A Propagação Amplificada da Demanda: Estudo Exploratório na Cadeia de Suprimentos de Bebidas

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1 A Propagação Amplificada da Demanda: Estudo Exploratório na adeia de Suprimentos de Bebidas Liane Márcia Freitas e Silva (UFPB-PPGEP) lianemarcia@hotmail.com Antônio de Mello Villar (UFPB-PPGEP) avillar@producao.ct.ufpb.br Resumo: Um dos mais importantes obstáculos vivenciados na Gestão da adeia de Suprimento é o fenômeno denominado de efeito chicote (E), que compreende a propagação amplificada que atinge o fluxo da demanda que percorre as cadeias de suprimentos no sentido a montante. Nesse contexto, tal artigo, objetivou quantificar o E em uma cadeia de suprimentos inserida no ramo industrial de bebidas. Para tal, desenvolveu uma pesquisa de natureza exploratória e descritiva, focada como um estudo de caso, composto por dois níveis e três elos fabris que representam respectivamente distribuição, fabricação e suprimento. Neste esquema através do método de Fransoo e Wouters (2000) foi quantificado um E com intensidade de 5,28. Tal valor aponta a intensidade de amplificação que o fluxo da demanda sofre à medida que segue a montante da cadeia. Os resultados apontam que as causas do E na S derivam da não atualização da demanda, bem como de políticas de gestão de suprimento como pedidos em lote e jogo do racionamento e falta. No entanto, o cenário encontrado indica que a principal causa centra-se na falta ou no reduzido compartilhamento das informações entre os elos da S, que possibilita o desconhecimento da real demanda de mercado a ser atendida. Palavras-chave: Gestão da demanda; Bullwhip Effect; Supply hain Management; Indústria de Bebidas. 1. Introdução O papel das atividades logísticas vem se tornando cada vez mais importante dentro das empresas, e em vista disso, a gestão destas atividades tem ganhado notoriedade no processo de gerenciamento dos sistemas produtivos e das cadeias de suprimentos. Sob este último foco, delineou-se o conceito de gerenciamento logístico na visão do Supply hain Management (SM), onde a gestão da cadeia de suprimento é vista como uma estratégia empresarial para obtenção de vantagem competitiva através da integração de diversas áreas de uma empresa ou empresas de uma mesma cadeia, a fim de proporcionar agilidade no fluxo de materiais e informações. (FERREIRA et al, 2005). Neste processo de integração das empresas, conforme advoga a SM, um elemento crucial e que se apresenta como uma etapa crítica para os membros de uma cadeia de suprimentos devido à complexidade, importância e incertezas intrínsecas é o processo de gestão da demanda. É reconhecido que as previsões de demanda desempenham um importante papel em diversas áreas da gestão das organizações; por exemplo: na área financeira (no planejamento da necessidade de recursos); na área de recursos humanos (no planejamento de modificações no nível da força de trabalho); e, na área de vendas (no agendamento de promoções). Tais previsões são também essenciais na operacionalização de diversos aspectos da gestão da produção, como no gerenciamento de estoques e no desenvolvimento de planos agregados de produção. Todavia, a previsibilidade da demanda em termos de acurácia e determinação tem uma dificuldade adicional que são os erros decorrentes da propagação amplificada da 1

2 demanda a montante da cadeia de suprimento que é definida como amplificação da demanda ou efeito chicote (E) (LEE, PADMANABHAN e WHANG, 1997; METTERS, 1997; HEN et al 2000; FRANSOO & WOUTERS 2000; DEJONKHEERE et al, 2003). A amplificação da demanda é o fenômeno onde as ordens do fornecedor, elemento a montante da cadeia, tendem a ter uma maior variação do que as vendas do varejista, elemento a jusante da cadeia. (HEN et al, 1997). Segundo Lee, Padmanabhan e Whang (1997), o efeito chicote ou bullwhip effect é um fenômeno que acomete as cadeias de suprimentos em decorrência a uma distorção sistemática que é amplificada sob a forma de pedidos, causada dentre outros motivos, pela distorção da informação sobre a sinalização da demanda. A identificação dos erros na previsibilidade da demanda e do fenômeno de amplificação foi evidenciada por diversas pesquisas, as quais procuravam demonstrar a magnitude dos efeitos da propagação das distorções da sinalização da demanda ao longo da cadeia de suprimento, suas causas e principalmente suas conseqüências no planejamento da produção, nos custos operacionais e seu impacto na rentabilidade das empresas, assim como, em toda a cadeia de suprimento. Exemplos de autores que desenvolveram pesquisas neste tema são Lee, Padmanabhan e Whang (1997), Metters (1997), Fransoo & Wouters (2000), hen et al (2000), Dejonckheere et al (2003), Warburton (2004), bem como, autores nacionais como Portes e Vieira (2006) e Fioriolli e Fogliatto (2007). Segundo tais autores, a propagação amplificação