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TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
Antonio Valkayvson Fernandes Batista
CENTRALIZAÇÃO DOS ESTOQUES DE MATERIAIS DE MANUTENÇÃO,
REPARO E OPERAÇÃO (MRO) DE UMA INDÚSTRIA DE CELULOSE
NATAL-RN 2019
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE
CENTRO DE TECNOLOGIA CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
Reconhecido pelo Decreto-Lei Nº. 82170, de 24 de agosto de 1978.
Antonio Valkayvson Fernandes Batista
CENTRALIZAÇÃO DOS ESTOQUES DE MATERIAIS DE MANUTENÇÃO,
REPARO E OPERAÇÃO (MRO) DE UMA INDÚSTRIA DE CELULOSE
Trabalho de conclusão de curso de graduação apresentado à Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito para a obtenção do título de Engenheiro(a) Químico(a).
Orientador(a): Profº Drº Domingos Fabiano de Santana Souza.
NATAL-RN 2019
Dedico à minha família, base de quem sou, que concedeu o suporte necessário para que fosse possível o meu desenvolvimento acadêmico e profissional.
AGRADECIMENTOS
Primeiramente aos meus pais, que foram capazes de enfrentar toda e qualquer
adversidade para proporcionar aos seus filhos tudo que estava aos seus alcances.
Confiaram e acreditaram em meus sonhos tão quanto eu.
Aos meus quatro irmãos, pela completa disponibilidade em estar presente nas
minhas decisões. Sobretudo, pela frequente provocação em se tornar uma pessoa
melhor.
Aos amigos da minha cidade natal, Apodi/RN, que, independente de distância,
se fizeram presentes durante todo esse período.
Aos amigos que construí na UFRN, por compartilhar dessa trajetória de
aprendizado e desenvolvimento. O companheirismo de cada um foi peça chave para
os momentos de dificuldade.
Aos amigos de estágio em Imperatriz/MA, por me receberem de forma tão
cordial. A companhia e a atenção concedida foram de suma importância para
adaptação e manutenção morando na região.
Aos meus companheiros de equipe, em especial a Sávio da Silva Ferreira, que
sempre disponibilizou de tempo e disposição para ajudar e ensinar os processos da
empresa, além de ser um agente provocador na construção da minha carreira.
Ao orientador Profº Drº Domingos Fabiano de Santana Souza que foi
fundamental, estando presente durante toda a graduação. Orientou meu estágio
obrigatório e esse estudo de forma assídua, de forma muito compreensiva e
responsável.
Aos professores do Departamento de Engenharia Química da UFRN, por se
esforçarem em compartilhar o conhecimento.
“Ausência de evidência não é evidência de ausência.”.
(Carl Sagan)
RESUMO
Empresas com alta expressividade de mercado estão sempre focadas na gestão e no uso do capital de forma eficiente. O capital de giro, que inclui valor imobilizado em estoques, pagamento de aluguel, compra de matéria-prima, transporte de mercadorias e etc., representa grande parcela de oportunidades de otimização. A redução no valor dos estoques de materiais de manutenção, reparo e operação (MRO) é um dos fatores determinantes na gestão eficiente do capital. Os setores de: estoques, compra de matéria-prima, transporte de mercadorias, e demais setores associados, possuem características como imprevisibilidade de demanda, risco operacional, desmobilização do ativo e etc., que tornam o MRO de alta complexidade para cálculos de estoque e definição dos parâmetros. O presente trabalho busca estudar cenários de centralização de MRO de um grupo de indústrias de celulose, com objetivo de otimizar as operações logísticas e reduzir os valores de estoque. O estudo está fundamentado na mineração de dados, com auxílio de modelos matemáticos de distribuições de Bernoulli-Normal e Poisson. Cenários como a centralização dos materiais em um ou distribuídos em mais de um ponto foram estudados, onde a viabilidade de um dos cenários apresenta alto retorno financeiro anual, sem que haja novas operações logísticas para a cadeia de abastecimento.
Palavras-Chave: centralização de MRO; mineração de dados; parâmetros de
estoque; nível de atendimento.
ABSTRACT
Highly expressive companies are focused on managing and using capital more efficiently. Working capital, which includes fixed assets in inventories, rent payments, purchase of raw materials, transportation of goods, cts., represents a large portion of optimization opportunities. The reduction in fixed assets in inventories of maintenance, repair and operation materials (MRO) is a determining factor in the efficient management of capital. The sectors of: inventories, purchase of raw material, transportation of goods, and other associated sectors, have characteristics such as unpredictability of demand, operational risk, asset demobilization, etc., which make the MRO highly complex for inventory calculations and parameter setting. The present work aims to study MRO centralization scenarios of a group of pulp industries, with the objective to optimize logistics operations and reduce inventory values. The study is based on data mining, with the aid of mathematical models of Bernoulli-Normal and Poisson distributions. Centralization of materials in one or distributed in more than one point were studied, where the feasibility of one of the scenarios has a high annual financial return, without new logistics operations for the supply chain.
Keywords: MRO centralization; database; data mining; service level.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Ítens considerados na problemática da Gestão de MRO .......................... 12
Figura 2 - Representação da Lei de Moore ............................................................... 16
Figura 3 - Principais Etapas do Processo de KDD .................................................... 18
Figura 4 – Cadeia global de suprimentos .................................................................. 20
Figura 5 - Comportamento dos estoques de MRO .................................................... 21
Figura 6 - Pirâmide de automação ............................................................................ 23
Figura 7 - Ciclo de conversão de caixa ..................................................................... 24
Figura 8 - Diagrama do Processo .............................................................................. 25
Figura 9 - Exemplo de Fluxograma ........................................................................... 26
Figura 10 - Critérios de decisão sobre localização .................................................... 28
Figura 11 - Fatores de centralização do estoque ...................................................... 28
Figura 12 - Sistema de Regionais no Brasil .............................................................. 47
Figura 13 - Planilha com parâmetros calculados ....................................................... 48
Figura 14 - Cenário 1 (Estoque descentralizado) ...................................................... 49
Figura 15 - Cenário 2 (Compartilhamento entre unidades) ....................................... 50
Figura 16 - Cenário 3 (Unidade central) .................................................................... 51
Figura 17 - Cenário 4 (Armazém central + unidades) ................................................ 51
Figura 18 - Cenário 5 (Armazém Central) ................................................................. 52
Figura 19 - Antes e depois da centralização ............................................................. 53
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Estrutura básica do balanço patrimonial .................................................. 24
Tabela 2 - Quantidade de SKU's compartilháveis ..................................................... 34
Tabela 3 - Quantidade de materiais compartilháveis por unidade ............................. 34
Tabela 4 - Materiais sem consumo ........................................................................... 35
Tabela 5 - 80/20 em porcentagem de valor ............................................................... 35
Tabela 6 - Matriz de distância ................................................................................... 36
Tabela 7 - Matriz de Sinergia .................................................................................... 36
Tabela 8 - Matriz de sinergia com oportunidade mapeada........................................ 36
Tabela 9 - Valor médio de frete emergencial ............................................................. 37
Tabela 10 - Matriz Frequência x Criticidade .............................................................. 41
Tabela 11 - Custos de armazenamento terceirizado ................................................. 42
Tabela 12 - Segregação de dados com premissas ................................................... 44
Tabela 13 - Cálculo de custos ................................................................................... 45
Tabela 14 - Comparação dos modelos de risco ........................................................ 45
Tabela 15 - SKU's 1301 e 2100................................................................................. 46
Tabela 16 - SKU's 1101, 1102, 5400 ......................................................................... 47
Tabela 17 - Cálculo de ganhos .................................................................................. 48
Tabela 18 - Custos regional Sudeste ........................................................................ 52
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 12
1.1 Objetivo ...................................................................................................... 13
1.1.1 Geral .................................................................................................. 13
1.1.2 Específico........................................................................................... 13
1.2 Justificativa ................................................................................................. 14
1.3 Organização do Trabalho ........................................................................... 14
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................. 16
2.1 Histórico ...................................................................................................... 16
2.2 Mineração de Dados................................................................................... 17
2.3 Estoques ..................................................................................................... 19
2.4 Planejamento de Estoque........................................................................... 20
2.5 Manutenção Reparo e Operação (MRO) .................................................... 20
2.6 Nível de Serviço ......................................................................................... 21
2.7 Automação Industrial .................................................................................. 22
2.8 Capital de Giro ............................................................................................ 23
2.9 Mapeamento de Processos ........................................................................ 25
2.10 Centralização de estoques ......................................................................... 27
3 METODOLOGIA ................................................................................................... 30
3.1 A empresa .................................................................................................. 30
3.2 Metodologia Utilizada ................................................................................. 30
i. Análise de cenários ............................................................................ 30
ii. Definição de premissas ...................................................................... 31
iii. Identificação das variáveis ................................................................. 32
iv. Criação do banco de dados ............................................................... 33
3.2.1 Localização das Redes de Distribuição.............................................. 35
3.2.2 Cálculo de parâmetros ....................................................................... 37
3.2.3 Cálculo de risco .................................................................................. 40
3.2.4 Custos e ganhos ................................................................................ 42
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................ 44
4.1 Estimação dos Custos entre os Cenários ................................................... 44
4.2 Avaliação do Risco ..................................................................................... 45
4.3 Predição Da Rede De Distribuição ............................................................. 46
4.4 Avaliação Dos Ganhos Entre As Regionais ................................................ 47
4.5 Estudo Da Viabilidade De Implementação ................................................. 48
5 CONCLUSÃO ....................................................................................................... 54
ANEXOS ................................................................................................................... 55
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 56
12
1 INTRODUÇÃO
O mercado altamente competitivo e as transformações econômicas
influenciam diretamente na estratégia de grandes indústrias. Isso faz com que as
ações estejam sempre focadas na gestão e no uso do capital de forma eficiente.
