GERENCIANDO UMA CADEIA DE SUPRIMENTOS UTILIZANDO A DINÂMICA DE SISTEMAS

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1 GERENCIANDO UMA CADEIA DE SUPRIMENTOS UTILIZANDO A DINÂMICA DE SISTEMAS Felipe Akira Sasaki (PUC-PR) akira.eps@terra.com.br Gustavo Henrique da Costa Oliveira (PUC-PR) gustavo.oliveira@rla1.pucpr.br Humberto Xavier de Araujo (PUC-PR) humberto.araujo@pucpr.br Patrícia Alcantara Cardoso (PUC-PR) patricia@cardoso.com Eduardo de Oliveira Pacheco (Radial) edupache@terra.com.br Hoje, alguns termos vêm se tornando comum no vocabulário das pessoas. Termos como crise e mudanças, os quais representam um horizonte de possibilidades para alguns e ameaça para outros, pois, traz consigo a insegurança devido às novas ddemandas impostas aos planejadores de empresas criando um grande desafia a administração da organização. Como conseqüência um do outro, num cenário em crise, para ajustá-lo, deve-se efetuar mudanças. No passado, as mudanças aconteciam lentamente, e, portanto, eram mais fáceis de serem assimiladas. Hoje, devido à aceleração tecnológica e à velocidade das informações, essas mudanças vêm acontecendo em maior velocidade que acaba gerando transtornos, pelo fato na diminuição em assimilar a mudança. Hoje, consegue-se notar também um ciclo de dependências entre as pessoas, organizações e sociedades, pois o mundo está mais interconectado. Esta interdependência gera um aumento na possibilidade de existir uma crise. Todo meio empresarial é um meio de relacionamento com alto grau de interdependência. Tratando a interdependência nesse cenário, o tema cadeia de suprimentos surge. Numa visão passada, a preocupação de cada empresa era somente seu cliente imediato e não com seu cliente final. Decisões tomadas pelas empresas que afetavam todo o restante não eram importantes. Com uma visão mais sistêmica, passou-se a ver a empresa como um membro de uma cadeia. Decisões tomadas por esta empresa, assim como sua influência no restante da cadeia, pode acarretar problemas. Para enxergar o sistema como um todo destacando suas variáveis que o influenciam, ou seja, compreender melhor as percepções obtidas do sistema destaca-se a metodologia de análise dinâmica de sistemas. A dinâmica de sistemas é uma técnica baseada na modelagem matemática e no pensamento sistêmico, que tem como objetivo analisar as respostas de um sistema dinâmico que ao aplicarmos ao gerenciamento de uma cadeia de suprimentos

2 podemos gerar critérios num comportamento dinâmico e particularmente, nas essências causais das relações com objetivo de compreender e interpretar sua natureza, melhorando seu desempenho resultando numa maior competitividade. Palavras-chaves: Dinâmica de Sistemas, Cadeia de Suprimentos, Efeito Chicote 2

3 1. Introdução A busca pelas empresas por maior rapidez, reduções de custos, maior flexibilidade, diminuição do tempo de atendimento do pedido, melhoria da resposta ao cliente, adentrar em novos mercados e obter maior retorno sobre investimentos são pressões crescentes, segundo (BALLOU, 1995), e representam um novo diferencial competitivo na economia globalizada. A busca pelo sucesso perante a concorrência, para obter vantagens competitivas, elas buscam reduzir custos, melhorias no atendimento ao cliente, qualidade e inovação. Apresentando seu produto/serviço no lugar certo e na hora cera, conseguem agregar maior valor ao produto ao longo de sua cadeia de suprimentos. Um fator para a concretização deste objetivo é apresentar um bom gerenciando a cadeia de suprimentos (Supply Chain Management SCM). A gestão da cadeia de suprimentos é a atividade de coordenar e integrar todas as atividades da cadeia de suprimentos de forma estratégica dentro de um