da demanda influencia significativamente o desempenho da cadeia de suprimento em termos de aumento de custos de estoques, não atendimento dos pedidos em carteira ou perda de vendas e baixa produtividade da planta fabril, bem como, mau dimensionamento e subutilização da capacidade produtiva. Numa tentativa de monetarizar os danos decorrentes da propagação de erros na indicação da demanda Lee, Padmanabhan e Whang (1997) estimaram que, o efeito chicote pode resultar em um aumento de custo que varia na faixa de 12,5% a 25% ao longo da cadeia de suprimentos. Nesta mesma tentativa, Metters (1997) concluiu que se todas as causas do E forem eliminadas pode haver um aumento na lucratividade que varia entre 15 e 30%. Diante da constatação da ocorrência deste fenômeno, suas conseqüências negativas em relação aos custos, principalmente os de inventário e de ociosidade ao longo de toda a cadeia de suprimento, somada à importância do planejamento da demanda através dos métodos de previsão para os processos de tomada de decisão e de planejamento dos sistemas produtivos, tem-se uma grave problemática: quais os efeitos dos erros de previsibilidade e sinalização da demanda que se propagam ao longo da cadeia de suprimento? Diante de tal questionamento é vital para uma eficiente gestão das cadeias de suprimentos que o efeito amplificador que acomete o fluxo de demanda que segue nas cadeias de suprimentos seja quantificado. Neste sentido, este artigo tem o objetivo de mensurar o efeito chicote em um recorte da cadeia de suprimentos do ramo industrial de bebidas, composta por dois níveis e três elos produtivos que representam fornecimento, produção e distribuição. Para tal, foi utilizada a metodologia desenvolvida pelos autores Fransoo e Wouters (2000) que foi aplicada no recorte da cadeia de suprimentos de bebidas, sendo, pois, esta pesquisa classificada como um estudo de caso, apresentando escopo teórico, por sustentar-se na teoria existente sobre o tema, e caráter exploratório, por apóia-se em dados coletados através de pesquisa de campo. A fim de atingir tal objetivo, inicialmente segue-se com uma exploração conceitual a despeito da Gestão da adeia de Suprimentos e do efeito chicote (seção 2), posteriormente, apresentam-se os procedimentos metodológicos (seção 3), e por fim os resultados (seção 4) e as considerações finais (seção 5) são apresentados. 2

3 2. Referencial teórico Atualmente as organizações são desafiadas a operar de forma eficiente e eficaz para garantir a continuidade de suas atividades. Isso as obriga a desenvolverem constantemente vantagens em novas frentes de atuação. Neste turbilhão de informações e mudanças surge uma questão: como agregar valor, reduzir custos e aumentar a lucratividade? Neste contexto mercadológico, as empresas têm buscado desenvolver competência logística através da gestão dos fluxos de materiais e de informações, como forma de agregar valor e manter a competitividade em longo prazo. Esta procura por maximização da competência logística moldou as formas de gerenciamento das atividades logísticas que atualmente se inserem no contexto do Supply hain Management (SM). Nesta temática, um dos fenômenos mais discutidos tem sido o efeito chicote. Em vista disso, segui-se com uma breve exploração conceitual a despeito destes dois temas. 2.1 Gestão da adeia de Suprimentos A cadeia de suprimentos pode ser definida como sendo uma rede de entidades de negócios autônomos ou semi-autônomos responsáveis coletivamente pelas atividades de compras, produção e distribuição de determinado produto. (HOPRA e MENDEL, 2003). Na ótica de Taylor (2005), cadeia de suprimento é um conjunto de instalações conectadas por rotas de transportes e existem para suportar os fluxos logísticos de demanda, suprimento e caixa. Entretanto, este conceito engloba todos os estágios envolvidos, direta ou indiretamente, no atendimento de um pedido de um cliente. Nesse sentido, tem-se que uma cadeia de suprimentos é composta por uma diversidade de empresas, denominadas elos da cadeia, que seqüencialmente são responsáveis pela manutenção e operacionalização dos fluxos logísticos de suprimentos, informação e capital ao longo de toda a cadeia. Independente de sua formação ou do número de elos a compõem, as cadeias de suprimento compartilham de uma característica comum: a existência dos três fluxos básicos que se movem ao longo da cadeia de suprimento, às vezes a montante, às vezes a jusante. Nesta sistemática, observa-se que o fluxo da demanda flui a montante da cadeia de suprimento e impulsiona o movimento do suprimento a jusante. À medida que os suprimentos chegam aos clientes, o fluxo de caixa move-se a montante da cadeia e efetua o pagamento a todos os elos pela agregação de valor que estes proporcionaram ao produto. Reconhecendo a existência destes fluxos, Taylor (2005) afirma que para gerir eficientemente uma cadeia de