O capital de giro, que inclui valor imobilizado em estoques, pagamento de aluguel,
compra de matéria-prima, transporte de mercadorias e etc., apresenta-se como
uma grande oportunidade de otimização.
No cenário brasileiro, grande parte da representatividade da economia é
composta por empresas de capital aberto de setores estratégicos como
mineração, logística, óleo e gás e siderurgia. Nestes setores destaca-se a
problemática da gestão de estoques de peças e subcomponentes para MRO
(manutenção, reparo e operação), que apresentam características de perfil e
demanda diretamente associada aos produtos acabados (LARA et al, 2012).
Saggioro, Martin e Lara (2008) mostraram através de uma análise a
dificuldade de gerir estoques de peças de reposição. A criticidade para a operação
(custo da falta), baixa oferta de fornecedores qualificados, elevado tempo de
reposição, imprevisibilidade da demanda, baixo giro de estoques, são alguns dos
itens considerados na gestão do MRO, conforme mostra a Fig. 1. Lara e Rodrigues
(2012) comentam que são essas características que aumentam a complexidade
dos cálculos para a melhor definição dos níveis de estoque ideais, dado que as
abordagens usuais apresentam uma baixa concordância às situações reais
(tendem a colocar mais estoque do que o necessário e vice-versa).
Figura 1 - Ítens considerados na problemática da Gestão de MRO
13
Fonte: Adaptado de SAGGIORO, MARTIN E LARA, 2008.
A dificuldade citada por Lara e Rodrigues (2012) aumenta a complexidade
em projetos de otimização de estoques. A problemática consiste em diminuir esse
capital, aumentar o giro dos materiais e garantir o atendimento da manutenção
em eventuais falhas. Nesse sentido, o planejamento para a minimização de
estoques, aliada à manutenção da disponibilidade de orçamento, podem contribuir
incisivamente para o aumento da eficiência do abastecimento.
As reduções significativas de valor global de estoque de segurança1 são
possíveis, por meio do agrupamento ou compartilhamento de itens de alto valor,
pouco frequentes, quando se analisa uma rede de vários sites de um mesmo
grupo. Irá depender, principalmente, da distância entre eles e da quantidade de
materiais que são compartilháveis.
Neste sentido, o presente estudo tem como objetivo principal analisar a
viabilidade da centralização dos estoques de materiais de manutenção, reparo e
operação (MRO) em uma indústria de celulose e desenvolver parâmetros,
métricas e ferramentas para auxiliar na gestão da cadeia de abastecimento.
1.1 Objetivo
1.1.1 Geral
Estudar a viabilidade da centralização dos estoques de materiais de
manutenção, reparo e operação (MRO) de uma indústria de celulose.
1.1.2 Específico
1 Quantidade mínima necessária em estoque para garantir as operações.
14
• Identificação dos materiais que sejam utilizados em mais de uma fábrica;
• Construção de um banco de dados com todas informações de estoque e
compras compiladas desses materiais;
• Propor novos parâmetros de estoque, unificando os estoques descentralizados
das fábricas;
• Estudar e identificar os riscos das operações;
• Quantificar os custos e calcular o retorno financeiro do projeto;
1.2 Justificativa
Assim como manter estoques faz parte das atividades operacionais de
uma empresa, gerir estes estoques também se torna uma atividade de suma
importância, haja vista, que o acúmulo de materiais com pouca utilização, ou baixa
demanda, pelas áreas de produção ou manutenção, representa capital financeiro
sem movimentação, que poderia incorporar valor em outras áreas da organização
ou ser reinvestido para geração de novos ganhos.
De encontro as estratégias da empresa em aumentar a geração de caixa
e consequentemente, aumentar a competividade industrial, este projeto tem a
finalidade de reduzir o capital de giro, otimizar os estoques de MRO, compartilhar
recursos e garantir o atendimento das demandas nas unidades.
1.3 Organização do Trabalho
15
O capítulo 2 trata da literatura existente para o tema, apresentando os
conceitos de mineração de dados, estoques, planejamento de materiais, materiais
de MRO, nível de serviço, capital de giro, mapeamento de processos, automação
e centralização de estoques.
O capítulo 3 descreve a metodologia utilizada. Contempla informações
sobre a empresa na qual a pesquisa foi realizada, a classificação da pesquisa e
os passos utilizados para realização do estudo: análise de cenários, definição de
premissas, identificação das variáveis, criação do banco de dados, aplicação das
premissas nos dados obtidos, localização, cálculo de parâmetros, cálculo de
riscos e custos e ganhos.
No capítulo 4 são apresentados os resultados do projeto, a estatística
obtida dos dados recolhidos e discussão dessas informações.
16
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Histórico
A rápida evolução da computação que vem ocorrendo nos últimos anos
permitiu a geração de grandes volumes de dados. Estima-se que a cada 20 meses
a quantidade de informação no mundo dobra e o tamanho e quantidade de dados
cresce em velocidade ainda maior (DILLY, 2009).
Gordon Moore, ex-presidente da Intel, já havia tratado esse assunto em
1965 divulgando sua famosa tese de que a cada 18 meses o número de
transistores presente em um processador aumentaria 100% (BRITO, 2017). Com
isso pode-se afirmar que a evolução dos dados tem acompanhado a evolução dos
processadores (ver Figura 2).
Figura 2 - Representação da Lei de Moore
Fonte: BRITO, 2017.
O grande volume de dados que vem sendo gerado no mundo tem
motivado o interesse em ferramentas que possam transforma-los, de forma
inteligente e automática, em informações ou conhecimento significativo. Essas
informações são importantes para o planejamento, gestão e tomada de decisão
(SFERRA; CORRÊA, 2003).
17
2.2 Mineração de Dados
Castro e Ferrari (2016) definem o dado como sendo símbolos não
estruturados que contem pedaços da informação, todavia quando separados não
possuem significado. A mineração de dados, portanto é o processo de
explorar/tratar um banco de dados, através de algoritmos adequados, gerando
informação que agrega valor para a tomada de decisão.
