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A Simulação como Ferramenta de Apoio às Decisões da Cadeia de Suprimentos: Programação da Produção
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A BASF é a empresa química líder mundial. Recentemente ela adquiriu mais de 90% das ações ordinárias da empresa americana Engelhard, tornando-se, assim o maior conglomerado químico do mundo. A ...

A BASF é a empresa química líder mundial. Recentemente ela adquiriu mais de 90% das ações ordinárias da empresa americana Engelhard, tornando-se, assim o maior conglomerado químico do mundo. A BASF é uma empresa de origem alemã. Ela foi fundada em 1865 em Ludwigshafen, sua sede mundial. A empresa possui unidades de produção distribuídas em 39 países e uma carteira de clientes espalhada em mais de 170 nações. Com um portifólio de 8.000 produtos, a empresa tem oferecido importantes contribuições para os segmentos de produtos para agricultura e nutrição, químicos, produtos de performance, plásticos e petróleo e gás. A história da BASF no Brasil iniciou em 1911 com a comercialização de anilina, alizarina e anil para a indústria brasileira de produtos têxteis e de couro. Nessa época a empresa tinha um escritório de representação comercial estabelecido no Rio de Janeiro.

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

    • 1 FACULDADES INTEGRADAS TERESA D´ÁVILA CURSO DE ADMINISTRAÇÃO Marcelo de Oliveira Siqueira Luiz Felipe dos S. Conceição Andresa Cristina Nunes A Simulação como Ferramenta de Apoio às Decisões da Cadeia de Suprimentos: Programação da Produção LORENA – SP 2007
    • 2 FACULDADES INTEGRADAS TERESA D’ÁVILA CURSO DE ADMINISTRAÇÃO Marcelo de Oliveira Siqueira Luiz Felipe dos S. Conceição Andresa Cristina Nunes A Simulação como Ferramenta de Apoio às Decisões da Cadeia de Suprimentos: Programação da Produção Trabalho de aproveitamento da disciplina de Gestão Estratégica do curso de Administração de Empresas das Faculdades Integradas Teresa D’Ávila de Lorena, sob a orientação do Prof. Esp. André Alves Prado. LORENA - SP 2007
    • 3 SUMÁRIO 1 Introdução 1.1 Justificativa 1.2 Objetivos 2 Fundamentação Teórica 2.1 A Cadeia de Suprimentos 2.2 A Modelagem da Cadeia de Suprimentos 2.3 A Gestão da Cadeia de Suprimentos 2.4 As Decisões da Cadeia de Suprimentos 2.4.1 As decisões do plano estratégico 2.4.2 As decisões do plano agregado e do plano de recursos 2.4.3 As decisões do plano mestre e do plano de recursos críticos 2.4.4 As decisões do plano de necessidades, plano de capacidades e do plano de distribuição 2.5 Simulação 2.5.1 Contexto histórico da simulação 2.5.2 Tipos de simulação 2.5.3 Teoria das filas de simulação 2.5.4 A estatística aplicada à simulação 2.5.5 Vantagens e aplicações da simulação 2.6 A Simulação e as decisões da cadeia de suprimentos 3 Estudo de Caso - BASF 3.1 Fábrica de Preparações Pigmentarias 4 Conclusão 4.1 Limitações e proposta para estudos futuros Referências Bibliográficas
    • 4 LISTA DE FIGURAS, TABELAS E QUADROS Tabela 01: Os conflitos entre os objetivos das áreas de da cadeia de suprimentos Figura 01: Elos da cadeia de suprimentos Figura 02: Os fluxos da cadeia de suprimentos Figura 03: Modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos Tabela 02: Atividades no modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos
    • 5 INTRODUÇÃO Com a difusão da gestão da qualidade pelas empresas, o nível de qualidade de grande parte dos produtos e de seus concorrentes tem ficado cada vez mais próximo, fazendo com que a qualidade esteja deixando gradativamente de ser um diferencial competitivo para se tornar de vez uma exigência de mercado. Com isso, as empresas têm direcionado suas ações de melhoria na gestão da cadeia de suprimentos para alcançarem uma vantagem competitiva Isso porque uma boa gestão da cadeia de suprimentos faz com que os custos sejam reduzidos, a logística torna-se mais eficiente e a empresa consiga responder de forma mais ágil à sua demanda. Diversas decisões devem ser tomadas ao longo da cadeia de suprimentos para que todos esses objetivos sejam atingidos. Aproveitando esse tema tão importante e atual, este trabalho apresenta a técnica de simulação como uma ferramenta eficaz que pode apoiar essas decisões críticas. Para comprovar alguma das hipóteses levantadas, este trabalho apresenta um estudo de caso, onde decisões reais de uma empresa serão apoiadas por modelos de simulação. E, no final desse trabalho, será concluído com um resultado esperado, respondendo à pergunta até então colocada. Todo esse conhecimento será de grande valor aos tomadores de decisões da cadeia de suprimentos, que poderão ter a disposição mais uma ferramenta para apoiá-los nas suas decisões e contribui assim com uma boa gestão da cadeia de suprimentos. 1.1 Justificativa As organizações vivem num ambiente de mudanças no cenário dos negócios, todos os dias e procuram por respostas para o aumento da complexidade. Diante dessa problemática, onde a decisão se faz presente no dia nos colocamos frente a uma questão: “Será que a aplicação da simulação na gestão da cadeia de suprimentos seria uma ferramenta de apoio as decisões”? As hipóteses que poderão responder a essa pergunta são: A simulação é capaz de apoiar as decisões da cadeia de suprimentos e ainda seu uso mostra-se superior às outras técnicas. A simulação é capaz de apoiar as decisões da cadeira de suprimentos, porém seu desempenho é inferior às outras técnicas.
    • 6 A simulação não é capaz de apoiar as decisões da cadeia de suprimentos, face as variáveis abaixo: • Ineficiências operacionais • Aumento dos custos com anomalias • Tratamento das reclamações • Falta ou excesso de estoque • Falta ou excesso de capacidade • Variância nos tempos de suprimento Toda essa complexidade impõe exigências do Supply Chain como: • Entregas mais rápida • Maior flexibilidade • Maior produtividade • Oferta de serviços “personalizados” • Necessidade de redução de custos Como entrante, podemos destacar impactos gerados pela demanda dos clientes: • Aumento na variedade de produtos • Redução do ciclo de pedido • Diminuição dos lotes • Expectativa de mais qualidade a menor custo • Demanda por mais “personalização” no atendimento Toda essa diversidade nos leva a estudar sobre a cadeia de suprimentos, estudar uma estrutura que terá como base de diferenciação a aplicação de uma ferramenta de tecnologia da informação com propósito de auxiliar, através de uma forma conciliatória, essa forte integração imposta pela intensa colaboração entre os atores da cadeia. 1.2 OBJETIVOS Objetivo Geral Propor um sistema de tecnologia da informação voltado a simulação para uma empresa do segmento químico buscando melhorias na gestão da cadeia de suprimentos.
    • 7 1.3 Objetivo Específico O objetivo desse trabalho é mostrar quais são as decisões que envolvem a gestão da cadeia de suprimentos e quais os passos para se utilizar à simulação nos processos de tomada de decisão.
    • 8 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1 Cadeia de Suprimentos Para Ballou (p 42, 2001), a cadeia de suprimentos é a integração da administração de materiais e da distribuição física. A cadeia de suprimentos, segundo Arnold e Chapman (p 26, 2003), consiste em diversas empresas ligadas através de uma relação de fornecimento/demanda. A cadeia de suprimentos inclui todas as atividades e processos para fornecer um produto ou serviço a um cliente final. Um grande número de empresas podem estar ligadas em uma mesma cadeia de suprimentos. Um cliente pode ser o fornecedor de outro um outro cliente, por exemplo, sendo que a cadeia de suprimentos completa pode ter um grande número de relacionamentos fornecedor/cliente. Uma empresa fornecedora forma um elo da cadeia com a empresa que é sua cliente. Podemos separar as atividades de cada elo das empresas conforme figura 1: CONSUMOFORNECIMENTO PRODUÇÃO DISTRIBUIÇÃO Matéria prima Produtos Produtos Necessidades Figura 1 : Elos da cadeia de suprimentos Fonte : BASF (2006, p.2) A atividade de fornecimento consiste em adquirir as matérias primas necessárias para produzir as necessidades das empresas clientes. Quando as matérias primas já estão disponíveis, então a atividade de produção processa essas matérias primas para gerar os produtos. Esses produtos são então distribuídos aos clientes para que possam ser consumidos. A atividade de distribuição pode ser direta do produtor para o cliente, ou, dependendo do produto ou do mercado, pode conter diversos distribuidores intermediários como atacadistas, armazéns e varejistas. A atividade de consumo deve ser monitorada para se conhecer as necessidades do cliente e então atendê-las. Ainda segundo Arnold e Chapman (p 32, 2003), passam pela cadeia de suprimentos dois fluxos: o fluxo de materiais e o fluxo de informações. Na maior parte dos casos, os materiais fluem do fornecedor até o cliente final, enquanto que as informações fluem do
    • 9 cliente final até o fornecedor. A figura 2 apresenta os fluxos da cadeia de suprimentos: Fluxo de materiais Fluxo de informações Fornecedor Produtor Distribuição Varejista ConsumidorProdutor Distribuição Figura 2: Os fluxos da cadeia de suprimentos Fonte : BASF (2006, p.2) Os quatro principais objetivos da cadeia de suprimentos, conforme Arnold e Chapman (p 47, 2003) são: • Melhor nível de serviço para o cliente. • Menores custos de produção. • Menor investimento de estoque. • Menores custos de distribuição. Esses objetivos causam um conflito com os objetivos tradicionais das áreas de Marketing, Produção e Finanças das empresas. Na tabela abaixo, podemos verificar melhor esses conflitos:
    • 10 Tabela 1 – Os conflitos entre os objetivos das áreas de da cadeia de suprimentos MARKE TING PRODUÇ ÃO FINANÇAS Objetivo tradicional Aumentar as vendas Reduzir custo de produção Aumentar lucro / reduzir investimento Isso implica: Nível de serviço Produtividade Investimento em estoque Fonte: Arnold e Chapman. Introdution of Materials Management. 4ª edição Autor: Arnold e Chapman (2003, p. 30) Balancear os objetivos de nível de serviço, produtividade e investimento em estoque para que se consiga minimizar os efeitos dos conflitos com os objetivos tradicionais é o que chamamos de gestão da cadeia de suprimentos. 2. 2 A Modelagem da Cadeia de Suprimentos Modelar uma cadeia de suprimentos consiste em adequar as atividades da empresa a modelos de referência existentes. A vantagem no uso desses modelos é a facilidade de implementar a gestão da cadeia de suprimentos e principalmente de poder medir seu desempenho. (Ballou, 2001) Hoje existem diversos modelos de cadeia de suprimentos que podem ser usados pelas empresas. Os mais utilizados são os modelos da APICS (The Association for Operational Researches) e da SCOR (Supply Chain Operations Reference). A APICS é uma organização internacional para gestão e difusão de conhecimento na gestão da cadeia de suprimentos. Foi fundada em 1957, e hoje já conta com mais de 70 mil profissionais certificados em seu modelo de referência em todo mundo. O modelo de
