ANAIS. 2.1 A Gestão da Cadeia de Suprimentos e Estratégia de Manufatura

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1 A CORRELAÇÃO ENTRE A ESTRATÉGIA E CAPABILIDADE E O DESEMPENHO PRODUTIVO ROBERTO GIRO MOORI ( rgmoori@mackenzie.br, rgmoori@uol.com.br ) UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE / PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO STRITO SENSO EM ADMINISTRAÇÃO KALID ALI NAFAL ( kalidnafal@yahoo.com.br ) UNIVRSIDADE PREBITERIANA MACKENZIE / PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO STRITO SENSO EM ADMINISTRAÇÃO RESUMO Este estudo, de natureza exploratória do tipo descritivo, teve por objetivo avaliar a relação entre as dimensões de estratégia e capabilidade e o impacto moderador do desempenho produtivo nessa relação. Os dados coletados em 90 empresas do ramo metal mecânico e, tratados pelas estatísticas descritiva e multivariada revelaram que há correlação positiva entre estratégia e capabilidade com magnitude superior a 0,6 e baixa probabilidade (p 0,01) para a hipótese nula (H 0 : r 0), denotando que a distribuição dos dados não foi aleatória, autorizando assim, a interpretação, de que o desempenho produtivo pode ter atuado como moderador neste resultado. Palavras-chave: Gestão da Cadeia de Suprimentos, Estratégia, Capabilidade, Desempenho Produtivo, Metal Mecânico 1 INTRODUÇÃO Os produtos e serviços são produzidos por meio de uma série de atividades empresariais inter-relacionadas. Nesse sentido, o modelo da gestão de cadeia de suprimentos é útil para entender como os produtos ou serviços são produzidos e porque a coordenação de atividades empresariais é importante para a competitividade, lançando luz para os processos. Cada atividade de um processo deve agregar valor às atividades que a precede; o desperdício e os custos desnecessários devem ser eliminados. Essa forma peculiar de visão tem alterado o modo como as empresas são administradas. Tradicionalmente, o modelo administrativo para a maioria das empresas é o de empresas individuais fazendo integração vertical dos custos de transação e escolhas limitadas, resolvendo seus problemas de agência e competindo com outras empresas igualmente independentes por vantagens competitivas. Entretanto, segundo Barney e Hesterley (2004), nos últimos anos, vem sendo reconhecida a importância de conjunto de empresas que cooperam como players importantes no cenário competitivo, alterando o cenário empresarial, da competição entre empresas individuais para o de empresas com suas cadeias de suprimentos. Segundo esta abordagem, a gestão da empresa, necessita de processos gerenciais que atravessam áreas funcionais dentro das empresas individuais e conectam fornecedores e clientes para além das fronteiras da empresa para alavancar posicionamento estratégico e melhorar a eficiência das operações (BOWERSOX, et al., 2006). Assim, são projetados processos com implicações estratégicas e profundamente envolvidos no desenvolvimento e na coordenação de cadeia de valor que vinculam fornecedores e clientes externos aos processos internos da empresa. Basicamente o projeto da 1/16

2 gestão de uma cadeia de suprimentos envolve profissionais de pelo menos cinco áreas da empresa: marketing, pesquisa e desenvolvimento, manufatura, distribuição e finanças. Por conta disso, eventos relevantes para determinada área podem ser prejudiciais a outra ou pode ocultar efeitos que não agrega valor perceptível para a empresa ou mesmo para o cliente. Cada área, em qualquer empresa, tem suas próprias medidas de desempenho. Os grupos nas suas tentativas em otimizar seu próprio desempenho podem prejudicar a habilidade da empresa de criar a cadeia de suprimentos eficiente (CHASE, et al., 2006). Lee (2002) argumenta que a visualização do fluxo de materiais e informação é essencial para administrar as incertezas da oferta e da demanda e, assim, contribuir para a redução dos conflitos de natureza interna à empresa e de cadeia de suprimentos. Assim, partindo da premissa básica de que, numa cadeia de suprimentos, dezenas de eventos estão associadas e a relação de causa e efeito, nem sempre é de fácil visualização, este estudo tem como problema responder a seguinte questão: Qual é a correlação entre estratégia e capabilidade tendo o desempenho como fator moderador? O objetivo é avaliar a importância do desempenho como estimulador ou fator determinante para que ocorram modificações na relação estratégia-capabilidade em cadeias de suprimentos de empresas do ramo metal mecânico. 2 REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 A Gestão da Cadeia de Suprimentos e Estratégia de Manufatura A gestão da cadeia de suprimentos tem um papel significativo no desempenho das operações focalizadas (BROWN et al., 2006). O paradigma, de foco, inicialmente, foi argumentado por Skinner (1969) segundo a qual, uma fábrica não conseguia se sobressair em todas as medidas de desempenho, portanto, a gestão deveria elaborar uma estratégia focada, criando uma fábrica que desempenhasse um conjunto limitado de tarefas extremamente bem. Embora as atividades multifocais ainda fazem parte de muitas empresas, o paradigma de foco, é uma realidade e podem ser observados em diversas empresas de transformação e de serviços como os de montadores de automóveis, de computadores e serviços tipo fast food, emergindo daí, a cadeia de suprimentos, compostos de diferentes ramos de atividades, conectadas, sob o ponto de uma empresa específica. Na abordagem da gestão da cadeia de suprimentos, a empresa foco constitui apenas um ponto de referência para estudar as relações da empresa com seus fornecedores e clientes, podendo casualmente, deter a governança da cadeia. Segundo Gereffi (2001) em cadeias de suprimentos envolvendo, de um lado, grandes fabricantes transacionais de tecnologia intensiva como a automobilística, aviação, computadores, semi-condutores e máquinas e equipamentos, a governança da cadeia se dá no sentido da montante para a jusante. De outro, grandes atacadistas como os de varejistas do ramo de brinquedos, vestuários, higiene e limpeza, calçados e alimentos, a governança da cadeia se dá no sentido da jusante para a montante. Em qualquer um dos modos de governança, o que existe de comum, é a relação adversária e as práticas disfuncionais entre parceiros, como a dependência nas promoções de preços, exaustivamente, estudado em empresas como a Procter & Gamble (CHOPRA; MEINDL, 2003) Com o objetivo de auxiliar os administradores a entender a natureza da demanda de produtos e respectivas cadeias de suprimentos, Fisher (1997) estabeleceu uma estrutura em que produtos categorizados como funcionais ou inovadores, requerem tipos distintos de cadeias de suprimentos. Enquanto Fisher (1997) teve como foco o lado da demanda, Lee 2/16

