-SS] L)D(R[Q ++=

LT

D – Demanda

SS – Estoque de segurança

Meta máxima de estoque

R – Revisão

L – Lead time

I – Estoque

Figura 16: Revisão Periódica


29

Resumindo, com o LEC ou o LEP o tamanho do lote dos produtos a serem

comprados ou produzidos pode ser determinado, e com Ponto de Pedido e a Revisão

Periódica pode ser determinado quando o estoque deverá ser reposto. Nem sempre o

resultado dos cálculos do LEP, LEC, Ponto de Pedido e Revisão Periódica são adequados à

realidade da cadeia de suprimentos. Cabe então aos tomadores de decisões avaliar os

resultados e ajustá-los convenientemente.

O estoque especulativo é quando um estoque é formado por causa de fatores

externos, que podem ser macroeconômicos ou ambientais. Um exemplo disso é a formação

de estoque de commodities para especular um preço mais baixo. Podemos encontrar outro

exemplo de estoque especulativo nos produtos agrícolas, onde o estoque é formado para

suprir os períodos sazonais durante uma entressafra. Os tomadores de decisão do plano

mestre de produção devem saber determinar o momento certo para formar estoque

especulativo. (Ballou, 2001).

O estoque intermediário é aquele formado durante o processo de produção.

Algumas abordagens baseadas no Just-in-Time consideram esse tipo de estoque um

problema que deve ser totalmente eliminado. Porém, se bem gerenciado, o estoque

intermediário pode dar flexibilidade à produção, pois ele funciona como um desacoplador

dos processos. As decisões sobre estoque intermediário são em quais etapas do processo é

interessante termos estoque e qual a quantidade necessária. O plano de recursos críticos é a

principal informação para a decisão dos estoques intermediários. Isso porque nesse plano

são determinadas as operações consideradas como gargalos do sistema, isto é, essas

operações devem estar em sua plena capacidade. Assim, os tomadores de decisões

determinam um estoque intermediário garantindo que os gargalos sempre estejam

produzindo em sua máxima capacidade. (Ballou, 2001).

O estoque de segurança é formado para proteção contra as flutuações da demanda e

do tempo de ressuprimento. Ele é projetado para ser reposto juntamente com o estoque

cíclico, caso alguma quantidade de estoque de segurança seja consumida. Sua

determinação é estatística, de acordo com a variação da demanda e do tempo de

ressuprimento. Esse estoque também é influenciado pelo nível de serviço exigido pelo

cliente e determinado no plano agregado.

Na figura 17 podemos verificar como se calcula o estoque de segurança:

30

Ksegurança de Estoque demanda ×=σ

3,0099,86%

2,3399%

4,0099,99%

2,0598%

1,6595%

1,2890%

0,0050%

Fator KNível de serviço

3,0099,86%

2,3399%

4,0099,99%

2,0598%

1,6595%

1,2890%

0,0050%

Fator KNível de serviço

Figura 17 – Cálculo do estoque de segurança


A fórmula determinará um estoque de segurança ideal para absorver as flutuações

de demanda, de acordo com o nível de serviço esperado pelo cliente e a incerteza da

demanda e do tempo de ressuprimento. Mas por limitações de capital circulante, nem

sempre é viável economicamente a manutenção dos estoques de segurança sugeridos pela

fórmula. Cabe então aos tomadores de decisões do plano mestre de produção definir qual o

estoque de segurança é ideal para equilibrar o nível de serviço, as incertezas da demanda e

do tempo de ressuprimento, e as limitações de capital circulante impostas pelo plano

estratégico. (Ballou, 2001).

Os estoques obsoletos são formados basicamente por itens que não possuem mais

utilidade para a empresa. Esses itens podem ser:

• Produtos fora de linha e as matérias primas usadas para produzi-los.

• Produtos ou matérias primas com prazo de validade vencido.

• Produtos ou matérias primas fora de especificação.

Minimizar os estoques obsoletos é tarefa para os tomadores de decisões do plano

mestre de produção, que devem decidir por ações como efetuar uma venda promocional,

reprocessar os produtos, devolver as matérias primas aos fornecedores, destinar os

produtos ou matérias primas para sucateamento, ou então optar pela destruição desses

itens. A grande desvantagem desse tipo de estoque, além do custo de capital parado,

espaço físico ocupado e custo de manutenção, ao se dar um destino a esses estoques,

geralmente o custo total do estoque é debitado do resultado financeiro da empresa. (Ballou,

2001).

31

2.4.4 As decisões do plano de necessidades, plano de capacidade e plano

de distribuição.

Existem dois tipos de demanda: independente e dependente. A demanda

independente é aquela na qual não os produtos que compõem a demanda não dependem da

demanda de outros produtos. Já a demanda dependente deriva da demanda de outros

produtos. A demanda dependente, portanto é determinada a partir da demanda que ela

depende. A demanda independente não pode ser determinada. Ela é projetada na previsão

de vendas. (Slack, 2002).