    • 11 referência da APICS para cadeia de suprimentos usa o conceito de fornecimento/demanda para representar os elos da cadeia. Da mesma forma, como foi apresentado por Arnold e Chapman (2003), essa cadeia caracteriza-se por fluxos de materiais e informações, que deverão ser gerenciados a fim de atingir os objetivos de todos os envolvidos na cadeia. As atividades das empresas então são divididas em atividades de planejamento e atividades de execução, onde essas atividades utilizam as informações do fluxo de informações para gerenciarem o fluxo de materiais ao longo de toda a cadeia. Na figura 3 podemos verificar o modelo genérico de cadeia de suprimentos da APICS: F O R N E C E D O R FABRICANTE SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO C L I N E T E Fluxo de informações de demanda e desenvolvimento Fluxo de produtos e serviços F O R N E C E D O R FABRICANTE SISTEMA DE DISTRIBUIÇÃO C L I N E T E Fluxo de informações de demanda e desenvolvimento Fluxo de produtos e serviços Figura 3: Modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos Fonte: APICS (2002, p.37) Com esse modelo, as atividades da empresa são separadas para cada etapa da cadeia, sendo classificadas em planejamento e execução. Para exemplificar, a figura 4 apresenta algumas atividades comuns nas empresas e como elas seriam relacionadas ao modelo de referência da APICS para a gestão da cadeia de suprimentos:
    • 12 ATIVIDADES PLANEJAMENTO EXECUÇÃO FORNECEDOR Escolha do fornecedor Recebimento das matérias primas FABRICANTE Definição do layout da fábrica Controle de qualidade DISTRIBUIÇÃO Localização dos centros de distribuição Transporte dos produtos CLIENTE Identificação dos padrões de demanda Processamento dos pedidos dos clientes Figura 4: Atividades no modelo de referencia APICS para a cadeia de suprimentos Fonte: APICS (2002, p.52) Já o SCOR é um modelo de referência desenvolvido pelo Supply Chain Council em 1996. O modelo SCOR apresenta como configurar e medir a cadeia de suprimentos. Para isso, o modelo SCOR utiliza uma abordagem orientada por processos. (LAPIDE, 2001). O modelo SCOR é constituído de cinco processos de gerenciamento da cadeia de suprimentos, como mostra a figura 5: Figura 5 : Modelo de referencia SCOR para a cadeia de suprimentos Fonte: APICS (2002, p.52) • Planejar (Plan) – Nesse processo são gerados planos de suprimento, produção e distribuição para adequar a demanda aos recursos disponíveis. • Fornecer (Source) – Nesse processo são identificados e definidos os materiais necessários para execução do plano de produção. • Produzir (Make) – Nesse processo os materiais são transformados em produtos utilizando os recursos disponíveis.
    • 13 • Entregar (Deliver) – Nesse processo os produtos são entregues aos clientes através dos canais de distribuição. • Retornar (Return) – Esse processo ocorre quando algum problema é detectado durante os outros processos. Usando as mesmas atividades para exemplificar o modelo APICS, observamos como essas atividades podem ser modeladas na cadeia de suprimentos do modelo SCOR: Transporte dos produtos Controle de qualidade Escolher fornecedor Definir layout da fábrica Localização dos CD’s Recebimento matéria primas Problema na matéria prima Problema no produto Transporte dos produtos Controle de qualidade Escolher fornecedor Definir layout da fábrica Localização dos CD’s Recebimento matéria primas Problema na matéria prima Problema no produto Figura 6: Atividades no modelo de referencia SCOR para a cadeia de suprimentos Fonte: APICS (2002, p.77) 2.3 A Gestão da Cadeia de Suprimentos De acordo com Arnold e Chapman (2003), a gestão da cadeia de suprimentos nada mais é do que equilibrar a balança entre a capacidade de fornecimento e a demanda. Para isso conseguir esse equilíbrio, usando o modelo de referência da APICS, a gestão da cadeia de suprimentos é dividida duas grandes etapas: Planejamento e Execução. No planejamento, a partir das informações de demanda são tomadas as decisões necessárias para se conseguir o equilíbrio entre o fornecimento e a demanda. Já execução realiza o que foi decidido e planejado. O planejamento pode ser a etapa mais crítica da gestão da cadeia de suprimentos, pois é nele que se concentra a maioria das decisões. Por sua complexidade, essa etapa é divida em quatro níveis de planejamento. Na figura7, observamos esses níveis, juntamente com o nível de execução do plano:
    • 14 Plano estratégico Strategic business plan Plano estratégicoPlano estratégico Strategic business planStrategic business plan Plano agregado Sales and operation (S&OP) plan Plano agregadoPlano agregado Sales and operation (S&OP) planSales and operation (S&OP) plan Plano m estre de produção Master production schedule - MPS Plano m estre de produçãoPlano m estre de produção Master production scheduleMaster production schedule -- MPSMPS Plano de necessidades Material requirements plan - MRP Plano de necessidadesPlano de necessidades Material requirements planMaterial requirements plan -- MRPMRP Controle e execução Production activity control Controle e execuçãoControle e execução Production activity controlProduction activity control Detalhamentodoplano Horizontedeplanejamento PlanejamentoPlanejamento ExecuçãoExecução Figura 7: Níveis de planejamento e execução da gestão da cadeia de suprimentos Fonte: APICS Dictionary (2002, p.85) Como pode ser visto na figura 7, quanto maior for o nível de planejamento, maior será o horizonte do plano e menor será o grau de detalhamento do plano. O plano estratégico é uma declaração das principais metas e objetivos que a empresa como um todo espera atingir. Seu horizonte de planejamento pode ser de dois a dez anos e seu nível de detalhamento vai desde tipos de negócios até no máximo linhas de produtos, quando necessário. Geralmente quem participa na formação do plano estratégico é a alta direção. Uma vez definido o plano estratégico, as áreas como marketing, finanças, produção ou pesquisa e desenvolvimento deverão traçar seus planos individuais alinhados com as metas do plano estratégico. APICS Dictionary, (2002) No plano agregado, Sales and Operations Plan (S&OP), próxima etapa do planejamento na gestão da cadeia de suprimentos, as quantidades de produtos que devem ser produzidos e vendidos já são definidas em cada período, mas para famílias de produtos. Assim como também são projetados os níveis de estoque. Tanto as vendas como os níveis de estoque devem estar alinhados com as metas do plano estratégico. As vendas projetadas devem refletir as metas de receita e lucratividade, assim como os níveis de estoque devem estar dentro das limitações de investimento em ativos circulantes, tudo isso definido no plano estratégico. No plano agregado também são verificados os recursos necessários para atender o plano de vendas para cada período. Como já foi dito, seu detalhamento está baseado apenas em família de produtos, e seu horizonte de planejamento pode ser de seis a 18 meses. APICS Dictionary, (2002).
    • 15 No plano mestre de produção, Master Production Schedule (MPS) são definidas as quantidades do que será produzido, mas para cada produto final, sendo assim bem, mais detalhado que o plano agregado. Além das quantidades por produto individual que deverão ser produzidas, o plano mestre de produção determina também quando essas quantidades estarão disponíveis, gerando assim um cronograma detalhado de produção para cada item individual. A quebra das informações do plano agregado para o plano mestre é feita baseada na previsão de venda dos produtos individuais, dos pedidos em carteira, dos estoques e da capacidade existente. Como no plano agregado foram levantados os recursos necessários para atender o plano de vendas, o plano mestre faz uma avaliação da capacidade existente para verificar se ela pode atender o que está sendo planejado. As políticas de estoque também são definidas nesse nível de planejamento. O horizonte de planejamento do plano mestre de produção é de seis a 18 meses, dependendo do lead time de compras e produção, porém o plano é revisado mensalmente para ser ajustado a alguma flutuação da demanda. APICS Dictionary, (2002). O plano de necessidades Material Riquirements Plan (MRP) define exatamente o que deve ser produzido e o que deve ser comprado de cada produto individual. Nesse nível são analisadas as quantidades brutas necessárias de cada produto, que estão definidas no plano mestre de produção, e então, baseado na posição dos estoques e nas entregas programadas de produtos, são definidas as necessidades líquidas e produção e compra de produtos. Essas necessidades são passadas para as áreas de compras e de produção através de ordens de compra e ordens de produção, que são processadas na etapa de execução. O detalhamento do plano de necessidades é alto e seu horizonte pode se de três a 12 meses, dependendo dos lead times dos produtos. APICS Dictionary, (2002). A atividade de execução começa a partir das ordens de produção e de compras geradas pelo plano de necessidades. Além de executar o plano de necessidades, as atividades devem ser controladas para garantir que tudo o que foi planejado seja plenamente atingido. Nessa atividade, além dos processos tradicionais de produção e de compra dos produtos, também incluídos outros processos que influenciam a cadeia de suprimentos, como o controle de qualidade e os processos de manutenção. APICS Dictionary, (2002). A gestão da cadeia de suprimentos não gerencia apenas as quantidades e cronograma dos produtos. As gestões da capacidade produtivas e da distribuição físicas também são de responsabilidade da gestão da cadeia de suprimentos. Assim como nas quantidades, a capacidade é definida através de níveis de planejamento de capacidade. Já a
    • 16 distribuição física possui apenas um nível de planejamento. Tanto os níveis de planejamento da capacidade quanto o plano de distribuição ocorrem juntamente com os níveis de planejamento de quantidades da gestão da cadeia de suprimentos. APICS Dictionary, (2002). A figura 8 ilustra como os planos são executados em paralelo: Plano agregado Sales and operation (S&OP) plan Plano agregadoPlano agregado Sales and operation (S&OP) planSales and operation (S&OP) plan Plano mestre de produção Master production schedule - MPS Plano mestre de produçãoPlano mestre de produção Master production scheduleMaster production schedule -- MPSMPS Plano de necessidades Material requirements plan - MRP Plano de necessidadesPlano de necessidades Material requirements planMaterial requirements plan -- MRPMRP Plano de recursos Resource Requirements Plan - RRP Plano de recursosPlano de recursos Resource Requirements PlanResource Requirements Plan -- RRPRRP Plano de recursos críticos Rough-cut Capacity Plan - RCCP Plano de recursos críticosPlano de recursos críticos RoughRough-- cut Capacity Plancut Capacity Plan -- RCCPRCCP Plano de capacidade Capacity Requirements Plan - CRP Plano de capacidadePlano de capacidade Capacity Requirements PlanCapacity Requirements Plan -- CRPCRP Plano de distribuição Distribution Requirements plan - DRP Plano de distribuiçãoPlano de distribuição Distribution Requirements planDistribution Requirements plan -- DRPDRP Figura 8: Planos de capacidade e distribuição Fonte: APICS Dictionary (2002, p.113) O plano de recursos Resourse Requirements Plan (RRP) define qual a capacidade necessária para atender as quantidades definidas no plano agregado. Já no plano de recursos críticos – Rough-cut Capacity Plan (RCCP) já ocorre um primeiro confronto entre a capacidade instalada e o plano mestre de produção, mas apenas dos recursos críticos, principalmente para que se possa identificar gargalos ou qualquer outra limitação de capacidade que possa prejudicar o cronograma de produção. Já o plano de capacidade- Capacity Requirements Plan (CRP) realiza uma avaliação detalhada da capacidade, alocando o plano de necessidades para os centros de trabalho. Para isso, esse plano usa como entrada as informações do plano de necessidades, a lista de materiais (BOM – Bill of Materials) e as folhas de processo, que indicam a seqüência de produção. Da mesma forma, o plano de distribuição – Distribution Requirements Plan (DRP) gera ordens de transferência para distribuir as quantidades do plano de necessidades de acordo com a demanda por região. APICS Dictionary, (2002).