Para Omar e Pacheco (2012), trabalhar com uma grande quantidade de
dados pode não ser muito útil e eficiente, principalmente quando sua manipulação
não é adequada. Neste caso, a qualidade da manipulação está associada à
técnica de mineração de dados.
Mineração de dados é o processo de extrair informação, sem
conhecimento prévio, de um grande banco de dados. Essa metodologia pode ser
usada em diversas áreas comerciais ou industriais para auxiliar na geração de
informação (SFERRA; CORRÊA, 2003).
Dentro do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) a
mineração de dados é um dos principais passos e está relacionada ao processo
de extrair/minerar conhecimento a partir de um banco de dados, utilizando
processos inteligentes. O processo de KDD como observado na Figura 3 é
composto das seguintes etapas: (a) limpeza, (b) integração, (c) seleção, (d)
transformação, (e) mineração de dados, (f) validação dos resultados e (g)
representação do conhecimento (HAN; KAMBER; PEI, 2012).
18
Figura 3 - Principais Etapas do Processo de KDD
Fonte: HAN; KAMBER; PEI, 2012.
A execução de cada etapa segundo Han, Kamber e Pei (2012) ocorre
conforme abaixo:
a) Limpeza - para remover ruído e dados inconsistentes;
b) Integração - onde várias fontes de dados podem ser combinadas;
c) Seleção - onde os dados relevantes para a tarefa de análise são recuperados
da base de dados;
d) Transformação - onde os dados são transformados e consolidados em
formulários apropriado para a mineração executando operações de resumo ou
de agregação;
e) Mineração de dados - um processo essencial em que métodos inteligentes são
aplicados para transformar dados em informação;
f) Validação dos resultados - para identificar as informações verdadeiramente
interessantes que representam o conhecimento baseado em medidas de
interesse;
19
g) representação do conhecimento - onde técnicas de visualização e
representação de conhecimento são usadas para apresentar conhecimento
minerado aos usuários.
2.3 Estoques
Segundo Slack, Chambers e Jhonston (2002) o termo estoque é utilizado
para descrever recursos que estão armazenados seja ele material, informacional
ou pessoas, tendo toda operação algum tipo de estoque físico de materiais. É
definido ainda como “acumulação armazenada de recursos materiais em um
sistema de transformação”.
De acordo com Ballou (2006) os estoques são acumulações de matérias-
primas, suprimentos, materiais em processo e produtos acabados que surgem em
numerosos pontos do canal de produção e logística na empresa. Estes
normalmente ficam em armazéns, pátios e almoxarifados. Por sua vez, Dias
(2011) define o estoque como parte da logística responsável pela guarda de
produtos, sendo o termo normalmente atribuído aos produtos acabados. Segundo
o autor, o estoque pode variar de acordo com o tipo de característica e
necessidade podendo ser estocado de diferentes formas conforme características
citadas. Vaz (2014) conceitua estoque como sendo o conjunto de operações que
visa suprir as diversas necessidades da organização com materiais necessários
à execução de seu processo produtivos. Podendo garantir então que não falte
insumos necessários e nem exista quantidades excessiva melhorando assim o
custo.
Na empresa onde o estudo foi realizado entende-se por estoque os
recursos armazenados em grande parte materiais MRO (Manutenção, Reparo e
Operação) que atendem diariamente as necessidades de aplicação na planta
industrial.
20
2.4 Planejamento de Estoque
Ainda segundo Slack, Chambers e Jhonston (2002), o propósito do
planejamento é garantir que processos, em geral, sejam eficazes e eficientes no
atendimento das necessidades do consumidor. Toda operação produtiva requer
planejamento, sendo as de alto grau de previsibilidade particularmente mais
simples que as de baixo grau de previsibilidade.
O planejamento de estoques tem por objetivo satisfazer as necessidades
do usuário, visando atender as necessidades do cliente. Uma programação de
excelência ocorre quando os materiais estão disponíveis para o usuário no
momento em que ele necessita (BALLOU, 2006).
Segundo Rodrigues e Lara (2015) a área de planejamento de estoque é
uma das que mais possui troca de informação na cadeia de suprimentos se
situando no início do processo, mas sendo afetado por qualquer uma das etapas
seguintes, conforme mostra a Fig. 4. Dado a complexidade da atividade, o
executante/planejador necessita de uma maior visibilidade sobre o processo
produtivo para que a decisão de compra dos materiais não traga prejuízo à
companhia.
Figura 4 – Cadeia global de suprimentos
Fonte: Adaptado de RODRIGUES E LARA, 2015.
2.5 Manutenção Reparo e Operação (MRO)
21
Os materiais de manutenção, reparo e operação (MRO) são classificados
por Paoleschi (2013) como materiais não produtivos ou sobressalentes utilizados
exclusivamente pela manutenção e operação que tem como objetivo manter o
processo funcionando. O estoque desses materiais não agrega valor direto no
produto final, porém seu gerenciamento deve ser bem executado visto que sua
ausência causa perdas de produção.
Para Rodrigues e Lara (2015) “As peças e subcomponentes para o MRO
apresentam características e perfil de demanda distintos dos produtos acabados”,
conforme mostra a Fig. 5. Estoques de produtos acabados atendem a demandas
diárias de expedição, enquanto os estoques de MRO atendem a demandas de
acordo com as falhas nos equipamentos industriais. Essas características são as
que tornam o MRO de alta complexidade para cálculos de estoque e definição dos
parâmetros.
Figura 5 - Comportamento dos estoques de MRO
Fonte: Adaptado de RODRIGUES E LARA, 2015.
2.6 Nível de Serviço
O Nível de serviço é um indicador muito importante para o gerenciamento
de estoques pois afeta um dos pontos centrais, o quanto se está atendendo as
22
reservas do cliente. Existe algumas métricas de aferição desse indicador, porém
no geral o foco é medir como as áreas demandantes estão sendo atendidas
(SZABO, 2015).
Atualmente utiliza-se a divisão entre o saldo atual do estoque e o número
de reservas em aberto no sistema como indicador (ver Eq. 1). Segundo Szabo
(2015), esta formulação permite uma boa aferição da porcentagem real de
atendimento ao cliente (SZABO, 2015).
Nível de Serviço = Saldo Atual
Número de Reservas∙100 (1)
Para Paoleschi (2013) na gestão de estoques é importante criar
indicadores que demonstrem a satisfação do cliente. A melhor maneira de medir
essa satisfação é o atendimento as requisições abertas no sistema, ou seja, nível
de serviço. Nesse caso para fins de cálculo somente considera reservas atendidas
totalmente, equação 2.
Nível de Serviço = Requisições atendidas plenamente 900
Total de requisições 950∙100 = 94,74% (2)
2.7 Automação Industrial
Entende-se por automação qualquer sistema, apoiado em computadores, que substitui o trabalho humano em favor da segurança das pessoas, da qualidade dos produtos, da rapidez da produção ou da redução de custos, assim como aperfeiçoando os complexos objetivos das indústrias e dos serviços. (MORAES; CASTRUCCI, 2010, p.12)
Segundo Aguirre et al (2007) a automação é um conceito que vem
crescendo em importância junto a informática e consiste em qualquer sistema que
apoiado aos computadores substitui atividades de forma rápida e econômica.
23
Inclui controles dinâmicos e lógicos com uma vantagem de ajustes fáceis
mediante simples programação.
É possível notar na Figura 6 a pirâmide de automação representado os
níveis que atualmente podem ser atingidos. A Pirâmide da Automação Industrial
serve para cada profissional enxergar a relação de interdependência de cada nível
(setor) de uma indústria.
Figura 6 - Pirâmide de automação
Fonte: Moraes e Castrucci, 2010.