3 (2002) ampliou a estrutura de Fisher (1997) focando o lado da oferta da cadeia de suprimentos, ressaltando que as incertezas existentes no lado da oferta, são critérios igualmente importantes para a estratégia correta da cadeia de suprimentos. Lee (2002) definiu dois tipos de processos de oferta: estável e em expansão. No primeiro, o processo de manufatura e a tecnologia subjacente são maduros e a base de oferta é bem estabelecida. No segundo, o processo de manufatura e a tecnologia subjacente ainda estão em desenvolvimento e a base de oferta é limitada em tamanho e experiência. Os processos, de algum modo, precisam ser gerenciados de forma diferentes. Segundo Slack et al. (2008) algumas das diferenças entre os processos são: a) técnicas, sendo que diferentes produtos e serviços exigem diferentes habilidades e tecnologias para produzi-los e; b) de natureza da demanda de seus produtos e serviços. Para este ponto, Slack et al. (2008) enumeram quatro dimensões da demanda, popularizado por 4 V's, que tem efeitos significativos sobre os custos de processamento, por isso, precisam ser gerenciados: i) volume dos produtos e serviços produzidos; ii) variedade dos diferentes produtos e serviços produzidos; iii) variação na demanda e; iv) grau de visibilidade que os clientes tem da fabricação dos produtos e serviços. Relacionadas às dimensões dos 4 V's, Lee (2002) caracterizou quatro tipos de estratégias para a cadeia de suprimentos e argumentou que as tecnologias da informação têm um papel importante na moldagem das estratégias. Os quatro tipos de estratégias são: a) cadeias de suprimentos eficientes. Usam estratégias voltadas para a criação da mais alta eficiência nos custos por meio da eliminação das atividades que não agregam valor; b) cadeias de suprimentos que restringem riscos. Usam estratégias direcionadas ao agrupamento e ao compartilhamento de recursos na cadeia de suprimentos para que os riscos de ruptura da oferta possam ser compartilhados; c) cadeias de suprimentos responsivas. Usam estratégias com o objetivo de serem responsivas e flexíveis às necessidades dinâmicas e diversas dos clientes e; d) cadeias de suprimentos ágeis. Usam estratégias com o objetivo de serem responsivas e flexíveis às necessidades dos clientes. São ágeis porque podem ser responsivas às demandas dinâmicas, diversas e imprevisíveis dos clientes no front-end, enquanto minimizam os riscos no back-end de rompimentos na oferta. Acrescenta, ainda o referido autor, os produtos inovadores, com demanda imprevisível e um processo de oferta em expansão, enfrentam um grande desafio. Por causa dos ciclos de vida do produto cada vez mais curtos, é grande a pressão para ajustar e adotar dinamicamente a estratégia da cadeia de suprimentos de uma empresa. Para lidar com a incerteza da oferta e procura, importantes ferramentas são disponibilizadas pelo mercado como os conceitos de terceirização, fontes globais de suprimentos, customização em massa e adiamento (postponement). Neste contexto, argumenta Lee (2002), antes de a empresa elaborar uma estratégia para sua integração à cadeia de suprimentos, é necessário entender as fontes das incertezas subjacentes e explorar meios para reduzir essas incertezas, e assim melhorar o seu desempenho produtivo e organizacional. 2.2 Capabilidade e o Desempenho Produtivo Capabilidade é uma palavra que não consta nos principais e atuais dicionários da língua portuguesa. Etimologicamente é derivada do latim "capabilis" que na língua portuguesa corresponde a "capaz". O sufixo "dade" dá o sentido abstrato de "o quanto é capaz". No Brasil, o termo capabilidade, foi disseminado pelas montadoras automobilísticas no movimento do controle total da qualidade ocorrido no final da década de 1980 e na década de No mundo acadêmico, foi notabilizado na conceituação de trade off por Skinner 3/16

