1.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
46
Figura 26 – Tela de exemplo do software Promodel
Fonte: BASF (2007)
Figura 27 – Tela de exemplo do software Promodel
Fonte: BASF (2007)

47.
47
Figura 28 – Tela de exemplo do software Promodel
Fonte: BASF (2007)
Figura 28 – Tela de exemplo do software Promodel
Fonte: BASF (2007)

48.
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.
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.
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.
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.
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.
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