A figura 18 exemplifica os dois tipos de demanda:

DEMANDA DE PNEUS

DEPENDENTE

INDEPEND

ENTE

Fábrica de automóveis

Loja de pneus

Figura 18: Tipos de demanda


O plano de necessidades tem como objetivo determinar as necessidades líquidas de

compra ou de produção da demanda dependente, mantendo as prioridades definidas no

plano mestre de produção. As entradas para o plano de necessidades são o plano mestre de

produção, a posição dos estoques e a lista de materiais (bill of materials). As saídas do

plano de necessidades são ordens de produção para produtos acabados e intermediários que

deverão ser produzidos, e ordens de compra para produtos e matérias primas que deverão

ser comprados. (Arnold e Chapman, 2003),

Normalmente o plano de necessidades é executado com auxilio de computadores.

Porém, mesmo com os cálculos das necessidades líquidas já terem sido realizados, os

tomadores de decisões do plano de necessidades devem revisar o plano para ajustá-lo. Isso

32

é necessário principalmente quando há necessidade de alteração no plano por mudanças

pontuais na demanda. Essas mudanças pontuais são inviáveis de serem realizadas no

planejamento normal da cadeia de suprimentos, sendo necessária uma intervenção direta

no plano de necessidades, eliminado ou acrescentando ordens de compra ou de produção.

Mas, segundo Petrônio e Laugeni (p72, 2005), a principal decisão a ser tomada no

plano de necessidades é sobre o critério de formação dos lotes de compra e de produção. A

escolha de cada um desses critérios irá influencias no resultado do plano de necessidades.

Abaixo vemos os critérios que podem ser usados para formar os lotes:

• Lote a Lote (Lot-for-lot: LFL) – Ressuprir a quantidade exatamente

necessária.

• Quantidade fixa (Fixed Order Quantity: FOQ) – Ressuprir as quantidades em

lotes iguais a uma determinada quantidade ou múltiplos inteiros da quantidade definida.

• Intervalos fixos (Fixed Period Requirements: FPR) – Ressuprir as

quantidades necessárias para um número de períodos futuros, previamente determinados.

• Períodos fixos (Period Order Quantity: POQ) – Ressuprir o que foi gasto no

período anterior a cada período seguinte.

• Lote mínimo – Ressuprir lotes maiores ou, no mínimo iguais ao mínimo

previamente determinado.

Ainda segundo Petrônio e Laugeni (2005), além das decisões do plano de

necessidades, os tomadores de decisões devem verificar também os planos de capacidade e

de distribuição. Eles são executados em paralelo com o plano de necessidades. Por

exemplo, uma ordem de produção gerada no plano de necessidades é convertida em ordem

de processo no plano de capacidade. Essa ordem de processo será alocada a uma estação de

trabalho que realizará a produção, consumindo assim a ordem de produção. Para isso, o

plano de capacidade usa como entradas o plano de necessidades e as folhas de processo,

que contém a seqüência de produção. No caso do plano de distribuição, são geradas ordens

de transferência para os produtos produzidos ou comprados. Com as informações da

demanda por região definidas no plano mestre de produção e com os registros de

capacidade de entrega e armazenamento, o plano de distribuição direciona os produtos

definidos no plano de necessidades para atender essas demandas regionais. Assim como no

plano de necessidades, os tomadores de decisões devem fazer uma revisão no plano sempre

que houver mudanças pontuais na demanda, adicionando ou eliminando ordens de

processo e ordens de transferência quando necessário.

33

2.5 SIMULAÇÃO

A simulação é um processo de experimentação com um modelo detalhado de um

sistema real para determinar como o sistema responderá a mudanças em sua estrutura,

ambiente ou condições de contorno. (Harrel, 1997).

A definição de sistema para o estudo de simulação segundo Massote (p 49, 2006) é

uma combinação de elementos que interagem entre si para atingir um objetivo específico.

A simulação nada mais é do que um modelo matemático que o representa. Por isso,

o modelo deve ser o mais fiel possível ao sistema original para que os resultados sejam

acurados. (Ehrlich, 1985),

2.5.1 Contexto histórico da simulação

Segundo Kelton e Law (p 96, 1988), o avanço da simulação acompanha o próprio

avanço dos computadores. No início da simulação computacional, em meados de 1950, os

modelos de simulação eram escritos em linguagens de propósito geral. As principais

linguagens usadas para simular sistemas eram:

• FORTRAN

• BASIC

• Pascal

• Linguagem C

A linguagem FORTRAN foi a mais utilizada para a construção de modelos de

simulação. Isso porque ela possui sub-rotinas de matemática e estatística que agilizavam o

desenvolvimento. Mesmo assim, era necessário um vasto conhecimento em programação

computacional, e isso limitava as aplicações da simulação, principalmente pela falta de

entendimento entre o engenheiro que estudava o modelo e o programador que descrevia o

modelo em linguagem computacional. Além disso, a complexidade de simular modelos nas

linguagens de propósito geral fazia com que o tempo de desenvolvimento do modelo fosse

muito longo. (Kelton e Law 1988).

