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Gestão de Componentes de Manutenção Automóvel
Contribuição com base num Modelo Dinâmico de Reposição de Stocks
Pedro Boto Machado Carneiro de Almeida
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Mecânica
Orientadores: Profª. Virgínia Isabel Monteiro Nabais Infante
Profª. Elsa Maria Pires Henriques
Júri
Presidente: Prof. Luís Manuel Varejão de Oliveira Faria
Orientador: Profª. Elsa Maria Pires Henriques
Vogal: Prof. Paulo Miguel Nogueira Peças
Novembro 2015
I
Resumo
A manutenção e gestão dos seus componentes são um fator de grande importância para a
competitividade das empresas presentes na indústria e no mercado do sector automóvel. Este grau de
importância deve-se ao facto de as ações realizadas a este nível terem implicações diretas nos custos,
nos prazos e na qualidade dos produtos e serviços prestados. Um bom funcionamento destas áreas
em paralelo revela-se fundamental para garantir uma disponibilidade e rapidez de resposta às
exigências presentes no serviço após-venda do mercado automóvel.
No âmbito da gestão de stocks, a presente dissertação pretende contribuir para uma melhoria
da disponibilidade de componentes de manutenção presentes no armazém da empresa Mercedes-
Benz Comercial. É propósito da Mercedes-Benz Comercial praticar uma eficaz gestão dos seus
componentes, de forma a garantir um nível de serviço prestado competitivo com o mercado. Surge
assim a necessidade de assegurar o melhor compromisso entre custos de stock, disponibilidade de
componentes em armazém e operacionalidade das suas oficinas de manutenção mecânica.
Este caso de estudo estabelece uma metodologia de classificação de componentes tendo em
conta os seus padrões de procura. Apresentam-se métodos que permitem identificar e classificar estes
padrões de procura e determinar o método de previsão mais adequado. Desenvolve-se ainda um
modelo dinâmico que permite dar resposta às necessidades de procura verificadas, adaptando-se
automaticamente a cada tipo de padrão de procura. O modelo ajusta automaticamente os parâmetros
de reposição de stocks permitindo que se adapte a vários cenários operacionais no que diz respeito à
gestão de stocks.
Palavras-chave: Gestão de Stocks; Componentes de Manutenção; Padrão de Procura; Método de
Previsão; Modelo Dinâmico.
II
Abstract
The maintenance and management of its components are currently presented as an important
factor regarding the competitiveness of companies operating in the automotive industry and market.
This level of importance is due to the fact that actions taken at this level have direct implications on
costs, deadlines and on the quality of products and services provided. This way, the operation of these
areas simultaneously, is fundamental to ensure the availability and responsiveness regarding the
requirements present in the automotive after-sales market.
In terms of stock’s management, this thesis aims to contribute on the improvement of the
availability of maintenance components in the warehouse of Mercedes-Benz Comercial. It is the purpose
of Mercedes-Benz Comercial to practice an effective management of its components in order to
guarantee a competitive level of service with the market. This raises the need to ensure the best
compromise between stock costs, availability of components in storage and the operability of its
mechanical maintenance workshops.
This case study provides a component classification methodology taking into account their
demand patterns. It presents methods to identify and classify these demand patterns and determine
what the appropriate forecasting method is. It is also developed a dynamic model that allows to respond
to several verified demand needs, adapting automatically to each type of demand pattern. The model
automatically adjusts the stock replacement parameters adapting to various operating scenarios
regarding to the stock management.
Keywords: Stock’s Management; Maintenance Components; Demand Pattern; Forecasting Method;
Dynamic Model.
III
Agradecimentos
Gostaria de começar por agradecer à Professora Virgínia Infante e à Professora Elsa Henriques
por todo o apoio, orientação e disponibilidade sempre demostradas ao longo de todo o período de
realização da presente tese de mestrado. Obrigado pelo empenho com que me ajudaram a ultrapassar
as dificuldades encontrados neste percurso.
À empresa Mercedes-Benz Comercial pela oportunidade proporcionada de desenvolver este
projeto e pela abertura com que me recebeu ao longo de todo este período.
À Dr.ª Dolores Cameira, da Mercedes-Benz Portugal, pela autorização cedida de modo a que
este projeto fosse possível de realizar em parceria com a empresa Mercedes-Benz Comercial.
Ao Eng.º Salvador Bobone, da Mercedes-Benz Comercial, pela recetividade, pelo excelente
acompanhamento e por todos os ensinamentos transmitidos. Obrigado pelo constante interesse e apoio
no desenvolvimento dos trabalhos necessários à realização desta dissertação.
Um agradecimento também a todos os colaboradores da Mercedes-Benz Comercial que me
acompanharam e ajudaram, contribuindo para a realização do projeto.
Aos meus Pais e Irmãos por todo o apoio demonstrado ao longo de toda esta fase e por todos
os ensinamentos e valores transmitidos ao longo da vida. Obrigado por tornarem possível atingir esta
fase tão importante da minha vida.
A todos os meus colegas e amigos por toda a amizade e apoio. Aos que me acompanharam
ao longo de todo o meu percurso académico, sem os quais não seria possível chegar até aqui.
IV
Índice
1. Introdução ................................................................................................................................. 1
1.1 Enquadramento ........................................................................................................................ 1
1.2 Motivação .................................................................................................................................. 1
1.3 Objetivos ................................................................................................................................... 2
1.4 Metodologia .............................................................................................................................. 2
1.5 Estrutura da Dissertação ........................................................................................................ 3
2. Revisão Bibliográfica ............................................................................................................... 5
2.1 Serviço Após-Venda no Sector Automóvel.......................................................................... 5
2.1.1 Desafios no Após-Venda ................................................................................................. 5
2.1.2 Proposta de valorização do Após-Venda ...................................................................... 6
2.2 Manutenção .............................................................................................................................. 8
2.2.1 Conceitos de Manutenção ............................................................................................... 8
2.2.2 Objetivos da Manutenção ................................................................................................ 8
2.2.3 Tipos de Manutenção ....................................................................................................... 9
2.3 Gestão de Stocks de componentes de manutenção ....................................................... 10
2.3.1 Vantagens e Desvantagens de Stocks ....................................................................... 10
2.3.2 Métodos de Revisão de Stock ...................................................................................... 11
2.4 Padrões de Procura e Previsão ........................................................................................... 13
2.4.1 Padrões de Procura ....................................................................................................... 13
2.4.2 Previsão da Procura ....................................................................................................... 13
2.4.3 Métodos de Previsão da Procura ................................................................................. 14
2.4.3.1 Método da Média Móvel Simples ............................................................................. 16
2.4.3.2 Método da Média Móvel Ponderada ........................................................................ 16
2.4.3.3 Método de Suavização Exponencial Simples ........................................................ 16
2.4.3.4 Método de Croston Original ...................................................................................... 17
2.4.3.5 Método de Syntetos & Boylan Approximation ........................................................ 18
2.5 Precisão da Previsão ............................................................................................................ 20
3. Contextualização do Caso de Estudo ................................................................................ 21
3.1 Mercedes-Benz Comercial ................................................................................................... 21
3.2 Atividades do Serviço Após-Venda ..................................................................................... 22
3.3 Manutenção na Mercedes-Benz Comercial ...................................................................... 23
3.3.1 Infraestruturas e Equipamentos ................................................................................... 24
V
3.3.2 Organização da Manutenção ........................................................................................ 25
3.3.3 Gestão dos Materiais de Manutenção ......................................................................... 26
4. Caso de Estudo ...................................................................................................................... 29
4.1 Análise Preliminar dos Dados Disponíveis ........................................................................ 30
4.2 Padrões de Procura dos Componentes ............................................................................. 33
4.2.1 Identificação do Padrão de Procura ............................................................................ 34
4.3 Metodologia da Previsão de Procura.................................................................................. 36
4.3.1 Identificação dos Métodos de Previsão ...................................................................... 36
4.3.2 Aplicação dos Métodos de Previsão ............................................................................ 38
4.3.2.1 Determinação da Constante de Suavização .......................................................... 38
4.3.2.2 Cálculo da Previsão da Procura ............................................................................... 39
4.4 Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda ...................................................................... 41
4.5 Comportamento do Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda ................................... 45
4.5.1 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 3 ......................... 47
4.5.2 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 5 ......................... 48
4.5.3 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 16 ....................... 49
4.5.4 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 25 ....................... 50
4.5.5 Resultados do Modelo Dinâmico do PE ...................................................................... 51
4.6 Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda e da Quantidade de Encomenda ............ 52
4.7 Comparação e Discussão dos Resultados ........................................................................ 54
5. Procedimentos para Implementação da Metodologia ...................................................... 59
6. Conclusões e Trabalho Futuros .......................................................................................... 61
6.1 Conclusões ............................................................................................................................. 61
6.2 Proposta de Trabalhos Futuros ........................................................................................... 62
Referências Bibliográficas ............................................................................................................ 63
Anexos ............................................................................................................................................ 65
VI
Índice de Figuras
Figura 1 - Tipos de Manutenção. ...................................................................................................................... 9
Figura 2 - Categorias e Exemplos de Métodos de Previsão. ............................................................................ 14
Figura 3 - Principais padrões identificáveis nos métodos de previsão quantitativos [12]................................ 15
Figura 4 - Métodos de Previsão por Categorias de Padrão de Procura [17]. ................................................... 19
Figura 5 - Mercedes-Benz Comercial. ............................................................................................................. 21
Figura 6 - Oficina Mecânica; Oficina de Colisão; Oficina de Clássicos. ............................................................. 24
Figura 7 - Balcão de Peças e Acessórios. ......................................................................................................... 24
Figura 8 - Organização da Manutenção. ......................................................................................................... 25
Figura 9 - Classes ABC. .................................................................................................................................... 31
Figura 10 - Importância dos Componentes de Manutenção. .......................................................................... 31
Figura 11 - Padrões de Procura dos Componentes Selecionados (ano 2014). ................................................. 34
Figura 12 - Identificação dos Padrões de Procura “Irregular”. ........................................................................ 35
Figura 13 - Identificação do Método de Previsão Adequado. ......................................................................... 36
Figura 14 - Procura vs. Previsão; MSE ............................................................................................................. 40
Figura 15 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº de
Encomendas) ......................................................................................................................................... 54
Figura 16 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº Roturas
de Stock) ................................................................................................................................................ 55
Figura 17 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº Viaturas
em Espera) ............................................................................................................................................. 55
Figura 18 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nível de
Stock Médio).......................................................................................................................................... 55
Figura 19 - Procedimento para determinar o PE ............................................................................................. 59
Figura 20 – Procedimento para Implementar o Modelo Dinâmico ................................................................. 60
Índice de Tabelas
Tabela 1 - Modelo de Valorização do Após-Venda [1]. ..................................................................................... 6
Tabela 2 - Prazo de Entrega das Encomendas. ................................................................................................ 27
Tabela 3 - Componentes - ADI; CV2; Padrão de Procura; Método de Previsão. ............................................... 37
Tabela 4 - Constante de Suavização Indicada ................................................................................................. 38
Tabela 5 - Modelo Dinâmico PE; Componente 3 ............................................................................................. 43
Tabela 6 - Modelo Dinâmico PE; Componente_5 ............................................................................................ 44
Tabela 7 - Modelo Dinâmico PE; Componente 16 ........................................................................................... 44
Tabela 8 - Modelo Dinâmico PE; Componente 25 ........................................................................................... 44
Tabela 9 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 3) ....................................................... 47
Tabela 10 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 5) ..................................................... 48
Tabela 11 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 16) ................................................... 49
Tabela 12 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 25) ................................................... 50
Tabela 13 - Resultados do Modelo Dinâmico do PE ........................................................................................ 51
Tabela 14 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE do Q (Componente 3) ............................................ 53
VII
Lista de Acrónimos e Símbolos
ADI – Número médio de períodos entre duas procuras sucessivas (Average Inter-Demand Interva)
CO – Método de Croston Original
CV – Coeficiente de Variação
𝐷 – Procura
�̅� – Procura Média
𝑒𝑡 – Erro Percentual de Previsão
𝐸𝑡 – Erro de Previsão
𝐹𝑡 – Previsão da Procura
IST – Instituto Superior Técnico
LT – Prazo de Entrega (Lead Time)
MAD – Desvio Médio Absoluto (Mean Absolute Deviation)
MAPE – Erro Médio Percentual Absoluto (Mean Absolute Percentage Error)
MBC – Mercedes-Benz Comercial
ME – Erro Médio (Mean Error)
MMS – Método da Média Móvel Simples
MMP – Método da Média Móvel Ponderada
MPE – Erro Médio Percentual (Mean Percentage Error)
MSE – Erro Médio Quadrático (Mean Square Error)
𝑛 – Número de períodos históricos
NO – Nível Objetivo
NS – Nível de Serviço
P – Período de Revisão
𝑃𝑡 – Estimativa do intervalo médio entre procuras
PE – Ponto de Encomenda
𝑞 – Intervalo de tempo desde a última procura não-nula
Q – Quantidade de Encomenda
RMSE – Raiz do Erro Médio Quadrático (Root Mean Square Error)
RSE – Erro Médio Quadrático (Root Square Error)
SBA – Método de Syntetos & Boylan Approximation
SES – Método de Suavização Exponencial
SS – Stock de Segurança
SSE – Somatório do Erro Quadrático (Sum of Squared Error)
𝑍𝑡 – Estimativa do tamanho da procura
𝑍𝛼 – Variável Normal Reduzida
𝛼 – Constante de Suavização
𝜎𝑑 – Desvio Padrão diário do erro de previsão
VIII
1
1. Introdução
Este trabalho surge no âmbito da unidade curricular de Dissertação de Mestrado do curso de
Engenharia Mecânica do IST – Instituto Superior Técnico, tendo como objetivo apresentar o projeto
realizado em parceria com a empresa MBC – Mercedes-Benz Comercial.
1.1 Enquadramento
A indústria automóvel é, desde o seu início, uma das indústrias mais competitivas do mundo
empresarial. Desde cedo que as várias marcas e empresas que representam o sector automóvel
competem ferozmente entre si para se superarem umas às outras continuamente. O agravamento do
cenário económico-financeiro europeu nos últimos anos e o aumento substancial da exigência do
consumidor provoca nas empresas uma política de otimização dos seus serviços e produtos de forma
a se sobressaírem no mercado. Nos dias de hoje, a oferta ao consumidor do mercado automóvel
apresenta dimensões realmente elevadas, o que faz com que cada marca se foque em sobressair
relativamente aos seus concorrentes. A fiabilidade de uma marca é um conceito de grande relevância
de modo a angariar e manter clientes fidelizados a essa mesma marca. No sector automóvel esta
realidade toma proporções maiores do que em qualquer outra indústria. Na civilização moderna existe
uma grande dependência do automóvel, sendo que a utilização do mesmo pode ser comparada a uma
utilização contínua e sem interrupções. Esta utilização repetitiva faz com que o conceito da manutenção
seja encarado como um fator de grande importância e contributo para a credibilidade de uma marca. A
segurança dos condutores e dos passageiros é uma das maiores preocupações das marcas
construtoras, sendo que manutenções periódicas são obrigatórias de modo a prevenir a falha dos
veículos e evitar acidentes, salvaguardando a segurança dos passageiros. Além das intervenções
planeadas é bastante comum terem de ser realizadas manutenções não planeadas, o que faz com que
o conceito de “Manutenção” não possa ser dissociado da área operacional das empresas e marcas do
sector automóvel.
1.2 Motivação
Este projeto surge no âmbito da gestão da manutenção e pretende contribuir para a melhoria
da qualidade do serviço de manutenção prestado aos automóveis que dão entrada nas oficinas da
MBC. A empresa Mercedes-Benz Comercial está inserida no sector automóvel tanto na venda de
veículos como no serviço após-venda das viaturas. É precisamente no âmbito do “Serviço Após-Venda”
que este projeto foca o seu estudo, tentando contribuir para uma melhoria da qualidade deste serviço
da MBC. Como intervenções de manutenção implicam, muitas vezes, a necessidade de substituir
componentes, é necessário garantir a disponibilidade de componentes de substituição de acordo com
a sua procura. Desta forma, surge a necessidade de se praticar uma boa e eficiente gestão dos
componentes de manutenção de modo a que haja um equilíbrio entre a disponibilidade de stock e os
custos associados. É nesta gestão de componentes de manutenção e sua disponibilidade que incide o
estudo deste projeto, tentando contribuir para uma melhoria do serviço após-venda da MBC.
2
1.3 Objetivos
Esta dissertação surge do contexto descrito anteriormente focando-se na definição de
metodologias e soluções para garantir uma gestão de componentes de manutenção eficiente
contribuindo para uma disponibilidade de stock compatível com as necessidades requeridas. Desta
forma, pretende-se melhorar o compromisso entre os custos de stock, a operacionalidade da oficina e
a disponibilidade dos componentes de substituição. O cumprimento dos objetivos desta dissertação
passaram por:
Perceber todo o processo de manutenção inerente ao sector das oficinas da MBC;
Desenvolver uma metodologia de classificação de componentes de substituição tendo em
conta critérios como, a procura anual e mensal dos componentes, o seu custo unitário e o seu
impacto no volume de vendas anual;
Desenvolver um método que permita identificar e classificar um dado componente consoante
o padrão de procura apresentado;
Desenvolver uma metodologia que permita selecionar qual o método de previsão mais
adequado tendo em conta o padrão de procura identificado;
Desenvolver e apresentar um modelo dinâmico que ajuste automaticamente os parâmetros de
controlo e dimensionamento do stock de componentes de manutenção;
1.4 Metodologia
Este projeto foi realizado nas instalações da Mercedes-Benz Comercial sediada em Sintra
durante cerca de sete meses. Durante este tempo foi possível conhecer os vários sectores da empresa,
em especial as oficinas mecânicas e armazém de peças. Deste modo, foi possível dividir os métodos
utilizados para a dissertação do presente projeto em três fases distintas. Uma primeira fase consistiu
em tomar contacto com a realidade da Mercedes-Benz Comercial. Durante algum tempo foi feito o
acompanhamento do curso normal dos trabalhos referentes às oficinas de manutenção e reparação da
MBC. Através do contacto com a zona de receção dos clientes e suas viaturas, com a oficina mecânica
onde se excutam os trabalhos de manutenção e reparação, com o armazém de peças e com as pessoas
que compõem as equipas das diferentes áreas, foi possível recolher a informação necessária para
abordar o tema e definir o caso de estudo, tendo sido disponibilizado o registo das encomendas de
componentes de manutenção referentes ao ano de 2014.
Numa segunda fase, elaborou-se a revisão bibliográfica, com o objetivo de desenvolver
conhecimentos sobre as temáticas envolvidas na gestão dos componentes de manutenção.
A terceira fase consistiu no tratamento dos dados recolhidos e no desenvolvimento das
metodologias indicadas de modo a ser possível tirar conclusões e apresentar soluções sobre o
dimensionamento de stock de componentes de substituição.
3
1.5 Estrutura da Dissertação
O primeiro capítulo é composto pela introdução do projeto e da presente dissertação desta tese
de Mestrado;
O segundo capítulo constitui a revisão bibliográfica, onde são apresentados os conceitos e noções
de temas tais como:
o Serviço Após-Venda no Sector Automóvel;
o Manutenção;
o Gestão de Stocks;
o Padrões de Procura;
o Previsão da Procura.
O terceiro capítulo incide na contextualização do caso de estudo e pretende dar a conhecer a
empresa Mercedes-Benz Comercial, o tipo de infraestruturas e equipamentos que a compõem e a
forma como esta desenvolve a sua atividade no serviço após-venda tanto a nível de manutenção como
a nível da gestão dos materiais de manutenção.
O quarto capítulo apresenta o desenvolvimento do caso de estudo, sendo feita a descrição do
trabalho prático efetuado. Desenvolvem-se os métodos utilizados na classificação dos componentes
de manutenção, na seleção dos componentes a analisar, assim como na identificação dos padrões de
procura apresentados pelos componentes analisados. Neste capítulo é feita também a previsão da
procura de acordo com os padrões identificados, definindo-se posteriormente os níveis de stock
ajustáveis a vários cenários operacionais. Deste modo, expõem-se as metodologias seguidas e
apresenta-se e discute-se os resultados obtidos.
O quinto capítulo apresenta o procedimento a ter em consideração de modo a implementar as
metodologias desenvolvidas na presente dissertação.
O sexto capítulo expõe as conclusões do trabalho e apresenta as recomendações para
trabalhos futuros.
4
5
2. Revisão Bibliográfica
Este capítulo apresenta a revisão bibliográfica referente a temas abordados na compreensão
e dissertação deste projeto. São abordados temas como o “Serviço Após-Venda no Sector Automóvel”,
“Manutenção”, “Gestão de Stocks” e “Padrões de Procura e Previsão”, sendo apresentados os
conceitos e noções que lhes dizem respeito.
2.1 Serviço Após-Venda no Sector Automóvel
Ao longo do tempo os fabricantes de automóveis têm vindo a abordar o tema do serviço após-
venda de uma forma evolutiva: no início o após-venda era visto como uma parte superficial do negócio,
enquanto nos dias de hoje é visto como uma função crítica do mesmo. O facto de o serviço após-venda
contribuir para a rentabilidade e lealdade dos clientes, faz com que alguns fabricantes deem mais
atenção à área de peças e serviços [1].
Com a recessão económica as marcas construtoras de automóveis colocam uma atenção
redobrada no serviço após-venda, uma vez que os clientes tendem a adiar a compra de um novo
veículo, optando por perlongar o tempo de utilização do seu antigo carro, necessitando de uma melhor
e prolongada prestação dos serviços após-venda por parte da marca. O desafio do serviço após-venda
passa pelo facto de as marcas lutarem continuamente de modo a atingir um alto desempenho nas suas
operações [1].
