UTILIZANDO DINÂMICA DE SISTEMAS PARA SIMULAÇÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS DE UMA EMPRESA DE ALIMENTOS

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 UTILIZANDO DINÂMICA DE SISTEMAS PARA SIMULAÇÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS DE UMA EMPRESA DE ALIMENTOS Gustavo Henrique da Costa Oliveira (PUC) gustavo.oliveira@rla1.pucpr.br EDSON LUIZ DE CAMARGO (PUC) elcamarg@hotmail.com Este trabalho buscou simular o comportamento de parte de uma determinada cadeia de suprimentos, utilizando Dinâmica de Sistemas. Especificamente, focou-se o planejamento da produção, administração dos níveis dos estoques e a transferência dde um determinado semielaborado entre as plantas industriais. Este estudo baseou-se em dados coletados em uma empresa de alimentos, que foram transformados mantendo a proporcionalidade das relações entre eles. Na construção do modelo utilizou-se o software Vensim, e os resultados obtidos comprovaram a eficácia da metodologia de dinâmica de sistemas como ferramenta para simulação e, assim, auxiliar na coordenação de cadeias de suprimentos. Palavras-chaves: Dinâmica de Sistemas, Cadeia de Suprimentos, Efeito Chicote

2 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de Introdução Em geral, as empresas procuram diferenciar-se de seus concorrentes, seja para apresentar uma vantagem competitiva, seja para manter-se no mercado. Muitas empresas voltaram sua atenção para a cadeia de suprimentos, ao buscar reduzir custos, melhorar os processos, melhor atender ao pedido de um cliente. No entanto é preciso saber que qualquer decisão tomada em alguma etapa da cadeia de suprimentos não será isolada, pois apresentará consequências e irá afetá-la em outras etapas também, podendo trazer prejuízos. Neste sentido, Bowersox & Closs (21) afirmam que, quando as operações logísticas estão fortemente integradas e são consideradas uma competência-chave, elas podem servir como base para obtenção de vantagens estratégicas (p.36). Ou seja, na cadeia de suprimentos é importante que as decisões sejam integradas, e não tratadas isoladamente. Portanto, a gestão da cadeia de suprimentos deve adotar medidas para visualizar a cadeia como um todo, levando em conta os impactos que determinadas decisões podem causar em todas as etapas da cadeia. Por outro lado, a intervenção direta nos sistemas pode agravar a situação. Uma solução é fazer uso de simulações de sistemas, imitando o mundo real em um ambiente controlado. Sendo assim, destaca-se a metodologia de Dinâmica de Sistemas, que pode ser entendida como uma ferramenta para construir modelos e realizar simulações, com o objetivo de dar subsídios para a tomada de decisões a partir destas simulações. Desta forma, a metodologia de Dinâmica de Sistemas vem sendo aplicada em diversas áreas. Especificamente na área de estratégia empresarial, essas simulações podem fornecer um entendimento da interação das políticas operacionais da empresa com sua cadeia de suprimentos. Vários estudos abordaram a utilização de Dinâmica de Sistemas, como Towill (1982), Disney et. al (2). Estes estudos têm em comum a utilização de estruturas pré-definidas como base para modelagem de cadeias de suprimentos. Estes estudos inspiram novas pesquisas na área de Dinâmica de Sistemas, a fim de examinar minuciosamente outros contextos e de responder a novas questões. Este trabalho aborda aspectos relacionados ao comportamento de parte de uma determinada cadeia de suprimentos, utilizando Dinâmica de Sistemas como uma ferramenta auxiliar na administração dos níveis de estoques. Especificamente, a estrutura modelada neste trabalho procura simular o planejamento da produção, administrar níveis dos estoques e transferência de um determinado semi-elaborado entre as plantas industriais. Esta estrutura pode apresentar semelhanças com outras estruturas já definidas na literatura (IOBPCS - Inventory and order based production control system, por exemplo), mas seu foco é a cadeia de suprimentos analisada, considerando suas especificidades. O presente artigo está dividido conforme descrito a seguir: no item 2, a importância de Dinâmica de Sistemas na cadeia de suprimentos, incluindo o efeito chicote. No item 3, aspectos da modelagem de uma determinada cadeia de suprimentos. No item 4, são apresentados os resultados da simulação, ilustrando aspectos da cadeia de suprimentos abordada. Finalmente, no item 5, são registradas as conclusões do artigo. 2

