Melhoria da Gestão de Stocks de Peças...
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João Marco da Costa Ferreira Melhoria da Gestão de Stocks de Peças Sobresselentes Dissertação de Mestrado Mestrado em Engenharia de Sistemas Trabalho efetuado sob a orientação de Professora Doutora Isabel Silva Lopes Professor Doutor Manuel Carlos Barbosa Figueiredo Julho de 2019
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João Marco da Costa Ferreira
Melhoria da Gestão de Stocks de Peças
Sobresselentes
Dissertação de Mestrado
Mestrado em Engenharia de Sistemas
Trabalho efetuado sob a orientação de
Professora Doutora Isabel Silva Lopes
Professor Doutor Manuel Carlos Barbosa Figueiredo
Julho de 2019
ii
Direitos de autor e condições de utilização do trabalho por terceiros
Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas
as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de
autor e direitos conexos.
Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo
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RepositóriUM da Universidade do Minho.
Licença concebida aos utilizadores deste trabalho
iii
AGRADECIMENTOS
A todos aqueles que acompanharam em alguma parte o meu processo de
desenvolvimento e que de alguma forma foram a razão da minha força, motivação, fé e
persistência ao longo destes anos de grande dedicação para concluir este ciclo de preparação
para a minha vida.
A toda a minha família, um enorme agradecimento por toda a compreensão, apoio e
motivação nesta minha caminhada.
À pessoa que sempre considerei como um irmão, Bruno Fonte e aos meus padrinhos
que para mim foram, são e sempre serão um exemplo para mim e que por eles tenho grande
carinho e admiração.
A todos os meus amigos, em especial ao Ricardo Gonçalves, pela paciência, força,
energia e ajuda nos momentos mais complicados deste meu processo.
Agradeço a todos colaboradores dos vários departamentos da empresa BorgWarner
Inc. Portugal, que amavelmente me receberam, ajudaram e me forneceram toda a informação
disponível e necessária.
Agradeço a minha orientadora Isabel Lopes e ao meu coorientador Manuel Figueiredo
pelo apoio, motivação e orientação do melhor caminho a seguir, bem como, por toda a
disponibilidade para levar este projeto a bom termo.
Agradeço especialmente ao Engenheiro João Pontedeira pela oportunidade que me
disponibilizou na realização deste projeto estágio, bem como pela disponibilidade, liderança,
aconselhamento e conhecimento transmitido.
Grato por tudo!
iv
DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE
Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e
confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou
falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua
elaboração. Mais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da
Universidade do Minho.
v
RESUMO
A crescente competitividade e dinâmica dos mercados tem vindo a exigir às
organizações industriais a procura constante por melhorias na eficiência e eficácia na
utilização dos seus recursos. As empresas tendem a aplicar sistemas de gestão que permitem
realizar um maior controlo do negócio, bem como executar mais eficiente e eficazmente as
mudanças estratégicas. Ao fechar a lacuna entre a estratégia e a execução, as organizações
podem melhorar drasticamente o seu desempenho financeiro.
As peças sobresselentes, normalmente representam um investimento elevado em
stocks e, a sua rutura pode causar elevados prejuízos financeiros. Dessa forma, um sistema de
controlo de stocks eficaz e eficiente promove um potencial de melhoria do desempenho
organizacional.
Este projeto de investigação foi realizado em ambiente empresarial na empresa
BorgWarner Inc. Portugal, uma empresa que atua no ramo da indústria automóvel e, neste
momento, apresenta um crescimento constante do valor investido em stocks.
O principal objetivo deste estudo visa apoiar a empresa na melhoria da gestão de
stocks de peças sobresselentes e, portanto, na criação de mecanismos que facilitem o seu
controlo e evitem a progressão de forma incontrolável do valor investido nos mesmos.
Como método para alcançar o objetivo proposto e facilitar a melhoria do controlo dos
stocks de peças sobresselentes recorreu-se à construção de KPI (key performance indicators),
bem como, na formulação de uma ferramenta de apoio à tomada de decisão na determinação
dos pontos de reaprovisionamento e quantidades a encomendar.
