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Revista Gestão em Engenharia, São José dos Campos, v.4, n.1, p.12-27, jan./jun. 2017
CGE
REVISTA GESTÃO EM ENGENHARIA
ISSN 2359-3989
homepage: www.mec.ita.br/~cge/RGE.html
Métodos de previsão de demanda e gestão de estoques aplicados à indústria metalúrgica
Everton Flávio Sanches*1 e Joana Ribeiro2
1 UNIP - Rod. Presidente Dutra, km 157,5, São José dos Campos/ SP, Brasil 2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica - Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 - São José dos
Campos/SP, Brasil
RESUMO: Na constante busca por resultados positivos, empresas almejam
formas de reduzir seus custos operacionais e de se tornarem mais competitivas comercialmente. Dessa forma, o presente trabalho buscou
propor melhorias no modelo de gestão de estoque de uma empresa do ramo
metalúrgico, produtora de equipamentos de ar condicionado, por meio de uma
análise das práticas de planejamento de demanda e gestão de estoque. Este
trabalho visa melhorar seus resultados financeiros, reduzindo o valor empregado no estoque de matéria prima. A política atual de gestão de estoque
da empresa se mostrou ineficiente, em um cenário onde 25% de seu saldo de
estoque representam itens obsoletos. Acredita-se que a empresa em estudo
deva investir na modernização de suas ferramentas de gestão de estoque,
visando melhoria da acuracidade, bem como agilidade em seus processos.
Palavras-chave: Curva ABC. Logística de suprimentos. Previsão de demanda.
Supply Chain.
*Autor correspondente:
Sanches e Ribeiro
Revista Gestão em Engenharia, São José dos Campos, v.4, n.1, p. 12-27, jan./jun. 2017
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Methods of demand forecasting and inventory management applied to
the metallurgical industry
ABSTRACT: In a nonstop search for positive results, companies are looking
for ways to reduce their operating costs and become more commercially competitive. Thus, the present study proposes improvements in the inventory
management model of a metallurgical company, which produces air
conditioning equipment, through the analysis of their practices in demand
planning and inventory management. This work aims to improve the company
financial results by reducing the value used in the inventory of raw material. The company current policy of inventory management has shown some
inefficient, in a scenario where 25% of its inventory represents obsolete items.
It is believed that the company under study should invest in the modernization
of its inventory management tools, aiming to improve accuracy as well as agility in its processes.
Keywords: ABC Curve. Forecast of demand. Inbound logistics. Supply Chain.
1 INTRODUÇÃO
O século XXI tem permitido inúmeras constatações acerca da busca pela
conquista do sucesso empresarial, independente do segmento de atuação.
Uma delas é a constante possibilidade de mutação diante de problemas macroeconômicos. Assim, para competir, as empresas precisam estar em um
estado de constante mudança, pois a velocidade com que inovações e novas
técnicas de gestão são criadas e incluídas no contexto organizacional, faz com
que aquelas que não acompanham este ritmo tornem-se organizações
defasadas, forçando o abandono da cômoda postura reativa e obrigando a adoção de uma postura proativa que possibilita o desenvolvimento de novas
competências (FURTADO, 2001).
Todo esforço de redução de estoque impacta na redução do capital
imobilizado e do risco de obsolescência, porém, é importante ter a consciência de que a falta de insumos ou produtos pode impactar negativamente toda a
cadeia de suprimentos. Neste ponto, o planejamento de demandas é essencial,
pois quanto maior a acuracidade da previsão da demanda, menor será a
necessidade de se manter um alto estoque de segurança e melhor será a gestão
de materiais, havendo redução no ativo circulante. No modelo de gestão, quando se reduz o estoque, aumenta-se a
quantidade de dinheiro disponível para que a empresa possa realizar
investimentos em seus mais variados setores. Assim, é possível tornar a
empresa mais moderna, competitiva e, consequentemente, mais lucrativa.
Desta forma, o presente trabalho buscou propor melhorias no modelo de gestão de estoque de uma empresa do ramo metalúrgico, produtora de
equipamentos de ar condicionado, por meio de uma análise das práticas de
planejamento de demanda e gestão de estoque, visando melhorar seus
resultados financeiros, reduzindo o valor empregado no estoque de matéria prima.