A partir de 1960, começaram a surgir as linguagens de simulação. Assim como nas

linguagens de propósito geral, os modelos de simulação eram descritos por meio de

comandos e instruções computacionais. Porém, esses comandos eram customizados

especificamente para a resolução de problemas de simulação. Assim, usando diretamente

34

comandos e sub-rotinas para a lógica das filas, distribuição de probabilidades e descrição

dos componentes do sistema, fez com que a técnica de simulação se popularizar. Com o

surgimento das linguagens de simulação ainda era necessário algum conhecimento

específico em programação computacional, mas somente poder usar os comandos de

acordo com o modelo a ser estudado. (Kelton e Law 1988).

As primeiras linguagens de simulação foram o SIMSCRIPT e o GPSS. O GPSS

talvez tenha sido a linguagem de simulação mais popular. O GPSS foi desenvolvido por

Geoffrey Gordon e introduzido no mercado pela IBM em 1961. Muito da terminologia

usada hoje em simulação, como entidades e locais ou servidores, é derivada da lógica do

GPSS. A construção de um modelo de simulação em GPSS basicamente é feita através de

blocos funcionais.

Na figura 19 podemos ver um exemplo de um código escrito em GPSS:

Figura 19 – Código escrito em linguagem GPSS

Fonte: Kelton e Law (p 22, 1988)

Mais recentemente, outras linguagens de simulação surgiram, sendo as mais

conhecidas o SIMAN e o SLAN.

Na medida em que a simulação computacional encontrava novas aplicações, criou-

se uma demanda por pacotes de simulação específicos para essas aplicações. Além disso, o

poder dos microcomputadores e da facilidade da interface gráfica fez com que fossem

desenvolvidos, a partir da década de 90, os primeiros simuladores de alto nível. A principal

35

característica desses simuladores de alto nível com relação às linguagens de simulação era

o fato deles serem direcionados à aplicações específicas. Outro grande avanço desses

simuladores, que reduziu substancialmente tempo dos projetos, é o uso de programação

orientada a objetos, eliminando a necessidade de decorar códigos de programação para a

construção do modelo.

Como a demanda para a simulação era maior para projetos de manufatura, os

primeiros simuladores de alto nível foram destinados a esse tipo de aplicação. Os mais

conhecidos são o ProModel, o Arena, o AutoMod e o Witness. Na medida em que novas

aplicações para a simulação foram exploradas, novos simuladores de alto nível foram

lançados. Para projetos da área hospitalar, por exemplo, existe o pacote MedModel. Para

simular serviços podemos usar o pacote ServiceModel. Já se quisermos simular centrais de

atendimento podemos usar o pacote Arena Contact Center. Ou então, simular processos de

embalagem e envasamento há o pacote Arena Packing.

A figura 20 apresenta a evolução cronológica da simulação computacional:

GPSS, SIMAN,

SLAM,

SIMSCRIPT

Linguagens

de simulação

AutoMod,

Arena,

ProModel

Simuladores

de a l to nível

FORTRAN, C,

Pascal, BASIC

Linguagens de

propósito gera l

1950 1960 1970 1980 1990 2000...1950 1960 1970 1980 1990 2000...

Figura 20 – Evolução histórica da simulação

Fonte: Harrel (p 34, 1997)

2.5.2 Tipos de simulação

Um sistema é um conjunto organizado de entidades, tais como pessoas,

equipamentos, métodos e peças, que trabalham juntos em direção a um objetivo específico.

Um modelo de simulação caracteriza matematicamente um sistema através da descrição de

respostas que podem resultar da interação entre as entidades. (Harrel, 1997).

O estado de um sistema é um conjunto de variáveis determinísticas e estocásticas

que contém toda a informação necessária para descrever um sistema em determinado

instante. (Smith, 1989)

36

Dessa forma, a primeira classificação válida para modelos de simulação é se as

variáveis de entrada são de natureza determinística ou estocástica. Em modelos de

variáveis determinísticas, segundo Harrel (1997), as variáveis de entrada não são

influenciadas por probabilidade. Sendo assim, as variáveis de entrada mantêm o seu valor

independente do estado do sistema. Já os modelos de variáveis estocásticas, o valor das

variáveis pode mudar aleatoriamente, de acordo com uma distribuição de probabilidades

ou através de sorteio aleatório (método Monte Carlo, que será visto posteriormente).

Outra forma de classificar os modelos de simulação quanto aos eventos do sistema.

Os modelos podem ser de eventos discretos e contínuos. Um evento discreto, segundo

Harrel (1997), é uma ação instantânea que ocorre em único momento. Um avião pousando

em um aeroporto, um caminhão chegando em uma doca ou um cliente entrando em um

banco são exemplos de eventos discretos. A ocorrência desses eventos pode causar

mudanças no estado do sistema. Na simulação de modelos de eventos discretos, o

computador mantém um dispositivo temporal chamado de “relógio de simulação” que

avança na medida em que cada evento acontece.