3 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de Dinâmica de Sistemas na Cadeia de Suprimentos Uma cadeia de suprimentos abrange um sistema de empresas que podem estar contidas geograficamente em uma mesma unidade ou em locais separados. A cadeia de suprimentos normalmente é caracterizada por fluxos de materiais e bens, e um fluxo de retorno de informações, visando atender e dar suporte ao pedido de um cliente. Neste ciclo estão todas as etapas ligadas direta ou indiretamente a este pedido, desde fornecedores até os clientes. Neste sentido, Ballou (26) afirma que a Logística/Cadeia de Suprimentos é um conjunto de atividades funcionais (transportes, controle de estoques, etc.) que se repetem inúmeras vezes ao longo do canal pelo qual matérias-primas vão sendo convertidas em produtos acabados, aos quais se agrega valor ao consumidor (p.29). Diante disso mostra-se essencial a coordenação da cadeia de suprimentos, que implica em considerar a relação entre todas as etapas. Decisões isoladas em uma etapa podem melhorar seus custos, mas comprometer o resultado de toda a cadeia. A entrada de um pedido tem diferentes percepções em cada etapa da cadeia de suprimentos. Por exemplo, a variabilidade da demanda do distribuidor para o atacadista não será a mesma do atacadista para a empresa produtora, e da empresa produtora para seus fornecedores. Esta variabilidade é conhecida como efeito chicote (Bullwhip effect). As ações da coordenação da cadeia de suprimentos devem considerar o efeito chicote visando minimizar rupturas de estoques, super-estocagem, aumento de custos, e outros problemas. Uma cadeia de suprimentos mostra-se um sistema dinâmico, pois apresenta uma relação entre a saída e a entrada de informações, num sistema de malha fechada (feedback). Um sistema de malha fechada, além de estabelecer uma relação entre a saída e a entrada, realimenta a entrada de modo a minimizar o erro e corrigir a saída do sistema ao valor desejado. A Dinâmica de Sistemas, inicialmente denominada Dinâmica Industrial, surgiu na década de 196, abordada por Forrester (ANGERHOFER AND ANGELIDES, 2). Towill (1996) afirma que Dinâmica de Sistemas é uma metodologia poderosa para predizer e priorizar métodos de re-engenharia da cadeia de suprimentos, a fim de realçar a visualização em perspectiva de todos os elos da cadeia. Este autor aponta como consequência de usar Dinâmica de Sistemas na cadeia de suprimentos o fato de podermos gerar e adicionar insights no comportamento de sistemas dinâmicos, e particularmente em relações causais subjacentes. Este novo conhecimento é explorado na melhoria de projetos, robustez e efetividade operacional de tais sistemas. A modelagem de Dinâmica de Sistemas está fortemente representada por processos de realimentação, que, considerando estoques, fluxo dos processos e atrasos (delays), determina a dinâmica do sistema (STERMAN, 2). Há abordagens diferentes para o processo de modelagem em Dinâmica de Sistemas. Por exemplo, o grupo Cardiff desenvolveu sua própria metodologia para a modelagem e reengenharia de cadeias produtivas (TOWILL, 1996). Esta metodologia divide o processo de modelagem e simulação em uma fase qualitativa e outra quantitativa. Ao utilizar o método de Dinâmica de Sistemas, encontramos várias estruturas disponíveis para modelagem de controle da produção. As estruturas abaixo são relacionadas por Sarimveis et. al (27). IBPCS - Inventory based production control system IOBPCS - Inventory and order based production control system 3

