CURVA ABC NA GESTÃO DE ESTOQUES

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1 CURVA ABC NA GESTÃO DE ESTOQUES Fabio Weiller de Almeida Valdemar Calisto Junior Francisco César Vendrame Jovira Maria Sarraceni Máris de Cássia Ribeiro Vendrame Lins SP 2009

2 2 CURVA ABC NA GESTÃO DE ESTOQUES RESUMO A curva ABC é uma ferramenta importantíssima para as empresas que tenham comprometimento com seus clientes, pois ela te da uma noção exata dos produtos que estão em falta em sua empresa e os produtos que são mais importantes para que sua linha de produção não pare e conseqüentemente a empresa não atrasará suas entregas e não perderá seus clientes e sua boa reputação. O empresário que utiliza a curva para gerenciar seus estoques ganha tempo e dinheiro, pois não perde tempo com sua produção parada e também não perde dinheiro com produtos estocados por muito tempo sem sua devida utilização, acabando até com o problema de falta de espaço de armazenagem, pois os produtos estão nos lugares certos e na quantidade certa. Palavras-chave: Curva ABC. Estoque. Armazenagem.

3 3 INTRODUÇÃO Classificação ABC para melhorar a Gestão de Estoque em pequenas empresas, é fator de grande importância para as empresa e faz com que a empresa possa se tornar mais competitiva no mercado em que atua. Para entendermos melhor a importância de um estoque bem administrado vamos dar um exemplo. Em nossas casas procuramos comprar os produtos e materiais necessários para nossa utilização, obedecendo a um grau de prioridade, dificilmente compramos produtos caros em grande quantidade, nós os compramos conforme nossa necessidade. Se os produtos e materiais forem de valor menor e tiverem um consumo grande procuramos comprar uma quantidade maior para termos tranqüilidade, sabendo que o mesmo dificilmente faltará. Muitas empresas ainda mantêm vários itens em estoque por medo de que os mesmos faltem na sua linha de produção ou no estoque do centro de distribuição, comprometendo assim a entrega do produto ao cliente. Para manter um controle melhor do estoque e reduzir seu custo, sem comprometer o nível de atendimento, é importante classificar os itens de acordo com a sua importância relativa no estoque. 1 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Assim surge a importância da classificação do estoque pela curva ABC, este método é antigo, mas muito eficaz e baseia-se no raciocínio do diagrama de pareto desenvolvido pelo economista italiano Vilfredo Pareto. É através da classificação da curva ABC que conseguimos determinar o grau de importância dos itens, permitindo assim diferentes níveis de controle com base na importância relativa do item. A representação gráfica demonstrada na figura a seguir, trás o conceito utilizado pelo cálculo da curva ABC. Figura 1: Representação da curva ABC para classificação dos itens Geralmente os estoques possuem os valores da tabela abaixo, tanto para itens em estoque quanto valor. Lembro que os números abaixo servem como parâmetros para classificarmos a curva ABC.