4 (1969) com o argumento de que as decisões e políticas de manufatura deveriam estar alinhadas com as estratégias da empresa. Era importante que as capabilidades de manufatura estivessem ajustadas aos objetivos gerais da empresa. Dessa maneira, a empresa podia usar as capabilidades da manufatura como arma competitiva. Estas capabilidades incluíam: custo, qualidade, dependabilidade, velocidade e flexibilidade. Ao mesmo tempo, Skinner (1969) enfatizava que uma fábrica não conseguiria sobressair em todas capabilidades. Era necessário estabelecer o trade off. Argumentava que a empresa necessitava reconhecer suas prioridades ou foco sobre as capabilidades para alcançar a vantagem competitiva. Para Boyer e Lewis (2002), a noção de trade off pode ser irrelevante em um ambiente caracterizado por manufatura com tecnologia altamente avançada, competição global e pressão intensificada para melhorar em todas as dimensões. O pensamento de que o alto desempenho em uma capabilidade, é necessariamente trade off para baixo desempenho para outra, foi objeto de estudo de Flynn e Flynn (2004). As principais conclusões deste estudo foram: a) a acumulação de capabilidades está relacionada com o desempenho da empresa, todavia, sem significância na relação com o setor a que pertence a empresa; b) não foi evidenciada a acumulação de capabilidades, seqüencial e progressiva, representada metaforicamente pelo cone de areia, e argumentados por Ferdows e DeMeyer (1990). Da mesma forma que Skinner (1969), Chase et al. (2006) definiram capabilidades ou competências como fatores que diferenciam a empresa de manufatura ou de serviços de seus concorrentes. Em geral, estes dois termos, capabilidade e competência, são usadas freqüentemente de modo intercambiável (MORASH et al., 1996). Acrescentou ainda este último autor, no passado o conceito de competência referia-se, primariamente, para as tecnologias de produção e nas habilidades dos trabalhadores da empresa. Atualmente, a capabilidade se estendeu para o comportamento de negócios e processos como serviço ao consumidor, responsividade e tempo do ciclo de entrega. Nesse sentido, Chase et al. (2006) dividiram as capabilidades de uma empresa em três tipos: a) capabilidades baseadas no processo, derivadas de atividades que transformam materiais ou informações e tendem a fornecer as vantagens ao longo dessas dimensões competitivas padronizadas, como custo e alta qualidade; b) capabilidades de produção baseadas em sistema (coordenação), sustentam que vantagens competitivas como lead time curtos de entrega, uma variedade ampla de produtos e serviços, a habilidade de personalizar sobre a demanda e desenvolvimento rápido de novos produtos e; c) capabilidades operacionais baseadas na organização, que envolvem a habilidade de dominar novas tecnologias, projetar e introduzir novos produtos, e trazer novas instalações on line de forma significativamente mais rápida do que seus concorrentes. Uma vez que são mais difíceis de copiar, essas capabilidades estão entre as mais poderosas no arsenal operacional. Todavia, acrescentam Davis et al. (2001) e Christopher (1999), a chave para o desenvolvimento de uma estratégia organizacional efetiva está nas capabilidades para criar ou agregar valor para os clientes. Especificamente, o valor é agregado através das prioridades competitivas que são selecionadas para apoiar determinada estratégia organizacional. Na visão de Boyer e Lewis (2002), as prioridades competitivas são variáveis chaves de decisão para os administradores e pesquisadores na área de operações. Slack (1993) identificou cinco prioridades competitivas básicas: qualidade, confiabilidade, velocidade de entrega, flexibilidade e custo. Entretanto, as prioridades competitivas, não são únicas. Christopher e Towil (2001) consideram a variável agilidade, tipificado como "resposta rápida", Stalk (1998) eleva o "tempo" como prioridade competitiva. 4/16

5 Os modos como as empresas gerenciam o tempo, na produção, no desenvolvimento e no lançamento de novos produtos, em vendas e em distribuição representam condições importantes para a competitividade. 3 MÉTODO O modelo teórico para avaliar a importância do desempenho como fator moderador ou estimulador de mudanças na relação estratégia-capabilidade, teve como linha condutora, a idéia de que o desempenho das prioridades competitivas, em contexto de cadeia de suprimentos, constitui um balizador para a relação entre estratégia e capabilidade. A relação estrutural, composto dos construtos (ou variáveis latentes): estratégia, capabilidade e desempenho, é mostrada na Figura 1. Desempenho (M) Estratégia (X 1 ) Capabilidade (X 2 ) X 1 = Estratégia X 2 = Capabilidade M = Desempenho (Moderadora) Figura 1: Relação dos construtos Para a análise estatística da relação entre os construtos considerou, em nível de significância estatística (α 0,05), a hipótese inicial [H 0 : r 0 Existe correlação entre estratégia e capabilidade] para os grupos de amostras de empresas: a) com desempenhos abaixo da média e; b) com desempenhos acima da média. Tal procedimento permitiu verificar estatísticamente a direção e magnitude da correlação para cada um dos grupos de empresas. Considerando que o modelo, mostrado na Figura 1, expressa a hipótese de que o desempenho estimula (ou modera) a relação entre estratégia e capabilidade, as análises estatísticas foram concebidas para testá-lo, não fazendo julgamento sobre se uma é causa ou conseqüência da outra. Os detalhes do procedimento metodológico relacionados à construção do instrumento de coleta de dados e sujeitos da pesquisa, tratamentos dos dados e limitação do estudo são descritos a seguir. 3.1 Construção do instrumento de coleta de dados e sujeitos da pesquisa Com o objetivo de identificar as prioridades competitivas, como indutor externo para a estratégia, realizou-se no período entre fevereiro de 2007 e janeiro de 2008, um estudo exploratório junto à uma amostra de 87 empresas do ramo metal mecânico e seus respectivos clientes e fornecedores. Utilizando-se de técnicas de coletas de dados como entrevistas em profundidade, questionários semi-estruturados e focus group, junto a gestores da cadeia de suprimentos, foram identificadas quatro prioridades competitivas: preço, conformidade do produto, velocidade e confiabilidade da data de entrega. Estas prioridades competitivas identificadas foram desmembradas pelo método de mapa de associação de idéias, segundo a abordagem apresentada por Vergara (2005), 5/16

