Planejamento Mestre Da Produção Em Empresa Do Ramo Alimentício

BEATRIZ VALENTIM AZEVEDO

Planejamento mestre da produção em empresa do ramo alimentício

Trabalho de formatura apresentado À Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para a obtenção do Diploma de Engenheiro de Produção

São Paulo 2007

BEATRIZ VALENTIM AZEVEDO

Planejamento mestre da produção em empresa do ramo alimentício

Trabalho de formatura apresentado À Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para a obtenção do Diploma de Engenheiro de Produção

Orientador: Prof. Dr. Marco Aurélio de Mesquita

São Paulo 2007

FICHA CATALOGRÁFICA

Azevedo, BeatrizFICHA Valentim CATALOGRÁFICA

Planejamento mestre da produção em empresa do ramo alimentício / B.V. Azevedo. -- São Paulo, 2007. p.

Trabalho de Formatura - Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Departamento de Engenharia de Produção.

1.Planejamento da produção I.Universidade de São Paulo.

Escola Politécnica. Departamento de Engenharia de Produção II.t.

À minha família e aos meus amigos pelo apoio, dedicação e compreensão durante estes cinco anos.

AGRADECIMENTOS

Em primeiro lugar, gostaria de agradecer à minha família pelo apoio incondicional não só ao longo desse ano, mas em toda minha vida. Aos meus pais, reconheço os sábios ensinamentos e incentivos ao meu crescimento, sem os quais o caminho teria sido mais árduo. Às minhas irmãs, o companheirismo e carinho fundamentais para que eu pudesse concluir mais essa etapa. Agradeço também pela paciência e compreensão de todos nos momentos mais difíceis do ano.

Agradeço ao Professor Marco Aurélio de Mesquita por sua dedicação, acessibilidade e orientação atenciosa durante a realização deste trabalho.

Gostaria de registrar meus sinceros agradecimentos a todos da PepsiCo, que sempre estiveram dispostos a ajudar e foram fundamentais para o bom andamento deste projeto. Em especial, gostaria de agradecer ao Gustavo Fiocco e ao Sandro Maestrelli por todos os conhecimentos transmitidos e pela atenção dispensada e a todo o time de Planejamento de Demanda: Rodrigo Duarte, Graziela Moraes e Leandro Vasques, uma equipe unida, que sempre me motivou e ajudou a crescer.

Também sou grata aos meus fiéis amigos da Escola Politécnica, que se tornaram parte importante da minha vida. Relembro com carinho dos inúmeros momentos de estudos e de trabalho juntos, quando pudemos nos desenvolver. Agradeço também pelo companheirismo e momentos de festas e alegrias compartilhadas, que fizeram desses cinco anos um período inesquecível. Este trabalho merece um agradecimento especial ao meu grande amigo Nicolas Leite do Canto por todas as horas de estudo, pesquisa, apoio e conversas valiosas. A todos os meus amigos, o meu muito obrigada!

Por fim, agradeço aos grandes professores que tive, cada um teve sua participação no resultado deste trabalho, mesmo que não diretamente. Muitos dos conhecimentos adquiridos vão ser levados para toda minha vida.

Sinto-me feliz de saber que, apesar das dificuldades passadas ao longo desse ano, pude contar com o apoio precioso de tantas pessoas.

RESUMO

O trabalho teve seu foco na melhoria do planejamento tático-operacional da produção de uma empresa do ramo alimentício. Primeiramente, foi realizada uma análise crítica do processo atual de planejamento para que se consiga uma melhoria sistêmica ao se observar o todo e as relações entre as atividades. Um problema identificado anteriormente à realização desse trabalho e que se tornou a motivação inicial para seu desenvolvimento era a integração vertical na hierarquia de planejamento. A empresa parte do plano tático para o programa detalhado da produção, sem utilizar um planejamento intermediário, o que dificultava a tomada de decisões no curto prazo. Para melhorar essa integração, propõe-se um modelo de auxilio à tomada de decisão baseado em custos, que considera os parâmetros como previsão de demanda e nível de serviço e restrições como capacidade disponível.

ABSTRACT

The work focused on the improvement of tactical and operational planning in an enterprise from the food industry. First, a critical analysis of the actual planning process was made to achieve a systemic improvement, through observing the process as a whole and the relationship between activities. A problem that has been identified before the creation of this work and became the initial motivation for its development was the vertical integration in the planning hierarchy. The company goes from the tactical plan to the scheduling program, without an intermediate planning, making the short term decision-making difficult . To improve hierarchical integration, a model based on cost is proposed to help the decision maker. It considers information as demand forecast and service level and constraints as available capacity. LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIGURA 1.1- SEGMENTAÇÃO DA PEPSI CO ...... 14 FIGURA 1.2 - ORGANOGRAMA DA ÁREA DE GESTÃO DA CADEIA DE ABASTECIMENTO (FORNECIDO PELA EMPRESA ) .....17 FIGURA 1.3 - HIERARQUIA DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO ...... 19 FIGURA 2.1 – CONCEITO DE UM PROCESSO ...... 22 FIGURA 2.2 – ESQUEMA DE MAPEAMENTO DE MACRO PROCESSOS (ADAPTADO DE IDEF, 2007)...... 23 FIGURA 2.3 - HIERARQUIA DE PLANEJAMENTO (ADAPTADO DE SANTORO , 2006) ...... 25 FIGURA 2.4 - ESTRUTURA HIERÁRQUICA (F ONTE : CORRÊA ET AL .(1997)) ...... 26 FIGURA 2.5 - PROCESSO MENSAL DE S&OP (F ONTE : CORRÊA ET AL . (1997)) ...... 28 FIGURA 3.1 - PROCESSO PRODUTIVO ...... 42 FIGURA 3.2 – ETAPAS DA PREVISÃO DE DEMANDA (FONTE : PEPSI CO)...... 44 FIGURA 3.3 – PERÍODOS DE COLABORAÇÃO : ETAPA DE PREVISÃO DE DEMANDA (ADAPTADO DE PEPSI CO)...... 46 FIGURA 3.4 – HIERARQUIA DE PLANEJAMENTO ATUAL ...... 54 FIGURA 4.1 – ESQUEMA DO MÉTODO DE TRABALHO ...... 55 FIGURA 4.2 – EXEMPLO DO MODELO DE REVISÃO SEMANAL ...... 57 FIGURA 4.3 – PLANILHA DE ENTRADA DE DADOS ...... 68 FIGURA 4.4 – FUNÇÃO OBJETIVO E VARIÁVEIS DE DECISÃO ...... 69 FIGURA 4.5 – RESTRIÇÕES DO MODELO ...... 70 FIGURA 4.6 - GRÁFICO DA OCUPAÇÃO DA CAPACIDADE DA LINHA ...... 71 FIGURA 4.7 - GRÁFICO NÍVEL DE ESTOQUES DAS FAMÍLIAS ...... 72 FIGURA 4.8 – ESTOQUES NO CENÁRIO DE AUMENTO DE 18% NA DEMANDA ...... 73 FIGURA 4.9 – PROPOSIÇÃO DE INTEGRAÇÃO DA HIERARQUIA DE PLANEJAMENTO ...... 76

LISTA DE TABELAS

TABELA 4.1 – CLASSIFICAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ENTRADA DO MODELO ...... 64 TABELA 4.2 – RESPONSÁVEIS PELOS DADOS ...... 65 TABELA 4.3 – RESULTADOS DO INCREMENTO DA DEMANDA ...... 73 TABELA 4.4 – DADOS COMPARATIVOS DAS FAMÍLIAS ...... 74 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BG Bolsa Grande CD Centro de Distribuição CDV Centro de Distribuição e Vendas CPFR Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment CRP Capacity Requirements Planning DDV Dias de Vendas DEC Distribuidores Elma Chips DFU Demand Forecast Unit DTS Down The Street GAT Gestão de Armazenagem e Transportes GRC Gestão de Relacionamento com o Cliente IDEF Integrated Definition MAPE Mean Absolute Percentage Error MPE Mean Percentage Error MPS Master Prodution Plan MRP Material Requirements Planning NENO Nordeste e Norte NIST National Institute of Standards and Technology OPA O Petisco Autêntico OT Organized Trade PE Previsão Estatística PEE Previsão Estatística com Eventos PGIS Planejamento e Gestão de Insumos e Serviços PVO Planejamento de Vendas e Operações PVP Potencial de Vendas Perdidas RCCP Rough Cut Capacity Plan S&OP Sales and Operations Planning SFC Shop Floor Control SKU Stock Keeping Unit VMI Vendor Managed Inventory Sumário

1 INTRODUÇÃO...... 13 1.1 APRESENTAÇÃO DA EMPRESA ...... 13 1.2 PLANEJAMENTO DE OPERAÇÕES E LOGÍSTICA ...... 16 1.3 FORMULAÇÃO DO PROBLEMA ...... 18 1.4 OBJETIVO DO TRABALHO ...... 19 1.5 RELEVÂNCIA DO PROJETO ...... 20 1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO ...... 21 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA...... 22 2.1 MACRO PROCESSOS ...... 22 2.2 HIERARQUIA DE PLANEJAMENTO ...... 24 2.2.1 Dinâmica do S&OP ...... 27 2.2.2 Gestão de demanda...... 31 2.2.3 S&OP...... 35 2.2.4 Planejamento Mestre da Produção...... 37 3 ANÁLISE DO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO ...... 39 3.1 PROCESSO PRODUTIVO ...... 39 3.2 PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO ...... 43 3.2.1 Planejamento da demanda...... 43 3.2.2 Planejamento e Programação da Produção...... 49 3.2.3 Planejamento e Controle de Materiais ...... 52 3.2.4 Política de Estoques...... 53 3.3 DIAGNÓSTICO ...... 54 4 PLANEJAMENTO MESTRE DA PRODUÇÃO...... 55 4.1 CONCEPÇÃO DO MODELO ...... 56 4.2 APRESENTAÇÃO DO MODELO MATEMÁTICO ...... 60 4.3 DADOS DE ENTRADA ...... 64 4.4 PLANEJAMENTO DE TESTES ...... 65 4.5 VALIDAÇÃO DOS USUÁRIOS ...... 66 4.6 APLICAÇÃO DO MODELO E ANÁLISES DE SENSIBILIDADE ...... 70 4.7 IMPLEMENTAÇÃO ...... 75 5 CONCLUSÕES ...... 77 5.1 SÍNTESE ...... 77 5.2 DESTAQUES E ANÁLISE CRÍTICA ...... 78 5.3 DESDOBRAMENTOS ...... 79 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...... 80 APÊNDICE A ...... 82

1 INTRODUÇÃO

Este projeto de formatura foi desenvolvido na PepsiCo em conjunto com o estágio supervisionado. Durante o último ano do curso de Engenharia de Produção, pode-se atuar na área de Planejamento de Vendas e Operações (PVO), em Planejamento de Demanda.

O primeiro capítulo desse trabalho apresenta uma descrição da empresa, com destaque para a área de PVO, foco do trabalho. Essa apresentação tem por objetivo situar o contexto do projeto. Em seguida, mostra-se o problema a ser tratado no estudo, assim como a relevância do trabalho. Por fim, o último ponto é a estrutura. Nessa etapa, é feita uma breve descrição do conteúdo dos capítulos.

1.1 Apresentação da Empresa

A PepsiCo Inc. é uma empresa multinacional com sede nos Estados Unidos. Ela possui diversas marcas mundiais, como: Pepsi – Cola, Gatorade, H20H, Elma Chips, Coqueiro, Quaker e Toddy/Toddynho. Com grande destaque internacional, a Pepsi-Cola, refrigerante do grupo, está entre as 20 marcas mais famosas do mundo, segundo o ranking do Financial World.

Atualmente a PepsiCo atua em cerca de 200 países e teve uma receita anual de mais de US$ 35 bilhões em 2006. Segunda maior empresa de alimentos e bebidas do mundo, possui 700 fábricas e 3.000 centros de distribuição, empregando mais de 130 mil funcionários no mundo.

A PepsiCo chegou no Brasil em 1.953 com a marca Pepsi-Cola. Atualmente, as operações do grupo no país geram um faturamento anual de R$ 2,5 bilhões, empregando cerca de 7.000 funcionários com 9 fábricas e 100 centros de distribuição.

Conforme descrito anteriormente, a PepsiCo possui diversas marcas. De acordo com os ramos de atuação, a empresa é segmentada conforme esquema da figura 1.1: 14

Quaker Alimentos Diversos Toddy Coqueiro

PepsiCo Salgadinhos Elma Chips

Pepsi Bebidas Gatorade H2OH! Lipton IceTea

Figura 1.1- Segmentação da PepsiCo

A maior parte das atividades administrativas se concentra no Escritório Central, em São Paulo, onde foi realizado o estágio. O segmento de bebidas tem um tratamento diferencial dos demais, pois há uma parceria com a AMBEV para a distribuição dos produtos. Nesse caso, os funcionários trabalham no mesmo prédio da empresa parceira para facilitar a comunicação.

Escolheu-se focar esse trabalho na análise da categoria de salgadinhos, pois no estágio, estou trabalhando diretamente nessa área, que lida com os produtos da marca Elma Chips.

Desde o início, a marca é líder do setor de salgadinhos com uma linha variada de produtos. Com presença em grande parte do país, ela atua através de venda direta ou de distribuidores.

Os diferenciais competitivos, declarados pela empresa, são: sabor e qualidade, percepção de valor, inovações constantes e marcas favoritas do público. Além disso, a visão da empresa é: "Ser a companhia favorita de Alimentos Convenientes, Nutritivos e Divertidos", ou seja, é dado grande enfoque na marca para que ela sempre seja a predileta entre os consumidores. Observa-se também um grande esforço para seguir a tendência atual de saudabilidade, procurando criar produtos cada dia mais nutritivos, sem perder o aspecto da descontração e fácil acesso para os clientes.

Dentre os produtos Elma Chips, há classificações por perfis de consumo, de acordo com o tipo de produto e seu público alvo em: Infantil, Jovem, Tradicional, Aperitivo e Culinário.

Para conquistar e manter o público infantil, o mais representativo do mercado de salgadinhos, a Elma Chips acredita que mais do que o alimento, a criança é cativada pela

diversão. Dessa maneira, a empresa busca criar embalagens criativas e atraentes e constantemente realiza promoções com brindes nos salgadinhos. Há basicamente três marcas nesse segmento: Cheetos, Fandangos e Elma Chips Kids. As duas primeiras linhas são de salgadinhos feitos de farinha de milho, que passam pelo processo de extrusão. A terceira é uma linha de batata frita mais saudável.

O segmento de produtos destinado aos jovens busca uma identificação visual e de comunicação com esse público por meio das propagandas e promoções. Os principais produtos são a batata frita Ruffles e as tortilhas de milho, Doritos. Há um terceiro segmento de mercado que é composto por clientes de todas as faixas etárias, onde os salgadinhos são os tradicionais da Elma Chips, como Baconzitos, Cebolitos, Stiksy e Pingo D’Ouro.

No que se refere à linha de aperitivos, a estratégia é ter opções de petiscos para happy hours , contando com uma linha variada de amendoins com e sem pele e naturais ou saborizados. As marcas são: Manix, Agito e a linha OPA (O Petisco Autêntico). Por fim, a mais nova categoria da Elma Chips é a de produtos para culinária, que é a linha de Batata Palha.

O mercado de salgadinhos apresenta inúmeras particularidades, mas deve-se ressaltar que as vendas são movidas por impulso, sendo essencial a presença maciça em um grande número de pontos de venda. Ou seja, a visibilidade dos itens no mercado é essencial. Assim, os produtos devem estar bem pulverizados e em locais adequados à exposição. Os concorrentes diretos são as outras marcas de salgadinhos, que em sua maior parte ganham fatias de mercado por apresentarem menor preço ao consumidor.

Para produzir e distribuir os salgadinhos, a Elma Chips conta com uma equipe de mais de 5.000 mil funcionários, trabalhando em várias regiões do Brasil. Os salgadinhos são produzidos em quatro fábricas: Itu/SP, Curitiba/PR, Sete Lagoas/MG e Recife/PE. A produção sai das fábricas e vai para 77 centros de distribuição, de onde é enviada para 220 mil pontos de venda. A produção é programada de acordo com a previsão de demanda e os estoques são determinados para os elos seguintes da cadeia de acordo com o nível de serviço projetado.

A distribuição dos salgadinhos pode ocorrer em três tipos de canais: DTS ( down the street ), que é a venda direta para pequenos varejistas, OT ( organized trade ), que são as grandes redes varejistas ou distribuidores (canal indireto), que abastecem os atacadistas.