Ainda segundo Harrel (1997), um evento contínuo é uma ação que não cessa. Ela

continua ininterruptamente com relação ao tempo. Como exemplo de evento contínuo

podemos citar a temperatura ambiente durante um dia, e sua variação gradual. Eventos

contínuos envolvem uma taxa temporal de variação que pode ser representa por equações

diferenciais. Eventos contínuos podem ser aproximados para eventos discretos através da

divisão de grandes lotes em elementos menores. Dessa forma, podemos usar a simulação

de eventos discretos para simularmos eventos contínuos.

Shimizu (1975) apresenta outra classificação para modelos de simulação, que

podem ser estáticos ou dinâmicos. Um modelo estático é aquele que não é influenciado

pelo tempo. Não há relógio de simulação envolvido. O estado do modelo não muda com

relação ao tempo. Um exemplo de modelo estático seria a simulação de um dado não

viciado. A saída do modelo (1,2,3,4,5,6) em momento algum é afetada pelo tempo. Já um

modelo dinâmico é uma representação que é influenciada pelo tempo. O estado do modelo

é decorrente do tempo simulado no relógio de simulação. Sistemas de manufatura e

serviços são exemplos de simulações com modelos dinâmicos, onde variáveis como filas

de espera ou grau de utilização de equipamentos são dependentes do tempo.

Mais uma classificação pode ser dada a modelos de simulação. De acordo com

Harrel (1997), os modelos de simulação podem ser de loop aberto e loop fechado. Uma

simulação cujas entidades saem do sistema sem nenhuma retro-alimentação, este modelo é

37

de loop aberto. Se, por outro lado, os resultados de alguma operação são reenviados à

simulação, modificando a operação subseqüente, o modelo é de loop fechado.

A última classificação de modelos de simulação, de acordo com Harrel (1997), é

sobre as condições iniciais de simulação. Em simulações “Steady-State” o modelo e o

resultado da simulação são independentes das condições iniciais da simulação. Já em

simulações “Terminating”, as condições iniciais são consideradas no modelo e nos

resultados da simulação.

2.5.3 A teoria das filas e a simulação

Segundo Massote (2006), a teoria das filas é um capítulo da Pesquisa Operacional

que tem fornecido subsídios para a tomada de decisões em situações aonde as unidades em

estudo chegam e tem que esperar antes que sejam atendidas:

• Automóveis em uma estrada que chegam ao pedágio.

• Pacientes que chegam a pronto socorro.

A teoria das filas foi enunciada pelo dinamarquês Agner Krarup Erlang, no início

do século XX. Erlang observou que as chamadas telefônicas que aguardavam uma linha

para que pudessem ser encaminhadas formavam uma fila de espera. A chegada dessas

chamadas na fila de espera aproxima-se de uma distribuição de Poisson, enquanto que o

atendimento dessas chamadas poderia ser descrito por uma distribuição exponencial.

Ainda segundo Massote (2006), a grande contribuição para a teoria das filas é que

podemos analisar qualquer sistema produtivo em um sistema de filas. Apesar disso, a

teoria das filas tem como limitação uma grande complexidade matemática para tratar de

problemas reais.

Massote (2006) define os componentes principais da teoria das filas como:

• Fila = Linha de espera de unidades que demandam serviços em uma estação

de serviços.

• Processos de chegada = Representados por variáveis aleatórias, são

especificados por: fonte de chegada, tipo de chegada e período entre chegadas.

• Mecanismo de serviço = Numero de estações de serviço, número de unidades

sendo atendidas simultaneamente e duração do serviço.

• Disciplina da fila = Descrição dos fatores ligados às regras de conduta

Existem quatro tipos de fila. Na figura abaixo podemos como são caracterizados os

tipos de fila existentes:

38

Figura 21 – Tipos de filas

Fonte: Massote (2006)

Existem diversos parâmetros de decisão para o estudo das filas. Os mais utilizados

são:

• Comprimento médio da fila.

• Comprimento máximo da fila.

• Número médio de clientes no sistema.

• Tempo médio na fila.

• Tempo médio no sistema.

• Probabilidade que existam “n” Clientes no sistema em um dado instante.

• Taxa de utilização dos canais de atendimento.

Massote (2006) afirma que a escolha correta do parâmetro de decisão é a chave do

sucesso para uma tomada de decisão eficaz usando a teoria das filas.

A simulação se apóia na teoria das filas para modelar os sistemas reais.

39

2.5.4 A estatística aplicada à simulação

A simulação utiliza duas ferramentas estatísticas para modelar os sistemas reais: o

método Monte Carlo e a distribuição de probabilidades.

O método Monte Carlo é usado para gerar valores aleatórios que irão descrever a

chegada em um modelo de simulação.

De acordo com Harrel (1997), a distribuição de probabilidades também é uma

ferramenta usada na simulação, tanto para descrever a chegada no sistema, como também

para descrever o atendimento das estações de serviço.

Para que um modelo de simulação seja o mais próximo da realidade, deve ser

escolhida a distribuição correta que representará a variável a ser estudada.

