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Universidade de São Paulo

Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”

Gestão de estoques com Curva ABC: um estudo de caso no agronegócio

brasileiro

RODRIGO AMÂNCIO BRIOZO

Piracicaba, 01 de dezembro de 2011

1

RODRIGO AMÂNCIO BRIOZO

Gestão de estoques com Curva ABC: um estudo de caso no agronegócio brasileiro

Orientador:

Prof. Dr. JOSÉ VICENTE CAIXETA FILHO

Monografia de conclusão do curso de Ciências

Econômicas, apresentada a Escola Superior de

Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade

de São Paulo, para a obtenção do título de

Bacharel em Ciências Econômicas.

Piracicaba, 01 de dezembro de 2011

2

Dedico a meus pais

3

Agradecimentos

A Deus.

Aos meus pais Sérgio e Eunice, sem os quais jamais teria conseguido chegar até

aqui. Obrigado por serem tão importantes na minha vida.

A minha avó Nice que está do céu orando por mim. Sem tua força na Terra isso

seria impossível de estar sendo realizado.

A empresa Rio de Una Alimentos Ltda, representada nas pessoas do senhor Jean

Revece Neto e da Sra. Fernanda Kuboyama Ruivo, pela ajuda dada para a elaboração

deste trabalho, sem o qual não seria possível sua realização.

Ao professor Dr. José Vicente Caixeta Filho pela orientação e direcionamento

dados para a construção desta monografia.

Ao ESALQ-LOG, que muito me ensinou e ainda vai me ensinar sobre logística.

A professora Daniela Bacchi Bartholomeu, que junto com o professor Caixeta

avaliaram este trabalho.

A todos meus amigos, em especial ao João Victor Crivelaro Loreti, Leonardo

Coviello Regazzini e Murilo José Rosa pelas idéias, ajudas, dicas, conselhos e

companheirismo. Obrigado a todos pelas noites perdidas de sono somente para me

apoiar.

A Casa do Estudante Universitário (CEU) e a república Ataq Speculativo por

terem me abrigado por esses 4 anos.

A minha futura esposa Maria Cristina, sem a qual eu não teria conseguido.

Obrigado por estar ao meu lado este tempo todo.

A todos que sofreram, torceram, rezaram, vibraram comigo em todos os

momentos da minha vida.

4

RESUMO

Atualmente um dos grandes desafios das empresas é se manter em um mercado

cada vez mais competitivo e globalizado. Desta forma, a busca pela eficiência em seus

processos pode ser crucial na redução de custos e, conseqüentemente, torná-las mais

competitivas para fazer frente à concorrência.

No setor de logística, mais especificamente no setor de armazenagem, as

empresas podem se utilizar de recursos de otimização para gerenciar seus estoques. A

utilização da Curva ABC, uma técnica de classificação de produtos por ordem

decrescente de importância, pode ser uma ferramenta de otimização extremamente

importante, pois além de classificar para a empresa os produtos que tem mais

importância em seu portfólio, ainda contribui na organização espacial de seu armazém,

facilitando assim o processo de montagem de carga para posterior expedição.

Esta monografia tem por objetivo analisar qualitativamente e quantitativamente

a redução alcançada com a aplicação da teoria da Curva ABC, derivada da Lei de

Pareto. Para isto estimou-se se houve ou não uma redução de tempo nos processos de

coleta dos produtos no armazém da empresa, pós aplicação da Curva ABC.

Os resultados apontam para uma redução no processo em questão, acarretando

também em redução do número de funcionários no setor estudado, gerando assim uma

economia de aproximadamente 200 mil reais para a empresa em 3 anos de utilização de

tal teoria.

Palavras-chave: Logística, Curva ABC, otimização de processos.

5

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 9

1.1 Objetivos e Justificativa ..................................................................................... 9

1.2 Estrutura deste texto ......................................................................................... 10

2. REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 11

2.1 Vilfredo Pareto e sua “Lei de Pareto” .............................................................. 11

2.2 Armazenagem de produtos e gerenciamento de estoques – A “Curva ABC” ou

“Curva 80-20” ............................................................................................................. 11

2.3 Variações de aplicações da “Curva ABC” ou “Curva 80-20” ......................... 16

2.4 Rio de Una Alimentos Ltda ............................................................................. 19

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ............................................................ 21

3.1 Armazenagem de produtos antes e depois da aplicação da Curva ABC ......... 22

4. RESULTADOS ....................................................................................................... 30

4.1 Cenário 1 – Simulações cliente X .................................................................... 33

4.2 Conclusão cenário 1 – Cliente X ..................................................................... 38

4.3 Cenário 2 – Simulações cliente Y .................................................................... 39

4.4 Conclusão cenário 2 – Cliente Y ..................................................................... 43

4.5 Cenário 3 – Simulações cliente Z .................................................................... 44

4.6 Conclusão cenário 3 – Cliente Z ...................................................................... 48

4.7 Análise Global – Clientes X, Y e Z ................................................................. 49

5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 53

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................... 54

6

7. ANEXOS ................................................................................................................. 56

7.1 Anexo A – Classificação completa dos produtos por Curva ABC .................. 56

7

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Curva 80-20 com uma classificação ABC arbitrária de produtos. ................ 14

Figura 2 – Processo de produção e divisão dos produtos na empresa Rio de Una

Alimentos Ltda. .............................................................................................................. 20

Figura 3 – Fotos da câmara fria antes da aplicação da Curva ABC. .............................. 25

Figura 4– Layout da câmara fria..................................................................................... 26

Figura 5 – Fotos da câmara fria após a aplicação da Curva ABC. ................................. 27

Figura 6 – Novo layout da câmara fria. .......................................................................... 28

Figura 7 – Alocação dos produtos por ordem alfabética - antes da aplicação da Curva

ABC. ............................................................................................................................... 30

Figura 8 – Romaneio do cliente X. ................................................................................. 33

Figura 9– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)..... 34

Figura 10 – Alocação dos produtos seguindo critérios de venda – Curva ABC. ........... 35

Figura 11 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC). ... 36

Figura 12 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente X ........................ 38

Figura 13– Romaneio do cliente Y. ................................................................................ 39

Figura 14– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)... 40


Figura 16 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y ........................ 43

Figura 17 – Romaneio do cliente Z. ............................................................................... 44

Figura 18– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)... 45


Figura 20 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y ........................ 48

Figura 21 – Redução dos tempos de picking dos 3 clientes da empresa. ....................... 49

8

LISTA DE TABELAS

Tabela 1– Classificação ABC de 14 itens de uma companhia de produtos químicos. ... 13

Tabela 2 – Modelo para confecção da Curva ABC ........................................................ 15

Tabela 3 – Relação de produtos – Classificado por ordem alfabética ............................ 22

Tabela 4 – Relação de produtos – Classificado por ordem decrescente de vendas ........ 31

Tabela 5 – Dados da simulação da empresa X (antes da Curva ABC). ......................... 34

Tabela 6 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente X. ......................................... 36

Tabela 7– Dados da simulação do cliente X (depois da Curva ABC). ........................... 37

Tabela 8 – Dados da simulação do cliente Y (antes da Curva ABC). ............................ 40

Tabela 9- Códigos dos produtos do romaneio do cliente Y. .......................................... 40

Tabela 10– Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC). ......................... 42

Tabela 11 – Dados da simulação da empresa Z (antes da Curva ABC). ........................ 45

Tabela 12 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente Z. ........................................ 46

Tabela 13 – Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC). ........................ 47

Tabela 14 – Dados da redução do tempo entre os cenários e da redução percentual. .... 49

Tabela 15 – Demonstração de gastos com funcionários Pré e Pós Curva ABC ............. 50

Tabela 16 – Correção salarial entre janeiro de 2009 e janeiro de 2012.......................... 51

Tabela 17 – Gastos com salários sem a Curva ABC ...................................................... 51

Tabela 18 – Gastos com salários com a Curva ABC ...................................................... 52

9

1. INTRODUÇÃO

1.1 Objetivos e Justificativa

Os efeitos “impostos” pela globalização no mundo fizeram com que barreiras

antes existentes como dificuldade de fluxo de informações, produtos, pessoas,

procedimentos, tempo, fossem transpostas, não existindo ou diminuindo

consideravelmente tais empecilhos. Dessa maneira as empresas que queiram se manter

atuantes tem que constantemente buscar a eficiência em seus processos para que possam

competir no mercado, hoje mundial.

Um setor onde existe hoje uma grande concorrência de mercado é o setor do

agronegócio. Existem no mercado inúmeras empresas atuando, gerando uma grande

competição entre elas, tornando a guerra de preços muito acirrada, o que acaba

beneficiando diretamente os consumidores que podem lucrar com tal disputa.

Por outro lado, para as empresas se manterem neste mercado competitivo,

devem a todo o momento buscar o “estado da arte” em todos os seus processos, ou seja,

elas devem buscar eficácia e eficiência em todas as áreas integrantes de sua cadeia

produtiva, indo desde a aquisição de insumos, passando pelo marketing, vendas,

recursos humano, produção, logística e distribuição, entre todos os outros setores

componentes da indústria.

Neste sentido, os gestores dos grupos empresariais buscam incessantemente a

otimização de seus recursos, visando à redução de seus custos, podendo assim fazer

frente na luta pela sobrevivência neste mercado. Em sintonia com tudo isso uma área

dentro da empresa que oferece um grande potencial para otimização é a área conhecida

como Supply Chain1. Esta área engloba toda a logística, armazenagem e distribuição.

Em relação a este último setor, o de logística e distribuição, pode-se citar ganhos

de eficiência em relação à otimização dos processos, indo desde a escolha do local de

instalação da indústria e dos CDs (Centros de Distribuição) (após ser feita uma análise

do mercado consumidor em que a empresa pretende atuar), até mesmo a roteirização

mais eficaz de sua distribuição.

1 Supply Chain, termo em inglês conhecido na literatura da área como Cadeia de Suprimentos.

10

Fazendo uma análise mais profunda de empresas do setor do agronegócio, mais

especificamente de uma processadora de vegetais orgânicos, será observada a utilização

de um modelo de gestão de estoques em seu armazém, que neste caso trata-se de uma

câmara fria, no intuito de analisar se existem ou não ganhos de escala que podem ser

obtidos através da aplicação da Curva ABC ou Curva 80-20.