O canal DTS é o que um vendedor da empresa realiza a venda direta em pequenos estabelecimentos comerciais como padarias, lojas de conveniência, bancas de jornal, etc. Para esse tipo de distribuição, a Elma Chips possui uma frota própria de quase duas mil vans. A decisão de possuir o transporte próprio é justificável, pois nesse canal a venda é realizada no momento do contato com o cliente. Desse modo, o vendedor efetua a venda a cada visita aos estabelecimentos e já emite a nota fiscal, realizando a cobrança. O vendedor, sendo um funcionário da empresa, pode impulsionar as vendas de alguns produtos específicos, dependendo da estratégia.

O canal OT é constituído pelas redes de supermercados. Nesse canal, a empresa tem um poder de barganha e de incentivo de vendas menor. Os clientes fazem os pedidos e não aceitam grandes negociações de preços, pois compram em grandes quantidades. Os estabelecimentos representam importantes pontos de exposição dos produtos para um número grande de consumidores.

O DEC (distribuidores Elma Chips) é o canal em que a empresa vende a distribuidores conveniados e estes redistribuem os produtos no mercado, ajudando a diversificação dos pontos de vendas.

1.2 Planejamento de Operações e Logística

A estrutura de organização da área de gestão da cadeia de abastecimento foi alterada recentemente pelo Projeto Integra, cujo objetivo era criar uma cadeia administrada por processos, que fosse mais ágil, flexível e eficiente, entregando um serviço superior ao cliente. O atual organograma é mostrado na figura 1.2.

Para compreensão geral dessa área, é necessária uma breve explicação desses quatro macroprocessos. Posteriormente, nos capítulos seguintes, serão detalhadas as atividades e peculiaridades do PVO (Planejamento de Vendas e Operações), que é o foco do trabalho.

Todo o acompanhamento do pedido do cliente é feito pelo GRC (Gestão de Relacionamento com o Cliente), que conta com uma equipe multidisciplinar para gerenciar todas as etapas da venda, desde o pedido até a cobrança. Há funcionários especializados em crédito e cobrança, logística, administração de vendas, inteligência do processo (acompanhamento dos

indicadores críticos de sucesso) e de vendas, que estão aptos a resolver os problemas identificados em qualquer parte do ciclo do pedido. Essa facilidade provém dos conhecimentos diferenciados da equipe e permite que a área seja o único canal de comunicação com o cliente.

Figura 1.2 - Organograma da área de gestão da cadeia de abastecimento (fornecido pela empresa)

O macroprocesso de PVO se inicia com o planejamento de demanda e se encerra com a programação da produção. A previsão de demanda segue um procedimento regular e colaborativo. Não só a área de planejamento de demanda faz a previsão, mas as áreas de vendas e de marketing também fazem uma estimativa do potencial de vendas. Todo mês são realizadas previsões para um período de um mês, com o horizonte de planejamento de quatro meses e de replanejamento mensal. A partir da previsão de demanda, planeja-se a produção e distribuição. Utilizando-se dos dados de demanda mensal, é feito o detalhamento das necessidades dos itens de acordo com a série histórica. A programação da produção é realizada semanalmente, com base diária e horizonte de uma semana, considerando essas necessidades e as restrições de capacidade das fábricas. Esse processo será detalhado no capítulo 3 deste trabalho.

Também utilizando a previsão de vendas, PGIS (Planejamento e Gestão de Insumos e Serviços) desenvolve fornecedores e define políticas de compras. Para cada insumo, seleciona os melhores fornecedores, negocia compras e gerencia o relacionamento com os fornecedores para garantir o abastecimento.

Por fim, o último elo da cadeia, GAT (Gestão de Armazenagem e Transportes) é responsável pela utilização racional da infra-estrutura própria e terceirizada de armazenagem e movimentação. Além disso, também realiza projetos de verificação de capacidade dos centros de distribuição e de transporte e executa projetos de melhoria da estratégia de distribuição.

Com base nesse panorama inicial da empresa e da área de desenvolvimento do trabalho, pode-se aprofundar o estudo no problema que se pretende analisar neste projeto

1.3 Formulação do Problema

O foco de estudo desse trabalho é o processo de planejamento de vendas e operações (PVO) da empresa, analisado no âmbito tático-operacional.

Observa-se uma oportunidade de melhoria de integração vertical dentro da hierarquia de planejamento. Há uma reunião mensal chamada de Reunião de Consenso, onde diversas áreas participantes decidem juntas o potencial de vendas dos produtos. A equipe de planejamento de produção realiza anteriormente uma análise grosseira de capacidades, de modo que já se sabe na reunião se será possível atender a demanda. Ao final da reunião, é definido o plano de vendas e de produção.

Posteriormente, por meio de um software, a demanda mensal é transformada em necessidades diárias de acordo com a concentração histórica de vendas. A equipe de planejamento da produção utiliza esses dados e o volume de estoque para programar a produção diária a cada semana. O que se nota é que após a previsão mensal da demanda se faz a programação diária da produção, sem planejamento da produção no nível intermediário. A figura 1.3 apresenta a hierarquia de planejamento da produção.

Reunião de Consenso

Unidade Mensal Plano de Produção Horizonte de Planejamento 4 meses Revisão Mensal

Unidade Diária Programação da Produção Horizonte de Planejamento 1 semana Revisão Não há

Figura 1.3 - Hierarquia de Planejamento da Produção

A falta de um planejamento da produção em curto prazo, que contemple um horizonte maior que uma semana, leva a grandes dificuldades para organização das atividades da manufatura, como contratar horários extras de produção com antecedência e programar paradas na fábrica. Nesse caso, identifica-se uma miopia no processo que só analisa os recursos produtivos no horizonte de uma semana.

De modo geral, não há uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão que considere o balanceamento entre os fatores envolvidos como: ganhos de produtividade, custo de estoque e custo de produzir em horário extra, além de permitir a organização da fábrica de forma a otimizar a utilização de seus recursos produtivos.

1.4 Objetivo do Trabalho

O objetivo do trabalho é melhorar o processo de planejamento da produção dos itens da linha Elma Chips. Nesse caminho, podem-se destacar dois pilares do trabalho: análise do planejamento para identificar oportunidades de melhorias e implementação de um modelo de apoio ao planejamento mestre.

Para isso, delimitou-se o problema identificado e decidiu-se focar o estudo na linha de produção de batatas fritas de Itu. Essa linha é independente de outras dentro da fábrica e todos os produtos que compartilham recursos dentro da linha serão analisados. Adotou-se a estratégia de se realizar um projeto piloto por acreditar ser vantajoso realizar testes em ambiente controlado, de modo que alterações e aprendizados sejam menos onerosos. Por fim, através dos resultados

obtidos, pode-se expandir as implementações para as demais linhas e fábricas com algumas adaptações, quando necessário.

O que se pretende ao final do trabalho é a melhoria no processo de planejamento refletida na implantação de um método consistente e integrador. Primeiramente, será feita uma análise do planejamento da produção em médio e curto prazo, propondo melhorias qualitativas. Para o planejamento de curto prazo, propõe-se o desenvolvimento de um modelo de apoio à decisão que considere todos os elementos influentes e retorne informações sobre produção, estoques, utilização da capacidade produtiva e mão-de-obra direta, considerando as particularidades do processo estudado. Esse modelo deve ter interface de fácil relacionamento com o usuário para se tornar mais fácil sua implementação nos processos atuais da empresa. Mais do que fornecer o planejamento ótimo da produção, ele deve ser uma ferramenta de tomada de decisão, onde os analistas poderão realizar simulações e entender as implicações de cada solução proposta.

1.5 Relevância do Projeto

Pode-se observar que a demanda, em geral, tem sofrido mudanças significativas. Os consumidores são mais exigentes e procuram maior variedade e novidade nos produtos. No que se referem aos serviços logísticos, novos requisitos também são impostos, como, por exemplo, a velocidade de entrega, acesso e disponibilidade. O tempo de resposta da empresa a essas alterações deve ser mínimo. Dessa maneira, o desafio de entender e satisfazer o consumidor, cada vez mais dinâmico e exigente, se torna grande. De modo que toda a cadeia de abastecimento deve estar preparada, sendo ágil e flexível.

Como o planejamento de vendas e operações constitui o elo que une as expectativas do mercado à operação que permite atendê-las, ela se torna fundamental para a empresa. A melhoria proposta de integração entre os níveis de planejamento e o desenvolvimento de um modelo integrador de apoio à tomada de decisão, auxilia a regularizar a produção, diminuindo o nível de estoques, aproveitando melhor a capacidade produtiva. Somado a isso, a importância da abordagem conjunta cresce conforme aumenta a complexidade das operações, essencialmente em produtos de baixo valor agregado, cujos custos são representativos em relação à receita, como é o caso dos salgadinhos.

1.6 Estrutura do Trabalho

O primeiro capítulo apresentou a empresa e o problema estudado. Assim, foi delineada uma descrição preliminar da organização onde o trabalho foi desenvolvido, mostrando aspectos da corporação mundial e de sua unidade no Brasil. Esse primeiro panorama destaca algumas características da produção e distribuição dos produtos, a visão da empresa acerca do seu negócio e sua estrutura de planejamento de operações. Assim, pode-se criar uma base para situar o problema dentro do contexto organizacional. Neste momento do projeto, é feita a caracterização do problema a ser tratado, explicitando os objetivos desse estudo e mostrando a relevância do trabalho no âmbito da engenharia de produção e para as empresas.

Após a introdução, segue o capítulo 2, onde é estabelecida a fundamentação teórica do trabalho. Assim, nessa etapa, é realizada uma revisão bibliográfica acerca dos pontos teóricos necessários à compreensão do problema real. Nesse capítulo são apresentados os conceitos teóricos sobre planejamento da produção e considerações sobre gestão de processos.

No capítulo 3, será feita uma análise dos processos do PVO em funcionamento na empresa, identificando gaps em relação à teoria exposta. Também serão levantadas as informações necessárias para a compreensão das particularidades do problema, que servirão para modelagem do planejamento mestre da produção.

No capítulo 4, é apresentado o método de trabalho proposto a ser utilizado nas próximas fases do trabalho e o modelo para planejamento mestre da produção com as hipóteses feitas e os dados utilizados como previsão de demanda, custos, estoques, etc. Posteriormente são mostrados os resultados do modelo de apoio à decisão apresentado para avaliar sua adequação frente ao cenário detalhado no capítulo anterior. Assim, o modelo proposto é testado, realizando análises de sensibilidade.

Por fim, o capítulo 5 mostra os principais resultados alcançados e desdobramentos do trabalho, assim como as conclusões do estudo.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Este capítulo apresenta os principais conceitos utilizados para compreender e embasar as análises de soluções apresentadas para o problema identificado. A revisão bibliográfica engloba a hierarquia de planejamento, contemplando conceitos recentes da dinâmica de Sales and Operations Planning (S&OP ), gestão de demanda e planejamento da produção.

Primeiramente, para entender a situação da empresa e como está estruturado o planejamento de vendas e operações, visto que a empresa adota os conceitos da gestão por processos, será necessário um estudo sobre a definição de processos focando nessa abordagem. Esse conhecimento será utilizado como base para as melhorias propostas previamente ao planejamento mestre da produção. Isso servirá de suporte ao projeto, pois quanto mais acurados forem os processos de etapas antecedentes, melhores são os inputs do modelo e, por conseqüência, mais efetivos serão seus outputs .

2.1 Macro processos

Segundo Hill e Robinson (1995), um processo consiste na transformação de entradas em saídas, com o uso de recursos e a gestão (controles) sobre eles. O esquema ilustrativo do conceito de processo é mostrado na figura 2.1.

Controles

Entradas Saídas Fornecedores Processos Clientes

Recursos

Figura 2.1 – conceito de um processo

As entradas de um processo podem ser as matérias primas, insumos, ou também dados, pessoas ou qualquer outro input que passará por algum procedimento de transformação, que

consiste no processo. As saídas podem ser produtos acabados ou transformados. Por exemplo, no caso onde as entradas são dados, as saídas são informações trabalhadas.

Há dois fatores que influenciam o processo: recursos e controles. Estes, podem ser especificações (técnicas, legais ou mesmo organizacionais), indicadores de desempenho ou procedimentos. Aqueles, consistem em fatores que não são transformados ao longo do processo, como recursos humanos, equipamentos, infra-estrutura ou informática.

Segundo Alvarenga Netto (2004), boa parte das abordagens por processos utiliza como ferramenta principal o fluxograma. Uma crítica a essa ferramenta parte do fato de elas representarem uma seqüência de atividades, não mostrando os recursos e controles necessários para a execução dos processos. Há outra técnica que contém todos os elementos para conceituação de um processo: IDEFØ ( Integrated Def inition ). Essa técnica foi introduzida por Douglas T. Ross no início de 1970 e publicada por Computer Systems Laboratory of the National Institute of Standards and Technology (NIST) em 1993 (IDEF,2007).

De acordo com Hill e Robinson (1995), a IDEFØ auxilia a priorizar o que deve ser feito e não apenas como fazê-lo (o que ocorre com fluxogramas) e é útil no estabelecimento da abrangência da análise. Essa técnica permite a visualização das interações entre processos, onde saídas de um podem ser entradas para outro processo (como entradas propriamente ditas, controles ou recursos). Além disso, seu emprego não requer softwares específicos. O esquema ilustrativo de uma representação da IDEFØ é mostrado na figura 2.2.

Figura 2.2 – Esquema de mapeamento de macro processos (adaptado de IDEF, 2007)

Há três tipos de diagramas-padrão utilizados pela IDEFØ: Context Diagram , Node Tree Diagram e Decomposition Diagram . O primeiro mostra uma atividade única representada pela caixa e, no mínimo, uma entrada e um de controle e tem por objetivo definir a atividade principal no contexto de processo. O segundo apresenta a relação de hierarquia e dependência de atividades por meio de nós e o último mostra uma série de atividades dispostas na diagonal do canto superior esquerdo para o inferior direito com ao menos uma entrada e um controle para evidenciar a relação entre processos e fatores externos. Assim, a ferramenta permite evidenciar as atividades que não agregam valor, redundâncias, lacunas, excesso ou falta de recursos, além de relações de dependências não desejadas.

Após essa breve revisão para analisar os processos, é importante confrontar a situação da empresa em relação ao seu planejamento com as práticas correntes na literatura para poder verificar as oportunidades de melhoria. Dessa maneira, seguem os fundamentos de planejamento da produção.

2.2 Hierarquia de Planejamento

Como há um tempo para que alguma decisão possa ser concretizada, é necessário planejar. Segundo Corrêa et al. (1997), planejar é entender como a consideração conjunta da situação presente e da visão de futuro influencia as decisões tomadas no presente para que se atinjam determinados objetivos no futuro.

O processo de planejamento da produção é contínuo e apresenta diferentes níveis de detalhamento, horizonte e período de replanejamento, começando pelo planejamento estratégico até atingir as etapas de execução. A hierarquia de planejamento funciona na medida em que cada decisão tomada em um determinado nível se transforme em restrição ao nível inferior. Assim, pode-se manter o alinhamento vertical. Na medida em que o planejamento desce um nível, diminui-se o horizonte de planejamento e aumentam-se os detalhes das decisões. É importante ressaltar a importância desse relacionamento entre os níveis de planejamento, nos quais as decisões estratégicas são desdobradas em decisões operacionais, (SANTORO, 2006) conforme mostrado na figura 2.3:

Horizonte de Planejamento Nível Estratégico Período de Revisão R E A Horizonte de Planejamento D Nível L Período de Revisão E I Tático T M A E L N Horizonte de Planejamento H Nível T Período de Revisão E A Operacional Ç Ã O

Execução TEMPO

Figura 2.3 - Hierarquia de Planejamento (adaptado de Santoro, 2006)

Em relação à hierarquia de planejamento, SLACK et al . (2002) diferenciam a importância das atividades de planejamento e controle de acordo com o horizonte de tempo. Segundo eles, as características do planejamento e controle são diferenciadas em três horizontes.

Longo Prazo: previsões de demanda agregada, determinação de recursos de forma agregada e objetivos estabelecidos em termos financeiros.

Médio Prazo: Previsões parcialmente desagregadas, determinação de recursos e contingências, além de objetivos estabelecidos financeira e operacionalmente.

Curto Prazo: Demanda totalmente detalhada, intervenções nos recursos e objetivos operacionais específicos.

Dessa maneira, as decisões de longo prazo são importantes para o planejamento, são de cunho estratégico e não devem ser detalhadas, mesmo porque são mais incertas. Em contrapartida, as decisões de curto prazo se referem à operacionalização da estratégia, necessitando apresentar dados específicos e detalhados, concretizando a fase de controle.