De acordo com Moraes e Castrucci (2010), o nível 4 é o responsável pela
programação e pelo planejamento da produção, realizando o controle e a logística
dos suprimentos. Ex.: controle de suprimentos e estoques em função da
sazonalidade e da distribuição geográfica. De acordo com este trabalho, o estudo
de sistemas de distribuição, parâmetros de estoques e definição de sistemas
logísticos se enquadram nesse nível.
2.8 Capital de Giro
Segundo Nascimento (2015) capital de giro nada mais é que o capital
necessário para uma empresa realizar suas operações. Um exemplo é o valor
24
imobilizado em estoques, pagamento de aluguel, compra de matéria prima,
transporte de mercadorias e outros. A Figura 7 ilustra o ciclo típico de capital de
giro.
Figura 7 - Ciclo de conversão de caixa
Fonte: Nascimento apud Hong et al (2015)
Um dos principais números para se chegar ao capital de giro é o balanço
patrimonial (tabela 1) onde faz parte o capital empregado nos estoques. Isso nos
mostra que o valor que uma companhia tem em seus estoques influência no
número divulgado ao mercado, assim como, em seu retorno sobre o capital
empregado (Nascimento, 2015).
Tabela 1 - Estrutura básica do balanço patrimonial
Ativo Passivo
Ativo circulante R$ 60.000,00 Passivo circulante R$ 20.000,00
Caixa R$ 40.000,00 Fornecedores R$ 20.000,00
Estoques R$ 20.000,00 Empréstimos -
Ativo não circulante R$ 30.000,00 Patrimônio líquido R$ 70.000,00
Imobilizado R$ 30.000,00 Capital social R$ 70.000,00
Ativo total R$ 90.000,00 Passivo total R$ 90.000,00
Fonte: Nascimento, 2015.
Para chegar ao valor do capital de giro (CGL) de uma companhia
podemos utilizar a equação 3, que consiste na diferença entre o ativo circulante2
e o passivo circulante3. Se o resultado der positivo significa que empresa possui
2 Ativo circulante é uma referência aos bens e direitos que podem ser convertidos em dinheiro em curto prazo. Ex: dinheiro em caixa, mercadorias, estoque e etc. 3 Passivo circulante são as obrigações que normalmente são pagas dentro de um ano. Ex: contas a pagar, impostos a recolher e etc.
25
a curto prazo mais dinheiro que dividas, se o valor for negativo significa que
empresa não conseguira quitar com todas as suas obrigações (Nascimento,
2015).
CGL = AC - PC (3)
2.9 Mapeamento de Processos
Para falar em mapeamento de processo é importante, primeiramente, o
claro entendimento do que é um processo. Sobre isto, Ritzman (2004) nos diz que
“um processo é qualquer atividade ou conjunto de atividades que parte de um ou
mais insumos, transforma-os e lhes agrega valor, criando um ou mais produtos
(ou serviços) para os clientes".
Wildauer e Wildauer (2015) conceituam processo como sendo um grupo
de atividades que atendem a parâmetros definidos e seguem uma ordem
determinada, obedecendo, portanto, a uma sequência lógica. Isto tudo visando
um fim ou resultado, a transformação de insumos em bens, ou seja, entradas em
saídas conforme Figura 8.
Figura 8 - Diagrama do Processo
26
Fonte: Slack, Chambers e Jhonston, 2002.
A partir da construção desse entendimento, é possível então entrar no
mérito do mapeamento de processo, metodologia que, conforme Hunt (1996)
apud Villela (2000), fora criada e implementada pela General Eletric como uma
técnica em que se representavam as principais atividades de um processo através
de fluxogramas e textos de apoio. A medida já representava uma estratégia de
melhoria de desempenho que mais tarde se tornaria uma poderosa ferramenta de
gestão.
Correia e Almeida (2002) endossam essa ideia ao afirmarem que é uma
técnica de visualização completa que possibilita enxergar a correlação entre o
processo e as atividades que o compõem, o que para Slack, Chambers e Jhonston
(2002) mostra a relação entre uma atividade e outra dentro de um processo.
Existem diversas técnicas de mapeamento disponíveis ao implementador
desta metodologia de gestão, com diferentes enfoques, devendo ser
cuidadosamente escolhidas. Na Figura 9 abaixo é possível observar um exemplo
de fluxograma.
Figura 9 - Exemplo de Fluxograma
27
Fonte: Slack, Chambers e Jhonston, 2002.
A ideia de desenhar o processo “não se refere às ferramentas técnicas ou
tecnológicas de desenho, mas à metodologia para transcrição, análise e melhoria
desses processos” (Souza, 2014), por isso devem ser muito bem escolhidas.
2.10 Centralização de estoques
O estudo de localização de instalações é um problema de alta
complexidade de decisão (FLEURY et al.,2000), uma vez que impacta
diretamente nos custos logísticos e devem-se considerar os tradeoffs4 entre
localização, transporte e estoque, de modo a regular o ponto de melhor equilíbrio.
Nesse contexto, a mineração de dados assume papel importantíssimo, uma vez
que qualquer análise de rede logística depende de um grande número de
informações (rotas viáveis, custos, depreciações, etc.) que permite, a posterior,
fundamentar os modelos determinísticos para busca do melhor trajeto no
problema de rede de distribuição.
Existem questões estratégicas subjetivas à política da empresa, que
podem influenciar diretamente na decisão sobre a distribuição. Na literatura
existem diversos livros sobre o tema, como Moore e Muther, porém uma
abordagem mais simplista é dada por Martel e Vieira (2010), que sugerem a
análise dos seguintes pontos:
• Localização de fornecedores
• Tipo de produtos a serem distribuídos
• Grau de tecnologia de Informação empregada
• Capacidade do Armazém
• Quantidade de Armazéns que se quer instalar
• Priorização de produtos e/ou mercados
4 Tradeoff é o nome que se dá a uma decisão que consiste na escolha de uma opção em detrimento de outra.
28
Figura 10 - Critérios de decisão sobre localização
Fonte: Adaptado de Martel e Vieira, 2010.
Decisões de centralização de estoques devem ser consideradas, pois
podem gerar uma redução de custos de armazenagem. Cabe ao gestor analisar
se essa redução de custos é maior do que o aumento dos custos de fretes e
transportes. Carvalho e Silva (2006) propõem um modelo onde produtos com
maior valor agregado e menor giro de estoques – características típicas de peças
de reposição – devem seguir uma política de centralização de estoques (figura
11).
Figura 11 - Fatores de centralização do estoque
Fonte: Adaptado de Carvalho e Silva, 2006.
Para finalizar, vale ressaltar alguns pontos que Ballou (2003) considera relevante para
a estruturação de uma rede logística:
• Potencial para expansão
29
• Disponibilidade, salários, ambiente e produtividade da mão-de obra local;
• Taxas relativas ao local e à operação do armazém
• Atitude da comunidade e do governo local com relação ao depósito
• Segurança do local (fogo, furto, inundação etc.);
• Taxas de seguro e disponibilidade de financiamento
30
3 METODOLOGIA
3.1 A empresa
O estudo foi realizado em uma empresa de base florestal que atua no
ramo de papel e celulose localizada no estado do Maranhão, pertencente a um
grupo que existe a mais de 90 anos no mercado. Atualmente possui mais de
35.000 colaboradores, 2 milhões de hectares de áreas plantadas e uma produção
que chega a mais de 10 milhões de toneladas de celulose por ano.
A área de realização da pesquisa foi o planejamento de MRO e compras,
mais especificamente na área de planejamento estratégico. O setor é responsável
por planejar, programar e comprar os materiais estocáveis das unidades
industriais, abrangendo desde seus parâmetros de estoque até a construção de
ferramentas de gestão de materiais.
O período de pesquisa e aquisição de dados foi de maio de 2019 a outubro
de 2019. Por motivos de segurança, as informações presentes nesse trabalho
possuem distorções da realidade, mantendo-se a proporcionalidade.
