Área Temática: Jogos de Empresas

A Relevância de uma Ferramenta de Apoio à Decisão em um Jogo de Simulação Logística

ROBERTO PORTES RIBEIRO UNIVERSIDADE FEDERAL DA SANTA MARIA robertor@smail.ufsm.br CRISTHIAN SAGGIN UNIVERSIDADE FEDERAL DA SANTA MARIA cristhiansaggin@gmail.com BIANCA JUPIARA FORTES UNIVERSIDADE FEDERAL DA SANTA MARIA biafortes@mail.ufsm.br ANDERSON LUIS WALKER AMORIN UNIVERSIDADE FEDERAL DA SANTA MARIA ander.walker1@gmail.com Resumo Abordando os temas jogos de empresas e logística empresarial, o trabalho em questão tem por finalidade analisar a importância da utilização de uma ferramenta de apoio na tomada de decisão em um ambiente simulado, buscando com isso refletir a competitividade do ambiente empresarial. Para tanto, realizou-se o teste da ferramenta em um jogo de simulação logística aplicado a seis grupos de alunos do curso de graduação em Administração do Centro de Educação Superior Norte do Rio Grande do Sul da Universidade Federal de Santa Maria. O simulador utilizado foi elaborado no programa computacional Microsoft Excel®, a partir da base de cálculos descrita por Cavanha Filho (2000) em sua dissertação de mestrado referente ao jogo de simulação logística, denominado LOGSIM, que propõe equilibrar a relação entre estoques e transportes, onde o jogador escolhe quantidades de suprimentos e o modal de transporte para atender uma determinada demanda de mercado, buscando o menor custo logístico. Após a realização das jogadas, foram coletados os dados referentes aos operadores logísticos participantes do jogo e posteriormente analisados, tomando como referência a utilização no jogo de simulação de uma ferramenta de apoio à decisão por uma das equipes, em contrapartida a não utilização desta ferramenta pelos grupos restantes. Os resultados se mostraram relevantes ao se observar uma expressiva diferença de desempenho entre os grupos que não utilizaram essa ferramenta de apoio à decisão em comparação à equipe que a utilizou. Esta pesquisa possibilita a verificação da importância da utilização de ferramentas de apoio à decisão que contribuam para um melhor planejamento e a adoção de práticas mais eficientes e eficazes no ambiente simulado. Palavras-chave: simulação, logística, ferramenta de apoio

Abstract Addressing the themes of business games and company logistics, the work has as a goal analyze the importance of utilization of a decision support tool in a simulate environment, and with this reflect the competitiveness in the business environment. To realize this was made the test of toll in a game of logistics simulation, applied to six different students groups in the graduation course of Management from the “Centro de Educação Superior Norte do Rio Grande do Sul da Universidade Federal de Santa Maria”. The simulator used was build in the software Microsoft Excel®, by the basis for calculation described by Cavanha Filho (2000) in your thesis for master degree about the logistic simulation game LOGSIM, that proposes the balance in the relation between stock x transport, where the player choose the quantity of supplies and the transport modal to reach a market demand, searching for the lower logistics costs. After the students play, the data of each logistics operator who participated of the game was collected and posteriorly analyzed, taking as a reference the utilization of a decision support tool by one of the groups in the simulation game, against the no utilization of this kind of tool by the remaining groups. The results proved to be relevants because they show a expressive performance difference between the groups that don’t use this decision support tool against the group who used the tool. This investigation enables the verification of the importance in the use of decision support tools who contributed to a better planning and the adoption of efficient and effectiveness pratices in the simulated environment. Key words: simulation, logistics, tool support

1. Introdução

A crescente competitividade no ambiente empresarial aliada à preocupação em oferecer melhores serviços aos clientes a menores custos têm impulsionado as empresas a buscarem instrumentos que as auxiliem no planejamento e controle de práticas e métodos de trabalho, para que possam melhorar o seu processo de tomada de decisão. Neste âmbito, os avanços tecnológicos vêm proporcionando subsídios para o aperfeiçoamento e elaboração de ferramentas úteis nas mais diversas áreas, tornando o processo de tomada de decisão cada vez mais eficaz e simplificado.

Nesse sentido, pode-se afirmar que o emprego dessas ferramentas são peças chaves para as organizações, conforme Nazário (1999) decisões tomadas sem o auxílio de ferramentas são baseadas frequentemente somente no feeling dos gestores, o que dificulta o alcance de resultados ótimos. Deste modo, o emprego de ferramentas de apoio à tomada de decisão mostra-se essencial para a sobrevivência da empresa, pois elas auxiliam tanto na maximização da eficiência das operações logísticas melhorando os serviços prestados, quanto na redução de custos que justificam possíveis investimentos para sua implementação.

Desta forma, dada à relevância dessas ferramentas nas empresas, é de suma importância, a realização de estudos que busquem aprimorá-las, para que estas ofereçam uma orientação cada vez mais eficaz, levando as organizações à tomadas de decisões acertadas. Consonante a este fato, este estudo tem como principal objetivo demonstrar a eficácia da implementação de uma ferramenta de apoio à decisão em contraponto a não utilização dessa mesma ferramenta em um ambiente simulado. Neste caso, como ambiente simulado, utilizou-se um jogo de simulação logística, elaborado tomando como referência a base de cálculo descrita por Cavanha Filho (2000) em sua dissertação de mestrado, ao criar o jogo denominado LOGSIM. Este simulador consiste num modelo matemático de simulação logística que propõe o trade-off estoques x transportes.