6 originando 161 assertivas distribuídas nas quatro prioridades competitivas. Diante do grande número de assertivas obtidas, estas, foram submetidas às novas avaliações como focus group e pré-testes de questionários para sua redução sem comprometer o conteúdo. Assim, mediante as alterações e incorporações de sugestões advindas dessas avaliações, restaram 35 assertivas, distribuídas em três fatores comuns: estratégia corporativa, de negócios e de operações, capabilidades de manufatura e desempenho produtivo. Ponto importante desta última avaliação foi a incorporação das estratégias corporativas, de negócios e de operações em uma única categoria (ou constructo) composto de 8 assertivas. A razão disso foi o de que muitas empresas não entendiam estratégias separadamente. Para as capabilidades de manufatura foram consideradas 19 assertivas e desempenho produtivo 8 assertivas. Definidas as 35 assertivas relacionadas aos construtos: estratégia, capabilidades e desempenho, iniciou-se um segundo estudo, com o objetivo de avaliar a importância do desempenho como estimulador ou fator determinante para que ocorra modificações na relação estratégia-capabilidade, exclusivamente, nas empresas do ramo metal mecânico. O estudo de natureza descritiva utilizou-se de um questionário composto de cinco blocos. O primeiro bloco referiu-se aos dados do respondente. O segundo bloco relacionou-se aos dados da empresa. Nos três blocos seguintes foi solicitado ao respondente que assinalasse com um x, na assertiva e respectivo grau de concordância, que variava entre Discordo Totalmente (DT = 1) e Concordo Totalmente (CT = 6). Os blocos: três, quatro e cinco foram constituídos de 8 assertivas, 19 e 8, referentes à estratégia (corporativa, de negócios e de operações), capabilidade de manufatura e desempenho produtivo, respectivamente. Ressaltase que na construção do bloco cinco, a percepção do respondente referente às assertivas de desempenho produtivo, deveria se referir aos últimos três anos. Elaborado o questionário escolheu-se uma amostra de empresas a partir do cadastro de contato da empresa de consultoria IMAM (2008). A amostra teve como base as empresas do ramo metal mecânico e respondentes com funções equivalentes a diretores, gerentes e profissionais relacionados à operação, manufatura, logística e gestores de cadeia de suprimentos, cujos questionários (em linguagem HTML) foram disponibilizados em uma página de internet. Além disso, foi enviada uma mensagem, via correio eletrônico ( ), juntamente com uma senha de acesso no endereço web, em que informava sobre a pesquisa e solicitava aos potenciais respondentes responder ao questionário. O questionário ficou disponível na internet no período de 18 de setembro de 2008 até 20 de outubro de Foram obtidos 721 questionários preenchidos. 3.2 Tratamento dos dados Os dados coletados foram submetidos às seguintes técnicas estatísticas para: 1) redução das dimensionalidades das medidas originais a) Escala somada. As pontuações de cada assertiva foram somadas para produzir um indicador aditivo unidimensional (ou de escala somada). A escala somada foi utilizada para classificar grupos de empresas com desempenhos acima e abaixo da média. b) Análise fatorial confirmatória. A análise fatorial confirmatória, método de extração de componentes principais, foi utilizada para validar (confirmar) os construtos e suas respectivas medidas originais. Pelo fato de fornecer uma estimativa empírica da "estrutura", a análise fatorial tornou-se a base para o redesenho das relações estruturais composto dos construtos (ou variáveis latentes): estratégia, capabilidade e desempenho. 6/16

7 c) Alpha (α) de Cronbach. Adotou-se o coeficiente Alfa (α) de Chronbach como medidor da consistência interna entre as variáveis numa escala somada (ou indicador aditivo unidimensional) e dos construtos com suas respectivas variáveis estabelecidas pela análise fatorial confirmatória. Salienta-se que, um indicador é considerado de boa qualidade quando todas as medidas das assertivas têm uma relação coerente entre si no esforço de medir o fator comum em consideração. Em geral, os limites mínimos de aceitação para o Alfa (α) de Chronbach ficam entre 0,6 e 0,7 (HAIR et al., 2005). 2) comparabilidade entre os dois grupos de amostras: empresas de desempenho de abaixo e acima da média d) Estatística não paramétrica. Em razão de se ter utilizado escala ordinal do tipo: discordância/concordância, utilizou-se da estatística inferencial, não paramétrica, para validar as assertivas dos dois grupos de amostras estabelecidos pela técnica da escala somada: empresas de desempenho abaixo e acima da média. As técnicas da estatística não paramétrica utilizadas foram: Mann-Whitney (M-W), Kolmogorov-Smirnov (K-S), Qui-quadrado (χ 2 ) e de Kruskal-Wallis (K-W). Nos testes de M-W todos os cálculos são feitos com postos (ou ranks) e não com os valores reais. A hipótese de nulidade é que os dois grupos de amostras tenham a mesma distribuição. Nos testes de K-S compara se as duas amostras foram extraídas da mesma população (ou de populações com mesma distribuição). No teste do (χ 2 ) constituise em medir a discrepância entre as freqüências observadas e esperadas das duas amostras e no teste de Kruskal-Wallis, semelhante ao teste de M-W para situações em que duas ou mais variáveis estão sendo comparadas. O critério de decisão, tomado em nível de significância (α 0,05) em relação às evidências foram: a) Fortes evidências se a variável foi significativa para os três testes e; b) Evidências médias se a variável foi significativa para dois testes e; c) Fracas evidências se a variável foi significante para apenas um teste. e) Análise de correlação bivariada. A análise de correlação foi utilizada para verificar a associação entre duas variáveis, não fazendo julgamento sobre se uma causa ou conseqüência da outra. Ao contrário das demais análises estatística, consideradas como preparatórias, a análise de correlação bivariada foi a mais importante para este estudo. Foram utilizadas as técnicas de correlação de Pearson, em considerou-se que os dados eram distribuídos normalmente e, de Spearman, em que se considerou que os dados não tinham distribuição normal. Os dados do bloco 3 foram tratados por meio do pacote de software estatístico: SPSS - Statistical Package for the Social Sciences. 3.3 Limitação do estudo O estudo apresentou três limitações básicas. A primeira referiu-se ao uso da técnica estatística da correlação. As técnicas da correlação informam quão consistentemente duas variáveis mudam em conjunto, cuja direção e magnitude podem ser quantificadas, todavia, não explicam por que existem as correlações. A segunda limitação, em decorrência da primeira, referiu-se às dificuldades da técnica em eliminar fatores externos que poderiam ter causado a correlação observada. Por fim, como última limitação, referiu-se à coleta dos dados. Os dados foram coletados em amostra de empresas de modo não probabilístico. Por isso as inferências sobre os resultados evidenciados devem ser vistos com ressalvas. 7/16