A realização deste trabalho resultou na conceção de gráficos que permitem analisar a
evolução dos stocks, bem como na formulação de uma classificação multicritério que permite
classificar as peças sobresselentes segundo a sua criticidade, bem como auxiliar na aplicação
de políticas de stocks. Com este projeto, tendo em conta as restrições existente é possível
auferir de uma redução do valor em stock de forma progressiva de 412.595,71€ através da
redução de stock de peças sobresselentes sem consumos desde 2014 e criadas antes dessa
data, bem como, da aplicação da metodologia de gestão de stock proposta.
Palavras-Chave: Peças Sobresselentes, Gestão de Stocks, Manutenção, Classificação
Multicritério, Políticas de Stocks
vi
ABSTRACT
Growing competition and markets’ dynamics demand industrial organizations a
constant search for efficiency improvements and effectiveness in resources usage.
Companies tend to apply management systems that allow a better business control, as well
as performing more efficiently and effectively strategic changes. Closing the gap between
strategy and execution, organizations can drastically improve their financial performance.
Spare parts usually represent a significant inventory investment and their rupture can
cause considerable financial damages. In this way, an effective and efficient inventory control
system promotes a potential improvement for organizational performance.
This research project was conducted in a business environment at BorgWarner Inc.
Portugal, a company that develops activity in the automotive industry, and currently presents
a constant growth in the value invested in inventory.
The main purpose of this study is to support the company in the improvement of spare
parts management and, therefore, in the creation of mechanisms that favour their control
and avoid the progression of the value spent in them in an incontrollable way.
In order to achieve the proposed objective and facilitate the improvement of spare
parts inventory control, KPI (Key Performance Indicator) were developed, as well as a tool to
support decision making in reorder points and quantities to order.
This work resulted in the conception of graphics that allow to analyse inventory
evolution, along with the formulation of a multicriteria classification that permits to classify
spare parts according to their criticality, and supporting the application of inventory policies.
With this project, and taking into account the existing restrictions, it was found that it is
possible to reduce the inventory value to 412.595,71 € in a progressive way, through the
reduction of spare parts inventory without consumption since 2014 and created in system
before this date, and by applying the methodology for spare parts management proposed in
this study.
KEYWORDS: Spare parts, Inventory Management, Maintenance, Multicriteria classification,
Inventory politics
vii
ÍNDICE
Agradecimentos ........................................................................................................................ iii
Resumo ....................................................................................................................................... v
Abstract ..................................................................................................................................... vi
Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos ................................................................................. ix
Lista de Figuras .......................................................................................................................... xi
Lista de Tabelas ........................................................................................................................ xiii
1. Introdução ........................................................................................................................... 1
1.1 Enquadramento da investigação ................................................................................. 1
1.2 Objetivos ...................................................................................................................... 2
1.3 Metodologia de investigação ...................................................................................... 3
1.4 Estrutura da dissertação .............................................................................................. 4
2. Revisão da Literatura .......................................................................................................... 5
2.1 Gestão de Stocks .......................................................................................................... 5
2.1.1 Gestão económica de stocks ................................................................................ 9
2.1.2 Custos na gestão de stocks ................................................................................. 10
2.1.3 Indicadores de desempenho .............................................................................. 11
2.1.4 Procura ............................................................................................................... 13
2.1.5 Modelos de gestão de stocks ............................................................................. 15
2.2 Manutenção............................................................................................................... 19
2.2.1 Tipos de Manutenção ......................................................................................... 20
2.2.2 Indicadores de desempenho .............................................................................. 21