Os jogos de simulação surgiram com o intuito de aproximar um ambiente simulado à realidade, desde os primeiros registros de jogos de simulação até os softwares atuais, os quais são desenvolvidos em diversos campos de estudo. A logística ganha a responsabilidade de agregar valor ao produto através do serviço por ela oferecido ao menor preço possível. Neste contexto, o simulador logístico abordado neste artigo propicia aos jogadores a utilização de alguns tipos de transporte disponíveis e trata a questão dos estoques equilibrando a disponibilidade de produtos ao cliente com o menor nível de estoque possível. Com isso o jogador que melhor equilibrar essa relação incorrerá em resultados satisfatórios no jogo.

Inicialmente, buscou-se apresentar o levantamento bibliográfico quanto aos aspectos logísticos, aos jogos de empresas e a relevância de ferramentas de apoio à decisão. Em seguida, testou-se a ferramenta de apoio ao simulador logístico LOGSIM em uma turma do curso de graduação em Administração do Centro de Educação Superior Norte do Rio Grande do Sul da Universidade Federal de Santa Maria, utilizando a configuração inicial do LOGSIM. Posteriormente confrontaram-se os resultados do grupo que utilizou a ferramenta para decisão durante o jogo, em relação aos outros cinco grupos que não a utilizaram. Portanto, busca-se aqui reafirmar o emprego de ferramentas como um valoroso instrumento de apoio à decisão, que no caso em questão, aplicou-se como instrumento de apoio no gerenciamento de operações logísticas.

Assim, este artigo apresenta-se dividido em sete partes, sendo esta introdutória. As duas seções a seguir tratam de uma revisão bibliográfica acerca dos temas: ferramentas de apoio na tomada de decisão, jogos de empresas e logística empresarial, estoques e modais de transporte. A quarta parte apresenta a metodologia de pesquisa utilizada, seguido da análise dos resultados obtidos do jogo em uma turma de graduação em Administração, e por fim, as conclusões deste artigo.

2. Referencial teórico 2.1 A relevância de ferramentas de apoio na tomada de decisão

Considerando o cenário da globalização aliado aos avanços tecnológicos, são visíveis as exigências crescentes do mercado, no que se refere à necessidade de que as empresas busquem elaborar melhores produtos e serviços a custos menores para sustentar sua sobrevivência e crescimento. Diante disso, é fundamental que no emprego de seus recursos, as empresas sejam eficientes ao aperfeiçoá-los, ponderando que a forma como estes recursos serão empregados está diretamente ligada à tomada de decisão.

Segundo Chopra e Meindl (2003) as decisões estão presentes em todos os níveis hierárquicos de uma empresa, englobando tanto situações de alto risco, as quais precisam de grandes investimentos, até situações de baixo risco e incerteza. Portanto, mostra-se necessário a utilização de ferramentas computacionais que auxiliem à tomada de decisão, permitindo o desenvolvimento da capacidade de compreensão para o gerenciamento de operações complexas como as de logística empresarial. Nesse sentido, cada decisão envolve fatores relevantes para os negócios das organizações, como custos de oportunidade, a eficiência e a competitividade.

Abrangendo essa esfera, Bispo (1998) afirma que cada vez mais se pode perceber a complexidade na tomada de decisões, e administrar este tipo de complexidade é o que os dirigentes modernos têm como desafio. Com isso, ferramentas de auxílio a tomada de decisão são ativos imprescindíveis nas empresas e é função destas ferramentas levantar informações de forma rápida e confiável, e apresentá-las de forma compreensível.

Em relação à forma que as ferramentas atuam nas empresas, de acordo com Ignácio (2009) o sistema de apoio à decisão é um sistema de informação, este por sua vez, emprega dados e informações e usa um modelo que oferece suporte ao gestor em suas escolhas. Para tanto, ele processa as informações usando um modelo e indica, por meio de um módulo de interface de fácil compreensão, opções para solução de um problema que se apresente.

Já de forma mais específica no que se refere à ferramentas computacionais utilizadas em sistemas logísticos, Nazário (1999) afirma que o maior controle das operações que essas ferramentas possibilitam, pode ser visto quanto ao gerenciamento eletrônico do fluxo de informações, oferecendo à empresa a oportunidade de minimizar seus custos nos processos logísticos. Não obstante, possibilita elevar os níveis de serviço, por meio de melhoria no cumprimento e redução de prazos de entregas e maior número de informações levadas até os clientes, e tudo isso aliado a um preço que satisfaça os mesmos.

Tomando por referência as ferramentas disponíveis atualmente, Carvalho (2003) ressalta na área de logística a modelagem matemática juntamente com a simulação computacional. Sabe-se que estas ferramentas são vistas como suportes de eficácia em suas aplicações, fazendo com que os empreendedores se atualizem e implantem novos métodos em seus planejamentos estratégicos e de negócios, a fim de tornar empreendimentos cada vez mais competitivos e consequentemente mais lucrativos.