8 4 ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS Dos 721 questionários obtidos pela página eletrônica, foram considerados válidos para a pesquisa, 90, correspondente a 12,5% do total de questionários. Vários deles foram desconsiderados, basicamente, pelas seguintes razões: a) os dados dos respondentes e de suas respectivas empresas estavam incompletos; b) havia grupo de assertivas sem respostas ou com respostas com mesmo grau de avaliação e; c) as empresas dos respondentes não faziam parte do grupo de empresas do ramo metal mecânico. Após a depuração, os dados dos questionários foram codificados, tabulados e digitados no software SPSS, a fim de possibilitar a realização das análises estatísticas dos dados coletados. Para um melhor entendimento, a análise dos dados e resultados foi dividida em quatro partes: Características gerais dos respondentes e das empresas da amostra, validação das medidas e escalas, estabelecimento e validação dos grupos de empresas de desempenho abaixo e acima da média e teste da hipótese inicial (H 0 ). 4.1 Características Gerais dos Respondentes e das Empresas da Amostra a) As características da amostra em relação aos respondentes, 48,7% ocupavam os cargos de diretores, gerentes e supervisores relacionados às atividades de operações e logística e, 51,3% ocupavam cargos como encarregados e coordenadores. Quanto à formação acadêmica dos respondentes, a administração foi predominante com 55,5% do total, seguido pela formação em engenharia com 21,7% do total dos respondentes. Quanto ao tempo na função e na empresa, os respondentes apresentaram com 48,9% e 37,8% acima de 5 anos, respectivamente. De forma geral, o perfil dos respondentes foi caracterizado por posição hierárquica superior, com formação em administração, mão de obra qualificada, oriundas de diversas áreas do conhecimento e de baixa rotatividade com tendência à renovação. b) As características da amostra em relação às empresas, do ramo metal mecânico constituíram a maior porcentagem de respondentes com 45,6% do total. Ainda, fizeram parte da amostra, empresas fabricantes de rolamentos, motores elétricos, autopeças, transformadores, geradores e fundição. O tipo de produção da amostra, 26,6% foi constituído de produção seriada, 17,8% de produção por lote, 45,6% de produção por pedido e 10,0% por outros tipos de produção como por produto ou sem uma clara definição. Quanto ao porte, segundo o critério BNDES (2008), o faturamento anual menor ou igual a R$ 1,2 milhão, correspondeu a 12,5% das empresas, 22,7% correspondeu ao faturamento anual entre R$ 1,2 e R$ 10,5 milhões, 23,9% entre R$ 10,5 e R$ 60,0 milhões e 40,9% acima de R$ 60,0 milhões. As vendas, em termos médios porcentuais, 54,2% do total das empresas dependem do mercado interno, correspondente a faturamento acima de 80%. Em termos de exportação, apenas 5% das empresas entrevistadas tem faturamento acima de 80% dependente do mercado externo. Portanto, a amostra revelou predominância de empresas do ramo metal mecânico, empresas de grande porte, com produção sob pedido, grande porte e faturamento dependente do mercado interno. 8/16

9 4.2 Validação das Medidas e Escalas ANAIS Para validar as medidas e escalas do modelo teórico-empírico, mostrada na Figura 1, foi usado a análise fatorial confirmatória. Para ser coerente com as medidas originais levantadas pela teoria bem como com o questionário elaborado, a análise fatorial confirmatória foi configurado para extrair três componentes principais, representados pelos construtos: Estratégia, Capabilidade e Desempenho. Assim, após uma série de matrizes de correlações obtidas pelo método de extração de Componentes Principais, Eigenvalue (auto valor) maior ou igual a um, rotação Varimax e normalização Kaizer para melhorar a interpretação dos constructos latentes, de um total de 35 variáveis originais, resultou em um modelo composto de 21 variáveis distribuídos nos três construtos latentes, previamente definido: Estratégia, Capabilidade e Desempenho. A medida de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) representada pelo índice (MSA/KMO) foi igual a 0,892, indicando que os dados foram adequados para a aplicação da análise fatorial. Na Tabela 1 são mostrados os resultados da análise fatorial confirmatória. Tabela 1: Análise Fatorial Confirmatória - CP (Componentes Principais) MSA / KMO = 0,892; Tamanho da amostra (n) = 90 Casos Componentes Principais Comuna VARIÁVEIS lidade C7 Estratégias distintas 0,535 0,508 0,256 0,610 C8 Orientada para o nível de serviço 0,653 0,245 0,355 0,612 C11 TPM (Manutenção Produtiva Total) 0,673 0,251 0,194 0,554 C12 4 V s (Volume, Variedade, Variação e Visibilidade) 0,742 0,266 0,287 0,704 C14 Atividades de pequenos grupos 0,784 0,124 0,171 0,659 C15 Integração da informação 0,658 0,335 0,238 0,601 C16 Ferramentas de tecnologia da informação 0,730 0,163-0,015 0,560 C17 Gestão de processos 0,770 0,176 0,194 0,662 C18 Redução da variabilidade 0,745 0,302 0,293 0,732 C19 Treina Colaboradores 0,759 0,376 0,134 0,736 E1 Integração de setores 0,002 0,594 0,544 0,649 E2 Rapidez no atendimento 0,182 0,758 0,028 0,608 E3 Qualidade na fonte 0,332 0,799 0,061 0,751 E4 Tecnologias de processo 0,270 0,779 0,171 0,710 E5 Otimização de layout 0,341 0,572 0,336 0,556 E6 Manufatura enxuta 0,438 0,637 0,102 0,608 E8 Sincronia dos processos 0,261 0,709 0,297 0,659 D4 Tempo de processamento de pedidos diminuiu 0,198 0,073 0,869 0,594 D3 Tempo de entrega de produto diminuiu 0,239 0,055 0,797 0,701 D2 Lucratividade aumentou 0,203 0,260 0,769 0,695 D1 Custo logístico total diminuiu 0,243 0,214 0,700 0,800 EIGENVALUE (auto valor) 5,810 4,399 3,552 Alpha de Cronbach 0,932 0,891 0,856 AVE (Average Variance Explained) 27,668 20,948 16,915 AVE Acumulada 27,668 48,616 65,532 Interpretação (Variáveis Latentes) Fonte: Dados da pesquisa Capabilidade Estratégia Desempenho 9/16