2.1.1 Desafios no Após-Venda
Os desafios no sector após-venda são vários, sendo que lidar com o negócio de peças e
serviços, de modo a aumentar a fidelidade dos clientes, é um trabalho complexo. São necessárias
alterações importantes para atingir os resultados desejados tanto a nível organizacional, como de
processos e de tecnologias existentes. Os fabricantes de automóveis deparam-se com uma serie de
desafios, incluindo a diminuição na diferenciação tecnológica para os seus concorrentes, o declínio das
margens dos produtos e o aumento do custo dos serviços. Por outro lado, a indústria enfrenta um
crescimento mais lento, enquanto as expectativas dos clientes por uma melhor qualidade e melhor
serviço prestado aumenta [1].
O valor financeiro do sector após-venda de uma empresa é muito mais atraente do que o sector
de vendas de veículos [1]. A venda de veículos, por vezes, tem pouco impacto na capitalização de
mercado, no entanto um bom serviço após-venda tem uma correlação direta e positiva no
melhoramento da imagem de uma marca levando a uma fidelização dos clientes e repetição nas
compras dos produtos da marca. O negócio das peças pode ser responsável apenas por 10% a 15%
das vendas, mas tipicamente representa cerca de 25% a 50% dos lucros [1]. Deste modo, para atingir
a valorização pretendida do serviço após-venda, as empresas necessitam de tomar decisões
estratégicas de modo a fazer importantes alterações às já existentes organizações, processos e
tecnologias em todas as áreas-chave: peças e logística, serviços de suporte, gestão de receitas e
gestão de garantias.
6
As prioridades relacionadas com o após-venda passam por [1]:
Integrar novas marcas e acessórios;
Planear por completo a cadeia de abastecimento;
Centralizar e automatizar a gestão de inventário;
Criar serviços adicionais de modo a aumentar a satisfação do cliente;
Maximizar as receitas – preçário, promoções, etc;
Aumentar a disponibilidade de informação (técnica e de processos);
Aumentar a rentabilidade do serviço de fornecimento, aumentar satisfação do cliente e reduzir
preços de garantias;
Desenvolver capacidades de monitorização de desempenho para permitir melhorias.
2.1.2 Proposta de valorização do Após-Venda
O negócio do após-venda abrange temáticas como a gestão de peças (em particular operações
comerciais e logísticas) e a gestão de serviços (especialmente áreas relacionadas com a reparação e
manutenção de veículos). As empresas do sector automóvel procuram constantemente novas soluções
de modo a desenvolver e compreender as abordagens necessárias, melhorando as suas receitas, a
satisfação dos seus cliente e a sua cota no mercado.
A empresa de consultoria Accenture apresenta soluções para todas as principais áreas do ciclo
de vida do após-venda: gestão de receitas; peças e logística; serviços de suporte e gestão de garantias.
Estas quatro áreas são suportadas pelos departamentos do “Centro de Contacto de Clientes”
(Costumer Contact Center), dos “Serviços de Suporte” e dos “Sistemas de Informação Tecnológica”. O
modelo apresentado pela Accenture (Tabela 1) inclui sugestões complexas que foram estrategicamente
desenvolvidas de modo a proporcionar uma vantagem competitiva para as empresas do ramo
automóvel [1].
Tabela 1 - Modelo de Valorização do Após-Venda [1].
7
Peças e Logística:
Uma vez que a presente dissertação foca o seu estudo nos serviços após-venda do sector
automóvel, em particular na gestão de componentes de substituição, é necessário dar um maior
destaque à área de “Peças e Logística” (Tabela 1).
Há já algum tempo que as empresas se focam no melhoramento contínuo das operações
referentes à área “Peças e Logística” devido ao facto de que uma produtiva e eficiente gestão de peças
pode ao mesmo tempo reduzir os custos associados, aumentar o nível de serviço e aumentar a
satisfação do cliente [1]. Então, em oposição, uma indisponibilidade de peças pode causar atrasos nos
serviços prestados, insatisfação do cliente e pode mesmo levar à perda da confiança do cliente pela
marca. Posto isto, não é incomum ver as marcas fabricantes a procurar melhorar a capacidade de
previsão da procura e a implementar novos sistemas de encomenda de peças, de modo a permitir uma
maior eficiência na disponibilidade das mesmas, assim como ter iniciativas de avaliação dos fluxos de
distribuição, rotas de transporte e localização dos armazéns [1].
A excelência do serviço das peças e logística é um objetivo relevante para a maioria das marcas
do sector automóvel, uma vez que proporciona vários benefícios, tais como [1]:
Redução dos custos de inventário;
Redução dos custos de distribuição;
Redução dos custos de armazém;
Melhorias na disponibilidade e nos níveis de serviço.
Por tudo isto, facilmente se percebe que o sector das peças e logística é uma das áreas de
maior importância e que contribuem para uma boa qualidade dos serviços após-venda de uma empresa
do ramo automóvel. Este sector, quando bem planeado e gerido, é uma grande mais-valia para o bom
funcionamento dos trabalhos de manutenção, que são uma grande percentagem dos serviços
prestados no após-venda.
O após-venda é uma área de negócio que por vezes recebe pouca atenção, no entanto nos
dias de hoje o após-venda representa uma forte oportunidade de se alcançar uma alta performance e
gerar melhorias significativas a nível de receitas, custos operacionais, inventário de peças e níveis de
serviço apresentados [1].
8
2.2 Manutenção
A manutenção não pode ser dissociada dos serviços após-venda, sendo que é uma das suas
principais atividades. Posto isto, neste subcapítulo são apresentadas a principais noções sobre o
conceito de manutenção.
2.2.1 Conceitos de Manutenção
Vários autores definem o conceito de manutenção segundo diferentes visões, no entanto o
objetivo é transversal. A Norma NP EN 13306 [2] define manutenção como a “combinação de todas as
ações técnicas, administrativas e de gestão durante o ciclo de vida de um bem, destinadas a mantê-lo
ou repô-lo num estado em que possa desempenhar a função requerida”. Pinto [3] define manutenção
de igual forma, no entanto este introduz o conceito económico ao dizer que a manutenção é o “combinar
ações de gestão, técnicas e económicas, aplicadas aos bens para otimização do seu ciclo de vida”. No
entanto, Cabral [4] não se refere apenas ao tratamento de um bem, mas a um conjunto de bens
constituintes de um sistema ou instalação. Este afirma que manutenção é o “conjunto das ações,
destinadas a assegurar o bom funcionamento das máquinas e das instalações, garantido que estas
são intervencionadas nas oportunidades e com o alcance certo por forma a evitar que avariem ou
baixem de rendimento e, no caso de tal acontecer, que sejam repostas em boas condições de
operacionalidade com a maior brevidade, tudo a um custo global otimizado”. Posto isto, podemos
considerar que a manutenção consiste no conjunto de atividades organizadas com o objetivo de manter
um equipamento ou sistema no seu melhor estado operacional, com o menor custo possível.
A manutenção é parte importante dos objetivos globais de uma organização, uma vez que
afeta, diretamente, a rentabilidade dos processos de negócio. Por esse motivo, deve existir uma Gestão
da Manutenção, sendo este conceito definido segundo Cabral [5], como o “conjunto das ações
destinadas a encontrar e a situar o nível da manutenção no ponto de equilíbrio entre o benefício e o
custo que maximize o contributo positivo da manutenção para a rentabilidade da empresa”. Para tal ser
conseguido, a Norma EN 13306 [6] define gestão da manutenção como “todas as atividades de gestão
que determinam os objetivos, a estratégia e as responsabilidades respeitantes à manutenção e que os
implementam por meios, tais como o planeamento, o controlo e supervisão da manutenção e a melhoria
de métodos na organização, incluindo os aspetos económicos”.
2.2.2 Objetivos da Manutenção
De um modo geral os conceitos de manutenção passam por (1) evitar paragens levando a
perdas de produção; (2) diminuir tempos de imobilização; (3) reduzir tempos de intervenção através de
uma boa preparação do trabalho; (4) reduzir emergências e número de avarias; (5) aumentar o tempo
de vida das máquinas; (6) reduzir custos; (7) aumentar a segurança; (8) aumentar a fiabilidade de
sistemas de operações; (9) melhorar a qualidade de produção e satisfação do cliente. Estes objetivos
são generalizados, uma vez que cada um é resultado de diferentes tipos de manutenção.
9
2.2.3 Tipos de Manutenção
Os vários tipos de manutenção podem ser subdivididos como mostra a figura em baixo. Este
diagrama foi construído de acordo com informação retirada de diferentes fontes bibliográficas [4] [7].
Figura 1 - Tipos de Manutenção.
Num primeiro nível, define-se o tipo de manutenção como planeada ou não planeada. A
Manutenção Não Planeada é o tipo de manutenção aplicada após a ocorrência de uma avaria, por
outro lado a Manutenção Planeada surge antes que qualquer falha ou avaria ocorra, evitando assim
interrupções indesejáveis. Num segundo nível, pode-se definir a manutenção segundo diversos tipos,
sendo a Manutenção Curativa “a manutenção não planeada efetuada depois da deteção de uma
avaria e destinada a repor o bem num estado em que possa realizar uma função requerida” [4]. A
Manutenção de Melhoria “é um estilo de manutenção assumido e estimulado nos tempos de hoje,
destinado a melhorar o desempenho do equipamento no seu contexto” [4]. Este tipo de manutenção
passa por identificar uma alteração que pode melhorar a forma como o equipamento está a funcionar.
A Manutenção Preventiva é a manutenção efetuada segundo critérios pré-determinados com fim a
reduzir a probabilidade de um equipamento falhar. Esta prevenção de falhas é conseguida através da
aplicação de manutenções sistemáticas, condicionadas e inspetivas.
A manutenção sistemática “é a manutenção preventiva executada a intervalos de tempo pré-
estabelecidos ou segundo um número definido de unidades de funcionamento, sem controlo
prévio do estado do bem” [4];
A manutenção condicionada “é a manutenção preventiva baseada na vigilância do
funcionamento do bem e/ou parâmetros significativos desse funcionamento, integrando as
ações daí decorrentes” [4];
A manutenção de inspeção “procura deter falhas ocultas, isto é, bens que já se encontram
falhados mas que não proporcionam sinais exteriores denunciadores de tal condição. As falhas
ocultas só se revelam em resultado de testes de funcionamento no local, ou depois de
demonstrados em laboratório” [7].
Durante as intervenções de manutenção verifica-se quase sempre a necessidade de substituir
diversos componentes, o que faz com que a sua disponibilidade imediata seja um facto a ter em
atenção. Este cenário obriga que o capítulo seguinte (Gestão de Stocks) não possa ser dissociado do
tema da “Manutenção”.
10
2.3 Gestão de Stocks de componentes de manutenção
Desde cedo que o homem se deparou com o problema de os bens e produtos não serem
produzidos no local onde eram consumidos, não estando por isso acessíveis no instante em que eram
necessários. Surgiu então a necessidade de decidir entre o constante deslocamento, no sentido de
conseguir adquirir os produtos necessários, e o armazenamento dos mesmos, garantindo que quando
fosse preciso, os produtos estariam acessíveis de imediato. Henriques et al. [8], dizem que nos dias de
hoje “a produção ocorre apenas em locais bem definidos, frequentemente bem afastados dos locais de
procura e consumo, e tanto a produção como a procura surgem com cadências bem definidas e
diferenciadas, o que significa que a movimentação e armazenamento de bens e produtos é, mais do
que nunca, um problema atual cujo impacto económico importa reduzir e otimizar”.
O inventário, ou stock, é a acumulação e armazenamento de bens. Tipicamente, as empresas
mantêm inventários, pois garante uma disponibilidade de stock necessária à procura dos componentes.
2.3.1 Vantagens e Desvantagens de Stocks
A gestão de stocks é uma atividade muito importante para as empresas nos dias de hoje. As
vantagens da existência de stocks estão relacionadas tanto com a melhoria do serviço (capacidade de
satisfazer necessidades e requisitos do mercado num curto espaço de tempo), como com as economias
de custo [8]. Os stocks são por isso mantidos de modo a permitir uma maior disponibilidade de
produtos/serviços, aumentando assim a capacidade de manter elevados níveis de serviço.
Os stocks conduzem a economias associadas aos mecanismos de aprovisionamento e de
transporte. Ao ser feita uma encomenda de quantidade superior às necessidades imediatas, a empresa
poderá beneficiar de descontos de quantidade. Por outro lado, os custos unitários de transporte podem
ser reduzidos quando a encomenda associada é maior. A variabilidade característica do tempo de
produção e de transporte pode provocar incertezas com impacto nos custos operacionais, refletindo-se
assim no nível de serviço. Deste modo, os stocks servem também para amortecer estes impactos [8].
Não podem ser esquecidas um conjunto de desvantagens quantitativas e qualitativas inerentes
à existência de stocks. Como Henriques [8] afirma, “qualquer stock induz um custo de posse
relacionado com o custo de armazenagem (custo do espaço, da energia, da supervisão, dos seguros,
da deterioração …) e especialmente com o custo de oportunidade do capital associado ao valor dos
bens. Por outro lado, qualquer stock é considerado um desperdício, no sentido em que absorve capital
e não contribui diretamente para o valor dos produtos ou serviços fornecidos”.
Tendo isto presente, na realidade atual as empresas são confrontadas continuamente com o
desafio de fazerem uma boa gestão de stocks, reduzindo ao máximo os níveis de materiais
armazenados, não prejudicando contudo os níveis de serviço apresentados ao cliente.
11
2.3.2 Métodos de Revisão de Stock
À medida que os stocks vão sendo consumidos, surge a necessidade de haver reposição dos
mesmos, de forma a garantir a disponibilidade dos componentes que o constituem. No que diz respeito
ao conceito de “Gestão de Stocks” considera-se que na maioria dos casos é conhecida a procura, o
prazo de fornecimento e os custos associados. É a partir destas variáveis que se pode definir um
planeamento dos materiais na cadeia operativa e respetivos procedimentos de controlo [8]. Este
planeamento passa por fazer uma revisão de inventário recorrendo a modelos de reposição de stock.
Estes modelos, ou métodos de revisão de stock, são geralmente divididos em dois tipos: “Método de
Revisão Contínua” e “Método de Revisão Periódica” [9].
Método de Revisão Contínua (Modelo Q):
No modelo de revisão contínua, o nível de inventário é mantido continuamente sob observação,
fazendo-se uma nova encomenda imediatamente quando este fica abaixo de um nível de referência.
Posto isto, o princípio por trás deste método consiste em encomendar uma quantidade Q, quando o
stock atinge o nível de alerta (Ponto de Encomenda), sendo que esta chegará com um prazo de entrega,
LT (Lead Time), acordado.
Frequentemente verifica-se que a procura varia aleatoriamente em torno de um valor central
(média aritmética) enquanto o prazo de aprovisionamento é aproximadamente constante [9]. O nível
de stock para o qual se deve efetuar a nova encomenda é designado por ponto de encomenda (PE),
sendo este calculado de acordo com a seguinte expressão:
𝑃𝐸 = �̅� ∙ 𝐿𝑇 + 𝑆𝑆 (1)
Sendo que �̅� é a procura média (unidade/dia), 𝐿𝑇 o prazo de entrega (dias) e 𝑆𝑆 o stock de segurança.
Henriques et al. define o stock de segurança como uma “almofada” de materiais que compensa as
oscilações imprevisíveis da procura ou do fornecimento. Este stock de segurança, extra ao stock
regular, é determinado através de procedimentos estatísticos que quantificam a natureza aleatória das
variabilidades envolvidas.
Este parâmetro é calculado com base na definição de um determinado nível de serviço (α) e
na utilização da distribuição Normal reduzida. Para o modelo de revisão contínua o 𝑆𝑆 é definido pela
expressão:
𝑆𝑆 = 𝑍𝛼 ∙ 𝜎𝑑 ∙ √𝐿𝑇 (2)
Onde a variável Normal reduzida, correspondente ao nível de serviço (α), é dada por 𝑍𝛼, o desvio
padrão da procura por unidade de tempo (unidades/dia) é 𝜎𝑑. Este modelo de revisão contínua adequa-
se aos cenários em que se verifica uma, ou mais das seguintes situações [7]:
o Grande variação da procura;
o Custo unitário do componente elevado;
o Importância de um item considerável;
o Disponibilidade permanente de stock no fornecedor.
12
Método de Revisão Periódica (Modelo P):
O método de revisão periódica funciona de maneira diferente, uma vez que o nível de inventário
é revisto periodicamente. Este período de revisão é conhecido à partida e pode ser identificado como
período P.
Outro aspeto que difere este modelo do anterior é o facto de a quantidade encomendada Q ser
variável. Isto acontece, pois existe um nível objetivo (NO) de stock que deve ser mantido, o que faz
com que quando é feita a revisão de stock, a quantidade encomendada é a necessária de modo a repor
o inventário no seu nível definido.
Como no modelo anterior, verifica-se frequentemente que a procura varia aleatoriamente em
torno de um valor médio, enquanto o prazo de entrega é aproximadamente constante.
O Nível Objetivo (NO) a ser atingido com cada encomenda é calculado pela seguinte
expressão:
𝑁𝑂 = �̅� ∙ (𝐿𝑇 + 𝑃) + 𝑆𝑆 (3)
Sendo �̅� a procura média (unidade/dia), 𝐿𝑇 o prazo de entrega (dias), 𝑃 o período de revisão (dias) e
𝑆𝑆 o stock de segurança. Nesta situação o 𝑆𝑆 é calculado como no modelo anterior, no entanto tem de
se ter em conta o novo parâmetro 𝑃. Assim a expressão para calcular o stock de segurança é dada
por:
𝑆𝑆 = 𝑍𝛼 ∙ 𝜎𝑑 ∙ √𝐿𝑇 + 𝑃 (4)
Mais uma vez, 𝑍𝛼 é a variável Normal reduzida e corresponde ao nível de serviço (α). O 𝜎𝑑 é o
desvio padrão da procura por unidade de tempo (unidades/dia). O modelo de revisão periódica é
adequado quando se verifica uma, ou mais, das seguintes condições [7]:
o Reduzida variação da procura;
o Reduzida variação do prazo de aprovisionamento;
o Custo unitário do componente reduzido;
o Interesse em encomendar em grupo a um mesmo fornecedor.
13
2.4 Padrões de Procura e Previsão
2.4.1 Padrões de Procura
A “Procura” pode ser definida como a quantidade de um bem ser desejado por consumidores.
Este conceito da procura desempenha um papel importante na definição dos procedimentos de controlo
de stocks. Vários são os padrões que definem o tipo de procura, sendo que os mais significativos são
os seguintes:
Procura Perpétua, que tal como o nome indica, é aquela que se perspetiva contínua num
futuro indefinido [8];
Procura Sazonal, é aquela que é direcionada para uma ocasião específica do ano,
aumentando nessa altura;
Procura Irregular, apresenta períodos com procura muito reduzida ou nula, seguidos por
períodos com procura elevada. Nesta situação, o desvio padrão da procura é frequentemente
maior do que a procura média [8].
É precisamente este último padrão que merece especial atenção no contexto desta
dissertação, pois quando um dado componente apresenta uma procura inconstante e
imprevisível, no que diz respeito ao seu período entre procuras e quantidade procurada, surge
a necessidade de classificar este padrão de procura particular. Em 2001, Syntetos classifica
este padrão de procura, baseando-se no critério de Williams modificado [10], em quatro
categorias, “Intermitente”, “Errática”, “Smooth” e “Lumpy” [11]:
Intermitente: A procura é nula em alguns períodos de tempo, mas esta quando acontece
é pouco variável;
Errática: A quantidade média procurada é bastante variável, mas apresenta períodos
entre procura consecutivas regulares;
Smooth: Tanto a quantidade como o período de procura são pouco variáveis;
Lumpy: É quando um componente apresenta alguns períodos de procura nula, sendo que
quando esta acontece a quantidade procurada é bastante variável.
2.4.2 Previsão da Procura
O conceito de previsão é a atividade de prever uma condição futura com a maior precisão
possível. A atividade de previsão utiliza dados históricos, níveis de atividades atuais e informações
sobre o planeamento de forma a prever níveis de atividades futuros. Em termos operacionais, as
previsões são geralmente a curto-prazo. Assim, uma previsão geralmente representa uma estimativa
da procura semanal ou mensal. O processo de previsão deve seguir alguns passos básicos [12]:
Caracterização do Problema: Normalmente é considerado o passo mais difícil. Envolve um
entendimento profundo de como a previsão será usada e qual o enquadramento da mesma no
cenário da empresa;
Recolha de Informação: Recolha de todos os dados históricos necessários ao processo;
14
Análise Preliminar: Análise e inspeção dos dados recolhidos. Passa pela representação
gráfica da informação de modo a analisar os pontos relativos à tendência, sazonalidade, ciclos
e identificar pontos de dados não padronizados;
Escolha do Método de Previsão Apropriado: Seleção do método de previsão e dos
intervalos de tempo e de horizonte apropriados. O horizonte de previsão varia entre curto prazo
(menos de três meses), médio prazo (entre três meses a dois anos) e longo prazo (mais de
dois anos);
Avaliação dos Resultados Obtidos: Uma vez selecionado e utilizado, o método de previsão
deve ser avaliado considerando os seus prós e contras, e quando fica disponível, comparar a
previsão com os dados reais.
2.4.3 Métodos de Previsão da Procura
Não se pode considerar que existe apenas um método de previsão compatível para todas as
situações. De maneira a lidar com esta realidade, vários métodos de previsão foram desenvolvidos ao
longo do tempo. Estes métodos podem ser divididos em duas categorias principais: Quantitativa e
Qualitativa. Na figura 2 são apresentadas algumas das mais relevantes categorias e alguns dos
exemplos de métodos de previsão existentes na bibliografia consultada [12] [13]:
Figura 2 - Categorias e Exemplos de Métodos de Previsão.
Na categoria “Qualitativa” os métodos baseiam-se na “adivinhação experiente” [13]. Este tipo
de abordagem não requer informação quantitativa, mas sim conhecimento qualitativo suficiente. Estes
métodos são particularmente adequados quando não há informação histórica ou quando ocorrem
mudanças significativas nas situações existentes. Alguns exemplos deste tipo de métodos são [12] [13]:
Método Delphi – consiste em uma técnica de comunicação estruturada onde especialistas
respondem a questionários em duas ou mais rondas. Após cada ronda, é fornecido um resumo
anónimo das previsões da ronda anterior, encorajando os especialistas a rever as suas
respostas. Espera-se que durante o processo a gama de respostas diminua, fazendo com que
o grupo convirja para uma resposta “correta”;
15
Pesquisa de Mercado – baseia-se em estimativas ou opiniões. Muitas vezes as empresas
procuram outras companhias especializadas neste tipo de análises para fazer as previsões.