processo integrado (onde todos os membros possuam diretrizes, planos e objetivos macros em comum (BARREIROS, 22)). O foco principal nos estudos de cadeias de suprimentos apresenta, em sua grande maioria, uma visão global do sistema, buscando avaliar as conjunções e interferências entre os processos que estão envolvidos. Para realizar este tipo de análise, de conseguir enxergar o sistema como um todo e destacar as variáveis que o influenciam, ou seja, compreender melhor as percepções obtidas do sistema destaca-se a metodologia de análise denominada dinâmica de sistemas. (ACKOFF, 1981 e DENNIS, 27). A dinâmica de sistemas é uma técnica baseada na modelagem matemática e no pensamento sistêmico, que tem como objetivo analisar as respostas de um sistema dinâmico para compreender e interpretar sua natureza e melhorar seu desempenho. A aplicação dos conceitos de dinâmica de sistemas também é utilizada para estudar práticas de negócios e validar a medida de desempenho de uma corporação. Neste trabalho, será abordado o relacionamento de ambientes produtivos proposto por (TOWILL, 1982), o IOBPCS (Inventory and Order Based Production Control System) em cadeias de suprimentos. Nele, consegue-se uma análise do sistema dinâmico através do fluxo de material (Produção, Nível de Estoque e Vendas) e do fluxo de informação (demanda, política de estoque, etc.). 2. Cadeia de Suprimentos e Dinâmica de Sistemas A adoção da visão de cadeia de suprimentos acabou com o espaço para que determinada empresa procure atingir, isoladamente, metas e objetivos diferentes das de seus clientes e fornecedores (SHANK e GOVINDARAJAN, 1997). Uma cadeia de suprimentos pode ser considerada uma rede de empresas, localizadas no mesmo local ou não, onde suas atividades são realizadas coletivamente com uma meta em comum, o fornecimento de produtos ao cliente final. O êxito de uma cadeia de suprimentos depende da coordenação dos fluxos de informação, material e decisões entre as empresas, onde apresentam problemas complexos devido às dimensões da cadeia, formas de gestão de cada parceiro e as formas de comunicação que são utilizadas. A cadeia de suprimentos engloba todas as atividades (transformação, transporte, etc.) que 3

4 inicia no instante do recebimento da matéria-prima (MP) até a entrega ao consumidor final conforme (LUMMUS & VOKURKA apud BUOSI E CARPINETTI, 24). (FURLANETO, 22) destaca ainda o uso de sistemas de informações com objetivo de monitorar essas atividades. O conceito: Supply Chain Management é uma forma integrada de planejar, controlar e otimizar o fluxo de bens ou produtos, informações e recursos, desde os fornecedores até o cliente final, administrando as relações na cadeia logística. Conforme RODRIGUES (1997), assim, as instituições que optarem pelo SCM terão motivos que irão fazer diferenças em relação às outras empresas, pois estarão em sincronismo com a cadeia produtiva, não criando estoques desnecessários, gerando baixos custos de produtos e conseqüentemente aumento na satisfação dos clientes quanto a preço e disponibilidade. O desenvolvimento das cadeias de suprimentos se deve ao fato nos anos 7 e 8, as fábricas japonesas de automóveis administravam o fornecimento de insumos além dos simples relacionamentos com os fornecedores diretos, conforme (COX, 21). Sobre a Dinâmica de Sistemas, (VASSIAN, 54) publicou um dos primeiros trabalhos de análise do comportamento dinâmico de sistemas em relação à gestão de estoque. Em seu trabalho ele elabora um algoritmo para controlar o estoque sob o ponto de vista de controle de servomecanismos. Sendo o ambiente produtivo e armazenagem serem modelados utilizando equações diferenciais e sob a hipótese do sistema apresentar mudanças de