    • 17 2.4 As decisões da cadeia de suprimentos As decisões da cadeia de suprimentos são necessárias para que se encontre o equilíbrio entre o fornecimento e a demanda. Essas decisões são tomadas durante a etapa de planejamento, onde cada nível de planejamento tem um conjunto de decisões que devem ser tomadas para que possamos prosseguir para um próximo nível. 2.4.1 As decisões do plano estratégico Segundo o dicionário (APICS 2002), “O plano estratégico é definido como um conjunto de estratégia de longo prazo e objetivos de receita, custo e lucratividade geralmente acompanhados de projeções de fluxo de caixa e balanço. Um plano estratégico é geralmente realizado em termos monetários e para divisões de negócios”. O plano estratégico é à entrada do plano agregado. A partir do plano estratégico todas as atividades do negócio são iniciadas e direcionadas. Normalmente a alta direção e a gerência sênior são quem participam das decisões do plano estratégico, e suas decisões na maior parte das vezes são baseadas na experiência dos tomadores de decisão. Arnold e Chapman (2003). A primeira grande decisão a ser tomada no plano estratégico é sobre o mercado e em seguida sobre o ambiente de negócios. Os fatores que afetam as decisões sobre o mercado incluem: • A localização dos clientes e a natureza de suas relações com a empresa, isto é, se serão clientes diretos, clientes indiretos, consumidores de produtos ou serviços, ou a influência de clientes potenciais. • As projeções do mercado de acordo com as informações demográficas sobre futuros clientes. • O impacto causado por mudanças na sociedade, incluindo a mudança das necessidades dos clientes. • As condições da economia global e regional que afetam as necessidades dos clientes. Já os fatores que influenciam nas decisões sobre o ambiente de negócios são: • As informações sobre os concorrentes atuais e potenciais. • As projeções do negócio, incluindo ameaças e oportunidades. • Capacidade de conseguir recursos financeiros e as fontes desses recursos.
    • 18 • Informações sobre tecnologias emergentes e seus impactos na performance do negócio. Apesar das decisões do plano estratégico serem baseadas na maioria das vezes na experiência dos tomadores de decisões, existem algumas ferramentas que são usadas para apoiar essas decisões. A mais conhecida é o benchmarking. Para Kotler (2000), o benchmarking é a arte de aprender com as empresas que apresentam um desempenho superior em algumas tarefas. Seu objetivo é copiar ou aprimorar com base em “melhores práticas”. Algumas empresas realizam benchmarking tendo com referência apenas as melhores empresas de seu setor. O benchmarking deve ser realizado em sete etapas: Kotler (2000). a) Determinação das funções às quais aplicar o benchmarking. b) Identificação das variações-chave de desempenho a serem avaliadas. c) Identificação das melhores empresas nos quesitos avaliados. d) Avaliação do desempenho das melhores empresas nos quesitos avaliados. e) Avaliação do desempenho da empresa. f) Especificação de programas e ações para eliminar as defasagens. g) Implementação e monitoramento dos resultados. Ainda segundo Kotler (2000), um bom ponto de partida para a realização do benchmarking é perguntar aos clientes, fornecedores e distribuidores quem, segundo sua avaliação, realiza o melhor trabalho. Assim é possível identificar as empresas que possuem as melhores práticas. Outra ferramenta que Kotler (2000) apresenta e pode ser usada para apoiar as decisões do plano estratégico é a análise SWOT. O objetivo da análise SWOT é identificar oportunidades de mercado e ameaças ambientais. Essa análise consiste na construção de duas matrizes 2x2, denominadas matrizes de oportunidades e de ameaças. Na matriz de oportunidades, as oportunidades podem ser classificadas de acordo com sua atratividade e com sua probabilidade de sucesso. Na matriz de ameaças, as ameaças podem ser classificadas de acordo com sua gravidade e probabilidade de ocorrência. A figura 9 mostra as duas matrizes da análise SWOT:
    • 19 43 21 43 21Alta BaixaAlta Baixa PROBABILIDADE DE SUCESSOATRATIVIDADE MATRIZ DE OPORTUNIDADES 43 21 43 21Alta BaixaAlta Baixa PROBABILIDADE DE OCORRÊNCIA GRAVIDADE MATRIZ DE AMEAÇAS Figura 9: Análise SWOT Fonte: Slack (2002, p.75) Após identificas as principais ameaças e oportunidades da empresa, os tomadores de decisão do plano estratégico podem caracterizar a atratividade global do negócio, e assim decidir por mudanças ou pela manutenção de suas características. Para isso, eles avaliam se o negócio encontra-se em um dos quatro resultados possíveis da análise SWOT: • Negócio ideal, pois apresenta muitas oportunidades e poucas ameaças importantes. • Negócio especulativo, pois apresenta grandes oportunidades e ameaças importantes. • Negócio maduro, pois apresenta poucas oportunidades e poucas ameaças. • Negócio problemático, pois apresenta poucas oportunidades e muitas ameaças. A matriz “importância x desempenho” é mais uma ferramenta que auxilia nas decisões do plano estratégico. Essa matriz ajuda os tomadores de decisão a focarem suas decisões nos fatores que podem trazer vantagem competitiva para empresa. Esses fatores geralmente são chamados de “fatores ganhadores de pedido”. Essa matriz também ajuda os to0madores de decisão a identificar os “fatores qualificadores”, onde a decisão sobre esses fatores pode ser de mantê-los ou torná-los ganhadores de pedido, e os “fatores pouco relevantes” onde qualquer decisão tomada sobre esses fatores pouco afetará a competitividade e talvez os tomadores de decisão do plano estratégico não precisem gastar o tempo com essas decisões. Slack (2002) Na figura 10 podemos ver um exemplo de matriz “importância x desempenho”:
    • 20 Melhor que Pior que Pouco Relevantes Qualifica- dores Ganhadores de pedidos DESEMPENHO comparadocoma CONCORRÊNCIA Mesmo que IMPORTÂNCIA para os CLIENTESbaixa alta bommau PREÇO/CUsTO * QUALIDADE DO PRODUTO QUALIDADE DA ENGENHARIA PRAZO DE COTAÇÃO PRAZO DE ENTREGA CONFIABILIDADE DE ENTREGA * FLEXIBLIDADE DO PROJETO * FLEXIBILIDADE DE ENTREGA * FLEXIBILIDADE DE VOLUME * 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Melhor que Pior que Pouco Relevantes Qualifica- dores Ganhadores de pedidos DESEMPENHO comparadocoma CONCORRÊNCIA Mesmo que IMPORTÂNCIA para os CLIENTESbaixa alta bommau PREÇO/CUsTO * QUALIDADE DO PRODUTO QUALIDADE DA ENGENHARIA PRAZO DE COTAÇÃO PRAZO DE ENTREGA CONFIABILIDADE DE ENTREGA * FLEXIBLIDADE DO PROJETO * FLEXIBILIDADE DE ENTREGA * FLEXIBILIDADE DE VOLUME * 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Figura 10: Matriz “importância x desempenho” Fonte: Slack (2002, p.75) Com as decisões do mercado e do ambiente de negócios já tomadas, podem ser definidos no plano estratégico os objetivos chave da performance do negócio. Esses objetivos chave são: • Lucratividade. • Retorno sobre investimento. • Participação de mercado. • Papel social. • Valores da empresa. 2.4.2 As decisões do plano agregado e do plano de recursos A definição de plano agregado, para Arnold e Chapman (2003), é “um processo de negócios que ajuda as empresas a materem balanceados o suprimento e a demanda. O plano agregado é focado em em volumes agregados de grupos de produtos e nos mix desses grupos. O plano agregado pode ser feito em termos financeiros ou em unidades de produtos”. Para Arnold e Chapman (2003), o plano agregado é um processo contínuo de revisão do plano estratégico. No plano agregado, o plano estratégico é desmembrado para os departamentos como marketing, desenvolvimento de produtos e operações. Além de utilizar as informações do planoestratégico, o plano agregado utiliza as informações do mercado através da previsão de vendas. Essas previsões são muito importantes aos tomadores de decisão nesse nível de planejamento. Juntamente com o plano agregado também é definido o plano de recursos. Isso
    • 21 porque a partir do plano agregado que a cadeia de suprimentos começa a avaliar sua capacidade de fornecer a demanda. E essa capacidade de fornecimento pode afetar as decisões tanto do plano agregado como do plano de recursos. A primeira grande decisão a ser tomada nesse nível de planejamento diz respeito ao nível de serviço exigido pelo cliente. O conceito de nível de serviço, segundo o Dicionário da APICS (2002), é a capacidade de uma empresa em atender todas as necessidades dos seus clientes. Um nível de serviço alto trará a máxima satisfação ao cliente, porém em alguns casos pode ser economicamente inviável. Porém, um nível de serviço baixo, apesar do custo baixo para a manutenção desse nível, pode fazer com que a empresa corra risco de perder o cliente. A decisão sobre o nível de serviço é uma das mais difíceis de serem tomadas no plano agregado. A além disso, a decisão de quanto será o nível de serviço irá repercutir no plano de recursos, e também, como veremos mais adiante, no plano mestre de produção. Arnold e Chapman (2003). Uma ferramenta muito útil para ajudar os tomadores de decisão na definição do nível de serviço é a matriz ABC-XYZ. Nessa matriz, os produtos são relacionados de acordo com sua margem de contribuição para o negócio e seu volume de vendas. Arnold e Chapman (2003). Abaixo podemos ver um exemplo dessa matriz: 0%5%50%C 5%25%75%B 50%75%95%A Margem ZYX Volume de vendas 0%5%50%C 5%25%75%B 50%75%95%A Margem ZYX Volume de vendas Figura 11: Matriz ABC-XYZ Fonte: Arnold e Chapman (2003, p.63) Verificamos que, produtos que possuem uma ótima margem e um ótimo volume de vendas deverão ter 95% de nível de serviço. Já produtos com vendas esporádicas e margens não muito significativas devem ter nível de serviço de 0%, isto é, é economicamente viável atendermos planejarmos produção ou compra dos produtos que se