A hierarquia de planejamento mais detalhada de acordo com Corrêa et al . (1997) é mostrada na figura 2.4.

S&OP Estratégias

Orçamento Plano de Plano de Vendas Produção Gestão de Agregado Agregado Demanda

Lista de Política de recursos, RCCP MPS tempos Estoques

Plano mestre de produção

Centros Estruturas, produtivos, parâmetros roteiros, CRP MRP tempos

Plano detalhado Posição de de materiais e Estoques capacidade

COMPRAS SFC

Programa Programa de detalhado de fornecedores produção

Figura 2.4 - Estrutura hierárquica (Fonte: Corrêa et al.(1997))

O S&OP consiste no planejamento de médio prazo, onde entram as metas estratégicas e saem o orçamento e os planos de demanda e produção agregados. Por meio deles é realizado um estudo grosseiro de capacidades ( Rough Cut Capacity Plan - RCCP), gestão de demanda e definição da política de estoques para gerar o plano mestre de produção ( Master Production Plan - MPS). Descendo mais um nível na hierarquia, são detalhadas as restrições de capacidade produtiva (Capacity Requirements Planning - CRP), posição de estoques e alguma desagregação

de demanda ao seu último nível para gerar o programa detalhado de produção ( Shop Floor Control - SFC) e materiais ( Material Requirements Planning - MRP).

No próximo item serão mostrados os novos conceitos da fase de planejamento agregado, referenciados na literatura como S&OP, que contemplam a participação colaborativa de diversas áreas funcionais de uma empresa.

2.2.1 Dinâmica do S&OP

Segundo Wallace (2002), Sales & Operations Planning (S&OP) ou Planejamento de Vendas e Operações é um processo que auxilia no balanceamento entre demanda e oferta. Ele é focado em volumes agregados (famílias de produtos), sendo que o planejamento ocorre em ciclos periódicos, que envolvem as áreas de Marketing, Vendas, Operações, Logística e Finanças. O processo envolve múltiplos níveis hierárquicos na companhia, incluindo a alta gerência, pois engloba o planejamento estratégico. Ele representa o elo entre as reuniões estratégicas e as decisões gerenciais da produção, assim como a integração dos diversos interesses de áreas distintas da empresa.

Para caracterizar um processo de S&OP, Côrrea et al. (1997) apresentam seus objetivos específicos:

• Suportar o planejamento estratégico do negócio

• Garantir que os planos sejam realísticos

• Gerenciar mudanças de forma eficaz

• Gerenciar os estoques dos produtos finais e / ou a carteira de pedidos de forma a garantir bom desempenho de entregas

• Avaliar o desempenho

• Desenvolver o trabalho em equipe

Para atingir esses objetivos, os pré-requisitos essenciais são: entendimento do processo e comprometimento dos participantes. Como grande parte do processo estimula o estreitamento do

relacionamento e troca de informações, é essencial que haja preparação prévia e real comprometimento dos participantes.

O processo de S&OP precisa ser documentado, apresentando os principais objetivos, com etapas e calendário já definidos, os participantes e suas responsabilidades dentro do processo e a definição das famílias de produtos (grau de agregação trabalhado).

As principais etapas do processo de S&OP realizadas periodicamente são mostradas na figura 2.5:

Levantamento de dados Dados de produção, estoques, vendas e carteira de pedidos por família de produtos

Planejamento da Demanda Gestão das previsões

Restrições de materiais Planejamento e capacidade de Produção

Recomendações dos gerentes para Reunião Preliminar reunião executiva de S&OP

Plano de Vendas Reunião Executiva e Operações de S&OP

Desagregação para o MPS

Figura 2.5 - Processo Mensal de S&OP (Fonte: Corrêa et al. (1997))

De acordo com Lapide (2004), há 12 fatores críticos de sucesso para o processo de S&OP:

1. Reuniões periódicas de S&OP

2. Agenda estruturada de reuniões

3. Preparação anterior às reuniões

4. Participação inter-funcional

5. Participantes com poder de decisão

6. Empresa responsável para gerenciar um processo disciplinado

7. Processo colaborativo interno deve levar ao consenso das decisões, devendo existir conhecimento e capacidade de assumir responsabilidade pelas ações

8. Uma previsão não viesada para começar o processo

9. Unir plano de demanda e abastecimento para assegurar alinhamento

10. Mensurar os resultados do processo

11. Tecnologia que suporte o processo

12. Entradas externas ao processo

Segundo o autor, é importante ter um compromisso com as reuniões periódicas e como as reuniões precisam ser rotineiras, é importante seguir um calendário com a duração das reuniões já especificada. As reuniões devem incluir a revisão do andamento dos planos anteriores, com uma análise da causa raiz e qualquer variação ocorrida no plano. Normalmente as reuniões incluem discussões de alinhamento do plano de demanda de marketing e vendas com o plano de execução de operação e gerenciamento da cadeia de suprimentos. No final, decisões são tomadas para que se possa disponibilizar os planos dentro da empresa.

Lapide (2004) afirma que a projeção de vendas e restrições mais abrangentes de produção devem ser trazidos para as reuniões. Essas informações devem ser agregadas, sintetizadas e mostradas de forma a priorizar as necessidades gerenciais. A projeção de demanda deve ser irrestrita e incorporar todos os fatores que possam impactar a demanda futura, incluindo a introdução de novos produtos e promoções. Além disso, os limitantes de produção e os planos de suprimentos devem incluir os impactos conhecidos (estimados), incluindo detalhes das ações de marketing e vendas, trazer capacidades e limitações de abastecimento, como baixos níveis de inventário e paradas nas fábricas. O trabalho realizado antes das reuniões é grande e importante para o processo completo.

O processo de S&OP é multifuncional, englobando a visão gerencial de vendas, relacionamento com o cliente e marketing e a visão gerencial de manufatura, logística, compras e cadeia de suprimentos. Além disso, a equipe de finanças deve ser envolvida para alinhar os planos de produção à estratégia financeira da empresa. Há necessidade de ter participação ativa dos envolvidos com papéis bem desenvolvidos para contribuir com o processo. Todos os membros devem representar a perspectiva da sua área e dar prioridade ao processo, participando ou enviando um representante para as reuniões.

Os participantes devem tomar decisões sobre o plano operacional. Portanto, eles precisam receber permissão do time executivo para tomar as decisões baseadas nas suas crenças e na interação com os outros participantes das reuniões e suportá-las. Para evitar que o processo caia em descrédito, as reuniões devem chegar a conclusões. Dessa maneira, não deve haver opção de voltar para pedir aprovação da equipe executiva.

As atividades do S&OP precisam ser repetitivas e operarem no tempo certo de acordo com um calendário. Assim, a empresa deve suportar o processo disciplinado por meio de reuniões programadas, alinhamento de agendas e garantias de que os trabalhos pré e pós reuniões estão sendo cumpridos completamente e dentro dos prazos. Isso exige disciplina e comprometimento.

Para garantir que o planejamento de vendas e operações se torne responsabilidade de todos é necessário que ele seja consensual. Todos os integrantes e executivos devem poder criar e revisar os planos, participando ativamente durante todo o processo.

É importante partir de uma previsão não viesada, pois forma a base para desenvolver os planos de demanda e abastecimento. A previsão deve ser irrestrita e incorporar todos os impactos futuros na demanda. Normalmente para manter a base factual, a previsão é feita por métodos estatísticos de demanda.

O processo deve refletir rapidamente o plano de demanda e abastecimento. Não se devem apresentar as metas ou cotas de marketing ou vendas como plano de demanda, o que é comum ocorrer. Desse modo, as reuniões se resumiriam a planejar o abastecimento dado um plano de demanda já especificado. Essa perspectiva apresenta pelo menos dois problemas. O primeiro consiste na perda de papel de marketing e vendas durante as reuniões, o que pode levar a perda de comprometimento das duas áreas frente ao processo. O segundo é que possíveis oportunidades

podem passar despercebidas. Dessa maneira, a demanda deve ser revisada a cada reunião e os planos de demanda e abastecimento devem ser desenvolvidos concomitantemente.

O indicador mais usual do desempenho é a acurácia da previsão de demanda. Contudo, para melhorar o processo, deve-se acompanhar também a variação da previsão e do orçamento e a aderência ao plano de vendas, marketing e operação.

Um grande problema atualmente é a falta de integração das informações, uma saída encontrada pelas empresas costuma ser a implementação de um software de planejamento e previsão de demanda.

O processo de S&OP utiliza primeiramente as informações internas da empresa, como pedidos dos clientes, estoques e capacidades das fábricas. Recentemente, com processos de gestão compartilhada (Vendor Managed Inventory – VMI e Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment – CPFR) tem - se tido acesso a informações externas de clientes e fornecedores.

Dentro do processo de S&OP está a gestão de demanda, que agora será analisada mais profundamente.

2.2.2 Gestão de demanda

De acordo com Makridakis et al (1983), o intervalo (lead-time) entre o momento de uma decisão e o tempo para sua realização indica a importância da previsão. Caso não houvesse esse tempo, não seria necessário planejar e prever. Contudo, se o lead-time é longo, o planejamento e a previsão são essenciais para garantir a sua operacionalização.

Chama-se de demanda a disposição de um mercado ao consumo de determinados produtos e serviços. A gestão de demanda é realizada em cinco grandes atividades: previsão de demanda, comunicação com o mercado, influência sobre a demanda, promessa de prazos de entrega e priorização e alocação da demanda em caso de oferta restrita. (CORRÊA ET AL ., 1997) A seguir serão explicados esses campos de análise:

• Previsão: utilização racional de ferramentas para antecipar o potencial da demanda futura com precisão. Isso envolve manter base de informações históricas de vendas e de eventos que possam explicar as variações do comportamento passado, tanto internas (promoções, descontos etc) como externas (condição econômica, ação de concorrência, etc). Utilizar essas informações em modelos matemáticos adequados e coletar informações sobre movimentações futuras do mercado.

• Comunicação com o mercado: normalmente a equipe de vendas se concentra somente em vender, negligenciando uma função de extrema importância, trazer informações dos clientes e mercado de forma continua e permanente.

• Influência sobre a demanda: por meio de negociações, incentivos de vendas ou ações de marketing, pode-se influenciar o comportamento da demanda de modo estratégico, alterando mix de vendas, diminuindo sazonalidade de vendas, etc.

• Promessa de prazos: a habilidade do cumprimento de prazos é importante, pois está atrelada à confiabilidade de entrega, afetando diretamente o nível de serviço oferecido ao cliente.

• Priorização e alocação da demanda: o objetivo das empresas é atender toda a demanda dos clientes, contudo, se houver alguma restrição é preciso decidir quais clientes serão atendidos total ou parcialmente. Normalmente essa é uma função de responsabilidade da área comercial, que é operacionalizada dentro de mecanismos de gestão de demanda.

Dentro do campo de previsão, é possível dividir os métodos empregados em três grandes grupos: qualitativo, projeção histórica e causal. Cada um deles apresenta diferenças em termos de precisão e acurácia de acordo com o horizonte de previsão, nível de sofisticação do modelo e base de dados necessária. (BALLOU, 2001).

Os métodos qualitativos de previsão são aqueles que utilizam o julgamento e a experiência de pessoas, baseando-se em estimativas, opiniões e informações subjetivas. São utilizados, principalmente, quando o horizonte de previsão é de longo prazo, onde não é mais

válida a hipótese de que o futuro tende a repetir o passado. Isso pode ocorrer por mudanças tecnológicas, de design , mudanças na indústria, como a entrada de novos concorrentes ou produtos substitutos, etc.

Conforme Chase et al (2005), os métodos qualitativos mais utilizados são: Pesquisa de Mercado, Analogia Histórica, Método Delphi e Painel de Consenso.

• Pesquisa de Mercado: realizar hipóteses e testá-las por meio de pesquisas e entrevistas. Pode ser mais eficiente para empresas que possuem poucos clientes. Este método está suscetível a erros de interpretação. Ele é mais utilizado para avaliar aceitação de novos produtos ou testar reações dos consumidores a novas estratégias, não para determinar demanda de itens regulares.

• Analogia Histórica: comparação com histórico de comportamento de item similar. Esse método é bastante empregado no planejamento de novos produtos, principalmente com ciclo de vida curto.

• Método Delphi: Método utilizado para obter diferentes pontos de vista e minimizar pressões de algum grupo participante. Os participantes do processo respondem a um questionário. Em seguida, um moderador compila os resultados e formula um novo questionário que é submetido ao grupo, com perguntas reformuladas focando as divergências observadas.

• Painel de Consenso: discussões em grupo para ganho de sinergia do conjunto de envolvidos. Similar ao método Delphi, porém há interação entre os envolvidos podendo haver viés de acordo com características dos indivíduos, como liderança, prestigio e poder de persuasão.

Os métodos quantitativos de projeção histórica se baseiam na premissa de que o padrão do passado se reproduzirá no futuro. Neste caso, não há uma preocupação em se conhecer quais são as causas da demanda. Esses métodos admitem as hipóteses de que há informação disponível sobre o passado e essa informação é quantificável em dados numéricos, além de que o padrão do passado se perpetuará no futuro. São chamados de modelos univariados, pois só consideram a

influência de uma variável, o tempo. Sendo assim esses modelos são adequados para previsões de curto prazo.

Segundo Makridakis et al. (1983), pode-se decompor a demanda em tendência, ciclicidade, sazonalidade e irregularidade, o que auxilia a decisão do melhor modelo matemático a ser empregado. Os principais modelos são: Média Móvel, Suavização Exponencial, Decomposição Clássica e Método de Box-Jenkins.

Finalmente, o terceiro grupo, dos modelos causais, tem como premissa que a variável a ser prevista apresenta uma relação de causa e efeito com uma ou mais variáveis independentes e que a relação entre variáveis vai se manter constante ao longo do tempo. Os modelos utilizados são: Regressão Linear Simples e Múltipla. A análise de regressão ajusta uma curva de acordo com uma nuvem de pontos de modo a minimizar a soma dos erros quadráticos, podendo-se definir o erro como a diferença entre o valor observado e o valor correspondente na curva ajustada.

É intrínseco ao processo de previsão de demanda possuir desvios, sendo função dos estoques amenizar o impacto dos erros ao longo da cadeia. Porém, é necessário monitorar tais desvios de maneira a reduzi-los ao longo do tempo, permitindo que a operação trabalhe de forma mais eficiente e lucrativa. O erro é a diferença entre o que foi previsto e o que foi realizado em dado período t: = − Et real t previsto t (2.1)

É comum expressar o erro em termos percentuais para realizar comparações e evitar problemas de interpretação. Para utilizar esse indicador, deve-se verificar se houve vendas para todos os itens, caso contrário, não se pode calcular o erro percentual. O índice i se refere ao nível em que é feita a previsão, pode ser vendas de uma família de produtos, ou de um item em alguma região, ou qualquer medida de unidade escolhida para previsão, que depende do nível hieraquico do planejamento.

Há dois possíveis indicadores para erro, o primeiro é a média aritmética dos erros percentuais, onde valores positivos e negativos podem se anular, distorcendo o resultado. Esse indicador mostra se há viés de alta ou baixa nas previsões. Ele pode ser útil nessa análise mais

geral da previsão, mas não representa todos os erros cometidos durante o processo. A fórmula para cálculo do erro percentual médio, ou MPE ( Mean Percentage Error ) é mostrada abaixo:

n real − previsto = 1 it it MPE t ∑ 100 (2.2) n i=1 real it

O segundo erro percentual utiliza o módulo dos erros para evitar a compensação que ocorre ao utilizar os valores médios. Ele é chamado de MAPE (Mean Absolute Percentage Error) e calculado a seguir:

n real − previsto = 1 it it MAPE t ∑ 100 (2.3) n i=1 real it

Esses indicadores de erro devem ser utlizados nos diferentes níveis de planejamento da produção para avaliar as decisões, tanto de melhoria dos processo, quanto de política de estoques.

Após essa breve conceituação da gestão de demanda, pode-se estudar como seguir na hierarquia para o planejamento agregado da produção.