Estas baseiam-se principalmente em questionários e entrevistas de forma a obterem os dados
de que necessitam;
Analogias Históricas – consistem em procurar modelos nos quais se pode basear a previsão,
normalmente associados a produtos semelhantes ou relacionados, como complementares ou
substitutos. Estima-se que o comportamento da procura destes produtos, seja igual ou pelo
menos semelhante ao do artigo para o qual se está a fazer a previsão;
Na categoria “Quantitativa“ os métodos utilizados baseiam-se em algoritmos de complexidade
variável, cada um tendo as suas próprias propriedades. A precisão e o esforço de implementação
desses algoritmos são fatores que devem ser considerados na escolha do método apropriado. Este
tipo de métodos é utilizado quando há informação histórica quantitativa suficiente, assumindo que
alguns dos aspetos registados continuaram no futuro.
Tipos de Series Temporais:
A categoria de “Séries Temporais” engloba os métodos que tentam prever o que se vai passar
no futuro tendo por base dados históricos. São identificáveis os principais padrões apresentados na
figura 3 [12]:
Estacionário (a) – o padrão que apresenta uma série de dados com características
estacionárias cujos valores oscilam em torno de um valor constante;
Crescente ou Tendência (b) – padrão de crescimento/declínio a longo prazo;
Sazonal (c) – padrão cíclico que se repete em intervalos fixos;
Tendência Sazonal (d) – semelhante ao sazonal, mas o comprimento e magnitude do ciclo
pode variar.
Figura 3 - Principais padrões identificáveis nos métodos de previsão quantitativos [12].
16
Nota-se que normalmente as séries de dados reais apresentam combinações dos padrões
anteriores, sendo este um dos factos que faz o conceito de previsão interessante e desafiante. Posto
isto, existem diversos métodos de previsão usando séries temporais sendo alguns deles: Método de
Média Móvel Simples, Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial Simples e Método de Croston
[12] [13].
2.4.3.1 Método da Média Móvel Simples
O método da média móvel simples (MMS) é eficiente quando se espera que os níveis de
procura não aumentem nem diminuam rapidamente e quando não existe um comportamento sazonal,
ou seja quando o padrão apresentado é estacionário [12]. As médias móveis são, normalmente,
centradas à volta de um valor médio, contudo é conveniente utilizar dados anteriores para fazer uma
previsão futura. A principal desvantagem deste método é a quantidade de dados necessários. Uma
fórmula para o cálculo deste tipo de previsão é [12]:
𝐹𝑡 =
𝐷𝑡−1 + 𝐷𝑡−2 + 𝐷𝑡−3 + ⋯ + 𝐷𝑡−𝑛
𝑛
(5)
Onde:
𝐹𝑡- Previsão a calcular para o período t;
𝑛 - Número de períodos históricos;
𝐷𝑛- Procura verificada no período n.
2.4.3.2 Método da Média Móvel Ponderada
O método da média móvel ponderada (MMP) é semelhante ao anterior no entanto atribui-se
pesos aos dados utilizados, podendo-se por exemplo considerar que os dados dos períodos mais
recentes têm maior importância para o cálculo da previsão do que os mais antigos. Uma vantagem
deste método é o facto de se tornar aplicável a produtos com comportamentos sazonais, atribuindo-se
uma importância maior a períodos semelhantes [12] [13].
2.4.3.3 Método de Suavização Exponencial Simples
O método de suavização exponencial simples (SES) é o mais usado de todas as técnicas de
previsão, fazendo parte da grande maioria dos softwares existentes para este efeito. Seis razões fazem
com este método seja tão bem aceite [12]:
Os modelos exponenciais possuem um bom desempenho em termos da sua precisão;
A formulação é relativamente simples;
O utilizador é capaz de entender a forma como o modelo funciona;
As necessidades de computação são baixas;
O armazenamento de dados é limitado pelos poucos dados necessários;
Os testes de precisão do modelo são fáceis de realizar.
17
A principal vantagem deste método é o facto de necessitar de menos dados históricos relativamente
aos métodos anteriormente considerados, assim como o facto de apenas necessitar de três inputs:
previsão mais recente, o real valor da procura observado no período anterior e a constante de
suavização (α) [13].
A Constante de Suavização (α) representa a velocidade de reação a diferenças entre a
previsão e o valor real observado. Esta constante é determinada pela natureza do produto e pelo
sentido crítico de quem faz a previsão. Valores baixos (5% a 10%) devem ser utilizados para produtos
com uma procura relativamente estável, enquanto valores mais altos (15% a 30%) são utilizados para
produtos que registem crescimento/decrescimento na procura, deste modo dá-se maior importância a
este crescimento. É possível formular este método de acordo com a expressão seguinte [12] [14]:
𝐹𝑡 = 𝛼 ∙ 𝐷𝑡−1 + (1 − 𝛼) ∙ 𝐹𝑡−1 (6)
Onde:
𝐹𝑡- Previsão a calcular para o período t;
𝐹𝑡−1- Previsão calculada para o período anterior a t;
𝐷𝑡−1- Procura verificada no período anterior a t.
𝛼 - Constante de suavização;
2.4.3.4 Método de Croston Original
O método de Croston Original (CO), criado em 1972 por Croston, é uma estratégia
regularmente utilizada na previsão, quando a procura é considerada irregular [15]. Este método consiste
em duas etapas envolvendo previsões sobre elementos não nulos da serie temporal. Primeiro são feitas
estimativas de “suavização exponencial” sobre a dimensão média da procura, Zt, estimando de seguida
o intervalo de tempo médio entre procuras, Pt [13] [15] [16]. Deste modo, o método atualiza as previsões
apenas após ocorrer uma procura e incrementa a contagem dos períodos de tempo quando a procura
é nula num período. No final, para calcular a previsão de procuras futuras, Ft, é feito o quociente entre
a dimensão estimada da procura e o intervalo de tempo entre procuras não nulas. O método pode ser
aplicado como se mostra de seguida.
Sabendo que:
𝐷𝑡- Procura verificada no período t;
𝐹𝑡- Previsão a calcular para o período t;
𝑍𝑡- Estimativa da dimensão da procura no período t;
𝑃𝑡- Estimativa do intervalo médio entre procuras;
𝑞 - Número de intervalos de tempo desde a última procura não-nula;
𝛼 - Constante de suavização;
18
Inicialização do Método
A inicialização do método consiste em verificar a procura do primeiro período. Se esse valor for diferente
de zero, assume-se esse mesmo valor para a estimativa da procura Zt. Neste caso considera-se o Pt
igual a 1. Quando a procura é nula no primeiro período, o Zt é igualado a 1 e o Pt é 2. De modo a ser
mais claro a compreensão deste método são apresentados as seguintes linhas de código [16]:
If D1 ≠ 0:
𝑍0 = 𝐷1 , 𝑃0 = 1
If D1 = 0:
𝑍0 = 1 , 𝑃0 = 2
Cálculo dos Parâmetros de Previsão
Os parâmetros de previsão Zt e Pt são determinados como se segue:
If 𝐷𝑡 = 0:
𝑞 = 𝑞 + 1
Else
𝑍𝑡 = 𝑍𝑡−1 + 𝛼[𝐷𝑡−1 − 𝑍𝑡−1] (7)
𝑃𝑡 = 𝑃𝑡−1 + 𝛼[𝑞 − 𝑃𝑡−1] (8)
𝑞 = 1
Endif
Previsão da Procura
A previsão da procura é feita, para todos os períodos com procura não nula, através da equação:
𝐹(𝑡) =
𝑍𝑡
𝑃𝑡
(9)
2.4.3.5 Método de Syntetos & Boylan Approximation Este método (SBA) é também direcionado para padrões de procura do tipo irregular, sendo que
em 2001, Syntetos [11] classificou em quatro quadrantes o padrão de procura irregular. Estas quatro
categorias do padrão de procura irregular podem ser representadas graficamente de acordo com a
figura 4. O autor teve em consideração dois eixos:
o Average Inter-Demand Interval (ADI): Número médio de períodos entre duas procuras
sucessivas;
o Quadrado do Coeficiente de Variação (CV2): Quadrado do quociente entre o desvio padrão
dos valores de procura e a procura média ao longo dos vários períodos de procura;
19
Este formato de categorização deve sugerir os diversos meios de tratar as categorias resultantes
no que diz respeito aos métodos de previsão. Syntetos (2001) fê-lo usando dois métodos de previsão:
Método de Croston e Método de Suavização Exponencial Simples [11].
Em 2005, Syntetos e Boylan [17] reexaminaram a comparação feita entre os métodos de
Croston e SES tendo este estudo sido baseado nos erros de previsão obtidos. Os autores apresentaram
quais os métodos mais indicados a utilizar de acordo com os padrões de procura identificados. Mais
uma vez consideraram os valores ADI e CV2 seguintes para definir os quatro quadrantes:
𝐴𝐷𝐼 = 1,34 (10)
𝐶𝑉 2 = 0,28 (11)
Na figura 4 é possível identificar os métodos de previsão sugeridos pelos autores, tendo em
conta os valores “cut-off” e o padrão de procura apresentado.
Figura 4 - Métodos de Previsão por Categorias de Padrão de Procura [17].
Assume-se então que para os componentes que apresentem um padrão de procura do tipo
Errática, Lumpy e Intermitente o método de previsão sugerido é o Método de Croston (CO). Para os
componentes com uma procura do tipo Smooth, o método sugerido é o Método de Suavização
Exponencial Simples (SES).
Contudo, mais tarde os mesmos Boylan e Syntetos [18] obtiveram um método associado com
o método de Croston original em que simplesmente é adicionado um fator de correção no quociente
final que determina a previsão da procura não nula (12). Posto isto, a inicialização deste método é
semelhante ao CO, sendo a previsão da procura dada pela seguinte expressão:
𝐹(𝑡) = (1 −
𝛼
2) ∙
𝑍𝑡
𝑃𝑡
(12)
20
2.5 Precisão da Previsão
Um erro de previsão é definido com sendo a diferença entre o valor verificado de procura e o valor
previsto. Este valor pode ser negativo, caso a previsão seja maior que o valor real, ou positivo caso o
oposto se verifique. Surge então a necessidade de quantificar esta variação entre a previsão e o valor
real. Vários métodos foram desenvolvidos de modo a precisar a previsão efetuada, entre eles: “Mean
Error”, “Mean Absolute Deviation”, “Mean Square Error”, “Root Mean Square Error”, “Sum of Squared
Errors”, “Sum of Squared Errors”, “Mean Percentage Error” ou “Mean Absolute Percentage Error” [12]
[13] [19].
Erro Médio (Mean Error – ME):
𝑀𝐸 = ∑
𝐸𝑡
𝑛
𝑛
𝑡=1
(13)
Desvio Médio Absoluto (Mean Absolute Deviation – MAD):
𝑀𝐴𝐷 = ∑
|𝐸𝑡|
𝑛
𝑛
𝑡=1
(14)
Erro Médio Quadrático (Mean Square Error – MSE):
𝑀𝑆𝐸 = ∑
(𝐸𝑡)2
𝑛
𝑛
𝑡=1
(15)
Raiz do Erro Médio Quadrático (Root Mean Square Error – RMSE):
𝑅𝑀𝑆𝐸 = [∑(𝐸𝑡)2
𝑛
𝑛
𝑡=1
]
12⁄
(16)
Somatório do Erro Quadrático (Sum of Squared Error – SSE):
𝑆𝑆𝐸 = ∑ 𝐸𝑡
2
𝑛
𝑡=1
(17)
Erro Médio Percentual (Mean Percentage Error – MPE) :
𝑀𝑃𝐸 = ∑
𝑒𝑡
𝑛
𝑛
𝑡=1
(18)
Erro Médio Percentual Absoluto (Mean Absolute Percentage Error – MAPE):
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑
|𝑒𝑡|
𝑛
𝑛
𝑡=1
(19)
Onde:
𝐸𝑡 = 𝐷𝑡 − 𝐹𝑡
21
3. Contextualização do Caso de Estudo
Neste capítulo dá-se a conhecer a empresa Mercedes-Benz Comercial (MBC), na qual foi
desenvolvido o presente projeto. São apresentados os vários sectores que constituem a MBC, as suas
infraestruturas e equipamentos, assim como a forma como se desenvolvem as atividades de
manutenção e gestão dos materiais de manutenção.
3.1 Mercedes-Benz Comercial
O ano de 1876 é considerado o ano do nascimento do automóvel moderno quando Karl Benz
inventou o Benz Patent-Motorwagen, sendo que a marca Mercedes-Benz foi criada mais tarde em 1926.
A atividade da marca Mercedes-Benz em território nacional teve início em 1936 quando a sua
representação foi atribuída à firma C.Santos S.A. Em 1989 a firma foi adquirida pelo grupo Daimler-
Benz, dando origem à atual Mercedes-Benz Portugal S.A.
Associada à Mercedes-Benz Portugal está a Mercedes Benz Comercial – MBC, concessionário
da marca em Portugal e uma empresa do Grupo Daimler AG. Concessionária e oficina autorizada
Mercedes-Benz e Smart, desde abril 2004, a MBC está presente em todos os segmentos da gama
Mercedes-Benz – Ligeiros de Passageiros, Comerciais Ligeiros e Pesados, Smart, assim como
assistência de Autocarros. Atualmente dispõe de instalações em Sintra e Alverca, oferecendo aos seus
clientes serviços tanto na comercialização como na assistência “Após Venda” dos seus veículos [20].
A Mercedes Benz Comercial, Sintra (figura 5), conta com uma área de construção superior a
10.000m2, que contempla um salão de exposição com 2.000m2, uma oficina para Automóveis e
Comerciais Ligeiros com cerca de 4.450m2, e uma área reservada para a venda de peças ao balcão
[20].
Figura 5 - Mercedes-Benz Comercial.
A MBC tem como uma das suas principais atividades garantir a assistência técnica da marca.
É da maior importância que a MBC apresente uma elevada fiabilidade e qualidade dos seus serviços
de modo a garantir a angariação e a fidelização dos seus clientes. Para tal é necessário que as
operações de manutenção e reparação sejam efetuadas com a melhor eficiência e produtividade
possível, cumprindo os prazos previstos e qualidade garantida pela marca.
22
3.2 Atividades do Serviço Após-Venda
A Mercedes-Benz Comercial é uma entidade de retalhista da marca Mercedes-Benz em
Portugal, tendo como principais atividades a comercialização dos veículos Mercedes-Benz e Smart,
assim como a assistência no serviço após-venda. É no Serviço Após-Venda que a MBC centra grande
parte da sua atividade de negócio.
A Mercedes-Benz considera que a satisfação dos seus clientes é fundamental para a sua
competitividade no mercado automóvel, considerando por isso que o serviço após-venda é uma área
de negócio crítica para essa satisfação. Os vários sectores que englobam as atividades do serviço
após-venda da MBC são:
Contact Center: Este departamento destina-se a criar o contacto com o cliente, de modo a
mantê-lo a par dos serviços e condições disponibilizadas pela MBC. O contact center foca-se
também no acompanhamento da viatura de cada cliente, sendo que o cliente é notificado assim
que a data das manutenções periódicas se aproxima, dando oportunidade ao cliente de fazer
uma marcação consoante a sua disponibilidade. A MBC tem também disponível um serviço de
recolha e entrega da viatura, de modo a facilitar as deslocações do cliente até às instalações
da MBC – Sintra.
Receção: Quando o cliente necessita dos serviços prestados pela MBC, é à receção que este
se deve dirigir. Os rececionistas da MBC prestam um atendimento personalizado tentando
corresponder às necessidades de cada cliente. É o rececionista que faz o encaminhamento do
processo para a oficina, dando conhecimento ao cliente de todas as intervenções necessárias.
O rececionista tem o papel importante de fazer o elo de ligação entre o cliente e o serviço após-
venda da MBC;
Oficina Mecânica: Todos os trabalhos de manutenção necessários a efetuar nas viaturas que
dão entrada na MBC são encaminhados para a oficina mecânica, onde técnicos especializados
e qualificados executam as operações da manutenção necessárias;
Oficina de Colisão: É na oficina de colisão que têm lugar operações de reparação. Estas
intervenções são destinadas aos casos em que existe a necessidade de reparar componentes
danificados devido à ocorrência de danos de carroçaria. Na oficina de colisão também se
efetuam os trabalhos de repintura e caso seja necessário substituir algum componente devido
aos eventos de sinistros, a oficina de colisão também tem capacidade para efetuar essa
operação;
Balcão de Peças e Acessórios: Esta área destina-se ao serviço de atendimento ao público.
Caso um cliente necessite de adquirir um componente ou acessório da marca Mercedes-Benz,
o balcão de peças e acessórios presta o atendimento necessário para se proceder à compra
dos mesmos.
23
3.3 Manutenção na Mercedes-Benz Comercial
Com uma diferença entre veículos e modelos tão grande e devido à quantidade, variedade,
complexidade e importância dos componentes que os compõe, a Mercedes-Benz Comercial tem
obrigatoriamente de garantir uma correta manutenção dos mesmos, de modo a assegurar que o serviço
prestado e imagem apresentada vão ao encontro do esperado e exigido pelos seus clientes. Tudo isto
implica que a gestão da manutenção seja uma área de elevada importância para a empresa. De modo
a proporcionar uma boa gestão da manutenção é bastante importante que se dê especial atenção à
gestão dos materiais de manutenção.
Na MBC existem dois tipos de intervenções de manutenção que podem ocorrer: planeadas e
não planeadas. No entanto, a realidade presente na MBC não segue com rigor as classificações de
manutenção sugeridas pela bibliografia. Verifica-se uma adaptação destas classificações ao cotexto da
atividade da empresa. Posto isto, os vários tipos de intervenção de manutenção praticados na MBC
são classificados como:
Manutenção Preventiva e de Inspeção: Intervenções periodicamente planeadas com o
objetivo de verificar o correto funcionamento dos componentes. Este tipo de manutenção tem
também o objetivo de substituir materiais, previamente definidos, de modo a prevenir a falha
dos mesmos. Estas manutenções são periódicas e são efetuadas segundo intervalos de tempo
pré-planeados, sendo estes intervalos estipulados em anos ou quilómetros percorridos. A
empresa refere-se a este tipo de manutenção como “Manutenções Periódicas”;
Manutenção Curativa: Ações de manutenção, não planeada, efetuadas depois da deteção de
uma avaria ou falha. Estas destinam-se a repor um componente no seu estado de
funcionamento normal. Cada vez mais a manutenção realiza-se recorrendo à substituição do
componente em vez da sua reparação, sendo que regularmente os componentes são
substituídos por um componente novo. No entanto, na oficina de colisão realizam-se
intervenções de reparação dos componentes quando estes se danificam devido à ocorrência
de danos de carroçaria. Nestas situações os componentes são reparados, voltando ao seu
estado normal de funcionamento. A empresa refere-se a este tipo de manutenção como
“Intervenções de Reparação” e “Intervenções de Chapa”, caso o trabalho seja realizado na
oficina de colisão.
Manutenção de Melhoria: Intervenções desencadeadas pelo controlo de qualidade contínuo
efetuado pela Mercedes-Benz. Estas situações surgem quando após a introdução de um
veículo no mercado são detetadas possíveis anomalias em certos componentes. Mesmo que
não se verifiquem avarias ou falhas no componente em questão, mas caso a marca detete essa
possibilidade, é enviado uma carta ao cliente a fazer o recall do veículo. Deste modo, a viatura
dá entrada na oficina e o componente é reparado ou substituído. Na empresa este tipo de
manutenção é designado como “Ações de Serviço”;
24
3.3.1 Infraestruturas e Equipamentos
Atualmente a MBC - Sintra presta o serviço de assistência técnica nas suas oficinas
conseguindo assumir os vários tipos de manutenção e reparação necessários.
A oficina mecânica pode ser dividida em três sectores:
Mecânica: Zona onde são efetuados as manutenções periódicas obrigatórias, manutenções
curativas e ações de serviço. Este sector é constituído por cerca de 26 mecânicos
especializados com um total de 18 elevadores, possibilitando a correta realização dos trabalhos
de manutenção. As infraestruturas e equipamentos disponíveis permitem acolher um volume
de trabalho de cerca de 28 viaturas em simultâneo;
Colisão: Sector com uma equipa especializada e qualificada constituída por 5 mecânicos,
prestando todo o apoio em questões de chapa e carroçaria. Tem também disponíveis 6
elevadores/boxes de modo a efetuar trabalhos de manutenção e substituição dos materiais e
componentes necessários. Neste sector existe uma área destinada exclusivamente à pintura
tendo atualmente 4 pintores especializados nesta atividade, com duas cabines de pintura
disponíveis;
“Clássicos” e Preparação: Neste sector são efetuados dois tipos de trabalhos distintos. A
oficina de clássicos presta o serviço de manutenção a veículos, que como o nome indica, são
considerados clássicos. Estes são veículos que já não são comercializados pela marca e que
por isso devem ser abordados de modo diferente. Também é nesta área que têm lugar os
trabalhos de preparação. É aqui que um veículo novo, acabado de chegar da fábrica, é
preparado para ser entregue ao cliente. Este sector é constituído por 5 mecânicos (2 para
clássicos e 3 para preparação) com 7 elevadores disponíveis
Figura 6 - Oficina Mecânica; Oficina de Colisão; Oficina de Clássicos.
Existe ainda um “Balcão de Peças e Acessórios”, forte sector de negócio da MBC, que possibilita
aos seus clientes adquirir peças e acessórios originais com garantia Mercedes-Benz. Mesmo que
o cliente efetue os trabalhos de manutenção exteriormente, este pode adquirir as peças no balcão
de venda.
Figura 7 - Balcão de Peças e Acessórios.