4 4 Tabela 1: Representatividade em percentual da classificação ABC dos itens em estoque 1.1 Características da classificação ABC dos itens Classe A: São os principais itens em estoque de alta prioridade, foco de atenção do gestor de materiais, pois são materiais com maior valor devido à sua importância econômica. Estima-se que 20% dos itens em estoque correspondem a 80% do valor em estoque. Classe B: Compreendem os itens que ainda são considerados economicamente preciosos, logo após os itens de categoria A, e que recebem cuidados medianos. Estima-se que 30% dos itens em estoque correspondem a 15% do valor em estoque. Classe C: Não deixam de ser importantes também, pois sua falta pode inviabilizar a continuidade do processo, no entanto o critério estabelece que seu impacto econômico não seja dramático, o que possibilita menos esforços. Estima-se que 50% dos itens em estoque correspondem a 5% do valor em estoque. A partir desta classificação priorizamos aqueles de classe A nas políticas de estoques devido à maior importância econômica. Desta forma, os itens classe A receberão sistematicamente maior atenção do que itens classe C, em termos de análises mais detalhadas, menores estoques, maiores giros, menores lotes de reposição, mais contagem, etc. (CHING, Hong Yuh, Gestão e estoques, São Paulo, Editora Atlas, 2001) Uma classificação ABC de itens de estoque tida como típica apresenta uma configuração na qual 20% dos itens são considerados A e que estes respondem por 65% do valor de demanda ou consumo anual. Os itens B representam 30% do total de número de itens e 25% do valor de demanda ou consumo anual. Tem-se ainda que os restantes 50% dos itens e 10% do valor de consumo anual serão considerados de classe C. Embora se reconheça que tais percentuais de classificação possam variar de empresa para empresa, é importante observar que o princípio ABC no qual uma pequena percentagem de itens é responsável por uma grande percentagem do valor de demanda ou consumo anual, normalmente ocorre. Apesar da configuração acima ser válida como "padrão típico", em se tratando de curva ABC a classificação não deve ter como regra rígida ser composta por três classes. Assim, uma análise ABC deve obrigatoriamente refletir a dificuldade de controle de um item e o impacto deste item sobre os custos e a rentabilidade, o que de certa maneira pode variar de empresa para empresa. Deve-se ter em mente ainda que, apesar da análise ABC ser usualmente ilustrada através do valor de

5 5 consumo anual, este é apenas um dos muitos critérios que pode afetar a classificação de um item. A seguir, alguns fatores que afetam a importância de um item e que pode ser utilizado como critérios qualificadores numa análise ABC: - custo unitário; Cuidados de armazenagem para um item; Custos de falta de material; Mudanças de engenharia (projeto). 1.2 Classificando os Estoques e Determinando Prioridades Em várias empresas, uma análise ABC é preparada frequentemente para determinar o método mais econômico para controlar itens de estoque, pois, através dela torna-se possível reconhecer que nem todos os itens estocados merecem a mesma atenção por parte da administração ou precisam manter a mesma disponibilidade para satisfazer os clientes. Assim, conduzir uma análise ABC é com freqüência um passo muito útil no projeto de um programa de ação para melhorar a performance dos estoques, reduzindo tanto o capital investido em estoques como os custos operacionais. Dentro do critério ABC, podem-se estabelecer níveis de serviços diferenciados para as diversas classes, por exemplo: 99% para itens A, 95% para itens B e 85% para itens C, de forma a reduzir o capital empregado em estoques, ou podem-se usar métodos diferentes para controlar o estoque e, assim, minimizar o esforço total de gestão. Do exposto acima, decorre que os materiais considerados como classe A merecem um tratamento administrativo preferencial no que diz respeito à aplicação de políticas de controle de estoques, já que o custo adicional para um estudo mais minucioso destes itens é compensado. Em contrapartida, os itens tidos como classe C não justificam a introdução de controles muito precisos, devendo receber tratamento administrativo mais simples. Já os itens que foram classificados como B poderão ser submetidos a um sistema de controle administrativo intermediário entre aqueles classificados como A e C. Tais considerações valem tanto para ambientes nos quais se busca gerenciar a formação de estoques por demanda dependente ex: modelos como MRP e Kanban, como para ambientes nos quais se gerencie a formação de estoques por demanda independente ex: modelos como ponto de pedido, reposição periódica ou estoque mínimo. É inegável a utilidade da aplicação do princípio ABC aos mais variados tipos de análise onde se busca priorizar o estabelecimento do que é mais ou menos importante num extenso universo de situações e, por conseqüência, estabelecer-se o que merece mais ou menos atenção por parte da administração, particularmente no que diz respeito às atividades de gestão de estoques. Porém, a simples aplicação do princípio ABC sem considerar aspectos diferenciados inerentes aos materiais quanto à sua utilização, aplicação e aquisição, poderão trazer distorções quanto à classificação de importância e estratégias de utilização dos mesmos. (Moacir Pereira, O Uso da Curva ABC nas empresas) A demanda e o lead-time de suprimento, bem como a demanda no lead-time de suprimento, podem não necessariamente ser aderentes à Distribuição Normal. Nesse sentido, diversos autores relatam o desenvolvimento de soluções analíticas e de heurísticas para a gestão de estoques sob condições de não-normalidade. Por