De acordo com Ornellas e Campos (2008), para as empresas a utilização da modelagem é uma ferramenta fundamental na tomada de decisões. Por meio da modelagem é possível visualizar o número de variáveis que integrarão o modelo e determinar os parâmetros como grau de dificuldade deste, tornando o gerenciamento mais eficaz com o auxilio dessas ferramentas, pois se testa as opções do modelo possibilitando que se escolha a melhor alternativa. A forma que a modelagem será realizada influenciará diretamente o processo da tomada de decisão, assim devem ser elaboradas da melhor forma possível. Nesse contexto, relacionam-se também ferramentas que auxiliam a tomada de decisão de participantes do jogo

LOGSIM, pois o emprego destas orientam os jogadores de forma mais precisa para a otimização de seus resultados.

Mais especificamente sob a ótica do tema abordado neste estudo, Barboza (2005) afirma que é notório que as empresas brasileiras também se encontrem inseridas em ambientes onde ganhos de produtividade refletem a sobrevivência destas. O que diz respeito ao modo de produção just in time, ou produção enxuta, isto é, modelos de atendimento pronto para corresponder a demandas instantâneas de produtos, e ao mesmo tempo dispor de estoques reduzidos, mostrando-se vantajoso para a produtividade, eficiência e qualidade. Observa-se que estes fatores são preceitos abordados pelo jogo LOGSIM, levando a elaboração e aplicação de métodos de simulações e aprendizagem, onde se permite uma vivência em sala de aula relacionada aos desafios do gerenciamento da cadeia de suprimentos. Nesse sentido, também exige a criação de boas estratégias, podendo resultar no entendimento e no maior contato com cenários reais, onde se necessita obter vantagens competitivas.

Diferentemente dos altos custos que a implantação de sistemas e programas computacionais trazia aos processos das organizações, de acordo com Carvalho (2003), hoje as ferramentas disponíveis mostram-se vantajosas, pois desde computadores comuns até os mais sofisticados podem ser adquiridos a custos consideravelmente razoáveis. Portanto, essa tecnologia mostra-se um meio para melhorar estratégias e solucionar limitações das cadeias de suprimentos das organizações, que pode ser alcançado mais facilmente por empresas de diferentes portes. 2.2 Jogos de empresas e logística

Com a presença cada vez mais intensa dos computadores na vida cotidiana existe a necessidade do desenvolvimento de softwares para diversas finalidades, entre eles podem-se destacar os softwares educativos, como ferramentas de apoio ao processo de ensino- aprendizagem. Orlandeli e Novaes (2004) destacam a utilização de jogos de empresas como suporte ao processo de ensino-aprendizagem dentre os softwares educativos, como sendo mais um auxiliar para o professor em sua atividade de conduzir os alunos a aprender determinado assunto.

Os jogos de empresas têm sido considerados por muitos autores como um método de ensino-aprendizagem capaz de oportunizar aos participantes uma visão do mundo empresarial e de gestão de negócios onde, em um curto espaço de tempo, são criadas situações que demonstram com clareza a necessidade da visão estratégica do negócio e a importância da estruturação de sistemas de informação gerencial e de apoio à decisão.

Conforme Wilhelm (1997) os jogos de empresas possuem regras claras e bem definidas, presença de espírito competitivo, possibilidade de identificar vencedores e perdedores, ludicidade, fascinação e tensão. Mas, além disso, os jogos de empresas permitem que os jogadores coloquem em prática suas habilidades técnicas relacionadas à área empresarial, realizando sequências de interações proporcionadas pelos jogos de empresas. O autor menciona ainda que os jogos de empresas estruturados são sistemas simulados contendo diversas atividades essenciais a uma empresa, envolvendo eventos relativos à produção, distribuição e consumo, permitindo ao grupo vivenciar situações que envolvem a aplicação de conhecimentos e técnicas de acordo com um objetivo determinado, em períodos de decisão consecutivos.

Com isto, para evidenciar a utilização de jogos de empresas no âmbito da logística, Miyashita, Oliveira e Yoshizaki (2003) explanam que jogos de empresas têm como características serem ferramentas eficazes para o treinamento de tomada de decisões, já que em um curto período de tempo tem a capacidade de simular o ambiente competitivo do mercado e transmitir os principais conceitos da logística integrada.

Congruente a isto Bouzada e Saliby (2009) abordam o treinamento nas áreas de administração e logística afirmando que por ser uma área de conhecimento muito ampla, genérica e dinâmica, a administração de empresas sofreu inúmeras mudanças ao longo dos últimos anos, por meio de pesquisas na área e das mudanças no âmbito empresarial mundial. Sendo assim, além dessa grande necessidade de treinamento e aperfeiçoamento e de uma ampla demanda por parte de pesquisadores e executivos da área de Administração, também tem o intuito de ser utilizado para a reciclagem dos modelos de gestão aplicados. Com isto, ressalta-se a importância do treinamento em logística no Brasil, País de dimensões continentais que conta com baixo nível de profissionalismo nesta área, apresentando ineficiência e desperdícios. Orlandeli e Novaes (2004) destacam que “dentre os métodos de ensino o jogo ganha destaque, pois disponibiliza de meios e recursos organizados, criando condições favoráveis para melhor assimilação do assunto em discussão”. 2.3 Estoques

No caso de companhias industriais e comerciais, os estoques representam um dos ativos mais importantes do capital circulante e da posição financeira das empresas. Conforme Iudícibus, Martins e Gelbcke (2008) os estoques são bens tangíveis ou intangíveis adquiridos ou produzidos pela empresa com o objetivo de venda ou utilização própria no curso normal de suas atividades. Estão intimamente ligadas as principais áreas de operação das companhias e envolvem problemas de administração, controle, contabilização e avaliação.