25
3.3.2 Organização da Manutenção
Quando um cliente necessita dos serviços após-venda da MBC, quer tenha sido convocado
pelo Contact Center ou esta necessidade surja espontaneamente, o cliente dirige-se à receção da MBC.
Os rececionistas irão tomar conta de cada ocorrência, prestando um serviço personalizado de acordo
com as necessidades do cliente. Após uma primeira abordagem e tendo sido definido o problema a
tratar, o processo é encaminhado para a oficina Mecânica sendo aberta uma “ficha de obra” de modo
a haver um controlo e acompanhamento das intervenções de manutenção.
Figura 8 - Organização da Manutenção.
A figura 8 mostra resumidamente a organização da manutenção na MBC. Numa primeira fase
é feito o diagnóstico da viatura com o objetivo de detetar quais os materiais de manutenção que devem
ser substituídos e/ou reparados. Nesta mesma fase é feito o orçamento da obra de modo a apresentar
ao cliente o valor previsto. Desta forma o cliente pode ou não optar por avançar com os trabalhos de
manutenção. Caso este não dê aprovação, o carro dá saída das instalações da MBC.
26
Após a aprovação do cliente para o avanço das operações, são requisitados os componentes
necessários, sendo que caso não haja disponibilidade de stock em Sintra terão de ser feitas as
respetivas encomendas. Assim que os materiais são recebidos e fiquem disponíveis, os trabalhos de
manutenção são iniciados por parte dos mecânicos das oficinas. Os mecânicos são alvo de um
constante controlo face à sua eficiência. Quanto maior a sua produtividade mais viaturas dão entrada
e saída das oficinas, o que representa uma maior faturação no final do mês para a MBC. Uma vez que
os trabalhos de manutenção estejam finalizados e logo que as viaturas se encontrem prontas para
serem entregues ao cliente, é feita a faturação da obra e o respetivo pagamento por parte do cliente.
Até ao momento em que o pagamento é efetuado o carro fica em espera para ser entregue. No final de
todo este processo dá-se o fecho da ficha de obra correspondente que fica disponível numa base de
dados para futuras consultas e controlo dos trabalhos e faturações.
Toda a organização da manutenção é efetuada com o auxílio do software Autoline CDK, que
dá o apoio necessário a todos os trabalhos do serviço após-venda na MBC. Este programa é projetado
para ajudar as oficinas, fornecendo ferramentas intuitivas que permitem o controlo de todos os trabalhos
e armazenamento de informação.
3.3.3 Gestão dos Materiais de Manutenção
A Mercedes-Benz Comercial tem uma equipa responsável pela gestão dos materiais de
manutenção, prestando apoio às suas oficinas. Nas instalações da MBC - Sintra existe um armazém
de peças onde estão disponíveis os componentes necessários aos trabalhos de manutenção. Quando
um mecânico necessita de um certo componente, este faz a requisição aos técnicos de armazém que
têm a função de o disponibilizar. No entanto, o armazém de Sintra não tem capacidade para alimentar
a totalidade das necessidades das oficinas, contendo apenas um pequeno stock para os componentes
procurados com grande regularidade. De facto, o armazém central de peças da MBC, está situado em
Espanha, assume-se como o grande fornecedor de componentes para as oficinas de Sintra.
Existem contudo, situações em que certos componentes não se encontram disponíveis tanto
em Sintra como no armazém de Espanha, tendo de ser encomendados a uma terceira fonte situada na
Alemanha. Este tipo de requisições é denominado, pelos colaboradores da MBC, como requisição à
fábrica. No entanto trata-se de um centro de logístico central que é alimentado pelas diferentes fábricas
que fabricam os vários tipos de componentes. Estas situações são de abastecimento mais dispendioso,
levando por vezes a tempos de espera na ordem de semanas ou meses para a receção de peças.
Podem ainda surgir situações em que materiais de manutenção são adquiridos a fornecedores externos
à empresa. É então possível identificar os pedidos de materiais de manutenção segundo vários modos
de aquisição dos materiais:
Fornecedor: Encomendas realizadas a um fornecedor externo. Acontece quando surge a
necessidade de rapidamente adquirir um artigo que não se encontra disponível em stock. Assim
faz-se a aquisição do item a um vendedor externo à rede da Mercedes-Benz;
Stock: Encomendas realizadas em Stock, ou seja, são todas as encomendas feitas ao
armazém central de Espanha. No entanto quando um componente está disponível no stock de
Sintra também se considera este mesmo modo de aquisição;
27
Urgente: Quando existe urgência no prazo de entrega de um componente, a encomenda é
feita a Espanha em modo “urgente”, implicando um acréscimo no custo de aquisição da peça;
Fábrica: Quando um componente não está disponível em Espanha e existe urgência na sua
aquisição, a encomenda é realizada diretamente ao centro de logística da Mercedes na
Alemanha, implicando também um acréscimo no custo do componente. Estas situações são
tidas sempre como casos urgentes.
Consoante o modo como é feita a encomenda, o prazo de entrega varia de acordo com os
valores indicados na tabela 2. Existem por vezes situações inesperadas que fazem com que os
seguintes prazos não sejam cumpridos. No entanto estes valores são tidos como referências para o
prazo de entrega das encomendas.
Modo de Aquisição Prazo de Entrega
Sintra Imediato
Stock Normal (Espanha) 2 dias
Urgente (Espanha) 1 dia
Fábrica Urgente (Alemanha) 5 dias
Tabela 2 - Prazo de Entrega das Encomendas.
O controlo e gestão do stock de armazém é realizado com o auxílio do programa RIMS, um
software destinado a proporcionar uma melhor e fácil gestão de stock, podendo ser parametrizado de
acordo com as necessidades de cada empresa. No caso da MBC, a gestão dos materiais de
substituição segue o “Modelo de Ponto de Encomenda”. Ou seja, assim que o RIMS deteta que o nível
de stock atinge um valor mínimo pré-definido, notifica o técnico responsável de modo a que este efetue
a encomenda necessária para repor o stock no nível pretendido. Embora o software controle e forneça
toda a informação necessária para a gestão dos materiais de manutenção, é possível ao técnico de
peças alterar a quantidade de encomenda consoante as necessidades do momento. Além disto, o
técnico pode utilizar a sua intuição e experiência tendo em atenção a procura recente de um dado
artigo, fazendo uma previsão para um futuro próximo. Em qualquer altura e sempre que seja pertinente,
o técnico responsável pode alterar os parâmetros introduzidos no RIMS. Entre vários parâmetros pode-
se ajustar o stock de segurança, o ponto de encomenda ou o stock máximo necessário, sendo assim
possível cumprir com as necessidades da procura de componentes.
A Gestão dos Materiais de Manutenção é uma área crítica e de grande importância para o bom
funcionamento dos trabalhos de manutenção na MBC. Uma rotura de stock poderá resultar em tempos
de inoperação das viaturas. Quer isto dizer que, toda a viatura que não é reparada por aguardar a
receção de um componente, é considerada como estando inoperativa. É precisamente neste contexto
que este trabalho incide o seu estudo, tentando apresentar uma solução de modo a reduzir a ocorrência
de tempos de espera de encomendas.
28
29
4. Caso de Estudo
Este projeto pretende desenvolver um estudo no que diz respeito à disponibilidade de
componentes de manutenção nas oficinas da MBC. O presente capítulo tem como objetivo definir
métodos e soluções de modo a garantir uma adequada gestão destes componentes, assegurando o
melhor compromisso entre a operacionalidade das oficinas e a disponibilidade dos componentes de
substituição.
O subcapítulo 4.1 visa adquirir um pleno conhecimento em relação à gestão dos materiais de
manutenção, tendo atenção a critérios como a procura dos componentes, custo unitário e impacto no
volume de vendas anual, propondo também uma metodologia de classificação de componentes em
função da sua importância. É também apresentada a seleção dos componentes que foram alvo de
estudo neste projeto. O subcapítulo 4.2 apresenta a metodologia utilizada de modo a identificar e
classificar os padrões de procura inerentes aos componentes selecionados. No subcapítulo 4.3 é
desenvolvido um modelo que permite apresentar uma previsão da procura para os componentes
analisados. De seguida, o subcapítulo 4.4 afere os parâmetros dos stocks para uma amostra
representativa de componentes de acordo com a classificação proposta, sendo desenvolvido um
modelo dinâmico que ajusta os parâmetros de controlo de stocks automaticamente.
Durante o projeto foram analisados os registos que dizem respeito à procura dos componentes
de manutenção das viaturas da MBC. Estes registos são referentes à procura de todos os componentes
de manutenção encomendados entre 1 de Janeiro de 2014 e 31 de Dezembro de 2014. Tendo em
conta a extensão da análise e limitações temporais associadas à presente dissertação de mestrado, foi
necessário delimitar o estudo deste trabalho. Posto isto, este projeto incidiu apenas nos registos
referentes aos veículos Smart (21.402 registos de encomendas, referentes a 1485 componentes
diferentes). No que diz respeito à gestão dos materiais de manutenção, é possível identificar três
departamentos para onde as encomendas dos componentes se destinam (Mecânica, Colisão e Balcão
de Peças). Contudo, como o stock que fornece as peças para estes sectores é o mesmo, considera-se
que no âmbito deste estudo não se fará distinção no que diz respeito ao departamento destino dos
componentes encomendados.
De uma forma geral o caso de estudo passou por sete etapas diferentes:
1. Classificação e seleção dos componentes de manutenção;
2. Identificação do padrão de procura apresentado por cada componente;
3. Seleção do método de previsão adequado a cada padrão apresentado e sua aplicação;
4. Dimensionamento do “Ponto de Encomenda” através do desenvolvimento de um
modelo de reposição de stock, de acordo com a previsão da procura efetuada;
5. Análise do comportamento do modelo de reposição de stocks desenvolvido ao longo
de vários períodos de procura;
6. Análise e discussão dos resultados obtidos.
30
4.1 Análise Preliminar dos Dados Disponíveis
Tendo presente o objetivo principal deste caso de estudo, foi necessário analisar o histórico da
procura de materiais de substituição, de modo a perceber, quantificar e classificar os vários
componentes envolvidos. De seguida descrevem-se os vários passos do tratamento dos dados
disponíveis.
Classificação e Seleção dos Componentes de Manutenção:
Uma noção importante na gestão de stocks é a de que nem todos os componentes têm a
mesma importância em termos do seu impacto nos processos de negócio. Surge assim a necessidade
de classificar adequadamente estes componentes, de forma a distingui-los em termos da sua
importância, avaliada em função do seu custo, procura e impacto no volume de vendas anual.
Muitas vezes a gestão de stocks é mais focada no valor dos stocks e nos níveis de serviço por
grupos ou classes de artigos e produtos, do que no controlo individual de cada item em stock [8]. Posto
isto, é possível classificar os vários produtos de acordo com a sua importância para a empresa.
Segundo Henriques et al. [8], “É bem conhecida a tendência de um número reduzido de produtos
contribuir para uma grande percentagem do volume de vendas de uma empresa. Esta desproporção,
entre o número de produtos e a percentagem das vendas, conhecida como o princípio dos 80 – 20 (ou
lei de Pareto) e que significa que cerca de 20% dos produtos são responsáveis por cerca de 80% do
volume de vendas, é frequentemente a base da classificação dos stocks nas classes A, B e C. Embora
não exista uma forma precisa de agrupar os produtos em classes (nem mesmo um número preciso de
classes), os produtos da classe A são os mais movimentados e os da classe C os menos
movimentados”. Este método, conhecido como “Classificação ABC”, considera a importância dos
materiais tendo em conta a sua procura e o seu custo unitário. Os parâmetros de classificação não são
uma regra fixa, podendo variar consoante a conveniência de controlo estabelecida pelo gestor
responsável.
Através desta análise é possível verificar quais os componentes de manutenção com maior
valor de 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎 𝑋 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜, identificando assim quais os artigos que têm um maior peso no volume de
vendas no final do ano. A classificação dos componentes de manutenção do Smart encontra-se
representada na figura 9, tendo sido consideradas três classes:
Classe A – representa uma pequena quantidade do inventário, mas constitui um grande
volume em termos de valor. São considerados os componentes de maior importância – contém
cerca de 15% dos componentes, responsáveis por 80% do valor movimentado;
Classe B – representa os produtos de importância intermédia – contém cerca de 26% dos
componentes, responsáveis por 15% do valor movimentado (80% a 95% da Procura x Custo
Unitário);
Classe C – grande quantidade dos componentes são englobados nesta categoria, no entanto
estes possuem um reduzido custo e/ou procura, considerados assim como produtos de menor
importância – contém 59% dos materiais, responsáveis por 5% do valor movimentado (95% a
100% da Procura x Custo Unitário).
31
Figura 9 - Classes ABC.
Para a realização da classificação ABC utilizou-se o valor da procura anual de cada
componente. Também se utilizou o custo unitário médio, calculando a média do custo de cada
componente, não fazendo distinção ao modo como o componente foi encomendado (urgente, fábrica,
fornecedor ou stock). Na figura 10, é possível visualizar a distribuição dos vários componentes,
classificados por classes, relativamente ao valor mediano da procura anual de 2 unidades e ao valor
mediano do custo unitário médio de 17,84€. Com isto, é possível observar a localização de cada
componente em cada um dos quatro quadrantes definidos, sendo que o quadrante de maior importância
engloba os itens com uma procura elevada em simultâneo com um custo elevado. Seguindo este
raciocínio, o quadrante de importância mínima representa os componentes menos procurados e com
menor custo. De modo a que a distribuição seja mais percetível, utilizou-se uma escala logarítmica nos
dois eixos.
Figura 10 - Importância dos Componentes de Manutenção.
Como esperado, no quadrante de maior importância encontram-se maioritariamente os
componentes de classe A (cerca de 250 componentes diferentes). Os componentes de classe B
distribuem-se entre os três quadrantes de importância não-mínima, pois uns apresentam uma procura
elevada, mas com um custo reduzido e outros apresentam uma procura baixa com um custo elevado.
0,1
1
10
100
1000
0,01 0,1 1 10 100 1000 10000
Procura Anual
Cu
sto
U
nit
ário
A
B
C
ImportânciaMédia
ImportânciaMédia
ImportânciaMáxima
ImportânciaMínima
32
É visível que a “nuvem” de componentes de classe C (figura 10) são em maior número que os
restantes e encontram-se distribuídos pelos quatro quadrantes, sendo que o quadrante de importância
mínima contém somente estes componentes de classe C. Note-se que as figuras 9 e 10 apresentam
exatamente os mesmo resultados, diferindo na forma com estes são apresentados.
As metodologias utilizadas e análises realizadas ao longo deste projeto aplicam-se,
independentemente da classe atribuída, a qualquer componente. No entanto, surge a necessidade de
se fazer uma seleção dos componentes a analisar, sendo estes tidos como exemplo para os restantes.
Considerando apenas os componentes que apresentam uma procura anual superior a 2 unidades e um
custo unitário maior que 17.84€, obtém-se os componentes do primeiro quadrante da figura 10. No
anexo A são apresentados estes 250 componentes, sendo possível consultar os respetivos valores da
procura anual, custo unitário médio e classe ABC atribuída. De seguida selecionaram-se os trinta
primeiros destes componentes, estando identificados a cor verde na tabela A.1 do anexo A.
Uma vez selecionados estes componentes é possível dar seguimento às análises e
metodologias necessárias para este projeto. Os passos seguintes passam por se realizar uma análise
do padrão de procura apresentado, sendo que uma vez identificado o padrão da procura é possível
selecionar qual o método de previsão adequado a utilizar. Diferentes padrões de procura implicam a
necessidade de utilizar métodos de previsão diferentes. Estes procedimentos são apresentados nos
capítulos seguintes.
33
4.2 Padrões de Procura dos Componentes
Sendo que o propósito deste projeto incide numa análise de stocks e na elaboração de
previsões da procura dos componentes, faz todo o sentido estudar os dados disponibilizados no que
diz respeito aos registos da procura dos diferentes componentes. Surge assim a necessidade de
analisar e categorizar a procura dos componentes selecionados (figura 11).
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Figura 11 - Padrões de Procura dos Componentes Selecionados (ano 2014).
4.2.1 Identificação do Padrão de Procura
Tendo presente a informação disponível na bibliografia consultada e apresentada no
subcapítulo 2.4.1 desta dissertação, é possível identificar vários padrões de procura na figura 11. Nesta
representação contabilizou-se qual a quantidade procurada mensalmente de modo a se identificar qual
o tipo de padrão apresentado. Numa primeira análise é possível identificar padrões do tipo estacionário
que indicam que a procura possui um padrão do tipo perpétuo. Tomando como exemplo o componente
3, este apresenta um padrão que pode ser considerado como tendo uma procura “Perpétua”, uma vez
que a procura ao longo do tempo oscila em torno de um valor médio e não apresenta nenhum período
com procura nula (figura 11).
Outro exemplo que pode ser considerado como tendo uma procura relativamente constante ao
longo dos meses é o caso do componente 18, no entanto nota-se que nos últimos três meses a procura
foi nula. Este facto faz com que não seja correto admitir que o componente apresenta uma procura
regular ao longo de todo o período considerado.
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Pro
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44
35
À semelhança, vários são os componentes que apresentam períodos com procura nula, sendo
que alguns chegam mesmo a ter mais períodos nulos do que períodos com procura não nula. Deste
modo, aparentemente a maioria dos componentes têm uma procura do tipo irregular. Mesmo assim os
padrões apresentados são substancialmente diferentes. Por exemplo o componente 23 tem apenas
dois períodos com procura não nula, sendo que os restantes são nulos. Por outro lado o componente
7 não apresenta nenhum período com procura nula, mas as quantidades procuradas mensalmente
apresentam valores bastante variados. Deste modo é possível admitir que a maioria dos componentes
apresentam padrões de procura do tipo irregular. Tal aponta para a necessidade de classificar os
padrões de procura, utilizando a proposta de Syntetos et al. [17] apresentada no subcapítulo 2.4.3.5,
através do período médio entre procuras não nulas consecutivas (ADI) e do coeficiente de variação das
procuras não nulas (CV2). Calculando esses valores para os trinta componentes analisados, obtém-se
o gráfico da figura 12. Nessa classificação existem quatro categorias que definem o padrão de procura
“Irregular”, sendo que a distribuição dos componentes consoante o padrão de procura apresentado é
visível na figura 12.
Um importante aspeto a considerar é o que se verificou com o componente 8. Nesta situação
verificou-se que apenas houve procura num único mês dos 12 analisados (ver figura 11). Este facto faz
com que não seja possível tirar conclusões no que diz respeito ao padrão de procura apresentado.
Como apenas se verifica um período com procura não nula, não é possível calcular o seu coeficiente
de variabilidade nem o período médio entre procuras não nulas, razão pela qual o componente 8 não
é representado na figura seguinte.
Figura 12 - Identificação dos Padrões de Procura “Irregular”.
Com a aplicação do método e através da visualização das linhas de referência a vermelho
(valores “cut-off”) é possível identificar que cerca de 30% dos componentes analisados são do tipo
“Intermitente”, 17% do tipo “Smooth”, 27% do tipo “Lumpy” e 23% do tipo “Errático.
1
3
5
7
10
11
13
1416
18
20 21
22
23
25
26
27
28
29
31
32
34
35 38
39
40
4243
44
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
CV
^2 =
0,2
8
ADI = 1,34
Intermitente
Lumpy
Smooth
Errática
36
4.3 Metodologia da Previsão de Procura
4.3.1 Identificação dos Métodos de Previsão
Uma vez definidos os padrões da procura dos componentes analisados, é possível identificar
os métodos de previsão adequados a cada componente. No que diz respeito à procura regular, o
Método de Suavização Exponencial Simples (SES) é geralmente o mais utilizado. Contudo, para
previsões irregulares o método SES não é recomendado, Croston [15], sendo necessário recorrer a
métodos mais elaborados. Tal como Syntetos e Boylan [17] sugerem na sua metodologia, para um tipo
de padrão de procura existe um método de previsão mais adequado. Desta feita, utilizando os valores
“cut-off” sugeridos [17], obtém-se os resultados apresentados no diagrama da figura 13.
Figura 13 - Identificação do Método de Previsão Adequado.
Os autores Syntetos e Boylan [17] sugerem que, para componentes com uma procura do tipo
“Smooth” o método de previsão indicado é o Método de Suavização Exponencial Simples (SES),
enquanto para componentes com procura do tipo “Intermitente”, “Lumpy” e “Errática”, o método de
previsão mais indicado é o Método de Croston Original (CO). Mais tarde os próprios Boylan e Syntetos
[18] sugerem uma correção para o Método de Croston (capítulo 2.4.3.5). Deste modo, neste projeto
utilizou-se o Método de Syntetos & Boylan Approximation (SBA) em paralelo com o Método de Croston
Original (CO), sendo que os resultados serão comparados e sugeridos aqueles que apresentem uma
melhor solução para o âmbito do projeto.
Com a aplicação da metodologia sugerida é possível obter os resultados apresentados na
tabela 3. São assim apresentados os valores do ADI e CV2 de cada componente, a categoria do padrão
de procura definida e o método de previsão que a literatura sugere como mais adequado em termos de
erro quadrático médio da previsão.
1
3
5
7
10
11
13
1416
18
20 21
22
23
25
26
27
28
29
31
32
34
35 38
39
40
4243
44
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
CV
^2 =
0,2
8
ADI = 1,34
Croston
Croston
SES
Croston
37
Componentes ADI CV^2 Padrão de Procura Método de Previsão
1 4,5 0,19 Intermitente CO/SBA
3 0 0,05 Smooth SES
5 2 0,24 Intermitente CO/SBA
7 0 0,61 Errática CO/SBA
8 11 - - -
10 1,67 0,44 Lumpy CO/SBA
11 1 0,14 Smooth SES
13 1 0,65 Errática CO/SBA
14 0 0,32 Errática CO/SBA
16 0 0,35 Errática CO/SBA
18 0,33 0,05 Smooth SES
20 0 0,16 Smooth SES
21 2,67 0,15 Intermitente CO/SBA
22 3 0,67 Lumpy CO/SBA
23 10 0,5 Lumpy CO/SBA
25 4 0,63 Lumpy CO/SBA
26 1 0,51 Errática CO/SBA
27 1,67 0,75 Lumpy CO/SBA
28 2 0,38 Lumpy CO/SBA
29 1,25 0,53 Errática CO/SBA
31 2 0,12 Intermitente CO/SBA
32 1 0,25 Smooth SES
34 1 0,35 Errática CO/SBA
35 3 0 Intermitente CO/SBA
38 10 0 Intermitente CO/SBA
39 2,33 0,23 Intermitente CO/SBA
40 1,67 0,57 Lumpy CO/SBA
42 3,5 0,12 Intermitente CO/SBA
43 3,5 0,14 Intermitente CO/SBA
44 1 0,45 Errática CO/SBA
Tabela 3 - Componentes - ADI; CV2; Padrão de Procura; Método de Previsão.