4 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 VIOBPCS - Variable inventory and order based production control system APIOBPCS - Automatic pipeline, inventory and order based production control system APVIOBPCS - Automatic pipeline, variable inventory and order based production control system A estrutura do modelo apresentado neste trabalho aproxima-se da estrutura da família do modelo IOBPCS. Esta estrutura, segundo Towill (1982), é baseada em três parâmetros: tempo de produção, tempo de ajuste de inventário e ajuste da demanda. 3. Aspectos da Modelagem da Dinâmica de Sistemas em certa Cadeia de Suprimentos Uma empresa do ramo de alimentos apresenta, em seu processo produtivo, duas plantas industriais, designadas aqui como Produtora e Consumidora. A planta Produtora trata da produção de um semi-elaborado que é a base para os produtos acabados na planta Consumidora. É relevante informar que os dados utilizados nesta simulação e citados abaixo são fictícios, porém são proporcionais em suas relações, pois foram transformados a partir da realidade da empresa. Esta simulação abrangeu um período total de 52 semanas, e os parâmetros utilizados estão descritos a seguir. A utilização da capacidade de produção das duas plantas é determinada por dois fatores: pela demanda prevista e pela capacidade de estocagem em cada planta. A planta Produtora tem capacidade de produção utilizada de 4 unidades por semana, e limite de estocagem de 1.2 unidades. Na planta Consumidora, estoca-se até 35 unidades. A demanda prevista apresenta sazonalidade. Na planta Consumidora foram consumidas 13 unidades na 1ª semana, 23 unidades por semana da 2ª até a 15ª semana, e da 41ª até a 52ª semana. Da 16ª até a 4ª semana, consomem-se 17 unidades. Cada lote de produção de semi-elaborado na planta Produtora permanece uma semana retida em análise. Somente após este período fica disponível no estoque, a fim de ser transferido para a planta Consumidora. Por sua vez, até estar disponível para consumo, perde-se mais uma semana em transporte e em outra análise. Historicamente, a planta Consumidora apresenta uma perda que varia até 2% no processo de consumo, transporte e análise do semi-elaborado. Por outro lado, perdas no processo produtivo da planta Produtora não são relevantes nesta simulação, pois a produção programada sempre deve ser atingida, independentemente das perdas neste processo. 4

5 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 Figura 1 Foi, portanto, simulado o comportamento dinâmico desta cadeia de suprimentos a partir da produção de semi-elaborado até seu consumo na fabricação de produto acabado. Nesta simulação foi utilizado o software Vensim, que é uma ferramenta para simulação e análise. A figura 1 apresenta o modelo realizado. 4. Resultados da Simulação A seguir faz-se a comprovação da eficácia da metodologia de dinâmica de sistemas através do modelo apresentado na Figura 1. Este modelo visa atender a demanda de semi-elaborado utilizado pela planta Consumidora, simulando desde a fabricação deste item na planta Produtora, a transferência entre as plantas industriais e a administração de estoques dessas plantas. A entrada de ordem de produção, conforme gráfico da figura 2 é acionado assim que o estoque da planta Produtora (figura 4) atinge um determinado ponto de ressuprimento. 4 Ordem de Produção Ordem de Produção : Current Figura 2 A figura 3 representa o inventário WIP (Work In Process), que caracteriza a relação entre a produção, período de análise e a saída do item do estoque da fábrica, disponibilizando o 5

6 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 mesmo para transferência e consumo. Comparando com o gráfico de Ordem de produção (figura 2) pode-se verificar a diferença de uma semana entre a entrada da ordem de produção e a disponibilização do semi-elaborado para transferência e consumo. 4 Inventário WIP Inventário WIP : Current Figura 3 O gráfico da Figura 4 demonstra as relações de entrada e saída de semi-elaborado no estoque da Expedição da planta Produtora. Neste processo observa-se que o atendimento é eficaz, não apresentando rupturas de estoque nem superestocagens, dentro dos limites de armazenamento. 1, Inventário Semi-elaborado planta produtora "Inventário Semi-elaborado planta produtora" : Current Figura 4 Os gráficos da Figura 5 demonstram o lead time que ocorre na transferência de produtos da planta Produtora para a planta Consumidora. O primeiro gráfico, que representa os carregamentos na Expedição localizada na planta Produtora, tem as mesmas quantidades de entradas no Almoxarifado localizado na planta Consumidora' descontando a perda neste processo de transferência, porém sempre com o retardo de uma semana, caracterizando o efeito chicote. 6