suprimento é preciso estabelecer fluxos bem organizados desde a extração da matéria-prima até a chegada do produto ao cliente final. Sob esta ótica, a gestão da cadeia de suprimentos objetiva sincronizar e coordenar os fluxos logísticos. Para atingir tal finalidade, foram esboçados os conceitos do SM, que tem como princípios básicos a integração, a colaboração entre os elos, o planejamento integrado e o intercâmbio de informações, incluindo atividades ligadas ao gerenciamento de oferta e da demanda, fornecimento de matéria-prima bruta, componentes, manufatura e montagem, armazenamento e gerenciamento de estoque, recebimento e gerenciamento de pedidos, distribuição através dos canais de marketing e entrega ao consumidor. (HRISTOPHER, 1997) Segundo os autores Lambert; ooper e Pagh (1998), com a implementação da SM, o foco estreito dos gestores e as relações adversas dos provedores de serviços de logística, fornecedores e consumidores são substituídos por alianças estratégicas e relações cooperativas de longo prazo que conjuntamente tem a meta de maximizar a competitividade e a lucratividade de toda a cadeia de suprimento. Tais opiniões assemelham-se as visões de Poirier e Reiter (1996) que consideram a SM um sistema que envolve todos os elementos de uma cadeia de produção, cujo objetivo é a otimização de toda cadeia de suprimentos. Essa 3

4 idéia é derivada da premissa segundo a qual a cooperação entre os membros da cadeia reduzirá os riscos individuais e poderá, potencialmente, melhorar a eficiência do processo logístico, eliminando perdas e esforços desnecessários (BOWERSOX e LOSS, 1999). Sob tal aspecto, revela-se a atuação sistêmica em rede, conforme advoga o SM que evidencia a necessidade de coordenação e suporte dos fluxos logísticos que percorrem toda a cadeia de suprimentos, notadamente o fluxo de informação. Isto porque, para que toda a cadeia de suprimentos tenha um funcionamento eficiente é necessário que esta possua um fluxo de informações bom o suficiente para garantir que problemas em um componente da rede não reflitam nos demais, provocando danos na eficiência global da cadeia. Todavia, como citado anteriormente, na funcionalidade das cadeias existe uma variabilidade natural, fato que dificulta o eficiente gerenciamento da cadeia logística. De tal modo, tem-se identificado diversos efeitos negativos decorrentes aos fenômenos de variabilidade e complexidade inerentes à funcionalidade das cadeias de suprimentos. Um dos efeitos negativos mais clássicos derivados da ocorrência da variabilidade nos fluxos nas cadeias de suprimentos é o fenômeno da amplificação da demanda denominado pela Procter & Gamble como efeito chicote. Este fenômeno é apresentado na próxima seção. 2.2 Efeito hicote Anteriormente já foi citado que a gestão da cadeia de suprimento é a mais nova concepção no tratamento dos problemas logísticos da atualidade, e que essa abordagem busca a integração entre os processos ao longo da cadeia de suprimento, buscando a coordenação dos fluxos de materiais, do caixa e da demanda. Para tal, os agentes participantes atuam de forma estratégica e integrada, buscando os melhores resultados possíveis em termos de agregação de valor para o consumidor final. Entretanto, tem-se mostrado como um dificultador para tal coordenação alguns aspectos relativos à complexidade e principalmente referentes à variabilidade destes fluxos. (TAYLOR, 2005). Quanto ao último aspecto, a variabilidade ao longo das cadeias de suprimento, dentro da sistemática do SM, um dos assuntos mais discutido na literatura atualmente é relacionado ao efeito chicote (E). Segundo Lee, Padmanabhan e Whang (1997); Metters (1997); hen et al (2000); Fransoo & Wouters (2000), Dejonckheere et al (2003), Portes e Vieira (2006) e Fioriolli (2007) o efeito chicote é um fenômeno derivado da maior variação das ordens de compra comparadas às ordens de vendas, de tal modo que, existe uma distorção amplificada entre a demanda real e a informada à medida que esta informação segue a montante da cadeia de suprimento. Assim, o efeito chicote é um fenômeno sob o qual o desfasamento criado pelo tempo de propagação de informação, ou seja, diferença temporal entre consumo no ponto de venda e chegada dessa informação ao fornecedor provoca um aumento da variabilidade da procura junto ao fornecedor. O E, como é conhecido popularmente o efeito chicote, é um fenômeno que produz graves impactos negativos sobre a regularidade e a estabilidade dos pedidos recebidos em todos os níveis de uma cadeia de suprimento, notadamente nas empresas localizadas mais a montante. De acordo com hen et al (2003), observa-se a ocorrência do E quando a variabilidade da demanda aumenta à medida em que esta avança nos níveis da cadeia, desde o varejista até os fornecedores. Segundo Lee, Padmanabhan e Whang (1997), o termo Bullwhip Effect, denominação original do E, foi cunhado por executivos da Procter & Gamble (P&G) a partir de observações sobre as vendas das fraldas Pampers. Em referência a outras empresas que diagnosticaram o bullwhip effect, o autor Thonemann (2002) aponta que este também foi identificado na rede Wal-Mart, na Hewlet-Packard (HP) e Bristol-Myers Squibb (BMS). No entanto, no mundo acadêmico o primeiro autor a referenciar o E foi Jay Forrester 4