Nas figuras 22 e 23 são apresentados os tipos de distribuição mais comuns usados

em simulação e as variáveis que podem ser simuladas com essas distribuições:

Exponencial

Gera valores aleatórios em chegadas

Gama

Tempo de uma tarefa

Weibull

Confiabilidade

Normal

Medição de erro

Triangular

Informações sobre

a tarefa

Uniforme

Tempo de uma tarefa

Figura 22: Distribuições de probabilidades usadas em simulação

Fonte: Harrel (p.63, 1997)

40

Lognormal

Tempo de uma tarefa

Erlang

Tempo de filas

Beta

Itens defeituosos

Poisson

Taxas de chegada

Binomial

Itens defeituosos

Uniforme discreta

Localização

Figura 23: Distribuições de probabilidades usadas em simulação

Fonte: Harrel (p.63, 1997)

2.5.5 Vantagens e aplicações da simulação

Segundo Massote (2006), a simulação deve ser usada quando uma ou mais das

seguintes condições existirem:

• Não há uma formulação matemática completa para o problema.

• Não há método analítico para a resolução do modelo matemático.

• A obtenção de resultados com o modelo é mais fácil de se realizada por

simulação do que por método analítico.

• Falta de habilidade pessoal para a resolução do modelo matemático por

técnica analítica ou numérica.

• É necessário observar o desenvolvimento do processo desde o início até os

resultados finais.

• Não é possível ou é muito difícil e custosa a experimentação no sistema real.

• É desejado estudar longos períodos de tempo.

A principais áreas de aplicação que se beneficiam com o uso da simulação são:

• Sistema de manufatura

• Serviços públicos

• Prestação de serviços

41

• Logística

2.6 A SIMULAÇÃO E AS DECISÕES DA CADEIA DE SUPRIMENTOS

Como foi visto nos capítulos anteriores a simulação é uma ferramenta poderosa

para apoiar a tomada de decisão. Nesse capitulo será estudado o uso da simulação para

apoiar as decisões a serem tomadas para a gestão da cadeia de suprimentos.

Durante o plano estratégico, as decisões a serem tomadas são relacionadas ao

mercado e ao ambiente de negócios. Foram apresentadas três ferramentas que auxiliam na

tomada de decisão durante o plano estratégico:

• Benchmarking

• Análise SWOT

• Matriz importância x desempenho

Para utilizar a simulação para apoiar as decisões do plano estratégico, as

informações contidas nessas três ferramentas serão usadas para alimentar o modelo de

simulação. No caso do benchmarking, as os resultados dos concorrentes e da empresa são

os valores iniciais do modelo de simulação. Já os resultados da análise SWOT e da matriz

de importância x desempenho serão as variáveis que serão alteradas ao longo do modelo.

Para exemplificar como pode ser usada a simulação no plano agregado, pode ser

um exemplo prático. Supomos que a empresa A que tomar suas decisões estratégicas e

resolve usar a simulação como ferramenta de apoio. Ao realizar o benchmarking com os

concorrentes, ela descobre que seu desempenho geral está abaixo da empresa B, porém

está acima da empresa C. Já a análise SWOT indica que a empresa A possui alguns fatores

que aumentam as oportunidades, como desenvolver novos produtos e diversificar o

portifólio, aproximando o desempenho global da empresa A ao da empresa B. Essa análise

também indica alguns fatores que representam ameaças externas, como flutuação do

câmbio e inverno rigoroso, reduzindo o desempenho global e aproximando da empresa C.

O mesmo é feito com o resultado da matriz importância x desempenho, onde aumento dos

fatores ganhadores de pedido e melhores que a concorrência aumento o desempenho global

da empresa A. Dessa forma, a simulação começa com a empresa estando com seu

desempenho igual ao apresentado no benchmarking. No momento em que os fatores da

análise SWOT e da matriz importância x desempenho são alterados, a posição da empresa

no benchmarking mudará. Assim os tomadores de decisão poderão verificar até onde os

fatores poderão influenciar a empresa A no mercado e no ambiente de negócios.

42

Nas decisões tomadas durante o plano agregado, a simulação pode ser usada da

seguinte forma. Primeiro são incluídos no modelo de simulação estações de serviços que

irão simular a capacidade de produção. Sobre esse modelo são construídos cenários

alternativos, variando as estratégias de produção e de entrega dos produtos. Se, por

exemplo, o resultado do modelo apresentar problemas de chegada de entidades, significa

que a estratégia adotada não é capaz de atender ao plano, isto é, não foi possível balancear

a demanda com a capacidade de suprimento.

A simulação também pode ser usada para determinar o layout do processo que mais

favorece as estratégias de produção e de entrega dos produtos.

As decisões do plano mestre de produção são as que mais podem ser beneficiadas

pela simulação. Ao desenvolver um modelo bem realista, as decisões do plano mestre

podem ser muito acuradas.