estado em intervalos de tempos fixos (novas informações através de novos dados, posição atual de estoque), foi proposta uma nova estratégia de controle. Surge o termo Dinâmica Industrial (Dynamic Industrial) na década de 6, proposto por J. W. Forrester (FORRESTER, 1961) onde ele aborda os problemas de sistemas de operações encontrados e utiliza modelos matemáticos para analisar esses problemas. Neste modelo ele analisa a interação entre os fluxos de informação e materiais. Após a década de 7, o tema ficou conhecido como Dinâmica de Sistemas (System Dynamics - SD) como em (TOWILL, 1982) (TOWILL & DEL VECCHIO, 1994) (KATHOR & DESHMUKH, 22). A dinâmica do sistema é um método para estudar o mundo ao nosso redor. Ao contrário de outros cientistas, que estudam o mundo, separando-o em partes menores, os estudiosos de SD olham coisas como um todo. O conceito central à dinâmica do sistema está compreendendo como todos os objetos em um sistema interagem um com o outro, conforme o MIT SDEP (System Dynamics in Education Project, 2). A dinâmica de sistemas é uma aplicação de conceitos de feedback em sistemas produtivos, envolvendo desde estudos de sua estrutura até as políticas de decisão estratégica de um ambiente produtivo através do estudo e simulações do comportamento das equações as quais descrevem o comportamento dinâmico do sistema produtivo. (PACHECO 25). A técnica baseia-se na análise do comportamento dinâmico do sistema ao longo dos n níveis de uma cadeia de suprimentos, por exemplo; através de seus sinais de entrada (inputs), perturbações e incertezas que existem em todos os sistemas. Neste tipo de modelo podemos aplicar decisões, pois aprendemos a ter uma visão do todo, a fim de verificar sua influência numa determinada variável que, dependendo da resposta irá determinar reações futuras num ciclo de feedback. Como conseqüência de aplicar a dinâmica de sistemas numa cadeia de suprimentos, podemos gerar critérios num comportamento dinâmico e particularmente, nas essências causais das 4

5 relações. Resultado disto tem-se um aumento no desempenho do negócio (um ponto diferencial perante a concorrência). Uma forma típica de notar isso é na velocidade na apresentação de novos produtos, no controle de estoque e na satisfação do cliente. Ambientes produtivos do tipo IOBPCS pode ser analisado sob a ótica da SD (TOWILL, 1982), pois ele pode ser definido como um sistema onde a Ordem de Produção é uma função entre a Demanda Prevista e a diferença entre um valor de referência de estoque e o estoque no instante atual. Esta informação é passada ao chão-de-fábrica para Produção, que apresenta o lead times de produção, e após é estocado (conforme a figura abaixo). Figura 1 IOBPCS modelado a partir da visão de Dinâmica de Sistemas (TOWILL & DEL VECCHIO, 1994) e (KHATOR & DESMUKH, 22) abordam a análise para a cadeia de suprimentos. Estes trabalhos abordam o fenômeno da amplificação da demanda ao longo da cadeia de suprimentos, efeito conhecido como bullwhip effect (efeito chicote - é a distorção da informação da demanda que ao longo da cadeia de suprimentos, os valores dos pedidos para o fornecedor são amplificados em relação aos valores obtidos pelo vendedor. Isto acontece devido à distribuição da informação não acontecer de forma adequada a todos os elos da cadeia de suprimentos). Forrester (1961) estudou a produção e a distribuição de uma SC usando um modelo computacional. Em seu modelo, ele considerou quatro elos: varejista, distribuidor, estoque e fábrica. Ele demonstrou que introduzindo uma pequena perturbação, um aumento de demanda no nível do cliente, a demanda era amplificada assim que era transmitida a nível upstream da SC. Não fazia somente a demanda