5 (1961) em seu livro Industrial Dynamics, onde desenvolveu uma teoria para simular sistemas complexos e não-lineares. Posteriormente, apoiado nesta teoria Sterman (1989) relatou e evidenciou o efeito chicote em um jogo simulado em cadeias de suprimentos, denominado beer game ou jogo da cerveja. Além destes, diversos economistas também notaram o fenômeno da amplificação distorcida da demanda, à medida que perceberam que a existência de uma variação entre a produção industrial e a variação de vendas. Neste contexto, Lee, Padmanabhan e Whang (1997) citam o nome de alguns economistas, entre os quais Holt et al (1960), Blinder (1982) e Blanchard (1983), enquanto Metters (1997) acrescenta a essa lista os economistas West (1986) e Krane & Braun (1991). A despeito dos primeiros estudos realizados sobre o efeito chicote tem-se que estes indicavam que a amplificação da demanda era causada pela falta de uma análise racional das informações relacionadas com a demanda e pela falta de conhecimento de práticas relacionadas à gestão do inventário e gerenciamento da cadeia de suprimento. ontrapondo-se a esta versão foi publicada uma das mais importantes pesquisas realizadas no escopo do fenômeno do chicoteamento, o estudo desenvolvido por Lee, Padmanabhan e Whang ainda no ano de Tais autores demonstraram através de modelos matemáticos, que as causas da amplificação da demanda ao contrário do que se pensava, derivava de decisões tomadas de maneira racional pelos responsáveis pela sua análise. Neste trabalho, estes autores determinaram com respaldo matemático que as principais causas da ocorrência do efeito chicote derivam de eventos do tipo não-comportamentais, especificamente, atualização da previsão da demanda, pedidos em lote, flutuação do preço e o jogo de racionamento e falta. Diante das graves conseqüências advindas do efeito chicote em termos de eficiência e rentabilidade, um grande número de pesquisas tem sido desenvolvido no âmbito acadêmico, a fim de identificar as causas do bullwhip effect, monetarizar as conseqüências e elaborar métricas que possam quantificar o E. Neste contexto, destacam-se autores como Lee, Padmanabhan e Whang (1997), hen et al (2000), Fransoo e Wouters (2000), Dejonckheere et al (2003), Warburton (2004), Zhang (2005) e mais recentemente Portes e Vieira (2006) Luong e Phien (2007), Ouyang (2007) e Fioriolli e Fogliatto (2007). De um modo geral, as abordagens para quantificação do E podem ser variadas em três grupos: 1- álculo da relação entre variância dos pedidos e a variância da demanda, 2 álculo da relação entre a taxa de pedidos e a taxa da demanda e 3 álculo do quociente entre o coeficiente de variação da demanda gerada por um nível da cadeia de variação da demanda recebida por este mesmo nível. Para efeito desta pesquisa, será apresentado o método desenvolvido pelos autores Fransoo e Wouters (2000), posto que, será a ferramenta de mensuração do efeito chicote utilizada nesta pesquisa. Estes autores procuraram explanar a mensuração do efeito chicote em uma cadeia de suprimento tendo como foco de análise três elos produtivos dentro da cadeia de suprimento composta por dois níveis. (Figura 2). Nível 2 Nível 1 D in2 D in1 Fornecedor Produção Distribuidor D out2 Dout1 FIGURA 1 Fluxos logísticos nos dois elos da cadeia. Fonte: Adaptado de Fransoo e Wouters (2000). Para tal mensuração, os autores consideram o efeito chicote como sendo o quociente entre a variação da demanda a montante pela variação da demanda a jusante do elo estudado. 5

6 A variação refere-se ao desvio padrão da demanda (σ) dividido pela demanda média aritmética (µ). Segundo estes autores, para o cálculo do E consideram-se as demandas como sendo os dados correspondentes à sinalização da demanda que saem de um componente inferior de um determinado nível da cadeia para um componente acima do mesmo nível (D in ). Já os valores das vendas (D out ) são os dados que saem de um componente superior e vai para um abaixo do mesmo nível. Ou seja, D in é o pedido de um membro da cadeia ao membro imediato e D out é o valor dos pedidos atendidos por este membro. Dessa forma, os autores deste modelo qualificam a amplificação da variabilidade da demanda como sendo o quociente entre o coeficiente da variação da demanda gerada em um nível da estrutura e o coeficiente de variação da demanda recebida por este nível, ambos no período correspondente ao lead time. Desta forma, o modelo matemático de mensuração do efeito chicote nas cadeias de suprimento