Segundo Fleury, Figueiredo e Wanke (2000) cada vez mais as empresas necessitam garantir disponibilidade de produtos ao cliente final, com o menor nível de estoque possível. São diversos os fatores que vem determinando esse tipo de política. Um dos fatores é o elevado custo de oportunidade do capital, reflexo das proibitivas taxas de juros brasileiras, que tem tornado a posse e a manutenção de estoques cada vez mais onerosos. Outro fator é o foco gerencial na redução do capital circulante líquido, sendo uma das medidas adotadas por diversas empresas que desejam maximizar seus indicadores de valor econômico adicionado. Aumentar a eficiência desses processos significa simplesmente deslocar para baixo a curva de custos unitários de movimentação de materiais, permitindo operar com tamanho de lotes de re-suprimentos menores, sem, no entanto afetar a disponibilidade de produto desejada pelos clientes finais ou incorrer em aumentos nos custos logísticos totais.

Uma supervalorização de quantidades de estoques pode proporcionar um excesso de estoques e obsolescência, enquanto projeções muito conservativas podem resultar em faltas de estoques e perdas aos consumidores. Para qualquer tipo de empresa seria indesejável ter uma situação de falta de estoques, pois o consumidor poderá ser desviado para outro lugar e parte do mercado poderá estar perdida. Então, os estoques devem ser suficientes para cobrir as variações e tempos de atrasos. Segundo Martins e Alt (2009) o gerenciamento adequado de estoques implica em possuir a quantidade certa de estoque no momento adequado para suprir a necessidade do consumidor.

O risco pode ser interpretado pelo nível de incerteza associado a um acontecimento. Segundo Assaf Neto (2010) a mensuração de risco processa-se geralmente por meio do critério probabilístico, o qual consiste em atribuir probabilidades aos diferentes estados de natureza esperados e, em consequência, aos possíveis resultados do evento. Dessa maneira, é delineada uma distribuição de probabilidades dos resultados esperados e mensuradas suas principais medidas de dispersão e avaliação do risco. O que se pode observar em relação ao risco de falta de estoques é a postura pessoal do gestor em relação ao risco, onde não se encontra uma única maneira de agir para todas as situações. O que se busca saber são as preferências do gestor na relação liquidez financeira relacionada ao baixo nível de estoques e atendimento eficiente ao cliente.

2.4 Modais de transporte

Ribeiro, Mansano, Gameiro e Lopes (2009) lembram que em 2006, os modais brasileiros distribuíam-se da mesma maneira dos anos anteriores: o transporte rodoviário representou 61% da matriz do transporte nacional, o ferroviário 21% e o hidroviário 14%. Os demais modais foram responsáveis por cerca de 4% da matriz do transporte. De acordo com a Agência Nacional de Transportes Terrestres (2011), os modais de transporte usados para o transporte de cargas são divididos em cinco modos básicos: rodoviário; ferroviário; dutoviário; aquaviário e aeroviário. Porém neste estudo serão considerados apenas os modais de transporte utilizados no jogo de simulação logística LOGSIM, que são os modais: aeroviário; rodoviário; ferroviário e aquaviário.

Para evidenciar os modais de transporte Almeida e Mariano (2007) destacam que o transporte aeroviário é um dos principais tipos de modais utilizados no comércio exterior, isso demonstra o motivo da utilização deste modal de transporte no jogo estudado. Congruente a isto Ribeiro e Ferreira (2002) afirmam que o transporte aéreo obteve uma demanda crescente nos últimos anos, mesmo possuindo um frete de valor mais elevado do que outros tipos de modais de transporte. Esse sistema de transporte apresenta como grande vantagem segundo Ballou (2006) a rapidez de entrega das cargas, especialmente em longas distâncias. No mesmo sentido, Oliveira e Franco (2007) afirmam que este modal é o mais ágil entre todos e seu uso é cada vez mais frequente tornando-se um modo alternativo e já pensado com mais naturalidade para o transporte no Brasil, já que ele tem como características principais o atendimento a mercadorias com prioridade de entrega, agilidade no atendimento, possibilitando a aplicação do sistema just in time. Também deve-se considerar alguns aspectos negativos na adoção do modal aéreo tais como frete alto em relação aos outros modais, capacidade de carga limitada e custo elevado na infra-estrutura.

Já o modal rodoviário de acordo com Ribeiro e Ferreira (2002) é o tipo de transporte mais utilizado no Brasil alcançando praticamente todos os locais do território nacional, já que desde a década de cinquenta é o modal mais desenvolvido e o mais procurado para transporte de cargas. Oliveira e Franco (2007) também afirmam que atualmente é o modal mais popular entre os utilizados no território nacional, e é um dos mais simples e eficientes de todos os modos de transporte, e sua única exigência é existirem rodovias. Este apresenta custos interessantes, dependendo da mercadoria e tem como características uma maior disponibilidade de vias de acesso, serviços door to door, embarques e partidas com maior rapidez de entrega, maior custo operacional e menor capacidade de carga, salientando-se que congestionamentos podem acarretar problemas na entrega.