O objetivo geral deste trabalho é apresentar a definição de Curva ABC ou Curva

80-20, que deriva da “Lei de Pareto”, do filósofo e economista francês Vilfredo Pareto,

na qual ele afirmou que 80% dos fenômenos advêm de apenas 20% das causas. Tal lei é

aplicada em diversos ramos de atuação das ciências, indo desde a estocagem de

produtos em uma empresa, passando pela área da sociologia, economia, engenharias,

como até mesmo na área de saúde.

Seguindo tal fundamentação teórica será analisado o armazém de uma

processadora de vegetais orgânicos, localizada na cidade de São José dos Pinhais-PR.

Tal empresa trabalha no processamento e distribuição de vegetais orgânicos

minimamente processados. Será feito um levantamento de como era feita a

armazenagem de tais produtos, já processados em sua câmara fria, e como ficou tal

operação após ser feita a aplicação da “Curva ABC”, como ficou a disposição física dos

produtos e sua rotatividade, assim como qual foi o ganho econômico na forma da

redução de custos com tal aplicação.

Sendo assim, quais os ganhos reais com a adoção de tal teoria?

1.2 Estrutura deste texto

Após o Capítulo introdutório (Capítulo 1), haverá no Capítulo 2 uma revisão de

literatura, com uma demonstração mais detalhada do conceito de Curva ABC ou Curva

80-20, assim como a apresentação da empresa objeto de estudo. O Capítulo 3 apresenta

os procedimentos metodológicos utilizados para a elaboração desta monografia. No

Capítulo 4 são apresentados os resultados obtidos com os dados do Capítulo 3. No

Capítulo 5 encontram-se as conclusões finais derivada dos resultados do Capítulo 4. No

Capítulo 6 encontram-se as referências bibliográficas.

11

2. REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Vilfredo Pareto2 e sua “Lei de Pareto”

Vilfredo Pareto nasceu em 15 de julho de 1848 em Paris, França. Sua família era

originária da Ligúria, região ao noroeste da Itália, onde detinha o título de nobreza.

Estudou na Universidade Politécnica de Turim. Foi engenheiro ferroviário em Florença,

profissão que nunca abandonou. Ele é conhecido por aplicar a matemática à análise

econômica. Foi o introdutor do instrumento analítico das “Curvas de indiferença”.

Pareto publicou diversos artigos sobre os princípios fundamentais de economia

pura. Suas principais obras são Cours d´Economie Polotique (1896-97), Les systèmes

socialistes (1902), Manuale d´Economia Politica (1906), Tratado di Sociologia

Generale (1916), Transformazioni dela democrazia (1921). Na economia, Pareto

introduziu o conceito de ótimo de Pareto (ou eficiência de Pareto) que diz que uma

situação econômica não é ótima se não for possível melhorar sua situação, tudo isso sem

prejudicar outro agente.

Em 1897 publicou um estudo sobre distribuição de renda, que veio a

transformar-se no objeto de estudo desta monografia, a “Lei de Pareto”, ou “Princípio

80-20. Através deste estudo Pareto observou que 80% dos fenômenos advêm de apenas

20% das causas. Pareto observou que existia uma grande concentração de renda onde

80% da renda estava concentrada com apenas 20% das pessoas.

Porém, esta observação pôde ser vista em outros segmentos da sociedade tais

como relacionado ao setor financeiro, ao setor industrial, ao setor comercial, ao setor

imobiliário entre outras aplicações que veremos nos próximos tópicos.

Vilfredo Pareto faleceu no dia 19 de agosto de 1923, em Céligny, França.

2.2 Armazenagem de produtos e gerenciamento de estoques – A “Curva

ABC” ou “Curva 80-20”

No que tange ao gerenciamento dos estoques, quando trata-se da armazenagem

de produtos, deve-se a todo o momento buscar a melhor forma de organização dos

mesmos, para que exista rotatividade do estoque, não ocorrendo assim a perda de

2 Resumo biográfico extraído da obra do próprio Vilfredo Pareto “Crítica a O Capital de Karl Marx”.

Editora: Irmãos Pongetti Editores. Rio de Janeiro, 1937.

12

produtos devido ao vencimento do prazo de validade ou outro tipo de dano decorrente

do não escoamento ou distribuição dos mesmos.

Segundo Ballou (2001) a estocagem de produtos pode corresponder a 26% do

custo logístico de uma empresa. Sendo assim, é de extrema importância uma análise

aprofundada de tal setor, visando à otimização dos processos, na intenção de reduzir tais

custos. Ainda segundo Ballou (2001), a utilização de estoques por uma empresa ou um

distribuidor atende a quatro motivos que são: a redução dos custos com transporte

(formação de cargas maiores para o despacho), a coordenação entre a oferta e a

demanda, o auxílio no processo produtivo e para a ajuda no processo de marketing.

Apesar do alto custo apresentado em relação à armazenagem de produtos, ela

ainda se faz necessária em alguns casos específicos como problemas sazonais ou mesmo

locacionais. Segundo Banzato et al. (2003) a armazenagem é o caminho mais eficiente

para concentrar produtos e dividi-los para distribuição.

Ainda segundo Banzato et al. (2003), as operações nos armazéns estão cada vez

mais em destaque, devido aos centros de distribuição assumirem um papel importante

junto aos clientes, uma vez que estes estão cada vez mais exigentes em relação à

prestação de serviços.

Segundo Bowersox e Closs (2001), as vantagens da armazenagem são de

natureza econômica e de serviço, ou seja, existe a necessidade da armazenagem quando

o custo-benefício de tal operação seja vantajoso. Ainda segundo os autores, as

vantagens econômicas advêm da redução direta de custos logísticos.

A armazenagem dos produtos deve atender a uma lógica, onde a análise da

demanda de cada produto é observada no intuito de organizar de maneira melhor a

disposição física dos produtos. Segundo Bowersox e Closs (2001), os produtos devem

ser acondicionados seguindo algumas regras como volume e peso, fora isto a

localização de tais produtos deve respeitar as sazonalidades, ou seja, produtos com alta

demanda em determinado período devem ficar próximos dos locais de coleta e

embarque, facilitando assim a operacionalização do armazém.

Seguindo esta orientação sobre acondicionamento dos produtos no armazém,

Ballou (2001) apresenta a Curva 80-20 que demonstra que 80% das vendas da empresa

13

são geradas por 20% dos produtos. Segundo o mesmo autor, esta aplicação foi derivada

da Lei de Pareto3.

Segundo Ballou (2001, p. 61) “o conceito 80-20 é particularmente útil no

planejamento de distribuição quando os produtos são agrupados ou classificados por

suas atividades de vendas. Os 20% mais importantes podem ser chamados de itens A,

os próximos 30%, de itens B e os restantes, de itens C”. Ou seja, é feita uma análise das

vendas da empresa e é criado um ranking dos produtos, organizando-os assim

agrupadamente conforme a classificação em A, B, ou C.

Para exemplificar tal análise de vendas de uma empresa, poderemos ver na

Tabela 1 extraída de Ballou (2001), onde ele exemplifica a aplicação da classificação

por Curva ABC:

Tabela 1– Classificação ABC de 14 itens de uma companhia de produtos químicos.

Número

do produto

Classificação do

produto por vendasa

Vendas

Mensais (000s)

Percentagem cumula-

tiva das vendas totaisb

Percentagem cumula-

tiva do total dos itensc

Classificação

ABC

D-204 1 $5.056 36,20% 7,10%

D-212 2 3.424 60,7 14,3

D-185-0 3 1.052 68,3 21,4

D-191 4 893 74,6 28,6

D-192 5 843 80,7 35,7

D-193 6 727 85,7 42,9

D-179-0 7 451 89,1 50

D-195 8 412 91,9 57,1

D-196 9 214 93,6 64,3

D-186-0 10 205 95,1 71,4

D-198-0 11 188 96,4 78,6

D-199 12 172 97,6 85,7

D-200 13 170 98,7 92,9

D-205 14 159 100,0 100,0

$13.966a Classificado de acordo com o volume de venda.

b Soma das vendas dos itens ÷ total das vendas, por exemplo, (5.056 + 3.424) ÷ 13.966 = 0,607.

c Classificação do item ÷ número total de itens, por exemplo, 6 ÷ 14 = 0,429.

Fonte: Ballou (2001, p. 61)

3 A Curva 80-20 foi observada pelo sociólogo e economista Vilfredo Pareto, em 1897. Seu trabalho foi

sobre renda e riqueza.

14

Através da Tabela 1, pode-se elaborar a Figura 1:

343

241

Ve

nd

as t

ota

is (

%)

Total dos itens (%)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Figura 1 - Curva 80-20 com uma classificação ABC arbitrária de produtos.

Fonte: Elaborado pelo autor com dados de Ballou (2001, p. 62)

Como pode-se observar na Figura 1, neste caso particular, aproximadamente

35% dos itens correspondem a 80% das vendas. Pode-se perceber a importância relativa

que alguns itens têm sobre o total da empresa. Tal importância deve ser levada em

consideração na hora do planejamento da companhia, para que os mesmos não sejam

subvalorizados.

Geralmente a aplicação da regra de Pareto (80-20) está na definição do layout do

armazém. Segundo Banzato et al. (2003), a estocagem de itens de giro rápido próximo

ao local de saída dos armazéns, faz com que o tempo de separação dos pedidos e a

distância percorrida pelos operadores diminua significativamente. Isto ocorre quando a

aplicação da Curva ABC é realizada, pois os operadores do armazém precisam se

movimentar bem menos do que antes de tal aplicação.

A classificação pela Curva ABC pode seguir diferentes linhas. Segundo Moura

(1997), as medidas típicas que podem ser utilizadas na hora de se fazer a classificação

por Curva ABC são: através da venda anual (número de paletes, valor ou tonelada), pelo

Itens C Itens B Itens A

15

espaço ocupado no armazém, pelo número de coletas (picking4) do produto por

mês/ano. Depois de feita a escolha pela qual se quer fazer a análise, é realizado o

ordenamento decrescente das medidas escolhidas no intuito de classificar os itens, em

itens A, B ou C.