Ao modelar a produção, é possível simular o plano mestre de produção e

determinar o mix de produção. Geralmente a decisão de mix é apoiada por ferramentas

otimizadoras como a programação linear. O problema das ferramentas otimizadoras é que

elas tornam-se inviáveis de se trabalhar quando a quantidade de restrições é muito grande.

Além disso, a solução ótima é muito difícil de ser conseguida na prática. Então, através da

alteração das prioridades de atendimento das entidades e ocupação das estações de

serviços, pode ser tomada a decisão de mix de forma mais acurada. O mesmo raciocino é

válido para determinar o cronograma de produção, alterando as prioridades de atendimento

até que o plano se ajuste à demanda e a capacidade dos recursos críticos.

Para a política de estoque, a simulação pode ser usada no ajuste dos valores

determinados nos cálculos de estoque cíclico e estoque de segurança. Por exemplo, se os

cálculos estão resultando em uma quantidade de estoque que ultrapassa as metas de capital

circulante, podemos simular ambientes onde a demanda e o ressuprimento possuam

incertezas reais e os valores de estoque são ajustados dentro dos limites no modelo de

simulação. Assim, pode ser verificado em quais momentos poderá ocorrer falta de produto

por causa da redução do estoque, e assim os tomadores de decisão irão focar seus planos de

ação apenas nos períodos críticos.

As decisões sobre os estoques intermediários também podem ser apoiadas usando a

técnica de simulação. Pode-se, por exemplo, determinar o quanto é necessário de estoque

intermediário para que os recursos que são gargalos não fiquem ociosos. Ou então

identificar em quais etapas do processo é interessante ter estoques intermediários para

ganhar flexibilidade na produção.

43

Para o plano de necessidades, a simulação pode identificar qual a sensibilidade do

plano em relação às alterações pontuais da demanda, que requerem uma alteração direta no

plano. Assim, é possível determinar até que ponto as alterações na demanda podem

comprometer o plano, isto é, qual a alteração máxima que ainda pode tornar o plano viável.

Essa informação é muito importante para o departamento de vendas ganhar flexibilidade de

negociação.

3 Estudo de Caso BASF

A BASF é a empresa química líder mundial. Recentemente ela adquiriu mais de

90% das ações ordinárias da empresa americana Engelhard, tornando-se, assim o maior

conglomerado químico do mundo.

A BASF é uma empresa de origem alemã. Ela foi fundada em 1865 em

Ludwigshafen, sua sede mundial. A empresa possui unidades de produção distribuídas em

39 países e uma carteira de clientes espalhada em mais de 170 nações. Com um portifólio

de 8.000 produtos, a empresa tem oferecido importantes contribuições para os segmentos

de produtos para agricultura e nutrição, químicos, produtos de performance, plásticos e

petróleo e gás.

A história da BASF no Brasil iniciou em 1911 com a comercialização de anilina,

alizarina e anil para a indústria brasileira de produtos têxteis e de couro. Nessa época a

empresa tinha um escritório de representação comercial estabelecido no Rio de Janeiro.

Na primavera de 1959 a BASF inaugurou na cidade de Guaratinguetá-SP sua

primeira unidade fabril na América do Sul, com 95 colaboradores dedicados à produção de

inorgânicos, plásticos, monômeros, polímeros.

No Brasil a BASF conta, atualmente, com centros de produção em: Camaçari (BA),

Guaratinguetá, Jaboatão (PE), Mauá (SP), Resende (RJ), São Bernardo do Campo (SP) e

São José dos Campos (SP).

Em 1969 a BASF adquiriu a indústria brasileira de tintas Suvinil, através da

Glasurit, empresa de tintas do grupo BASF. Após isso, a BASF fundou a empresa Glasurit

do Brasil S.A., que comercializa as marcas Glasurit para tintas automotivas e Suvinil para

tintas imobiliárias.

No organograma da empresa, está destacada a divisão, a área de negócio e a fábrica

onde foi aplicado o desenvolvido do estudo.

44

PlásticosPlásticos PoliuretanosPoliuretanos TintasTintasProdutos de Produtos de performanceperformance AgroAgroQuímica Química

finafinaPetróleo e Petróleo e

gásgás

PigmentosPigmentos CourosCouros TêxtilTêxtilDetergentesDetergentesCombustíveis Combustíveis e Automotivoe Automotivo

Fábrica de Fábrica de pigmentospigmentos

Fábrica de preparações Fábrica de preparações pigmentáriaspigmentárias

PlásticosPlásticos PoliuretanosPoliuretanos TintasTintasProdutos de Produtos de performanceperformance AgroAgroQuímica Química

finafinaPetróleo e Petróleo e

gásgás

PigmentosPigmentos CourosCouros TêxtilTêxtilDetergentesDetergentesCombustíveis Combustíveis e Automotivoe Automotivo

Fábrica de Fábrica de pigmentospigmentos

Fábrica de preparações Fábrica de preparações pigmentáriaspigmentárias

Figura 24 – Organograma da BASF

Fonte: BASF (intanet local, 2007)

3.1 Fábrica de Preparações Pigmentarias

A característica principal dessa fábrica é o seu layout funcional por processo. Esse

layout, há 30 anos atrás, era ideal para a fábrica, pois poucos produtos eram produzidos na

fábrica. Com o passar dos anos, a fábrica expandiu a capacidade dos equipamentos e

aumentou a quantidade de produtos fabricados. Mas o layout continuou por processo,

dificultando muito a determinação de um mix de produção. Ferramenta tradicional da

pesquisa operacional, como a programação linear, já não estava mais sendo aplicável, pois

a quantidade de restrições para determinação do mix, principalmente na questão das cores,

fazia com que o tempo de desenvolvimento da solução não fosse viável.