Com o mesmo pensamento Ribeiro e Ferreira (2002) prosseguem ao dizer que este modal oferece uma entrega razoavelmente rápida e confiável para embarques com volumes de carga fracionada, obtendo vantagem neste segmento de mercado. Além disso, o transporte rodoviário apresenta custos fixos baixos, já que as rodovias são construídas com fundos públicos, porém o seu custo variável é considerado alto, pois engloba custos com taxas de licença, impostos ao usuário e pedágios, combustível e manutenção.

Para caracterizar o modal ferroviário Slack, Chambers e Johnston (2009) discorrem afirmando que é um transporte de movimentação lenta de matéria-prima e de produtos manufaturados de baixo valor a grandes distâncias. Ribeiro e Ferreira (2002) também descrevem o modal explicando que apresenta custos fixos altos em equipamento, terminais, vias férreas entre outros custos fixos, porém os custos variáveis são mais baixos, mas mesmo assim o transporte ferroviário não é tão utilizado quanto o transporte rodoviário no Brasil, principalmente devido à falta de investimentos nas ferrovias.

Vários são os aspectos positivos quanto à escolha dos modais ferroviário e hidroviário

de acordo com Felipe e Silveira (2007), principalmente para o transporte de determinados tipos de cargas, como grãos, farelos, minérios, fertilizantes, etc. Destaca-se assim a menor degradação ambiental, valor baixo do frete, não existência de congestionamentos, baixo índice de acidentes, menor perda de cargas e a maior constância ao longo do trajeto, havendo redução do custo de transporte e do preço final dos produtos, e por outro lado leva ao aumento da competitividade das mercadorias nos mercados nacional e global.

No Brasil o transporte hidroviário representa 95% do transporte de carga tanto na exportação quanto na importação, afirmado por Oliveira e Franco (2007), o modal aquaviário é considerado o mais lento de todos os modais de transporte, considerando que este transporte de cargas é realizado através de navios, é o mais utilizado para o transporte de cargas de elevada tonelagem a grandes distâncias. Neste sentido, Slack, Chambers e Johnston (2009) ressaltam que os custos do transporte hidroviário são de cinco a dez vezes menores do que os custos dos outros modais de transporte, porém a grande limitação do transporte por navios é a sua infra-estrutura, já que são poucos os portos com capacidade de receber navios de grande porte. 3. Metodologia

Com relação à natureza, esta pesquisa caracteriza-se como aplicada, pois conforme apontam Marconi e Lakatos (2010), a pesquisa aplicada gera conhecimentos novos e úteis para o avanço da ciência e para aplicação prática. Segundo Cooper e Schindler (2003), um estudo pode ser visto como exploratório ou formal. Este estudo caracteriza-se como exploratório, pois os estudos exploratórios tendem a gerar estruturas soltas com objetivo de descobrir futuras tarefas de pesquisa. O objetivo imediato da exploração normalmente é desenvolver hipóteses ou questões para pesquisas adicionais. No método de coleta de dados por levantamento bibliográfico, como apontam Cooper e Schindler (2003), os dados secundários, provenientes de levantamentos bibliográficos podem ajudar a decidir o que precisa ser feito, tornando-se uma rica fonte de hipóteses para o pesquisador.

Quanto ao objetivo, segundo Cooper e Schindler (2003), este estudo caracteriza-se como descritivo, pois pretende analisar um problema e contribuir para solução desse problema, com a descoberta de associações entre diferentes variáveis. As simulações são cada vez mais usadas em processos de pesquisa, conforme Cooper e Schindler (2003) fazer uma simulação significa copiar a essência de um sistema ou processo e analisar as variáveis nesse ambiente simulado.

Para aprofundamento nas áreas de logística empresarial e jogos de empresas realizou-se um levantamento de material bibliográfico nas bibliotecas universitárias, pesquisas de artigos na internet, através dos sites de busca e visitas a páginas eletrônicas relacionadas ao assunto. A partir da pesquisa bibliográfica e de cálculos realizados em uma planilha eletrônica do Microsoft Excel®, buscou-se parâmetros para análise dos dados coletados do simulador com o objetivo de obter a confirmação dos fenômenos observados no jogo, segundo os critérios estabelecidos.

A pesquisa realizada consiste na análise dos resultados obtidos com o jogo de simulação logística fazendo-se uso de uma ferramenta de apoio à decisão, em comparação a não utilização dessa ferramenta. Para o desenvolvimento dessa metodologia, parte-se de um trabalho anteriormente realizado referente a análise da aplicabilidade do jogo LOGSIM. Este demandou a criação de um novo simulador, corrigido e elaborado no Microsoft Excel® conforme a base de cálculo definida por Cavanha Filho (2000) em sua dissertação submetida ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade Federal de Santa Catarina. Deste modo, a realização dessa pesquisa foi dada por meio da utilização desse novo jogo de simulação, isto é, tomando como objeto de análise a ferramenta

empregada na nova base de cálculos do LOGSIM. O jogo foi aplicado em uma turma do curso de Administração do Centro de Educação

Superior Norte do Rio Grande do Sul da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), utilizando a configuração inicial do LOGSIM, sendo que após a explicação do funcionamento do jogo aos alunos, iniciou-se a simulação com seis grupos de quatro componentes. Durante o jogo, um dos grupos utilizou uma planilha eletrônica criada no Microsoft Excel® como ferramenta de apoio à decisão, fato contrário aos grupos restantes que não utilizaram qualquer tipo de ferramenta de apoio à decisão. A ferramenta utilizada por um dos grupos permitia o cálculo dos custos e controle eficiente de estoques e pedidos.