2.3 Gestão de stocks de peças sobresselentes ................................................................ 23
2.3.1 Fatores significativos .......................................................................................... 23
2.3.2 Abordagens ........................................................................................................ 25
2.3.3 Classificação ....................................................................................................... 25
2.3.4 Critérios .............................................................................................................. 27
3. Apresentação da empresa ................................................................................................ 31
3.1 História da empresa ................................................................................................... 31
viii
3.2 Grupo BorgWarner Inc. ............................................................................................. 31
3.3 BorgWarner Portugal ................................................................................................. 32
3.4 Enquadramento do projeto na empresa ................................................................... 34
4. Situação atual .................................................................................................................... 37
4.1 Análise Qualitativa ..................................................................................................... 37
4.2 Análise Quantitativa .................................................................................................. 38
4.3 Análise de slow movers ............................................................................................. 43
4.4 Análise dos atuais pontos de reaprovisionamento ................................................... 47
4.5 Análise da procura de peças sobresselentes ............................................................. 48
4.6 Síntese da análise à situação atual ............................................................................ 49
5. Metodologia proposta para auxílio à gestão de stocks de peças sobresselentes ............ 51
5.1 Classificação multicritério .......................................................................................... 52
5.1.1 Metodologia de classificação proposta .............................................................. 52
5.1.2 Aplicação do método de classificação às PS na empresa .................................. 60
5.2 Políticas de gestão de stocks ..................................................................................... 65
5.2.1 Metodologia de gestão de stocks proposta ....................................................... 65
5.2.2 Exemplos de aplicação da metodologia de gestão de stocks proposta ............. 67
6. Propostas de Melhoria ...................................................................................................... 71
7. Conclusões e trabalho futuro ........................................................................................... 73
Bibliografia ............................................................................................................................... 77
Anexo I – Tabelas e gráficos ..................................................................................................... 80
Anexo II – Tabelas e Gráficos por centro de custo ................................................................... 86
Anexo III – Análise ABC do valor em stocks de peças sobresselentes .................................... 101
ix
LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E ACRÓNIMOS
ADI – Average demand interval
AHP – Analytic hierarchy process
CV – Coeficiente de variação
ERP – Enterprise resource planning
FSN – Fast moving, slow moving e non moving
GS – Gestão de stocks
JIT – Just in time
KPI – Key performance indicator
LRP – Logistic Requirement Planning
MM – Material Management
MRP – Material requirement planning
MTBF – Mean time between failures
MTTF – Mean time to failure
MTTR – Mean time to repair
PM – Plant maintenance
PS – Peça sobresselente
SAP – Systems applications and products
VED – Vital, essential and desirable
WACC – Weighted Average Cost of Capital
QEE - Quantidade económica de encomenda
xi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Tipos de manutenção (Retirado de Pitéu, 2011) ..................................................... 20
Figura 2 – Etapas para a gestão de peças sobressalentes (adaptado de Teixeira et. al., 2018)
.................................................................................................................................................. 25
Figura 3 - Características das peças sobresselentes ................................................................ 28
Figura 4 – Instalações da BorgWarner Emissions and Thermal Systems Portugal ................. 33
Figura 5 - Estrutura organizacional da produção ..................................................................... 34
Figura 6 - KPI´s para análise global dos stocks de peças sobresselentes ................................. 39
Figura 7 - KPIs para análise dos stocks de peças sobresselentes em comparação com pluto 41
Figura 9 - Comparação dos valores mensais dos pedidos de compra com as receções de peças
sobresselentes .......................................................................................................................... 42
xiii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Critérios utilizados por Durán (2015) ...................................................................... 29
Tabela 2 - Análise de peças sobresselentes sem consumos considerando as datas de criação