Sanches e Ribeiro
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2 REFERENCIAL TEÓRICO
A administração de estoques de uma empresa é descrita por Tadeu (2010)
como responsável de forma ampla e objetiva pela administração e controle do
fluxo de materiais internamente, devendo, portanto, encontrar o ponto de
equilíbrio entre a demanda e a necessidade da empresa, sejam elas recursos humanos, materiais, espaço físico ou financeiro, entre outros.
Para muitas empresas, ainda nos tempos atuais, faz sentido manter
grandes níveis de estoques, seja com o objetivo de assegurar-se contra a falta
de confiança na cadeia produtiva, suprir variações da demanda ou não perder vendas. Esta prática de administração de estoques acarreta alto custo de
manutenção dos estoques; capital parado; aumento da movimentação interna
e risco dos produtos se tornarem obsoletos.
Altos volumes de estoque aumentam principalmente o custo de
manutenção, movimentação e inventario e, automaticamente, torna a empresa menos competitiva no mercado.
De acordo com Moura (2004) o gerenciamento dos estoques permite a
integração do fluxo de materiais às suas funções de suporte, tanto por meio
do negócio, como por meio do fornecimento aos clientes imediatos. Dessa forma, para um gerenciamento eficaz, há necessidade da abrangência de
informações envolvendo o setor de compras, de acompanhamento, gestão de
armazenagem, planejamento, controle de produção e gestão de distribuição
física.
Uma das principais preocupações das empresas é a adoção de modelos quantitativos aplicados em processos gerenciais de estoques, em virtude do
ambiente econômico instável atual, caracterizado pelo rápido avanço da
globalização, pelo aumento da competição, pela inovação e por questões
políticas, o que favoreceria ao bom desempenho para os setores responsáveis pela compra de estoques. Portanto, o desenvolvimento de modelos
quantitativos sofisticados, paralelamente ao rápido desenvolvimento de
sistemas computacionais, para a manipulação de dados, seria favorável ao
bom desempenho das atividades de planejamento e controle operacional de
estoques. Definir uma técnica para a previsão de demanda é uma das etapas mais
importantes no processo de análise de demanda, os dados obtidos nessa
análise auxiliarão o planejador na tomada das decisões. Atualmente, muitas
técnicas estão disponíveis para análise da demanda e existem grandes
diferenças entre elas. As previsões quantitativas são mais rápidas de serem feitas, essas levam
em consideração os dados históricos, ou também quando se trata de um
produto novo, aqueles onde não é possível fazer a pesquisa do histórico do
consumo, não levando muito em consideração as tendências de mercado, cenários políticos e outros fatores externos que podem influenciar no
resultado do que se está prevendo.
De uma forma geral, é importante analisar o passado, mas o olhar crítico
dos especialistas se faz fundamental para que possam ser analisadas as
variações que não puderam ser analisadas no histórico do produto. A média móvel utiliza dados em períodos determinados, sempre
substituindo o período mais antigo na análise e é obtida pela equação
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Mm_n=( ΣDi )/n, em que Mm_n = média móvel de n períodos; Di =
demanda ocorrida no período i; n = números de períodos e i = índice do período.
A cada novo resultado o dado mais antigo é substituído pelo mais recente. A
maior vantagem da média móvel para previsões consiste na facilidade de
entendimento e simplicidade operacional (TUBINO, 2007). Na média móvel exponencial a cada resultado obtido, decresce-se de
forma exponencial, de acordo com a equação M_t = M_(t-1)+a(D_(t-1)-M_(t-1)),
em que, M_t= previsão para o período t; M_(t-1)= previsão para o período t-1;
a= coeficiente de ponderação e D_(t-1)= demanda do período t-1 (TUBINO, 2007).