    • 22 encontram nesse quadrante sem que haja um pedido firme do cliente. Essa matriz apenas auxilia na tomada de decisão sobre o nível de serviço, mas não determinada exatamente qual será o nível praticado. Isso porque existem outras variáveis além da margem e do volume de vendas que podem influenciar no nível de serviço. Um exemplo disso é a existência de um contrato de fornecimento na qual é especificado um nível de serviço maior do que a matriz sugere. Isso ocorre muitas vezes quando o cliente requer um fornecimento Just-in-Time para produtos de baixo volume de vendas ou de pouca margem. (Arnold e Chapman, 2003). Com base no nível de serviço escolhido pelos tomadores de decisão, a estratégia de produção dos produtos é definida. É justamente a estratégia escolhida que irá influenciar no plano de recursos. Na figura 12 podemos ver quais são essas estratégias e como elas afetam no plano de recursos: Nível de serviço Lead time Atendimento da demanda Influência no plano de recursos Tipo de produção Tipo de layout Projeto para pedido (Engineering-to- Order) ⋅⋅⋅⋅ ↵↵↵↵ Desenvolve, produz e entrega ao cliente. Por projeto Por produto Produção para pedido (Make-to-Order) Produz e entrega ao cliente Produção em lotes Por produto Por processo Montagem para pedido (Assemble-to-Order) Monta e entrega ao cliente Produção intermiten te Por processo Produção para estoque (Make-to-Stock) ↵↵↵↵ ⋅⋅⋅⋅ Produz e entrega no estoque Fluxo contínuo Linha de produção Figura 12 : Estratégia de entrega de produtos Fonte: Arnold e Chapman (2003, p.113)
    • 23 A próxima decisão a ser tomada no plano agregado, e que também pode afetar o plano de recursos, é qual será a estratégia de produção. Segundo Arnold e Chapman (2003), a escolha da estratégia de produção está ligada a três importantes fatores: a demanda, que é informada pela previsão de vendas; os objetivos chave determinados no plano estratégico; e a capacidade de produção atualmente instalada. A estratégia de produção vai definir como a produção irá se comportar para atender a demanda. E esse comportamento dependerá também dos recursos financeiros disponíveis manter o equilíbrio entre o fornecimento e a demanda. Segundo Slack (2002) existem quatro estratégicas básicas para a produção: • Estratégia de produção acompanhando a demanda. • Estratégia de produção nivelada. • Estratégia produção em terceiros. • Estratégia de produção híbrida. Na estratégia de produção que acompanha a demanda, o objetivo é produzir exatamente o que a demanda necessita. Para se conseguir isso, a produção necessita ser muito flexível para absorver rapidamente das variações de demanda. A grande vantagem dessa estratégia é de manter os estoques estáveis. Apesar da vantagem do reduzido custo de estoque, essa estratégia pode gerar custos extras de contratação e horas extras nos picos de demanda. Em épocas de demanda baixa, para reduzir a capacidade podem ocorrer demissões, o que reduz também a moral dos empregados. E, além disso, o custo de manter uma produção extremamente flexível é muito alto. (Slack, 2002) Na estratégia de produção nivelada, o objetivo é manter uma capacidade de produção fixa independente da demanda. Geralmente o nível de produção é próximo da demanda média do período de planejamento. A vantagem dessa estratégia é o baixo custo de capital associado à capacidade de produção instalada. Porém, essa estratégia exige que a previsão de vendas seja a mais acurada possível para que a estratégia possa ser viável. Caso uma queda na demanda não foi prevista poderá acarretar na formação de estoque, e conseqüentemente no aumento do custo de capital, eliminando assim a vantagem dessa estratégia. Já um pico de demanda não previsto pode fazer com que nem toda a demanda seja atendida, podendo acarretar insatisfação dos clientes. (Slack, 2002) Na estratégia de produção em terceiros, o objetivo é manter a produção nivelada também, porém o nível de produção igual à demanda mínima e não a demanda média. A produção para atender a demanda adicional é passada para empresas contratadas como
    • 24 terceiros. A vantagem dessa estratégia é a redução dos custos de ociosidade da capacidade instalada. Porém, dependendo das condições de contratação das empresas terceirizadas, outros custos podem surgir como custos de compra e transporte, além do custo da qualidade. (Slack, 2002) A estratégia de produção híbrida é uma combinação das três estratégias vistas anteriormente. As taxas de produção serão constantes em determinados ciclos, com essas taxas variando de acordo com períodos específicos determinados pela previsão de vendas. Assim, essa estratégia pode utilizar toda a capacidade instalada e ainda limita a formação de estoques. Na figura13, podemos verificar como cada estratégia se comporta de acordo com a demanda: J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção acompanha demanda J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção nivelada J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção em terceiros J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção híbrida J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção acompanha demanda J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção nivelada J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção em terceiros J F M A NM J J DA S O PRODUÇÃO DEMANDA Produção híbrida Figura 13: Estratégias de produção Fonte: Arnold e Chapman (2003, p.113) A última decisão a ser tomada no plano agregado é sobre as quantidades necessárias para cada família de produtos no horizonte de planejamento. Essa decisão afetará principalmente o plano mestre de produção, quando este irá desmembrar o plano agregado para os produtos finais. (Slack, 2002)
    • 25 Para as decisões de quantidades, a previsão de vendas e as metas de estoque são consideradas. Os tomadores de decisões do plano agregado devem realizar a gestão de demanda. (Petrônio e Laugeni, 2005). Ela é um processo na qual a previsão de vendas passa por um crivo, onde são ajustados os valores das quantidades para um número mais próximo da realidade. A gestão de demanda utiliza ferramentas estatísticas sobre os dados históricos para determinar padrões sazonais e tendências na demanda. Além de análise quantitativa, a gestão de demanda usa outras ferramentas qualitativas como a técnica Delphi, onde é usado o conhecimento de mercado para auxiliar no ajuste dos valores. Com os valores das quantidades definidos na gestão de demanda, os tomadores de decisão ainda devem verificar as limitações de estoque das famílias de produtos, de acordo com a estratégia de entrega e de produção adotada. As quantidades a serem produzidas devem estar dentro dos limites de estoques. Os limites de estoque derivam dos objetivos chave sobre o capital circulante da empresa, que foram definidos no plano estratégico. (APICS Dictionary, 2002) 2.4.3 As decisões do plano mestre de produção e do plano de recursos críticos Segundo o Dicionário da APICS (2002), “O plano mestre de produção é próximo nível de planejamento da gestão da cadeia de suprimentos após o a realização do plano agregado. No plano mestre de produção, as quantidades de famílias de produtos são desmembradas em quantidades de produtos finais e, a partir daí, já se pode determinar o mix de produção cronograma de produção”. As quantidades determinadas no plano agregado para cada família de produto são desmembradas no plano mestre de produção para cada produto final. Para isso, a previsão de vendas para cada produto é a principal fonte de informação para desmembrar o plano agregado. Dessa forma, formamos então o mix de produção. Porém, esse mix deve ser revisado pelos tomadores de decisão do plano mestre de produção. Isso porque a previsão de vendas deve ser refinada a ponto de não correr o risco do mix não ser o ideal para atender os objetivos de demanda e capacidade de produção. O processo de gestão de demanda pode ser utilizado nesse processo, agora para os produtos finais. Porém, ferramentas da Pesquisa Operacional também são utilizadas para apoiar as decisões de
    • 26 mix, sendo a mais utilizada a programação linear. Através dessa técnica, defini-se uma função objetivo, como por exemplo, o mix de máximo lucro, e em seguida as restrições de capacidade existentes. Então, através de algoritmos computacionais, a técnica apresenta as quantidades ótimas de cada produto para compor o mix. (Ballou, 2001). As restrições de capacidade são definidas no plano de recursos críticos, que é desenvolvido juntamente com o plano mestre de produção. Esse plano tem como objetivo avaliar se os recursos críticos conseguem atender o plano mestre de produção, analisando apenas as necessidades brutas de produtos, sem o detalhar a ocupação das estações de trabalho. (Ballou, 2001) Além de decidir sobre as quantidades e o mix de cada produto final, os tomadores de decisão do plano mestre de produção devem decidir quando serão entregues cada um dos produtos finais. O resultado dessas decisões é o cronograma de produção. Os tomadores de decisão do plano mestre de produção definem então o quanto será produzido de cada produto e quando esse produto estará disponibilizado, quebrando o as quantidades mensais dos produtos para quantidades semanais. Para determinar quais produtos deverão ser disponibilizados em cada semana, os tomadores de decisão devem priorizar os produtos a serem produzidos, sempre de acordo com a capacidade de produção disponível. Balou (2001). Além das quantidades de produtos finais a serem produzidos, do mix de produção e do cronograma de produção, as políticas de estoque também são decisões tomadas no plano mestre de produção. Segundo Ballou (2001, p 63), existem cinco tipos de estoque em uma cadeia de suprimentos: • Estoque em trânsito. • Estoque cíclico. • Estoque especulativo. • Estoque intermediário. • Estoque de segurança. • Estoque obsoleto. Os estoques em trânsito são itens que estão sendo transferidos de um ponto a outro da cadeia de suprimentos. Produtos importados, dependendo das condições comerciais, podem ser considerados estoques em trânsito enquanto esses produtos ainda estão no canal logístico, isto é, ainda estão no modal de transporte como um navio ou avião. As decisões