.................................................................................................................................................. 45
Tabela 3 - Análise de peças sobresselentes sem consumos sem considerar as datas de criação
.................................................................................................................................................. 45
Tabela 4 - Análise dos atuais pontos de reaprovisionamento e quantidades de encomenda de
algumas referências ................................................................................................................. 48
Tabela 5 - Classificação da procura .......................................................................................... 49
Tabela 6 - Síntese de dificuldades/problemas na gestão de stocks de peças sobresselentes 49
Tabela 7 - Critérios e subcritérios selecionados para a classificação multicritério das peças
sobresselentes .......................................................................................................................... 53
Tabela 8 - Categorização critério financeiro ............................................................................ 53
Tabela 9 - Categorização subcritério logístico: variabilidade do consumo .............................. 54
Tabela 10 - Categorização subcritério logístico: frequência do consumo ............................... 54
Tabela 11 – Categorização subcritério logístico: capacidade de reação durante o lead time 55
Tabela 12 - Matriz combinação: frequência do consumo com a variabilidade do consumo .. 55
Tabela 13 - Matriz combinação: capacidade de reação durante o lead time com a combinação
da frequência do consumo com a variabilidade do consumo ................................................. 55
Tabela 14 - Categorização critério logístico ............................................................................. 55
Tabela 15 - Subcritério criticidade da peça sobresselente: Função e Impacto na produção .. 56
Tabela 16 - Categorização do subcritério criticidade da peça sobresselente: Função e Impacto
na produção ............................................................................................................................. 57
Tabela 17 - Categorização subcritério criticidade operacional: Taxa de utilização ................. 58
Tabela 18 - Matriz combinação: Função e Impacto produção................................................. 58
Tabela 19 - Matriz combinação: Taxa de utilização com combinação Função e Impacto
produção .................................................................................................................................. 58
Tabela 20 - Categorização critério criticidade operacional ...................................................... 59
Tabela 21 - Classes da classificação multicritério, níveis de serviço pretendido, probabilidade
de rutura e fator de segurança (Z) ........................................................................................... 60
xiv
Tabela 22 - Análise do critério financeiro: ABC do valor dos consumos .................................. 61
Tabela 23 - Análise comparativa entre análise ABC do valor em stocks com a análise ABC do
valor consumido ....................................................................................................................... 61
Tabela 24 - Análise dos subcritérios logísticos: capacidade de reação durante o lead time,
frequência do consumo e a variabilidade do consumo ........................................................... 63
Tabela 25 - Análise do critério logístico ................................................................................... 63
Tabela 26 - Análise do critério criticidade operacional ............................................................ 64
Tabela 27 - Análise classes obtidas pela classificação multicritério proposta ......................... 65
Tabela 28 - Casos especiais na determinação do ponto de reaprovisionamento ................... 66
Tabela 29 - Exemplos de aplicação da metodologia de gestão de stocks proposta ................ 67
1
1. INTRODUÇÃO
1.1 Enquadramento da investigação
A crescente dinâmica, competitividade e rapidez dos mercados nos dias de hoje tem
exigido uma crescente pressão às empresas para se tornarem cada vez mais eficientes,
flexíveis e eficazes nos seus processos e nas suas tomadas de decisão com vista à diminuição
de custos, riscos e melhor aproveitamento de oportunidades de mercado. Dessa forma, é
crucial que as empresas procurem constantemente a melhoria dos seus sistemas de forma a
responder rapidamente às necessidades e mudanças do mercado, para que seja possível
obterem o sucesso pretendido.
Segundo Carvalho, Guedes, Arantes, Martins, Póvoa, Alves, Dias, Dias, Menezes,
Ferreira, Carvalho, Oliveira, Azevedo e Ramos (2012) o Council of Supply Chain Management
Professionals (CSCMP, 2010) refere que a Logística consiste na “parte da cadeia de
abastecimento que é responsável por planear, implementar e controlar o eficiente e eficaz
fluxo direto e inverso e as operações de armazenagem de bens, serviços e informação
relacionada entre o ponto de origem e o ponto de consumo de forma a ir ao encontro dos
requisitos e necessidades dos clientes”. Menciona ainda a importância dos sete certos da
Logística para o sucesso das organizações, que consiste em encontrar para o cliente certo, o
produto certo, na quantidade certa, na condição certa, no lugar certo, no tempo certo, ao
custo certo. Esta definição leva-nos ao trade-off existente na logística entre o nível de serviço,
custo e tempo.