Por fim, a pesquisa traz ponderações sobre a utilização de uma ferramenta de apoio na tomada de decisão, a partir de reflexões sobre a simulação e seus resultados. 4. LOGSIM

O software de simulação logística usado neste estudo é o Logistic Simulator, denominado de forma reduzida de LOGSIM, é livre para cópias e duplicações de propriedade da UFSC. O simulador enfatiza o trade-off estoques x transportes, com foco especial no custo da falta, por até 99 rodadas, em que o operador escolhe quantidades de suprimentos e formas de transportes para atender uma determinada demanda de mercado, procurando o menor custo logístico total. Segundo Cavanha Filho (2000), os seus propósitos são a simulação isolada ou múltipla, por operadores de estoques ou o treinamento em salas de aula, com a finalidade de estimular a sensibilização do binômio transporte x estoques.

Nos parâmetros iniciais do jogo, o animador deve escolher taxa de juros por rodada, custos de transporte e de falta de produtos, tendência de demanda de mercado, nível de crise de demanda, nível de crise de cada modal de transporte, número de operadores e número de rodadas do jogo. Conforme Cavanha Filho (2000) os parâmetros do simulador servem para dar equilíbrio entre as opções de acumular estoque, caso as taxas de juros sejam menores, ou de arriscar estoques baixos se as taxas são altas. Com o custo da falta de material alto, há tendência em operar com estoques mais altos, evitando-se pagar caro caso haja falta de produto no mercado.

Para efeito do modelo do jogo de simulação LOGSIM são considerados custos os seguintes componentes:

− Custo de transporte = valor, em moeda, para transportar da origem ao destino, da quantidade definida, levando em conta o modal de transporte;

− Custo de estoques em trânsito = valor, em moeda, relativamente ao tempo do transporte da origem ao destino, sobre a quantidade de material transportado e o modal escolhido. No caso do transporte aéreo, como o tempo demandado é zero, não existe custo de estoque em trânsito;

− Custo de estoques por não utilização = valor, em moeda, relativamente à quantidade de material disponível no local de uso, mas que não está contemplado com a demanda de mercado do momento, passando para confrontar a demanda do período seguinte;

− Custo da falta = valor, em moeda, relativamente a não produção por falta de material disponível, quer seja pela não programação correta, ou pela demanda excessiva ocorrida, ou por crise de transporte sem a competente cobertura de estoques;

− Custo do pedido = valor, em moeda, relativo ao pedido de transporte de material da origem ao destino, independente da quantidade requerida e do modal de transporte utilizado;

− Custo total = valor, em moeda, apurado em cada rodada do jogo, dado pelo somatório do custo de transporte, custo do pedido, custo de estoque em trânsito, custo de estoque por não utilização e custo da falta de material.

Para o modelo construído por Cavanha Filho(2000) estão dimensionadas cinco tipos de crises, as quais são:

− Crise de demanda = ocorrência de descontinuidade aleatória do valor demandado em um determinado período, ou etapa, gerando uma demanda nula;

− Crise de transporte aéreo, rodoviário, ferroviário e hidroviário = ocorrência de descontinuidade aleatória da quantidade comandada para transporte em um determinado tempo, gerando um transporte nulo e havendo perda total do material adquirido.

O sistema desenvolvido por Cavanha Filho (2000) consiste nas seguintes etapas genéricas:

− o jogador analisa os dados e define estratégias para atender a demanda de produção ou mercado, quantidades de materiais a adquirir, forma de transportar, nos níveis de risco e custo que pretende operar;

− o sistema processa dados e obtém valores de demanda de mercado, a vigorarem durante a execução de um ciclo de rodadas;

− o sistema processa os dados dos operadores e os parâmetros de cada rodada, produzindo um resultado de mercado que envolve a quantidade demandada, resultando em excessos de estoques, ou faltas e demais conseqüências positivas ou negativas aos operadores;

− as rodadas se sucedem até que se atinja a última rodada, quando são computados os resultados finais.