6 6 exemplo, Jansen, Heus e Kok (1998) modelaram a demanda como um processo Bernoulli; Das (1976) desenvolveu uma solução aproximada para a Distribuição Gama da demanda no lead-time de suprimento, Hadley e Whitin (1961) analisaram o desempenho de diferentes modelos para a Distribuição de Poisson da demanda e a Distribuição Gama do lead-time de suprimento. A aderência à Distribuição Normal pode ser uma premissa pouco realista para a gestão de estoques de produtos no início do ciclo de vida. Além disto, quando um produto completamente novo é analisado, determinar suas distribuições da demanda, do lead-time de suprimento e da demanda no lead-time de suprimento com base em dados históricos ou no consumo histórico de produtos semelhantes pode simplesmente não ser viável ou factível. Alguns dados históricos devem ser coletados primeiro e só então análises podem ser conduzidas e conclusões podem ser tomadas. De fato, de acordo com Lariviere e Porteus (1999), "as empresas estão freqüentemente em dúvida sobre a real distribuição da demanda de um novo produto... as empresas simultaneamente estocam o produto e aprendem sobre a distribuição ao longo do tempo". Especificamente, como as empresas podem lidar com a seguinte situação: produtos completamente novos, sem o registro de dados históricos, sem a possibilidade de criar analogias com produtos funcionalmente semelhantes e com a urgência de decidir tamanhos de lote e pontos de pedido? Como as empresas podem tomar decisões apropriadas com relação aos pontos de pedido, aos níveis de serviço e às faltas esperadas por ciclo de ressuprimento, se as distribuições da demanda e do lead-time de suprimento são ignoradas? Ou ainda, se sob a perspectiva de seus tomadores de decisão, quaisquer resultados da demanda e do lead-time de suprimento são igualmente prováveis, desde que compreendidos entre limites mínimos e máximos? O objetivo deste artigo é propor um modelo de estoques que permita lidar de modo prático com estas questões. Considerando as propriedades da Distribuição Uniforme e as premissas comuns dos modelos de estoque como os pontos de partida, é desenvolvida a solução do modelo (Q, r) para a Distribuição Uniforme da demanda e do lead-time de suprimento, no caso relevante em que a demanda mínima e o lead-time de suprimento mínimo são iguais a zero. De acordo com Silver (1981), na maioria dos modelos de estoque diversas premissas são freqüentemente assumidas de modo implícito. Os efeitos em termos de custo e de nível de serviço decorrentes da assunção dessas premissas devem ser levados em consideração. Segundo o autor, as duas classes de premissas mais comuns nos modelos de estoque são (1) assumir uma determinada forma da distribuição da demanda, do lead-time de suprimento ou da demanda no lead-time de suprimento (quase sempre a Distribuição Normal) e (2) assumir que os parâmetros da distribuição são conhecidos, sobretudo sua média e seu desviopadrão. Mentzer e Krishnan (1988) apontam uma terceira classe de premissas, freqüentemente aceita na literatura de operações e logística, para a determinação da variância (s X 2 ) e do desvio-padrão (s X ) da demanda do lead-time de suprimento: assumir uma distribuição contínua para a demanda, uma distribuição discreta para o lead-time de suprimento e a independência da demanda e do lead-time de suprimento. Esta premissa para a determinação da variância da demanda no leadtime de suprimento equivale, por exemplo, ao sorteio diário da demanda durante o lead-time de suprimento medido em dias, de modo que haja compensação das flutuações da demanda pelo efeito estatístico da soma de suas variâncias no lead-