Por esses motivos, a Logística tem-se assumido como uma área de crescente
relevância no mundo empresarial, levando as empresas a dar especial atenção à necessidade
de possuírem um bom serviço logístico e integração da cadeia de abastecimento
reconhecendo que este, pode ser uma peça chave para garantir um nível de serviço de
qualidade, permitindo a redução de custos, os quais podem ditar o sucesso de qualquer
entidade.
2
A ineficiência e ineficácia organizacional promove o fracasso e perda de
competitividade organizacional no mercado. Um fator essencial para a melhoria da eficiência
e eficácia organizacional consiste na minimização do tempo de inatividade das máquinas. A
disponibilidade imediata de peças sobresselentes (PS) permite uma maior rapidez na
realização das intervenções de manutenção e, portanto, obter um menor tempo de
inatividade das máquinas e, consequentemente menores custos com paragens de produção.
Por outro lado, a disponibilidade imediata de PS promove um elevado valor de capital
imobilizado em inventário que poderia ser utilizado para aproveitamento de outras
oportunidades de investimento. A existência de benefícios na posse de stocks de PS em
armazém, visto que protege a manutenção contra incertezas e imprevistos de avarias e
permite obter economias de escala nas compras e no transporte torna essencial a atenção
dada à eficiente e eficaz gestão de stocks (GS) de PS.
Contudo, diversos fatores tornam a GS de PS bastante complexa, tais como: o elevado
número de PS a ser geridas; a presença de padrões de procura intermitentes ou irregulares; a
elevada capacidade de resposta exigida devido aos custos de inatividade das máquinas; e o
elevado risco de obsolescência (Bacchaetti, Plebani, Saccani e Syntetos, 2012).
1.2 Objetivos
O principal objetivo do projeto passa pela melhoria da GS de PS destinadas às
intervenções de manutenção das máquinas na fábrica com o intuito de diminuir o seu valor
em stock, bem como, a diminuição de ruturas de stocks evitando assim as paragens na
produção.
Como objetivos específicos pretende-se: criar KPI que permitam analisar a evolução e
situação atual da GS de PS; analisar as peças slow movers e as obsoletas; analisar o
comportamento da procura das PS; e desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão na GS
que permita à empresa calcular o ponto de reaprovisionamento e a quantidade a encomendar
de PS.
3
1.3 Metodologia de investigação
Para a escrita e desenvolvimento deste projeto de dissertação foi utilizada a
investigação-ação permitindo assim um melhor enquadramento com o tema, bem como a
seleção de algumas das melhores práticas de GS de PS.
A seleção de objetivos e de uma metodologia influência o sucesso de uma
investigação. Assim, como metodologia de investigação seguiu-se a abordagem dedutiva
através da realização de uma pesquisa bibliográfica que serviu como fonte de princípios para
a construção sustentável de um projeto.
A estratégia de investigação-ação é uma metodologia que reforça a interatividade do
processo de diagnóstico, planeamento, tomada de decisões e avaliação. Para a realização do
presente trabalho seguiram-se as seguintes etapas:
- Levantamento de informação (métodos e processos de trabalho, informações disponíveis no
ERP (Enterprise resource planning) da empresa, o SAP (Systems applications and products),
entre outros documentos;
- Levantamento bibliográfico sobre o tema em diversas fontes, tais como, artigos científicos,
livros e teses, com o objetivo de obter um referencial teórico que permita fundamentar e
apoiar o assunto em questão;
- Análise inicial com a recolha e tratamento de dados disponíveis no SAP ERP e outros
documentos em Excel. Esta fase engloba não só a fase de combinação e análise de dados, mas
também a construção de KPI;
- Definição de estratégias para a GS de PS. Esta fase engloba a definição de uma metodologia
de classificação de stocks a utilizar, bem como, de uma política de stocks a utilizar para cada
classe de stocks;
- Análise de resultados;
- Conclusões, limitações e sugestão de trabalhos futuros para a melhoria da GS de PS na
empresa.