Já, o Gráfico Dente de Serra, segundo Tadeu (2010), trata-se da
interpretação gráfica das oscilações de estoque, tornando de fácil
entendimento a gestão visual. Por este gráfico analisa-se o estoque máximo
permitido, fator fundamental para evitar obtenção de dinheiro empatado em forma de estoques e aumento do custo de inventario. Analisa-se, também, o
nível de ressuprimento que garantirá a disponibilidade do insumo no
momento necessário, evitando a necessidade de obtenção de estoques
elevados. A Figura 1 ilustra o Gráfico dente de serra, em que: Ponto 1 = estoque máximo; Ponto 2 = nível de ressuprimento, ou estoque médio; Ponto
3 = estoque virtual, considera-se o estoque real armazenado e as encomendas;
Ponto 4 = estoque de segurança e Ponto 5 = ponto de ruptura.
Fonte: Tadeu (2010).
Figura 1 - Gráfico dente de serra.
O estoque de segurança é uma quantidade de estoque que se tem, mas
que não se pretende usar, ou seja, só deve ser utilizado para cobrir alguma
variação grande no consumo causado por algum evento inesperado, uma
demanda não prevista, atraso na entrega ou atraso do fornecedor.
O cálculo do estoque de segurança depende de alguns fatores chave como: Demanda - se a empresa possui uma demanda com pouca variabilidade
mensal não é necessário se proteger muito contra essas variações, mas se o
produto possui uma alta variabilidade de consumo é preciso manter um
estoque de segurança maior; Lead time - se o tempo de entrega é muito alto ou se possui grande variabilidade, é necessário manter um estoque para cobrir
essas variações e Nível de serviço – deve-se levar em consideração que
existem itens que são mais críticos, ou seja, que não podem faltar, enquanto
outro é possível manter um estoque mais baixo. O nível de serviço é calculado
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através do fator 𝑧, conforme tabela de distribuição normal padrão. A equação
do estoque de segurança é apresentada por:
, em que: 𝑧 = nível de serviço; 𝑑 = demanda média;
𝜎𝑑= desvio padrão dessa demanda; 𝑡 = lead time médio e 𝜎𝑡 = desvio padrão
desse lead time. Caso o desvio padrão do lead time seja pequeno ou nulo,
pode-se utilizar a equação .
Outra técnica utilizada é a Classificação ABC, que de acordo com
Chiavenato (2014) é baseada no bom senso e na conveniência de um
adequado controle de estoques. Na prática, classificam-se no máximo 20% dos itens na classe A, cerca de 30% na classe B, e os restantes 50% na classe
C.
A classificação ABC divide os estoques de acordo com a sua quantidade
ou valor monetário, em três classes: Classe A - é constituída por poucos itens, de 15% a 20% do total de itens em estoque, que correspondem a maior parte
do valor monetário do estoque, cerca de 80%. São os poucos itens que
necessitam de uma atenção individualizada, seja pelo seu valor agregado ou
pela sua enorme quantidade; Classe B - é constituída de uma quantidade
média de itens, de 35% a 40% do total de itens, que representam aproximadamente 15% do valor do estoque, são itens intermediários, que
possuem relativa importância no valor dos estoques e Classe C - é constituída
de uma enorme quantidade de itens, de 40% a 50% do total de itens, e que
possuem um valor desprezível dos estoques, de 5% a 10% do valor total, são
os itens mais numerosos e menos importantes pois representam pouca importância ao valor global dos estoques.
A Figura 2 ilustra a Curva ABC e demonstra a interação entre valor e
quantidade dos itens em estoque.
Fonte: Chiavenato (2014).
Figura 2- Curva ABC.
3 MATERIAL E MÉTODOS
Para este estudo foram estudadas as políticas atuais de gestão de estoque
e previsão de demanda de uma empresa vale-paraibana produtora de
equipamentos para refrigeração predial. Foram levantados os dados de
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estoque de matéria prima e os critérios para o planejamento de produção de
médio e longo prazo. Analisando os dados históricos de produção dos anos de
2015 e 2016 realizou-se uma projeção de produção para o ano de 2017, com
uso de técnicas de previsão de demanda de produção já conhecidas.
3.1 Análise do cenário atual
Atualmente, a empresa não possui um critério definido para programação
de produção. Com base nos dados de previsão de vendas por linha de produto
os equipamentos a serem produzidos são divididos de forma aleatória para que seja gerado um plano mestre de produção, com validade de 12 meses.