    • 27 para esse tipo de estoque são de quantos dias de estoque em trânsito o negócio necessita. Esse tipo de estoque deve ser limitado, pois muitos dias de estoque em trânsito representam um valor de investimento parado durante muito tempo, prejudicando o fluxo de caixa da empresa. (Ballou, 2001). Os estoques cíclicos são estoques de matéria prima e produtos acabados, formados para atender a demanda média durante o horizonte de planejamento. As decisões que envolvem esse tipo de estoque são muito dependentes do tamanho dos lotes de reposição desses estoques e do tempo de ressuprimento. Para isso, os tomadores de decisões utilizam os métodos de Lote Econômico de Compra (LEC), Lote Econômico de Produção (LEP), Ponto de Pedido e Revisão Periódica para decidirem como será a reposição dos estoques cíclicos. (Ballou, 2001). O LEC determinada, baseado no histórico da demanda, nos custos de estoque, no custo por pedido de compra e no custo por unidade comprada. O LEP á análogo ao LEP, sendo que a diferença é que neste último os produtos não são comprados, mas sim produzidos. Ambos determinam a quantidade ótima de produto para a reposição do estoque cíclico. Abaixo temos as fórmulas e o gráfico do LEC/LEP: CI SD2 LEC ⋅ ⋅⋅ = dp p CI SD2 LEP − ⋅ ⋅ ⋅⋅ = LT LEC / LEP D – Demanda anual S – custo do pedido C – valor do estoque I – Custo de capital p – taxa de produção d – taxa de demanda CI SD2 LEC ⋅ ⋅⋅ = dp p CI SD2 LEP − ⋅ ⋅ ⋅⋅ = LT LEC / LEP D – Demanda anual S – custo do pedido C – valor do estoque I – Custo de capital p – taxa de produção d – taxa de demanda Figura 14 : Fórmulas do LEC e do LEP Fonte: Ballou (2001, p.70) Já o Ponto de Pedido determina quando o estoque cíclico deverá ser reposto. Seu conceito é bastante simples. Quando o estoque cíclico atinge um certo pondo determinado, um pedido de reposição é iniciado. Os tomadores de decisão devem determinar qual é a
    • 28 quantidade mínima de estoque cíclico para iniciar sua reposição. Para essa decisão é considerado o tempo de ressuprimento e a demanda média durante esse período. Normalmente a quantidade do pedido de reposição é fixa. (Ballou, 2001). Abaixo temos a fórmula e o gráfico do Ponto de Pedido: SSDDLTpedidodePonto += LT DDLT – Demanda durante o lead time SS – Estoque de segurança Ponto de pedido SS Figura 15: Fórmula do Ponto de Pedido Fonte: Ballou (2001, p.85) Na Revisão Periódica, o estoque cíclico é reposto em intervalos fixos, e a quantidade dos pedidos é que irá variar. Os tomadores de decisão devem verificar qual o nível máximo de estoque querem trabalhar para poderem calcular o tamanho do intervalo e a quantidade dos pedidos. (Ballou, 2001). Abaixo temos a fórmula e o gráfico que representa a Revisão Periódica: I-SS]L)D(R[Q ++= LT D – Demanda SS – Estoque de segurança Meta máxima de estoque R – Revisão L – Lead time I – Estoque Figura 16: Revisão Periódica Fonte: Ballou (2001, p.87)
    • 29 Resumindo, com o LEC ou o LEP o tamanho do lote dos produtos a serem comprados ou produzidos pode ser determinado, e com Ponto de Pedido e a Revisão Periódica pode ser determinado quando o estoque deverá ser reposto. Nem sempre o resultado dos cálculos do LEP, LEC, Ponto de Pedido e Revisão Periódica são adequados à realidade da cadeia de suprimentos. Cabe então aos tomadores de decisões avaliar os resultados e ajustá-los convenientemente. O estoque especulativo é quando um estoque é formado por causa de fatores externos, que podem ser macroeconômicos ou ambientais. Um exemplo disso é a formação de estoque de commodities para especular um preço mais baixo. Podemos encontrar outro exemplo de estoque especulativo nos produtos agrícolas, onde o estoque é formado para suprir os períodos sazonais durante uma entressafra. Os tomadores de decisão do plano mestre de produção devem saber determinar o momento certo para formar estoque especulativo. (Ballou, 2001). O estoque intermediário é aquele formado durante o processo de produção. Algumas abordagens baseadas no Just-in-Time consideram esse tipo de estoque um problema que deve ser totalmente eliminado. Porém, se bem gerenciado, o estoque intermediário pode dar flexibilidade à produção, pois ele funciona como um desacoplador dos processos. As decisões sobre estoque intermediário são em quais etapas do processo é interessante termos estoque e qual a quantidade necessária. O plano de recursos críticos é a principal informação para a decisão dos estoques intermediários. Isso porque nesse plano são determinadas as operações consideradas como gargalos do sistema, isto é, essas operações devem estar em sua plena capacidade. Assim, os tomadores de decisões determinam um estoque intermediário garantindo que os gargalos sempre estejam produzindo em sua máxima capacidade. (Ballou, 2001). O estoque de segurança é formado para proteção contra as flutuações da demanda e do tempo de ressuprimento. Ele é projetado para ser reposto juntamente com o estoque cíclico, caso alguma quantidade de estoque de segurança seja consumida. Sua determinação é estatística, de acordo com a variação da demanda e do tempo de ressuprimento. Esse estoque também é influenciado pelo nível de serviço exigido pelo cliente e determinado no plano agregado. Na figura 17 podemos verificar como se calcula o estoque de segurança:
    • 30 KsegurançadeEstoque demanda ×= σ 3,0099,86% 2,3399% 4,0099,99% 2,0598% 1,6595% 1,2890% 0,0050% Fator KNível de serviço 3,0099,86% 2,3399% 4,0099,99% 2,0598% 1,6595% 1,2890% 0,0050% Fator KNível de serviço Figura 17 – Cálculo do estoque de segurança Fonte: Ballou (2001, p.98) A fórmula determinará um estoque de segurança ideal para absorver as flutuações de demanda, de acordo com o nível de serviço esperado pelo cliente e a incerteza da demanda e do tempo de ressuprimento. Mas por limitações de capital circulante, nem sempre é viável economicamente a manutenção dos estoques de segurança sugeridos pela fórmula. Cabe então aos tomadores de decisões do plano mestre de produção definir qual o estoque de segurança é ideal para equilibrar o nível de serviço, as incertezas da demanda e do tempo de ressuprimento, e as limitações de capital circulante impostas pelo plano estratégico. (Ballou, 2001). Os estoques obsoletos são formados basicamente por itens que não possuem mais utilidade para a empresa. Esses itens podem ser: • Produtos fora de linha e as matérias primas usadas para produzi-los. • Produtos ou matérias primas com prazo de validade vencido. • Produtos ou matérias primas fora de especificação. Minimizar os estoques obsoletos é tarefa para os tomadores de decisões do plano mestre de produção, que devem decidir por ações como efetuar uma venda promocional, reprocessar os produtos, devolver as matérias primas aos fornecedores, destinar os produtos ou matérias primas para sucateamento, ou então optar pela destruição desses itens. A grande desvantagem desse tipo de estoque, além do custo de capital parado, espaço físico ocupado e custo de manutenção, ao se dar um destino a esses estoques, geralmente o custo total do estoque é debitado do resultado financeiro da empresa. (Ballou, 2001).
    • 31 2.4.4 As decisões do plano de necessidades, plano de capacidade e plano de distribuição. Existem dois tipos de demanda: independente e dependente. A demanda independente é aquela na qual não os produtos que compõem a demanda não dependem da demanda de outros produtos. Já a demanda dependente deriva da demanda de outros produtos. A demanda dependente, portanto é determinada a partir da demanda que ela depende. A demanda independente não pode ser determinada. Ela é projetada na previsão de vendas. (Slack, 2002). A figura 18 exemplifica os dois tipos de demanda: DEMANDA DE PNEUS DEPENDENTE INDEPENDENTE Fábrica de automóveis Loja de pneus Figura 18: Tipos de demanda Fonte : BASF (2006, p.30) O plano de necessidades tem como objetivo determinar as necessidades líquidas de compra ou de produção da demanda dependente, mantendo as prioridades definidas no plano mestre de produção. As entradas para o plano de necessidades são o plano mestre de produção, a posição dos estoques e a lista de materiais (bill of materials). As saídas do plano de necessidades são ordens de produção para produtos acabados e intermediários que deverão ser produzidos, e ordens de compra para produtos e matérias primas que deverão ser comprados. (Arnold e Chapman, 2003), Normalmente o plano de necessidades é executado com auxilio de computadores. Porém, mesmo com os cálculos das necessidades líquidas já terem sido realizados, os tomadores de decisões do plano de necessidades devem revisar o plano para ajustá-lo. Isso
    • 32 é necessário principalmente quando há necessidade de alteração no plano por mudanças pontuais na demanda. Essas mudanças pontuais são inviáveis de serem realizadas no planejamento normal da cadeia de suprimentos, sendo necessária uma intervenção direta no plano de necessidades, eliminado ou acrescentando ordens de compra ou de produção. Mas, segundo Petrônio e Laugeni (p72, 2005), a principal decisão a ser tomada no plano de necessidades é sobre o critério de formação dos lotes de compra e de produção. A escolha de cada um desses critérios irá influencias no resultado do plano de necessidades. Abaixo vemos os critérios que podem ser usados para formar os lotes: • Lote a Lote (Lot-for-lot: LFL) – Ressuprir a quantidade exatamente necessária. • Quantidade fixa (Fixed Order Quantity: FOQ) – Ressuprir as quantidades em lotes iguais a uma determinada quantidade ou múltiplos inteiros da quantidade definida. • Intervalos fixos (Fixed Period Requirements: FPR) – Ressuprir as quantidades necessárias para um número de períodos futuros, previamente determinados. • Períodos fixos (Period Order Quantity: POQ) – Ressuprir o que foi gasto no período anterior a cada período seguinte. • Lote mínimo – Ressuprir lotes maiores ou, no mínimo iguais ao mínimo previamente determinado. Ainda segundo Petrônio e Laugeni (2005), além das decisões do plano de necessidades, os tomadores de decisões devem verificar também os planos de capacidade e de distribuição. Eles são executados em paralelo com o plano de necessidades. Por exemplo, uma ordem de produção gerada no plano de necessidades é convertida em ordem de processo no plano de capacidade. Essa ordem de processo será alocada a uma estação de trabalho que realizará a produção, consumindo assim a ordem de produção. Para isso, o plano de capacidade usa como entradas o plano de necessidades e as folhas de processo, que contém a seqüência de produção. No caso do plano de distribuição, são geradas ordens de transferência para os produtos produzidos ou comprados. Com as informações da demanda por região definidas no plano mestre de produção e com os registros de capacidade de entrega e armazenamento, o plano de distribuição direciona os produtos definidos no plano de necessidades para atender essas demandas regionais. Assim como no plano de necessidades, os tomadores de decisões devem fazer uma revisão no plano sempre que houver mudanças pontuais na demanda, adicionando ou eliminando ordens de processo e ordens de transferência quando necessário.