Uma vez identificados os padrões de procura e consequentes métodos de previsão a utilizar, é
possível aplicar os métodos de previsão sugeridos. A próxima fase do trabalho passou pela aplicação
dos métodos de previsão de modo a obter a previsão da procura.
38
4.3.2 Aplicação dos Métodos de Previsão
Uma vez categorizados os padrões de procura e identificados os métodos de previsão
adequados consoante o padrão apresentado por cada componente é possível dar seguimento ao caso
de estudo. Aplicam-se assim os métodos de previsão a cada um dos trinta componentes analisados.
Como é demonstrado no subcapítulo anterior, a bibliografia consultada sugere a utilização de três
métodos de previsão, Método de Suavização Exponencial Simples (SES), Método de Croston Original
(CO) e Método de Syntetos & Boylan Approximation (SBA).
4.3.2.1 Determinação da Constante de Suavização
Independentemente do método utilizado existe um parâmetro comum aos três métodos que é
necessário de calcular, a Constante de Suavização (α). Este parâmetro representa a velocidade de
reação às diferenças entre a previsão e o valor real observado. Deste modo deve-se calcular o “α”
indicado para cada componente analisado. O valor da constante de suavização que se considera como
o mais indicado é aquele que apresente uma maior precisão da procura. Vários são os métodos de
precisão da procura utilizados neste tipo de análises (capítulo 2.5), no entanto utiliza-se o “Erro Médio
Quadrático (MSE) ”, também utilizado por Syntetos e Boylan no seu estudo [17].
Foram então aplicados os métodos de previsão indicados para cada componente e os valores
de previsão obtidos foram comparados com os valores reais através do MSE. Os valores de “α” foram
variados em intervalos de 5 centésimas, de modo a obter o valor que resultava num MSE menor para
cada um dos trinta componentes. Os valores “ótimos” da constante de suavização são apresentados
na tabela 4. São também apresentados os métodos de previsão que demonstraram um menor MSE.
Componentes Constante de
Suavização (α) Método de Previsão
Componentes
Constante de Suavização (α)
Método de Previsão
1 0,15 CO 25 0,85 CO
3 0,1 SES 26 0,7 SBA
5 0,25 CO 27 1 SBA
7 0,45 SBA 28 0,05 CO
8 - - 29 1 SBA
10 0,3 CO 31 0,15 CO
11 0,35 SES 32 0,1 SES
13 0,1 CO 34 0,7 SBA
14 0,5 SBA 35 0,1 CO
16 0,3 SBA 38 0,85 CO
18 1 SES 39 0,15 CO
20 0,5 SES 40 1 CO
21 0,25 CO 42 0,4 CO
22 0,05 CO 43 0 CO
23 0,05 CO 44 0,85 SBA
Tabela 4 - Constante de Suavização Indicada
39
4.3.2.2 Cálculo da Previsão da Procura
Para cada um dos componentes analisados, foram implementados os métodos de previsão e
parâmetros sugeridos na tabela 4. Tendo presente que qualquer um dos métodos de previsão utilizados
tem a vantagem de apenas necessitar do real valor observado da última procura, da previsão mais
recente e da constante de suavização, faz com que seja possível prever a procura para cada um dos
doze meses considerados. No entanto, estes três métodos necessitam de ser abordados de maneira
diferente, pois o SES trata componentes que apresentam procura na maioria dos períodos
considerados e o CO e SBA tratam componentes com vários períodos com procura nula.
Tendo em conta que os dados analisados dizem respeito a 12 meses e que se conhece qual a
procura real observada nestes períodos, será feita uma estimativa de qual a dimensão da procura para
cada mês, sendo que no final se estima a procura para o mês 13. Na figura 14 apresentam-se as
previsões da procura (linha vermelha) para os 13 meses em oposição à procura real registada (linha
azul). Apresenta-se também o erro médio de previsão medido, sendo este o erro médio quadrático
(MSE).
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
1
020406080
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
3
0246
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
5
0204060
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
7
0246
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
10
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
11
02468
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
13
0102030
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
14
05
1015
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
16
05
1015
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
18
05
1015
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
20
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
21
MSE = 0,3 MSE = 110,1
MSE = 0,8 MSE = 222,3
MSE = 2,4 MSE = 2,7
MSE = 4,6 MSE = 26,5
MSE = 5,3
MSE = 9,1
MSE = 8,3
MSE = 0,0
40
Figura 14 - Procura vs. Previsão; MSE
Agora que se sabe qual a previsão para os 12 meses analisados e para o mês 13 estimado, é
possível avançar com o desenvolvimento deste caso de estudo. Na fase seguinte foi implementado o
método de reposição de stock tendo em conta a procura registada e a procura prevista neste capítulo.
Deste modo pretende-se dimensionar os parâmetros inerentes ao método de reposição de stock
utilizado.
02468
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13P
rocu
raMês
22
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
23
012345
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
25
02468
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
26
012345
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
27
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
28
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
29
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13P
rocu
ra
Mês
31
0246
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
32
0246
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
34
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
35
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
38
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
39
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
40
0123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
42
01234
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
43
02468
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Pro
cura
Mês
44
MSE = 6,2 MSE = 2,0
MSE = 1,8 MSE = 2,7
MSE = 3,6 MSE = 0,7
MSE = 1,9 MSE = 0,2
MSE = 3,7
MSE = 0,0
MSE = 1,2
MSE = 0,5
MSE = 0,2 MSE = 2,7
MSE = 0,4 MSE = 1,0
MSE = 5,5
41
4.4 Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda
Relativamente ao Método de Reposição de Stock, vários são os métodos disponíveis na
bibliografia consultada, no entanto aquele que será considerado neste projeto é o “Método de Revisão
Contínua (Modelo Q)”, pois é este o método implementado atualmente na MBC.
Vários são os parâmetros necessários para a implementação deste método na empresa, sendo
que é necessário conhecer o “Prazo de Entrega (LT)”, definir o “Nível de Serviço (Zα)”, determinar o
“Desvio Padrão da Procura (σd)”, determinar o “Stock de Segurança (SS)” e por fim determinar o “Ponto
de Encomenda (PE)”. Este último é o parâmetro que se pretende determinar de modo a ser possível
dimensionar o nível de Stock tendo em conta a procura de um componente nos últimos meses.
De maneira a se determinar o PE é preciso passar por vários passos:
1. Determinar o Prazo de Entrega, LT:
Consultando a tabela 2 do capítulo 3.3.3 desta dissertação, é possível perceber que
existem diversos prazos de entrega possíveis no cenário deste estudo. Tendo em conta que
75% das encomendas foram realizadas em modo “stock”, e quo o prazo de entrega para este
tipo de encomendas é de dois dias uteis, então este foi o “Lead Time” assumido na presente
análise. Este prazo de entrega é referente às situações em que quando surge a necessidade
de se adquirir um certo componente e este não está disponível em Sintra, é necessário realizar
a sua encomenda, então a encomenda é realizada em modo “stock normal” ao armazém
central de peças situado em Espanha.
Considera-se assim, LT = 2.
2. Definir o Nível de Serviço, Zα:
O nível de serviço pode ser definido como a probabilidade de um produto estar disponível
no stock em Sintra, de modo a responder imediatamente a um pedido, num determinado
instante e numa determinada quantidade. Deste modo é necessário definir qual é essa
probabilidade no âmbito da presente análise. Considera-se por isso que se pretende uma
probabilidade de 95% de um componente estar disponível em stock quando surge a sua
procura. Este parâmetro é introduzido no método através da variável normal reduzida “Zα” para
uma probabilidade acumulada de 95%. De facto, assume-se que a procura num período t é
uma variável aleatória com uma distribuição normal centrada na previsão da procura para o
período t e que a raiz do erro médio quadrático (RMSE) da previsão é uma estimativa do
desvio dessa distribuição. A partir da tabela da distribuição normal, o valor de “Zα“ pode ser
retirado tendo em conta a probabilidade acumulada definida.
Assim, para uma probabilidade de disponibilidade de 95%, o Zα = 1,64.
42
3. Determinar o Desvio Padrão da Procura, σd:
O desvio padrão da procura é outro parâmetro necessário na implementação do modelo
de reposição de stock. Para tal basta calcular o desvio padrão tendo em conta o erro de
previsão medido nos períodos que apresentam procura. Vários são os tipos de erros que se
podem utilizar, contudo o utilizado nesta análise é o Root Square Error (RSE). O desvio
padrão deve ser calculado à medida que os períodos previstos aumentam, ou seja, à medida
que se analisa um novo período o desvio padrão desse período engloba os erros medidos de
todos os períodos anteriores (21). Sendo que para cada período o cálculo destes parâmetros
seguem a seguinte expressão:
𝑅𝑆𝐸𝑡 = √(𝐷𝑡 − 𝐹𝑡)2 (20)
𝜎𝑡 = √∑(𝑅𝑆𝐸𝑖 − 𝑅𝑆𝐸̅̅ ̅̅ ̅̅ )2
𝑡
𝑡
𝑖=1
(21)
Tendo em conta que o modelo utiliza parâmetros em unidades diárias e sabendo que a
procura analisada é referente às quantidades mensais, é necessário converter o desvio
padrão do erro, calculado em unidades “mês”, para unidades “dia”. Considera-se por isso que
o desvio padrão diário é calculado tendo em conta 22 dias uteis e segundo a equação em
baixo:
𝜎𝑑𝑖𝑎 =
𝜎𝑚ê𝑠
√22
(22)
4. Determinar o Stock de Segurança, SS:
Uma vez determinados os parâmetros anteriores facilmente se obtém o valor do stock de
segurança, pois como é demonstrado no subcapítulo 2.3.2, o SS é calculado segundo a
equação seguinte:
𝑆𝑆 = 𝑍𝛼 ∙ 𝜎𝑑 ∙ √𝐿𝑇 (53)
5. Determinar o Ponto de Encomenda, PE:
Este projeto pretende apresentar uma metodologia de gestão de materiais de stock
dinâmica, ou seja, uma metodologia que com o avançar do tempo e respetivas procuras nos
meses futuros se adapte às condições verificadas. É possível determinar o ponto de
encomenda através da seguinte equação:
𝑃𝐸 = �̅� ∙ 𝐿𝑇 + 𝑆𝑆 (24)
43
Tendo em conta que nesta fase se conhece o LT e o SS, basta calcular a variável �̅�. Este
parâmetro diz respeito à procura média diária do mês t considerado, calculado a partir de
equação (24):
�̅�𝑡 =
𝐹𝑡
22
(25)
Onde 22 é o número de dias uteis mensais e Ft é a procura prevista no mês em análise.
Após a implementação destes cinco passos é possível dimensionar o Ponto de Encomenda
para cada componente, sendo que o valor do PE se pretende ajustável automaticamente de acordo
com a procura e sua previsão em cada mês analisado. Até ao momento tem-se vindo a analisar os 30
componentes selecionados anteriormente, contudo nesta fase da dissertação apenas se irá analisar 4
componentes, sendo que cada um destes pretende exemplificar qual a abordagem sugerida para cada
componente de acordo com a classificação do Padrão de Procura definido (Smooth, Intermitente,
Lumpy ou Errática). De seguida apresentam-se os modelos dinâmicos desenvolvidos de modo a
permitir o cálculo do Ponto de Encomenda para cada mês analisado conforme explicado em cima.
Componentes analisados:
o Componente 3 – Smooth; Método de Previsão – SES;
o Componente 5 – Intermitente; Método de Previsão – CO;
o Componente 16 – Errático; Método de Previsão – SBA;
o Componente 25 – Lumpy; Método de Previsão – CO.
N.S (95%) Componente 3 - Smooth
1,64 α = 0,1 SES
Mês (t) Dt Ft+1 RSEt σ_mensal σ_diário SS PE (t+1)
Lead Time 1 33 33 - - - - -
2 2 43 33 10,0 7,07 1,51 4,00 7,00
3 39 34 6,0 5,03 1,07 3,00 7,00 4 36 35 2,0 4,43 0,95 3,00 7,00 5 34 36 1,0 4,15 0,88 3,00 7,00 6 41 36 5,0 3,74 0,80 2,00 6,00 7 66 37 30,0 10,40 2,22 6,00 10,00 8 37 40 0,0 10,01 2,13 5,00 9,00 9 49 40 9,0 9,39 2,00 5,00 9,00 10 44 41 4,0 8,91 1,90 5,00 9,00 11 33 42 8,0 8,46 1,80 5,00 9,00 12 37 42 5,0 8,08 1,72 4,00 8,00
13 - 42 - - - - -
Tabela 5 - Modelo Dinâmico PE; Componente 3
44
N.S (95%) Componente 5 - Intermitente
1,64 α = 0,25 CO
Mês (t) Dt Ft+1 RSEt σ_mensal σ_diário S.S P.E (t+1)
Lead Time 1 0 0 - - - - -
2 2 2 1 2,0 1,41 0,30 1,00 2,00
3 0 0 1,0 1,00 0,21 1,00 1,00 4 0 0 0,0 0,96 0,20 1,00 1,00 5 1 1 1,0 0,84 0,18 1,00 2,00 6 1 1 0,0 0,82 0,17 1,00 2,00 7 3 1 2,0 0,90 0,19 1,00 2,00 8 2 2 1,0 0,83 0,18 1,00 2,00 9 0 0 2,0 0,87 0,18 1,00 1,00 10 0 0 0,0 0,88 0,19 1,00 1,00 11 0 0 0,0 0,87 0,19 1,00 1,00 12 1 1 1,0 0,83 0,18 1,00 2,00
13 - 1 - - - - -
Tabela 6 - Modelo Dinâmico PE; Componente_5
N.S (95%) Componente 16 - Errático
1,64 α = 0,3 SBA
Mês (t) Dt Ft+1 RSEt σ_mensal σ_diário S.S P.E (t+1)
Lead Time 1 3 3 - - - - -
2 2 3 3 0,0 0,00 0,00 0,00 1,00
3 1 3 2,0 1,15 0,25 1,00 2,00 4 3 3 0,0 1,00 0,21 1,00 2,00 5 5 3 2,0 1,10 0,23 1,00 2,00 6 3 4 0,0 1,03 0,22 1,00 2,00 7 6 4 2,0 1,07 0,23 1,00 2,00 8 4 5 0,0 1,04 0,22 1,00 2,00 9 11 5 6,0 2,00 0,43 1,00 2,00 10 4 6 1,0 1,89 0,40 1,00 2,00 11 9 6 3,0 1,86 0,40 1,00 2,00 12 5 6 1,0 1,78 0,38 1,00 2,00
13 - 6 - - - - -
Tabela 7 - Modelo Dinâmico PE; Componente 16
N.S (95%) Componente 25 - Lumpy
1,64 α = 0,85 CO
Mês (t) Dt Ft+1 RSEt σ_mensal σ_diário S.S P.E (t+1)
Lead Time 1 1 1 - - - - -
2 2 1 1 0,0 0,00 0,00 0,00 1,00
3 2 1 1,0 0,58 0,12 1,00 2,00 4 0 0 1,0 0,58 0,12 1,00 1,00 5 0 0 0,0 0,55 0,12 1,00 1,00 6 0 0 0,0 0,52 0,11 1,00 1,00 7 0 0 0,0 0,49 0,10 1,00 1,00 8 2 1 2,0 0,76 0,16 1,00 2,00 9 1 2 0,0 0,73 0,15 1,00 2,00 10 1 2 1,0 0,71 0,15 1,00 2,00 11 1 2 1,0 0,69 0,15 1,00 2,00 12 5 2 3,0 0,97 0,21 1,00 2,00
13 - 5 - - - - -
Tabela 8 - Modelo Dinâmico PE; Componente 25
Note-se que o primeiro período não é trabalhado, pois considera-se como o período necessário
para a inicialização do modelo. Nesta fase de inicialização, considera-se que a previsão do primeiro
período é igual à procura real registada nesse mesmo período. Outra nota relevante é o facto de se
calcular o erro num período t utilizando o valor da previsão calculado no período anterior. Tomando
como exemplo o mês 5 da tabela 5 (assinalado a vermelho), tem-se que:
𝑅𝑆𝐸5 = √(34 − 35)2 = 1
45
O período do mês 13 aguarda pelo registo do valor da procura real, de modo a se poder
comparar com a previsão efetuada no mês 12 e assim calcular os respetivos parâmetros do modelo
com fim a dimensionar automaticamente o Ponto de Encomenda, motivo pelo qual não são
apresentados valores neste período. No entanto já é possível estimar o valor da previsão da procura
do mês 13, uma vez que a esta previsão da procura é calculada no mês 12.
O presente método atualiza a dimensão do Ponto de Encomenda ao fim de cada mês. Tal como
se pode verificar nos exemplos anteriores, quando se conhece a procura real num determinado período
é possível dimensionar o Ponto de Encomenda de modo a tentar garantir que no período seguinte não
haja rotura de stock, evitando tempos de espera por uma disponibilidade do componente de
manutenção em stock. Posto isto, o Ponto de Encomenda determinado num mês t, é o Ponto de
Encomenda a considerar no mês t+1. Ou seja, ao fim de cada mês atualiza-se o PE a considerar para
o mês seguinte. Uma vez desenvolvido este modelo adaptável a qualquer componente, surge a
necessidade de verificar qual o comportamento deste modelo dinâmico.
4.5 Comportamento do Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda
O modelo dinâmico que permite ajustar a dimensão do PE a considerar para cada mês, será
apresentado neste capítulo através da simulação de uma situação real de procura onde se pretende
perceber e validar o seu comportamento. Até ao momento tem-se vindo a considerar espaços temporais
mensais, tendo sido essa a abordagem tida em consideração ao longo de todo o projeto e análises
efetuadas, contudo nesta fase do estudo e uma vez que se pretende simular uma situação real de
procura no cenário da MBC considera-se o espaço temporal semanal, pois este é o período também
considerado pela empresa no âmbito da gestão e reposição de stocks. Considera-se novamente o ano
de 2014 como o período de análise, onde cada mês foi subdividido pelo número de semanas que o
compõe. Considerou-se a mesma distribuição da procura registada, sendo que desta vez se teve em
consideração a procura semanal ao invés da procura mensal.
O modelo dinâmico considera um valor “Stock Máximo” pré-definido, sendo que no final de
cada semana o modelo decrementa automaticamente o valor da procura semanal verificada (Ds) à
quantidade existente em stock nesse período, sendo definido o termo “Stock1” de modo a se contabilizar
a quantidade de componentes remanescente em stock no início de semana seguinte. Sempre que o
Stock1 é menor ou igual ao PE, o modelo automaticamente desencadeia uma mensagem de alerta de
modo a repor o stock no nível pretendido, permitindo assim que na semana seguinte haja um número
de componentes suficiente para responder as exigências da procura. Assim com a atualização do
Stock1, define-se “Stock2” como o nível de stock a considerar no início de cada semana. Através da
automatização do modelo espera-se que a quantidade de componentes em stock seja sempre a
necessária de modo a garantir uma disponibilidade suficiente para o período seguinte.
46
Existe uma coluna de “Verificação” que serve para, tal como o nome indica, verificar a dimensão
do Stock1, sendo que sempre que este valor é igual ou menor ao PE, uma ordem de encomenda com
a dimensão “Q” é desencadeada de modo a repor o nível do stock no nível pretendido. A ordem de
encomenda é desencadeada através de uma mensagem, que surge cada vez que o nível de stock é
revisto. Pretende-se que o nível de stock esteja acima do valor do PE, por isso sempre que o nível de
stock está acima do ponto de encomenda a mensagem de “OK” aparece, não sendo necessária a
realização de encomendas. Por outro lado, assim que o ponto de encomenda é atingido aparece a
mensagem de “ENCOMENDAR”, sinal de que é necessário fazer uma encomenda e repor o stock no
seu nível máximo definido.
É necessário chamar a atenção para que, existe novamente um período de inicialização. Ou
seja, no primeiro mês ainda não é possível determinar o PE e no segundo mês, embora já seja possível
determinar o PE, este é referente ao terceiro mês. Assim os dois primeiros meses do ano consideram-
se como os períodos de inicialização sendo que o Ponto de Encomenda considerado nestes períodos
são os valores do PE definidos pela MBC. Os valores do PE considerados para cada um dos restantes
períodos são os calculados no capítulo anterior (Tabelas 5, 6, 7 e 8).
Numa primeira fase da análise utilizou-se os valores de “Stock Máximo” que a MBC tem
implementados atualmente no seu sistema de controlo e reposição de stocks, sendo que mais a frente
este parâmetro será também analisado de forma a tentar melhorar o comportamento do modelo
dinâmico desenvolvido.
Nas tabelas seguintes apresentam-se os resultados obtidos com o modelo dinâmico do PE
para cada componente analisado, sendo que a “negrito” se saliente todos os períodos em que é
necessário realizar uma encomenda e a “vermelho” identifica-se todos os períodos que apresentam
uma rotura de stock. É possível contabilizar também o número de viaturas inoperativas por aguardarem
a disponibilidade de stock do componente em análise. Esta contabilização é feita através da soma dos
valores negativos do “Stock1”, pois estes representam o número de componentes necessários e em
falta durante a semana em análise.
O comportamento do Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda será analisado através de
quatro critérios:
o Número de Encomendas Realizadas;
o Número de Roturas de Stock;
o Número de Viaturas Inoperativas;
o Nível Médio de Stock.