é apresentado nas seguintes equações: E = k = nível da estrutura hierárquica T = lead time (constante) out = E = σ µ σ D in = µ D σ σ out in ( Dout ( t, t + T )) ( Dout ( t, t + T )) ( in ( t, t + T )) ( in ( t, t + T )) [ Dout ( t, t + L) ] µ [ Din ( t, t + L) ] [ Din ( t, t + L) ] µ [ Dout ( t, t + L) ] E 1,k = out,1 in,1 out,2 Din (t, t + T) = demanda recebida durante o lead time Dout (t, t + T) = demanda gerada durante o lead time in,2 out, 3 in,3 L L out, k in, k σ [Din (t, t + T)] = desvio-padrão da demanda recebida durante lead time σ [Dout (t, t + T)] = desvio-padrão da demanda gerada durante lead time µ [Din (t, t + T)] média da demanda recebida durante lead time µ [Dout (t, t + T)] média da demanda gerada durante lead time in = coeficiente de variação da demanda recebida durante lead time out= coeficiente de variação da demanda gerada durante lead time in,k = coeficiente de variação da demanda recebida durante lead time, no nível k out,k = coeficiente de variação da demanda gerada durante lead time, no nível k 3 Procedimentos metodológicos O objetivo desta pesquisa é quantificar o efeito chicote em um recorte da cadeia de suprimentos de bebidas, utilizando para tal a metodologia desenvolvida pelos autores Fransoo e Wouters (2000). Frente a tal pretensão, esta pesquisa apóia-se em um estudo de caso focado em um recorte de uma cadeia de suprimento do segmento industrial de bebidas, e, portanto, (1) (2) (3) (4) (5) 6

7 apresenta um escopo teórico, por sustentar-se na teoria existente sobre o tema explorado, bem como, caráter exploratório, por apóia-se em dados coletados através de uma pesquisa de campo que foram explorados a fim de que fosse possível ao investigador realizar inferências a partir do cenário encontrado. Para tal, utilizou como instrumento de coleta um roteiro de observação desenvolvido previamente pelo pesquisador que foi aplicado em uma entrevista aberta realizada com os gestores responsáveis pela função logística. A pesquisa teve como foco de análise a cadeia de suprimentos de bebidas, notadamente, a de bebidas não-alcoólicas. Esta cadeia específica foi escolhida tendo em vista a importância deste setor industrial na economia do País e da região como indutor de emprego e renda. Ademais, a indústria de bebidas apresenta-se no cenário nacional com um expressivo potencial de crescimento, devido principalmente ao clima propício do País que é um estimulador à ingestão de líquidos. No que tange ao potencial consumidor, por exemplo, de água mineral, o Brasil mostra-se como um mercado em pleno desenvolvimento, uma vez que, ano a ano os níveis de consumo deste produto vêm crescendo. Neste contexto, o Brasil posiciona-se ainda como o sexto maior produtor de água mineral no mundo, com produção aproximada de 3,5 bilhões de litros em Neste período, o consumo per capita, que era de 17,67 litros em 1999 saltou para 24,9 litros em 2001, tendo registrado um aumento de 104% entre 1997 e (ABINAM, 2008). Dentre as métricas existentes na teoria foi escolhido o modelo desenvolvido pelos autores Fransoo e Wouters (2000), por se tratar de uma ferramenta considerada clássica na teoria do Bullwhip Effect. Entretanto, dentre os demais métodos considerados clássicos a metodologia desenvolvida por Fransoo e Wouters (2000) possibilita o cálculo do bullwhip effect de uma cadeia de suprimento utilizando-se para tal apenas um recorte desta, ou seja, apenas três elos. Dessa forma, verificou-se que a métrica desenvolvida por Fransoo & Wouters (2000) era adequada, seja pela conformação com a realidade do pesquisador, que tinha acessibilidade a uma empresa e não a toda sua cadeia de suprimento, quer seja, pela facilidade em termos de quantidade de variáveis de análises e limitações de recursos. Seguindo esta metodologia, as análises realizadas neste artigo contemplam um recorte da cadeia de suprimentos, que representa dois níveis e composto por três elos: um elofornecedor, um elo-produtor e um elo-distribuidor (Figura 1). Para a coleta de dados, o investigador realizou uma pesquisa de campo, através do roteiro de observação através do qual se pretendia obter dados e informações relativas ao 1- omportamento do fluxo logístico (demanda e suprimentos) a montante e a jusante da cadeia de suprimentos; 2- Política de gerenciamento dos estoques utilizada pelas empresas e 3- Política de relacionamento entre os elos da cadeia de suprimento. De posse de tais variáveis, o pesquisador pode determinar quantitativamente o nível de variabilidade do fluxo de demanda a montante e a jusante da cadeia de suprimentos pesquisada, bem como, pode conhecer as políticas e os procedimentos utilizados pela empresa com relação à gestão de suprimentos e com relação aos elos mais próximos dentro da cadeia de suprimentos na qual estava inserida. A partir da exploração destas variáveis, foi realizado um mapeamento do fluxo da demanda que percorria a cadeia de suprimentos analisada, bem como, obteve-se informações que explicavam o cenário encontrado, e que posteriormente, sustentaram as conclusões tecidas à luz da teoria já existente. 4. Análise dos Dados Através das entrevistas realizadas na empresa junto aos gestores logísticos, foram coletados informações e dados referentes à demanda recebida, volume de vendas, de compras de matéria-prima e volume de pedidos realizados junto ao fornecedor. A quantificação dos 7