A construção da Curva ABC, como dito anteriormente, pode seguir diferentes

linhas. Porém, algumas premissas podem ser seguidas. Dias (1993), apresenta um

quadro com o passo-a-passo para a construção da mesma, como pode ser visto na

Tabela 2.

Tabela 2 – Modelo para confecção da Curva ABC

Necessidade da Curva ABC

1 Discussão Preliminar

Definição dos Objetivos

Verificação das Técnicas para Análise

2 Tratamento de Dados

Cálculo Manual, Mecanizado ou Eletrônico

Obtenção da Classificação: Classe A

3 Classe B e Classe C sobre a Ordenação Efetuada

Tabelas Explicativas e Traçado do Gráfico ABC

4 Análise e Conclusões

5 Providências e Previsões

Fonte: Dias (1993, p. 78)

A uniformidade dos dados coletados para serem analisados, é de extrema

importância na hora da classificação das classes A, B e C. Porém não existe na hora da

classificação em A, B ou C uma rigidez numérica onde não se possa haver adaptações.

Segundo Dias (1993), a classificação em classes obedece apenas a critérios de bom

senso e conveniência, variando para cada caso e cada empresa.

4 Palavra que significa separação e preparação de pedidos, ou seja, a separação de produtos em um

armazém para posterior entrega aos clientes

16

Para Ching (2001, p 46) o motivo para que os estoques sejam classificados pelo

método da Curva ABC se dá pelo fato de que “nem todos os itens estocados merecem a

mesma atenção pela administração ou precisam manter a mesma disponibilidade para

satisfazer aos clientes. Ainda segundo Ching (2001), cada produto deve ser classificado

de acordo com sua importância, antes de estabelecer onde cada um deve ser estocado.

Segundo Rodrigues (2003), a Curva ABC é mais tradicionalmente aplicada no

ordenamento dos itens de estoque. Desta forma obtêm-se a importância relativa de cada

item, multiplicando-se o valor unitário de cada item por sua demanda. Ainda segundo

Rodrigues (2003), somente após ser feito o cálculo, acontece o ordenamento dos itens

de forma decrescente, para reagrupá-los em três grupos: A, B e C.

A classificação por Curvas ABC pode ser feito não somente por empresas, mas

também para o dia a dia das pessoas. Segundo Alvarenga e Novaes (1994), as pessoas

quando vão fazer o orçamento do mês começam sempre separando os itens primordiais

(de primeira necessidade) para o dia a dia, depois vem os de segunda necessidade e, em

terceiro, as coisas que você considera supérfluo ou que tenha pouco consumo.

Toda esta análise vai de encontro ao objeto de estudo deste trabalho que é o

enfoque no armazém (câmara fria) de uma processadora de vegetais orgânicos. Como

existe um grande número de vegetais orgânicos e existe uma sazonalidade para estes

tipos de produtos, uma análise contínua da demanda se faz necessária, reordenando

periodicamente os itens de maior demanda, para assim poder classificar e organizar os

produtos em seu armazém, facilitando desta forma o trabalho de separação, também

conhecido como picking e posterior entrega.

2.3 Variações de aplicações da “Curva ABC” ou “Curva 80-20”

A aplicação da Curva ABC pode ser encontrada não somente em armazéns,

como forma de organização e gerenciamento de estoques. Tal conceito criado por

Vilfredo Pareto, que originalmente foi aplicado em um estudo sobre renda e riqueza (ele

verificou que 80% da riqueza estava concentrada com apenas 20% das pessoas), pode

também ser aplicado em outros campos científicos.

Segundo Neto (2006), em seu trabalho sobre diretrizes para o estudo de

viabilidade da reabilitação de edifícios antigos, a configuração do peso de alguns

17

serviços é muito maior em obras existentes do que em obras novas, como o caso do

serviço de estrutura, que praticamente desaparecem neste tipo de obra.

Pode-se verificar também a utilização da Curva ABC em uma farmácia

hospitalar. Segundo Areda (2009), a classificação por Curva ABC das especialidades

farmacêuticas possibilitou a identificação de quais e quantos itens foram responsáveis

por maior parte do gasto hospitalar com medicamentos. Portanto, neste caso, a aplicação

da Curva ABC foi importante para uma alocação de recursos em medicamentos que são

mais importantes em relação a seu custo e a sua utilização.

Ainda tratando-se da área de saúde, Lourenço e Castilho (2006), na tentativa de

conhecer o perfil dos gastos com material no Hospital Universitário da Universidade de

São Paulo, no período de 2003, observou que dos 1938 materiais classificados, apenas

67 correspondiam a materiais considerados como “A”. Destes 67, observou-se que

aproximadamente 30% são de materiais assistenciais (utilizados pela equipe de

enfermagem). Desta forma, ações de redução de desperdício puderam ser realizadas,

pois após o estudo pôde-se conhecer quais eram os itens de maior dispêndio para o

hospital.

Segundo Matsumara (2007), em seu trabalho sobre perspectivas para

conservação e reuso de água no setor de alimentos, em uma indústria de processamento

de frangos é possível identificar onde são os locais com maior utilização de água e

posterior intensificação e reuso da mesma, dando enfoque a locais classificados como

“A” dentro de uma Curva ABC.

Nas empresas de desenvolvimento de softwares encontra-se também a aplicação

da Curva ABC. Segundo Costa et al. (2003), a aplicação da Curva ABC para a análise

dos componentes ou funções de um aplicado (software), pode-se encontrar o total de

pontos de função, priorizando aqueles que são mais utilizados.

Outra aplicação da Curva ABC é na classificação de fornecedores para as

empresas. Segundo Solano (2003), tal ferramenta é “útil e confiável no planejamento,

programação, controle e gerenciamento de empreendimento e obras de edificações na

indústria da construção civil, verificando a procedência dos dados para sua

elaboração”. Sendo assim, a Curva ABC pode contribuir na seleção dos melhores

18

fornecedores, dadas as inúmeras variáveis que podem ser consideradas na definição de

tais agentes.

Formoso et al. (1996), também realizou um estudo na construção civil, aplicando

a Lei de Pareto. No intento de identificar os insumos mais importantes em termos de

custos na construção civil, foi aplicada a Curva ABC, em obras de 4, 8 e 12 pavimentos

da NBR-12721 (ABNT, 1992).

Desta forma, foram eliminados itens como mão-de-obra, bem como outros

materiais com baixa probabilidade de perdas (portas, janelas, elevadores), classificando

assim como Curva A, os itens como madeiras, aço, concreto pré-misturado, cimento,

areia, cal e tijolos cerâmicos. Chegou-se a conclusão que estes itens somados

representavam aproximadamente 20% do custo total da obra.

Para a determinação de sistemas de controle da produção, pode-se segundo Silva

et al. (2004) utilizar a Lei de Pareto em conjunto com outras técnicas de gerenciamento

como Kanban (processo de redução de estoques); Sistema Conwip (Constant-Work-in-

Process) – sistema híbrido, puxado e empurrado de controle de produção; Sistema duas

gavetas (semelhante ao Kanban). Ainda segundo Silva et al. (2004), a vantagem da

utilização da Lei de Pareto em sistemas de controle da produção são a redução no tempo

demandado para controle de itens considerados C, que não tem tanta importância

relativa assim como os itens A e B.

Na indústria, mais especificamente no processo de troca rápida de ferramentas,

que tem como objetivo a redução do tempo de preparação (setup) de equipamentos, a

aplicação da Curva ABC mostra-se muito eficaz. Segundo Fogliatto e Fagundes (2003),

o uso da Curva ABC pode determinar uma seqüência de implantação da metodologia

nos produtos da empresa e essa seqüência deve levar a ganhos financeiros mais

significativos.

Desta forma, a partir da classificação ABC, determinou-se que 8,7% dos

produtos comercializados pela empresa eram responsáveis por 58% de seu faturamento.

O enfoque em produtos classificados como A, pôde dar aos gestores das operações da

empresa ganho significativos em eficiência na produção.

19

A aplicação da Curva ABC, como visto anteriormente, atinge diferentes setores

em diferentes áreas do conhecimento. Segundo Santos e Rodrigues (2006), na indústria

química, o controle de estoques de materiais, com diferentes padrões de demanda, deve

ser utilizado no intuito de focar nos itens mais representativos. Ainda segundo Santos e

Rodrigues (2006), no caso específico de uma indústria que produz produtos de limpeza,

12% de 507 itens representam aproximadamente 80% do valor anual movimentado.

Esta classificação como Curva A é muito representativa, demonstrando a importância de

sua aplicação para a empresa. A associação de padrão de demanda com a Curva ABC

mostra-se bastante representativa no caso de fabricantes químicos.

2.4 Rio de Una Alimentos Ltda

A empresa Rio de Una Alimentos Ltda. está localizada na cidade de São José

dos Pinhais-PR. Foi fundada em 1996 e hoje é a mais moderna processadora de vegetais

orgânicos da América do Sul.5

A empresa trabalha com vegetais minimamente processados, onde a matéria

prima, que se trata de vegetais orgânicos, é higienizada, esterilizada, processada,

embalada, armazenada e posteriormente expedida aos clientes, que são desde pequenos

comerciantes, restaurantes, até grandes redes de supermercado. A empresa também

atende cozinhas industriais, fornecendo vegetais frescos diariamente as mesmas.

O fornecimento de produtos para o varejo chega a mais de 40 opções de

vegetais. A empresa também trabalha com frutas orgânicas, oriundas de diversas

localidades do país.

Sua região de venda concentra-se principalmente na região sul e sudeste do país,

com grande foco para a região metropolitana de Curitiba-PR.

A matéria-prima utilizada na empresa é fornecida por pequenos agricultores

familiares oriundos de regiões como interior de São Paulo, Serra de Santa Catarina,

Norte do Paraná e região metropolitana de Curitiba. Tais agricultores recebem da

empresa todo o suporte técnico necessário para que o cultivo ocorra da melhor forma

5 As informações da empresa foram fornecidas pelo Diretor Presidente ao pesquisador Rodrigo Amâncio

Briozo durante sua presença na empresa entre os meses de dezembro de 2008 a janeiro de 2009. O mesmo

autorizou a divulgação de tais informações assim como a elaboração do presente trabalho. Mais detalhes

serão vistos no Capítulo 3.