3.2 Metodologia Utilizada
Dentro do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) a
mineração de dados é responsável por gerar informação a partir de grandes bases
de dados. De posse da informação, é possível o cálculo de parâmetros e a tomada
de decisão. O KDD utilizado nesse estudo foi subdividido nas seguintes etapas.
i. Análise de cenários
31
Estudo da realidade da empresa com ênfase na análise dos possíveis
cenários de distribuição dos estoques e mapeando das oportunidades existentes
para identificar a melhor oportunidade (ótimo):
• Cenário 1: Cenário atual, com estoques descentralizados;
• Cenário 2: Compartilhamento entre unidades;
• Cenário 3: Unidade centralizadora;
• Cenário 4: Armazém geral com estoque de segurança nas unidades;
• Cenário 5: Armazém geral centralizadora.
ii. Definição de premissas
As principais premissas (restrições) consideradas no presente estudo
foram:
• Material ser utilizado em pelo menos 2 unidades industriais;
• Materiais que possuam alto valor agregado;
• Ser estocável ou estratégico;
• Ser sobressalente de manutenção, reparo e operação;
• Não pode ser EPI (não aumentar risco operacional);
• Não afetar o nível de serviço;
• Dividir os materiais em 2 grupos: baixo e alto giro.
Para os dados históricos, foi utilizado o range de 24 meses (julho 2017 a
julho 2019), para que seja possível captar a maior quantidade de informações
sobre os materiais. Entende-se que, em 24 meses, se o material não é utilizado,
32
não possui características de estocável e não será justificável o custo logístico
com suas operações.
iii. Identificação das variáveis
Essa etapa tem a função de identificar as variáveis que serão necessárias
para a construção do banco de dados. Foram necessárias as informações de
estoque, como criticidade e lead-time5, além dos parâmetros listados abaixo:
• Tipo de Material (ativo circulante, ativo imobilizado, etc.);
• Unidade de Medida (kg, m, L, etc.);
• Quantidade de unidades que utilizam o material;
• Estratégia de reposição (estocável, compra direta, etc.);
• Estoque mínimo (estoque de segurança);
• Estoque máximo;
• Saldo em estoque;
• Valor unitário;
• Valor de estoque máximo;
• Valor de estoque atual;
• Giro;
• Histórico de consumo;
• Quantidade histórica de unidades adquiridas;
5 Lead-time é o tempo ocioso até a reposição de um material. Ex: demora no processo de compras, prazo de entrega e etc.
33
• Valor histórico investido em aquisições;
• Lead-time;
• Criticidade ABC.
Esses dados foram obtidos do sistema integrado de gestão empresarial
utilizado na empresa, SAP ERP ®, a qual automatiza diversas transações dentro
do ambiente ECC Produção, apresentado abaixo:
• Extrair transação CAD007 (Dados cadastrais dos materiais) do SAP;
• Extrair transação GES005 (Histórico de consumo mensal) do SAP;
• Extrair transação ALM006 (Parâmetros de Estoque) do SAP;
• Extrair transação ME2M (Pedido de Compras) do SAP.
De posse desses registros, foi possível a construção do banco de dados
e do cálculo de informações adicionais necessárias.
iv. Criação do banco de dados
O primeiro grupo de dados foi composto por código de barras, nome, tipo,
unidade de medida, característica e quantidade de unidades que utilizam o
material.
O segundo grupo de dados foi composto pelas principais variáveis dos
materiais, desse trabalho, indicando de qual unidade industrial são essas
informações.
De posse dessas informações, foi possível o cálculo de valor de estoque
máximo, valor de estoque atual, dentre outras, consolidando as informações de
todas as unidades. Em seguida, foi calculado as informações médias, de acordo
34
com a quantidade de unidades que utilizam o material, como giro médio, consumo
médio e etc.
Com as premissas no banco de dados é possível afunilar o nicho de
SKU’s6 e conhecer a oportunidade de trabalho. A primeira premissa, e mais
importante, é de entender quanto representam os materiais compartilháveis.
Tabela 2 - Quantidade de SKU's compartilháveis
QTD.CENTROS SKU's % do Total
1 40014 86,76%
2 4889 10,60%
3 845 1,83%
4 299 0,65%
5 71 0,15%
Total geral 46118 100,00%
Fonte: Autor, 2019.
A quantidade de materiais compartilháveis por unidade é dada pela tabela
3 a seguir.
Tabela 3 - Quantidade de materiais compartilháveis por unidade
CENTRO QTD.SKU's
1101 2894
1102 1319
1301 3920
2100 4210
5400 1521
3010 0
3028 0
3070 0
Fonte: Autor, 2019.
As unidades 3010, 3028 e 3070 não apresentaram sinergia por não
possuírem harmonização no cadastro de materiais. O banco de dados desses
centros são distintos e utilizam outro sistema, o que acarretou em suas exclusões
desse estudo.
6 SKU, sigla para Stock Keeping Unit (Unidade de Manutenção de Estoque), é um código criado para identificar cada produto que você tem em estoque, separando os produtos de acordo com as características e quantidades.
35
Com base no histórico de consumo, identificou-se que parte desses
materiais não possuem utilização no período de 24 meses, de acordo com a tabela
4.
Tabela 4 - Materiais sem consumo
QTD.CENTROS SKU's
2 930
3 29
Total Geral 959
Fonte: Autor, 2019.
Utilizando a premissa de segregar EPI’s e trabalhar em cima dos materiais
que representassem 80% do valor de estoque, foi possível obter um conjunto de
itens (ver tabela 5) a serem inseridos no problema de otimização.
Tabela 5 - 80/20 em porcentagem de valor
%VALOR QTD.SKU's
20% 80%
ATIVO 44 116
DESGASTE 23 59
ESTRATÉGICO 165 108
USO GERAL 3658 664
TOTAL 3889 946
Fonte: Autor, 2019.
3.2.1 Localização das Redes de Distribuição
No estudo de otimização da operação de redes de distribuição, a distância
entre os centros são fator decisivo para a escolha da localização do ponto de
concentração dos materiais. Segundo Ballou (2006), os custos de transporte e a
distância de transporte têm sido os parâmetros mais utilizados nos estudos sobre
a seleção dos locais. Para isso, foi criada a matriz de distância (tabela 6), que
correlaciona a distância entre as fábricas.
36
Tabela 6 - Matriz de distância
CENTROS 1101 1102 1301 2100 3010 3028 3070 5400
1101 0 Km 13 Km 2366 Km 1235 Km 52 Km 745 Km 1009 Km 179 Km
1102 13 Km 0 Km 2341 Km 1223 Km 45 Km 734 Km 997 Km 167 Km
1301 2366 Km 2341 Km 0 Km 2325 Km 2357 Km 2161 Km 2686 Km 2182 Km
2100 1235 Km 1223 Km 2325 Km 0 Km 1241 Km 1705 Km 235 Km 1309 Km
3010 52 Km 45 Km 2357 Km 1241 Km 0 Km 768 Km 959 Km 180 Km
3028 745 Km 734 Km 2161 Km 1705 Km 768 Km 0 Km 1594 Km 600 Km
3070 1009 Km 997 Km 2686 Km 235 Km 959 Km 1594 Km 0 Km 1116 Km
5400 179 Km 167 Km 2182 Km 1309 Km 180 Km 600 Km 1116 Km 0 Km
Fonte: Autor, 2019.
Outro fator importante, é a quantidade de materiais que são
compartilháveis entre as unidades de produção. Então criou-se a matriz de
sinergia, que apresenta quantos SKU’s são semelhantes correlacionando-os com
cada centro.
Tabela 7 - Matriz de Sinergia
CENTROS 1101 1102 1301 2100 5400 3010 3028 3070
1101 0 1183 1006 1249 988 0 0 0
1102 1183 0 375 324 396 0 0 0
1301 1006 375 0 3193 610 0 0 0
2100 1249 324 3193 0 606 0 0 0
5400 988 396 610 606 0 0 0 0
3010 0 0 0 0 0 0 0 0
3028 0 0 0 0 0 0 0 0
3070 0 0 0 0 0 0 0 0
Fonte: Autor, 2019.