8 fluxos logísticos que fluem a montante e a jusante (demanda e suprimentos) da cadeia compõem a tabela 1 que apresenta a seqüência histórica do produto, em unidades para o período de fevereiro de 2006 a setembro de Esse histórico refere-se à demanda e as vendas para os dois níveis da cadeia, nível 1 (distribuição-fabricação) e nível 2 (fabricaçãofornecimento). Pelos dados apresentados na tabela 1, observa-se que, existe muita variabilidade nos dados de D out2, principalmente no intervalo compreendido entre (setembro/2006) e (fevereiro/2007). Nesse período, o volume de vendas realizadas pelo fornecedor para a empresa de bebidas oscilou entre zero e unidades, sendo que a média de vendas foi de aproximadamente unidades. Neste mesmo período, observa-se que houve variação na sinalização da demanda para o fornecedor, fato este que, implica na variabilidade dos níveis de compras deste insumo. N de amostras TABELA 1 - Flutuações dos níveis de produção ao longo da cadeia de suprimentos. Período Previsão de Vendas D in 1 Nível 1 Nível 2 Volume de Produção D out 1 Previsão de ompras D in 2 Volume de Vendas D out Através desses dados foi possível mapear o comportamento dos fluxos logísticos para os dois níveis da cadeia de suprimentos. (Figuras 2 e 3). Analisando estas figuras, primeiramente, observa-se que as empresas desta cadeia de suprimentos utilizam a demanda sinalizada pelo elo mais a jusante da cadeia para planejar a carga de produção de suas unidades fabris. Entretanto, observa-se que no nível 2 (figura 3), as curvas representativas dos fluxos logísticos apresentam uma variabilidade mais freqüente e mais intensificada quando comparada às variações que ocorrem nos fluxos do nível 1 (figura 2). Através do gráfico esboçado na figura 3, observa-se a ocorrência de picos e vales com maior intensidade que se apresentam seqüenciados ao longo do tempo na curva de produção no nível 2 da cadeia. Assim, como identificado anteriormente, nesta curva, notam-se períodos em que a produção chegou a zero (setembro/2006, dezembro/2006 e fevereiro/2007), bem como, períodos onde foram registrados os mais altos níveis de compras de matéria-prima por parte da empresa de bebidas (outubro/2006, novembro/2006 e janeiro/2007). Esta acentuada variabilidade pode representar a existência de uma forte variação entre ociosidade e superprodução no elo-fornecedor, característica essa que indica a ocorrência do fenômeno do chicoteamento na cadeia de suprimentos da qual faz parte a empresa de bebidas e a fornecedora de matéria-prima. 8

9 omportamento dos fluxos logísticos - Nível omportamento do volume de produção omportamento do fluxo da demanda FIGURA 2 Demanda e produção para o nível 1. Fonte: Pesquisa Direta (2007) omportamento dos fluxos logísticos - Nível omportamento do volume de produção omportamento do fluxo da demanda FIGURA 3 Demanda e produção para o nível 2.Fonte: Pesquisa Direta (2007) No intuito de observar mais claramente a variação e a amplificação que ocorre nos fluxos da demanda nos dois níveis da cadeia de suprimento foi esboçado o gráfico ilustrado nas figuras 4. omportamento do fluxo da demanda na S omportamento da demanda - nível 1 omportamento da demanda - nível FIGURA 4 Variação do fluxo de demanda na S. Fonte: Pesquisa Direta (2007) Visualizando o gráfico ilustrado na figura 4, é possível observar a amplificação que ocorre na informação da demanda quando esta segue a montante da cadeia de suprimento. Enquanto a demanda do nível 1apresenta menores valores, a demanda representada pela curva do nível 2 apresenta valores bem superiores. Afora isto, observa-se ainda que as variações que ocorrem na demanda do nível 2 são notadamente maiores do que as variações que ocorrem no primeiro elo da cadeia de suprimento. Neste aspecto, visualiza-se que, uma pequena variação na curva da demanda do nível 1 corresponde a uma grande variação na curva da demanda do 9