Mensalmente, os dados de previsão de curto prazo (1 a 3 meses futuros)
são revisados com base nas ordens de vendas já confirmadas e outros critérios
de estoque de produtos acabados que a empresa adota.
Quando analisadas a política de estoques de segurança e compra da empresa, não foi identificado um critério claro para estes pontos. Como regra,
os itens de origem nacional possuem uma cobertura de estoque equivalente a
dois meses o consumo médio previsto para o futuro e, para itens de origem
estrangeira, a política adotada é a de manter uma cobertura de estoque equivalente a três meses o consumo médio previsto para os próximos meses.
Contudo, como a política de previsão de demanda possui uma
acuracidade em torno de 50%, e com revisão de plano em um prazo curto o
cancelamento ou postergação de ordens de compras nem sempre é possível,
principalmente quanto aos itens de origem estrangeira, produzidos na Ásia, que possuem um tempo de transito entre 45 e 60 dias.
A falta de um planejamento de produção a médio e longo prazo eficaz gera
grandes estoques de matéria prima, em especial itens de origem estrangeira
devido ao longo lead time e ao tempo de transito. Como reflexo, no mês de setembro de 2016 quando foram levantados os
dados de estoque da empresa foi possível observar um grande volume de
material excessivo, ou seja, itens com estoque muito superior à demanda e
que por sua vez tornaram-se obsoletos, devido as alterações nos equipamentos
pela empresa produzidos. Analisando os itens de estoque da empresa, foi observado que a empresa
possui 24,4 milhões de reais em estoque de matéria prima, sendo 17,4 milhões
de reais de material de origem importada e 6,9 milhões de reais de matéria
prima nacional.
Do montante total de estoque, 25% são itens considerados obsoletos ou excessivos.
3.2 Coleta de Dados
Para realizar as previsões para o ano de 2017, em dezembro de 2016, foram coletados dados históricos mensais dos anos de 2015 e 2016, com a
produção real mensal dos equipamentos.
Com base nos dados levantados, observou-se que a empresa possui
cinco seguimentos de produção distintos e 19 variações de equipamentos
separados em cinco grupos (I, II, III, IV e V). Analisando os períodos, por grupo de itens, foi possível constatar que os itens possuem uma demanda com
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variações no decorrer do ano, e cada grupo se comporta de forma diferente,
possui sazonalidade em períodos diferentes do ano.
Essa variação dá-se devido à baixa na procura dos modelos e quando a
venda é baixa costuma-se aumentar o volume de produção para que seja
possível manter estoque de equipamentos para o período de maiores vendas. No Grupo I, são produzidas as unidades externas de equipamentos de
médio porte, com capacidade entre 18mBTUs e 60mBTUs para uso em
escritórios e salas comerciais. São equipamentos que possuem pequena
variação de produção ao decorrer do ano, conforme mostra Tabela 1.
Tabela 1- Histórico de Produção - Grupo I.
O Grupo II se comporta de forma inconstante e possui um pico de produção entre os meses de fevereiro e março, os demais meses ficam abaixo
da média simples anual, porém seguem aproximadamente o mesmo volume
(Tabela 2). Os equipamentos do Grupo II são equipamentos de médio porte,
utilizados em projetos especiais de refrigeração de prédios de salas comerciais.
Tabela 2 - Histórico de Produção - Grupo II.
Já o Grupo III, de acordo com a Tabela 3, possui uma produção maior nos primeiros quatros meses do ano e a partir de maio, a produção é baixa e
se mantem abaixo da média anual. Nos últimos meses do ano é possível
perceber um aumento nos volumes. No grupo III são produzidos equipamentos
utilizados em câmaras frias ou grandes empreendimentos, como shoppings centers ou aeroportos.
Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Ano 2015 913 628 993 926 775 574 435 449 859 941 752 656
Ano 2016 437 800 881 668 926 1.072 1.059 1.199 823 745 1.326 1.121
Media Mensal 675 714 937 797 851 823 747 824 841 843 1.039 889
Media Simples 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832
GRUPO I
Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Ano 2015 1.496 2.438 2.395 1.219 1.096 2.013 588 1.149 1.997 2.262 1.118 1.604
Ano 2016 1.298 1.232 1.147 1.095 927 477 670 810 435 302 643 1.001
Media Mensal 1.397 1.835 1.771 1.157 1.012 1.245 629 980 1.216 1.282 881 1.303
Media Anual 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226
GRUPO II
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Tabela 3 - Histórico de Produção - Grupo III.