7 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 Expedição Almoxarifado Expedição : Current Almoxarifado : Current Figura 5 A Figura 6 tem o objetivo de representar a variação de estoque da planta Consumidora e do estoque total das duas plantas. O primeiro gráfico, que apresenta as variações de estoque de semi-elaborado na planta Consumidora, não demonstra rupturas ou superestocagens. O segundo gráfico, que apresenta a soma dos estoques das duas plantas, demonstra que o modelo é eficiente no planejamento para atendimento da demanda, obedecendo as limitações de estocagem. 4 Inventário Inventário Semi-elabora planta consumidora planta consumidora 2, Inventário Semi-elaborado TOTAL 3 1,5 2 1, Inventário planta consumidora : Current "Inventário Semi-elaborado TOTAL" : Current Figura 6 Na figura 7 observamos a demanda prevista e a produção planejada para atendimento desta demanda, respeitando os níveis dos estoques. A soma da demanda prevista no período é apenas 7% menor do que a produção no período. 7

8 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 4 Demanda prevista 4 Produção Demanda prevista : Current Produção : Current Figura 7 O modelo simulado mostrou-se eficiente, pois analisando os gráficos dos inventários das duas plantas comprovou-se que o planejamento da produção do semi-elaborado ficou adequado para atendimento da demanda e manutenção dos níveis de estoques. 5. Conclusões Este trabalho teve como objetivo abordar aspectos relacionados ao comportamento de parte de uma determinada cadeia de suprimentos, utilizando Dinâmica de Sistemas como uma ferramenta auxiliar na administração dos níveis de estoques. Esta simulação partiu da modelagem de uma cadeia de suprimentos sem utilização de uma estrutura pré-definida. Especificamente, a estrutura modelada neste trabalho procurou simular o planejamento da produção, administrar níveis dos estoques e transferência de um determinado semi-elaborado entre duas plantas industriais. Através da simulação foi possível visualizar a cadeia de suprimentos e calibrar o modelo a fim de otimizar o processo identificando possíveis rupturas, superestocagens, lead time de tranferência e os volumes que deveriam ser transferidos em cada semana entre as plantas industriais. Desta forma, o modelo mostrou-se eficiente, e evidenciou a importância da utilização da Dinâmica de Sistemas na simulação de cadeias de suprimentos. Referências ANGERHOFER, B.J.; ANGELIDES, M.C. System dynamics modelling in supply chain management: research review. Proceedings of the 2 Winter Simulation Conference, 2, p BALLOU, R.H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial. Porto Alegre: Bookman, 26. BOWERSOX, D.J.; CLOSS, D.J. Logística empresarial: o processo de integração da cadeia de suprimento. São Paulo: Atlas, 21. DISNEY, S. M.; NAIM, M. M. ; TOWILL, D. R. Genetic algorithm optimization of a class of inventory control systems. International Journal of Production Economics, v. 68, p , 2. 8

9 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Salvador, BA, Brasil, 6 a 9 de outubro de 29 STERMAN, J. Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world. McGraw-Hill Higher Education, 2. SARIMVEIS, H. et al. Dynamic modeling and control of supply chain systems: A review. Computers and Operations, Research, 27. TOWILL, D. R. Dynamic analysis of an inventory and order based production control system. International Journal of Production Research; v. 2; p , TOWILL, D. R. Industrial dynamics modelling of supply chains. Logistics Information Management, v. 9, n. 4, p ,