10 nível 2, de modo que, as variações na curva da demanda no nível 2 apresenta maior variabilidade, sendo estas variações amplificadas. Esta característica em particular no comportamento do fluxo da informação denota a ocorrência do E na cadeia de suprimento. De tal modo, pelas análises realizadas sobre o comportamento dos fluxos logísticos de demanda e de suprimentos que percorrem a cadeia de suprimentos analisada, é possível concluir a nível qualitativo que para o recorte da cadeia de suprimentos analisada há de fato fortes evidências da ocorrência do efeito do chicoteamento no fluxo da demanda à medida que este se propaga a montante da cadeia, fato este que, distorce o fluxo de produtos que em seqüência segue a jusante da cadeia de suprimento. Todavia, a fim de comprovar tal assertiva, aplica-se o modelo matemático de Fransoo e Wouters (2000), de modo que se comprove a ocorrência do fenômeno do chicoteamento, bem como seja quantificado sua intensidade entre os elos e em todo o recorte da cadeia. Os resultados são apresentados na tabela 2. Pelos cálculos apresentados na tabela 2, tem-se que o E para o nível 1 é igual a 1,9296, enquanto que para o nível 2 é igual a 2,7382. De tal modo, determina-se que o efeito chicote para o recorte da cadeia analisada é igual à acumulação da amplificação entre os níveis, ou seja, igual a E= 5,28 (1,9296 * 2,7382). Diante desse resultado, confirma-se a ocorrência do efeito chicote na cadeia de suprimento, uma vez que, quantifica-se este fenômeno entre os três elos da cadeia de suprimento. TABELA 2 - álculo do Efeito hicote na cadeia de suprimentos Variáveis Nível 1 Nível 2 D in1 D out1 D in2 D out2 MÉDIA MENSAL DESVIO PADRÃO in 0,1088 0,2331 out 0,2100 0,6382 E 1,9296 2,7382 E total 5,28 Afora isto, confirma-se o aspecto amplificador que existe no fenômeno do E, uma vez que, observa-se que o grau de variabilidade é maior no nível 2 (2,7382) se comparado ao efeito chicote mensurado para o nível 1 (1,9296). Além disso, este valor do efeito chicote indica a dimensão da acumulação dos níveis de estoques das empresas, notadamente para os elos fornecedores localizados a montante. De modo análogo, para estas empresas, espera-se pelos resultados obtidos, que estas possuam uma capacidade instalada cerca de cinco vezes maior do que a capacidade produtiva necessário para o atendimento da demanda real, além de baixa eficiência produtiva e altos custos operacionais. Níveis da cadeia Nível 1 Nível 2 TABELA 3 - Relacionamento entre os elos da cadeia de suprimentos Políticas e Procedimentos adotados pela empresa Não há uso de métricas ou procedimentos que determinem a demanda de mercado; Não há acompanhamento da demanda, nem atualização da demanda sinalizada. Não há utilização de tecnologias de colaborativas A matéria-prima é comprada em lotes definidos pelo fornecedor; O tempo de ressuprimento é elevado, fazendo com que a empresa mantenha elevado estoque desta matéria-prima; Na maioria dos casos a empresas de bebidas por receio de falta de matéria-prima, emite ordens de compras superiores à sua necessidade de produção. Não há utilização de tecnologias de colaborativas Dentre as informações coletadas junto à empresa, pode-se justificar este grau de amplificação às políticas e procedimentos adotados entre os elos componentes (Tabela 3). 10

11 Pelas informações expostas na Tabela 3, observa-se que, a ocorrência do E, bem como, a intensidade com que estas distorções da demanda ocorrem ao longo dos níveis da cadeia de suprimentos apresenta relação de dependência com o grau de comunicação e compartilhamento de informações acuradas entre os elos da cadeia. Nesse sentido, adequando tais informações com as causas genéricas de Lee, Padmanabhan e Whang (1997), identifica-se que na cadeia de suprimentos analisada não há centralização da demanda nem esforço conjunto para atualização da previsão da demanda, da mesma forma que, com relação à gestão de suprimento, observa-se que a empresa utiliza a política de pedidos em lote e jogo do racionamento e falta, em vista do elevado tempo de ressuprimento e falta de confiança com os demais elos a cadeia. Dessa forma, é possível concluir que o bullwhip effect identificado e quantificado neste artigo deriva do desconhecimento da real demanda de mercado, do alto grau de variabilidade e incerteza da demanda a jusante, fenômenos que são agravados seqüencialmente ao longo à montante da cadeia em função do falho grau de integração e colaboração entre os elos da cadeia. De tal maneira, apesar de não ser citado deliberadamente por Lee, Padmanabhan e Whang (1997), reconhece-se que a falta de integração entre os elos mostra-se como sendo a principal causa do efeito do chicoteamento nas cadeias de suprimentos, posto que, o caráter amplificar possibilitado pelo uso de políticas de suprimento inadequadas só acontece pela falta de conhecimento por parte dos elos da cadeia em relação à real demanda de mercado a ser atendida. Em sendo assim, os resultados desta pesquisa, apesar de apresentar-se como um estudo de caso, endossam os resultados apontados por Lee, Padmanabhan e Whang (1997) quanto às causas do efeito chicote nas cadeias de suprimentos. Todavia, apontam que a causa raiz do efeito do chicoteamento é o baixo nível de integração, comunicação e compartilhamento das informações entre as empresas que compõem a cadeia produtiva. Nesse sentido, os resultados desta pesquisa reforçam os princípios defendidos pela abordagem do SM, que se baseia nas estratégias de colaboração e integração entre os elos da cadeia de suprimentos a fim de reduzir a variabilidade dos fluxos logísticos com vistas a aumentar a eficiência de toda cadeia. 