O Grupo IV, possui uma produção sempre próximo da média, com pico
no mês de março e pequeno aumento no mês de dezembro. O mês que apresenta o menor volume, com base na média, é o mês de julho, como mostra
a Tabela 4. Nesse grupo são produzidos equipamentos evaporadores (internos)
que trabalham em conjunto com equipamentos do Grupo I. Percebe-se que o
pico e o vale de produção acontecem nos mesmos períodos. As quantidades absolutas de produção entre os grupos I e IV não são
iguais, a empresa possui três modelos diferentes de unidade externa que
podem ser comercializados em conjunto com as unidades externas produzidas
no Grupo I.
Tabela 4 - Histórico de Produção - Grupo IV.
O Grupo V possui um consumo mais regular, com um pequeno pico no
início do ano e volume de produção bem próximo ao valor médio anual
considerado. Os equipamentos produzidos no grupo V são vendidos em conjunto com equipamentos do Grupo I, por esse motivo os grupos
apresentam comportamento similar. O que difere o grupo IV do grupo V é a
forma de instalação dos equipamentos. Os equipamentos do grupo V são
equipamentos de Teto, conhecidos comercialmente como “Cassete”, já os
equipamentos do grupo IV são equipamentos de parede, conhecimentos comercialmente como “Split”.
Tabela 5 - Produção mensal por grupo - Grupo V.
Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Ano 2015 68 82 65 83 64 57 25 38 19 42 35 38
Ano 2016 53 53 51 50 33 34 40 47 56 33 61 62
Media Mensal 61 68 58 67 49 46 33 43 38 38 48 50
Media Anual 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
GRUPO III
Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Ano 2015 622 472 761 738 582 623 466 488 615 698 526 509
Ano 2016 401 452 624 399 515 335 416 576 409 301 406 664
Media Mensal 512 462 693 569 549 479 441 532 512 500 466 587
Media Anual 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525
GRUPO IV
Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Ano 2015 170 209 289 120 227 218 138 135 132 138 259 169
Ano 2016 209 159 190 210 188 170 160 182 204 171 182 136
Media Mensal 190 184 240 165 208 194 149 159 168 154 221 153
Media Anual 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182
GRUPO V
Sanches e Ribeiro
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Analisando todos os grupos, foi possível notar que todos se comportam
de forma diferente, apesar de que três dos grupos tenham cenários bem
parecidos, por trabalharem de forma conjunta, ou seja, os equipamentos são
vendidos como um conjunto. De forma geral, verifica-se que o maior volume
de produção é entre os meses de janeiro e abril. Nos meses de maio e junho observa-se uma queda que se mantem entre os meses de julho e setembro.
Nos meses de outubro a dezembro os volumes de produção tem uma tendência
de crescimento.
Para os grupos I, IV e V, que possuem uma média histórica parecida, utilizou-se a técnica de Média móvel.
Para os grupos II e III que possuem variações maiores, utilizou-se a Média
exponencial, para a projeção da previsão para os meses futuros.
Antes de elaborar o plano de previsão de consumo para o ano de 2017 o
departamento de vendas foi consultado a fim de verificar quais eram os planos para o ano, o que poderia afetar as previsões e quais seriam as projeções de
vendas para o período.
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 Média Móvel e Média Exponencial
Para o Grupo I, com pequena variação, aplicou-se a média móvel, como
pode ser observado na Figura 3. Para os grupos II e III, que possuem uma grande variação, foi aplicada a
média móvel exponencial, assim os dados da previsão para o ano de 2017
foram obtidos conforme ilustram as Figuras 4 e 5.
Os grupos IV e V, acompanham a mesma previsão de crescimento do grupo I. Para os dois grupos a Média Móvel foi aplicada de acordo com as
Figuras 6 e 7.