    • 33 2.5 SIMULAÇÃO A simulação é um processo de experimentação com um modelo detalhado de um sistema real para determinar como o sistema responderá a mudanças em sua estrutura, ambiente ou condições de contorno. (Harrel, 1997). A definição de sistema para o estudo de simulação segundo Massote (p 49, 2006) é uma combinação de elementos que interagem entre si para atingir um objetivo específico. A simulação nada mais é do que um modelo matemático que o representa. Por isso, o modelo deve ser o mais fiel possível ao sistema original para que os resultados sejam acurados. (Ehrlich, 1985), 2.5.1 Contexto histórico da simulação Segundo Kelton e Law (p 96, 1988), o avanço da simulação acompanha o próprio avanço dos computadores. No início da simulação computacional, em meados de 1950, os modelos de simulação eram escritos em linguagens de propósito geral. As principais linguagens usadas para simular sistemas eram: • FORTRAN • BASIC • Pascal • Linguagem C A linguagem FORTRAN foi a mais utilizada para a construção de modelos de simulação. Isso porque ela possui sub-rotinas de matemática e estatística que agilizavam o desenvolvimento. Mesmo assim, era necessário um vasto conhecimento em programação computacional, e isso limitava as aplicações da simulação, principalmente pela falta de entendimento entre o engenheiro que estudava o modelo e o programador que descrevia o modelo em linguagem computacional. Além disso, a complexidade de simular modelos nas linguagens de propósito geral fazia com que o tempo de desenvolvimento do modelo fosse muito longo. (Kelton e Law 1988). A partir de 1960, começaram a surgir as linguagens de simulação. Assim como nas linguagens de propósito geral, os modelos de simulação eram descritos por meio de comandos e instruções computacionais. Porém, esses comandos eram customizados especificamente para a resolução de problemas de simulação. Assim, usando diretamente
    • 34 comandos e sub-rotinas para a lógica das filas, distribuição de probabilidades e descrição dos componentes do sistema, fez com que a técnica de simulação se popularizar. Com o surgimento das linguagens de simulação ainda era necessário algum conhecimento específico em programação computacional, mas somente poder usar os comandos de acordo com o modelo a ser estudado. (Kelton e Law 1988). As primeiras linguagens de simulação foram o SIMSCRIPT e o GPSS. O GPSS talvez tenha sido a linguagem de simulação mais popular. O GPSS foi desenvolvido por Geoffrey Gordon e introduzido no mercado pela IBM em 1961. Muito da terminologia usada hoje em simulação, como entidades e locais ou servidores, é derivada da lógica do GPSS. A construção de um modelo de simulação em GPSS basicamente é feita através de blocos funcionais. Na figura 19 podemos ver um exemplo de um código escrito em GPSS: Figura 19 – Código escrito em linguagem GPSS Fonte: Kelton e Law (p 22, 1988) Mais recentemente, outras linguagens de simulação surgiram, sendo as mais conhecidas o SIMAN e o SLAN. Na medida em que a simulação computacional encontrava novas aplicações, criou- se uma demanda por pacotes de simulação específicos para essas aplicações. Além disso, o poder dos microcomputadores e da facilidade da interface gráfica fez com que fossem desenvolvidos, a partir da década de 90, os primeiros simuladores de alto nível. A principal
    • 35 característica desses simuladores de alto nível com relação às linguagens de simulação era o fato deles serem direcionados à aplicações específicas. Outro grande avanço desses simuladores, que reduziu substancialmente tempo dos projetos, é o uso de programação orientada a objetos, eliminando a necessidade de decorar códigos de programação para a construção do modelo. Como a demanda para a simulação era maior para projetos de manufatura, os primeiros simuladores de alto nível foram destinados a esse tipo de aplicação. Os mais conhecidos são o ProModel, o Arena, o AutoMod e o Witness. Na medida em que novas aplicações para a simulação foram exploradas, novos simuladores de alto nível foram lançados. Para projetos da área hospitalar, por exemplo, existe o pacote MedModel. Para simular serviços podemos usar o pacote ServiceModel. Já se quisermos simular centrais de atendimento podemos usar o pacote Arena Contact Center. Ou então, simular processos de embalagem e envasamento há o pacote Arena Packing. A figura 20 apresenta a evolução cronológica da simulação computacional: GPSS, SIMAN, SLAM, SIMSCRIPT Linguagens de simulação AutoMod, Arena, ProModel Simuladores de alto nível FORTRAN, C, Pascal, BASIC Linguagens de propósito geral 1950 1960 1970 1980 1990 2000...1950 1960 1970 1980 1990 2000... Figura 20 – Evolução histórica da simulação Fonte: Harrel (p 34, 1997) 2.5.2 Tipos de simulação Um sistema é um conjunto organizado de entidades, tais como pessoas, equipamentos, métodos e peças, que trabalham juntos em direção a um objetivo específico. Um modelo de simulação caracteriza matematicamente um sistema através da descrição de respostas que podem resultar da interação entre as entidades. (Harrel, 1997). O estado de um sistema é um conjunto de variáveis determinísticas e estocásticas que contém toda a informação necessária para descrever um sistema em determinado instante. (Smith, 1989)
    • 36 Dessa forma, a primeira classificação válida para modelos de simulação é se as variáveis de entrada são de natureza determinística ou estocástica. Em modelos de variáveis determinísticas, segundo Harrel (1997), as variáveis de entrada não são influenciadas por probabilidade. Sendo assim, as variáveis de entrada mantêm o seu valor independente do estado do sistema. Já os modelos de variáveis estocásticas, o valor das variáveis pode mudar aleatoriamente, de acordo com uma distribuição de probabilidades ou através de sorteio aleatório (método Monte Carlo, que será visto posteriormente). Outra forma de classificar os modelos de simulação quanto aos eventos do sistema. Os modelos podem ser de eventos discretos e contínuos. Um evento discreto, segundo Harrel (1997), é uma ação instantânea que ocorre em único momento. Um avião pousando em um aeroporto, um caminhão chegando em uma doca ou um cliente entrando em um banco são exemplos de eventos discretos. A ocorrência desses eventos pode causar mudanças no estado do sistema. Na simulação de modelos de eventos discretos, o computador mantém um dispositivo temporal chamado de “relógio de simulação” que avança na medida em que cada evento acontece. Ainda segundo Harrel (1997), um evento contínuo é uma ação que não cessa. Ela continua ininterruptamente com relação ao tempo. Como exemplo de evento contínuo podemos citar a temperatura ambiente durante um dia, e sua variação gradual. Eventos contínuos envolvem uma taxa temporal de variação que pode ser representa por equações diferenciais. Eventos contínuos podem ser aproximados para eventos discretos através da divisão de grandes lotes em elementos menores. Dessa forma, podemos usar a simulação de eventos discretos para simularmos eventos contínuos. Shimizu (1975) apresenta outra classificação para modelos de simulação, que podem ser estáticos ou dinâmicos. Um modelo estático é aquele que não é influenciado pelo tempo. Não há relógio de simulação envolvido. O estado do modelo não muda com relação ao tempo. Um exemplo de modelo estático seria a simulação de um dado não viciado. A saída do modelo (1,2,3,4,5,6) em momento algum é afetada pelo tempo. Já um modelo dinâmico é uma representação que é influenciada pelo tempo. O estado do modelo é decorrente do tempo simulado no relógio de simulação. Sistemas de manufatura e serviços são exemplos de simulações com modelos dinâmicos, onde variáveis como filas de espera ou grau de utilização de equipamentos são dependentes do tempo. Mais uma classificação pode ser dada a modelos de simulação. De acordo com Harrel (1997), os modelos de simulação podem ser de loop aberto e loop fechado. Uma simulação cujas entidades saem do sistema sem nenhuma retro-alimentação, este modelo é
    • 37 de loop aberto. Se, por outro lado, os resultados de alguma operação são reenviados à simulação, modificando a operação subseqüente, o modelo é de loop fechado. A última classificação de modelos de simulação, de acordo com Harrel (1997), é sobre as condições iniciais de simulação. Em simulações “Steady-State” o modelo e o resultado da simulação são independentes das condições iniciais da simulação. Já em simulações “Terminating”, as condições iniciais são consideradas no modelo e nos resultados da simulação. 2.5.3 A teoria das filas e a simulação Segundo Massote (2006), a teoria das filas é um capítulo da Pesquisa Operacional que tem fornecido subsídios para a tomada de decisões em situações aonde as unidades em estudo chegam e tem que esperar antes que sejam atendidas: • Automóveis em uma estrada que chegam ao pedágio. • Pacientes que chegam a pronto socorro. A teoria das filas foi enunciada pelo dinamarquês Agner Krarup Erlang, no início do século XX. Erlang observou que as chamadas telefônicas que aguardavam uma linha para que pudessem ser encaminhadas formavam uma fila de espera. A chegada dessas chamadas na fila de espera aproxima-se de uma distribuição de Poisson, enquanto que o atendimento dessas chamadas poderia ser descrito por uma distribuição exponencial. Ainda segundo Massote (2006), a grande contribuição para a teoria das filas é que podemos analisar qualquer sistema produtivo em um sistema de filas. Apesar disso, a teoria das filas tem como limitação uma grande complexidade matemática para tratar de problemas reais. Massote (2006) define os componentes principais da teoria das filas como: • Fila = Linha de espera de unidades que demandam serviços em uma estação de serviços. • Processos de chegada = Representados por variáveis aleatórias, são especificados por: fonte de chegada, tipo de chegada e período entre chegadas. • Mecanismo de serviço = Numero de estações de serviço, número de unidades sendo atendidas simultaneamente e duração do serviço. • Disciplina da fila = Descrição dos fatores ligados às regras de conduta Existem quatro tipos de fila. Na figura abaixo podemos como são caracterizados os tipos de fila existentes:
    • 38 Figura 21 – Tipos de filas Fonte: Massote (2006) Existem diversos parâmetros de decisão para o estudo das filas. Os mais utilizados são: • Comprimento médio da fila. • Comprimento máximo da fila. • Número médio de clientes no sistema. • Tempo médio na fila. • Tempo médio no sistema. • Probabilidade que existam “n” Clientes no sistema em um dado instante. • Taxa de utilização dos canais de atendimento. Massote (2006) afirma que a escolha correta do parâmetro de decisão é a chave do sucesso para uma tomada de decisão eficaz usando a teoria das filas. A simulação se apóia na teoria das filas para modelar os sistemas reais.