4
1.4 Estrutura da dissertação
A presente dissertação é estruturada em 7 capítulos que são apresentados de seguida.
No capítulo 1 apresenta-se uma introdução e enquadramento do tema, os objetivos e
a metodologia de investigação a seguir.
No capítulo 2 apresenta-se a revisão da literatura sobre os seguintes temas: GS,
Manutenção e o caso especial da GS de PS.
No capítulo 3 apresenta-se a empresa onde foi realizado o projeto de investigação, o
seu enquadramento na empresa e os seus objetivos.
No capítulo 4 apresenta-se a evolução e situação atual da GS de PS na empresa, bem
como uma breve análise crítica da situação da mesma.
No capítulo 5 apresenta-se os métodos e procedimentos propostos à empresa para
melhorar a sua GS de PS;
No capítulo 6 apresenta-se algumas propostas para a melhoria da GS de PS.
Por último, no capítulo 7 apresenta-se aos resultados, conclusões, limitações do
trabalho de investigação, bem como sugestões de trabalhos futuros para a melhoria da GS de
PS na empresa.
5
2. REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Gestão de Stocks
A GS visa, essencialmente, garantir a satisfação das necessidades dos clientes internos
e externos, mas também evitar o excesso de stocks, procurando assim o menor custo possível
(Akindipe, 2014).
Segundo Aro-Gordon e Gupte (2016) existem diversas técnicas de GS para reduzir
desperdícios e aumentar a eficiência de custos, ajudando a organização a alcançar um melhor
desempenho organizacional. O mesmo autor defende que com a crescente competitividade,
a necessidade de uma GS eficiente que reduza custos operacionais e satisfaça as necessidades
dos clientes, é vista como um requisito para o sucesso empresarial.
A GS corresponde às políticas e procedimentos selecionados para supervisionar,
planear e controlar os níveis de stocks, as quantidades a encomendar e o momento a
encomendar (Chase, Aquilano e Jacobs, 2009). A GS pode ser definida como o conjunto de
políticas e procedimentos que sistematicamente determinam e regulam os artigos a
encomendar, a quantidade a encomendar e a manter em stock, com o objetivo de atingir o
nível de serviço ao cliente pretendido, mantendo os custos de stocks dentro dos limites
razoáveis, maximizando a rentabilidade e minimizando o investimento nos mesmos (Otchere,
Adzimah e Aikens, 2016).
Alguns dos principais motivos da constituição de stocks prendem-se com os seguintes
fatores Rushton, Croucher e Baker (2014):
- Oferecer proteção contra variações da procura;
- Considerar as variações no lead time dos fornecedores;
- Menores custos administrativos provenientes da realização de compras;
- Usufruir de descontos por quantidade;
- Comprar grandes quantidades em determinadas alturas do ano para especular preços ou
mitigar os riscos (exemplo: proteção contra riscos cambiais);
6
- Oferecer proteção nas operações de produção e distribuição;
- Disponibilização imediata de stock, promovendo um elevado nível de serviço;
- Minimizar atrasos da produção provocadas por paragens produtivas provenientes da falta
de PS.
Ballou (2004) refere que os gestores tendem a preferir stocks em excesso, como fator
de segurança, em detrimento da falta dos mesmos e consequente insatisfação dos clientes.
Porém, refere que os stocks absorvem capital que poderia ser investido em outras
oportunidades de negócio, representando assim um custo de oportunidade. Além disso, os
stocks podem encobrir problemas de qualidade na gestão dos mesmos e, promover uma
atitude mais desintegrada da restante cadeia de abastecimento.