2.2.3 S&OP

Cabe ressaltar que o planejamento agregado, conforme visto anteriormente utiliza decisões estratégicas como restrições às suas próprias decisões. Portanto, vale salientar algumas decisões de cunho estratégico que podem alterar o planejamento em nível tático. Como informação de entrada nesse nível, pode-se considerar a estratégia de produção constante ( Level ) ou variável de acordo com a demanda ( Chase ). A primeira mantém utilização de recursos produtivos constantes, como mão de obra e máquinas em sacrifício de níveis maiores de estoque. A segunda exige flexibilidade da fábrica e de utilização de mão de obra e trabalha com baixos níveis de estoque, sendo fortemente dependente do grau de sazonalidade da demanda. É comum a utilização de uma estratégia híbrida, onde as variações da força de trabalho só ocorrem em relação às horas extras ou subcontratações. (CHASE ET AL ., 2005)

O planejamento agregado de produção auxilia nas decisões de médio prazo de como utilizar recursos produtivos, determinando níveis de produção, estoque e força de trabalho para atender a demanda ao menor custo. Para esse nível de planejamento é desnecessário e, muitas

vezes inviável, considerar todos os detalhes do processo produtivo, por isso algumas variáveis são agregadas. Usualmente se considera como período de planejamento um mês e horizonte de 12 meses. Esse planejamento agregado realizado periodicamente é mais relevante conforme houver maior variação dos parâmetros considerados ao longo do horizonte de planejamento. Este horizonte de deve ser estabelecido de acordo com os lead times de produção de compra de materiais, a sazonalidade da demanda, de controle administrativo, e da confiabilidade das estimativas dos parâmetros.

Segundo Santoro (2006), um modelo genérico de planejamento deve considerar os seguintes custos:

- Estoque: custo de armazenagem pela ocupação do espaço físico e custo do capital imobilizado.

- Atraso: custo relacionado ao mau atendimento ao cliente.

- Não atendimento: custo de vendas perdidas (receita não recebida relativa ao produto, possível perda de clientes e ganho de espaço da concorrência).

- Admissão de funcionários: custo envolvido em todo o processo: recrutamento, seleção, contratação e treinamento.

- Demissão de funcionários: custo direto de encargos financeiros e custo da imagem da empresa perante o mercado e os outros funcionários.

- Horas – Extras: custo de mão de obra em horário excedente ao de sua carga normal.

- Sub-contratação : custo da produção e do gerenciamento e controle da sub-contratação.

- Ociosidade: Custo da sub-ocupação de mão de obra e de equipamentos.

O modelo matemático como ferramenta para o planejamento pode considerar incertezas nas variáveis (modelo estocástico) ou não considerar elementos de riscos ou incertezas (modelo determinístico). As ferramentas para solução podem ser baseadas em:

• Modelos otimizantes: são métodos estáticos e determinísticos e recebem como parâmetros de entrada quantidades conhecidas e constantes dos inputs e fornecem como saída uma única solução. As restrições da otimização são definidas pelo

analista e a função objetivo sempre é maximizar a efetividade do sistema. As vantagens são a a capacidade de modelar custos fixos e variáveis e encontrar a solução ótima ao modelo proposto.

• Heurísticas: são métodos de busca de soluções adequadas e próximas da ótima, apresentando tempo computacional menor.

• Simulação: ferramenta de grande utilidade para a caracterização do desempenho de uma configuração específica, mas não para escolher uma configuração eficaz a partir de um conjunto de configurações potenciais; não é um método otimizante.

Segundo Hopp e Spearman (2000), programação linear é uma ferramenta muito útil para formular e resolver muitos dos problemas de planejamento agregado. Embora utilize custos lineares e demanda determinística, é um modelo otimizante e de solução computacional relativamente mais simples.

Após definido o plano agregado, pode-se estudar o planejamento mestre da produção.

2.2.4 Planejamento Mestre da Produção

O planejamento mestre de produção desagrega os dados do planejamento anterior em programas detalhados por item, permitindo que decisões sejam tomadas de forma objetiva, principalmente em relação aos interesses conflitantes entre funções. Normalmente, esse detalhamento é feito com base no histórico e considera horizontes de planejamento mais curtos. As informações de produção compõem o plano mestre e irão alimentar o planejamento de materiais (MRP) e a programação diária da produção (Scheduling ).

Corrêa et al. (1997) salientam que devem ser verificados alguns pontos para decidir modificar o MPS, visto que mudanças nos períodos mais próximos normalmente são mais caras, pois os recursos já estão comprometidos:

• A demanda realmente mudou?

• Qual o impacto da mudança no plano de vendas e operações?

• Há capacidade suficiente para suportar a alteração?

• Há materiais suficientes para suportar a alteração?

• Quais são os riscos e custos envolvidos na mudança?

Portanto, essa consideração fecha o estudo teórico de base para o desenvolvimento do trabalho. O capítulo seguinte apresenta o método de trabalho proposto.

3 ANÁLISE DO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO

O objetivo inicial do desenvolvimento era implementar um modelo de planejamento da produção em curto prazo, mas para isso, são propostas melhorias anteriores à aplicação desse modelo de apoio à decisão. Dessa maneira, espera-se uma melhoria sistêmica, além da consistência nos dados de entrada, para que se gere uma melhor solução do modelo matemático. Para cobrir esses aspectos, o capítulo discute o sistema de gerenciamento da produção utilizado atualmente na empresa no médio e curto prazo, começando como os processos físicos de produção da linha em estudo. Ao longo de todo o estudo parte-se de planos estratégicos e planejamentos de longo prazo que não serão analisados no trabalho.

Primeiramente, antes de detalhar o sistema de planejamento, é necessário descrever o funcionamento da linha de produção de batatas fritas.

3.1 Processo Produtivo

A linha de batatas fritas de Itu fabrica os itens de 3 marcas da Elma Chips: Ruffles, Elma Chips Sensações (incluindo o segmento Fit) e Elma Chips Kids.

A Elma Chips lançou Ruffles há mais de 20 anos. O salgadinho tem formato ondulado e constantemente lança inovações em sabores e conceitos, ele se destina ao público jovem. Atualmente há Ruffles nas versões: Sal, Churrasco, Cebola & Salsa e Presunto & Queijo, disponíveis nos tamanhos bolsa pequena, grande e família. A linha mais recente de batatas para adultos é Sensações: batatas com sabores mais suaves, toque de azeite de oliva e textura leve, com formato liso, presente nos sabores: Queijo com Ervas, Toque de Sal, Peito de Peru e Frango Grelhado. A linha Sensações FIT segue o mesmo padrão, mas são fritas em óleo de girassol nos sabores Toque de Azeite & Sal e Ervas Finas. Por fim, há a marca Elma Chips Kids é uma batata para crianças, com preocupação de ser mais saudável, não contém conservantes e nem corantes artificiais, tem 70% menos gordura saturada e 25% menos sódio do que as outras.

Em média os produtos possuem apenas 12 semanas de shelf life e dependendo do cliente, há restrição de compra por causa do prazo de validade. Para o pequeno varejo não há problemas para o cliente, pois todos os itens que vencerem são trocados por outros sem custo para ele,

porém as grandes redes varejistas só aceitam comprar um item com 2/3 do seu prazo de validade, ou seja pode-se levar no máximo 4 semanas entre a produção e a venda para esse tipo de cliente.

Todos os itens passam pelo mesmo processo de produção, diferenciando-se no tipo de óleo para fritura, lâmina de corte que define o formato e tipo de aroma aplicado. Abaixo segue descrição do processo em 8 etapas.

1) Recebimento da batata

As batatas passam por um processo de seleção e controle de qualidade, desde o plantio até a colheita. Dentro de PGIS (Planejamento e Gestão de Insumos e Serviços), há a equipe agrícola, com agrônomos que escolhem e acompanham os produtores, garantindo a conformidade das características da batata. Elas chegam à fábrica em carretas no momento de sua necessidade programada (esse controle é realizado por terceiros). As carretas são descarregadas com o auxílio de um truck dumper que eleva o caminhão, derramando a carga em esteiras de transporte que levam até os silos de estocagem (bins), onde já prosseguem continuamente ao longo das próximas etapas. Todos os carregamentos são inspecionados para certificar que o lote se encontra dentro dos padrões de qualidade.

2) Lavagem e Descasque das Batatas

Seguindo dos tanques por meio de esteiras, as batatas são lavadas com somente água e, em seguida, passam por um equipamento, peeler, que realiza um descasque mecânico, por meio de rolos abrasivos, retirando praticamente toda sua pele.

3) Fatiagem

Após descasque, as batatas seguem na esteira por um caminho de observação, onde um funcionário retira as batatas que estiverem ruins. As que passam, são fatiadas de acordo com o produto a ser feito (ondulada, Ruffles; lisa, outras). Nessa etapa as batatas passam por um equipamento, onde as lâminas adequadas ao tipo de corte giram e a batata é cortada seguindo para nova fase de lavagem.

4) Lavagem de Fatias

Depois de serem fatiadas, as batatas caem em um novo tanque de lavagem, no qual são retirados o excesso de amido e scraps (partículas de batata que não formaram uma fatia inteira).

5) Fritagem

As batatas lavadas entram em um fritador fechado, no qual são movidas por 6 pás e esteiras, e fritas em óleo vegetal hidrogenado, já pré - aquecido. A temperatura do óleo e o tempo de fritura são controlados por meio de sensores localizados ao longo de três pontos do fritador.

6) Seleção após fritura

Novamente, as fatias fritas passam por uma esteira que elimina, automaticamente, as batatas que apresentarem defeitos não aceitáveis ao controle de qualidade. Nessa etapa, há sensores que identificam variação da cor das batatas e retiram precisamente, por meio de um jato de ar, as que forem reprovadas.

7) Aplicação do Aroma

Nessa fase do processo, as fatias recebem uma cobertura de sal ou aroma (tempero) dependo do item produzido. Elas entram em um equipamento chamado tambler, onde o aroma é aplicado por meio de velocidade controlada.

8) Empacotamento

Finalmente, a batata é empacotada através de embaladoras automáticas, equipadas com computador e sistema de balanças, que garantem a quantidade prevista para cada item.

A figura 3.1 mostra o processo produtivo por meio de ilustrações fornecidas pela empresa das etapas descritas:

A linha de produção funciona em processo contínuo, com velocidade constante em todos os pontos, não havendo gargalos. Também não há estoque de produtos ao longo da linha. A produção normal da linha de Itu ocorre em três turnos de 8 horas de segundas às sextas-feiras, incluindo alguns sábados alternados, para cumprir a carga horária do contrato dos operários, que é de 44h/semana.

A linha opera com 14 funcionários efetivos, que cuidam das etapas desde o recebimento até a aplicação do aroma. Para a finalização, há 26 operários terceirizados que são responsáveis pelo empacotamento (alocar os itens na caixa de embarque). No fim de semana pode-se trabalhar com horas extras caso a demanda para o período exceda a capacidade normal da fábrica. Para

contratação dessas horas extras, a empresa pede 15 dias de antecedência para organizar a força de trabalho.

Descarregamento Des casque Fatiagem Lavagem

Fritagem Seleção Aplicação do aroma

Figura 3.1 - Processo produtivo

Há três tipos de paradas necessárias na linha:

• Limpeza: dura 10 horas e deve ser realizada toda a semana. Geralmente, é realizada durante os finais de semana pelos trabalhadores normais da linha.

• Manutenção preventiva: dura 11 horas e é realizada uma vez a cada três semanas. Em casos críticos de uso de capacidade, pode ser adiada em mais uma semana. A manutenção é realizada por uma equipe de operários treinados da linha e uma equipe técnica da manutenção em horário comercial.

• Desinsetização: dura 8 horas e é realizada uma vez a cada três semanas. Geralmente, é realizada no terceiro turno de sábado. Como é uma atividade terceirizada, deve ser agendada pelo menos com uma semana de antecedência e não pode ser adiada.

3.2 Planejamento da Produção

Para a parte de planejamento da produção, é apresentada uma descrição da situação atual, seguida de uma análise crítica guiada pelos conceitos da revisão bibliográfica.

O objetivo do processo de Planejamento de Vendas e Operações (PVO) definido pela empresa é planejar o abastecimento de produtos, garantindo a sua disponibilidade na quantidade, tempo e local corretos, otimizando todos os elos da cadeia. Esse processo na empresa é tratado do planejamento tático ao operacional, onde o primeiro elo é o planejamento de demanda.

3.2.1 Planejamento da demanda

O setor de Planejamento de demanda possui uma analista e uma estagiária para acompanhar a categoria de salgadinhos. As duas principais funções são a previsão de demanda dos produtos de linha e o planejamento de lançamento de novos itens. De acordo com o objetivo desse trabalho, é necessário detalhar o processo de previsão, pois os dados são parâmetros do modelo a ser implementado.

O processo de previsão ocorre mensalmente em ciclos pré-definidos, onde várias áreas da empresa têm seu papel de colaboração, de modo, que o número final apresentado seja único e apresente um equilíbrio entre visões diversas da empresa. Para auxiliar no processo de previsão de demanda, foi implementado o XPLAN, um sofware de auxílio. Este sistema habilita procedimentos onde as áreas envolvidas fornecem inputs e podem auxiliar em um processo único de previsão. A previsão de demanda em seu menor grau de agregação é feita por DFU ( Demand Forecast Unit ) que consiste na previsão do item na sua diretoria, divisão e por meio do seu canal de vendas. A diretoria consiste na estrutura de vendas da empresa; atualmente há 4 diretorias: DTS, OT, Canal Indireto Snacks (DEC) e NENO (norte e nordeste do país). Dentro de cada diretoria, há as chamadas divisionais , que são segmentações geográficas. Um exemplo de DFU é o item Fandangos Queijo BG (bolsa grande), canal Atacado , diretoria Canal Indireto Snacks (DEC) e divisão DEC Centro . Simplificando, pode-se considerar que a DFU é a previsão de cada item, na sua região geográfica, atendida por cada canal de distribuição. Todo mês são realizadas previsões com o horizonte de planejamento de 4 meses e unidade de um mês, ou seja, se o mês

corrente é abril, as projeções de vendas são feitas para maio, junho, julho e agosto, sendo cada mês revisado três vezes.

O software de apoio utiliza as informações históricas e fornece uma previsão estatística para cada DFU ( demand forecast unit) . O sistema testa diversos modelos matemáticos, detecta o com menor erro e o utiliza para fornecer uma previsão estatística. Para auxiliar na previsão, são cadastrados eventos no sistema, com seus impactos esperados. A empresa considera como evento qualquer fator interno ou externo que possa influenciar o comportamento natural das vendas. Dessa maneira, o sistema calcula uma PEE (previsão estatística com eventos), ou seja, considera um esforço localizado que possa impulsionar as vendas e seja imprevisível pela evolução dos dados históricos. Todas as previsões são realizadas em unidades de venda. Os ciclos mensais são compostos de 5 etapas conforme mostrado na ilustração 3.2.

Figura 3.2 – Etapas da Previsão de Demanda (fonte: PepsiCo)

No começo do mês, ocorre a primeira etapa do processo: coletam-se os dados do mês anterior. Atualmente, esses dados estão restritos à série de vendas, porém sabe-se que outras informações são importantes nessa etapa, que dura três dias.

Na fase de tratamento dos dados históricos é feita a análise do que foi vendido versus o que fora previsto, identificando-se possíveis erros sistemáticos e gerando o indicador de desempenho MAPE ( Mean Absolute Percentual Error ). Nesse mesmo período, a equipe de planejamento de demanda também realiza todos os ajustes no sistema para prepará-lo para mais um ciclo de previsões. Assim são gerados os perfis de colaboração de cada usuário, representantes de vendas, marketing e planejamento de demanda. Esses perfis são a visão que cada pessoa participante do processo terá acesso e quais itens caberão a cada um analisar. Nessa etapa é definido o nível de agregação escolhido para previsão de cada produto pelos divisionais, conforme será mostrado a seguir nas etapas de previsão.. É usual deixar somente os itens mais representativos (classificados com A, B e C de acordo com o faturamento) em detalhado e os menos importantes em agregado. Além disso, são inseridos no sistema as novas DFUs quando há lançamentos de produtos dentro do horizonte de planejamento. Essa fase dura 4 dias.

Na etapa de previsão propriamente dita, a equipe de marketing cadastra no sistema os eventos que estão programados para acontecer no período e o impacto estimado na demanda, por exemplo: promoção verão, com impacto de 10% nas vendas de batatas. Assim, o sistema já deve contemplar todas as informações para previsão. Dentro dessa etapa, podem-se destacar três diferentes momentos:

1. Previsão dos Divisionais (funcionários de vendas responsáveis por cada região demográfica do país): a função deles é estabelecer o quanto acreditam vender para formar a base do mix de vendas por regiões. Os divisionais utilizam como base a PE (previsão estatística) e a PEE (previsão estatística com eventos) fornecida pelo XPLAN. Eles possuem 3 dias para realizar a previsão.