7 7 time de suprimento. Os autores demonstraram, por Transformação de Laplace, que sua expressão analítica é: Em que T = lead-time de suprimento esperado em dias, s D = desvio-padrão da demanda, D = demanda diária esperada e s T = desvio-padrão do lead-time de suprimento. Com relação à primeira classe de premissas, já foi demonstrado que assumir a Distribuição Normal da demanda no lead-time de suprimento pode levar a significativas distorções na gestão de estoques, como, por exemplo, a determinação inadequada dos níveis de serviço, caso essa distribuição não seja de fato Normal. Mentzer e Krishnan (1988) investigaram o efeito da premissa da normalidade na determinação dos pontos de pedido para alcançar os níveis de serviço desejados. Os autores testaram duas diferentes distribuições para o lead-time de suprimento (Poisson e Geométrica) e três diferentes distribuições para a demanda (Exponencial, Normal e Gama), comparando-as com o caso da Distribuição Normal da demanda no lead-time de suprimento. Diferenças consideráveis foram relatadas com relação aos pontos de pedido e aos níveis de serviço alcançados por ciclo de ressuprimento, ilustrando os riscos associados a custos excessivos de manter estoques (elevados pontos de pedido) e a custos excessivos da falta de estoques (baixos pontos de pedido). Lau (1989) apresentou um método para calcular pontos de pedido e níveis de serviço com base nos quatro momentos (média, variância, terceiro momento assimetria e quarto momento curtose) de uma dada distribuição da demanda no lead-time de suprimento. Com base em tabelas de referência para o percentil 95 da Distribuição Pearson padrão, disponível em textos avançados de estatística como o de Pearson e Hartley (1970), o autor demonstrou ser possível determinar um valor aproximado da quantidade de desvios-padrão da demanda no lead-time de suprimento (k) com base na assimetria e na curtose da distribuição da demanda no lead-time de suprimento. O autor também apontou para os riscos de decisões equivocadas sobre pontos de pedido e níveis de serviço quando é considerada a Distribuição Normal da demanda no lead-time de suprimento. Com relação à segunda classe de premissas, pode ser argumentado que a média e a variância da demanda no lead-time de suprimento podem ser facilmente calculadas a partir de dados históricos. Mas, se não houver dados históricos disponíveis, conforme mencionado na Introdução, como podem ser estimadas, do modo mais adequado, a média e a variância da demanda no lead-time de suprimento? Apesar de tomadores de decisão em algumas empresas conseguirem avaliar intuitivamente a magnitude da demanda média ou do lead-time de suprimento médio, de acordo com Lariviere e Porteus (1999), nem a variância, o desvio-padrão, a assimetria e a curtose são estatísticas fáceis de avaliar intuitivamente. As vantagens de assumir a Distribuição Uniforme da demanda e do lead-time de suprimento, em casos como os novos produtos, estão relacionadas, sobretudo, à facilidade de incorporar avaliações subjetivas sobre seus valores máximos e mínimos. Finalmente, com relação à terceira classe de premissas, autores como Brown (1982), Dell (1999), Christopher (2000) e Zipkin (2001) afirmam que em função do acirramento das pressões competitivas, o lead-time de suprimento das operações tende a se tornar uma variável de caráter contínuo e não mais de caráter discreto.