47
4.5.1 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 3
O valor de “Stock Máximo” considerado é igual ao implementado no sistema de gestão de
stocks da MBC (19 unidades). Note-se que o modelo dinâmico só começa a partir do terceiro mês,
sendo o PE para os dois primeiros meses igual ao usado pela MBC (12 unidades).
Componente 3 - Smooth
Stock Max = 19
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 19 OK 0 19
12
2 7 12 ENCOMENDAR 7 19
3 9 10 ENCOMENDAR 9 19
4 9 10 ENCOMENDAR 9 19
5 8 11 ENCOMENDAR 8 19
2
1 13 6 ENCOMENDAR 13 19
12 2 8 11 ENCOMENDAR 8 19
3 10 9 ENCOMENDAR 10 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
3
1 4 15 OK 0 15
7
2 8 7 ENCOMENDAR 12 19
3 13 6 ENCOMENDAR 13 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
5 2 17 OK 0 17
4
1 13 4 ENCOMENDAR 15 19
7
2 11 8 OK 0 8
3 3 5 ENCOMENDAR 14 19
4 5 14 OK 0 14
5 4 10 OK 0 10
5
1 0 10 OK 0 10
7
2 6 4 ENCOMENDAR 15 19
3 16 3 ENCOMENDAR 16 19
4 7 12 OK 0 12
5 5 7 ENCOMENDAR 12 19
6
1 7 12 OK 0 12
7
2 6 6 ENCOMENDAR 13 19
3 13 6 ENCOMENDAR 13 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
5 3 16 OK 0 16
7
1 13 3 ENCOMENDAR 16 19
6
2 13 6 ENCOMENDAR 13 19
3 25 -6 ENCOMENDAR 25 19
4 9 10 OK 0 10
5 6 4 ENCOMENDAR 15 19
8
1 2 17 OK 0 17
10
2 7 10 ENCOMENDAR 9 19
3 5 14 OK 0 14
4 10 4 ENCOMENDAR 15 19
5 13 6 ENCOMENDAR 13 19
9
1 6 13 OK 0 13
9
2 17 -4 ENCOMENDAR 23 19
3 12 7 ENCOMENDAR 12 19
4 10 9 ENCOMENDAR 10 19
5 4 15 OK 0 15
10
1 7 8 ENCOMENDAR 11 19
9
2 13 6 ENCOMENDAR 13 19
3 11 8 ENCOMENDAR 11 19
4 4 15 OK 0 15
5 9 6 ENCOMENDAR 13 19
11
1 2 17 OK 0 17
9
2 10 7 ENCOMENDAR 12 19
3 7 12 OK 0 12
4 7 5 ENCOMENDAR 14 19
5 7 12 OK 0 12
12
1 13 -1 ENCOMENDAR 20 19
9
2 4 15 OK 0 15
3 8 7 ENCOMENDAR 12 19
4 3 16 OK 0 16
5 9 7 ENCOMENDAR 12 19
Tabela 9 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 3)
48
4.5.2 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 5
A MBC considera que o PE e o stock máximo devem ser ambos de 1 unidade, contudo como
alguns dos pontos de encomenda determinados para este componente são de 2 unidades, considera-
se que o stock máximo do modelo deverá também ser de 2 unidades.
Componente 5 - Intermitente
Stock Max = 2
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
2
1 0 2 OK 0 2
1 2 2 0 ENCOMENDAR 2 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
3
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
4
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
5
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 1 1 OK 0 1
6
1 0 1 ENCOMENDAR 1 2
2
2 1 1 ENCOMENDAR 1 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
7
1 1 1 ENCOMENDAR 1 2
2
2 1 1 ENCOMENDAR 1 2
3 1 1 ENCOMENDAR 1 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
8
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 1 1 ENCOMENDAR 1 2
5 1 1 ENCOMENDAR 1 2
9
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
10
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
11
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
12
1 0 2 OK 0 2
1
2 1 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
Tabela 10 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 5)
49
4.5.3 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 16
O valor do “Stock Máximo” considerado é, novamente, igual ao implementado no sistema de
gestão de stocks da MBC (14 unidades).
Componente 16 - Errático
Stock Max = 14
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 14 OK 0 14
9
2 0 14 OK 0 14
3 1 13 OK 0 13
4 0 13 OK 0 13
5 2 11 OK 0 11
2
1 0 11 OK 0 11
9 2 0 11 OK 0 11
3 3 8 ENCOMENDAR 6 14
4 0 14 OK 0 14
3
1 0 14 OK 0 14
1
2 0 14 OK 0 14
3 0 14 OK 0 14
4 0 14 OK 0 14
5 1 13 OK 0 13
4
1 0 13 OK 0 13
2
2 0 13 OK 0 13
3 0 13 OK 0 13
4 1 12 OK 0 12
5 2 10 OK 0 10
5
1 0 10 OK 0 10
2
2 1 9 OK 0 9
3 1 8 OK 0 8
4 2 6 OK 0 6
5 1 5 OK 0 5
6
1 1 4 OK 0 4
2
2 1 3 OK 0 3
3 1 2 ENCOMENDAR 12 14
4 0 14 OK 0 14
5 0 14 OK 0 14
7
1 2 12 OK 0 12
2
2 1 11 OK 0 11
3 3 8 OK 0 8
4 0 8 OK 0 8
5 0 8 OK 0 8
8
1 0 8 OK 0 8
2
2 1 7 OK 0 7
3 1 6 OK 0 6
4 1 5 OK 0 5
5 1 4 OK 0 4
9
1 0 4 OK 0 4
2
2 3 1 ENCOMENDAR 13 14
3 4 10 OK 0 10
4 3 7 OK 0 7
5 1 6 OK 0 6
10
1 0 6 OK 0 6
2
2 3 3 OK 0 3
3 0 3 OK 0 3
4 1 2 ENCOMENDAR 12 14
5 0 14 OK 0 14
11
1 0 14 OK 0 14
2
2 2 12 OK 0 12
3 2 10 OK 0 10
4 3 7 OK 0 7
5 2 5 OK 0 5
12
1 0 5 OK 0 5
2
2 0 5 OK 0 5
3 0 5 OK 0 5
4 3 2 ENCOMENDAR 12 14
5 2 12 OK 0 12
Tabela 11 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 16)
50
4.5.4 Comportamento do Modelo de Dinâmico do PE – Componente 25
Atualmente a MBC não possui nenhuma quantidade em Sintra do componente 25, sendo os
valores para o PE e stock máximo iguais a 0 unidades. Posto isto, novamente se considera um stock
máximo de 2 unidades, devido aos valores calculados para o PE.
Componente 25 - Lumpy
Stock Max = 2
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 2 OK 0 2
0
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 1 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
2
1 0 1 OK 0 1
0 2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 1 0 ENCOMENDAR 2 2
3
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 1 1 ENCOMENDAR 1 2
4 1 1 ENCOMENDAR 1 2
5 0 2 OK 0 2
4
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
5
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
6
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
7
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
8
1 0 2 OK 0 2
1
2 1 1 ENCOMENDAR 1 2
3 1 1 ENCOMENDAR 1 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
9
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 1 1 ENCOMENDAR 1 2
5 0 2 OK 0 2
10
1 0 2 OK 0 2
2
2 1 1 ENCOMENDAR 1 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
11
1 0 2 OK 0 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 1 1 ENCOMENDAR 1 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
12
1 2 0 ENCOMENDAR 2 2
2
2 0 2 OK 0 2
3 2 0 ENCOMENDAR 2 2
4 1 1 ENCOMENDAR 1 2
5 0 2 OK 0 2
Tabela 12 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE (Componente 25)
51
4.5.5 Resultados do Modelo Dinâmico do PE
Tendo sido aplicado o “Modelo Dinâmico do PE” durante a procura dos quatro componentes
selecionados, é possível analisar o seu comportamento. A presente análise tem em conta os quatro
critérios definidos (subcapítulo 4.5) permitindo perceber qual a resposta do modelo perante várias
situações de procura. Na tabela 13, apresentam-se os resultados obtidos no final do ano de 2014 para
o número de encomendas realizadas, o número de roturas de stock, o número de viaturas em espera
e o nível médio de componentes presentes em stock.
Componentes Nº de
Encomendas Nº de Roturas de
Stock Nº de Viaturas em
Espera Nível Médio de
Componentes em Stock
3 38 3 11 19
5 8 0 0 2
16 5 0 0 11
25 11 0 0 2
Tabela 13 - Resultados do Modelo Dinâmico do PE
No que diz respeito ao “Nº de Encomendas” realizadas no final do ano analisado, é possível
observar que o componente 3 é o que apresenta um valor mais elevado. Isto deve-se ao facto de este
componente ser tido como sendo do tipo “Smooth”, apresentando procura em quase todos os períodos
semanais analisados.
Analisando agora o “Nº de Roturas de Stock”, apenas se verifica estas ocorrências para o
componente 3. Contabiliza-se três roturas de stock num total de 57 períodos em que se regista procura,
ou seja em 5% das vezes que é necessário ter o componente 3 disponível em stock, isto não se verifica.
Contudo este resultado vai ao encontro do esperado, pois o “Nível de Serviço” definido foi de 95%.
Em relação ao “Nº de Viaturas em Espera”, consequente do resultado anterior, também apenas
se verifica ocorrências para o componente 3, sendo que 11 viaturas tiveram de esperar pela realização
de encomendas de modo a ser reposto o stock deste componente.
O “Nível Médio de Componentes em Stock” é apenas um indicador de qual o valor médio
financeiro retido em inventário durante o ano, sendo que estes valores são bastante influenciados pelos
níveis de stock máximo e quantidades de encomenda definidos.
Uma vez feita a análise dos resultados da tabela 13, considera-se que o modelo dinâmico
desenvolvido mostrou responder bem as exigências da procura verificada para cada tipo de
componente. No entanto, no componente 3 (Smooth), os resultados obtidos apontam para a
necessidade reajustar o modelo de modo a tentar reduzir o número de roturas de stock e número de
viaturas em espera. Como os principais parâmetros que dimensionam o método de reposição de stocks
são o “Ponto de Encomenda”, “Stock Máximo” e “Quantidade de Encomenda”, pretende-se fazer uma
segunda análise dando maior atenção aos dois últimos.
52
4.6 Modelo Dinâmico do Ponto de Encomenda e da Quantidade de Encomenda
O modelo desenvolvido até este momento focou-se na automatização do dimensionamento do
ponto de encomenda, contudo o “Stock Máximo” é outro parâmetro que controla o método de reposição
de stocks, sendo que até ao momento este era um parâmetro estático, ou seja, o seu dimensionamento
não sofria qualquer alteração ao longo dos períodos de procura. Por consequência, a quantidade de
componentes encomendada em cada encomenda era a necessária a repor o stock no nível pretendido
e definido. Neste subcapítulo pretende-se ajustar o modelo de reposição de stocks eliminando a
necessidade de se ter um stock máximo definido, ou seja, pretende-se variar a “Quantidade de
Encomenda (Q)” automaticamente em cada período de revisão. Deste modo, deixa de ser necessário
definir o stock máximo dos componentes, sendo o nível de stock definido pelo número de componentes
encomendados. O dimensionamento deste parâmetro vai sendo atualizado tendo em conta a previsão
da procura e o desvio padrão do erro, calculados em cada período mensal. O cálculo da “Quantidade
de Encomenda” a considerar para cada mês segue a equação seguinte:
𝑄 =
(𝐹𝑡 +𝜎𝑡
√𝑃𝑀𝐸)
𝑃𝑀𝐸
(26)
À semelhança do dimensionamento do PE, a atualização da quantidade de encomenda (Q) é
feita no início de cada mês t. O PME (Período Médio entre Encomendas) é um valor que define por
quanto tempo se estima que a quantidade encomendada consiga responder à procura verificada. Ou
seja, como os valores do “Ft“ e do “σt“ são determinados em unidades mês, quando o PME toma o valor
de 4, o Q é o suficiente para responder à procura durante uma semana. Se o PME for 2, o Q é o
suficiente para absorver as necessidades de procura durante duas semanas. Seguindo este raciocino
caso o PME tome o valor de 1, estima-se que o Q seja suficiente para responder à procura durante um
mês. Tendo isto presente, na presente análise irá ser considerado um PME igual 1, ou seja, a
quantidade de encomende deverá ser a suficiente para responder às situações de procura durante um
mês.
Neste subcapítulo, apenas se irá apresentar o comportamento do novo modelo dinâmico
desenvolvido para o componente 3, pois foi aquele que demonstrou resultados menos satisfatórios na
análise do subcapítulo anterior. No entanto as tabelas referentes aos componentes 5, 16 e 25 podem
ser consultadas em anexo (Anexo B). Novamente se verifica que existe um período de inicialização do
método, sendo que nos dois primeiros meses o PE é o mesmo considerado pela MBC e o “Nível de
Stock” considerado nos primeiros meses é igual ao stock máximo também usado pela MBC. Assim nos
dois meses iniciais a quantidade de encomenda ainda apresenta um comportamento estático, sendo
que a partir do segundo mês torna-se dinâmica ajustando-se aos níveis de procura verificados.
Na tabela 14, apresenta-se o comportamento do novo modelo dinâmico desenvolvido de modo
a perceber se houve ou não melhorias nos resultados obtidos.
53
Componente 3 - Smooth
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 19 OK 0 19
12
2 7 12 ENCOMENDAR 7 19
3 9 10 ENCOMENDAR 9 19
4 9 10 ENCOMENDAR 9 19
5 8 11 ENCOMENDAR 8 19
2
1 13 6 ENCOMENDAR 13 19
12 2 8 11 ENCOMENDAR 8 19
3 10 9 ENCOMENDAR 10 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
3
1 4 15 OK 0 15
7
2 8 7 ENCOMENDAR 41 48
3 13 35 OK 0 35
4 12 23 OK 0 23
5 2 21 OK 0 21
4
1 13 8 OK 0 8
7
2 11 -3 ENCOMENDAR 40 37
3 3 34 OK 0 34
4 5 29 OK 0 29
5 4 25 OK 0 25
5
1 0 25 OK 0 25
7
2 6 19 OK 0 19
3 16 3 ENCOMENDAR 40 43
4 7 36 OK 0 36
5 5 31 OK 0 31
6
1 7 24 OK 0 24
7
2 6 18 OK 0 18
3 13 5 ENCOMENDAR 41 46
4 12 34 OK 0 34
5 3 31 OK 0 31
7
1 13 18 OK 0 18
6
2 13 5 ENCOMENDAR 40 45
3 25 20 OK 0 20
4 9 11 OK 0 11
5 6 5 ENCOMENDAR 40 45
8
1 2 43 OK 0 43
10
2 7 36 OK 0 36
3 5 31 OK 0 31
4 10 21 OK 0 21
5 13 8 ENCOMENDAR 48 56
9
1 6 50 OK 0 50
9
2 17 33 OK 0 33
3 12 21 OK 0 21
4 10 11 OK 0 11
5 4 7 ENCOMENDAR 51 58
10
1 7 51 OK 0 51
9
2 13 38 OK 0 38
3 11 27 OK 0 27
4 4 23 OK 0 23
5 9 14 OK 0 14
11
1 2 12 OK 0 12
9
2 10 2 ENCOMENDAR 50 52
3 7 45 OK 0 45
4 7 38 OK 0 38
5 7 31 OK 0 31
12
1 13 18 OK 0 18
9
2 4 14 OK 0 14
3 8 6 ENCOMENDAR 51 57
4 3 54 OK 0 54
5 9 45 OK 0 45
Tabela 14 - Comportamento do Modelo Dinâmico do PE do Q (Componente 3)
É de notar que neste modelo o nível do “Stock2”, não apresenta nenhum valor constante,
resultado da alteração da dimensão da quantidade de encomenda, que deixou de estar associada ao
parâmetro do “Stock Máximo”. Este último apenas foi considerado no período de inicialização do
método.
54
Analisando a tabela 14 e as restantes tabelas em anexo, é possível verificar alterações nos
resultados obtidos com o modelo dinâmico do PE e do Q. A análise dos resultados é feita de seguida,
de modo a perceber se o facto de não só o PE, mas também o Q assumirem comportamentos
dinâmicos, pode ou não levar a uma melhoria do comportamento da metodologia desenvolvida.
4.7 Comparação e Discussão dos Resultados
Neste subcapítulo pretende-se analisar e discutir os resultados obtidos com cada modelo de
reposição de stocks estudados. Voltando a ter em conta os critérios definidos no subcapítulo anterior,
“Número de Encomendas Realizadas”, “Número de Roturas de Stock”, “Número de Viaturas em
Espera” e “Nível Médio de Stock”, nas figuras seguintes apresentam-se as comparações dos resultados
obtidos com o “Modelo Dinâmico do PE”, com o “Modelo Dinâmico do PE e do Q” e com o modelo
usado pela MBC, que considera os parâmetros PE e Q como tendo um comportamento estático. As
tabelas referentes ao comportamento do “Modelo Estático da MBC” podem também ser consultadas
em anexo (Anexo C), sendo que de seguida se apresentam apenas os resultados obtidos com estes
três modelos.
As figuras 15 a 18, pretendem apresentar e comparar os resultados obtidos com os três
modelos de reposição de stocks considerados. É possível verificar os resultados na situação em que
se considera o “Modelo Estático da MBC”, sendo numa segunda fase analisado o “Modelo Dinâmico
do PE” e por fim o “Modelo Dinâmico do PE e do Q”
Figura 15 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº de Encomendas)
42
9 10 1
2
38
8
5
11
18
5
7 8
3 5 1 6 2 5
Nº
DE
EN
CO
ME
ND
AS
COMPONENTES
ENCOMENDAS REALIZADAS
Modelo Estático da MBC Modelo Dinâmico do PE Modelo Dinâmico do PE e do Q
55
Figura 16 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº Roturas de Stock)
Figura 17 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nº Viaturas em Espera)
Figura 18 - Modelo Estático MBC vs. Modelo Dinâmico do PE vs. Modelo Dinâmico do PE e do Q (Nível de Stock Médio)
2
1
0
12
3
0 0 0
1
0 0 0
3 5 1 6 2 5
Nº
DE
RO
TU
RA
S D
E S
TO
CK
COMPONENTES
ROTURAS DE STOCK
Modelo Estático da MBC Modelo Dinâmico do PE Modelo Dinâmico do PE e do Q
10
1
0
14
11
0 0 0
3
0 0 0
3 5 1 6 2 5
Nº
DE
VIA
TU
RA
S E
M E
SP
ER
A
COMPONENTES
VIATURAS EM ESPERA
Modelo Estático da MBC Modelo Dinâmico do PE Modelo Dinâmico do PE e do Q
19
1
13
0
19
2
11
2
27
4
8
4
3 5 1 6 2 5
NÍV
EL M
ÉD
IO D
E S
TO
CK
COMPONENTES
NÍVEL MÉDIO DE COMPONENTES EM STOCK
Modelo Estático da MBC Modelo Dinâmico do PE Modelo Dinâmico do PE e do Q
56
Facilmente se percebe, através da visualização das figuras 15 a 18, que os resultados obtidos
variam consoante o modelo considerado.
Na figura 15, para todos os componentes, verifica-se que há uma redução do número de
encomendas realizadas quando se utilizam os modelos dinâmicos. Posto isto, comparando apenas os
resultados obtidos com os dois modelos dinâmicos, é possível contabilizar que o “Modelo Dinâmico do
PE e do Q” apresenta resultados menores para os componentes 3, 5 e 25, sendo que para o
componente 16 este modelo regista mais duas encomendas realizadas do que as registadas pelo
“Modelo Dinâmico do PE”.
Na figura 16, os resultados variam, não só com os modelos utilizados, mas também para os
diferentes componentes em análise:
Componente 3: regista-se um aumento do número de roturas quando se compara o “Modelo
Estático da MBC” com o “Modelo Dinâmico do PE”, contudo o “Modelo Dinâmico do PE e do
Q” é o que apresenta um menor número de roturas de stock;
Componente 5: apenas se verifica roturas quando se utiliza o modelo estático, sendo que
apenas se contabiliza uma rotura de stock;
Componente 16: não se verifica nenhuma rotura de stock;
Componente 25: este componente é o que apresenta o maior número de roturas de todos os
casos analisados. Embora não haja roturas quando se utilizam os modelos dinâmicos, são
registadas 12 roturas de stock quando o “Modelo Estático da MBC” é aplicado, isto deve-se ao
facto de a MBC não possuir nenhum componente no stock de Sintra.
Na figura 17, registam-se os resultados referentes ao número de viaturas em espera. Este
critério é derivado do anterior, uma vez que as viaturas consideram-se como estando em espera
quando se verificam roturas de stock, sendo esta espera definida como o tempo necessário à reposição
de componentes em stock de modo a serem repostos nas respetivas viaturas. Chama-se a atenção
para o componente 3, que mais uma vez apresenta o “Modelo Dinâmico do PE e do Q” como o modelo
que regista resultados mais baixos. Quanto ao componente 25, é novamente o que apresenta
resultados mais elevados quando utilizado o modelo estático.
Na figura 18, apresentam-se os resultados referentes ao “Nível de Stock Médio”. Este critério
na maioria dos casos, apresenta resultados contrários aos critérios anteriores, uma vez que é o modelo
estático que regista valores mais baixos em relação aos modelos dinâmicos. Contudo, é de notar que
para o componente 16, o “Modelo Dinâmico do PE e do Q” apresenta resultados mais baixos do que
os outros modelos.
Após as análises realizadas e uma vez feitas as comparações entre os três modelos
desenvolvidos neste projeto, é possível assumir que o “Modelo Dinâmico do PE e do Q” é o modelo
que melhor se comporta e responde às necessidades e exigências dos vários cenários de procura
analisados. O modelo é capaz de se adaptar aos vários tipos de componentes, no que diz respeito aos
padrões de procura que estes possam apresentar.