Após aplicar todas as premissas no banco de dados, chega-se a
seguinte matriz de sinergia.
Tabela 8 - Matriz de sinergia com oportunidade mapeada
CENTROS 1101 1102 1301 2100 5400 3010 3028 3070
1101 0 158 153 233 144 0 0 0
1102 158 0 44 48 45 0 0 0
1301 153 44 0 450 110 0 0 0
2100 233 48 450 0 130 0 0 0
5400 144 45 110 130 0 0 0 0
37
3010 0 0 0 0 0 0 0 0
3028 0 0 0 0 0 0 0 0
3070 0 0 0 0 0 0 0 0
Fonte: Autor, 2019.
Os custos de frete, indexados nos dados acima, também é fator definitivo
para decidir o local das instalações. Logo, foi construído uma matriz de fretes
emergenciais, considerando o pior cenário, onde seria necessário a locação de
um caminhão do tipo truck com capacidade para 12 toneladas.
Tabela 9 - Valor médio de frete emergencial
CENTROS 1101 1102 1301 2100 3010 3028 3070 5400
1101 R$
- R$
690,00 R$
9.360,00 R$
5.200,00 R$
840,20 R$
3.211,00 R$
4.363,00 R$
1.222,00
1102 R$
690,00 R$
- R$
9.360,00 R$
5.200,00 R$
840,20 R$
3.211,00 R$
4.363,00 R$
1.222,00
1301 R$
9.360,00 R$
9.360,00 R$
- R$
9.830,00 R$
9.360,00 R$
8.766,00 R$
10.840,00 R$
8.970,00
2100 R$
5.200,00 R$
5.200,00 R$
9.830,00 R$
- R$
5.200,00 R$
6.980,00 R$
1.650,00 R$
5.480,00
3010 R$
953,49 R$
953,49 R$
9.360,00 R$
2.998,54 R$
- R$
2.724,25 R$
2.937,40 R$
1.382,56
3028 R$
3.432,56 R$
3.432,56 R$
8.766,00 R$
4.896,57 R$
3.623,25 R$
- R$
7.151,16 R$
3.051,16
3070 R$
3.939,73 R$
3.939,73 R$
10.840,00 R$
2.024,98 R$
3.994,29 R$
5.392,98 R$
- R$
4.189,13
5400 R$
1.600,00 R$
1.600,00 R$
8.970,00 R$
5.480,00 R$
1.450,00 R$
3.576,00 R$
4.189,13 R$
-
Fonte: Autor, 2019.
Como as informações de valor unitário, criticidade e lead-time variam de
acordo com a unidade fabril, os valores utilizados para inicializar os cálculos foram
o da unidade que possui maior consumo. Neste caso, foi dada a preferência em
caso de decisão de onde irá ficar o estoque de segurança dos materiais.
3.2.2 Cálculo de parâmetros
Para o cálculo dos novos parâmetros (estoques mínimos e máximos, lotes
de compra e etc.) foram utilizados modelos matemáticos que levem em
consideração a falta de previsibilidade da utilização de material de MRO.
38
O Modelo Bernoulli-Normal divide a modelagem da demanda em
probabilidade de ocorrência do consumo e quantidade consumida a cada evento.
Esse modelo é aderente a peças com imprevisibilidade de demanda, com picos
de consumo, e pode ser aplicado sempre que o consumo histórico for positivo ou
for possível estimar os valores anuais mínimo, médio e máximo de consumo.
Sendo L, o lead-time de ressuprimento, μd a demanda média por período
com demanda maior que zero, σd o desvio da demanda por período com demanda
maior que zero e p0 a probabilidade de a demanda ser igual a zero em um período.
A média e o desvio padrão da demanda no lead-time são representadas abaixo:
μDL= L∙μd∙(1-p0)
(1-p0L)
(4)
σDL= √ L∙[(σd
2+μd²)∙(1-p0)-μd²∙(1-p0)²]+[μd∙(1-p0)∙L]²
1-p0L
-μDL² (5)
Os valores para μd, σd e p0 podem ser estimados com base nos volumes
mínimo, médio e máximo de consumo por período (mapeamento cognitivo).
Dado o ponto de pedido s e o lote de ressuprimento Q, os indicadores de
serviço foram aproximados por uma distribuição normal, sendo uma distribuição
clássica para o lead-time; uma distribuição normal padrão acumulada, N(x); e a
distribuição normal de perdas, G(x):
P1 = p0L+(1-p0
L)∙N (
s-μDL
σDL) (6)
P2 = 1-(1-p0
L)∙σDL∙G (
s-μDLσDL
)
Q
(7)
Sendo Lote_Min, o lote mínimo de ressuprimento, Lote_Mult, o lote
múltiplo de fornecimento, F o custo fixo por pedido, D a demanda média anual
39
estimada e h, o custo por unidade estocada por ano. O Lote de Ressuprimento Q
é calculado pela inequação (Adaptado de Janssen, 1998, Dunsmuir, 1989) abaixo:
EOQ= √ 2∙F∙D
h
if EOQ
Lote_Mult≥ 0,5 then
QI=round (EOQ
Lote_Mult) ∙Lote_Mult
else QI=Lote_Mult
if QI ≥ Lote_Min then
Q=QI
else Q=roundup ( Lote_Min
Lote_Mult) ∙Lote_Mult
(8)
O Ponto de Pedido s foi selecionado com base em um algoritmo de
minimização do estoque atendendo à restrição de nível de serviço desejado (P1
e/ou P2):
P1 ≤ ∑ p(L) ∙ p0L+ (1 - ∑ p(L) ∙ p0
L
Lmax
L=Lmin
) ∙ N ( s - μDL
σDL)
Lmax
L=Lmin
(9)
P2 ≤ 1 - (1 - ∑ p(L) ∙ p0
LLmaxL=Lmin ) ∙ σDL ∙ G (
s - μDLσDL
)
Q
(10)
Os níveis Máximo e Mínimo do sistema foram calculados com base nos
parâmetros otimizados Q e s.
Mínimo = s + Lote_Troca (11)
40
Máximo = Mínimo + Q - Lote_Troca (12)
Os valores esperados em função dos níveis Mínimo e Máximo escolhidos
e dos parâmetros de entrada são, onde ES é estoque de segurança e EM estoque
máximo:
ES = Mínimo - Lote_Troca - μd ∙(1-p0)∙ μL (13)
EM = Máximo - (Mínimo - Lote_Troca)
2+ ES (14)
Para estimar o consumo mínimo, médio e máximo, foi analisado o
histórico de utilização mês a mês. O consumo médio representa a média da
quantidade utilizada dividida pelo total de meses em que o material foi utilizado,
desconsiderando os meses sem consumo. Para chegar nos valores de mínimo e
máximo, foi calculado o desvio padrão com base nesse histórico e
subtraído/somado do consumo médio.
3.2.3 Cálculo de risco
Conforme Bowersox et al (2007), julgamentos relacionados ao estoque
constitui alto risco e alto impacto no processo da cadeia de suprimentos. A
distribuição de Poisson fornece informações gerencialmente úteis, como, por
exemplo, a probabilidade de ocorrência de um determinado nível de consumo,
tomando-se como base sua média histórica. Além disso, pressupõe
independência entre eventos, o que significa que o nível de consumo em um
determinado período não é afetado pelo nível de consumo do período anterior.
Por fim, na distribuição Poisson, o intervalo de tempo entre demandas segue uma
distribuição exponencial (PORRAS; DECKER, 2008).
Especificamente, a distribuição Poisson é dada por:
41
Px(t) = (λ ∙t)
x ∙e-λt
x! (15)
em que:
• x – consumo de peças de reposição por intervalo de tempo cuja
probabilidade se deseja estimar;
• t – intervalo de tempo a ser considerado;
• λ – taxa de consumo histórico por unidade de tempo; e
• Px (t) – probabilidade de haver x solicitações durante o intervalo de
tempo t.