aumentar, mas os níveis de estoque também diminuíam com uma forte amplitude cadeia abaixo. O estoque também demorou em reverter à pequena oscilação. Esses trabalhos validam o uso da SD na redução deste efeito entre os elos. As principais causas do efeito chicote são (Vieira et al., 23): Atualização constante da previsão de demanda: o surgimento deste efeito acontece quando o varejista realiza seus pedidos com base em sua previsão atualizada. A resultante para esta ação é a perda de visão do fabricante em relação a verdadeira demanda do mercado. Planejar a produção com base na distorção do sinal da demanda é ineficiente. O efeito da distorção é amplificado com o aumento do número de intermediários no canal de distribuição. Lote de Pedidos: Quando esta política apresenta incertezas, a colocação aleatória de pedidos causa dificuldades aos fornecedores ao avaliarem suas previsões de demanda 5

6 futura e como conseqüência, os lotes de pedidos podem ser superdimensionados (Diaz & Pires, 23). Jogo de Racionamento: os pedidos do varejista ao fabricante não coincidem com as necessidades imediatas de consumo do varejo. Um dos motivos ocorre devido à auto proteção dos varejistas contra a escassez imaginária. Flutuação dos Preços: promoções e descontos gerados pelos fabricantes e distribuidores direcionam para uma flutuação de preço, resultando numa elevação de consumo dos clientes o qual não reflete as suas necessidades imediatas. Conseqüentemente a quantidade comprada é maior que a necessária. Com o término das promoções, a tendência é uma diminuição brusca nas compras durante certo período, causando grandes flutuações na produção e nos estoques distribuídos ao longo da cadeia de suprimentos (Diaz & Pires, 23). 3.IOBPCS Um modelo do tipo IOBPCS apresenta três parâmetros fundamentais. Um deles trata do tempo de atraso (delay) da produção. De fato, este atraso deve variar muito devido à variedade de problemas comumente encontrados sob os processos manufatureiros (TOWILL, 1982). O autor afirma que estas incertezas podem ser evitadas com o uso apropriado do feedback loop que detecta e opera sob as variações do estoque. Este tipo de sistema é reconhecido pela sua eficiência em relação aos controles sob o sistema de produção. Para o perfeito funcionamento deste tipo de sistema, o comportamento dinâmico de suas partes deve ser compreendido. Neste tipo de sistema produtivo, ele é modelado por equações diferenciais (Transformada de Laplace nas equações e sinais) em tempo contínuo. Este tipo de ambiente pode-se definir como um sistema a qual a ordem de produção é uma função da demanda prevista e a diferença entre o objetivo de estoque e o estoque atual. A fase de produção é modelada por um atraso (delay) que representa o lead time de produção. O criador do modelo deve decidir o tipo de estoque de segurança (se ele adota um valor fixo ou um múltiplo da média de vendas) e o tipo de política (política de demanda, estoque ou pipeline) em favor da otimização do sistema respeitando os objetivos de desempenho (em favor da elaboração de um sistema baseado no IOBPCS, deve-se preocupar com dois aspectos): uma boa taxa de recuperação do estoque e a tendência de correção em resposta a alterações na demanda minimizam os riscos de stock-outs. O outro é atenuar o efeito da variação da demanda sob a produção minimiza custos de produção que aumentam quando há uma rápida variação na demanda. As demonstrações matemáticas e modelo utilizando o formato de blocos podem ser visto em (PACHECO, 24). 4. Análise de uma Cadeia de Suprimentos Analisando a figura 1, observamos quem são os elementos de entrada e saída do sistema. Os sinais de entrada são: o estoque desejado, a demanda. Neste sentido, dois sinais de saída são relevantes, a posição de estoque e a ordem de produção (que representa a demanda dependente para o próximo nível da cadeia de suprimentos). Neste trabalho, o objetivo 6