57
No âmbito da gestão de stocks, a situação ideal é claramente uma situação em que se faça o
menor número de encomendas possível. Conseguindo ao mesmo tempo evitar roturas de stock e por
conseguinte evitar a existência de viaturas em espera. Sendo que, se deve tentar manter um nível de
stock médio o menor possível. O cumprimento deste compromisso cabe ao responsável de armazém
da MBC, que tenta gerir todas a variáveis existentes de modo a que os custos associados com a gestão
dos componentes de manutenção sejam minimizados.
Perante isto, só é possível assumir que um critério tem um peso maior que outro, quando se
conhece a estratégia da empresa. Caso a prioridade seja reduzir os custos inerentes à posse de
componentes em armazém, então o critério “Nível de Stock Médio” deve ser considerado como
prioritário. Por outro lado, caso se pretenda fazer o menor número de encomendas possível de modo
a evitar a constante reposição de componentes em stock, deve se dar mais atenção ao critério “Número
de Encomendas”.
Também surgem situações em que as causas associadas à rotura de stocks podem ser
consideravelmente importantes para a estratégia de uma empresa. Por exemplo, caso um cliente tenha
de esperar um tempo não planeado pela entrega da sua viatura após uma manutenção, devendo-se
esta espera às situações em que se verificam falta de componentes em stock, pode levar a um efeito
prejudicial na imagem da empresa, podendo resultar na perda de confiança por parte do cliente quer
na oficina como na marca.
Deste modo a estratégia e decisões no âmbito descrito devem ser tomadas por parte da equipa
de gestão de componentes de manutenção da MBC, sendo que na presente dissertação se considera
que a implementação do “Modelo Dinâmico do PE e do Q” pode ajudar a alcançar um bom compromisso
entre os critérios estudados. Sendo no capítulo seguinte apresentados os procedimentos para a
implementação das metodologias desenvolvidas.
58
59
5. Procedimentos para Implementação da Metodologia
Neste capítulo pretende-se apresentar o procedimento a seguir de modo a implementar as
metodologias desenvolvidas durante este projeto. Seguindo o fluxograma da figura 19 é possível
implementar a metodologia que permite determinar o ponto de encomenda adequado a qualquer
padrão de procura que um componente possa apresentar.
Analisar os registos históricos
da Procura
Calcular o ADI e CV2
Identificação do Padrão de Procura
ADI < 1,34 CV2 < 0,28
Método CO ou SBA Método SES
Determinar a
Constante de
Suavização α
Seleção do Método de Previsão
Sim Não
Aplicar o Método de Previsão com o α ótimo
Prever a Procura (Ft) no período t
Calcular o RSE
Calcular o σdiário
Determinar o Ponto de Encomenda
Calcular o SS
Determinar o erro de previsão
Determinar o desvio padrão diário
do erro de previsão
Determinar o Stock de Segurança
Figura 19 - Procedimento para determinar o PE
Subcapítulo 4.3.2.1
Determinar o PE no período t
Verificar nova
Procura (Dt+1)
Sim
Não
Considerar o PE calculado
60
Assumindo que o cálculo do PE segue o fluxograma apresentado na figura 19 e que a sua
implementação é feita através da programação de um software indicado para tal, é possível também
implementar os procedimentos necessários para que o modelo dinâmico, desenvolvido no subcapítulo
4.6 desta dissertação, seja também programado e utilizado numa situação real no âmbito da gestão de
stocks da MBC. Na figura 20, apresenta-se outro fluxograma de modo a se perceber quais os passos
a implementar na programação do modelo dinâmico ajustável a qualquer padrão de procura.
Note-se que o fluxograma da figura 20 é dependente do da figura 19, deste modo a
programação dos mesmos deve ser feita em simultâneo.
Associar ao período t o PE respetivo
Contabilizar a Procura Ds
Decrementar a Ds ao Nível de Stock Ds – Nível de Stock = Stock1
Verificar o Stock1
Stock1 > PE Sim
OK ENCOMENDAR
[Q = (𝐹𝑡+
𝜎𝑡
√𝑃𝑀𝐸)
𝑃𝑀𝐸]
Receber a Encomenda
Atualizar o Nível de Stock
[Stock2 = Stock1 + Q]
Subcapítulo 4.6.1
Não
Novo período t
Sim Não
Iniciar um novo período s
Figura 20 – Procedimento para Implementar o Modelo Dinâmico
Atualizar o Nível de Stock
[Stock2 = Stock1]
61
6. Conclusões e Trabalho Futuros
A presente dissertação de mestrado leva a um conjunto de conclusões sobre o trabalho
realizado, conduzindo também à possibilidade de desenvolvimento de projetos futuros seguindo as
ideias e metodologias abordadas ao longo da dissertação.
6.1 Conclusões
O desenvolvimento do caso de estudo teve início com uma análise dos registos históricos
referentes aos componentes de manutenção encomendados durante o ano de 2014 para os veículos
da marca Smart. Foi possível perceber a existência de uma vasta variedade de componentes e uma
grande aleatoriedade no que diz respeito à quantidade procurada e aos custos unitários destes
componentes. Deste modo procedeu-se ao desenvolvimento de uma metodologia de classificação e
seleção de componentes de modo a focar o caso de estudo numa amostra exemplificativa. Conclui-se
que esta primeira abordagem foi efetuada com sucesso, uma vez que reduzindo a amostra para 30
componentes, conseguiu-se ter acesso a componentes com todo o tipo de características. Deste modo
foi possível tratar e analisar todos os cenários possíveis no âmbito da gestão de componentes de
manutenção.
Numa segunda fase, foi desenvolvida uma metodologia de classificação baseada nos padrões
de procura apresentados pelos componentes. Essa classificação permitiu identificar os componentes
de acordo com a sua procura mensal, sendo que consoante o nível de procura apresentado foram
sugeridas diferentes abordagens no que diz respeito ao método de previsão a utilizar. Nesta
classificação dos componentes chegou-se à conclusão que na maioria dos casos os padrões
apresentados eram do tipo irregular. Deste modo os métodos de previsão mais comuns não foram uma
solução viável, tendo sido necessário recorrer a metodologias menos utilizadas. Esta fase do projeto
mostrou ser uma etapa em que foi necessário adquirir algum conhecimento, surgindo a necessidade
de pesquisar sobre a temática da procura intermitente e irregular.
Com vista a apresentar soluções que permitem responder às necessidades de procura dos
componentes, foram aplicados métodos de previsão da procura mensal. Com base nestas previsões,
foi desenvolvido um modelo dinâmico que ajusta automaticamente os parâmetros do método de
reposição de stocks utilizado atualmente pela MBC. Numa primeira análise, apenas se trabalhou o
parâmetro “Ponto de Encomenda” como variável responsável pelo comportamento do modelo, contudo
e embora os resultados tenham sido satisfatórios para a maioria dos componentes analisados, surgiu
a necessidade de focar as atenções também sobre o parâmetro “Quantidade de Encomenda”. Desta
feita, o PE e o Q passaram a ser ajustados automaticamente consoante a procura mensal verificada,
mostrando serem adaptáveis a qualquer cenário de procura verificado. Os resultados obtidos no final
do desenvolvimento do modelo foram bastante satisfatórios, o que leva a concluir que o “Modelo
Dinâmico do PE e do Q” é uma solução a implementar por parte da MBC, uma vez que se conseguiu
reduzir o número de encomendas anuais realizadas, o número de roturas de stock anuais, e o número
de viaturas inoperativas no final do ano.
62
6.2 Proposta de Trabalhos Futuros
A presente tese de mestrado incidiu o seu estudo baseando-se apenas nos registos históricos
da procura dos componentes de manutenção referentes apenas ao ano de 2014. Contudo, ao
longo do desenvolvimento do caso de estudo várias foram as situações em que se teve
dificuldades devido ao facto de a amostra temporal ser relativamente curta. Sugere-se que na
possibilidade de se realizar um trabalho futuro, na mesma empresa e sobre a mesma temática,
se tenha acesso a uma amostra temporal mais significativa. Seria uma mais-valia para um
trabalho futuro se fossem analisados os registos referentes a pelo menos dois anos.
Ao longo do projeto os componentes analisados foram sendo identificados e classificados tendo
em conta os padrões de procura mensais. Deste modo as metodologias desenvolvidas tiveram
também por base o espaço temporal mensal, contudo conclui-se que uma análise semanal
seria uma abordagem mais apropriada no âmbito das metodologias desenvolvidas na presente
dissertação. Sugere-se assim, que num trabalho futuro se adapte os métodos e modelos
desenvolvidos para procuras semanais em vez de mensais.
Outro parâmetro merecedor de ser avaliado num trabalho futuro é o prazo de entrega, que no
presente projeto foi só considerado o prazo de entrega referente às encomendas realizadas
em modo normal a Espanha (2 dias). Sugere-se que se analise outros prazos de entrega
referentes aos diferentes modos de encomenda verificados na MBC.
Os quatro componentes analisados no final deste projeto representam os quatro tipos de
componentes classificados durante a dissertação, tendo-se verificado que as metodologias
apresentam resultados benéficos para qualquer um deles. Sugere-se que se aplique os
métodos e modelos desenvolvidos, no sistema de reposição de stocks atualmente utilizado
pela MBC. Para tal aconselha-se que se tenha por base toda a presente dissertação, mas em
especial o subcapítulo 4.6 e capítulo 5. Deste modo pretende-se que as metodologias e
modelos desenvolvidos sejam programadas e implementados no software de gestão de stocks
utilizado pela MBC.
Chama-se a atenção para o facto de esta dissertação ser um primeiro projeto desenvolvido
neste âmbito, sendo que alguns ajustes devem ser considerados e que alterações podem vir a ser
feitas em trabalhos futuros. Trata-se assim, como de um ponto de partida para projetos futuros.
63
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ocusing_Aftersales_Market.pdf. [Acedido em 14 04 2015].
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Edições Técnicas; 6ª edição, Outubro 2006.
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https://help.sap.com/saphelp_scm50/helpdata/en/ac/216b89337b11d398290000e8a49608/
content.htm. [Acedido em 08 07 2015].
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Edition, John Wiley & Sons Inc., 1998.
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http://www.comercial.mercedes-benz.pt/content/portugal/retailer-
2/mb_comercial/my_library/media_library/mb_folder/Institucional/Apresentacao_MBC.obje
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[21] R. Assis, Apoio à Decisão em Manutenção na Gestão de Activos Físicos, Lisboa: LIDEL Edições
Técnicas,, Março 2010.
65
Anexos
Anexo A – Materiais de Manutenção Smart
Tabela A.1 – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
Código Referência Procura
(un.) Cu. (€)
Volume Total Anual (€)
% Volume Total Anual
% Acumulado [Procura*Cu]
CLASSE
1 MA000 982 77 08/807101 4 9299,97 37.199,88 10,6% 10,6% A
3 MA451 830 00 18 492 25,95 12.767,40 3,6% 18,9% A
5 MA451 906 11 80 10 1100,56 11.005,60 3,1% 25,2% A
7 MA451 680 16 48/ CT4A 261 28,95 7.555,95 2,1% 30,4% A
8 MA660 070 03 87 6 1228,82 7.372,92 2,1% 32,5% A
10 MA451 250 00 62 17 312,61 5.314,37 1,5% 35,6% A
11 MQ0022356V003000000 19 160,45 3.048,55 0,9% 36,5% A
13 MA451 880 00 03 25 109,15 2.728,75 0,8% 38,1% A
14 MA451 820 00 45 119 18,87 2.245,53 0,6% 38,8% A
16 MA642 905 01 00 57 37,76 2.152,32 0,6% 40,0% A
18 MA451 421 01 10 73 27,21 1.986,33 0,6% 41,2% A
20 MA451 240 01 09 86 22,48 1.933,28 0,5% 42,3% A
21 MA451 350 00 03 6 313,23 1.879,38 0,5% 42,8% A
22 ZD631061 18 103,04 1.854,72 0,5% 43,3% A
23 MA454 460 00 00 4 457,91 1.831,64 0,5% 43,9% A
25 MA451 820 01 59 14 128,31 1.796,34 0,5% 44,9% A
26 MA451 684 00 18 26 66,54 1.730,04 0,5% 45,4% A
27 MA451 820 02 59 14 120,52 1.687,28 0,5% 45,8% A
28 MA451 540 05 17 8 203,83 1.630,64 0,5% 46,3% A
29 MA160 050 02 69 17 95,45 1.622,65 0,5% 46,8% A
31 MA004 542 53 18 7 222,39 1.556,73 0,4% 47,7% A
32 ZD631029 30 51,52 1.545,60 0,4% 48,1% A
34 MQ0000941V013CP6A00 21 70,36 1.477,56 0,4% 49,0% A
35 MA451 778 01 75/ C82A 3 482,61 1.447,83 0,4% 49,4% A
38 MA451 401 05 02/ CA4L 4 304,53 1.218,12 0,3% 50,5% A
39 MA660 140 03 75 6 201,95 1.211,70 0,3% 50,8% A
40 MA451 881 02 01/ CA7L 16 75,19 1.203,04 0,3% 51,2% A
42 MA451 401 02 02/ CA4L 8 140,87 1.126,96 0,3% 51,8% A
43 MQ0005102V005000000 12 92,26 1.107,12 0,3% 52,1% A
44 ZD631009 27 40,69 1.098,63 0,3% 52,4% A
45 MA132 010 06 20 3 361,29 1.083,87 0,3% 52,7% A
46 MA450 820 02 97 17 63,74 1.083,58 0,3% 53,0% A
48 MA451 330 00 59 8 133,66 1.069,28 0,3% 53,7% A
49 MA003 153 95 28 15 71,24 1.068,60 0,3% 54,0% A
50 MA451 320 25 31 11 92,5 1.017,50 0,3% 54,2% A
66
Tabela A.1 (Continuação) – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
51 MQ0019674V001000000 12 82,62 991,44 0,3% 54,5% A
52 MA451 820 34 97 12 81,94 983,28 0,3% 54,8% A
53 MA451 320 23 31 11 88,8 976,80 0,3% 55,1% A
54 MA132 037 01 15 9 108,32 974,88 0,3% 55,4% A
55 MA451 670 00 01/ C41A 9 108 972,00 0,3% 55,6% A
57 MA451 583 00 05 8 118,83 950,64 0,3% 56,2% A
58 MQ0003226V016000000 4 234,07 936,28 0,3% 56,4% A
59 MQ0004751V007CP6A00 14 66,6 932,40 0,3% 56,7% A
60 MA453 680 74 03/ 9G32 32 28,95 926,40 0,3% 57,0% A
61 MA134 140 00 04 5 184,26 921,30 0,3% 57,2% A
62 MA451 460 06 51 4 228,99 915,96 0,3% 57,5% A
65 MA451 542 00 16 6 149,97 899,82 0,3% 58,3% A
66 MA451 310 02 22 5 174,78 873,90 0,2% 58,5% A
69 MA451 330 01 59 6 144,12 864,72 0,2% 59,2% A
71 MA451 421 02 10 30 27,38 821,40 0,2% 59,7% A
72 ZD631003 16 51,15 818,40 0,2% 60,0% A
73 MQ0004750V007CP6A00 12 66,6 799,20 0,2% 60,2% A
74 MQ0012468V002000000 36 22,08 794,88 0,2% 60,4% A
75 MA000 982 86 08 11 71,25 783,75 0,2% 60,6% A
77 MA451 881 01 01/ CA7L 10 75,28 752,80 0,2% 61,1% A
78 MA451 610 00 14 9 83,23 749,07 0,2% 61,3% A
79 MA132 037 00 15 3 241,76 725,28 0,2% 61,5% A
80 MA132 053 00 05 18 40,2 723,60 0,2% 61,7% A
85 MQ0009706V007000000 3 235,57 706,71 0,2% 62,7% A
88 MA451 881 01 01/ CA8L 9 75,3 677,70 0,2% 63,3% A
89 MA451 647 00 01/ CA8L 10 67,57 675,70 0,2% 63,5% A
90 MA451 882 02 01/ CA7L 9 74,96 674,64 0,2% 63,7% A
91 MQ0000618V007000000 27 24,75 668,25 0,2% 63,9% A
92 MA451 835 03 47 7 94,93 664,51 0,2% 64,0% A
93 MQ0000540V008000000 17 38,84 660,28 0,2% 64,2% A
95 MQ0001673V012000000 3 216,73 650,19 0,2% 64,6% A
96 MA451 330 00 10 10 63,29 632,90 0,2% 64,8% A
97 MA451 830 00 53/ C22A 10 63,27 632,70 0,2% 65,0% A
98 MA451 500 01 54 3 210,51 631,53 0,2% 65,1% A
99 MQ0001110V003000000 28 22,47 629,16 0,2% 65,3% A
100 MQ0002691V003000000 7 89,17 624,19 0,2% 65,5% A
102 MA451 647 00 01/ CA7L 9 68,74 618,66 0,2% 65,8% A
104 MQ0005589V002CP6A00 9 66,6 599,40 0,2% 66,2% A
105 MA000 990 60 07 13 45,6 592,80 0,2% 66,4% A
107 MQ0003188V008000000 4 147,94 591,76 0,2% 66,7% A
108 MQ0001724V010CP6A00 8 73,9 591,20 0,2% 66,9% A
110 MQ0001721V009CP6A00 6 95,85 575,10 0,2% 67,2% A
111 MA451 620 01 30 8 71,71 573,68 0,2% 67,4% A
112 ZD631049 6 95,12 570,72 0,2% 67,5% A
67
Tabela A.1 (Continuação) – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
114 MA451 350 02 35 6 93,81 562,86 0,2% 67,8% A
117 MQ0005811V007000000 12 45,7 548,40 0,2% 68,3% A
118 MQ0008598V004000000 13 42,04 546,52 0,2% 68,5% A
119 MQ0001558V011000000 6 89,76 538,56 0,2% 68,6% A
120 MA451 312 02 01 6 89,53 537,18 0,2% 68,8% A
121 MQ0005588V002CP6A00 8 66,38 531,04 0,2% 68,9% A
123 MA451 751 01 02/ CA8L 7 74,91 524,37 0,1% 69,2% A
124 MA451 722 02 09/ CA7L 4 130,31 521,24 0,1% 69,4% A
127 MQ0001121V025000000 3 165,75 497,25 0,1% 69,8% A
129 MA132 053 00 01 18 26,86 483,48 0,1% 70,1% A
130 MA451 300 00 00 8 59,8 478,40 0,1% 70,2% A
131 MA451 627 01 02/ CA7L 7 67,56 472,92 0,1% 70,3% A
132 MQ0011150V002CP6A00 6 78,81 472,86 0,1% 70,5% A
133 MA451 627 01 02/ CA8L 7 67,55 472,85 0,1% 70,6% A
134 MA451 421 01 12 10 45,7 457,00 0,1% 70,7% A
135 MA451 882 01 01/ CA8L 6 76,02 456,12 0,1% 70,9% A
136 MA451 989 00 71 9 50,39 453,51 0,1% 71,0% A
137 MA000 905 15 32 13 34,02 442,26 0,1% 71,1% A
139 MA451 885 02 25/ CA7L 8 54,92 439,36 0,1% 71,4% A