5. onsiderações Finais De acordo com os resultados obtidos é possível concluir que para a cadeia de suprimentos analisada nesta pesquisa foi identificada a ocorrência do efeito da amplificação no fluxo de demanda na medida em que este percorre a cadeia produtiva, do consumidor final ao fornecedor dos insumos primários. Nesse sentido, através do método de Fransoo e Wouters (2000) foi quantificado um E com intensidade de 5,28. Este valor aponta o quão amplificado é o valor da demanda quando este é passado pelas empresas, no processo de planejamento e programação da produção. Afora o registro da ocorrência do efeito chicote, constatou-se ainda por esta pesquisa, que as causas que provocavam do fenômeno do chicoteamento na cadeia de suprimentos analisada adéquam-se as causas apontadas por Lee, Padmanabhan e Whang (1997) quanto às causas do efeito de amplificação da demanda, ou seja, constatou-se que as causas que promovem o efeito do chicoteamento são principalmente a atualização da previsão da demanda, os pedidos em lote e o jogo de racionamento e falta. Todavia, os resultados encontrados na pesquisa apontam que a principal causa do efeito chicote é o desconhecimento sobre a real demanda a ser atendida, bem como, em face da ausência de integração entre os elos e o baixo grau de compartilhamento de informações a despeito da demanda entre as empresas elos que compõem a cadeia de suprimentos, fatos que se confrontam com os princípios do Supply hain Management. 11

12 onclusivamente, pode-se inferir, de posse dos valores quantificados do E, que todos os participantes da cadeia produtiva sofrem reflexos, quer seja na queda da lucratividade, redução dos níveis de serviço, perda de competitividade, elevação do nível global de estoques da cadeia, e principalmente para os elos localizados a montante da cadeia de suprimentos deva haver uma dificuldade adicional na atividade de gestão, notadamente, no planejamento da capacidade e da produção. Referências BOWERSOX, D., LOSS, D. Logistical management: the integrated supply chain process. New York: MacGraw-Hill, HEN, F et al. Quantifying The Bullwhip Effect in a Simple Supply hain: The impact of Forecasting, Lead Times and Information. Management Science, vol. 46, p , HOPRA, S.; MEINDEL, P.. Gerenciamento da cadeia de Suprimentos: estratégia, planejamento e operação. São Paulo: Pearson, HRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos: estratégias para a redução de custo e melhoria dos serviços. São Paulo: Pioneira, DEJONKHEERE, J. et al. The impact of information enrichment on the Bullwhip effect in supply chains: A control engineering perspective. European Journal of Operational Research, p. 1-24, FERREIRA, K. A. et al. Logistics and electronic information interchange in automotive and food companies. Revista Produção, vol.15, no.3, p , Sept./Dec FIORIOLLI, J.. Modelagem matemática do efeito chicote em cadeias de abastecimento. Tese de doutorado da UFRGS: Porto Alegre, FRANSOO, J..; WOUTERS, M. J. F.. Measuring the bullwhip effect in the supply chain. International Journal of Supply hain Management, p , LAMBERT, D. M.; et. al. Supply hain Management: implementation is sues and research opportunities. International Journal of Logistics Management, p. 1-19, v.9, nº 2, LEE, H.L PADMANABHAN, V. e WHANG, S. The bullwhip effect in supply chains. Sloan Management Review, Spring, p , LUONG, H. T. & PHIEN, N. H. Measure of bullwhip effect in supply chains: The case of high order autoregressive demand process. European Journal of Operational Research, 183, p , METTERS, R. Quantifying the bullwhip effect in supply chains. Journal of Operations Management, v. 15, n. 2, , Maio OUYANG, Y.. The effect of information sharing on supply chain stability and the bullwhip effect. European Journal of Operational Research, Vol. 182, Issue 3, Pag , POIRIER,..; REITER, S. E. Supply chain optimization. San Francisco: Berret-Koehler, PORTES, A. N. e VIEIRA, G.E.. The impact of vendor managed inventory (VMI) on the bullwhip effect in supply chains. Anais do Third International onference on Production Research Americas Region 2006 TAYLOR, D. A. Logística na cadeia de suprimento: uma perspectiva gerencial. Pearson: São Paulo, THONEMANN, U.W. Improving supply-chain performance by sharing advance demand information. European Journal of Operational Research. 142, pag , WARBURTON, R. D. H. An analytical investigaton of the bullwhip effect. Production and Operations Management, v. 13,n. 2, p , ZHANG, X.. Delayed demand information and dampened bullwhip effect. Operations Research Letters, Volume 33, Issue 3, Pag ,