2. Revisão dos números de vendas pelos diretores e previsão de marketing: simultaneamente os diretores revisam de maneira mais agregada os números de vendas e a equipe de marketing coloca seus inputs . A base para os diretores de vendas é o volume feito pelos divisionais, de modo que, quando a previsão é feita em algum nível de agregação, o sistema realiza a quebra por DFU (detalhamento) de acordo com o mix estabelecido por eles. A função de marketing é estabelecer o mix entre itens da mesma família e o volume geral de cada família, não se preocupando com localidades da demanda. Como a previsão é feita em paralelo com a equipe de vendas a sua base de desagregação é a previsão estatística fornecida pelo sistema (PEE). O prazo para esse processo é de 2 dias.

3. Previsão da equipe de planejamento de demanda: a equipe valida o mix entre regiões estabelecido pelos divisionais, efetuando alterações discrepantes e analisando conjuntamente as informações das outras áreas. Como há falta de informações relevantes de outras áreas na etapa de coleta de dados, nessa fase, são buscadas informações para complementar as análises feitas. O prazo para o input de previsão é de 3 dias, mas ultimamente esse tempo parece insuficiente devido à falta de informações já disponíveis, o que força a equipe a realizar as análises antes do planejado para cumprir o dia de entrega e não atrasar os demais passos.

O esquema ilustrativo da previsão colaborativa realizada pelas três áreas envolvidas, que utiliza 8 dias é representado na figura 3.3.

Previsão Marketing Previsão Planejamento de Consenso Demanda Planejamento Plano Previsão Previsão de Eventos Estatístico Divisionais Diretores de Vendas

3 dias 2 dias 3 dias

Previsão Detalhada Previsão Agregada

Figura 3.3 – Períodos de Colaboração: etapa de Previsão de Demanda (adaptado de PepsiCo)

Ao término da colaboração da equipe de demanda, um relatório é enviado para as outras áreas envolvidas, incluindo a área financeira, produção e de insumos, o “ book pré-consenso”. Ele consiste num informativo que consolida os números das previsões de cada família projetados pelos três departamentos que realizam a colaboração, além do valor que foi confirmado na última reunião de consenso e da previsão estatística realizada pelo sistema. Esse relatório serve para preparar as áreas para a reunião mensal de consenso, quando elas discutem os números para as famílias de produtos, selecionados de acordo com a importância e divergência, até chegaram a um consenso. Depois de determinado o número final único para a demanda, os representantes de produção já indicam se há restrição de capacidade. Caso haja alguma barreira já visível ao atendimento da demanda já são discutidas as prioridades de atendimento. Após essa reunião, é feito o “ book de vendas”, relatório consolidado com o plano de vendas, já considerando possíveis restrições de produção e distribuição.

A última etapa ocorre quando a alta gerência analisa os números finais na reunião executiva. Essa reunião serve para verificar o descolamento do plano estratégico e identificar novos planos de ações para recuperar as vendas onde houver desempenho inferior. Os números previstos na reunião de consenso não são alterados, pois indicam o que realmente a empresa acredita que irá vender.

O primeiro ponto que chama a atenção em relação aos processos da empresa e os indicados na literatura é o nível de detalhamento das previsões. Segundo os conceitos de

hierarquia de planejamento, as previsões devem ser feitas em médio prazo de maneira agregada, de modo que seja possível estabelecer metas e recursos. Depois são desagregados para itens e objetivos operacionais no MPS.

Partindo da descrição acima, observa-se que embora o ciclo de previsões comece a ser feito de maneira mais detalhada, esses números depois serão agregados para tomada de decisão na reunião de consenso. Isso pode ser justificado pelo fato de que a previsão dos divisionais tem o papel de estabelecer as bases para desagregação das previsões mais do que estabelecer de fato o plano de vendas. Assim, os números fornecidos nesse detalhe servem como uma visão mais próxima da equipe de vendas do mix entre divisões e itens. Como também não é viável que façam a previsão detalhada de todos os itens, os menos significativos utilizam como base a PEE fornecida pelo próprio software. Assim, a estratégia da empresa foi utilizar projeções futuras para o detalhamento do plano de vendas ao invés de empregar o conceito mais usual de detalhamento com base no histórico.

Essa estratégia pode ser vantajosa na medida em que esse método permite que o detalhamento incorpore informações que não seriam consideradas pela utilização do histórico de vendas. Além disso, dessa maneira são considerados eventos que afetem somente uma região geográfica ou um tipo de item. Contudo, deve-se analisar constantemente essa base para ver se não há grandes distorções, visto que os números previstos pelas pessoas estão mais sujeitos a variações subjetivas. Além disso, deve-se atentar para o fato que ao fazer inúmeras estimativas menores, pode-se chegar a um número final bem distorcido, que contemple inúmeros erros menores. Portanto, a fase de validação e revisão dos diretores de vendas se mostra de extrema importância.

Outro fator importante para o sucesso dessa prática para a equipe de planejamento de demanda é definir o nível de detalhe necessário para previsão de cada família de produtos. O cuidado grande a ser tomado é para que as pessoas não se percam frente a um número muito grande de informações, que roubem tempo e foco das análises. É necessário ressaltar que embora alguns pensem que quanto mais detalhado, mais preciso, isso pode não ser verdade e depende fortemente da previsibilidade de cada unidade de planejamento, sendo que ao utilizar dados agregados há uma tendência de compensar erros menores.

Conforme descrito, a previsão de demanda na empresa utiliza tanto métodos quantitativos, que estão contemplados no software, quanto métodos qualitativos. Considera-se que essa seja uma boa solução: embasar estatisticamente as previsões, permitindo-se fazer alterações gerenciais de cunho qualitativo. Apesar disso, pode-se considerar que a reunião de consenso é equivalente ao método de Painel de Consenso e, como tal, pode apresentar viés de previsão de acordo com os participantes que possuam melhor papel de liderança, prestígio e poder de persuasão. Desse modo, para minimizar esses impactos, deve-se buscar fundamentações nas informações e análises trazidas para a reunião, documentando as decisões tomadas para que no futuro sejam analisadas e não se cometam erros sistemáticos.

Além disso, questiona-se o grau de detalhamento das previsões feitas. Por exemplo, a dimensão de canal da DFU mostra-se mais uma fonte de erro e de aumento da quantidade de dados trabalhados do que de precisão. A equipe de vendas não fornece inputs diferenciados por tipo de canal de vendas e essa separação não é necessária para o planejamento, pois o local de estoque dos produtos é o mesmo. Por exemplo, há 2 DFUs para previsão de um mesmo item Ruffles Sal 50g, num mesmo local, divisão Corcovado, nos canais DTS e OT. Supondo que haviam sido previstos 1.000 unidades de cada DFU. Então, foram disponibilizados 2.000 unidades de Ruffles Sal 50g na filial de vendas que atende Corcovado. Naquele mês foram vendidas as 2.000 unidades, porém em um mix entre canais diferente do previsto. Dessa maneira, o indicador computa o erro que ocorreu, mas que não afetou o gerenciamento da cadeia de abastecimento, nem a disponibilidade dos produtos para venda. Como o objetivo da previsão é garantir a quantidade ideal de produtos no local de estoque para que o cliente tenha seu pedido atendido no momento que desejar ao menor custo, não houve perdas. Além disso, não é relevante para a equipe de vendas fazer essa distinção, então se estuda excluir essa dimensão da previsão, o que parece ser uma medida conveniente.

De acordo com a revisão bibliográfica e por meio de analises, recomendam-se algumas ações para aprimorar os processos atuais.

• Etapa 1 - Coleta de dados: incluir dados que tenham impacto futuro no nível natural de vendas: ações de vendas (Incentivos), dados de mercado (Campanha Promocional da Concorrência), ações de marketing (Mídia TV, Mídia Revista, Mídia Outros, Promoção Marca/Licenciamento, Promoção Preço, Sampling fora do ponto de venda), ações de

trade marketing (Tablóide), dados de operações (produzido/planejado, distribuído/planejado, backlog – corte de pedidos e PVP - potencial de vendas perdidas). Atualmente há poucas informações sobre esses fatores, utilizando somente eventos de marketing e trade marketing. Além disso, devem-se realizar ajustes nos impactos cadastrados anteriormente frente a sua adequação relativa à realidade. Por exemplo, foi estimado no mês anterior que a promoção elevaria em 10% as vendas da linha completa de batatas. Após o fim do mês, foi detectado que o impacto foi maior em uma família, representando 12% de acréscimo, enquanto alcançou apenas 9% em outra. Nesse caso, devem-se alterar esses percentuais no sistema.

• Etapa 2 – Tratar dados históricos: com as informações já cadastradas no sistema com seus respectivos impactos, o software já calcula o baseline (nível normal de vendas sem influências na demanda). Cabe à equipe de planejamento de demanda verificar se os impactos cadastrados são coerentes e realizar os ajustes necessários, caso não estejam.

• Etapa 3 – Previsão de demanda: acredita-se que o processo está bem estruturado, sendo sua melhoria dependente da boa execução das etapas anteriores e do comprometimento de todos os envolvidos.

• Etapa 4 – Reunião de Consenso: podem-se incrementar as discussões ao apresentar mais informações que expliquem o comportamento histórico e auxiliem a guiar o comportamento futuro. Esse é um dos fatores críticos definidos por Lapide (2004), que pode ser aprimorado. Essa preparação prévia também engloba a análise de capacidade e deveria trazer dados da performance da produção.

• Etapa 5 – Reunião Executiva: estabelece metas estratégicas, não sendo o foco desse estudo.

3.2.2 Planejamento e Programação da Produção

A primeira etapa do processo que é realizada em média a cada três meses é o planejamento de médio prazo. Esse planejamento não é feito pelo PVO, setor de Planejamento de Vendas e Operações e sim pela parte de projeto das redes logísticas do GAT (Gestão de Armazenagem e Transporte). Com as informações da demanda dos produtos em cada região,

restrições de produção das fábricas e custos (produção, manuseio, transporte, etc) saem as decisões de qual fábrica atenderá qual demanda e quais clientes (centros de armazenagem). Normalmente, junto às fábricas há um CD (centro de distribuição), que serve como local de estoque de maior capacidade que não atende diretamente a equipe de vendas, servindo como intermediário a pequenos locais de estoque, CDV (centro de distribuição e vendas), que é o local próximo aos clientes finais em que os vendedores retiram produtos. Esse planejamento também determina qual CD atende qual CDV. Essa equipe também realiza estudos para decisões de aquisições de novas plantas, linhas de produção e otimização de rotas de transporte.

Conforme visto no referencial teórico, é comum que se faça o planejamento tático da produção junto com o planejamento de demanda, porém a empresa não o adota dessa maneira. Quando é divulgado o “ book pré-consenso ”, a equipe de planejamento da produção avalia se há capacidade para produção, essa é uma análise grosseira (RCCP). O responsável pelo planejamento da produção envia essa análise à manufatura, que avalia os resultados e comparece à Reunião de Consenso para levantar os pontos críticos e discutir eventuais problemas.

Depois de fechados os números e gerado o plano de vendas, segue-se à programação de produção. A previsão de vendas é realizada mensalmente. No sistema, é feito o detalhamento por dia com base na série histórica. Apesar de possuir diversas combinações de local de produção e armazenagem que podem atender certa demanda, utiliza-se uma alternativa congelada, que foi estudada como a mais adequada no planejamento de médio prazo. Ou seja essas informações são parâmetros nesse nível hierárquico. Em alguns casos específicos, por exemplo quando uma planta não possui capacidade para produzir o volume sugerido, o analista pode alterar essa configuração.

Então, para estabelecer o plano de produção, deve-se saber quantos e quais itens devem ser produzidos em cada fábrica. Porém, a expectativa de venda foi feita por DFU (item no seu canal de venda e localização geográfica) e o planejamento é feito por SKU (Stock Keeping Unit - item no seu local de estoque, no caso, as filiais de venda ou centro de distribuição e vendas). No sistema há uma matriz DFU x SKU, que já faz a conversão, novamente utilizando os dados do planejamento de médio prazo.

Após o sistema determinar os SKU s por meio dessa conversão, o analista de cada fábrica recebe a sua própria lista de itens a serem fabricados em cada dia. Quando o sistema faz esse mix de produção, ele não considera a capacidade real de cada planta, a flexibilidade das linhas de

produção, nem tampouco considera alternativas de produção. Assim, pode gerar programas infactíveis ou sub ótimos. Cabe ao analista validar o plano de acordo com a capacidade das máquinas e linhas produtivas. A empresa, portanto não trabalha com planejamento mestre da produção, partindo já para a programação de produção diária, com horizonte de uma semana. O analista recebe as necessidades diárias, programa a produção da próxima semana e a envia aos responsáveis pela manufatura para validação do programa. No final da semana é analisado o cumprimento do plano de produção, por meio do Fill Rate , que indica o percentual do que foi realizado versus o programado, mostrando as justificativas para casos de desalinhamento.

Essa fase de programação da produção ocorre semanalmente às 5ª feiras, onde é gerado o plano para a próxima semana. O XPLAN, mesmo software utilizado para previsão de vendas, gera a lista de necessidades de cada item em unidades em cada dia e também mostra a posição de estoque de cada item em cada local de armazenagem. O plano é feito em planilha Excel®, na qual há uma lista de todos os itens que compartilham a mesma linha de produção, com suas demandas, seus estoques atuais, produtividade (kg/h) na linha, diversas medidas de conversão para kg, caixas, pallets e para necessidades de matéria prima e embalagem do produto e caixa de embarque.

De acordo com a necessidade de produção de cada item, que considera a demanda menos o estoque já existente (acima do estoque de segurança), o analista realiza a alocação dentro do horário disponível, tentando minimizar trocas. Há um estudo que indica que apenas alguns itens devem ser fabricados mais de uma vez por semana por causa do alto volume da demanda, sendo os outros uma vez por semana para reduzir os tempos de set ups .

Há uma série de regras implícitas que o analista utiliza para alocar a produção. Inicia-se a produção do item que estiver com falta ou com baixo nível de inventário, medido em dias de venda e comparado com o tempo para produção de lotes mínimos mais o lead time para que o produto chegue ao local de estoque. Caso todos estejam em mesmo nível, segue-se a ordem padrão, que otimiza o tempo de troca entre itens. Aloca-se a demanda do item e o horário de início e a planilha mostra o horário de término. O analista passa para o próximo item, verificando o tempo de set up e realocando o início de produção. Ele segue esse procedimento até o término da semana. Caso, no final, observe que não há capacidade para atender a demanda e isso não foi previsto anteriormente, ele reduz proporcionalmente a fabricação de todos os itens, sabendo que

talvez houvesse uma priorização entre itens mais adequada em relação à estratégia de vendas da empresa.

Muitas das regras de programação da produção foram desenvolvidas na prática e dependem da experiência do analista, que já sabe, por exemplo, que as vendas costumam ser maiores na última semana do mês, de modo que pode planejar, junto a manufatura, paradas nas linhas nas primeiras semanas do mês. Porém, isso não é documentado e a equipe de manufatura não possui oficialmente informações para se organizar. O gerente de produção valida o programa de produção elaborado pela equipe de PVO, mas não possui autonomia na sua realização. Além disso, não há como analisar racionalmente e com apoio de informações os trade-offs de cada decisão operacional.

Para melhorar esse processo de planejamento será proposto um modelo no capítulo 4.

3.2.3 Planejamento e Controle de Materiais

Por meio do plano de produção que é definido na Reunião de Consenso, PGIS analisa a capacidade disponível de insumos e planejada a compra de matéria prima. O lead time para compra dos materiais oficialmente é de 6 semanas. As decisões do plano de materiais são restrições à programação da produção.

Para os produtos analisados são necessários: batata em natura, gordura, óleo de girassol, azeite de oliva, sal refinado e aromas diversos. O abastecimento de batatas é feito por uma empresa parceira, que controla o envio de caminhões à fábrica, onde há 4 silos que possuem, cada um, capacidade para armazenar batatas para aproximadamente 3 horas de produção. Os demais insumos são armazenados em depósito dentro da fábrica. Normalmente, o estoque dura de 4 a 6 semanas de produção.

O programa de produção e o programa de compras estão agrupados, pois há uma lista de materiais que compõem cada item ( Bill of material ), de maneira em que quando o programa detalhado é gerado, a equipe de abastecimento de materiais (PVO) programa e controla o uso dos insumos estocados.

3.2.4 Política de Estoques

Todas as decisões são tomadas para que seja minimizada a falta de produtos, mesmo que isso implique aumento de custos, pois o não atendimento é considerado fator crítico. Acredita-se que como a venda é movida por impulso e altamente substituída por produtos similares ou mesmo de outros ramos como balas, biscoitos e bolachas, não ter o produto no momento certo significa perda irrecuperável de vendas, que não seriam alocadas para o futuro e potencial migração de parte dos clientes para concorrentes.