10 OBS: As letras representativas das variáveis mostradas na Tabela 1, a primeira referese aos construtos: (E) Estratégia, (C) Capabilidade e (D) Desempenho e, a segunda refere-se à numeração seqüencial original das assertivas. A análise foi considerada adequada porque apresentou uma variância explicada acima de 60,0% e os três fatores extraídos possuem um alfa (α) de Cronbach superiores a 0,8. Portanto, para o construto Estratégia foram validadas as variáveis: E1, E2, E3, E4, E5, E6 e E8. Para o construto Capabilidade, as variáveis: C7, C8, C11, C12, C14, C15, C16, C17, C18 e C19 e as variáveis D1, D2, D3 e D4 para o construto Desempenho. Destaca-se que o construto Desempenho foi composto de três variáveis de logística, dos quais duas são medidas de velocidade e uma de custo; e uma variável é medida de desempenho organizacional, a medida de retorno de investimento. Na Tabela 2 são mostradas as medidas (variáveis) originais, as medidas finais validadas e a consistência interna dos construtos: Estratégia, Capabilidade e Desempenho, após a aplicação da análise fatorial confirmatória. Tabela 2: Medidas Originais, Finais e Consistência Interna Medidas Originais Medidas Finais CP VARIAVEL LATENTE ITENS α AVE ITENS α AVE 1 Estratégia 8 0,885 19, ,891 27,668 2 Capabilidade 19 0,947 21, ,932 20,948 3 Desempenho 8 0,848 17, ,856 16,915 Acumulada 57,584 Acumulada 65,532 Fonte: Dados da pesquisa Validadas as medidas dos construtos prosseguiu-se no estabelecimento dos grupos de empresas de: Abaixo e Acima da Média de Desempenho Produtivo. 4.3 Estabelecimento de grupos e assertivas de empresas de desempenho: Abaixo e Acima da Média Utilizando-se da escala somada, identificou-se o grupo de empresas com desempenho abaixo e acima da média. As somas de desempenhos variaram de 5 a 24 pontos. Adotando-se como critério 50% de empresas para cada grupo, os limites de desempenhos de cada grupo e respectivos números de empresas são mostrados na Tabela 3. Tabela 3: Classificação das empresas por grupo de desempenho Grupo Soma de Desempenho Denominação n o de empresas 1 5 a 18 n 1 : Abaixo da média a 24 n 2 : Acima da média 46 Fonte: Dados da pesquisa Estabelecidos os grupos de empresas: abaixo da média e acima da média de desempenho produtivo, prosseguiu-se em validar as assertivas dos construtos de cada grupo formado. Para tanto, utilizou-se as técnicas da estatística não paramétrica de Mann-Whitney, Kolmogorov-Smirnov e Qui-quadrado (χ 2 ). Os resultados são mostrados na Tabela 4. 10/16

11 ESTRATÉGIA CAPABILIDADES DE MANUFATURA DESEMPENHO Tabela 4: Testes não paramétricos - validação das assertivas e respectivos grupos n 1 = 44 (abaixo da média); n 2 = 46 (acima da média) Variáveis Mann- K- χ Whitney Smirnov Média1 Média2 (G 1) (G 2) E1 Integração de setores 0,001 0,030 0,008 4,11 5,26 E2 Rapidez no atendimento 0,129 0,845 0,456 5,23 5,54 E3 Qualidade na fonte 0,044 0,497 0,065 5,14 5,52 E4 Tecnologias de processo 0,258 0,946 0,553 4,95 5,26 E5 Otimização de layout 0,000 0,008 0,006 4,07 5,09 E6 Manufatura enxuta 0,042 0,447 0,218 4,68 5,15 E8 Sincronia dos processos 0,026 0,188 0,043 5,14 5,70 C7 Estratégias distintas 0,001 0,015 0,025 4,14 5,04 C8 Orientada para o nível de serviço 0,001 0,014 0,027 3,89 4,80 C11 TPM (Manutenção Produtiva Total) 0,023 0,426 0,297 3,39 4,15 C12 4 V s (Volume, Variedade, Variação e Visibilidade) 0,001 0,059 0,013 3,77 4,61 C14 Atividades de pequenos grupos 0,003 0,012 0,025 3,61 4,54 C15 Integração da informação 0,037 0,338 0,226 4,09 4,74 C16 Ferramentas de tecnologia da informação 0,794 0,974 0,313 4,32 4,33 C17 Gestão de processos 0,001 0,003 0,019 3,70 4,65 C18 Redução da variabilidade 0,000 0,028 0,004 3,95 4,83 C19 Treina colaboradores 0,010 0,051 0,022 4,16 4,89 D1 Custo logístico total diminuiu 0,000 0,000 0,000 3,34 5,04 D2 Lucratividade aumentou 0,000 0,000 0,000 3,77 5,48 D3 Tempo de entrega de produto diminuiu 0,000 0,000 0,000 3,61 5,20 D4 Tempo de processamento de pedido diminuiu 0,000 0,000 0,000 3,59 5,39 Fonte: Dados da pesquisa Os resultados da Tabela 4 mostraram existir 18 assertivas diferentes, correspondente a 85,7% do total analisado, para os dois grupos de empresas, em nível de significância (α 0,05). As fortes evidências foram observadas em duas assertivas relacionadas a estratégia, cinco à capabilidade de manufatura e quatro relacionadas à desempenho. Duas assertivas em capabilidade foram observadas evidências médias e, finalmente, fracas evidências em três assertivas relacionadas à estratégia e duas à capabilidade. Três variáveis: rapidez no atendimento (E2), tecnologia de processo (E4) e utilização de ferramentas de tecnologia de informação (C16), foram consideradas importantes, independentemente da empresa e do desempenho, não constituindo assim, diferencial competitivo entre elas. Salienta-se que os resultados obtidos, em contexto de gestão de cadeia de suprimentos, autores como Lee (2002), Morash (1996) e Christopher (1999) as consideram como capabilidades importantes para a vantagem competitiva. Por conseqüência, as variáveis: E2, E4 e C16 foram excluídas das próximas análises, dado que, não são variáveis discriminantes, dando origem assim, a três grupos de empresas factíveis de testes estatísticos da hipótese inicial (H 0 ) e denominados de: Grupo 0, composto de todas as empresas; Grupo 1, composto de empresas de desempenho abaixo da média e; Grupo 2, composto de empresas de desempenho acima da média. 4.5 Teste da Hipótese Inicial (H 0 ) Em razão da exclusão das variáveis não discriminantes, decidiu-se verificar se estas exclusões não alteraram a consistência das medidas dos construtos. O resultado é mostrado na Tabela 5. 11/16