    • 39 2.5.4 A estatística aplicada à simulação A simulação utiliza duas ferramentas estatísticas para modelar os sistemas reais: o método Monte Carlo e a distribuição de probabilidades. O método Monte Carlo é usado para gerar valores aleatórios que irão descrever a chegada em um modelo de simulação. De acordo com Harrel (1997), a distribuição de probabilidades também é uma ferramenta usada na simulação, tanto para descrever a chegada no sistema, como também para descrever o atendimento das estações de serviço. Para que um modelo de simulação seja o mais próximo da realidade, deve ser escolhida a distribuição correta que representará a variável a ser estudada. Nas figuras 22 e 23 são apresentados os tipos de distribuição mais comuns usados em simulação e as variáveis que podem ser simuladas com essas distribuições: Exponencial Gera valores aleatórios em chegadas Gama Tempo de uma tarefa Weibull Confiabilidade Normal Medição de erro Triangular Informações sobre a tarefa Uniforme Tempo de uma tarefa Figura 22: Distribuições de probabilidades usadas em simulação Fonte: Harrel (p.63, 1997)
    • 40 Lognormal Tempo de uma tarefa Erlang Tempo de filas Beta Itens defeituosos Poisson Taxas de chegada Binomial Itens defeituosos Uniforme discreta Localização Figura 23: Distribuições de probabilidades usadas em simulação Fonte: Harrel (p.63, 1997) 2.5.5 Vantagens e aplicações da simulação Segundo Massote (2006), a simulação deve ser usada quando uma ou mais das seguintes condições existirem: • Não há uma formulação matemática completa para o problema. • Não há método analítico para a resolução do modelo matemático. • A obtenção de resultados com o modelo é mais fácil de se realizada por simulação do que por método analítico. • Falta de habilidade pessoal para a resolução do modelo matemático por técnica analítica ou numérica. • É necessário observar o desenvolvimento do processo desde o início até os resultados finais. • Não é possível ou é muito difícil e custosa a experimentação no sistema real. • É desejado estudar longos períodos de tempo. A principais áreas de aplicação que se beneficiam com o uso da simulação são: • Sistema de manufatura • Serviços públicos • Prestação de serviços
    • 41 • Logística 2.6 A SIMULAÇÃO E AS DECISÕES DA CADEIA DE SUPRIMENTOS Como foi visto nos capítulos anteriores a simulação é uma ferramenta poderosa para apoiar a tomada de decisão. Nesse capitulo será estudado o uso da simulação para apoiar as decisões a serem tomadas para a gestão da cadeia de suprimentos. Durante o plano estratégico, as decisões a serem tomadas são relacionadas ao mercado e ao ambiente de negócios. Foram apresentadas três ferramentas que auxiliam na tomada de decisão durante o plano estratégico: • Benchmarking • Análise SWOT • Matriz importância x desempenho Para utilizar a simulação para apoiar as decisões do plano estratégico, as informações contidas nessas três ferramentas serão usadas para alimentar o modelo de simulação. No caso do benchmarking, as os resultados dos concorrentes e da empresa são os valores iniciais do modelo de simulação. Já os resultados da análise SWOT e da matriz de importância x desempenho serão as variáveis que serão alteradas ao longo do modelo. Para exemplificar como pode ser usada a simulação no plano agregado, pode ser um exemplo prático. Supomos que a empresa A que tomar suas decisões estratégicas e resolve usar a simulação como ferramenta de apoio. Ao realizar o benchmarking com os concorrentes, ela descobre que seu desempenho geral está abaixo da empresa B, porém está acima da empresa C. Já a análise SWOT indica que a empresa A possui alguns fatores que aumentam as oportunidades, como desenvolver novos produtos e diversificar o portifólio, aproximando o desempenho global da empresa A ao da empresa B. Essa análise também indica alguns fatores que representam ameaças externas, como flutuação do câmbio e inverno rigoroso, reduzindo o desempenho global e aproximando da empresa C. O mesmo é feito com o resultado da matriz importância x desempenho, onde aumento dos fatores ganhadores de pedido e melhores que a concorrência aumento o desempenho global da empresa A. Dessa forma, a simulação começa com a empresa estando com seu desempenho igual ao apresentado no benchmarking. No momento em que os fatores da análise SWOT e da matriz importância x desempenho são alterados, a posição da empresa no benchmarking mudará. Assim os tomadores de decisão poderão verificar até onde os fatores poderão influenciar a empresa A no mercado e no ambiente de negócios.
    • 42 Nas decisões tomadas durante o plano agregado, a simulação pode ser usada da seguinte forma. Primeiro são incluídos no modelo de simulação estações de serviços que irão simular a capacidade de produção. Sobre esse modelo são construídos cenários alternativos, variando as estratégias de produção e de entrega dos produtos. Se, por exemplo, o resultado do modelo apresentar problemas de chegada de entidades, significa que a estratégia adotada não é capaz de atender ao plano, isto é, não foi possível balancear a demanda com a capacidade de suprimento. A simulação também pode ser usada para determinar o layout do processo que mais favorece as estratégias de produção e de entrega dos produtos. As decisões do plano mestre de produção são as que mais podem ser beneficiadas pela simulação. Ao desenvolver um modelo bem realista, as decisões do plano mestre podem ser muito acuradas. Ao modelar a produção, é possível simular o plano mestre de produção e determinar o mix de produção. Geralmente a decisão de mix é apoiada por ferramentas otimizadoras como a programação linear. O problema das ferramentas otimizadoras é que elas tornam-se inviáveis de se trabalhar quando a quantidade de restrições é muito grande. Além disso, a solução ótima é muito difícil de ser conseguida na prática. Então, através da alteração das prioridades de atendimento das entidades e ocupação das estações de serviços, pode ser tomada a decisão de mix de forma mais acurada. O mesmo raciocino é válido para determinar o cronograma de produção, alterando as prioridades de atendimento até que o plano se ajuste à demanda e a capacidade dos recursos críticos. Para a política de estoque, a simulação pode ser usada no ajuste dos valores determinados nos cálculos de estoque cíclico e estoque de segurança. Por exemplo, se os cálculos estão resultando em uma quantidade de estoque que ultrapassa as metas de capital circulante, podemos simular ambientes onde a demanda e o ressuprimento possuam incertezas reais e os valores de estoque são ajustados dentro dos limites no modelo de simulação. Assim, pode ser verificado em quais momentos poderá ocorrer falta de produto por causa da redução do estoque, e assim os tomadores de decisão irão focar seus planos de ação apenas nos períodos críticos. As decisões sobre os estoques intermediários também podem ser apoiadas usando a técnica de simulação. Pode-se, por exemplo, determinar o quanto é necessário de estoque intermediário para que os recursos que são gargalos não fiquem ociosos. Ou então identificar em quais etapas do processo é interessante ter estoques intermediários para ganhar flexibilidade na produção.
    • 43 Para o plano de necessidades, a simulação pode identificar qual a sensibilidade do plano em relação às alterações pontuais da demanda, que requerem uma alteração direta no plano. Assim, é possível determinar até que ponto as alterações na demanda podem comprometer o plano, isto é, qual a alteração máxima que ainda pode tornar o plano viável. Essa informação é muito importante para o departamento de vendas ganhar flexibilidade de negociação. 3 Estudo de Caso BASF A BASF é a empresa química líder mundial. Recentemente ela adquiriu mais de 90% das ações ordinárias da empresa americana Engelhard, tornando-se, assim o maior conglomerado químico do mundo. A BASF é uma empresa de origem alemã. Ela foi fundada em 1865 em Ludwigshafen, sua sede mundial. A empresa possui unidades de produção distribuídas em 39 países e uma carteira de clientes espalhada em mais de 170 nações. Com um portifólio de 8.000 produtos, a empresa tem oferecido importantes contribuições para os segmentos de produtos para agricultura e nutrição, químicos, produtos de performance, plásticos e petróleo e gás. A história da BASF no Brasil iniciou em 1911 com a comercialização de anilina, alizarina e anil para a indústria brasileira de produtos têxteis e de couro. Nessa época a empresa tinha um escritório de representação comercial estabelecido no Rio de Janeiro. Na primavera de 1959 a BASF inaugurou na cidade de Guaratinguetá-SP sua primeira unidade fabril na América do Sul, com 95 colaboradores dedicados à produção de inorgânicos, plásticos, monômeros, polímeros. No Brasil a BASF conta, atualmente, com centros de produção em: Camaçari (BA), Guaratinguetá, Jaboatão (PE), Mauá (SP), Resende (RJ), São Bernardo do Campo (SP) e São José dos Campos (SP). Em 1969 a BASF adquiriu a indústria brasileira de tintas Suvinil, através da Glasurit, empresa de tintas do grupo BASF. Após isso, a BASF fundou a empresa Glasurit do Brasil S.A., que comercializa as marcas Glasurit para tintas automotivas e Suvinil para tintas imobiliárias. No organograma da empresa, está destacada a divisão, a área de negócio e a fábrica onde foi aplicado o desenvolvido do estudo.