Para a construção do modelo, foram realizadas visitas na Fábrica de Preparações

Pigmentarias para coletar alguns dados.

• Layout da fábrica

• Seqüência de produção

• Tempos de ciclo médio das operações e o desvio padrão

• Quantidade de recursos (homens / máquinas) necessários para cada operação

• Turnos e paradas programadas

Com os dados já disponíveis, começou-se então a construção do modelo de

45

simulação. Inicialmente foram construídos diversos modelos, um para cada linha de

produtos, devido à complexidade da fábrica. Após finalizar o último modelo, todos os

modelos das linhas de produtos foram consolidados em um só, que simulava todos os

processos da Fábrica de Preparações Pigmentarias.

O modelo da fábrica completa foi validado pelo engenheiro de produção

responsável. Ao passar pela validação, a equipe de supply chain simulou diversos cenários

para determinar em qual ponto do processo deveríamos ter estoque intermediário, e quanto

era a quantidade necessária.

Nas figuras 25, 26, 27 e 28 podemos ver a tela do ProModel com um modelo

genérico de simulação:

Figura 25 – Tela de exemplo do software Promodel

Fonte: BASF (2007)

46


Fonte: BASF (2007)


Fonte: BASF (2007)

47


Fonte: BASF (2007)


Fonte: BASF (2007)

48

Com as quantidades de estoque intermediário definidas e os pontos onde estarão

esses estoques, o próximo passo foi avaliar se os objetivos de se trabalhar com uma

estratégia de “montar para pedido” foram atingidos. Com o estoque intermediário já

formado, o plano mensal de produção foi realizado e o lead time de entrega do produto foi

reduzido. Quanto ao custo de estoque, ainda não foi possível avaliar, pois o horizonte de

um mês não era o ideal para compara, por causa da sazonalidade do negócio de pigmentos.

49

4 Conclusão

O principal objetivo deste estudo foi analisar as potencialidades e vantagens do uso

da modelagem e simulação computacional como ferramenta de apoio à tomada de decisões

em cenários produtivos complexos de organizações industriais.

A identificação das potencialidades do uso da ferramenta, com o propósito acima

descrito, foi obtido através do desenvolvimento de cenários no simulador Promodel, com a

avaliação de um retorno financeiro sobre os ativos da organização.

Por questões de confidencialidade não será divulgado o valor monetário agregado

com essa operação, estima-se que com uso da simulação se tenha proporcionado uma

acuracidade de 80% no planejamento e programação da produção até então sem o uso da

ferramenta com cerca de 65% de assertividade.

Acredita-se que o aprendizado ocorrido ao longo das atividades e os

desdobramentos deste trabalho justificam a sua realização.

A importância deste estudo esta na sistematização de situações de interesse em um

meio computacional para, só após um entendimento sistêmico do problema, propor um

plano de ação para a obtenção de melhorias.

Uma das contribuições acadêmicas deste estudo esta na geração de uma pesquisa

cientifica no ambiente de uma produção industrial e na utilização da ferramenta de

simulação neste tipo de organização e processo.

Ao final deste estudo ficou evidenciado que, para construção de um modelo de

simulação é de fundamental importância a utilização de um método adequado de

desenvolvimento de projetos, ou seja, que a construção do modelo de simulação esteja

pautada por atividades sistemáticas e racionais que orientem a geração de resultados

válidos e verdadeiros.

Para efeitos deste trabalho, as principais potencialidades da simulação foram:

a) Contribui como instrumento de aprendizagem e tomada de decisões sobre a

realidade organizacional, uma vez que a simulação permite

experimentações em um mundo virtual. Isso possibilitou ao grupo testar e

mudar seus pressupostos e compreensão do mundo real, aprimorando sua

aprendizagem;

b) A simulação computacional mostrou-se útil na criação de novos conceitos a

respeito das relações entre os elementos do sistema estudado e adequada

50

análise de diferentes cenários e políticas operacionais, além de auxiliar de

maneira eficiente na aquisição de conhecimento individual sobre o sistema

produtivo simulado. Tais afirmações podem ser observadas através da

maneira como a simulação realizada foi capaz de transformar um problema

não estruturado em uma fonte poderosa de conhecimento. As idéias para a

melhoria do sistema foram traduzidas em mudanças especificas visando a

otimização do sistema real. Essas mudanças, e seus efeitos, permitiram a

aquisição de conhecimento sobre o sistema;