Figura 3- Previsão de produção – Grupo I.
Sanches e Ribeiro
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Figura 4 - Previsão de produção – Grupo II.
Figura 5 - Previsão de produção – Grupo III.
Figura 6 - Previsão de produção – Grupo IV.
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Figura 7 - Previsão de produção – Grupo V.
4.2 Manutenção e Monitoramento
A Manutenção e o monitoramento consistem em verificar o
comportamento do erro acumulado MAD (Mean Absolute Deviation), que deve
tender a zero, de acordo com a equação: 𝑟 =Σ|D𝒶−D𝓅|
𝑛, em que: D𝒶 = demanda
ocorrida no período; D𝓅= demanda prevista no período e n = Numero de
períodos.
Os dados históricos e as previsões para 2017 foram geradas em dezembro
de 2016, assim foi possível verificar o comportamento das previsões geradas e possíveis ajustes nas previsões. Para os grupos I, II, IV e V, a MAD se
aproximou de zero, conforme os dados apresentados nas Tabelas 6, 7, 8 e 9.
Tabela 6- Análise e MAD - Grupo I.
Tabela 7 - Análise e MAD - Grupo II.
Ref. jan fev mar abr mai SOMA
PREVISTO 744 695 826 867 824 3.955
REALIZADO 743 693 838 861 820 3.955
MAD -0,1
GRUPO I
Ref. jan fev mar abr mai SOMA
PREVISTO 1.268 1.397 1.703 1.750 1.335 7.453
REALIZADO 1.293 1.386 1.730 1.701 1.345 7.455
MAD -0,4
GRUPO II
Sanches e Ribeiro
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Tabela 8 - Análise e MAD - Grupo IV.
Tabela 9 - Análise e MAD - Grupo V.
Já, para o grupo III, Tabela 10, a variação entre o real e o previsto para o
período se afasta de zero. Para este grupo de produção seria necessário realizar uma nova análise de previsão, verificar qual outra técnica de previsão
pode ser utilizada para que as previsões sejam mais próximas do real.
Tabela 10 - Análise e MAD- Grupo III.
Observando os dados, com exceção do grupo III, percebe-se que não
haveria necessidade de reanálise dos dados, e sim apenas acompanhamento junto aos departamentos de vendas, buscando conhecer as tendências de
vendas para os próximos meses, verificando se algum fator pode afetar as
previsões futuras.
4.3 Redução de estoque: Curva ABC
A gestão dos estoques da empresa estudada demandaria investimentos
em modernização das operações para que fosse possível um maior controle
de materiais. No presente estudo esses investimentos não serão abordados,
será apresentada uma proposta de redução dos volumes dos estoques com base na segregação dos materiais em uma curva ABC e propondo uma política
de estoque para que a redução seja alcançada.
Com os volumes de produção gerados, foi possível verificar qual seria a
demanda prevista de matéria prima para o período futuro, o ano de 2017. Os
dados foram obtidos com base nas estruturas dos equipamentos e as
Ref. jan fev mar abr mai SOMA
PREVISTO 524 535 635 694 614 3.002
REALIZADO 554 504 653 681 601 2.993
MAD 1,9
GRUPO IV
Ref. jan fev mar abr mai SOMA
PREVISTO 187 187 212 202 186 974
REALIZADO 180 168 218 211 198 975
MAD -0,2
GRUPO V
Ref. jan fev mar abr mai SOMA
PREVISTO 58 60 65 60 64 307
REALIZADO 46 52 52 51 60 261
MAD 9,2
GRUPO III
Sanches e Ribeiro
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necessidades geradas através do sistema ERP (Enterprise Resource Planning)
da empresa.
Com base nos dados de produção estimados, o consumo de matéria
prima seria de cento e onze milhões duzentos e cinquenta mil reais.
Distribuindo de acordo com o plano de produção gerado, os volumes por grupo ABC dos materiais, tem-se sessenta milhões duzentos e sessenta e sete
mil reais de matéria prima de origem nacional, conforme mostra a Tabela 11.
Tabela 11 - Previsão de consumo de material Nacional.