20

possível, e que os produtos possam atender a todas as exigências que os alimentos

orgânicos têm que ter. Desta forma, existe o apoio ao desenvolvimento de tais

agricultores familiares contribuindo também para que essas pessoas e suas famílias

possam sobreviver com o trabalho no campo.

O processo de produção acontece da seguinte forma:

Sua produção divide-se em:

Figura 2 – Processo de produção e divisão dos produtos na empresa Rio de Una Alimentos Ltda.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Pack: A linha Pack corresponde a uma linha não higienizada. Os produtos são

comercializados in natura e somente para o varejo.

Folhas: Esta linha é toda higienizada. Atende tanto cozinhas industriais

(institucional) como o varejo.

Legumes: Tem o mesmo tratamento da linha Folhas.

Em todas estas linhas de produção são fabricadas as seguintes marcas: Rio de

Una, Taeq (Pão de Açúcar e Extra), Sentir Bem (WalMart) Viver (todas orgânicas) e

GO (Carrefour).

Atualmente a empresa conta com mais de 250 funcionários onde 75% são

mulheres.

No Capítulo 3, são apresentados os procedimentos metodológicos utilizados para

a coleta, análise e apresentação dos resultados.

Recepção Amostragem

Expedição

Produção Armazenagem

Varejo Consumidor

Pack Folhas Legumes

21

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Realizou-se levantamentos de dados primários junto à empresa Rio de Una

Alimentos Ltda., obtendo informações sobre os processos de armazenagem e

distribuição, referentes ao seu setor de logística. Tal levantamento de dados foi

realizado pelo estudante Rodrigo Amâncio Briozo, autor desta monografia, no período

compreendido entre 06 de dezembro de 2008 a 23 de dezembro de 2008, e 04 de janeiro

de 2009 a 24 de janeiro de 2009. O estudante foi contratado pela empresa para a

realização de um estudo de seu setor de armazenagem.

No primeiro período, em dezembro de 2008, foi realizado um diagnóstico do

setor de armazenagem da empresa, apontando todos os pontos de possíveis melhoras.

Destaca-se as dificuldades enfrentadas na obtenção de algumas informações, muito

devido a problemas culturais dos profissionais do setor, que se posicionaram contra as

mudanças da gestão de seus processos. Tais dificuldades só foram diminuídas após a

conscientização de tais profissionais da importância do trabalho que estava sendo

executado.

No segundo período, em janeiro de 2009, após o diagnóstico feito, foi aplicada a

teoria da Curva ABC no armazém, onde se realizou a redefinição do layout do armazém

(câmara fria), da empresa.

Para a realização do diagnóstico acima mencionado, utilizou-se dados

quantitativos da empresa objeto de estudo, tais como número de itens processados,

número de funcionários, tempo de execução dos processos, estatísticas de venda e

dimensionamento do armazém.

No intuito de complementar o trabalho realizou-se de um levantamento de dados

secundários através de artigos, livros, e revistas especializadas, visando colher

informações importantes para o desenvolvimento e execução do trabalho.

Entrevistas com gestores da empresa também foram realizadas, como outra

forma de levantamento de dados primários, no intuito de “entender” o fator “decisão”

que varia de gestor para gestor na hora de adotar este ou aquele modelo de gerencial.

22

3.1 Armazenagem de produtos antes e depois da aplicação da Curva ABC

Antes da utilização da Curva ABC a empresa alocava seus produtos no armazém

(câmara fria) em ordem alfabética de produtos. Este tipo de alocação dos produtos é

muito utilizado pelo fato de, teoricamente, ficar mais “fácil” a localização dos mesmos.

Porém este tipo de alocação pode não ser a mais eficiente em termos de movimentação

e velocidade na hora da separação dos produtos para posterior entrega, pois muitas

vezes os produtos com maior rotatividade ficam alocados longe uns dos outros,

acarretando em perda de tempo na hora da coleta dos mesmos.

Na Tabela 3, pode-se visualizar a listagem dos produtos da empresa, em ordem

alfabética. Os produtos aparecem somente com a letra inicial de seu nome. Como

exemplo, a letra A pode ser de Alface, Abóbora, entre outros.

A média de vendas visualizada na Tabela 3, refere-se ao número de itens (caixas

fechadas) vendidas nos últimos 3 meses.

Tabela 3 – Relação de produtos – Classificado por ordem alfabética

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

A 12601021 0 B 12500300 65

A 12601010 0 B 11202400 313

A 12200100 51 B 12200400 5

A 12500100 382 B 11302001 767

A 11301401 841 B 11202500 881

A 11202200 2.344 B 12200500 67

A 12200200 389 B 12601019 0

A 12500200 596 B 12500400 178

A 11301501 460 B 11302101 1.084

A 11202300 2.114 B 11202600 2.497

A 12507000 323 B 11202700 22.760

A 10204500 2.716 B 11304501 1.132

A 10204610 313 B 11304500 2

A 10204600 15.051 B 12500600 2.138

A 12507200 152 B 12200700 1.615

A 11100300 0 B 12601002 0

A 12507100 5 B 11400400 1.722

A 12507300 65 B 12200600 350

A 11400302 202 B 12601001 0

A 11400300 211 B 12500500 674

B 11400800 84 B 11204700 3.442

B 12400200 11 B 11304301 1.394

B 11301901 436 B 11304300 2

Continua

23

Continuação

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

B 11204500 2.384 E 12601022 0

B 11302201 3.663 E 11302801 279

C 11302401 1.544 E 12201100 91

C 11202900 8.239 E 11204200 1.566

C 12200900 965 E 12501500 279

C 12601023 0 E 11500100 1.784

C 12500800 626 E 12507700 8

C 12500900 1.265 G 11501301 742

C 11302501 847 G 11500200 3.108

C 11203000 409 I 12501600 1

C 12204300 10 K 11402900 688

C 12501000 141 K 11402100 89

C 11204100 7.609 K 12601016 0

C 12501100 10.128 L 11404000 41

C 11501851 50 L 11404200 28

C 11101851 1.901 L 11404400 11

C 11101801 14.444 L 12601026 6

C 11101600 62.757 L 11400500 22

C 11101400 17.948 M 11403700 739

C 12200300 2.509 M 11403800 50

C 11302301 386 M 12601020 0

C 11202800 2.356 M 11405300 20

C 12200800 303 M 11400600 131

C 12601025 0 M 11401600 10

C 12500700 395 M 11404800 18

C 11600201 10 M 11302901 365

C 11600100 3 M 11203200 1.966

C 10204900 2.056 M 12201200 73

C 11203100 10.215 M 12501700 330

C 12501400 1.479 M 11404600 18

C 12507500 3 M 11501401 562

C 12501200 1.710 M 11500300 1.805

C 12501300 689 M 10300501 916

C 12201000 928 M 10300400 4.486

C 12200301 3.360 M 10205001 787

C 11302601 573 M 10205000 7.029

C 11101100 3.076 M 11400201 842

C 10102401 2.324 M 11400100 3.324

C 10102000 11.038 M 12201300 1.089

C 11304401 1.307 M 11401100 609

C 11204600 1.198 N 11405200 0

C 11302701 2.243 P 12501800 200

24

Conclusão

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

Classificação

(ordem alfabética

dos Produtos)

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

P 11303201 741 S 10102100 2.651

P 12201500 37 S 12503000 567

P 11303101 408 S 11501101 1.246

P 11200800 1.106 S 11500800 6.641

P 12501900 319 S 11501801 0

P 11201500 682 S 11500700 0

P 12201400 34 S 12503300 6

P 11404700 0 S 12301100 169

P 12201600 5 S 12300900 104

P 11303301 1.033 S 12301200 22

P 11203300 1.855 S 12300600 87

P 12201800 327 S 12300800 178

P 12502100 589 S 12300700 150

P 12502200 0 S 11501201 1.048

Q 12202000 174 S 11500900 3.753

Q 11204950 154 S 12300100 118

R 11203400 1.346 S 12300200 70

R 12202100 206 S 12300300 138

R 12601006 0 S 12503400 429

R 12502300 317 T 11404100 52

R 11502200 100 T 12601009 0

R 11303401 1.053 T 12202400 1.024

R 12601007 0 T 11303601 932

R 11203500 3.464 T 11203800 6.140

R 12202200 229 T 12202500 476

R 12502500 686 T 12503500 933

R 11502300 114 T 12601017 0

R 11303501 2.353 T 11303701 924

R 11203600 9.220 T 12503600 1.033

R 12202300 441 T 11203700 16.260

R 12502600 1.884 T 12503700 1.517

S 12502700 976 V 11303801 723

S 11500400 8.573 V 11203900 1.060

S 11501001 1.356 V 12503800 374

S 11501601 697 V 11303901 1.060

S 11500500 3.191 V 12503900 665

S 12502800 735 V 11204000 2.401

S 11501701 236 V 12202600 122

S 11500600 988 Y 10205301 644

S 12502900 267 Y 10205200 2.611

S 12503200 677 Y 12504000 480

S 12503100 12

Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados da Rio de Una Alimentos Ltda.

25

O layout do armazém (câmara fria), para poder alocar os produtos em ordem

alfabética, tinha a seguinte disposição inicial, como pode ser visto Figura 3.

Figura 3 – Fotos da câmara fria antes da aplicação da Curva ABC.

Fonte: Fotos tiradas pelo autor.

Na Figura 4, pode-se visualizar a disposição das caixas em ordem alfabética. A

elaboração do layout realizou-se utilizando o programa Excel, da Microsoft. Todos os

próximos layouts também seguiram metodologia de elaboração.

26

Figura 4– Layout da câmara fria.

Fonte: Elaborado pelo autor após visita à empresa.

Conforme visualiza-se na Figura 4, antes da aplicação da Curva ABC os

produtos eram alocados no armazém seguindo uma ordem alfabética. Porém esta ordem

alfabética não seguia qualquer padrão baseado no volume de venda.