Segundo Otchere et. al. (2016) a procura instável pode provocar atrasos no lead time,
visto que esta pode gerar a incapacidade dos fornecedores satisfazerem as encomendas dos
seus clientes o que pode afetar consideravelmente o desempenho da organização. Carvalho
et al. (2012) salienta que uma cadeia de abastecimento desalinhada, sem sincronização e
colaboração enfrenta problemas de ineficiência, operações redundantes e sem valor
acrescentado provocando o aumento de stocks nas fronteiras e o aumento de stocks de
segurança. Estes problemas aumentam a variabilidade e imprevisibilidade da procura ao longo
da cadeia de abastecimento, também conhecido por efeito Bullwhip. O mesmo autor defende
então que a cadeia de abastecimento deverá então operar de forma integrada e cooperada
entre todas as empresas pertencentes à cadeia de abastecimento (integração vertical), com
vista a alcançar a visibilidade global, a redução do tempo de ciclo da cadeia de abastecimento,
o planeamento integrado, a rápida reposição de stocks, a procura e oferta sincronizada e os
prazos de entrega reduzidos. A GS deve então ser vista numa perspetiva integradora e,
portanto, a necessária gestão da cadeia de abastecimento adequada.
A excessiva competitividade e, consequente necessidade de redução dos custos
operacionais tem sido um motivo crescente para as organizações realizarem um maior
controlo da GS (Aro-Gordon, 2016). O controlo de stocks passa então, a ser uma necessidade
para o sucesso dos negócios visto que a eficiente GS aumenta a capacidade competitiva e abre
caminho para a redução de custos (Chalotra, 2013). O ambiente exigente, complexo e
imprevisível dos mercados promove a necessidade das organizações modernas optarem por
7
métodos quantitativos em detrimento de abordagens baseadas em julgamentos (Aro-Gordon
e Gupte, 2016). Para a obtenção de resultados viáveis na aplicação dos modelos de GS é
extremamente essencial ter informações precisas e disponíveis sobre a previsão da procura,
custos, históricos e lead times (Guga e Musa, 2015).
Um sistema de controlo de stocks eficaz e eficiente fornece um potencial para a
melhoria do desempenho organizacional. A procura constante, supervisão, controlo e
planeamento da melhor solução para o trade-off entre nível de serviço, custo com os stocks e
custo operacional é a função principal de um sistema de controlo de stocks (Ahmad et al.,
2015).
Um sistema de controlo de stocks eficiente deve permitir que a empresa acompanhe,
em tempo real, o nível de stock dos seus artigos, bem como, auxiliar a tomada de decisões na
escolha do método apropriado para que a empresa seja mais eficiente, ao menor custo
possível e mantendo o nível de serviço pretendido. A eficiência de um sistema depende
também de outros fatores, tais como, a atualização de informações para gerir os stocks, a
utilização de pessoas e equipamentos, a comunicação com os clientes e a coordenação das
atividades internas com a restante cadeia de abastecimento. A eficiência de um sistema
permite a redução de incertezas e consequente melhoria da precisão na tomada de decisões
de forma informada, em qualquer lugar, a qualquer momento economizando custos e tempo
melhorando assim o desempenho organizacional. A deteção rápida de problemas de stocks e
rapidez na sua resolução de forma eficiente, é fator crucial para o desempenho das
organizações evitando que os problemas se tornem ainda maiores (Ahmad et al., 2015).
É extremamente relevante, principalmente nos setores mais competitivos que, as
empresas tenham uma elevada capacidade de resposta na execução de mudanças
estratégicas. Ao fechar a lacuna entre a estratégia e a execução, as organizações podem
melhorar drasticamente o seu desempenho financeiro. A perspetiva de informação
fragmentada e plataformas de informação incompleta limitam a capacidade de acesso a
informações críticas de maneira oportuna e eficiente. Embora os processos de planeamento
estratégico e operacional tenham diferentes abordagens, é fundamental que eles sejam
integrados em pontos-chave dos processos, bem alinhados e sincronizados. O alinhamento e
conexão de todos os objetivos, processos e planos de ações à estratégia permite às empresas
reduzir incertezas e conseguir uma maior capacidade de rapidez na execução de mudanças
8
estratégica alcançando assim menores desperdícios e melhores resultados, criando assim
valor para todos stakeholders. A organização deve considerar as necessidades globais de
tecnologias de informação e capital humano que possibilitam o modelo de planeamento
integrado (Peck, 2007).