Para os itens de origem importada foi previsto um consumo de cinquenta
milhões seiscentos e vinte e três mil reais de matéria prima, separado
mensalmente, de acordo com o plano gerado, conforme Tabela 12.
Tabela 12 - Previsão de consumo de material Importado.
Analisando a curva ABC para os itens de forma geral observa-se que 20% dos SKUs (Stock Keeping Units) representam 88% do valor de consumo para
o período, conforme representado na Figura 8.
Figura 8 - Curva ABC.
Curva ABC Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Total
GRUPO A 4.663 5.034 5.445 4.696 4.510 4.407 3.349 4.066 3.885 3.790 4.272 4.561 52.677
GRUPO B 578 624 675 582 559 546 415 504 481 470 529 565 6.528
GRUPO C 126 136 147 127 122 119 90 110 105 102 115 123 1.422
Total 5.367 5.793 6.267 5.405 5.191 5.072 3.855 4.679 4.471 4.362 4.916 5.250 60.627
Consumo de Materiais - Nacional (mR$)
Curva ABC Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Total
GRUPO A 3.792 4.093 4.428 3.819 3.667 3.583 2.724 3.306 3.159 3.082 3.474 3.709 42.836
GRUPO B 604 652 705 608 584 570 433 526 503 491 553 590 6.818
GRUPO C 86 93 100 86 83 81 62 75 71 70 79 84 969
Total 4.481 4.838 5.233 4.513 4.334 4.235 3.219 3.907 3.733 3.642 4.105 4.383 50.623
Consumo de Materiais - Importado (mR$)
Sanches e Ribeiro
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O Grupo B com 30% dos SKUs representa 10% do montante financeiro e
o Grupo C com 50% dos SKUs representa apenas 2% do volume estimado de
compra para o período analisado. A proposta é utilizar estoque de segurança
ao invés de cobertura de estoque.
4.3.1 Material importado
Analisando separadamente os itens, tem-se para os de origem importada
o grupo A com 20% dos SKUs que representa 85% do montante de compra de
quarenta e dois milhões oitocentos e trinte e seis reais, o grupo B com 30% dos SKUs representa seis milhões oitocentos e dezoito mil reais, 13% do
montante e por fim o grupo C com 50% dos SKUs representando 2% do volume
de compra novecentos e sessenta e nove reais, conforme mostra a Figura 9.
Figura 9 - Curva ABC – Materiais importados.
Cada item foi analisado individualmente para que a técnica de estoque
de segurança e cobertura pudesse ser aplicada. O tempo médio de entrega e
o desvio-padrão foram obtidos com base no histórico de entrega de cada item.
Para essa análise foram levantados e utilizados os dados mensais de entrega no ano de 2016.
Após análise para os itens importados, foi definido pelo autor um nível
de serviço de 70% para os itens do grupo A; para os itens do grupo B, um nível
de serviço de 65% e por fim para os itens do grupo C, o nível de serviço de
55%. Com os níveis de estoques definidos, analisadas todas as variações por item o saldo para o estoque de segurança previsto foi de aproximadamente
seis milhões e quinhentos mil reais, conforme apresentado na Tabela 13.
Tabela 13 - Estoque de segurança por grupo – Itens importados.
Curva Itens % dos itens Valor Valor em %
A 83 20% 42.836 85%
B 125 30% 6.818 13%
C 210 50% 969 2%
419 50.623
Curva Estoque Atual Estoque Proposto Efeito (mR$) Efeito %
A 15.215 5.650 -9.565 -63%
C 1.924 748 -1.176 -61%
B 350 110 -240 -69%
Total 17.488 6.508 -10.980 -63%
PROPOSTA - MATERIAL IMPORTADO
Sanches e Ribeiro
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Com essa nova política proposta, estima-se uma redução de 63% nos
níveis de estoque de matéria prima de origem importada, sendo a redução
mais significativa encontrada nos itens do grupo A, onde a redução foi de
aproximadamente 9,5 milhões de reais.
O gerenciamento do ponto de pedido e sugestão de novas ordens serão geradas automaticamente pelo sistema ERP da empresa que possui o modulo
MRP que analisa as demandas futuras, lead time e demais informações
necessárias para a sugestão de uma nova ordem de compra.