Para aperfeiçoar o processo de picking e montagem das cargas a serem

expedidas, realizou-se uma análise baseada nas vendas de 1 ano da empresa. Após esta

etapa, ordenou-se em ordem decrescente, os itens com maior volume de venda. Desta

forma classificou-se os itens em Curva A, Curva B e Curva C.

27

Em sintonia com tal trabalho, realizou-se um estudo para a mudança do layout

da câmara fria, de forma a melhorar a circulação interna de pessoas e produtos, e

também adaptá-la para a nova alocação dos produtos, desta vez classificado pela Curva

ABC. Tal mudança no layout pode ser visualizada primeiramente através da Figura 5.

Figura 5 – Fotos da câmara fria após a aplicação da Curva ABC.

Fonte: Fotos tiradas pelo autor.

Na Figura 6, pode-se visualizar como ficou o layout da câmara fria após a

aplicação da Curva ABC. Depois das mudanças, os itens com maior volume de venda

ficaram alocados próximo à saída do armazém, otimizando assim a montagem das

cargas a serem expedidas e diminuindo o tempo gasto com tal processo. No Capítulo 4

de resultados, pode-se verificar também a economia de custos que se obteve com a

aplicação da Curva ABC e a mudança no layout da câmara fria.

28

Figura 6 – Novo layout da câmara fria.

Fonte: Elaborado pelo autor após visita à empresa.

Como pode-se ver na Figura 6, após a aplicação da Curva ABC o layout da

câmara fria foi alterado para poder alocar da melhor forma os produtos. As cores no

primeiro retângulo dentro da figura representam os produtos com maior volume de

vendas. Pode-se verificar que o produto com maior venda terá um local “endereço”

maior, para o armazenamento (quadrado branco no primeiro retângulo). Isto facilitará a

29

coleta por parte dos funcionários da câmara fria na hora da montagem das cargas. Ainda

no primeiro retângulo existe um quadrado na cor laranja. Ali vão aproximadamente

outros 36 produtos da empresa e, devido a isso, não foi possível ilustrar “colorindo em

faixas” menores. Isto vale também para os outros retângulos.

No próximo capítulo serão apresentadas 3 simulações utilizando romaneios6

fornecidos pela empresa. Será realizada uma análise do tempo de montagem de cada

carga antes da aplicação da Curva ABC e após, no intuito de mensurar os ganhos

obtidos com o ordenamento dos produtos através da Curva ABC.

6 Listagem dos produtos a serem separados para posterior carregamento e entrega nos clientes

30

4. RESULTADOS

Este capítulo tem como enfoque a exposição e análise dos dados da empresa Rio

de Una.

Para se verificar a aplicação da Curva ABC no armazém (câmara fria) da

empresa foram criados três cenários com dados obtidos junto ao gerente da área.

Nestes cenários, realizou-se simulações de como era feita a seleção dos pedidos

(picking), antes da aplicação da Curva ABC, e como ficou depois, na tentativa de

demonstrar se houve redução de tempo e trabalho, e quais foram estas reduções.

Para a realização de tais cenários foram utilizados os romaneios de separação de

produtos para 3 clientes (X, Y e Z) da empresa.

Na Figura 7 pode-se visualizar como era a alocação dos produtos por ordem

alfabética. As medidas que aparecem na figura representam as distâncias que o operador

tinha que caminhar para realizar o picking de todos os itens do romaneio.

Figura 7 – Alocação dos produtos por ordem alfabética - antes da aplicação da Curva ABC.


Na Tabela 4, pode-se verificar como ficou a classificação dos produtos, seguindo

a ordem decrescente de vendas, e não mais a ordem alfabética.

31

Tabela 4 – Relação de produtos – Classificado por ordem decrescente de vendas7

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

1 C 11101600 62.757 16,16% 16%

2 B 11202700 22.760 5,86% 22%

3 C 11101400 17.948 4,62% 27%

4 T 11203700 16.260 4,19% 31%

5 A 10204600 15.051 3,87% 35%

6 C 11101801 14.444 3,72% 38%

7 C 10102000 11.038 2,84% 41%

8 C 11203100 10.215 2,63% 44%

9 C 12501100 10.128 2,61% 46%

10 R 11203600 9.220 2,37% 49%

11 S 11500400 8.573 2,21% 51%

12 C 11202900 8.239 2,12% 53%

13 C 11204100 7.609 1,96% 55%

14 M 10205000 7.029 1,81% 57%

15 S 11500800 6.641 1,71% 59%

16 T 11203800 6.140 1,58% 60%

17 M 10300400 4.486 1,15% 61%

18 S 11500900 3.753 0,97% 62%

19 B 11302201 3.663 0,94% 63%

20 R 11203500 3.464 0,89% 64%

21 B 11204700 3.442 0,89% 65%

22 C 12200301 3.360 0,87% 66%

23 M 11400100 3.324 0,86% 67%

24 S 11500500 3.191 0,82% 68%

25 G 11500200 3.108 0,80% 68%

26 C 11101100 3.076 0,79% 69%

27 A 10204500 2.716 0,70% 70%

28 S 10102100 2.651 0,68% 71%

29 Y 10205200 2.611 0,67% 71%

30 C 12200300 2.509 0,65% 72%

31 B 11202600 2.497 0,64% 73%

32 V 11204000 2.401 0,62% 73%

33 B 11204500 2.384 0,61% 74%

34 C 11202800 2.356 0,61% 74%

35 R 11303501 2.353 0,61% 75%

36 A 11202200 2.344 0,60% 76%

37 C 10102401 2.324 0,60% 76%

38 C 11302701 2.243 0,58% 77%

39 B 12500600 2.138 0,55% 77%

40 A 11202300 2.114 0,54% 78%

41 C 10204900 2.056 0,53% 78%

42 M 11203200 1.966 0,51% 79%

43 C 11101851 1.901 0,49% 79%

44 R 12502600 1.884 0,49% 80%

A

B

Continua

7 Devido ao fato de termos uma lista extensa de itens, e, neste caso específico alguns deles não

aparecerem nos romaneios utilizados nas simulações, foi retirado desta listagem os itens menos

representativos. No capítulo ANEXOS a listagem aparece completa.

32

Conclusão

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

45 P 11203300 1.855 0,48% 80%

46 M 11500300 1.805 0,46% 81%

47 E 11500100 1.784 0,46% 81%

48 B 11400400 1.722 0,44% 82%

49 C 12501200 1.710 0,44% 82%

50 B 12200700 1.615 0,42% 83%

51 E 11204200 1.566 0,40% 83%

52 C 11302401 1.544 0,40% 83%

53 T 12503700 1.517 0,39% 84%

54 C 12501400 1.479 0,38% 84%

55 B 11304301 1.394 0,36% 85%

56 S 11501001 1.356 0,35% 85%

57 R 11203400 1.346 0,35% 85%

58 C 11304401 1.307 0,34% 86%

59 C 12500900 1.265 0,33% 86%

60 S 11501101 1.246 0,32% 86%

61 C 11204600 1.198 0,31% 87%

62 B 11304501 1.132 0,29% 87%

63 P 11200800 1.106 0,28% 87%

64 M 12201300 1.089 0,28% 87%

65 B 11302101 1.084 0,28% 88%

66 V 11203900 1.060 0,27% 88%

67 V 11303901 1.060 0,27% 88%

68 R 11303401 1.053 0,27% 88%

69 S 11501201 1.048 0,27% 89%

70 T 12503600 1.033 0,27% 89%

71 P 11303301 1.033 0,27% 89%

72 T 12202400 1.024 0,26% 90%

73 S 11500600 988 0,25% 90%

74 S 12502700 976 0,25% 90%

75 C 12200900 965 0,25% 90%

76 T 12503500 933 0,24% 91%

77 T 11303601 932 0,24% 91%

78 C 12201000 928 0,24% 91%

79 T 11303701 924 0,24% 91%

80 M 10300501 916 0,24% 91%

81 B 11202500 881 0,23% 92%

82 C 11302501 847 0,22% 92%

83 M 11400201 842 0,22% 92%

84 A 11301401 841 0,22% 92%

85 M 10205001 787 0,20% 93%

86 B 11302001 767 0,20% 93%

87 G 11501301 742 0,19% 93%

88 P 11303201 741 0,19% 93%

89 M 11403700 739 0,19% 93%

90 S 12502800 735 0,19% 94%

91 V 11303801 723 0,19% 94%

C

B

Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados da Rio de Una Alimentos Ltda.

33

4.1 Cenário 1 – Simulações cliente X

Neste primeiro cenário, apresentou-se o romaneio de separação de produtos da

empresa. A equipe de vendas da empresa, ao efetuar uma negociação com o cliente,

gera automaticamente um romaneio dos itens que constam no pedido. Este romaneio,

para o cliente X, pode ser visualizado na Figura 8.

Figura 8 – Romaneio do cliente X.

Fonte: Rio de Una.

Antes da aplicação da Curva ABC

Na Figura 9, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o

operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga. As

letras circuladas em vermelho são os itens que constam no romaneio da Figura 8.

34

Figura 9– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC).

Fonte: Elaborado pelo autor

Através do cálculo das medidas da câmara fria, chegamos à distância percorrida

de 65 metros.

Para a realização de tal tarefa o operador utiliza um carrinho que suporta

carregar até 200 kg. Depois de realizada simulações, baseado no tempo de locomoção e

coleta dos itens, chegou-se à Tabela 5:

Tabela 5 – Dados da simulação da empresa X (antes da Curva ABC).

Tempo de locomoção 3 s/metro

Distância percorrida 65 m

Tempo total

(deslocamento)195 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s

Total de caixas coletadas 37

Tempo total (em coleta) 148 s

Tempo total (deslocamento

+ coleta)343 segundos


35

Após a aplicação da Curva ABC

Conforme verificado na Tabela 6, os produtos foram reclassificados em ordem

decrescente seguindo o critério de vendas. Desta forma, foi aplicada a Curva ABC no

intuito de demonstrar quais são os itens com maior venda, classe “A”, para poder fazer a

alocação dos mesmos próximos a porta de saída da câmara fria. O layout foi todo refeito

para poder atender à nova alocação dos produtos, como pode-se ver na Figura 6.