8 8 Isso por que cada vez mais empresas clientes e fornecedoras estão organizando o ressuprimento dos estoques em "janelas de ciclo" ou em "janelas de serviço", caracterizadas por prazos de entrega contínuos, como, por exemplo, "de 24 até 72 horas", ou "em até 96 horas". O impacto da adoção de "janelas de ciclo" ou "janelas de serviço" equivale ao sorteio simultâneo da demanda diária e do lead-time de suprimento medido em dias. A variância do produto dessas duas variáveis aleatórias contínuas e independentes é dada por (Meyer, 1965): Nas próximas três seções são desenvolvidas as expressões analíticas para a função densidade de probabilidade, a média e a variância da distribuição da demanda no lead-time de suprimento, além das expressões analíticas para o nível de serviço e para a falta esperada por ciclo. (Peter Wanke; Eduardo Saliby). O software de planejamento de estoque da Infor ajuda empresas como a sua a: a) Reduzir o estoque em suas mãos b) Aumentar a precisão de retiradas e taxas de cumprimento de pedidos c) Melhorar o serviço ao cliente d) Garantir a rotação correta do estoque e) Melhorar a visibilidade e a precisão do estoque Notável por sua rica funcionalidade, o software de gerenciamento de estoque da Infor traz para o pessoal do armazém e para os coletores uma variedade de opções. Múltiplas unidades de medida (eaches, pacotes internos, caixas e pallets) tornam fácil acompanhar e aninhar múltiplas unidades ou IDs de carga dentro de contêineres serializados múltiplos e aplicar regras de negócios de acordo com as exigências específicas de clientes. Controle de lote, segurança multinível, pesos de coleta, envelhecimento do estoque e datas de vencimento oferecem flexibilidade adicional. A capacidade de atender à demanda de clientes em todas as suas formas é grandemente melhorada, como é o controle da margem. (www.gestaoelideranca.com.br/gestaoelideranca/principal/conteudo.asp) CONCLUSÃO Curva ABC tem grande poder de ajudar na melhoria na Gestão de estoque, verificando produtos com mais saídas, tidos como produtos de primeira linha sabendo a hora exata de compra e com o quanto tem que trabalhar, tornando a uma empresa mais competitiva fazendo frente as suas demais concorrentes. Acabando assim com estoque super lotados de produtos que muitos permaneciam em prateleiras por longos períodos, comprometendo a agilidade na entrega e no encarecimento dos produtos e ate mais sua obsolescência com o passar do tempo, gerando grandes custos para as empresas. Saber classificar seus produtos pode diminuir custo e aumentar sua capacidade de lucro, a rotação de mercadorias e diminuição dos produtos em estoques na empresas gerando menos custo com estocagem. Tendo comprovado seu alto grau de eficiência micro e pequenas empresas têm ao longo dos últimos anos adotado o método de classificação da curva ABC na gestão de estoque para ter um desempenho acima mencionado.

9 9 Um fator que poderia ser um diferencial a ajudar neste assunto é a implantação de um sistema operacional, um software que por si só fizesse a classificação dos produtos, diminua ainda mais o tempo gasto para este tipo de trabalho, gerando avisos de compras quando verificar que os estoques estão abaixo do mínimo, gerando relatórios diários, semanais, mensais ou de acordo com a solicitação do usuário; mandando para fornecedores mais potencias, para não deixar que faltem seus principais produtos que vazem girar a economia da empresa, aumentando sua eficiência no Controle e Gestão de Estoques.

10 10 ABC CURVE IN MANAGING INVENTORIES ABSTRACT Rank The ABC to improve Guest Of the stock in small companies, factor of great import for the company and makes the company can become more competitive in the market in which it operates. To understand better the import a given stock and we give an example. In our house trying to buy the products and materials required Uses for our rivers the, according to a degree of priority, difficult to buy expensive products in large quantity, as our need to buy. If products and materials are of lower consumption and have a great look to buy a larger quantity terms, knowing that even barely missing. Many companies still Rivers items in stock for fear that they fail in their line of products In stock, or the center of distribution the, thus compromising the delivery of the product to the customer. To keep better control of inventory and reduce your cost without compromising on Level of care, important to classify the items according to their import on the stock. Keywords: ABC curve. Stock. Storage.

11 11 REFERENCIAS GASNIER, Daniel Georges, A dinâmica dos estoques, editara IMAM, 2002 WANKE, Peter; SALIBY, Eduardo. Gestão & Produção. PEREIRA, M. O uso da curva ABC nas empresas. (CHING, Hong Yuh, Gestão e estoques, São Paulo, Editora Atlas, 2001).

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