12 Tabela 5: α-cronbach para empresas para os três grupos de empresas CONSTRUTOS Grupo 0 (n 0 = 90) Grupo 1 (n 1 = 44) Grupo 2 (n 2 = 46) Total Abaixo da média Acima da média ESTRATÉGIA 0,831 0,817 0,790 CAPABILIDADE 0,928 0,914 0,921 DESEMPENHO 0,854 0,651 0,414 Fonte: Dados da pesquisa Pode-se observar na Tabela 5, que o coeficiente Alpha (α) de Cronbach do constructo desempenho (acima da média) ficou aquém do recomendável que é 0,6. Segundo Pereira (1999), uma das razões do baixo coeficiente se deve ao número de variáveis que formam o construto. Salienta-se, entretanto, que o fato das variáveis das empresas do Grupo 2, relacionadas ao desempenho, terem apresentadas consistências internas inadequadas, elas não são utilizadas na determinação das correlações. Dada sua natureza, como moderadoras, são consideradas apenas na interpretação da relação dos construtos, mostrada na Figura 1. Para os demais construtos, a consistência interna apresentou coeficiente Alpha (α) de Cronbach além do recomendável, validando assim, a unidimensionalidade dos construtos: estratégia e capabilidade, factível da utilização da técnica da escala somada e, por conseqüência, as correlações de Pearson (recomendado para distribuição normal) e de Spearman (recomendado para distribuição não normal), e assim, comparar o comportamento das correlações à essas duas diferentes técnicas. O resultado é mostrado na Tabela 6. Grupo 0 Grupo 1 Grupo 2 Tabela 6: Fatores de Correlação - Pearson x Spearman DESEMPENHO PEARSON SPEARMAN Estratégia Capabilidade Estratégia Capabilidade TOTAL Estratégia 1,000 1,000 Capabilidade 0,689** 1,000 0,608** 1,000** ABAIXO Estratégia 1,000 1,000 DA MÉDIA Capabilidade 0,627** 1,000 0,524** 1,000 ACIMA DA Estratégia 1,000 1,000 MÉDIA Capabilidade 0,664** 1,000 0,552** 1,000 (**) Estatisticamente significante para (α 0,01) Fonte: Dados da pesquisa Pela Tabela 6, verifica-se que a posição das correlações, em termos de direção e magnitude se conservaram, denotando, neste caso, que tanto a utilização da correlação de Pearson quanto a utilização da correlação de Spearman os resultados não se modificaram. Além disso, os resultados mostram que a distribuição dos dados observados não é aleatória, já que os testes estatísticos de Pearson e Spearman apontam uma baixa probabilidade para a hipótese (p = 0,01), rejeitando assim H 0. As correlações entre estratégiacapabilidade são diferentes para as empresas de desempenho de baixa (G 1 ), alta média (G 2 ) e total (G 0 ). Em outras palavras, pode-se inferir que a correlação positiva e magnitude superior a 0,6 entre estratégia e capabilidade podem ter alguma relação com o desempenho. Na Figura 2, são mostradas as linhas de interpolação para os três grupos de empresas da Tabela 6. 12/16

13 GRUPO 2 Empresas de desempenho acima da média r = 0,664 ** (Pearson) r = 0,552 ** (Spearman) GRUPO 0 Desempenho de Empresas TOTAL r = 0,689 ** (Pearson) r = 0,608 ** (Spearman) GRUPO 1 Empresas de desempenho abaixo da média r = 0,627 ** (Pearson) r = 0,524 ** (Spearman) (**) Estatisticamente significante para (α 0,01) Figura 2: Representação das linhas de interpolações dos três grupos de empresas Visualmente, pelas linhas de interpolações, as correlações parecem não haver diferenças significativas entre os três grupos. Para ter certeza, se há diferenças de correlações entre os grupos, testou-se a hipótese para valor não nulo de r, segundo a abordagem de Fisher (distribuição normal) e de teste não paramétrico de Kruskal-Wallis (distribuição não normal). Os resultados, em ambos os casos obtiveram-se, p 0,01, rejeitando a hipótese inicial. Salienta-se que estes dois últimos testes foram realizados considerando os três grupos simultaneamente, ao contrário dos anteriores, que foram realizados em cada grupo, isoladamente. Na Figura 3, é apresentada a dispersão dos dados, podendo assim, visualizar os três grupos de amostra de empresas e respectivos dados. 13/16

14 Grupo 1 + Grupo 2 Grupo 1 Grupo 2 Grupo 2 Grupo 1 (**) Estatisticamente significante para (α 0,01) Figura 3: Diagrama de dispersão para o conjunto total de dados O grupo de empresas na parte mais baixa do gráfico corresponde em sua maioria de empresas de desempenho abaixo da média (Grupo 1) que tem alta pontuação em estratégia (altos valores de x), mas que apresentam baixo-média pontuação de capabilidade (baixomédios valores de y). Já os casos das empresas da parte superior do gráfico possuem desempenho acima da média (Grupo 2) que tem alta pontuação de estratégia (altos valores de x) e alta pontuação de capabilidade (altos valores de y). Para os dois grupos de empresas, mostrados na Figura 3, os valores individuais da correlação de Pearson e Spearman são r 1 = 0,627 e 0,524 e r 2 = 0,664 e 0,552, respectivamente. No entanto, uma vez que valores similares de x correspondem a valores bastante diferentes de y, quando se consideram os dois grupos de empresas (Grupo 1 + Grupo 2) ao mesmo tempo, estratégia (ou x) sozinha é de pouca importância na previsão da capabilidade (ou y). A análise simultânea de todas as empresas ignora a variável moderadora - o desempenho produtivo - escondendo, assim, a natureza da relação: estratégia (x) e capabilidade (y). 5 CONCLUSÕES A conclusão principal, decorrente do problema de pesquisa, com base nos resultados dos testes estatísticos de Pearson e Spearman, de que há correlação positiva e superior a 0,6 entre estratégia e capabilidade, com baixa probabilidade para a hipótese inicial (p = 0,01), 14/16