7 principal é a análise da sensibilidade da demanda de produtos para o próximo nível da cadeia de suprimentos em função dos sinais de entrada de estoque e ordem de produção. Para realizar as simulações será utilizado o software Vensim. Ele é uma ferramenta de modelagem visual que permite desenvolver, documentar, simular e analisar modelos de sistemas dinâmicos. Supondo a Demanda de o mercado ser um sinal do tipo degrau, onde durante as 15 primeiras semanas apresenta um valor constante de 5 produtos e após a 16ª semana apresenta um acréscimo de 1 componentes, tornando-se constante em 15 produtos. A política de estoque de segurança (Estoque Desejado) é de 6 produtos. O horizonte de tempo utilizado foi de 5 semanas. O Estoque apresenta um valor inicial igual ao Estoque Desejado (6). Considerando o Tempo de Consumo (Ta) igual a 1., o Tempo de Ajuste de Estoque (Ti) igual a 6.5 e o Lead Time Produtivo (Tp) igual a 3.5 obtemos o seguinte comportamento: 6, Demanda/Estoque/Ordem 3, -3, -6, Demanda : Current Estoque : Current Ordem de Produção : Current Figura 2 Resultado da Simulação com 1 Elo Verificando o comportamento da cadeia acima podemos verificar uma ruptura de estoque durante a 2ª semana e na 17ª semana. A ruptura maior acontece após a 15ª semana devido ao aumento na demanda causado pelo maior consumo do mercado. Somente após a 3ª semana a cadeia consegue atender novamente o mercado. Os impactos causados durante esta quebra de estoque pode causar a perda de competitividade da empresa perante seus concorrentes. Quem irá determinar o impacto à empresa será o cliente, onde ele poderá adotar a postura de poder receber estes produtos após o prazo estabelecido ou não. Se adotarmos os mesmos valores em três IOBPCS s interligados (conforme figura 3), simulando uma cadeia de suprimentos de três elos teremos: 7

8 Figura 3 IOBPCS de 3 Elos 1, Estoques 4, Demanda Prevista 6, Ordem de Produção -1, Estoque Atual Distribuidor : Current2 Estoque Atual Fabricação : Current2 Estoque Atual Varejista : Current Demanda Prevista : Current2 Demanda Prevista Distribuidor : Current2 Demanda Prevista Fabricação : Current Ordem de Produção Distribuidor : Current2 Ordem de Produção Fabricação : Current2 Ordem de Produção Varejista : Current2 Figura 4 Resultado de Simulação com 3 Elos Neste tipo de modelo pode-se perceber uma amplificação na demanda e consegue-se acompanhar o efeito nos estoques de cada elo e na ordem de produção. Percebe-se que a quebra de estoque do elo próximo ao cliente (Varejista) causa uma quebra de estoque em cadeia, o qual sofre uma amplificação também. Ou seja, qualquer política tomada pelo Varejista afeta e amplifica durante o restante da cadeia como podemos observar ao aumentar o Ta de 1. para 7.5. Como se pode observar na figura 5: 8, Estoques 4, Demanda Prevista 4, Ordem de Produção -8, Estoque Atual Distribuidor : Current2 Estoque Atual Fabricação : Current2 Estoque Atual Varejista : Current Demanda Prevista : Current2 Demanda Prevista Distribuidor : Current2 Demanda Prevista Fabricação : Current Ordem de Produção Distribuidor : Current2 Ordem de Produção Fabricação : Current2 Ordem de Produção Varejista : Current2 8