A comparação de desempenho dos jogadores em uma mesma simulação ou entre simulações distintas se realiza de forma relativa, pois o interesse e o foco de Cavanha Filho (2000) são sobre o custo logístico mínimo, sem contar com os volumes de venda, questão que pode ser desenvolvida no futuro. 5. Resultados

Após a aplicação do simulador logístico LOGSIM aos seis grupos de jogadores, obtiveram-se os resultados apresentados na Tabela 1. As linhas no corpo da Tabela 1 representam a quantidade de rodadas efetuadas na simulação, que neste caso foram no número de 10 rodadas. Quanto às colunas da Tabela 1, a primeira mostra o número de rodadas; já nas colunas de dois a cinco se encontram a quantidade de produtos transportados correspondentes aos tipos de modais (aéreo, rodoviário, ferroviário e hidroviário) escolhidos pelos jogadores em cada rodada; a sexta coluna corresponde aos pedidos e expressa à quantidade de produtos recebidos em cada rodada; a sétima coluna representa a demanda gerada pelo LOGSIM em cada rodada, que é igual para todos os operadores logísticos; e a última coluna corresponde aos estoques, mostrando a quantidade de produtos armazenados no estoque no decorrer de cada rodada.

Na Tabela 1 pode-se observar que o grupo 1 priorizou a utilização do modal hidroviário quando possível, apenas completando as variações de demanda com os outros modais de transporte disponíveis. Este jogador também manteve um nível de estoques mínimo, a fim de satisfazer pequenas variações futuras da demanda, sem a necessidade de utilização de outros modais, senão o hidroviário, que é o que apresenta menor custo segundo os parâmetros iniciais do jogo. Na Tabela 1 se pode verificar que o restante dos grupos utilizou estratégias mistas no que se refere ao uso dos modais de transporte, pois não priorizaram o uso de um determinado tipo de modal para transportar os produtos. Estes também realizaram o atendimento à demanda com formação de níveis elevados de estoques, mas sem apresentar nenhum critério objetivo para o controle destes, no que se refere a estoques mínimos e máximos, como utilizado pela equipe de participantes do grupo 1 através da ferramenta de apoio à decisão.

Tabela 1- Resultados da simulação para os seis jogadores do LOGSIM

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1 140 60 60 60 140 140 0 1 140 60 0 0 140 140 02 2 42 30 35 62 63 0 2 13 90 100 30 73 63 103 0 30 24 0 102 104 0 3 0 20 10 60 90 104 04 9 0 100 100 129 126 0 4 35 0 100 50 155 126 255 10 60 0 0 69 69 0 5 20 60 0 0 60 69 166 0 0 100 60 160 156 4 6 0 0 100 30 220 156 807 9 80 100 60 109 109 4 7 0 0 0 50 50 109 218 0 0 103 0 180 109 75 8 0 0 60 30 100 109 129 0 0 0 0 160 73 162 9 0 22 0 0 30 73 0

10 0 0 0 0 163 130 195 10 62 0 0 0 194 130 33

RO

DA

DA

S

AE

RE

O

RO

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V.

FER

RO

V.

HID

RO

V.

PED

ID.

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V.

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MA

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EST

OQ

UE

1 145 0 0 0 145 140 5 1 165 45 0 0 165 140 252 58 150 150 0 58 63 0 2 0 110 120 50 45 63 73 0 50 0 100 150 104 46 3 0 0 100 120 110 104 134 0 0 0 150 200 126 120 4 0 0 50 100 120 126 75 0 0 0 0 0 69 51 5 100 20 0 0 250 69 1886 0 0 100 150 100 156 0 6 0 0 0 0 190 156 2227 100 0 0 0 250 109 136 7 0 0 0 100 100 109 2138 0 0 0 0 100 109 127 8 0 0 0 0 0 109 1049 0 0 0 0 150 73 204 9 0 0 0 0 0 73 31

10 0 0 0 0 0 130 74 10 0 0 0 0 100 130 1

JOGADOR 1

JOGADOR 3

JOGADOR 5

JOGADOR 2

JOGADOR 4

JOGADOR 6

Fonte: Elaborado pelos autores a partir da simulação

Pode-se observar na Tabela 2 o ranking dos vencedores na simulação classificados em ordem decrescente com relação a seus custos logísticos totais.

Tabela 2 - Ranking dos vencedores do jogo de simulação LOGSIM

JOGADOR CUSTO TOTAL (R$)JOGADOR 1 4.051,00JOGADOR 6 4.898,80JOGADOR 2 5.173,00JOGADOR 3 5.447,80JOGADOR 5 5.475,40JOGADOR 4 6.797,20

Ranking LOGSIM

Fonte: Elaborado pelos autores a partir da simulação

Como se pode observar na Tabela 2, o grupo vencedor do jogo de simulação LOGSIM foi o jogador 1 que obteve o menor custo total dentre todos os jogadores, sendo que foi o único grupo a utilizar uma ferramenta de apoio à decisão. Esta ferramenta proporcionou o cálculo exato dos custos, e um controle eficiente de pedidos e estoques, sem incorrer em faltas ou estoques excessivos. Com apoio dessa ferramenta, o grupo utilizou a estratégia de priorizar o uso do modal hidroviário, definido no jogo como o modal de menor custo de transporte e maior tempo de entrega dos produtos. Este grupo também atendeu as variações de demanda com os outros modais de transporte disponíveis, e manteve um nível de estoques mínimo, a fim de satisfazer pequenas variações futuras da demanda, evitando a utilização de outros modais, senão o hidroviário.