Através da análise da

Tabela 4 pode-se perceber que apenas 16 produtos (7,48%) dos 213 produtos,

representam 60% do volume vendido por mês, classe A. Da mesma forma, outros 55

produtos (25%) representam 30% das vendas, classe B. Os outros 142 produtos

representam apenas 10% das vendas, classe C.

Na Figura 10, pode-se visualizar como ficou a alocação dos produtos após a

aplicação da Curva ABC. As medidas que aparecem na figura representam as distâncias

que o operador tem que caminhar para realizar o picking de todos os itens do romaneio.

Figura 10 – Alocação dos produtos seguindo critérios de venda – Curva ABC.


Seguindo o romaneio do cliente X, temos os seguintes produtos na Tabela 6.

36

Tabela 6 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente X.

Código do

Produto

Classificação na

curva ABC

Localização na

câmara fria

11202200 B Esquerda

11202300 B Centro

11202700 A Esquerda

11202900 A Esquerda

11204100 A Esquerda

11203200 B Centro

11201500 C Esqueda

11203800 A Direita

11203700 A Esquerda

11204000 B Centro


A organização dos produtos na câmara fria, dentro de cada “classe” A, B ou C

ocorre da seguinte maneira: produtos com maior volume de venda ficam à esquerda em

seu “retângulo”, com venda média no centro e os de menor volume de venda à direita.

De acordo com os dados da Tabela 6, foi verificado que os produtos ficam

dispostos da seguinte maneira dentro da câmara fria: 6 produtos à esquerda, 3 produtos

no centro e 1 produto à direita.


operador faz para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, após a

aplicação da Curva ABC.

Figura 11 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC).


37

Após a reestruturação do layout da câmara fria, houve também uma mudança no

local onde o operador deve deixar o pedido coletado. Com a aplicação da Curva ABC e

com esta mudança o operador tem que percorrer somente 31 metros, frente os 65 metros

anteriores. Mesmo que queiramos comparar, percorrendo o percurso até a antiga saída

da câmara fria, à distância percorrida com a aplicação da Curva ABC é menor, sendo 40

metros contra 65 metros.

Na Tabela 7 pode-se visualizar os dados referentes a esta simulação com a Curva

ABC.

Tabela 7– Dados da simulação do cliente X (depois da Curva ABC).



Tempo total

(deslocamento)93 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s





Fonte: Elaborada pelo autor.

Como verifica-se na Tabela 8, o tempo total de deslocamento diminui de 195

segundos (Tabela 5) para 93 segundos. Esta redução aconteceu devido à reestruturação

do layout do armazém.

Na Figura 12, pode-se verificar o efeito da redução de tempo entre o pré e pós-

implantação da Curva ABC.

38

Figura 12 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente X


4.2 Conclusão cenário 1 – Cliente X

Analisando as duas simulações feitas neste primeiro cenário do cliente X,

verifica-se que houve uma redução no tempo total (deslocamento + coleta) de 343s –

241s = 102 segundos ou 29,5%. Se não levar-se em consideração a mudança do local

onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verifica-se uma redução no tempo total

de 343s – 268s = 75 segundos ou 22%.

A conclusão que pode-se chegar deste primeiro cenário é de que a Curva ABC

gerou uma redução do tempo de “montagem” do pedido do cliente X. Esta redução de

tempo gera eficiência, conseqüentemente pode levar a uma redução de custos, pois

serão necessários menos funcionários para realizar a montagem dos pedidos.

39

4.3 Cenário 2 – Simulações cliente Y

No segundo cenário, foi adotada a mesma metodologia do Cenário 1. O

romaneio de separação dos produtos pode ser visualizado na Figura 13.

Figura 13– Romaneio do cliente Y.

Fonte: Rio de Una.



operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, antes

da aplicação da Curva ABC.

40



Na Figura 14 as letras circuladas em vermelho são os itens que constam no

romaneio da Figura 13 13. A linha tracejada representa o caminho percorrido pelo

operador da câmara fria.

Calculando a distância percorrida, chegamos à distância percorrida de 44 metros.

Tabela 8 – Dados da simulação do cliente Y (antes da Curva ABC).



Tempo total

(deslocamento)132 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s







Através do romaneio da empresa Y, temos os seguintes produtos na Tabela 9.

Tabela 9- Códigos dos produtos do romaneio do cliente Y.

41

Código do

Produto

Classificação na

curva ABC

Localização na

câmara fria

11202200 B Centro

11202300 B Centro

11202700 A Esquerda

11202900 A Centro

11204100 A Direita

11101600 A Centro

11101100 B Esquerda

11203100 A Esquerda

11201500 B Direita

11203800 A Direita

11203700 A Direita

11204000 B Esquerda




no centro e 3 produtos à direita.






Nesta segunda simulação do cenário 2 do cliente Y podemos perceber que os

produtos concentram-se entre as classes A e B da Curva ABC. Existe muita semelhança

42

entre os pedidos dos clientes X e Y. Isto vem de encontro com a aplicação da Curva

ABC onde existe uma concentração das vendas com apenas alguns produtos da

empresa.

O operador da câmara fria, nesta simulação após a aplicação da Curva ABC teve

que andar 32 metros.

Na Tabela 10 podemos visualizar os dados referentes a esta simulação com a

Curva ABC.

Tabela 10– Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC).



Tempo total

(deslocamento)96 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s






Na Figura 16 pode-se verificar a redução o efeito da redução de tempo entre o

pré e pós implantação da Curva ABC.

43

Figura 16 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y


4.4 Conclusão cenário 2 – Cliente Y

Analisando as duas simulações feitas neste segundo cenário do cliente Y,


316s = 36 segundos ou 10%. Se não levarmos em consideração a mudança do local

onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verificamos uma redução no tempo

total de 352s – 343s = 09 segundos ou 3%

Após a observação dos dois cenários (clientes X e Y), pode-se perceber que a

aplicação da Curva ABC contribuiu positivamente para a redução de tempo no processo

de separação dos pedidos dos clientes. Desta forma, o segundo cenário veio reafirmar a

conclusão obtida com o primeiro cenário, onde existiu um aumento da eficiência nos

processos, acarretando assim em redução de custos para a empresa.

44

4.5 Cenário 3 – Simulações cliente Z

No terceiro e último cenário, foi adotada a mesma metodologia dos cenários

anteriores. Uma observação deste cliente, em relação aos anteriores é de que este cliente

é o que tem o maior pedido de compra, somando 85 caixas a serem coletadas, frente às

37 do Cliente X e 55 do Cliente Z. O romaneio de separação dos produtos pode ser

visualizado na Figura 17.

Figura 17 – Romaneio do cliente Z.

Fonte: Rio de Una.



operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga.

45



Na Figura 18 as letras circuladas em vermelho são os itens que constam no

romaneio da Figura 17. Calculando a distância percorrida, chega-se à distância

percorrida de 65 metros, conforme apresentado na Tabela 11.

Tabela 11 – Dados da simulação da empresa Z (antes da Curva ABC).



Tempo total

(deslocamento)195 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s







Seguindo o romaneio da Figura 17 temos os seguintes produtos na Tabela 12.

46

Tabela 12 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente Z.

Código do ProdutoClassificação na

curva ABC

Localização na

câmara fria

11202200 B Esquerda

11202300 B Esquerda

11202700 A Esquerda

11400400 B Centro

11202900 A Centro

11204100 A Centro

11101600 A Centro

11101100 B Esquerda

11203100 A Centro

11201500 C Bloco 1

11203600 A Centro

11203800 A Direita

11203700 A Esquerda

11204000 B Esquerda

11500200 B Esquerda

10300400 B Esquerda

11500400 A Centro




no centro, 1 produto à direita e 1 produto no Bloco 1 (C).






47

Nesta segunda simulação do cenário 3 do cliente Z, pode-se perceber que os

produtos concentram-se entre as classes A, B e um item na classe C da Curva ABC.

Novamente percebe-se muita semelhança entre o pedido deste cliente, cliente Z, com os

outros anteriores clientes X e Y. Conseqüentemente, a conclusão chegada anteriormente

de que existe uma concentração das vendas, com apenas alguns produtos da empresa,

novamente se repete.

O operador da câmara fria, nesta simulação após a aplicação da Curva ABC teve

que andar 44 metros.

Na Tabela 13, pode-se visualizar os dados referentes a esta simulação com a

Curva ABC.

Tabela 13 – Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC).



Tempo total

(deslocamento)132 s

Tempo de coleta

(por caixa)4 s






Na Figura 20, pode-se verificar a redução o efeito da redução de tempo entre o

pré e pós implantação da Curva ABC.

48

Figura 20 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y


4.6 Conclusão cenário 3 – Cliente Z

Analisando as duas simulações feitas neste terceiro cenário do cliente Z,


472s = 63 segundos ou 11,78%. Se não for levada em consideração a mudança do local

onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verificamos uma redução no tempo

total de 535s – 499s = 36 segundos ou 7%.

49

4.7 Análise Global – Clientes X, Y e Z

Depois de feitas as análises individuais, apresentam-se os dados de forma

conjunta. Na Tabela 15 e Figura 21, pode-se visualizar a redução, tanto nos tempos

quanto de forma percentual pré Curva ABC e pós Curva ABC. Como pode-se observar,

verifica-se a redução percentual de -29,74% (a maior redução que ocorreu na empresa

X) e 10,23% (a menor redução que ocorreu na empresa Y). A média da redução nas 3

simulações realizadas ficou em -19,53%.

Cliente Pré Curva ABC Pós Curva ABCRedução de tempo

(%)

Cliente X 343 241 -29,74%

Cliente Y 352 316 -10,23%

Cliente Z 535 472 -11,78%

Total 1230 1029 -19,53%

Tabela 14 – Dados da redução do tempo entre os cenários e da redução percentual.


Na Figura 21 pode-se observar graficamente as reduções que ocorreram nas

simulações dos 3 clientes X, Y e Z.