Para assegurar o atendimento a empresa tem como meta trabalhar com 98% de nível de serviço. Para isso mantém estoques de segurança segundo a fórmula 3.1.

= σ 2 + σ 2 2 E seg k * vendas * LT médio LT * ddv (3.1)

Onde,

Eseg = estoque de segurança calculado em unidades no software

K = constante de nível de serviço

σvendas = desvio padrão das vendas diárias

LT médio = lead time médio em dias para o envio do produto para o local de armazenagem

σLT = desvio padrão do lead time

DDV (dias de vendas) = vendas projetadas em unidade de dias de acordo com a performance histórica

Conforme já dito anteriormente, a estratégia da produção é priorizar o abastecimento completo, mesmo que às vezes possa sacrificar o custo operacional. Dessa maneira, a empresa considera como um dos indicadores de desempenho mais importantes o PVP (potencial de venda perdida). O PVP é um indicador utilizado mais efetivamente para os canais DTS e DEC e mede a falta de produtos nos centros de distribuição. Quando os vendedores fazem pedidos para carregar suas vans e não há produto, essa quantidade é computada como uma venda em potencial que foi perdida. Isso porque o fato de o vendedor não ter a quantidade desejada de produto não implica

perda real de venda ao cliente. No caso de vendas ao canal OT o não atendimento é um pedido não atendido. Essa informação aliada à sua causa (falta por estimativa baixa da demanda, problemas de produção, abastecimento de matéria prima ou distribuição) realimenta o ciclo total de planejamento para que se possam evitar perdas.

3.3 Diagnóstico

Para concluir, visa-se fornecer o panorama conjunto das etapas mostradas acima. O esquema da figura 3.4 ilustra a hierarquia de planejamento atualmente empregada na empresa.

Além dos aspectos já levantados anteriormente, observa-se que a empresa não trabalha com planejamento mestre de produção como intermediário entre o plano tático e o programa detalhado. Para suprir essa necessidade, propõe-se um modelo de programação linear, em planilha, que sirva como uma ferramenta de suporte a tomada de decisões e planejamento mestre da produção.

Previsões de Demanda RCCP Séries Históricas Plano Detalhado Eventos Futuros Reunião de Consenso de Vendas e de Produção Indicadores de Erros Estratégias Comerciais

Alocação da Produção Parâmetros da produção XPLAN (consolidação e entre as Plantas detalhamento dos dados)

Política de Estoques Necessidades diárias para produção

Não há planejamento da produção em curto prazo Programação da Produção

Figura 3.4 – Hierarquia de Planejamento atual

4 Planejamento Mestre da Produção

Para guiar o andamento do projeto, visa-se adotar um modelo de desenvolvimento em etapas, partindo do diagnóstico da situação (capítulo 3) atual até as conclusões, conforme esquema ilustrativo da figura 4.1.

Análise da Concepção do Dados de Situação Atual modelo matemático Entrada

Planejamento de testes

Validação dos usuários

Análises de consistência, Análise de Aplicação do dificuldades e sensibilidade modelo limitações

Figura 4.1 – Esquema do método de trabalho

O capítulo anterior mostrou a primeira fase, que consistiu na descrição do processo produtivo em estudo contemplando os detalhes necessários para a modelagem que será proposta e a descrição e análise do planejamento da produção. A partir dessa análise compreende-se como o modelo proposto pode-se enquadrar na estrutura já existente da empresa e se há outras sugestões de melhoria que possam ser feitas.

Esse capítulo considera as informações necessárias para a concepção do modelo, mostra as hipóteses assumidas e os dados de entrada para sua utilização (parâmetros). É importante ressaltar que nessa etapa, é fundamental já ter todas as informações necessárias para compreensão do problema no capítulo anterior, caso isso não ocorra, deve-se revisá-lo, voltando à fase anterior.

Esse capítulo também contempla a validação dos usuários do modelo, com suas sugestões e críticas. O acompanhamento e validação dos usuários devem ser bem planejados, procurando já mostrar ao usuário uma interface amigável com o modelo e fornecer um breve treinamento sobre

como utilizá-lo e as vantagens que se pode obter com ele. Desse modo, procura-se evitar uma possível rejeição à mudança. Além disso, o capítulo traz a aplicação do modelo e as análises de sensibilidade das variáveis envolvidas. É nessa fase que serão mostrados os resultados de planejamento para alguns cenários, exibindo não só a resposta do modelo, mais a alocação de recursos e a redução de custos. Além de disso, serão simulados diferentes cenários e testadas alterações dos parâmetros.

Por fim, o capítulo 5 apresenta as conclusões do trabalho, dificuldades de implementação das melhorias propostas e limitações das soluções no problema real.

4.1 Concepção do Modelo

Este capítulo mostra o modelo proposto para o planejamento mestre da produção. Propõe- se que este modelo seja aplicado para um horizonte de planejamento de 8 semanas, pois esse período permite planejar as paradas na fábrica, compra de matéria prima e antecipação de produção sem comprometer o prazo de validade dos produtos. Como esse modelo é uma etapa anterior à programação detalhada da produção, sugere-se que ela seja feita rotineiramente no mesmo dia, antes do programa. Assim, o analista alimenta o modelo com as informações atuais, analisa os resultados obtidos, realiza algumas alterações que julgue necessárias, pode realizar simulações e utiliza os outputs desse modelo na programação da produção.

Além disso, indica-se que ele seja revisado semanalmente devido à incerteza da demanda líquida. Como a demanda é prevista mensalmente, durante o mês apenas são alterados os níveis de estoque, ou seja, a demanda líquida de produção, enquanto que, após um mês, também se alteram as previsões de demanda do mercado.

Adotando-se essa estratégia, assume-se que a demanda projetada em uma semana não é compensada em outra semana do mês, sendo a disponibilidade semanal mínima sempre igual à demanda estimada mais o estoque de segurança. Assim, pode ocorrer de não atender a demanda total, caso a distribuição semanal não ocorra conforme o projetado.

A figura 4.2 mostra um cenário em que o estoque de segurança foi considerado constante ao longo do mês e a demanda foi dividida igualmente entre as quatro semanas. Pra simplificar, considerou-se a produção no momento da demanda. Nesse caso, todas as semanas terão mesma

disponibilidade de produtos para venda, que será igual a demanda semanal mais o estoque de segurança. O exemplo mostra que se houver uma concentração semanal muito diferente da prevista (não contemplada no estoque de segurança), pode ocorrer de não se atender um pico de demanda, mesmo que o volume total do mês não tenha sido ultrapassado. Essa estratégia é adotada para evitar o acúmulo excessivo de estoques, mas pressupõe uma acuracidade na distribuição da demanda mensal entre as semanas.

Mil unidades Demanda mensal 200 Estoque inicial 15 E segurança 10

Demanda Produção Realizado Estoque final Corte de Pedidos Sem 1 50 45 40 20 0 Sem 2 50 40 40 20 0 Sem 3 50 40 40 20 0 Sem 4 50 40 60 0 20 Total 200 x 180

Disponibilidade 60 semanal

Figura 4.2 – exemplo do modelo de revisão semanal

Cabe uma ressalva importante, os níveis de estoque do dia do planejamento (5ª feira) não serão os mesmos do primeiro dia considerado no modelo (domingo), de maneira que esse parâmetro também é estimado. Propõe-se considerar o estoque do modelo como:

Ei = E d + Produção programada até i – demanda estimada até i

Isso significa que o estoque no inicio da execução do modelo também possui um certo grau de incerteza, pois depende do cumprimento do plano de produção e da acuracidade da previsão de demanda versus a venda real. Uma alternativa que pode diminuir o erro desse cálculo é a realização de uma nova estimativa de vendas que considere o resultado dos outros dias de vendas e pode dar uma tendência se a previsão estava com algum viés. Dependendo do caso, pode ser custoso reavaliar todas as estimativas ou mesmo assim não garantir melhor resultado se o comportamento das vendas for mais imprevisível. No primeiro momento, escolheu-se deixar essa decisão de re-estimar ou não a demanda ao analista, que analisará caso a caso, por um período de testes.

O modelo de planejamento mestre da produção é de grande importância à manufatura e surgiu inicialmente para estender a visão da manufatura, permitindo que ela se organize em relação ao tempo para produção e atividades de apoio e contratação de trabalho fora do horário normal. Porém, além dessas vantagens, o modelo se mostra como uma ferramenta importante de apoio a tomada de decisão, auxiliando a priorização da produção, determinando os custos de cada decisão e mostrando se é vantajoso antecipar parte da produção para atender picos de demanda ou contratar horas-extras para produzir somente no momento necessário. Atualmente a empresa utiliza a estratégia de variar a produção conforme as flutuações da demanda, porém isso ocorre mais pela falta de um planejamento de curto prazo e capacidade crítica de armazenagem do que como resultado de algum estudo. Por meio desse modelo, será possível validar se essa é a estratégia mais adequada em alguns cenários e para todos os períodos. Além disso, pode-se avaliar a viabilidade dos planos por meio da verificação de capacidade.

O modelo proposto considera os objetivos expostos ao longo do trabalho, considerando que a produção deve ser suficiente para atender toda a demanda do período e ainda formar o lastro de segurança. A decisão de não permitir a falta é uma diretriz da empresa, mas deve-se observar que se não for possível atender todas as restrições, haverá uma priorização, que será discutida ao longo do capítulo. Além disso, considera-se uma flexibilização do uso das horas extras, permitindo que se adote uma estratégia de produção híbrida.

Devem-se ressaltar algumas diretrizes de cunho estratégico ou tático que entram como parâmetros do modelo, se apresentando como restrições a essa etapa:

• Políticas de contratação e demissão de funcionários : a empresa busca estabelecer relações estáveis e de longo prazo com seus funcionários, sendo a flexibilidade da utilização do trabalho somente em relação a horas extras. A decisão de quantos turnos operar é tomada anteriormente em médio prazo e entra como restrição ao planejamento mestre.

• Decisões de terceirização da produção : para a linha em estudo não há empresas parceiras, mas de maneira geral, a decisão de contratação de produção (assim como a alocação entre plantas) também é realizada no nível tático.

• Políticas de estoque e nível de serviço : o modelo considera o estoque de segurança como parâmetro, caso haja alguma especificidade ou variação da

estratégia de estoques, ou nível de serviço desejado, esse valor é facilmente alterado para entrar como dado ao planejamento mestre.

Para a construção do modelo de apoio às decisões operacionais (MPS), foram adotadas as seguintes premissas:

1. O plano mestre será feito em kilos, pois é considerada unidade padrão para produção. Dessa maneira, os dados extraídos do sistema devem ser convertidos, pois são mostrados em unidades de venda (demanda e estoques) e depois entram no modelo como parâmetros.

2. As receitas e custos unitários foram considerados constantes ao longo do horizonte de planejamento, podendo ser alterados a cada rodada do modelo, mas devem permanecer estáveis ao longo do tempo, se não houver nenhuma ação específica.

3. No caso de utilização de hora extra, considera-se que se podem contratar quantas horas forem necessárias, independentes de se ter o horário completo de um turno, pois as pessoas recebem por hora extra. Atualmente essa política é uma prática da empresa.

4. Outro parâmetro do modelo é a produtividade, que se deve manter constante ao longo do tempo, a não ser que ocorram investimentos nos equipamentos o que entraria como decisão estratégia.

5. Decidiu-se agrupar os itens (ao todo 24) em 4 famílias: esse agrupamento se faz necessário para facilitar a utilização do modelo, que ficaria com muitas variáveis e seu tempo computacional e recursos dificultaria a implementação. Essa simplificação não é prejudicial para qualidade ou validade das soluções obtidas. Dentro de cada família os itens têm seu processo produtivo bem semelhante, só se diferenciando na penúltima e última etapa, de aplicação do aroma ou de empacotamento para itens de sabores ou pesos diferentes. Para definir as famílias optou-se por diferenciar as características produtivas, que teriam impacto no processo e no tempo de set up .

- Formato (tipo de lâmina de corte necessária)

- Óleo de fritura

- Tipo de lavagem necessária para troca de itens

O modelo foi desenvolvido em planilha e pode ser obtida sua solução ótima por meio de programação linear.

4.2 Apresentação do Modelo Matemático

Índices: i = família (i = 1, ..., m) m = 4 t = semana (t = 1, ..., n) n = 8

Parâmetros: r i = receita semanal unitária da família i (R$/Kg) cm i = custo semanal de material unitário para a família i (R$/Kg) ce i = custo semanal unitário de estoque para a família i (R$/Kg) che = custo de mão de obra extra (R$/hora) d it = demanda da família i na semana t (Kg) eseg it = estoque de segurança da família i na semana t (Kg) khn t = capacidade normal disponível (horas) khe t = capacidade extra disponível (horas) a i = produtividade de cada família (kg/hora)

Variáveis de decisão:

V it = vendas da família i na semana t (Kg)

X it = produção em hora normal da família i na semana t (Kg)

Y it = produção em hora extra da família i na semana t (Kg)

E it = estoque da família i no final da semana t (Kg)

HN t =horas normais utilizadas em cada semana (horas)

HE t = horas extras utilizadas em cada semana (horas)

A função objetivo é:

Max margem = receita – custos variáveis

i=m t=n i=m t=n i=m t=n t=n ⋅ − ⋅ + − ⋅ − ⋅ ∑ri ∑Vit ∑cm i ∑(X it Yit ) ∑ce i ∑Eit che ∑HE it (4.1) i=1 t=1 i=1 t=1 i=1 t=1 t=1

Restrições : = ∀ 1) Demanda: Vit dit it (4.2)

≥ ∀ 2) E seg: Eit eseg it it (4.3)

= + + − ∀ 3) Balanceamento de Estoques: Eit −1 Eit Xit Yit Vit it (4.4)

4) Balanceamento de horas:

i=m X it = ∀ • Normais: ∑ hn t t (4.5) i=1 ait

i=m Y it = ∀ • Extras: ∑ he t t (4.6) i=1 ait

5) Disponibilidade de horas: ≤ ∀ • Normais: HN t hn t t (4.7) ≤ ∀ • Extras: HE t he t t (4.8)

V it , X it , Y it, E it, HN t e HE t não negativos (i = 1, ..., m); (t = 1, ..., n)

A função objetivo do modelo, equação 4.1, é maximizar a margem bruta de contribuição das vendas das famílias da linha em estudo, de modo que a empresa consiga o maior montante para cobrir seus custos fixos e despesas. Dessa maneira, quando houver qualquer decisão de priorização de alocação de recursos, será considerada a melhor alternativa em relação a receitas e custos variáveis, respeitando as limitações impostas pelas restrições do modelo.

A equação considera as receitas das vendas e os custos de: material (matéria prima e embalagem), estoque e mão de obra em hora extra. O custo de mão de obra em horário normal é um custo fixo, pois não se permite a contratação ou demissão de mão de obra em curto prazo, portanto não aparece na fórmula. Ou seja, independente da produção, esse é um custo que se incorre. Dessa maneira, seria possível pensar no custo de ociosidade, que será considerado implicitamente no modelo e pode ser encontrado em duas situações distintas:

• Quando a demanda de todo horizonte de planejamento é menor que a capacidade produtiva já comprometida (horário normal): o custo de ociosidade é simplificadamente considerado o custo de mão de obra contratada não utilizada. Dependendo da freqüência de ocorrência, deve-se repensar a política atual de trabalhar com os três turnos, voltando a uma decisão de médio prazo.

• Quando a demanda possui picos ao longo do horizonte, o próprio modelo pondera o custo de ociosidade, pois considera o custo de antecipar a produção e ter que armazenar o produto até o momento de consumo (estoque) ou deixar em período de ociosidade naquele período e contratar horas extras em momentos de pico. Poderiam-se analisar aspectos motivacionais dos operários em ter tempo ocioso ao longo de alguma semana e ter que trabalhar nos fins de semana. Sobre esse ponto de vista, talvez não seja interessante considerar a ociosidade, porém na fase inicial, decidiu-se deixar esse parâmetro flexível, mesmo porque a fábrica está operando com pequena folga de capacidade.

Os demais custos operacionais, como utilização das máquinas, ferramentas e demais custos que variam de acordo com o nível de produção, não foram incorporados no modelo, pois não interferem na geração do plano mestre de produção. Isso ocorre pois eles não são diferenciados de acordo com a família e porque o modelo não precisa avaliar o custo do

atendimento versus falta. Desse modo, apesar de serem custos variáveis, eles são dependentes de um parâmetro já considerado, a demanda.