141 MQ0019612V001000000 18 24,16 434,88 0,1% 71,6% A
142 MA000 583 22 02 5 86,78 433,90 0,1% 71,7% A
146 MA451 810 00 09 5 83,86 419,30 0,1% 72,2% A
149 MA132 010 07 33 4 103,44 413,76 0,1% 72,6% A
150 MA001 252 66 05 5 81,68 408,40 0,1% 72,7% A
151 MQ0009225V001000000 9 45,36 408,24 0,1% 72,8% A
153 MA454 460 02 05 4 101,1 404,40 0,1% 73,0% A
154 MQ0003085V005000000 18 22,44 403,92 0,1% 73,2% A
155 MA451 757 00 06/ CA8L 4 100,79 403,16 0,1% 73,3% A
156 MA000 905 17 32 12 33,28 399,36 0,1% 73,4% A
157 MA451 906 04 51 5 79,69 398,45 0,1% 73,5% A
159 MA451 545 02 09/28 20 19,76 395,20 0,1% 73,7% A
160 MA000 982 78 08 9 43,76 393,84 0,1% 73,8% A
161 MA451 540 15 06 7 55,98 391,86 0,1% 73,9% A
162 MQ0001723V011CP6A00 5 78,37 391,85 0,1% 74,1% A
163 MA451 250 00 04 5 78,36 391,80 0,1% 74,2% A
165 MQ0000911V018CP6A00 4 95,85 383,40 0,1% 74,4% A
168 MA451 982 00 08 12 31,2 374,40 0,1% 74,7% A
172 MA454 760 01 06 3 121,26 363,78 0,1% 75,1% A
174 MA451 882 02 01/ C50L 4 89,96 359,84 0,1% 75,3% A
175 MA000 991 59 40 19 18,92 359,48 0,1% 75,4% A
176 MA450 720 01 00 3 118,71 356,13 0,1% 75,5% A
178 MA451 766 00 06 9 38,88 349,92 0,1% 75,7% A
179 MA160 010 02 30 5 69,72 348,60 0,1% 75,8% A
181 MA453 680 18 04 6 57,97 347,82 0,1% 76,0% A
68
Tabela A.1 (Continuação) – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
182 MA451 793 00 88/ C22A 12 28,77 345,24 0,1% 76,1% A
184 MA451 684 01 18 5 68,59 342,95 0,1% 76,3% A
186 MA451 914 10 00/ 9H28 4 84,44 337,76 0,1% 76,5% A
189 MA451 888 00 51/ C50L 10 33,02 330,20 0,1% 76,8% A
190 MA451 680 24 48/ 9G33 11 29,69 326,59 0,1% 76,9% A
193 MA451 670 00 31 5 64,33 321,65 0,1% 77,2% A
194 MQ0011151V002CP6A00 4 79,54 318,16 0,1% 77,2% A
196 MA451 501 00 01 3 105,39 316,17 0,1% 77,4% A
197 MQ0004736V003CP6A00 4 78,71 314,84 0,1% 77,5% A
198 MA451 888 00 15/ C22A 11 28,56 314,16 0,1% 77,6% A
199 MA450 820 03 97 5 62,71 313,55 0,1% 77,7% A
201 MA451 260 02 09 3 103,99 311,97 0,1% 77,9% A
202 MA451 881 02 01/ CA8L 8 38,91 311,28 0,1% 78,0% A
205 MA454 885 00 02/ CP6A 3 101,81 305,43 0,1% 78,2% A
207 MQ0000946V009000000 7 43,38 303,66 0,1% 78,4% A
208 MQ0000595V017C22A00 4 75,78 303,12 0,1% 78,5% A
210 MQ0000914V010C26L00 4 75,36 301,44 0,1% 78,7% A
211 MA451 882 02 01/ CA8L 4 75,3 301,20 0,1% 78,7% A
214 MA660 180 06 20 8 37,26 298,08 0,1% 79,0% A
215 MA450 545 05 10/ C96A 5 59,47 297,35 0,1% 79,1% A
217 MA451 888 06 23 7 42,26 295,82 0,1% 79,2% A
222 MA451 882 01 01/ CC6L 3 92,84 278,52 0,1% 79,6% A
223 MA451 835 00 19/ C22A 7 39,76 278,32 0,1% 79,7% A
228 MA451 881 02 01/ C50L 3 90,02 270,06 0,1% 80,1% B
229 MA451 882 01 01/ C50L 3 89,96 269,88 0,1% 80,2% B
231 MA451 810 03 70 10 26,87 268,70 0,1% 80,3% B
232 MA160 050 03 69 4 66,86 267,44 0,1% 80,4% B
235 MQ0001870V023000000 4 66,25 265,00 0,1% 80,6% B
236 MA451 820 02 64/ CJ4A 4 66,18 264,72 0,1% 80,7% B
238 MA000 200 93 23 3 86,89 260,67 0,1% 80,9% B
241 MA160 016 03 20 13 20,01 260,13 0,1% 81,1% B
242 MA451 888 02 23/ C22A 10 25,77 257,70 0,1% 81,2% B
246 MA451 647 00 01/ CC6L 3 84,84 254,52 0,1% 81,5% B
248 MA454 882 01 01/ CP6A 3 84,02 252,06 0,1% 81,6% B
249 MA454 882 02 01/ CP6A 3 84,02 252,06 0,1% 81,7% B
252 MQ0003077V010000000 8 31,04 248,32 0,1% 81,9% B
255 MA451 420 05 18 4 60,9 243,60 0,1% 82,1% B
257 MA004 541 86 01/26 3 79,8 239,40 0,1% 82,2% B
258 MA451 906 03 51 3 79,69 239,07 0,1% 82,3% B
262 MA451 888 01 23/ C22A 9 25,9 233,10 0,1% 82,6% B
264 MA451 882 01 01/ CA7L 3 77,36 232,08 0,1% 82,7% B
266 ZD636503 3 75,64 226,92 0,1% 82,8% B
267 MA132 030 06 68 4 56,72 226,88 0,1% 82,9% B
268 MA451 647 00 84/ C22A 8 28,23 225,84 0,1% 83,0% B
69
Tabela A.1 (Continuação) – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
269 MA451 751 01 02/ CA7L 6 37,45 224,70 0,1% 83,0% B
272 MQ0005591V002C22A00 7 31,92 223,44 0,1% 83,2% B
274 ZD635037 5 44,25 221,25 0,1% 83,3% B
276 MA451 885 02 25/ CA8L 4 54,92 219,68 0,1% 83,5% B
279 MA001 989 68 03/11 5 42,87 214,35 0,1% 83,6% B
280 MQ0001726V003C26L00 3 71,01 213,03 0,1% 83,7% B
282 MA001 989 68 03/ 11LT 5 41,95 209,75 0,1% 83,8% B
283 MA451 690 06 26/ CA7L 3 69,07 207,21 0,1% 83,9% B
286 MA211 541 00 01 3 67,94 203,82 0,1% 84,1% B
287 MQ0000914V010C22A00 3 67,82 203,46 0,1% 84,1% B
289 MA454 254 01 08 9 22,1 198,90 0,1% 84,2% B
295 MQ0008590V003C22A00 3 64,26 192,78 0,1% 84,6% B
300 MA451 542 08 20 6 31,64 189,84 0,1% 84,8% B
304 MQ0007209V001C22A00 3 62,28 186,84 0,1% 85,0% B
306 MA660 200 01 20 3 62,17 186,51 0,1% 85,1% B
307 MQ0015956V001000000 6 30,96 185,76 0,1% 85,2% B
310 MA660 090 01 01 3 61,17 183,51 0,1% 85,4% B
320 MA132 150 03 33 8 21,97 175,76 0,0% 85,9% B
322 MQ0000946V007000000 4 43,39 173,56 0,0% 86,0% B
323 MQ0005354V004C73A00 3 57,15 171,45 0,0% 86,0% B
326 MA451 300 06 04 3 56,35 169,05 0,0% 86,2% B
327 MA006 153 47 28 3 56,22 168,66 0,0% 86,2% B
329 MQ0019614V001000000 4 42,13 168,52 0,0% 86,3% B
333 MA000 583 27 12 5 33,55 167,75 0,0% 86,5% B
337 MA660 078 00 80 7 23,55 164,85 0,0% 86,7% B
338 MQ0011569V001000000 4 41,2 164,80 0,0% 86,7% B
339 MA451 680 06 11/ CR4A 6 27,46 164,76 0,0% 86,8% B
344 MA451 888 04 23 4 40,89 163,56 0,0% 87,0% B
345 ZD639102 4 40,58 162,32 0,0% 87,1% B
346 MA454 520 00 23 4 40,27 161,08 0,0% 87,1% B
348 MA660 140 03 60 3 53,27 159,81 0,0% 87,2% B
349 MA132 150 00 16 6 26,51 159,06 0,0% 87,2% B
350 MA451 820 00 15 6 26,22 157,32 0,0% 87,3% B
368 MA451 884 09 22 6 24,86 149,16 0,0% 88,1% B
371 MA451 542 01 91/ CL2A 8 18,53 148,24 0,0% 88,2% B
381 MA454 830 01 54/ CF2A 4 35,79 143,16 0,0% 88,6% B
386 MA451 989 01 71 3 46,92 140,76 0,0% 88,8% B
388 MA160 142 08 80 5 28,02 140,10 0,0% 88,9% B
399 MQ0004719V006000000 3 45,65 136,95 0,0% 89,3% B
402 MA001 989 68 03/13 6 22,09 132,54 0,0% 89,4% B
403 MA451 870 04 81 5 26,5 132,50 0,0% 89,5% B
407 MQ0001980V001000000 3 43,24 129,72 0,0% 89,6% B
408 MA450 817 15 20 3 42,95 128,85 0,0% 89,7% B
419 MA451 884 10 22 5 24,86 124,30 0,0% 90,0% B
70
Tabela A.1 (Continuação) – Classificação ABC – Componentes de “Importância Máxima”
423 MA451 647 00 01/ C50L 3 40,86 122,58 0,0% 90,2% B
424 MA451 350 01 29 3 40,75 122,25 0,0% 90,2% B
425 MA132 159 02 03 6 20,35 122,10 0,0% 90,3% B
428 MA451 884 07 22 5 24,27 121,35 0,0% 90,4% B
431 MA451 401 24 02/ C32L 3 39,81 119,43 0,0% 90,5% B
439 MQ0000842V004000000 3 38,09 114,27 0,0% 90,7% B
441 MQ0000541V008000000 3 38,02 114,06 0,0% 90,8% B
448 MA451 868 00 39 6 18,59 111,54 0,0% 91,0% B
453 MQ0003148V012000000 3 36,43 109,29 0,0% 91,2% B
455 MA451 817 16 21 3 36,18 108,54 0,0% 91,2% B
463 MQ0000480V003000000 3 35,36 106,08 0,0% 91,5% B
466 MA451 720 01 75/ C22A 3 35,01 105,03 0,0% 91,6% B
487 MA451 401 01 01/ C32L 3 31,8 95,40 0,0% 92,2% B
492 MA451 338 01 37 3 31,3 93,90 0,0% 92,3% B
497 MA451 690 02 25/ C22A 3 31,18 93,54 0,0% 92,4% B
502 MA660 070 00 81 5 18,37 91,85 0,0% 92,6% B
508 MA451 320 01 89 5 17,86 89,30 0,0% 92,7% B
512 MA451 505 03 30 3 29,58 88,74 0,0% 92,8% B
528 MA451 860 01 87 3 28,13 84,39 0,0% 93,2% B
546 MQ0003159V005000000 3 26,88 80,64 0,0% 93,6% B
547 MA451 906 84 00 4 20,12 80,48 0,0% 93,6% B
548 MA451 462 06 95/ CC3L 3 26,67 80,01 0,0% 93,7% B
557 MQ0000601V011000000 3 26,13 78,39 0,0% 93,9% B
559 MQ0004619V004000000 3 26,04 78,12 0,0% 93,9% B
567 MA651 094 00 04 3 25,6 76,80 0,0% 94,1% B
573 MA451 905 02 00 4 18,85 75,40 0,0% 94,2% B
580 MA660 140 03 40 4 18,28 73,12 0,0% 94,4% B
584 MQ0001288V007C96A00 3 24,08 72,24 0,0% 94,5% B
588 MA660 016 00 20 3 23,43 70,29 0,0% 94,5% B
590 MA451 747 01 87 3 23,26 69,78 0,0% 94,6% B
598 MA660 180 05 20 3 22,7 68,10 0,0% 94,7% B
610 MQ0003060V005000000 3 22,08 66,24 0,0% 95,0% C
622 MQ0009275V003000000 3 21,33 63,99 0,0% 95,2% C
639 MA451 906 44 00 3 20,64 61,92 0,0% 95,5% C
655 MA451 810 01 30 3 19,54 58,62 0,0% 95,8% C
672 MA204 866 02 21 3 18,68 56,04 0,0% 96,0% C
71
Anexo B – Comportamento do Modelo Dinâmico do PE e do Q
Tabela B.1 – Comportamento do Modelo Dinâmico do PE e do Q (componente 5)
Componente 5 - Intermitente
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 2 OK 0 2
12
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
2
1 0 2 OK 0 2
12 2 2 0 ENCOMENDAR 2 2
3 0 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
3
1 0 2 ENCOMENDAR 3 5
2
2 0 5 OK 0 5
3 0 5 OK 0 5
4 0 5 OK 0 5
5 0 5 OK 0 5
4
1 0 5 OK 0 5
1
2 0 5 OK 0 5
3 0 5 OK 0 5
4 0 5 OK 0 5
5 0 5 OK 0 5
5
1 0 5 OK 0 5
1
2 0 5 OK 0 5
3 0 5 OK 0 5
4 0 5 OK 0 5
5 1 4 OK 0 4
6
1 0 4 OK 0 4
2
2 1 3 OK 0 3
3 0 3 OK 0 3
4 0 3 OK 0 3
5 0 3 OK 0 3
7
1 1 2 ENCOMENDAR 2 4
2
2 1 3 OK 0 3
3 1 2 ENCOMENDAR 2 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
8
1 0 4 OK 0 4
2
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 1 3 OK 0 3
5 1 2 ENCOMENDAR 2 4
9
1 0 4 OK 0 4
2
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
10
1 0 4 OK 0 4
1
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
11
1 0 4 OK 0 4
1
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
12
1 0 4 OK 0 4
1
2 1 3 OK 0 3
3 0 3 OK 0 3
4 0 3 OK 0 3
5 0 3 OK 0 3
72
Tabela B.2 – Comportamento do Modelo Dinâmico do PE e do Q (componente 16)
Componente 16 - Errático
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 14 OK 0 14
12
2 0 14 OK 0 14
3 1 13 OK 0 13
4 0 13 OK 0 13
5 2 11 OK 0 11
2
1 0 11 OK 0 11
12 2 0 11 OK 0 11
3 3 8 ENCOMENDAR 6 14
4 0 14 OK 0 14
3
1 0 14 OK 0 14
1
2 0 14 OK 0 14
3 0 14 OK 0 14
4 0 14 OK 0 14
5 1 13 OK 0 13
4
1 0 13 OK 0 13
2
2 0 13 OK 0 13
3 0 13 OK 0 13
4 1 12 OK 0 12
5 2 10 OK 0 10
5
1 0 10 OK 0 10
2
2 1 9 OK 0 9
3 1 8 OK 0 8
4 2 6 OK 0 6
5 1 5 OK 0 5
6
1 1 4 OK 0 4
2
2 1 3 OK 0 3
3 1 2 ENCOMENDAR 5 7
4 0 7 OK 0 7
5 0 7 OK 0 7
7
1 2 5 OK 0 5
2
2 1 4 OK 0 4
3 3 1 ENCOMENDAR 6 7
4 0 7 OK 0 7
5 0 7 OK 0 7
8
1 0 7 OK 0 7
2
2 1 6 OK 0 6
3 1 5 OK 0 5
4 1 4 OK 0 4
5 1 3 OK 0 3
9
1 0 3 OK 0 3
2
2 3 0 ENCOMENDAR 7 7
3 4 3 OK 0 3
4 3 0 ENCOMENDAR 7 7
5 1 6 OK 0 6
10
1 0 6 OK 0 6
2
2 3 3 OK 0 3
3 0 3 OK 0 3
4 1 2 ENCOMENDAR 7 9
5 0 9 OK 0 9
11
1 0 9 OK 0 9
2
2 2 7 OK 0 7
3 2 5 OK 0 5
4 3 2 ENCOMENDAR 8 10
5 2 8 OK 0 8
12
1 0 8 OK 0 8
2
2 0 8 OK 0 8
3 0 8 OK 0 8
4 3 5 OK 0 5
5 2 3 OK 0 3
73
Tabela B.3 – Comportamento do Modelo Dinâmico do PE e do Q (componente 25)
Component 25 - Lumpy
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 2 OK 0 2
12
2 0 2 OK 0 2
3 0 2 OK 0 2
4 1 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
2
1 0 1 OK 0 1
12 2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 1 0 ENCOMENDAR 2 2
3
1 0 2 OK 0 2
1
2 0 2 OK 0 2
3 1 1 ENCOMENDAR 1 2
4 1 1 ENCOMENDAR 1 2
5 0 2 OK 0 2
4
1 0 2 ENCOMENDAR 2 4
2
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
5
1 0 4 OK 0 4
1
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
6
1 0 4 OK 0 4
1
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
7
1 0 4 OK 0 4
1
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
8
1 0 4 OK 0 4
1
2 1 3 OK 0 3
3 1 2 OK 0 2
4 0 2 OK 0 2
5 0 2 OK 0 2
9
1 0 2 ENCOMENDAR 2 4
2
2 0 4 OK 0 4
3 0 4 OK 0 4
4 1 3 OK 0 3
5 0 3 OK 0 3
10
1 0 3 OK 0 3
2
2 1 2 ENCOMENDAR 3 5
3 0 5 OK 0 5
4 0 5 OK 0 5
5 0 5 OK 0 5
11
1 0 5 OK 0 5
2
2 0 5 OK 0 5
3 1 4 OK 0 4
4 0 4 OK 0 4
5 0 4 OK 0 4
12
1 2 2 ENCOMENDAR 3 5
2
2 0 5 OK 0 5
3 2 3 OK 0 3
4 1 2 ENCOMENDAR 3 5
5 0 5 OK 0 5
74
Anexo C – Comportamento do Modelo Estático da MBC
Tabela C.1 – Comportamento do Modelo Estático da MBC (componente 3)
Componente 3 - Smooth
Stock Max = 19
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 19 OK 0 19
12
2 7 12 ENCOMENDAR 7 19
3 9 10 ENCOMENDAR 9 19
4 9 10 ENCOMENDAR 9 19
5 8 11 ENCOMENDAR 8 19
2
1 13 6 ENCOMENDAR 13 19
12 2 8 11 ENCOMENDAR 8 19
3 10 9 ENCOMENDAR 10 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
3
1 4 15 OK 0 15
12
2 8 7 ENCOMENDAR 12 19
3 13 6 ENCOMENDAR 13 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
5 2 17 OK 0 17
4
1 13 4 ENCOMENDAR 15 19
12
2 11 8 ENCOMENDAR 11 19
3 3 16 OK 0 16
4 5 11 ENCOMENDAR 8 19
5 4 15 OK 0 15
5
1 0 15 OK 0 15
12
2 6 9 ENCOMENDAR 10 19
3 16 3 ENCOMENDAR 16 19
4 7 12 ENCOMENDAR 7 19
5 5 14 OK 0 14
6
1 7 7 ENCOMENDAR 12 19
12
2 6 13 OK 0 13
3 13 0 ENCOMENDAR 19 19
4 12 7 ENCOMENDAR 12 19
5 3 16 OK 0 16
7
1 13 3 ENCOMENDAR 16 19
12
2 13 6 ENCOMENDAR 13 19
3 25 -6 ENCOMENDAR 25 19
4 9 10 ENCOMENDAR 9 19
5 6 13 OK 0 13
8
1 2 11 ENCOMENDAR 8 19
12
2 7 12 ENCOMENDAR 7 19
3 5 14 OK 0 14
4 10 4 ENCOMENDAR 15 19
5 13 6 ENCOMENDAR 13 19
9
1 6 13 OK 0 13
12
2 17 -4 ENCOMENDAR 23 19
3 12 7 ENCOMENDAR 12 19
4 10 9 ENCOMENDAR 10 19
5 4 15 OK 0 15
10
1 7 8 ENCOMENDAR 11 19
12
2 13 6 ENCOMENDAR 13 19
3 11 8 ENCOMENDAR 11 19
4 4 15 OK 0 15
5 9 6 ENCOMENDAR 13 19
11
1 2 17 OK 0 17
12
2 10 7 ENCOMENDAR 12 19
3 7 12 ENCOMENDAR 7 19
4 7 12 ENCOMENDAR 7 19
5 7 12 ENCOMENDAR 7 19
12
1 13 6 ENCOMENDAR 13 19
12
2 4 15 OK 0 15
3 8 7 ENCOMENDAR 12 19
4 3 16 OK 0 16
5 9 7 ENCOMENDAR 12 19
75
Tabela C.2 – Comportamento do Modelo Estático da MBC (componente 5)
Componente 5 - Intermitente
Stock Max = 1
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
2
1 0 1 OK 0 1
1 2 2 -1 ENCOMENDAR 2 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
3
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
4
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
5
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 1 0 ENCOMENDAR 1 1
6
1 0 1 OK 0 1
1
2 1 0 ENCOMENDAR 1 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
7
1 1 0 ENCOMENDAR 1 1
1
2 1 0 ENCOMENDAR 1 1
3 1 0 ENCOMENDAR 1 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
8
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 1 0 ENCOMENDAR 1 1
5 1 0 ENCOMENDAR 1 1
9
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
10
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
11
1 0 1 OK 0 1
1
2 0 1 OK 0 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
12
1 0 1 OK 0 1
1
2 1 0 ENCOMENDAR 1 1
3 0 1 OK 0 1
4 0 1 OK 0 1
5 0 1 OK 0 1
76
Tabela C.3 – Comportamento do Modelo Estático da MBC (componente 16)
Componente 16 - Errático
Stock Max = 14
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 14 OK 0 14
9
2 0 14 OK 0 14
3 1 13 OK 0 13
4 0 13 OK 0 13
5 2 11 OK 0 11
2
1 0 11 OK 0 11
9 2 0 11 OK 0 11
3 3 8 ENCOMENDAR 6 14
4 0 14 OK 0 14
3
1 0 14 OK 0 14
9
2 0 14 OK 0 14
3 0 14 OK 0 14
4 0 14 OK 0 14
5 1 13 OK 0 13
4
1 0 13 OK 0 13
9
2 0 13 OK 0 13
3 0 13 OK 0 13
4 1 12 OK 0 12
5 2 10 OK 0 10
5
1 0 10 OK 0 10
9
2 1 9 ENCOMENDAR 5 14
3 1 13 OK 0 13
4 2 11 OK 0 11
5 1 10 OK 0 10
6
1 1 9 ENCOMENDAR 5 14
9
2 1 13 OK 0 13
3 1 12 OK 0 12
4 0 12 OK 0 12
5 0 12 OK 0 12
7
1 2 10 OK 0 10
9
2 1 9 ENCOMENDAR 5 14
3 3 11 OK 0 11
4 0 11 OK 0 11
5 0 11 OK 0 11
8
1 0 11 OK 0 11
9
2 1 10 OK 0 10
3 1 9 ENCOMENDAR 5 14
4 1 13 OK 0 13
5 1 12 OK 0 12
9
1 0 12 OK 0 12
9
2 3 9 ENCOMENDAR 5 14
3 4 10 OK 0 10
4 3 7 ENCOMENDAR 7 14
5 1 13 OK 0 13
10
1 0 13 OK 0 13
9
2 3 10 OK 0 10
3 0 10 OK 0 10
4 1 9 ENCOMENDAR 5 14
5 0 14 OK 0 14
11
1 0 14 OK 0 14
9
2 2 12 OK 0 12
3 2 10 OK 0 10
4 3 7 ENCOMENDAR 7 14
5 2 12 OK 0 12
12
1 0 12 OK 0 12
9
2 0 12 OK 0 12
3 0 12 OK 0 12
4 3 9 ENCOMENDAR 5 14
5 2 12 OK 0 12
77
Tabela C.4 – Comportamento do Modelo Estático da MBC (componente 25)
Componente 25 - Lumpy
Stock Max = 0
Mês (t) Semana (s) Ds Stock1 Verificação Q Stock2 PE
1
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
5 0 0 OK 0 0
2
1 0 0 OK 0 0
0 2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
3
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
4 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
5 0 0 OK 0 0
4
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 0 0 OK 0 0
5 0 0 OK 0 0
5
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 0 0 OK 0 0
5 0 0 OK 0 0
6
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 0 0 OK 0 0
5 0 0 OK 0 0
7
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 0 0 OK 0 0
5 0 0 OK 0 0
8
1 0 0 OK 0 0
0
2 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
3 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
4 0 0 OK 0 0
5 0 0 OK 0 0
9
1 0 0 OK 0 0
0
2 0 0 OK 0 0
3 0 0 OK 0 0
4 1 -1 ENCOMENDAR 1 0
5 0 0 OK 0 0
10
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