O restante dos grupos obteve um custo total mais elevado que o grupo 1, como se pode observar na Tabela 2, existiu uma diferença de custo total de R$ 847,80 do jogador 1 para o jogador 6 que foi o segundo colocado até uma diferença de R$ 2.746,20 do jogador 1 em relação ao jogador 4 que foi o sexto colocado do jogo. Este resultado deve-se ao fato dos grupos 2 ao 6 não utilizarem nenhum critério para a formação de estoques, visivelmente nenhuma estratégia planejada para o atendimento das demandas no sentido de priorizar modais, e por fim, ainda incorrerem em custos de falta, devido ao ineficiente controle de pedidos e estoques.

Estes resultados evidenciam que a utilização de uma ferramenta de apoio à decisão por um dos grupos, e a não utilização desta ferramenta pelos grupos restantes, pode resultar em uma diferença significativa de custo total ao final do jogo, devido à maior eficiência no controle de estoques e atendimento às demandas pelo grupo de participantes que utilizou essa ferramenta. 6. Considerações finais

Os simuladores são muito úteis em diversas áreas do conhecimento, facilitando o aprendizado e trazendo a realidade ao aprendiz. Os jogadores podem testar suas habilidades em rodadas consecutivas, em um curto espaço de tempo, trazendo uma simplificação do que acontece no dia a dia das empresas. Neste sentido, a utilização de uma ferramenta de apoio à decisão para simuladores pode trazer melhor planejamento e controle na execução de tarefas e na tomada de decisão como na simulação apresentada, e de maneira semelhante, no ambiente empresarial.

Após a análise dos resultados do jogo, se verificou que o grupo de participantes que utilizou à ferramenta de apoio à decisão durante a execução do jogo obteve um resultado melhor que os grupos restantes, devido a este grupo ter formulado estratégias adequadas, estas elaboradas a partir da análise dos resultados de cálculos oferecidos pela ferramenta de apoio à decisão. Com isso, constatou-se que os jogadores que utilizarem uma ferramenta de apoio à

decisão, poderão obter melhores resultados que os restantes, devido a um maior controle das variáveis presentes no jogo oferecido pela utilização dessa ferramenta. Também se pode concluir que a utilização da ferramenta por todos os jogadores poderia possivelmente trazer maior competitividade ao jogo, devido a todos estarem utilizando estratégias definidas e baseadas em critérios previamente estabelecidos, baseados nos resultados obtidos na ferramenta de apoio.

O uso do jogo de simulação LOGSIM por um grupo de estudantes de graduação em Administração do Centro de Educação Superior Norte do Rio Grande do Sul da Universidade Federal de Santa Maria comprova, mais uma vez, a utilização do LOGSIM como valiosa ferramenta do processo de ensino aprendizagem, ao passo que também expõe a grande importância da utilização de uma ferramenta de apoio na tomada de decisão. Baseado nos resultados provenientes da simulação percebe-se que a utilização de uma ferramenta de apoio para a tomada de decisão no ambiente empresarial também é de grande valia, pois permite maior controle das variáveis presentes no ambiente, a partir da elaboração de estratégias baseadas em um planejamento firmado em análises concretas e se fazendo a utilização de critérios consistentes.

Por fim, ressalta-se como limitação imposta ao trabalho, o fato de realizar-se uma vez a simulação do jogo LOGSIM com um grupo de estudantes de graduação. Diante disso, propõe-se que para estudos futuros se realize um maior número de testes com a ferramenta de apoio à decisão, e ainda nessa esfera, aplique-se a ferramenta de apoio à decisão em todos os grupos participantes do jogo, a fim de atingir-se uma possível otimização nos resultados totais de todos os grupos participantes do LOGSIM. Referências AGÊNCIA NACIONAL DE TRANSPORTES TERRESTRES. Transporte de cargas. Brasília, 2011. Disponível em: <http://www.antt.gov.br/carga>. Acesso em: 15 abr. 2011. ALMEIDA, M. R.; MARIANO, E. B. Avaliação de eficiência dos aeroportos internacionais brasileiros. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 27., 2007, Foz do Iguaçú. Anais... Foz do Iguaçú: ABEPRO, 2007, p. 1-9. ASSAF NETO, A. Finanças corporativas e valor. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2010. BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos: logística empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. BARBOZA, A. O. Simulação e técnicas da computação evolucionária aplicadas a problemas de programação linear inteira mista. Curitiba, PR, 2005. Tese de doutorado, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2005. Disponível em: <http://riut.utfpr.edu.br/ jspui/bitstream/1/74/1/DOUT_Barboza.pdf>. Acesso em: 20 abr. 2011. BISPO, C. A. F. Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão. São Carlos, SP, 1998. Dissertação de mestrado, Universidade de São Paulo, 1998. Disponível em: <http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-0404204-152849/pt-br.php>. Acesso em: 21 abr. 2011. BOUZADA, M. A. C.; SALIBY, E. Um jogo de logística genuinamente brasileiro. Revista ADM.MADE, ano 9, v.13, n.3, p. 60-73, 2009. CARVALHO, L. S. de. Modelagem e simulação: poderosa ferramenta para a otimização de operações logísticas. Bahia Análise e Dados, v. 13, n. 2, p. 267-274, 2003. CAVANHA FILHO, A. O. Simulador Logístico. Florianópolis, SC, 2000. Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, 2000. CHOPRA, S.; MEINDL, P. Gerenciamento da cadeia de suprimentos: estratégia, planejamento e operação. São Paulo: Prentice-Hall, 2003.

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