A primeira restrição, representada pela equação 4.2 mostra uma decisão estratégica da empresa de considerar o custo da falta imensurável, de modo que não se permite o não atendimento. Além disso, para absorver os erros da previsão de demanda e evitar perdas de vendas, deve-se garantir uma quantidade mínima em estoque. Isso é a razão da restrição 4.3

A equação 4.4 calcula o volume de estoque de cada família esperado para o final de cada semana. Este estoque é igual ao estoque final da semana anterior mais a produção na semana atual (em horas normais e em horas extras) menos as vendas (demanda) da semana atual.

As restrições 4 e 5 se referem à utilização da capacidade de horas para produção. Primeiro são calculadas quantas horas são utilizadas para produção de cada família em cada semana, considerando a produtividade de cada uma na linha (equações 4.5 e 4.6). Depois, por meio das equações 4.7 e 4.8, obriga-se que as horas utilizadas no processo produtivo sejam menores ou iguais à capacidade disponível (normal mais extra).

Por fim, o modelo considera que todas as variáveis são não negativas. Durante a concepção do modelo frente ao problema real, concluiu-se que não há restrições de matéria prima nesse horizonte de planejamento e nem gargalos na produção. O que se observa é que há níveis grandes de inventário de insumos e no caso de problemas de abastecimento, eles já são antecipados no plano tático de produção na reunião de Consenso.

Conforme descrito no capítulo anterior, há duas paradas na linha que podem variar a periodicidade, permitindo certa flexibilização da capacidade produtiva. O modelo proposto prevê essa capacidade como parâmetro e optou-se por deixar a decisão de alocação dos períodos de manutenção preventiva e desisetização como responsabilidade do analista de PVO junto com o responsável pela manufatura. Como essas paradas dependem de outros fatores como negociação com empresa terceira e alocação da equipe de manutenção, decidiu-se não incluir essa decisão no modelo matemático. Apesar disso, foi criado um mecanismo simples de alteração da alocação dessas paradas para que se possam ser rodados melhores cenários de decisão. Assim, os analistas indicam os períodos em que desejam alocar as paradas e o modelo calcula a nova capacidade produtiva da semana. A seguir será mostrado como se deve utilizar o modelo, ressaltando o funcionamento desse mecanismo.

4.3 Dados de Entrada

Os dados de entrada são classificados em dois grupos de acordo com a freqüência de atualização: periódicos e não periódicos. A tabela 4.1 mostra essa segmentação dos parâmetros.

Tabela 4.1 – Classificação dos parâmetros de entrada do modelo Não Periódico Periódico Receita média por família (R$/kilo) Estoque inicial por família e período (kilo) Custo de Material por família (R$/kilo) Demanda independente por família e período (kilo/semana) Custo de Estoque por família (R$/kilo) Estoque de segurança por família e período (kilo/semana) Custo de Mão de Obra Extra por família (R$/kilo) Produtividade de cada família (kg/h) Capacidade em Horas Normais (h) Capacidade em Horas Extras (h) Os parâmetros não periódicos são os dados de entrada que não são alterados com freqüência no modelo, pois não variam em curto prazo. A receita das famílias pode alterar de acordo com políticas comerciais de preço. Quando o item possui vendas estáveis, normalmente procura-se aumentar as vendas por meio de promoções, mantendo o nível geral de preços e trabalhando-se com descontos localizados, o que é o caso das famílias estudadas. Para validação inicial do modelo, adotou-se a premissa de que o preço é constante ao longo do período de análise e só será alterado quando houver políticas que alterem o preço tabelado e não por pequenas variações do desconto oferecido aos clientes.

Os custos são fornecidos pelo departamento financeiro e sofrem pequenas alterações ao longo dos meses, sendo considerado valores médios. A produtividade considera o tempo médio de set up atualmente utilizado e também só é alterada devido a investimentos, que ocorrem esporadicamente. Conforme já discutido anteriormente as políticas de contratação de pessoal (decisões de números de turnos de trabalho normal) não são feitas nesse horizonte e, por políticas da empresa, tendem a ser estáveis.

Por outro lado, a demanda e nível de estoques são parâmetros que periodicamente se alteram. A previsão de demanda é revisada mensalmente, observando-se variações tanto entre famílias, quanto no mix entre itens. O que ocorre são campanhas promocionais e constantes lançamentos de novos produtos ou versões de produtos já existentes, o que acaba influenciando a demanda dos demais itens. Conforme descrito, serão analisadas 4 famílias de produtos, dentre as quais uma possui nível mais estável de vendas, uma é um recente lançamento e as outras duas

possuem desvios médios de 18% em relação à média de vendas do ano, o que tende a diminuir na previsão para períodos não promocionados, mas ainda tendo importante representatividade. Como muitas vezes a previsão também apresenta desvios frente às vendas reais, os níveis iniciais de inventário também se alteram.

A tabela 4.2 mostra os responsáveis por fornecer cada um dos dados de entrada:

Tabela 4.2 – Responsáveis pelos dados Parâmetro Responsável Receita média por família (R$/kilo) Planejamento Financeiro Custo de Material por família (R$/kilo) Planejamento Financeiro Custo de Estoque por família (R$/kilo) Planejamento Financeiro Custo de Mão de Obra Extra por família (R$/kilo) Planejamento Financeiro Produtividade de cada família (kg/h) Manufatura Estoque inicial por família e período (kilo) Planejamento de operações (informação extraída do XPLAN) Demanda independente por família e período (kilo) Planejamento de demanda (informação extraída do XPLAN) Estoque de segurança por família e período (kilo) Planejamento de operações (informação extraída do XPLAN) Capacidade em Horas Normais (h) Planejamento de operações (validada pela alta gerência no médio prazo) Capacidade em Horas Extras (h) Planejamento de operações (validada pela alta gerência no médio prazo) A tabela mostra que os dados periódicos são extraídos do sistema XPLAN. É importante ressaltar que o software calcula a posição de estoques e o estoque de segurança para cada dia, enquanto que detalha a demanda mensal para dados diários. Contudo o modelo proposto utiliza dados de itens agregados e para uma semana de produção. Portanto, devem ser realizados ajustes, onde a única consideração a ser feita se refere ao estoque de segurança, que se optou por utilizar uma média dos valores diários. Esse detalhamento que o software fornece será utilizado para fazer o mix no programa de produção que será realizado logo após o MPS.

A decisão de alocação das paradas na fábrica (manutenção e desinsetização) devem ser feitas antes de se rodar o modelo, sendo que elas impactam diretamente a capacidade disponível em cada período. A capacidade normal sem paradas é de 44 horas semanais * 3 turnos – 10 horas semanais de limpeza = 132 horas, a capacidade extra sem paradas é de 24 horas * 7 dias da semana – 44 horas semanais * 3 turnos = 36 horas.

4.4 Planejamento de Testes

Propõe-se a realização de dois tipos de testes:

1. Teste de consistência do modelo: nessa fase são testados diferentes cenários, alterando os parâmetros para observar o comportamento das variáveis de decisão. Os principais pontos verificados são:

• Alocação prioritária da produção em horário normal

• Manutenção do estoque ao menos igual ao estoque de segurança

• Ponderação entre custo de estoque e custo de utilização de hora extra

Estes testes foram bem sucedidos não apresentando qualquer solução fora do previsto, sendo testadas todas as variáveis, concluindo-se que não há problemas relativos à modelagem matemática. As respostas do modelo na fase de testes estão no apêndice A.

2. Teste de aderência do modelo à realidade da empresa: são utilizados os dados reais e simuladas variações nos parâmetros para testar diversas situações. Os principais pontos verificados são:

• Priorização de produção constante ou acompanhando a demanda

• Indicadores de ocupação da capacidade disponível

• Estratégia de priorização de famílias caso não haja capacidade para produção total

Estes testes serão realizados durante a aplicação do modelo. Como já se validou a modelagem do ponto de vista matemático, pode-se buscar a validação final dos usuários e depois analisar os resultados obtidos.

4.5 Validação dos Usuários

O modelo foi desenvolvido em planilha Excel®, com solução obtida por meio do software What’s Best em programação linear, foi possível obter as soluções em tempo computacional muito baixo. Além disso, é muito vantajoso que o modelo rode na planilha Excel®, pois essa é a principal ferramenta de análises atualmente empregada na empresa e facilita a interface com os usuários. Essa impressão foi confirmada pelos funcionários, que declararam que isso ajuda a compreensão, que se torna mais visual e imediata. Através do modelo em planilha o usuário pode, por tentativa e erro, gerar soluções alternativas à solução ótima e testar cenários.

O modelo consiste de três planilhas, uma com os dados de entrada, outra com as variáveis de decisão, a função objetivo e as restrições e a última com o resumo que sai como resposta do software.

As interfaces, assim como a concepção do modelo foram compartilhadas com as pessoas envolvidas no planejamento da produção, que acompanharam as fases de estruturação e puderam contribuir com novas idéias de melhoria. Dessa maneira, evita-se o descolamento do modelo com a realidade de trabalho das pessoas e garante-se esse alinhamento ao longo do desenvolvimento, antecipando potenciais pontos de problemas. As conclusões mostradas abaixo já partem dessa validação dos usuários do modelo.

Para manter o sigilo das informações da empresa, os valores apresentados foram multiplicados por um fator aleatório e as famílias de produtos denominadas de F1, F2, F3 e F4 para que não sejam identificadas. Na prática a planilha mostra os nomes para facilitar a compreensão.

Primeiro, mostra-se a planilha, figura 4.3, com os dados de entrada. Ela foi reformulada de acordo com as necessidades dos usuários e de forma que fosse simples de entender e direcionar a atenção. Decidiu-se utilizar diferentes cores na planilha para que o efeito visual fosse marcante. A cor azul destaca os parâmetros periódicos e a cor preta indica os parâmetros não periódicos.

Podem-se observar os campos marcados com a letra x em vermelho, que são referentes à alocação das atividades de manutenção preventiva e ao serviço de desinsetização da fábrica. Essa foi a maneira encontrada de flexibilizar a utilização desses recursos, visto que se julgou importante deixar a critério do analista de planejamento e do responsável pela manufatura suas alocações ao longo do tempo. Dessa maneira, eles podem atribuir as atividades a algum período digitando o “x” no campo correspondente. A planilha calcula a nova capacidade produtiva naquele período, de modo que se houver manutenção serão consumidas 11 horas da capacidade normal e desinsetização, 8 horas da capacidade extra.

As próximas figuras mostram a segunda planilha, que segue os mesmos padrões de confecção da primeira. A figura 4.4 mostra a função objetivo e os resultados do modelo, refletidos nas variáveis de decisão. Isso se torna fundamental para simulações e avaliações de decisões, que passam a ser mensuráveis, pois o modelo calcula a margem final.

Constantes F1 F2 F3 F4 Receita 18,79 17,27 15,55 19,80 R$/kilos C Mat 6,01 5,44 4,72 6,29 R$/kilos C Est 5,64 5,18 4,66 6,94 R$/kilos C MO Extra 909,09 909,09 909,09 909,09 R$/hora Produtividade 2.150 2.360 2.360 2.150 kg/hora F1 F2 F3 F4 E inicial 154 836 7.229 198 Kg 22 24 24 30 22 24 24 30 Kg SEM 1 SEM 2 SEM 3 SEM 4 SEM 5 SEM 6 SEM 7 SEM 8 Demanda F1 3.547 3.869 3.869 4.837 3.952 4.312 4.312 4.497 F2 19.255 21.005 21.005 26.256 28.071 30.623 30.623 32.934 F3 138.752 151.366 151.366 189.207 151.335 165.093 165.093 178.947 F4 1.520 1.658 1.658 2.073 1.351 1.474 1.474 1.426 Eseg F1 286 312 312 390 318 347 347 362 F2 1.552 1.693 1.693 2.116 2.262 2.468 2.468 2.654 F3 11.181 12.198 12.198 15.247 12.195 13.304 13.304 14.421 F4 122 134 134 167 109 119 119 115 0 0 0 0 0 0 0 0 Manutenção x x x Desinsetização x x x Capacidade (h) 111 122 122 111 122 122 111 122 Capac extra (h) 36 28 36 36 28 36 28 36

Figura 4.3 – Planilha de Entrada de Dados

A figura 4.5 mostra as restrições do modelo. A principio essas equações poderiam estar ocultas, mas decidiu-se por deixá-las visíveis para que se possam ser alteradas caso o analista julgue necessário. As equações de balanceamento foram suprimidas no exemplo.

A última planilha mostra o resumo de algumas respostas do próprio What’s Best , como a data e horário em que o modelo foi rodado, o tempo de processamento, quantas variáveis e quantas restrições foram analisadas e o número de interações necessárias para se atingir a solução ótima.

Objetivo: Máximizar margem Receita Custos Diretos Margem de contribuição 24.816.839 8.271.548 16.545.291

Variáveis Kg SEM 1 SEM 2 SEM 3 SEM 4 SEM 5 SEM 6 SEM 7 SEM 8 Produção F1 0 3.934 3.908 4.964 3.920 4.384 4.355 4.557 F2 0 21.358 21.215 26.946 28.500 31.137 30.929 33.452 F3 84.960 153.906 152.879 194.179 149.766 167.863 166.743 181.864 F4 0 1.686 1.675 2.127 1.306 1.499 1.489 1.436 Produção h Extra F1 3.717 0 0 0 0 0 0 0 F2 20.178 0 0 0 0 0 0 0 F3 59.243 0 0 0 0 0 0 0 F4 1.461 0 0 0 0 0 0 0

Produção Total F1 3.717 3.934 3.908 4.964 3.920 4.384 4.355 4.557 F2 20.178 21.358 21.215 26.946 28.500 31.137 30.929 33.452 F3 144.203 153.906 152.879 194.179 149.766 167.863 166.743 181.864 F4 1.461 1.686 1.675 2.127 1.306 1.499 1.489 1.436

Vendas F1 3.582 3.908 3.908 4.885 3.992 4.355 4.355 4.542 F2 19.447 21.215 21.215 26.519 28.352 30.929 30.929 33.264 F3 140.139 152.879 152.879 191.099 152.848 166.743 166.743 180.736 F4 1.535 1.675 1.675 2.094 1.365 1.489 1.489 1.440 Estoque F1 289 315 315 394 322 351 351 366 F2 1.567 1.710 1.710 2.137 2.285 2.492 2.492 2.681 F3 11.293 12.320 12.320 15.400 12.317 13.437 13.437 14.565 F4 124 135 135 169 110 120 120 116 Horas normais 36 77 76 97 78 87 86 94 Horas Extras 36 0 0 0 0 0 0 0

Figura 4.4 – Função objetivo e Variáveis de Decisão

Restrições Demanda VF11 3.547 = 3.547 VF21 19.255 = 19.255 VF12 3.869 = 3.869 VF22 21.005 = 21.005 VF13 3.869 = 3.869 VF23 21.005 = 21.005 VF14 4.837 = 4.837 VF24 26.256 = 26.256 VF15 3.952 = 3.952 VF25 28.071 = 28.071 VF16 4.312 = 4.312 VF26 30.623 = 30.623 VF17 4.312 = 4.312 VF27 30.623 = 30.623 VF18 4.497 = 4.497 VF28 32.934 = 32.934 VF31 138.752 = 138.752 VF41 1.520 = 1.520 VF32 151.366 = 151.366 VF42 1.658 = 1.658 VF33 151.366 = 151.366 VF43 1.658 = 1.658 VF34 189.207 = 189.207 VF44 2.073 = 2.073 VF35 151.335 = 151.335 VF45 1.351 = 1.351 VF36 165.093 = 165.093 VF46 1.474 = 1.474 VF37 165.093 = 165.093 VF47 1.474 = 1.474 VF38 178.947 = 178.947 VF48 1.426 = 1.426 E >= E seg

VF11 286 =>= 286 VF21 1.552 =>= 1.552 VF12 312 =>= 312 VF22 1.693 =>= 1.693 VF13 312 =>= 312 VF23 1.693 =>= 1.693 VF14 390 =>= 390 VF24 2.116 =>= 2.116 VF15 318 =>= 318 VF25 2.262 =>= 2.262 VF16 347 =>= 347 VF26 2.468 =>= 2.468 VF17 347 =>= 347 VF27 2.468 =>= 2.468 VF18 362 =>= 362 VF28 2.654 =>= 2.654 VF31 11.181 =>= 11.181 VF41 122 =>= 122 VF32 12.198 =>= 12.198 VF42 134 =>= 134 VF33 12.198 =>= 12.198 VF43 134 =>= 134 VF34 15.247 =>= 15.247 VF44 167 =>= 167 VF35 12.195 =>= 12.195 VF45 109 =>= 109 VF36 13.304 =>= 13.304 VF46 119 =>= 119 VF37 13.304 =>= 13.304 VF47 119 =>= 119 VF38 14.421 =>= 14.421 VF48 115 =>= 115 Disponibilidade de Horas Normais Disponibilidade de Horas Extras SEM 1 36 =<= 36 SEM 1 35 <= 36 SEM 2 76 <= 122 SEM 2 0 <= 28 SEM 3 76 <= 122 SEM 3 0 <= 36 SEM 4 96 <= 111 SEM 4 0 <= 36 SEM 5 122 =<= 122 SEM 5 12 <= 28 SEM 6 86 <= 122 SEM 6 0 <= 36 SEM 7 86 <= 111 SEM 7 0 <= 28 SEM 8 93 <= 122 SEM 8 0 <= 36 Figura 4.5 – Restrições do Modelo

4.6 Aplicação do Modelo e Análises de Sensibilidade

Com base nos dados disponíveis em um determinado mês de demanda média e considerando estoque inicial igual ao estoque de segurança, visa-se analisar os dados de saída do modelo. Novamente para proteger as informações da empresa, decidiu-se expor os resultados de forma gráfica, que também é um bom modo de visualização.