Figura 21 – Redução dos tempos de picking dos 3 clientes da empresa.


50

Como pode-se ver na Tabela 14 a redução média nas três simulações realizadas,

para os três clientes X, Y e Z foi de 19,53%.

A empresa, no momento da implantação do novo modelo de gestão de estoques,

contava em seu armazém com 30 funcionários divididos em 2 turnos.

Destes 30 funcionários, 28 eram responsáveis diretos pelas operações. Dois

deles, um em cada turno, tinham o cargo de chefia e eram responsáveis pela supervisão

das operações.

No momento da implantação do novo modelo de gestão, a faixa salarial dos

funcionários responsáveis pelas operações era de R$ 740,00 (dados de janeiro de 2009,

obtidos junto ao departamento de pessoal da empresa). Considera-se que os encargos

trabalhistas no Brasil, segundo a BRADESCO JURÍDICA, chegam a corresponder a

70% do valor do salário. Portanto, para a empresa, o custo por funcionário chegava, em

janeiro de 2009, a R$ 1.258,00, aproximadamente.

Com uma redução média de 15% nos tempos das operações (fazendo um cálculo

médio, porém pessimista), pode-se estimar uma redução também no número de

funcionários, já que são necessários menos profissionais para a realização das tarefas.

Portanto, fazendo-se o cálculo da redução de 15% dos 28 funcionários (redução

dos responsáveis pelas operações, já que não se pode cortar os supervisores), chega-se a

uma redução de 4,2 funcionários. Como não existe a possibilidade da redução de 4,2

pessoas, fazendo-se um cálculo mais pessimista, será utilizado o número de 4

funcionários a menos nas operações. Sendo assim, chega-se a Tabela 15.

Tabela 15 – Demonstração de gastos com funcionários Pré e Pós Curva ABC

Nº de funcionários (operacionais) 28 24

Salário + encargos 1.258,00R$ 1.258,00R$

Gasto total com salários (mensal) 35.224,00R$ 30.192,00R$

Gasto total com salário (anual)* 457.912,00R$ 392.496,00R$

* somado 1 salário a mais por funcionário referente ao 13º salário

Pré Curva ABC

dezembro de 2008

Pós Curva ABC

Janeiro de 2009


51

Levando-se em consideração uma correção salarial média de 5% ao ano,

contando a partir de janeiro de 2009 e fazendo uma previsão até janeiro de 2012, pode-

se visualizar a evolução nos salários na Tabela 16.

Tabela 16 – Correção salarial entre janeiro de 2009 e janeiro de 2012

Janeiro de 2009 1.258,00R$

Janeiro de 2010 1.320,90R$

Janeiro de 2011 1.386,95R$

Janeiro de 2012 1.456,29R$

Correção salarial


Desta forma, fazendo os cálculos para os gastos com salários, sem a implantação

da Curva ABC, chega-se a seguinte Tabela 17.

Tabela 17 – Gastos com salários sem a Curva ABC

Nº de funcionários (operacionais) 28 28 28

Salário + encargos 1.258,00R$ 1.320,90R$ 1.386,95R$

Gasto total com salários (mensal) 35.224,00R$ 36.985,20R$ 38.834,46R$

Gasto total com salário (anual)* 457.912,00R$ 480.807,60R$ 504.847,98R$

Total (2009 à 2012) 1.443.567,58R$


jan 2009 à jan 2010 Jan 2010 à jan 2011

Sem a Curva ABC

jan 2011 à jan 2012

Sem a Curva ABC Sem a Curva ABC


Como pode-se ver na Tabela 17, o gasto com salários nestes 3 anos entre janeiro

de 2009 à janeiro de 2012 seria de R$ 1.443.567,58.

Fazendo-se uma análise com a aplicação da Curva ABC, ou seja, com a redução

de 4 funcionários devido a redução nos tempos do processo de trabalho, chega-se a

seguinte Tabela 18.

52

Tabela 18 – Gastos com salários com a Curva ABC

Nº de funcionários (operacionais) 24 24 24

Salário + encargos 1.258,00R$ 1.320,90R$ 1.386,95R$

Gasto total com salários (mensal) 30.192,00R$ 31.701,60R$ 33.286,68R$

Gasto total com salário (anual)* 392.496,00R$ 412.120,80R$ 432.726,84R$

Total (2009 à 2012) 1.237.343,64R$


Com a Curva ABC Com a Curva ABC Com a Curva ABC

jan 2009 à jan 2010 Jan 2010 à jan 2011 jan 2011 à jan 2012


Como pode-se ver na Tabela 18, o gasto com salários em 3 anos, após a

implantação da Curva ABC, entre janeiro de 2009 à janeiro de 2012, foi de R$

1.237.343,84.

Para uma empresa que, em janeiro de 2009 teve um faturamento de

aproximadamente 1,2 milhões de reais, a simples redução de 4 funcionários em sua

equipe de trabalho pôde representar uma economia neste mês de R$ 5.032,00, ou

0,42% de seu faturamento.

Fazendo-se uma análise da forma como foi o cálculo acima, parece que a

redução foi insignificante. Porém analisando-se a economia, em reais, advinda da

implantação da Curva ABC em 3 anos de operações, o valor mostra-se muito mais

expressivo, com uma redução de R$ 206.223,94.

Toda esta análise foi realizada desconsiderando-se o custo de oportunidade da

possibilidade de reinvestimento do valor mensal economizado, podendo desta forma

chegar a uma economia muito maior do que os 206 mil reais observado.

Desta forma, a conclusão que pode-se chegar é a de que, uma simples técnica

empregada em um único setor da empresa (ressalta-se que a teoria da Curva ABC pode

ser aplicada a outros setores, como vimos no Capítulo 2), pode representar uma

economia expressiva, de pouco mais de duzentos mil reais, três anos após a

implantação, sendo fundamental para empresas que queiram otimizar seus processos,

obtendo assim ganhos expressivos para poder fazer frente a um mercado cada vez mais

exigente e competitivo.

53

5. CONCLUSÕES

Atingindo os objetivos propostos para esta monografia, a aplicação da Curva

ABC no estudo de caso da empresa Rio de Una Alimentos Ltda., mostrou-se bastante

útil e eficaz, pois nos três cenários simulados houve redução tanto no tempo quanto na

eficiência na hora da realização do picking dos produtos. A utilização da teoria da Lei

de Pareto foi de extrema importância, pois comprovou que realmente existe um padrão

entre o volume vendido e a importância relativa de cada produto da empresa.

Em relação aos cenários propostos na presente monografia, os resultados

mostraram que uma técnica relativamente simples pode vir a acarretar em grandes

ganhos de escala para as empresas. O que falta às vezes é conhecimento por parte

destas, de novas ou, neste caso, velhas técnicas como a aplicada.

Além do ganho na redução do tempo de operação da empresa, existe o ganho

econômico que deriva da redução de custos que se alcança com a diminuição de pessoas

trabalhando no setor estudado. Como pôde ser visto nos resultados, a economia gerada

em 3 anos de aplicação da Curva ABC chegou a pouco mais de 200 mil reais, mesmo

não considerando a possibilidade de reinvestimento mensal da economia gerada. Esta

redução de custos pode ser crucial para definir quais empresas sobreviverão no

mercado, que cada dia exige maior eficiência por parte de seus atores.

Portanto, o estudo de caso demonstrou que ainda existem espaços para a

otimização dos processos nas empresas, tornando-as mais eficientes e competitivas,

podendo assim fazer frente às suas concorrentes que hoje não são mais nacionais ou

internacionais, mas sim globais.

Desta forma, as empresas devem atentar que as barreiras antes existentes como

comunicação, transporte, barreiras políticas e institucionais, estão cada vez menores e a

empresa que não pensar globalmente não sobreviverá em um mercado altamente

competitivo como do agronegócio, mercado este o qual a empresa pertence.

Para trabalhos futuros, a utilização de softwares de simulação de processos tais

como o ARENA® pode trazer maior precisão nas análises, conseguindo assim mensurar

além das reduções de tempo nos processos a eficiência operacional e econômica

derivada de tais mudanças.

54

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALVARENGA, Antônio C.; NOVAES, Antônio G. N. Logística Aplicada:

Suprimento e Distribuição Física. 2. Ed. São Paulo: Pioneira, 1994.

ARENA. Arena Simulation Software. Disponível em:

<http://www.arenasimulation.com/>. Acesso em 27 de novembro de 2011.

BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. 4. Ed. Porto

Alegre: Bookman, 2001.

BANZATO, E.; JUNIOR, E. C.; BANZATO, J. M., MOURA, R. A.; RAGO, S. F. T.

Atualidades na Armazenagem. 1. Ed. São Paulo: IMAM, 2003.

BOWERSOX, Donald J.; CLOSS, David. J. Logística Empresarial: o processo de

integração da cadeia de suprimento. São Paulo: Atlas, 2001.

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<http://www.bradescopessoajuridica.b.br/Default.aspx?vgnextoid=e3741520239e0210VgnVC

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CHING, H. Y. Gestão de Estoques na Cadeia de Logística Integrada. 2. Ed. São

Paulo: Atlas, 2001.

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Análise por Pontos de Função nas Estimativas de Projetos de Software. XXII

Encontro Nacional de Engenharia de Produção. ENGEP. Ouro Preto, 2003.

DIAS, M. A. P. Administração de Materiais: Uma abordagem logística. 4. Ed. São

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55

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http://pt.scribd.com/doc/6628168/36-Curva-ABC-de-Fornecedores-Dissertacao-UFSC-Renato-Solano

http://pt.scribd.com/doc/6628168/36-Curva-ABC-de-Fornecedores-Dissertacao-UFSC-Renato-Solano

56

7. ANEXOS

7.1 Anexo A – Classificação completa dos produtos por Curva ABC

Tabela 14 – Listagem dos produtos da empresa – Classificados por Curva ABC.