Para calcular a probabilidade de utilizar um material no mesmo mês em 2
ou mais fábricas foi utilizado o teorema da probabilidade total. O teorema é dado
por:
P(B)= ∑ P(Ai∩B)=
i
∑ P(Ai)P(B|Ai)
i
(16)
Foi criada a matriz Frequência versus Criticidade, que foi utilizada para
taxar os materiais com base no risco a eles atrelados. A matriz correlaciona a
frequência de utilização em: frequente, provável, ocasional, remoto, muito
improvável; com a criticidade: muito alto, alto, médio e baixo. Os valores de
criticidade foram interligados ao nível de serviço que se deseja alcançar para cada
categoria de criticidade.
Tabela 10 - Matriz Frequência x Criticidade
FREQUÊNCIA CRITICIDADE
Baixo Médio Alto Muito Alto 0,75 0,85 0,9 0,99
Frequente 0,9 0,675 0,765 0,81 0,891
Provável 0,7 0,525 0,595 0,63 0,693
Ocasional 0,5 0,375 0,425 0,45 0,495
Remoto 0,3 0,225 0,255 0,27 0,297
42
Muito improvável 0,1 0,075 0,085 0,09 0,099
Fonte: Autor, 2019.
3.2.4 Custos e ganhos
Conforme Rodrigues (2011), os custos de armazenagem relacionam-se
diretamente ao meio de acondicionamento e movimentação dos produtos,
matérias ou mercadorias. Para isso, foi realizado RFQ7 (request for quotation) com
diversos fornecedores do serviço de armazém geral.
As empresas serão responsáveis por:
• Recebimento;
• Conferência dos produtos;
• Movimentação de entrada;
• Armazenagem;
• Controle de estoque;
• Separação/ Montagem dos pedidos; e
• Expedição.
O custo de locação de um armazém geral foi calculado com base na
melhor condição comercial apresentada pelos fornecedores, conforme mostra a
tabela 11.
Tabela 11 - Custos de armazenamento terceirizado
Armazenagem
por palete
Armazenagem
por m² interno
Armazenagem
por m² externo
Movimentação
de entrada/saída
Seguro da
mercadoria
7 RFQ é um convite aos fornecedores identificados e homologados para participarem de um processo de aquisição.
43
R$ 20,00
quinzenais
R$ 19,00
quinzenais
R$ 14,00
quinzenais R$ 9,50 por palete
0,10% sobre o
valor de estoque
quinzenais
Fonte: Autor, 2019.
Os ganhos financeiros foram atrelados a redução no valor de estoques,
no custo evitado com novas aquisições, com o retorno financeiro de acordo com
o WACC8, conforme equações abaixo.
Custo Capital (a.a.) = (Valores de estoque reduzido) ∙ WACC (17)
Retorno Financeiro = Investimento - Custo Capital (a.a.) (18)
8 WACC (Weighted Average Capital Cost), é o custo médio ponderado de capital, taxa de desconto ou o custo de capital utilizado em uma análise de retorno.
44
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Com a aplicação das premissas nos dados obtidos tornou-se possível
notar que a quantidade de materiais oportunos para o estudo diminuiu a cada
premissa. A Tabela 12 mostra o impacto dessas premissas no estoque.
Tabela 12 - Segregação de dados com premissas
Sinergia S/ consumo EPI’s 20% 80% Total
SKU's 6104 959 310 3889 946 46118
Valor de estoque (MM) R$ 27,01 R$ 4,96 R$ 3,14 R$ 2,45 R$ 16,46 R$ 344,08
% do Valor Total de Estoque 7,85% 1,44% 0,91% 0,71% 4,78% 100%
Fonte: Autor, 2019.
A quantidade SKU’s caiu para 946, que representam R$ 16,46 milhões
(4,78%) do estoque. Do mesmo modo, o procedimento de análise das premissas
possibilitou a predição de uma pequena quantidade de materiais que possuem
alto valor financeiro. Todavia, esses números nos mostram o quanto as fábricas
são distintas entre elas. Apenas 13,24% dos materiais são compartilháveis, que
representam R$ 27,01 milhões (7,85%).
4.1 Estimação dos Custos entre os Cenários
Os custos obtidos mostraram-se distintos entre os cenários e variam
diretamente com a quantidade SKU’s e o valor de estoque. Nos cenários onde é
utilizado as próprias fábricas como pontos de centralização, não há acréscimo de
custos de estocagem, nem de expansão dos almoxarifados. Devido à quantidade
de materiais ser baixa, é possível inserir as operações logísticas sem que haja
impacto nas rotinas dos setores envolvidos e no atendimento das demandas.
Com base na tabela 9 do item 3.2.1 de fretes, foram estimados os fretes
médios e o valor de transferências, considerando que todos os materiais terão
movimento de entrada e saída igual a média de giro em 1 ano e que um caminhão
45
truck consegue transportar em média 50 notas fiscais. Consolidando as
informações, chega-se ao valor de R$ 352 mil reais anuais.
O custo do serviço de armazém geral varia de acordo com o orçado pelo
fornecedor, na tabela 13, também considerando o frete médio e a mesma
quantidade de movimento do cenário anterior, até 3 SKU’s por palete e todos os
materiais em paletes internos, que também foi incluído nos custos.
Tabela 13 - Cálculo de custos
Armazém/ano Ent./ano Saída/ano Seguro/ano Frete/ano Total/ano
Custos (R$) 151.360,00 17.974,00 17.974,00 395.040,00 352.442,54 934.790,54
Fonte: Autor, 2019.
4.2 Avaliação do Risco
Como há a imprevisibilidade de consumo de MRO, a falta de determinado
material pode acarretar em prejuízo financeiro, destruição do ativo e acidentes de
trabalho.
De acordo com a matriz Frequência versus Criticidade (tabela 10 do item
3.2.3), tornou-se possível classificar os materiais com tarjas verdes, amarelas e
vermelhas, representando a porcentagem de risco relacionado à necessidade de
utilização dos respectivos materiais em mais de uma unidade ao mesmo tempo
(criando um pico de consumo). A tabela 14 mostra a quantidade de materiais em
cada grupo para os dois modelos distintos.
Tabela 14 - Comparação dos modelos de risco
RISCO POR SKU POISSON PROB.TOTAL
0% a 25% 51,67% 54,85%
25% a 60% 32,27% 31,97%
60% a 100% 16,06% 13,18%
46
Fonte: Autor, 2019.
A aplicação do Teorema da Probabilidade Total mostrou resultados
menos conservadores frente a Distribuição de Poisson. A quantidade de materiais
com tarja verde foi maior, enquanto a de tarja vermelha diminuiu. Esta diferença
pode ser atribuída a inclusão do cálculo de pico de consumo na Distribuição de
Poisson, o que permite uma estimativa mais realista sobre o cenário. Vale
destacar que as criticidades e os riscos de cada SKU foram incorporados no
cálculo da redução de estoques e nos novos parâmetros com o centralizador de
volumes.
4.3 Predição Da Rede De Distribuição
Levando em consideração os itens apresentados na metodologia, cerca
de 90% dos fornecedores do grupo estão localizados no estado de São Paulo,
além de que 5 dos seus 8 centros industriais estão instalados na região. Outro
ponto importante, é que os fornecedores de maior porte do serviço de armazém
geral também ficam localizados nesse perímetro.
Analisando as Matrizes de Distância e Sinergia (tabelas 6, 7 e 8 do item
3.2.1), visualizamos que os centros 1301 e 2100 possui as maiores distâncias
entre os demais, ao mesmo tempo em que possuem a maior sinergia em SKU’s
compartilháveis. Isso se dá pela idade das duas fábricas: são as mais recentes do
grupo e consequentemente compartilham de tecnologias similares o que reflete
diretamente em seus estoques. As figuras A1, A2 e A3, presentes no anexo,
mostram as principais informações utilizadas de cada unidade industrial.