Ocupação da capacidade atual tanto normal, quanto extra:

Ocupação da Capacidade

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

Horas Extras Horas Normais

Figura 4.6 - Gráfico da Ocupação da Capacidade da Linha

Os dados retratam que a empresa projeta para os dois meses analisados uma média de 97% de ocupação da sua capacidade normal e 31% da capacidade extra. Isso mostra que, a principio, a estratégia de trabalho de três turnos, sem domingo e com trabalhos quinzenais aos sábados é suficiente às necessidades de produção neste período. Vale ressaltar que esses dados mostram que não há grande folga para aumento da produção. Posteriormente será feita uma análise de quanto se pode aumentar a demanda sem que se comprometa o nível de serviço projetado no estoque de segurança.

Análise da estratégia de produção e política de estoques

Posição de Estoques em Relação ao Eseg 130,0% 120,0% 110,0% 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 1 2 3 4 5 6 7 8

F1 F2 F3 F4

Figura 4.7 - Gráfico Nível de Estoques das Famílias

Pela análise dos gráficos expostos, fica evidente a estratégia ótima do modelo, pois a estratégia de acompanhar a demanda é sempre priorizada. Exceto para um período e apenas uma família, não há antecipação da produção. Essa resposta vem de encontro com a política atual empregada na empresa e mostra que o custo de estoque é maior do que o custo de operar em horários extras, visto que este único período em que houve antecipação, ela ocorreu porque o período seguinte não possuía capacidade para produzir a demanda estimada, como observado na figura 4.6. Essa estratégia tende a refletir um custo alto de estoque devido à limitação de espaço para armazenagem verificado atualmente.

Aumento da demanda

No cenário anterior foi testada a demanda média observada, mas conforme já mostrado anteriormente há uma volatilidade grande nas vendas, principalmente gerada por meio de estímulos de promoções comerciais. Primeiramente visam-se testar quanto se podem incrementar as vendas sem que haja qualquer limitação de capacidade, respeitando o nível de serviço projetado. A tabela 4.3 mostra os resultados da simulação para aumento proporcional da demanda das quatro famílias analisadas. O ganho de margem foi computado sempre em relação ao cenário base.

Tabela 4.3 – Resultados do Incremento da Demanda Ganho de Margem Capacidade Normal Capacidade Extra Cenário Base 97% 31% +10% demanda 8,8% 100% 60% +15% demanda 12,0% 100% 80% +18 % demanda 12,2% 100% 93% +19 % demanda 11,5% 100% 97% +20% demanda Infactível - - Nota-se que não há capacidade para incrementos de 20% ou mais na demanda, o que se mostra preocupante, visto que este número historicamente é viável de ocorrer, principalmente se considerar as projeções de crescimento da linha para o próximo ano. Esse resultado não é surpreendente, pois já se sabia que a folga de capacidade era pequena em relação às oscilações nas vendas. O que não se conseguia era quantificar esse limite e os custos incorridos.

Além disso, chama a atenção que após crescimento de 18% na demanda, não há acréscimo de margem na venda dos produtos. Isso não era esperado na empresa, que não computava o ganho ótimo. No caso de aumento de 19%, o ganho é maior do que se as vendas estivessem na média, mas é menor do que no nível de 18%. O que acontece é que a receita aumenta linearmente com a demanda, mas os custos diretos não, pois oscilam entre custo de estoque e de horas extras de acordo com a capacidade produtiva do período.

É interessante notar que isso ocorre devido ao alto custo de estocagem e a variação de concentração da demanda ao longo do mês. Verifica-se no gráfico da figura 4.8 que a F3 é a única família que tem produção antecipada, isso porque é a que possui menor custo unitário de estoque, sendo, então, priorizada.

Posição de Estoques em Relação ao Eseg 350% 300% 250% 200% 150% 100% 50% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

F1 F2 F3 F4

Figura 4.8 – Estoques no cenário de aumento de 18% na demanda

Estratégias de priorização quando há capacidade produtiva restritiva

No caso de conhecer o impacto de algum evento e este for, por exemplo de 20%, pode-se relaxar alguma das restrições. Por exemplo, pode-se reduzir o nível de serviço, reduzindo a quantidade estocada. No caso, passando-se de 98% para 95% já se obtém uma solução viável. O importante a ser considerado é se é vantajoso para a empresa investir em uma promoção ou ação que impulsione as vendas, quando não se pode garantir a disponibilidade e aumento da margem de contribuição.

Seguindo esse raciocínio, não se considerou interessante se aprofundar nos cenários de não atendimento, devido à importância estratégica de se atender a demanda. O que se pode observar é que em casos de limitação de capacidade o modelo irá priorizar o atendimento do produto que oferecer maior contribuição para o resultado final. A tabela 4.4 mostra os dados comparativos das quatro famílias em percentuais do número total de cada indicador. A que apresenta maior margem unitária é a F1, porém ela não tem maior produtividade. Para descobrir qual seria priorizada basta comparar a margem pelo fator limitante, que neste caso é o tempo disponível, para todas as famílias. Assim, a seqüência a ser priorizada é F1, F4, F2 e F3.

Tabela 4.4 – Dados Comparativos das Famílias Demanda média Margem Direta Produtividade Margem/hora F1 2% 27% 24% 28% F2 14% 25% 26% 24% F3 83% 23% 26% 22% F4 1% 25% 24% 26% Por meio dessa priorização do modelo, a família F3 seria a última a ser produzida, porém ela é a mais representativa dentro da linha, com 83% da demanda total. Nesse caso, deve-se avaliar a acurácia da previsão de vendas das outras três famílias, avaliando se é vantajoso deixar de produzir essa quantidade de F3. Além disso, essa análise utiliza o critério da margem para estabelecer as prioridades, podem-se avaliar outros aspectos relativos à estratégia da marca ou combate a concorrência para definir a demanda que não será atendida. Mesmo quando se decide optar por uma solução diferente da ótima em termos de ganho de margem, o modelo se mostra importante para quantificar os custos envolvidos em cada alternativa.

Foi analisado o cenário em que um evento afete da mesma maneira as vendas das quatro famílias, porém, quando há promoções, o que se observa é que elas normalmente afetam

diferentemente o comportamento das famílias analisadas. Por meio do modelo, podem-se simular variações diferenciadas em todas as variáveis e essa é mais uma das vantagens que ele proporciona.

4.7 Implementação

Conforme descrito no tópico de validação dos usuários, foi tomado um cuidado grande não só para que o modelo fosse aderente à realidade, mas também para que fosse mais facilmente recebido pelos usuários. É importante destacar que o objetivo não é substituir o trabalho de análise e decisão da equipe de planejamento da produção e sim oferecer uma ferramenta que os guie ao longo do processo.

Por mais que o modelo considere as variáveis importantes na tomada de decisão, é inerente à realidade de uma empresa que surjam imprevistos e, nesses casos, é fundamental o papel dos analistas e gestores. Para essas situações, a função do modelo é fundamentar e avaliar quantitativamente soluções viáveis geradas por meio de simulações.

Para entender como será feita a implementação, deve-se situar o modelo proposto dentro da hierarquia de planejamento da produção, mostrando sua posição e relacionamento com processos antecessores e sucessores. A figura 4.9 ilustra que o modelo de apoio ao planejamento mestre da produção funciona como intermediário entre o plano definido na Reunião de Consenso e o programa detalhado da produção.

O modelo supre as necessidades de informação e detalhamento no horizonte adequado para organização das atividades de manufatura. Ele utiliza os dados de previsão de demanda e nível de estoques desejados do plano de produção e fornece as quantidades que devem ser produzidas a cada semana para as próximas oito semanas. Para realizar o detalhamento da demanda de cada família para os SKUs é utilizado o mix anteriormente definido no plano de produção. Essas informações detalhadas alimentam o processo de programação da produção, que exerce função de seqüênciar a produção definida no MPS.

Reunião de Consenso

Unidade Mensal Plano de Produção Horizonte de Planejamento 4 meses Revisão Mensal

Unidade Semanal Plano Mestre Horizonte de Planejamento 8 semanas Revisão Semanal

Unidade Diária Programa da Produção Horizonte de Planejamento 1 semana Revisão Não há

Figura 4.9 – Proposição de Integração da Hierarquia de Planejamento

Na prática, apareceram algumas barreiras para que o modelo fosse implementado. O principal empecilho encontrado foi a dificuldade de se obter as informações no formato dos dados de entrada do modelo. A demanda e o estoque de segurança estavam disponíveis para os analistas somente em dados diários e já desagregados em nível de SKU (forma utilizada para programação diária). Assim, como medida remediadora, foi elaborada uma planilha em Excel®, onde os dados que saem do software são agrupados e convertidos para as unidades utilizadas no modelo de apoio ao planejamento mestre. Essa mesma planilha é utilizada para detalhar as necessidades de produção em SKU novamente. Para evitar esse trabalho duplicado, é necessário que o software já disponibilize as informações no formato proposto e seja flexível para englobar essa nova etapa de planejamento.

5 CONCLUSÕES

Esse capítulo traz o fechamento do trabalho. Para isso, retoma-se o conteúdo desenvolvido nos capítulos anteriores, seguido de uma análise crítica e por fim são mostrados os possíveis desdobramentos desse projeto.

5.1 Síntese

O principal problema encontrado na empresa que impulsionou o desenvolvimento desse trabalho foi a integração vertical do planejamento da produção. Observa-se que a empresa utiliza somente dois níveis no âmbito tático-operacional da hierarquia de planejamento, evoluindo do plano tático para o programa detalhado, sem planejamento intermediário. Isso dificulta a tomada de decisões no curto prazo, principalmente pela área de manufatura, que não consegue planejar a utilização de seus recursos produtivos, como paradas na linha e contratação de horas-extras.

O trabalho se desenvolveu por dois caminhos. Primeiramente, foi feita uma análise crítica do planejamento atualmente empregado na empresa, focando nos processos de planejamento de demanda e da produção. Em relação à gestão da demanda, questionou-se o nível de detalhes em que a previsão é feita, alertando-se para o possível aumento da quantidade de trabalho sem ganho de acuracidade. Além disso, foram sugeridas medidas simples para melhoria do processo, que consistem na maior parte dos casos, na organização e utilização de informações de outras áreas de maneira sistemática. Em relação ao planejamento da produção questionou-se principalmente a falta de um nível intermediário de planejamento.

Para esse problema, o segundo caminho foi desenvolver um modelo de auxilio à tomada de decisão no curto prazo. Esse modelo balanceia a utilização dos recursos produtivos de acordo com os custos diretos e as restrições. Com o auxilio dessa ferramenta, os analistas podem gerar e testar soluções para produção, além de obter a solução ótima.

Por meio das análises feitas com o modelo de auxilio ao planejamento mestre da produção constatou-se que o custo de estoque é maior que o custo de contratação de horas extras. Dessa maneira, a estratégia mais rentável é produzir a demanda somente no momento que ela existe, antecipando somente a produção caso haja limitação de capacidade em algum período.

Foi importante notar que o aumento nas vendas não aumenta proporcionalmente a margem obtida. Há um ponto ótimo, a partir do qual, os incrementos nas vendas, aumentam o custo do estoque de tal maneira que supera a receita incremental. Ou seja, apesar de a solução apresentar margem positiva, ela é menor do que em outro nível de vendas. Esse foi um fato alarmante para a empresa, que sugere que o custo de estoques está em patamar muito elevado. Em relação a isso, observa-se que a capacidade de armazenagem do CD de Itu está abaixo da sua demanda, elevando os custos, o que solicita investimentos urgentes em ampliação da capacidade de estocagem.

Além disso, também foi possível concluir que a linha estudada opera com pequena folga de capacidade produtiva, considerando as oscilações nas vendas. Por isso, sugeriu-se que sejam revistas políticas de estímulos de vendas como propagandas ou promoções no curto prazo e avaliadas propostas de investimento em capacidade no médio prazo.

5.2 Destaques e Análise Crítica

Um destaque desse trabalho foi que o desenvolvimento do modelo de apoio ao planejamento mestre da produção foi acompanhado do seu principal usuário ao longo de todo o processo. Dessa maneira, foi criado um modelo de interface de fácil relacionamento, desenvolvido em planilha Excel®, diminuindo barreiras naturais à implementação. A concepção do modelo matemático foi, desde o início, encarada como uma ferramenta de auxilio, sendo flexível para se tomar decisões diferentes da solução ótima determinada pelo modelo.

O desenvolvimento desse trabalho possibilitou a disseminação de conceitos de pesquisa operacional para planejamento da produção e alimentou discussões na empresa sobre a necessidade da consideração de uma análise conjunta dos recursos produtivos. O fato de analisar os custos das soluções propostas foi um fator inovador, pois não era prática da área acompanhar diretamente os custos de cada decisão tomada.

Além disso, as análises da utilização do modelo alertam para a criticidade da capacidade produtiva da linha e do custo de armazenagem do CD de Itu. A implementação do modelo proposto também traz ganhos menos mensuráveis quantitativamente, como permitir que a equipe de manufatura acompanhe o planejamento da produção em curto prazo, podendo organizar a fábrica e programar suas atividades.

5.3 Desdobramentos

O trabalho apresenta diversos benefícios, mas para que sejam alcançados os resultados esperados, devem-se incorporar as mudanças sugeridas ao longo da hierarquia de planejamento. Sabe-se que mudanças levam um tempo para serem de fato incorporadas no dia-a-dia dos funcionários e por isso, foi proposto o estudo de uma linha como projeto piloto.

Além do esforço dos envolvidos para se adaptarem ao novo processo, é importante que a equipe de planejamento como um todo trabalhe com visão sistêmica, focando na maximização da margem gerada e não direcionando esforços a algum elemento específico relativo a sua área direta de atuação.

Depois da etapa de implementação consistente do modelo para a linha de batatas de Itu, pode-se expandir o padrão para as demais linhas, incorporando adaptações quando necessário.

Um desdobramento a esse trabalho é a ampliação da utilização de modelos integrados de apoio para programação detalhada da produção. Esse é um projeto que pode ser desenvolvido futuramente, pois a equipe de planejamento gostaria de poder contar com uma ferramenta mais consolidada para realizar o seqüênciamento da produção. Atualmente, esse processo utiliza regras de priorização implícitas e o bom desempenho da função é altamente dependente da experiência do analista.

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APÊNDICE A

Alguns dos testes de consistência do modelo matemático serão apresentados.

• Alocação prioritária da produção em horário normal:

- demanda é menor que a capacidade normal:

Ocupação da Capacidade

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

Horas Normais Horas Extras

- demanda está entre a capacidade normal e a extra:

Ocupação da Capacidade

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

Horas Normais Horas Extras

• Manutenção do estoque ao menos igual ao estoque de segurança

Posição de Estoques em Relação ao Eseg 130,0% 120,0% 110,0% 100,0% 90,0% 80,0% 70,0% 60,0% 50,0% 1 2 3 4 5 6 7 8

F1 F2 F3 F4

• Ponderação entre custo de estoque e custo de utilização de hora extra

- Custo da hora extra maior que o do estoque

Ocupação da Capacidade

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

Horas Normais Horas Extras

- Custo da hora extra menor que o de estoque

Ocupação da Capacidade

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8

Horas Normais Horas Extras

Posição de Estoques em Relação ao Eseg

150,0% 130,0% 110,0% 90,0% 70,0% 50,0% 1 2 3 4 5 6 7 8

F1 F2 F3 F4