c) Minimização dos riscos envolvidos nas modificações dos processos, pois a

simulação permite testes de várias alternativas antes de efetivá-las física e

financeiramente. Nos sistemas reais, além de muito dispendiosas, essas

modificações podem trazer riscos relacionados à segurança do sistema;

d) Percebeu-se que o trade-off (custo - beneficio) existente na implementação

e/ou aquisição de serviços de modelagem e simulação computacional foi

positivo, justamente pelo fato do sistema estudado ter um nível de

complexidade alto. Nesse aspecto, chegou-se a conclusão que a viabilidade

de utilização de modelagem computacional é diretamente proporcional a

complexidade do sistema;

e) Um dos maiores benefícios obtidos pelo usuário do modelo ao aplicar a

simulação a um sistema produtivo é uma melhor visão sistêmica do efeito

que alterações locais terão sobre o desempenho global do sistema. A

reboque podemos destacar um retorno como uma maior eficiência na

utilização de recursos, redução de estoque em processo, dinâmica no

processo e redução nos custos operacionais;

f) Não só utilizar a simulação para a solução de um problema local, mas para

ampliar o sistema de análise, partindo para a análise de outros processos da

empresa de forma sistêmica.

g) Benefícios relacionados à “capacidade de imitação”, que pode ser medida

pelo grau de adequação das respostas reais de um sistema existente ou

hipotético com as respostas que o modelo fornece quando é submetido aos

mesmos estímulos experimentados ou esperados pelo sistema em estudo;

h) Levam em conta os processos estocásticos que existem em quase todos os

sistemas do mundo real;

i) Outra grande vantagem observada refere-se à capacidade do modelo de

51

simulação comprimir o tempo e o espaço, permitindo aos tomadores de

decisão conhecer, em pouco tempo, as conseqüências de longo prazo

concernentes às suas ações e ao sistema como um todo;

j) Possibilidade de testar, de maneira rápida, cenários futuros sem a

necessidade de investimentos reais. Isso pode se caracterizar como uma

vantagem competitiva em ambientes de competição acirrada e que exigem

respostas rápidas e eficientes;

Por conseguinte, devido a todos os recursos visuais e virtuais existentes nas

ferramentas de modelagem e simulação computacional, pode-se considerar uma vantagem

significativa o uso desse recurso para um melhor entendimento do sistema real como um

todo.

52

4.1 Limitações do trabalho e proposta para estudos futuros

Pode-se elencar algumas limitações acerca do trabalho proposto e poder-se ia

iniciar ressaltando a pouca bibliografia existente, principalmente em língua portuguesa e

que contenham estudos de casos com organizações empresariais brasileiras.

Esse trabalho limitou-se acerca da simulação computacional como ferramenta de

auxilio ao processo decisório nas organizações e pode ser extrapolado para qualquer

segmento, seja comercial, de serviços e industrial, entre outros.

Com base nos conhecimentos adquiridos pela elaboração desta dissertação são

apresentadas a seguir algumas propostas para o desenvolvimento de trabalhos futuros, a

saber:

a) Desenvolvimento de projetos de simulação computacional para a análise

sistêmica dos processos existentes em uma organização industrial,

envolvendo não só questões relacionadas a programação da

produção/planejamento, como também as relacionadas a logística;

b) Aplicação de modelos de simulação computacional junto aos sistemas de

gestão integrada (ERP-Enterprise Resourses Planning), de forma a permitir

a visualização das atividades em tempo real integrado aos indicadores

gerenciais da organização. A possibilidade de se combinar um simulador a

um sistema de gestão como um ERP (ERP-Enterprise Resourses Planning),

ou um WMS (Warehouse Management System) permitiria mostrar com

acurácia o impacto financeiro no operacional, das modelagens criadas;

c) Utilização de outras formas de aprendizado que atuem sinergicamente com

a simulação computacional, como por exemplo, a utilização das ferramentas

do pensamento sistêmico (forma de percepção da realidade).

53

Referências Bibliográficas

APICS Dictionary. 10ª ed. Virginia: APICS, 2002

ARNOLD, J. R. T.; CHAPMAN, S. N. Introduction to materials management. 4ª ed. South

Carolina, 2003

BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos. 5ª ed. Porto Alegre:Bookman,

2006

KOTLER, P. Adminstração de marketing. 10ª ed. São Paulo: Prentice Hall, 2000

LAPIDE, L. What about measuring supply chain performance. Ed. 2001, New York:

McGraw Hill, 2001

MARTINS, P. G.; LAUGENI, F. P. Administração da produção. 2ª ed. São Paulo: Saraiva,

2005

SHIMIZU, T. Simulação em computador digital. São Paulo: Editora Edgard Blücher, 1975

SLACK, N. Administração da produção. 2ª ed. São Paulo: Atlas, 2002

a simulação como ferramenta de apoio às decisões da cadeia de suprimentos: programação da...

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