    • 44 PlásticosPlásticos PoliuretanosPoliuretanos TintasTintas Produtos deProdutos de performanceperformance AgroAgro QuímicaQuímica finafina Petróleo ePetróleo e gásgás PigmentosPigmentos CourosCouros TêxtilTêxtilDetergentesDetergentes CombustíveisCombustíveis e Automotivoe Automotivo Fábrica deFábrica de pigmentospigmentos Fábrica de preparaçõesFábrica de preparações pigmentáriaspigmentárias PlásticosPlásticos PoliuretanosPoliuretanos TintasTintas Produtos deProdutos de performanceperformance AgroAgro QuímicaQuímica finafina Petróleo ePetróleo e gásgás PigmentosPigmentos CourosCouros TêxtilTêxtilDetergentesDetergentes CombustíveisCombustíveis e Automotivoe Automotivo Fábrica deFábrica de pigmentospigmentos Fábrica de preparaçõesFábrica de preparações pigmentáriaspigmentárias Figura 24 – Organograma da BASF Fonte: BASF (intanet local, 2007) 3.1 Fábrica de Preparações Pigmentarias A característica principal dessa fábrica é o seu layout funcional por processo. Esse layout, há 30 anos atrás, era ideal para a fábrica, pois poucos produtos eram produzidos na fábrica. Com o passar dos anos, a fábrica expandiu a capacidade dos equipamentos e aumentou a quantidade de produtos fabricados. Mas o layout continuou por processo, dificultando muito a determinação de um mix de produção. Ferramenta tradicional da pesquisa operacional, como a programação linear, já não estava mais sendo aplicável, pois a quantidade de restrições para determinação do mix, principalmente na questão das cores, fazia com que o tempo de desenvolvimento da solução não fosse viável. Para a construção do modelo, foram realizadas visitas na Fábrica de Preparações Pigmentarias para coletar alguns dados. • Layout da fábrica • Seqüência de produção • Tempos de ciclo médio das operações e o desvio padrão • Quantidade de recursos (homens / máquinas) necessários para cada operação • Turnos e paradas programadas Com os dados já disponíveis, começou-se então a construção do modelo de
    • 45 simulação. Inicialmente foram construídos diversos modelos, um para cada linha de produtos, devido à complexidade da fábrica. Após finalizar o último modelo, todos os modelos das linhas de produtos foram consolidados em um só, que simulava todos os processos da Fábrica de Preparações Pigmentarias. O modelo da fábrica completa foi validado pelo engenheiro de produção responsável. Ao passar pela validação, a equipe de supply chain simulou diversos cenários para determinar em qual ponto do processo deveríamos ter estoque intermediário, e quanto era a quantidade necessária. Nas figuras 25, 26, 27 e 28 podemos ver a tela do ProModel com um modelo genérico de simulação: Figura 25 – Tela de exemplo do software Promodel Fonte: BASF (2007)
    • 46 Figura 26 – Tela de exemplo do software Promodel Fonte: BASF (2007) Figura 27 – Tela de exemplo do software Promodel Fonte: BASF (2007)
    • 47 Figura 28 – Tela de exemplo do software Promodel Fonte: BASF (2007) Figura 28 – Tela de exemplo do software Promodel Fonte: BASF (2007)
    • 48 Com as quantidades de estoque intermediário definidas e os pontos onde estarão esses estoques, o próximo passo foi avaliar se os objetivos de se trabalhar com uma estratégia de “montar para pedido” foram atingidos. Com o estoque intermediário já formado, o plano mensal de produção foi realizado e o lead time de entrega do produto foi reduzido. Quanto ao custo de estoque, ainda não foi possível avaliar, pois o horizonte de um mês não era o ideal para compara, por causa da sazonalidade do negócio de pigmentos.
    • 49 4 Conclusão O principal objetivo deste estudo foi analisar as potencialidades e vantagens do uso da modelagem e simulação computacional como ferramenta de apoio à tomada de decisões em cenários produtivos complexos de organizações industriais. A identificação das potencialidades do uso da ferramenta, com o propósito acima descrito, foi obtido através do desenvolvimento de cenários no simulador Promodel, com a avaliação de um retorno financeiro sobre os ativos da organização. Por questões de confidencialidade não será divulgado o valor monetário agregado com essa operação, estima-se que com uso da simulação se tenha proporcionado uma acuracidade de 80% no planejamento e programação da produção até então sem o uso da ferramenta com cerca de 65% de assertividade. Acredita-se que o aprendizado ocorrido ao longo das atividades e os desdobramentos deste trabalho justificam a sua realização. A importância deste estudo esta na sistematização de situações de interesse em um meio computacional para, só após um entendimento sistêmico do problema, propor um plano de ação para a obtenção de melhorias. Uma das contribuições acadêmicas deste estudo esta na geração de uma pesquisa cientifica no ambiente de uma produção industrial e na utilização da ferramenta de simulação neste tipo de organização e processo. Ao final deste estudo ficou evidenciado que, para construção de um modelo de simulação é de fundamental importância a utilização de um método adequado de desenvolvimento de projetos, ou seja, que a construção do modelo de simulação esteja pautada por atividades sistemáticas e racionais que orientem a geração de resultados válidos e verdadeiros. Para efeitos deste trabalho, as principais potencialidades da simulação foram: a) Contribui como instrumento de aprendizagem e tomada de decisões sobre a realidade organizacional, uma vez que a simulação permite experimentações em um mundo virtual. Isso possibilitou ao grupo testar e mudar seus pressupostos e compreensão do mundo real, aprimorando sua aprendizagem; b) A simulação computacional mostrou-se útil na criação de novos conceitos a respeito das relações entre os elementos do sistema estudado e adequada
    • 50 análise de diferentes cenários e políticas operacionais, além de auxiliar de maneira eficiente na aquisição de conhecimento individual sobre o sistema produtivo simulado. Tais afirmações podem ser observadas através da maneira como a simulação realizada foi capaz de transformar um problema não estruturado em uma fonte poderosa de conhecimento. As idéias para a melhoria do sistema foram traduzidas em mudanças especificas visando a otimização do sistema real. Essas mudanças, e seus efeitos, permitiram a aquisição de conhecimento sobre o sistema; c) Minimização dos riscos envolvidos nas modificações dos processos, pois a simulação permite testes de várias alternativas antes de efetivá-las física e financeiramente. Nos sistemas reais, além de muito dispendiosas, essas modificações podem trazer riscos relacionados à segurança do sistema; d) Percebeu-se que o trade-off (custo - beneficio) existente na implementação e/ou aquisição de serviços de modelagem e simulação computacional foi positivo, justamente pelo fato do sistema estudado ter um nível de complexidade alto. Nesse aspecto, chegou-se a conclusão que a viabilidade de utilização de modelagem computacional é diretamente proporcional a complexidade do sistema; e) Um dos maiores benefícios obtidos pelo usuário do modelo ao aplicar a simulação a um sistema produtivo é uma melhor visão sistêmica do efeito que alterações locais terão sobre o desempenho global do sistema. A reboque podemos destacar um retorno como uma maior eficiência na utilização de recursos, redução de estoque em processo, dinâmica no processo e redução nos custos operacionais; f) Não só utilizar a simulação para a solução de um problema local, mas para ampliar o sistema de análise, partindo para a análise de outros processos da empresa de forma sistêmica. g) Benefícios relacionados à “capacidade de imitação”, que pode ser medida pelo grau de adequação das respostas reais de um sistema existente ou hipotético com as respostas que o modelo fornece quando é submetido aos mesmos estímulos experimentados ou esperados pelo sistema em estudo; h) Levam em conta os processos estocásticos que existem em quase todos os sistemas do mundo real; i) Outra grande vantagem observada refere-se à capacidade do modelo de
    • 51 simulação comprimir o tempo e o espaço, permitindo aos tomadores de decisão conhecer, em pouco tempo, as conseqüências de longo prazo concernentes às suas ações e ao sistema como um todo; j) Possibilidade de testar, de maneira rápida, cenários futuros sem a necessidade de investimentos reais. Isso pode se caracterizar como uma vantagem competitiva em ambientes de competição acirrada e que exigem respostas rápidas e eficientes; Por conseguinte, devido a todos os recursos visuais e virtuais existentes nas ferramentas de modelagem e simulação computacional, pode-se considerar uma vantagem significativa o uso desse recurso para um melhor entendimento do sistema real como um todo.
    • 52 4.1 Limitações do trabalho e proposta para estudos futuros Pode-se elencar algumas limitações acerca do trabalho proposto e poder-se ia iniciar ressaltando a pouca bibliografia existente, principalmente em língua portuguesa e que contenham estudos de casos com organizações empresariais brasileiras. Esse trabalho limitou-se acerca da simulação computacional como ferramenta de auxilio ao processo decisório nas organizações e pode ser extrapolado para qualquer segmento, seja comercial, de serviços e industrial, entre outros. Com base nos conhecimentos adquiridos pela elaboração desta dissertação são apresentadas a seguir algumas propostas para o desenvolvimento de trabalhos futuros, a saber: a) Desenvolvimento de projetos de simulação computacional para a análise sistêmica dos processos existentes em uma organização industrial, envolvendo não só questões relacionadas a programação da produção/planejamento, como também as relacionadas a logística; b) Aplicação de modelos de simulação computacional junto aos sistemas de gestão integrada (ERP-Enterprise Resourses Planning), de forma a permitir a visualização das atividades em tempo real integrado aos indicadores gerenciais da organização. A possibilidade de se combinar um simulador a um sistema de gestão como um ERP (ERP-Enterprise Resourses Planning), ou um WMS (Warehouse Management System) permitiria mostrar com acurácia o impacto financeiro no operacional, das modelagens criadas; c) Utilização de outras formas de aprendizado que atuem sinergicamente com a simulação computacional, como por exemplo, a utilização das ferramentas do pensamento sistêmico (forma de percepção da realidade).
    • 53 Referências Bibliográficas APICS Dictionary. 10ª ed. Virginia: APICS, 2002 ARNOLD, J. R. T.; CHAPMAN, S. N. Introduction to materials management. 4ª ed. South Carolina, 2003 BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos. 5ª ed. Porto Alegre:Bookman, 2006 KOTLER, P. Adminstração de marketing. 10ª ed. São Paulo: Prentice Hall, 2000 LAPIDE, L. What about measuring supply chain performance. Ed. 2001, New York: McGraw Hill, 2001 MARTINS, P. G.; LAUGENI, F. P. Administração da produção. 2ª ed. São Paulo: Saraiva, 2005 SHIMIZU, T. Simulação em computador digital. São Paulo: Editora Edgard Blücher, 1975 SLACK, N. Administração da produção. 2ª ed. São Paulo: Atlas, 2002