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

1 C 11101600 62.757 16,16% 16%

2 B 11202700 22.760 5,86% 22%

3 C 11101400 17.948 4,62% 27%

4 T 11203700 16.260 4,19% 31%

5 A 10204600 15.051 3,87% 35%

6 C 11101801 14.444 3,72% 38%

7 C 10102000 11.038 2,84% 41%

8 C 11203100 10.215 2,63% 44%

9 C 12501100 10.128 2,61% 46%

10 R 11203600 9.220 2,37% 49%

11 S 11500400 8.573 2,21% 51%

12 C 11202900 8.239 2,12% 53%

13 C 11204100 7.609 1,96% 55%

14 M 10205000 7.029 1,81% 57%

15 S 11500800 6.641 1,71% 59%

16 T 11203800 6.140 1,58% 60%

17 M 10300400 4.486 1,15% 61%

18 S 11500900 3.753 0,97% 62%

19 B 11302201 3.663 0,94% 63%

20 R 11203500 3.464 0,89% 64%

21 B 11204700 3.442 0,89% 65%

22 C 12200301 3.360 0,87% 66%

23 M 11400100 3.324 0,86% 67%

24 S 11500500 3.191 0,82% 68%

25 G 11500200 3.108 0,80% 68%

26 C 11101100 3.076 0,79% 69%

27 A 10204500 2.716 0,70% 70%

28 S 10102100 2.651 0,68% 71%

29 Y 10205200 2.611 0,67% 71%

30 C 12200300 2.509 0,65% 72%

31 B 11202600 2.497 0,64% 73%

32 V 11204000 2.401 0,62% 73%

33 B 11204500 2.384 0,61% 74%

34 C 11202800 2.356 0,61% 74%

35 R 11303501 2.353 0,61% 75%

36 A 11202200 2.344 0,60% 76%

37 C 10102401 2.324 0,60% 76%

38 C 11302701 2.243 0,58% 77%

39 B 12500600 2.138 0,55% 77%

40 A 11202300 2.114 0,54% 78%

41 C 10204900 2.056 0,53% 78%

42 M 11203200 1.966 0,51% 79%

43 C 11101851 1.901 0,49% 79%

44 R 12502600 1.884 0,49% 80%

A

B

Continua

57

Continuação

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

45 P 11203300 1.855 0,48% 80%

46 M 11500300 1.805 0,46% 81%

47 E 11500100 1.784 0,46% 81%

48 B 11400400 1.722 0,44% 82%

49 C 12501200 1.710 0,44% 82%

50 B 12200700 1.615 0,42% 83%

51 E 11204200 1.566 0,40% 83%

52 C 11302401 1.544 0,40% 83%

53 T 12503700 1.517 0,39% 84%

54 C 12501400 1.479 0,38% 84%

55 B 11304301 1.394 0,36% 85%

56 S 11501001 1.356 0,35% 85%

57 R 11203400 1.346 0,35% 85%

58 C 11304401 1.307 0,34% 86%

59 C 12500900 1.265 0,33% 86%

60 S 11501101 1.246 0,32% 86%

61 C 11204600 1.198 0,31% 87%

62 B 11304501 1.132 0,29% 87%

63 P 11200800 1.106 0,28% 87%

64 M 12201300 1.089 0,28% 87%

65 B 11302101 1.084 0,28% 88%

66 V 11203900 1.060 0,27% 88%

67 V 11303901 1.060 0,27% 88%

68 R 11303401 1.053 0,27% 88%

69 S 11501201 1.048 0,27% 89%

70 T 12503600 1.033 0,27% 89%

71 P 11303301 1.033 0,27% 89%

72 T 12202400 1.024 0,26% 90%

73 S 11500600 988 0,25% 90%

74 S 12502700 976 0,25% 90%

75 C 12200900 965 0,25% 90%

76 T 12503500 933 0,24% 91%

77 T 11303601 932 0,24% 91%

78 C 12201000 928 0,24% 91%

79 T 11303701 924 0,24% 91%

80 M 10300501 916 0,24% 91%

81 B 11202500 881 0,23% 92%

82 C 11302501 847 0,22% 92%

83 M 11400201 842 0,22% 92%

84 A 11301401 841 0,22% 92%

85 M 10205001 787 0,20% 93%

86 B 11302001 767 0,20% 93%

87 G 11501301 742 0,19% 93%

88 P 11303201 741 0,19% 93%

89 M 11403700 739 0,19% 93%

90 S 12502800 735 0,19% 94%

91 V 11303801 723 0,19% 94%

92 S 11501601 697 0,18% 94%

93 C 12501300 689 0,18% 94%

94 K 11402900 688 0,18% 94%

C

B

58

Continuação

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

95 R 12502500 686 0,18% 94%

96 P 11201500 682 0,18% 95%

97 S 12503200 677 0,17% 95%

98 B 12500500 674 0,17% 95%

99 V 12503900 665 0,17% 95%

100 Y 10205301 644 0,17% 95%

101 C 12500800 626 0,16% 95%

102 M 11401100 609 0,16% 96%

103 A 12500200 596 0,15% 96%

104 P 12502100 589 0,15% 96%

105 C 11302601 573 0,15% 96%

106 S 12503000 567 0,15% 96%

107 M 11501401 562 0,14% 96%

108 Y 12504000 480 0,12% 96%

109 T 12202500 476 0,12% 97%

110 A 11301501 460 0,12% 97%

111 R 12202300 441 0,11% 97%

112 B 11301901 436 0,11% 97%

113 S 12503400 429 0,11% 97%

114 C 11203000 409 0,11% 97%

115 P 11303101 408 0,10% 97%

116 C 12500700 395 0,10% 97%

117 A 12200200 389 0,10% 97%

118 C 11302301 386 0,10% 98%

119 A 12500100 382 0,10% 98%

120 V 12503800 374 0,10% 98%

121 M 11302901 365 0,09% 98%

122 B 12200600 350 0,09% 98%

123 M 12501700 330 0,08% 98%

124 P 12201800 327 0,08% 98%

125 A 12507000 323 0,08% 98%

126 P 12501900 319 0,08% 98%

127 R 12502300 317 0,08% 98%

128 A 10204610 313 0,08% 98%

129 B 11202400 313 0,08% 99%

130 C 12200800 303 0,08% 99%

131 E 12501500 279 0,07% 99%

132 E 11302801 279 0,07% 99%

133 S 12502900 267 0,07% 99%

134 S 11501701 236 0,06% 99%

135 R 12202200 229 0,06% 99%

136 A 11400300 211 0,05% 99%

137 R 12202100 206 0,05% 99%

138 A 11400302 202 0,05% 99%

139 P 12501800 200 0,05% 99%

140 B 12500400 178 0,05% 99%

141 S 12300800 178 0,05% 99%

142 Q 12202000 174 0,04% 99%

143 S 12301100 169 0,04% 99%

144 Q 11204950 154 0,04% 99%

145 A 12507200 152 0,04% 99%

C

59

Continuação

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

146 S 12300700 150 0,04% 99%

147 C 12501000 141 0,04% 99%

148 S 12300300 138 0,04% 100%

149 M 11400600 131 0,03% 100%

150 V 12202600 122 0,03% 100%

151 S 12300100 118 0,03% 100%

152 R 11502300 114 0,03% 100%

153 S 12300900 104 0,03% 100%

154 R 11502200 100 0,03% 100%

155 E 12201100 91 0,02% 100%

156 K 11402100 89 0,02% 100%

157 S 12300600 87 0,02% 100%

158 B 11400800 84 0,02% 100%

159 M 12201200 73 0,02% 100%

160 S 12300200 70 0,02% 100%

161 B 12200500 67 0,02% 100%

162 B 12500300 65 0,02% 100%

163 A 12507300 65 0,02% 100%

164 T 11404100 52 0,01% 100%

165 A 12200100 51 0,01% 100%

166 C 11501851 50 0,01% 100%

167 M 11403800 50 0,01% 100%

168 L 11404000 41 0,01% 100%

169 P 12201500 37 0,01% 100%

170 P 12201400 34 0,01% 100%

171 L 11404200 28 0,01% 100%

172 L 11400500 22 0,01% 100%

173 S 12301200 22 0,01% 100%

174 M 11405300 20 0,01% 100%

175 M 11404800 18 0,00% 100%

176 M 11404600 18 0,00% 100%

177 S 12503100 12 0,00% 100%

178 B 12400200 11 0,00% 100%

179 L 11404400 11 0,00% 100%

180 C 11600201 10 0,00% 100%

181 C 12204300 10 0,00% 100%

182 M 11401600 10 0,00% 100%

183 E 12507700 8 0,00% 100%

184 L 12601026 6 0,00% 100%

185 S 12503300 6 0,00% 100%

186 A 12507100 5 0,00% 100%

187 B 12200400 5 0,00% 100%

188 P 12201600 5 0,00% 100%

189 C 12507500 3 0,00% 100%

190 C 11600100 3 0,00% 100%

191 B 11304300 2 0,00% 100%

192 B 11304500 2 0,00% 100%

193 I 12501600 1 0,00% 100%

194 A 12601021 0 0,00% 100%

195 A 12601010 0 0,00% 100%

C

60

Conclusão

Quantidade

Letra inicial

nome dos

produtos

Codigo do

Produto

Média Vendas

(3 meses)

% do total

das vendas

% cumulativa

das vendas

Classificação

ABC

196 A 11100300 0 0,00% 100%

197 B 12601019 0 0,00% 100%

198 B 12601001 0 0,00% 100%

199 B 12601002 0 0,00% 100%

200 C 12601025 0 0,00% 100%

201 C 12601023 0 0,00% 100%

202 E 12601022 0 0,00% 100%

203 K 12601016 0 0,00% 100%

204 M 12601020 0 0,00% 100%

205 N 11405200 0 0,00% 100%

206 P 11404700 0 0,00% 100%

207 P 12502200 0 0,00% 100%

208 R 12601006 0 0,00% 100%

209 R 12601007 0 0,00% 100%

210 S 11501801 0 0,00% 100%

211 S 11500700 0 0,00% 100%

212 T 12601009 0 0,00% 100%

213 T 12601017 0 0,00% 100%

388.428 100,00%

Fonte: Dados fornecidos pela empresa Rio de Una Alimentos Orgânicos.

universidade de são paulo - esalqlog.esalq.usp.bre... · fazendo uma análise mais profunda de...

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