9 Figura 5 Resultado de Simulação: Ta=7.5 O sistema tende a tornar estável após a 6ª semana, conforme a figura 6: 8, Estoques 4, Demanda Prevista 4, Ordem de Produção -8, Estoque Atual Distribuidor : Current2 Demanda Prevista : Current2 Ordem de Produção Distribuidor : Current2 Estoque Atual Fabricação : Current2 Demanda Prevista Distribuidor : Current2 Ordem de Produção Fabricação : Current2 Estoque Atual Varejista : Current2 Demanda Prevista Fabricação : Current2 Ordem de Produção Varejista : Current2 Figura 6 Aumentando o Horizonte de Tempo para 1 semanas 5. Conclusão Este trabalho abordou um problema comum em relação à gestão da cadeia de suprimentos o efeito chicote. Conseguimos observar, através da ótica da Dinâmica de Sistemas e modelos IOBPCS, que uma pequena modificação de política pode afetar muito o restante da cadeia. O uso de informações compartilhadas entre os elos da cadeia aplicados ao IOBPCS poderá diminuir a amplificação devido a simetria das informações propagadas entre os membros da cadeia de suprimentos. Através da dinâmica de sistemas pode-se observar o sistema como um todo e verificar que alterando uma variável traria um grande impacto ao restante dos membros. Referências ACKOFF, RUSSELL L. CREATING DE CORPORATE FUTURE. JOHN WILLEY & SONS, 1981 BALLOU, R. H. GERENCIAMENTO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS: PLANEJAMENTO, ORGANIZAÇÃO E LOGÍSTICA EMPRESARIAL. PORTO ALEGRE: BOOKMAN, 21. BARREIROS, F. A. M. (22). PROJETO DE INVESTIMENTO: UMA ANÁLISE ESTRATÉGICA A PARTIR DO CONCEITO DE CADEIA DE SUPRIMENTOS. DISSERTAÇÃO (MESTRADO). SÃO CARLOS: USP. 9

10 BUOSI, T.; CARPINETTI, L. C. R.. ANÁLISE, AVALIAÇÃO E DIAGNÓSTICO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS: UMA ANÁLISE CRÍTICA SOBRE MODELOS DE REFERÊNCIAS. ARTIGO INTERNET (24): ACESSADO EM 25/1/27. COX, A.; SANDERSON, J.; WATSON, G. SUPPLY CHAINS AND POWER REGIMES: TOWARD AN ANALYTIC FRAMEWORK FOR MANAGING EXTENDED NETWORKS OF BUYER AND SUPPLIER RELATIONSHIPS. THE JOURNAL OF SUPPLY CHAIN MANAGEMENT, V. 37, N. 2, P , 21. DENNIS, P. FAZENDO ACONTECER A COISA CERTA. ED. LEAN INSTITUTE BRASIL 27. FORRESTER, J. W. (1961). INDUSTRIAL DYNAMICS. MIT PRESS, CAMBRIDGE, MASS. FURLANETO, E. L. (22) FORMAÇÃO DAS ESTRUTURAS DE COORDENAÇÃO NAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS: ESTUDO DE CASO EM CINCO EMPRESAS GAÚCHAS. PORTO ALEGRE. 292P. TESE (DOUTORADO) ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL. KHATOR, S. K. & DESHMUKH M. (22). SYSTEM DYNAMICS MODELING OF AGILITY IN SUPPLY CHAIN. PROC. OF THE XXII INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL ENGINEERING AND OPERATIONAL MANAGEMENTS. PART ONE: OPERATIONS MANAGEMENT, P LUMMUS, R.R., VOKURKA, R. J. DEFINING SUPPLY CHAIN MANAGEMENT: A HISTORICAL PERSPECTIVE AND PRACTICAL GUIDELINES. INDUSTRIAL MANAGEMENT & DATA SYSTEMS. MCB UNIVERSITY PRESS, V1, P11-17, PACHECO, E. O. OLIVEIRA, G. H. C. ANÁLISE DE CADEIAS DE SUPRIMENTOS E DO EFEITO CHICOTE USANDO SISTEMAS DINÂMICOS. ANAIS DO ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (ENEGEP) PACHECO, E. O. USANDO DINÂMICA DE SISTEMAS PARA ANÁLISE DE ALGORITMOS DE REPOSIÇÃO DE ESTOQUE EM AMBIENTES PRODUTIVOS, PUC-PR, 25. RODRIGUES, W. L. H. P. GERENCIAMENTO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS, ABR./MAI./JUN 24, ANO X, Nº37, 97-12, 24. SHANK. J. K.; GOVINDARAJAN, V. A. (1997). A REVOLUÇÃO DOS CUSTOS. RIO DE JANEIRO: CAMPUS. 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.; DELVECCHIO, A. L. 1994: THE APPLICATION OF FILTER THEORY TO THE STUDY OF SUPPLY CHAIN DYNAMICS. PRODUCTION PLANNING AND CONTROL, P ; 5; VASSIAN, H. J APPLICATION OF DISCRETE VARIABLE SERVO THEORY TO INVENTORY CONTROL. OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF AMERICA, P CHICAGO, ILLINOIS. VIEIRA, C. S.; BARBOSA, M.; CONCEIÇÃO, S. V. O EFEITO DO CHICOTEAMENTO (BULLWHIP EFFECT) NA CADEIA DE SUPRIMENTOS PARA A EMPRESA FMX DE PRODUTOS FARMACÊUTICOS E COSMÉTICOS. ANAIS DO XXIII - ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (ENEGEP), 23. 1