15 denotando que a distribuição dos dados não foi aleatória, autoriza a interpretação, de que o desempenho pode ter tido alguma influência neste resultado. Secundariamente, decorrente do processo de pesquisa, pode-se concluir que administrar prioridades competitivas é um assunto complexo. De um lado, a operacionalização das diversas variáveis inserida no modelo foi facilitada pelo fácil acesso a softwares de estatística, extensa referencias bibliográficas, computadores e internet. De outro, obter resultados, por meio da geração de variáveis explicativas, não são claras e explícitas. Por exemplo, no modelo de relação de construto, mostrado na Figura 1, foi iniciado com quatro prioridades competitivas: preço, conformidade do produto, velocidade e confiabilidade da data de entrega. Desdobrado em 161 assertivas, restaram para a análise, 18 variáveis estatisticamente significante, dos quais 4 estavam relacionadas às variáveis dependentes. Essas 4 variáveis estavam conectadas às prioridades competitivas: duas com a velocidade da data de entrega e duas à preço (custo logístico e lucratividade). As outras duas prioridades competitivas: conformidade do produto e confiabilidade da data de entrega se perderam no processo pela não significância estatística. Da mesma forma, ao longo desse processo, os administradores deparam com inúmeros objetivos conflitantes como decidir entre custo e qualidade ou entrega rápida e formação de estoque, e mesmo, identificar causas de desempenho (ou resultados) nem sempre óbvias. Uma relação entre a adoção de manufatura enxuta (variável explicativa - x) e aumento da lucratividade (variável de resposta - y) mesmo sendo muito forte, não é por si mesma uma boa evidência do fato de que uma variação em (x) de fato provoque em variação em (y). Por fim, tentar isolar causa e efeito em meio a contextos que envolvem relações complexas entre diversas variáveis que interagem é uma tarefa que exige paciência, parcimônia e cuidado nas análises. Moore et al. (2006) sugere que a melhor maneira de obter boas evidências de que a variável (x) de fato é causa da variável (y) é se utilizar de experimentos, ressalvando evidentemente, naqueles casos em que questões de causalidade que não podem ser resolvidos por experimentos. 6 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO E SUGESTÕES PARA PROSSEGUIMENTO A principal delimitação do estudo se referiu à concepção da pesquisa ser do tipo transversal, em que se retirou dados de uma amostra fixa de empresas do ramo metal mecânico, uma única vez. Os estudos de concepções transversais, particularmente quando usam questionário para a coleta de dados, descrevem as características de relação de estratégia, capabilidade e desempenho de um grande número de empresas, de portes diferentes e contextos variados, mesmo circunscritos a uma população de empresas de ramo de atividade bem definido, não conseguem explicar porque existem as correlações. Portanto, sugere-se prosseguir a pesquisa numa concepção longitudinal em que se pode focalizar em um número menor de empresas durante períodos prolongados. Assim, os processos de mudanças dentro de um contexto mais amplo como social, econômico e político que cerca a empresa, as relações de causa e efeito podem surgir e produzir resultados acadêmicos e científicos mais significativos. 7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BARNEY, J. B; HESTERLY, W. Economia das organizações: entendendo a relação entre as organizações e a análise econômica. In Handbook de Estudos Organizacionais, volume 3, capítulo 5. São Paulo: Editora Atlas, /16

16 BOWERSOX, D, J; CLOSS, D. J; COOPER, M. B. Gestão logística de cadeias de suprimentos. Porto Alegre: Editora Bookman, BOYER, K. K; LEWIS, M. W. Competitive priorities: investigating the need for trade-offs in operations strategy. USA: Production and Operations Management. v. 11, n. 1, pp. 9 20, Spring, BROWN, S; LAMMING, R; BESSANT, J; JONES, P. Administração da produção e operações. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2 a edição, CHASE, R. B; JACOBS, F. R; AQUILANO, N. J. Administração da produção e operações. São Paulo: McGraw-Hill, 11ª Edição, CHOPRA, S.; MEINDL, P. Gerenciamento da cadeia de suprimentos: Estratégia, Planejamento e Operação. São Paulo: Prentice Hall, CHRISTOPHER, M. O Marketing da logística. Otimizando processos para aproximar fornecedores e clientes. São Paulo: Futura, CHRISTOPHER, M; TOWILL, D. An Integrated Model for the design of agile supply chains. USA: International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. v. 31, n. 4, pp , DAVIS, M. M; AQUILANO, N. J; CHASE, R. B. Fundamentos da administração da produção. Porto Alegre: Editora Bookman, FERDOWS, K; DeMEYER, A. Lasting improvements in manufacturing performance: in search of a new theory. USA: Journal of Operations Management, v. 9, n. 2, p. 168, April FISHER, M. L. What is the right supply chain for your product?. USA: Harvard Business Review, March-April, pp , FLYNN, B. B; FLYNN, J. E. An exploratory study of the nature of cumulative capabilities. USA: Journal of Operations Management, v. 22, n. 5, pp , Oct GEREFFI, G. Shifting governance structures in global commodity chains, with special reference to the internet. USA: The American Behavioral Scientist. ABI/INFORM Global, pg. 1616, v. 44, n. 10; Jun HAIR J. F; ANDERSON, R. E; TATHAN, R. L; BLACK, W. C. Análise de dados multivariados. Porto Alegre: Editora Bookman, IMAM. Inovação e Melhoramento na Administração Moderna. Acessado em 25 de outubro de LEE, H. L. Aligning supply chain strategies with product uncertainties. USA: California Management Review, v. 44, n. 3, pp , Spring MOORE, D. S; McCABE, G. P; DUCKWORTH, W. M; SCLOVE, S. L. Estatística empresarial. Rio de Janeiro: LTC, MORASH, E. A; DROGE, C. L. M; VICKERY, S. K. Strategic logistics capabilities for competitive advantage and firm success. USA: Journal of Business Logistics, v. 17, n. 1, pp. 1-22, SKINNER, W. Manufacturing strategy: missing link in corporate strategy. USA: Harvard Business Review, v. 47, n. 3, pp , SLACK, N. Vantagem competitiva em manufatura. São Paulo: Editora Atlas, SLACK, N; CHAMBERS, S; JOHNSTON, R; BETTS, A. Gerenciamento de operações e de processos. Porto Alegre: Editora Bookman, STALK, G. A próxima fonte da vantagem competitiva. In Estratégia: a busca da vantagem competitiva. Rio de Janeiro: Editora Campus, p. 43, VERGARA, S. C. Métodos de pesquisa em administração. São Paulo: Atlas, /16