4.3.2 Material Nacional
Para os itens de origem nacional, onde é possível controlar melhor o
transit time os valores dos estoques de segurança devem ser menores.
Analisando a curva ABC dos itens nacionais, Figura 10, tem-se em 20%
dos SKUs, 87% do valor previsto de consumo para o ano, cinquenta milhões seiscentos e setenta e seis mil, oitocentos e oitenta e cinco reais. No grupo B,
30% dos itens representam 11% do valor previsto de consumo e no grupo C
seis milhões, quinhentos e vinte e sete mil, setecentos e dezesseis reais e onde
50% dos itens representam apenas 2% do volume anual de compra previsto, um milhão quatrocentos e vinte e dois mil duzentos e dois reais.
Figura 10 - Curva ABC – Materiais Nacionais.
Os mesmos níveis de serviços utilizados nos cálculos dos itens de origem
importada serão adotados para os itens de origem nacional.
Com esses mesmos critérios adotados, foi previsto um estoque de segurança de cinco milhões e duzentos mil reais, uma redução de
aproximadamente 25% nos níveis de estoque, de acordo com a Tabela 14.
Tabela 14 - Estoque de segurança por grupo – Itens nacionais.
Curva Itens % dos itens Valor Valor em %
A 280 20% 52.676.885 87%
B 419 30% 6.527.716 11%
C 699 50% 1.422.202 2%
1398 60.626.804
Curva Estoque Atual Estoque Proposto Efeito (mR$) Efeito %
A 5.888 4.390 -1.498 -25%
C 901 710 -191 -21%
B 139 100 -39 -28%
Total 6.927 5.200 -1.727 -25%
PROPOSTA - MATERIAL NACIONAL
Sanches e Ribeiro
Revista Gestão em Engenharia, São José dos Campos, v.4, n.1, p.12-27, jan./jun. 2017
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Com essa nova política proposta foi estimada uma redução de 52% nos
valores de estoques, conforme Tabela 15.
Tabela 15 - Níveis de estoque propostos e redução prevista.
O nível de serviço proposto deve ser validado pela empresa, uma vez que
estes valores foi uma proposta do autor.
5 CONCLUSÕES
Uma cadeia de suprimentos saudável depende de vários setores independentes que trabalham de forma conjunta e sinérgica. O planejamento
de demanda e a gestão de estoque são essenciais para a saúde financeira de
qualquer empresa.
No presente trabalho observou-se que a empresa estudada precisa de
investimentos na modernização das ferramentas de gestão de estoque a fim de melhorar a acuracidade e agilizar seus processos. Por ora apenas um
sistema de gestão de estoques de segurança foi apresentado. A curva ABC,
uma ferramenta simples e eficiente foi sugerida como uma forma de analisar
os itens por grupos e valores.
Uma gestão de estoque eficiente aliada a uma boa previsão de demanda pode afetar os resultados da empresa de forma positiva, reduzindo os níveis
de estoque e permitindo à empresa realocar recursos, investir em
modernização e em ferramentas de gestão que tornem a empresa mais
atraente em um mercado cada vez mais competitivo.
Referências Bibliográficas
CHIAVENATO, I. Introdução à Teoria Geral da Administração. São Paulo: Manole, 9ª. ed. 2014.
FURTADO, C. Economia Colonial no Brasil nos séculos XVI e XVII. São
Paulo: Hucitec/Abphe, 2001.
MOURA, C. E. de. Gestão de Estoques: Ação e Monitoramento na Cadeia de Logística Integrada. Ciência Moderna, 2004.
TADEU, H. F. B. Gestão de Estoques: Fundamentos, Modelos Matemáticos e
Melhores Práticas Aplicadas. CENCAGE, 2010.
TUBINO, D. F. Planejamento e Controle de Produção. São Paulo: Atlas,
2007.
Curva Estoque Atual Estoque Proposto Efeito (mR$) Efeito %
Nacional 6.927 5.200 -1.727 -25%
Importada 17.488 6.508 -10.980 -63%
Total 24.415 11.708 -12.707 -52%
PROPOSTA - TOTAL