Tabela 15 - SKU's 1301 e 2100
SKU’s VLR.EST.MÁX
ATIVO 34 R$ 523.979,28
DESGASTE 34 R$ 2.212.661,86
ESTRATÉGICO 48 R$ 550.697,36
USO GERAL 315 R$ 4.977.713,07
TOTAL 430 R$ 8.265.051,57
47
Fonte: Autor, 2019.
Tabela 16 - SKU's 1101, 1102, 5400
SKU's VLR.EST.MÁX
ATIVO 59 R$ 629.787,78
DESGASTE 19 R$ 145.454,23
ESTRATÉGICO 48 R$ 464.866,88
USO GERAL 270 R$ 3.967.579,14
TOTAL 395 R$ 5.207.688,01
Fonte: Autor, 2019.
Conforme as tabelas 15, 16 e a Matriz de Sinergia (tabela 8 do item 3.2.1),
é possível notar que mais de 50% dos materiais compartilháveis estão nos centros
1301 e 2100, que se localizam a cerca de 2000 km das outras unidades. Dessa
forma, infere-se que não é válido a transferência desses materiais para região de
São Paulo. Dos 430 SKU’s, cerca de 70% estão apenas nesses dois estoques, o
que reforça essa indagação. Com isso, foi proposto a criação de duas regionais:
Centralizador Norte e Centralizador Sudeste; evitando custos logísticos
desnecessários com esses materiais.
Figura 12 - Sistema de Regionais no Brasil
Fonte: Autor, 2019.
4.4 Avaliação Dos Ganhos Entre As Regionais
48
Para se obter o valor de redução de estoques, foi necessário propor novos
parâmetros que atendam os clientes internos, sem que haja risco para a operação.
Dessa forma, foi empregado o modelo de Bernoulli-Normal para o cálculo dos
novos parâmetros.
Figura 13 - Planilha com parâmetros calculados
Fonte: Autor, 2019.
Nota-se na figura 13 que em alguns dos materiais os novos parâmetros
de estoque aumentaram (destacados em amarelo), tendo em vista a criticidade
do material (risco e picos de consumo). Para esses materiais, não serão
realizadas operações logísticas que acarretem um aumento de custo.
De posse dos parâmetros propostos, foi determinado o novo valor de
estoque e, consequentemente, o valor de redução com o custo capital ao ano,
conforme apresentado na Tabela 17.
Tabela 17 - Cálculo de ganhos
REGIONAIS VLR.ESTQ. ATUAL (R$)
NOVO.VLR.ESTQ. (R$)
REDUÇÃO VLR.ESTQ. (R$)
CUSTO CAPITAL A.A. (R$)
Norte 8.265.051,57 4.052.915,10 4.212.136,47 437.219,77
Sudeste 5.207.688,01 2.296.225,26 2.911.462,75 302.209,83
Total 13.472.739,58 6.349.140,36 7.123.599,22 739.429,60
Fonte: Autor, 2019.
Uma avaliação dos resultados indica a cenário ótimo de R$ 7,12 milhões
de redução de estoque que, multiplicando pela taxa WACC da empresa, conduz
a R$ 739,43 mil de retorno financeiro ao ano.
4.5 Estudo Da Viabilidade De Implementação
49
A viabilidade dos cenários leva em consideração todos os pontos
discutidos anteriormente, definindo o modus operandi que melhor atenderá a
corporação. O cenário 1, que representa a atual realidade da empresa, está
apresentado na figura 14.
Figura 14 - Cenário 1 (Estoque descentralizado)
Fonte: Autor, 2019.
O cenário 2 (figura 15), de compartilhamento entre as unidades, chama
atenção por não afetar as operações internas e não necessitar de investimento
para ser aplicado. Nesse cenário, deve-se considerar as duas regionais,
mantendo o estoque reserva de segurança na unidade que possuir o maior
consumo. O frete dos materiais foi reduzido em virtude da utilização da
transportadora já contratada pelo grupo e que faz entregas rotineiras nas
unidades.
50
Figura 15 - Cenário 2 (Compartilhamento entre unidades)
Fonte: Autor, 2019.
Considerando o pior cenário hipotético, onde os materiais necessitarão de
fretes dedicados, o retorno financeiro direto seria de R$ 386,99 mil por ano e,
portanto, o cenário 2 é viável.
O cenário 3, que propõe a centralização completa dos estoques desses
materiais em uma unidade, apresenta alguns problemas de acordo com o estudo.
A maior sinergia e retorno vem do sistema de regionais. O custo com frete
aumentaria consideravelmente, assim como o nível de atendimento diminuiria.
Mais de 50% dos materiais estão no Centralizador Norte, onde cerca de 70%
desses são compartilhados apenas entre eles. De acordo com essas informações,
o cenário 2 (figura 16) se monstra inviável.
51
Figura 16 - Cenário 3 (Unidade central)
Fonte: Autor, 2019.
O cenário 4 (figura 17) provoca a contratação do serviço de armazém
geral, prestado de forma terceirizada, mantendo estoques de segurança nas
unidades mais distantes.
Figura 17 - Cenário 4 (Armazém central + unidades)
Fonte: Autor, 2019.
Esse cenário enfrenta problemas semelhantes ao cenário 2, diminuindo o
risco operacional, devido manter peças reservas nas unidades. Caso o armazém
52
com os materiais esteja localizado na Regional Sudeste, chega-se aos seguintes
custos:
Tabela 18 - Custos regional Sudeste
Armazém/ano Entrada/ano Saída/ano Seguro/ano Frete/ano Total/ano
Custos (R$) 63.200,00 7.505,00 7.505,00 124.984,51 147.161,53 350.356,04
Fonte: Autor, 2019.
O retorno financeiro da Regional Sudeste é de R$ 302,21 mil por ano,
gerando uma penalidade de R$ 50 mil. Logo, o cenário 3 é inviável.
O cenário 5 traz como proposta centralizar todos os materiais em um
armazém geral e realizar a distribuição para as fábricas conforme demanda. Essa
proposta possui todas as dificuldades citadas até nos outros cenários. A
penalidade anual seria de R$ 195,36 mil. Com isso, o cenário 5 (figura 18) também
se mostra inviável.
Figura 18 - Cenário 5 (Armazém Central)
Fonte: Autor, 2019.
Consolidando as informações na figura abaixo, foi proposto o cenário 2
para as operações na empresa, com uma redução de R$ 7,12 milhões de estoque,
sem necessidade de novas operações logísticas e com um retorno entre R$
739,43 mil e R$ 386,99 mil anuais. A figura 19 demonstra como os resultados vem
sendo obtidos.
53
Figura 19 - Antes e depois da centralização
Fonte: Autor, 2019.
54
5 CONCLUSÃO
A gestão do capital de giro de uma companhia tem papel importante na
competitividade de mercado que ela terá. A redução no valor dos estoques de
materiais de MRO vem se tornando pauta nas corporações que possuem alto valor
de mercado.
Projetos dessa dimensão precisam de um alto volume de dados para que
seja possível a tomada de decisão com o menor risco possível e a mineração de
dados pode garantir o sucesso das operações.
Os modelos matemáticos são alternativas que se mostram eficientes no
cálculo de parâmetros de estoque, utilizando de fundamentos estatísticos para
garantir o nível de atendimento.
O grupo possui industrias de quase 100 anos e outras com menos de 10
anos de operação. Podemos concluir que o avanço tecnológico fez com que os
estoques se tornassem muito distintos.
Devido a pequena sinergia entre as peças de reposição das fábricas, a
distância entre algumas filiais e o custo da terceirização do serviço, o único cenário
viável é compartilhar os estoques entre as unidades, centralizando a reserva no
sistema de regionais.
55
ANEXOS
Figura A1 - Informações básicas do Database
Figura A2 - Informações de estoque por unidade do Database
Figura A3 - Informações consolidadas do Database
56
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