A necessidade de rapidez na reação a variações entre a oferta e a procura exigem a
integração dos recursos internos com a restante cadeia de abastecimento. A adequada
integração, coordenação, cooperação e partilha de informações com a restante cadeia de
abastecimento promove a eficiência operacional e nível de serviço ao cliente (Cheng, Chen e
Chen 2014). O tamanho do sistema, o nível de conexão, de categorias de elementos, grau de
ordem e o grau de previsibilidade e incerteza dentro do sistema são alguns elementos que
influenciam a complexidade do sistema (Cheng et al., 2014).
Um sistema de controlo de stocks e a tomada de decisões sobre a quantidade de
encomenda e ponto de reaprovisionamento são duas funções básicas relativas à gestão dos
stocks. Para uma GS eficaz uma organização deve ter (Otchere et. al., 2016):
- Um sistema que forneça dados sobre o stock disponível e suas encomendas;
- Previsão confiável da procura, bem como informação do possível erro de previsão;
- Informação do lead time e sua variabilidade;
- Informação sobre custos que a GS envolve;
- Sistema de classificação dos stocks.
Akindipe (2014) menciona Mantho (1994) que classificou da seguinte forma as
atividades computacionais de GS:
- Registo de inventário;
- Integração de modelos de GS no sistema informático para a tomada de decisão;
- Sistema de planeamento de necessidade de material (material requirement planning - MRP).
De seguida apresentam-se algumas componentes essenciais para a eficiente e eficaz
análise e GS, nomeadamente a gestão económica de stocks, os custos envolvidos na GS, o
controlo dos indicadores de desempenho, a análise e previsão da procura, bem como, os
9
modelos de GS para determinação do ponto de reaprovisionamento e da quantidade a
encomendar.
2.1.1 Gestão económica de stocks
Segundo Otchere et. al. (2016) muitas organizações não conseguem atingir o sucesso
pretendido pelo facto de não possuir práticas eficientes e eficazes ao nível da gestão stocks.
Menciona ainda que a rentabilidade empresarial pode ser otimizada através da redução dos
custos com stocks. Para uma eficiente gestão da cadeia de abastecimento é necessária uma
adequada GS, gestão esta que é um aspeto de elevada complexidade pelo seu alto cariz de
impacto na satisfação do cliente e no desempenho operacional e financeiro (Otchere et. al.,
2016).
O valor investido em stocks constituí um ativo para as empresas e, portanto, fazem
parte do balanço de uma empresa. Além disso, os stocks influenciam o fundo de maneio das
empresas e, a taxa média na qual os stocks são convertidos em dinheiro é um fator crucial na
avaliação da condição financeira da empresa (Aro-Gordon, 2016). Os stocks provocam assim,
um impacto significativo nos indicadores financeiros, sendo que o mau controlo de stocks
pode gerar cash-flow negativo, empatar um elevado montante de capital limitando a
expansão da empresa e reduzindo a rentabilidade do investimento. A necessidade de capital
fez com que os decisores atribuíssem maior atenção à racionalização dos stocks (Morgado,
2002).
A GS detém cada vez maior peso para as empresas com o intuito de estas alcançarem
um melhor nível de serviço ao cliente, redução de custos, aumento da competitividade e
desempenho da cadeia de abastecimento, ganho de quota de mercado, crescimento e
expansão de negócios e, consequentemente, maior rentabilidade. Inversamente, uma
inadequada GS aumenta os custos operacionais, dificulta as operações e diminui a satisfação
dos clientes. Com níveis de stocks mínimos necessários, as empresas conseguem diminuir
custos, bem como obter melhorias substanciais na gestão do seu fundo de maneio (Otchere
et. al., 2016).
10
2.1.2 Custos na gestão de stocks
A natureza da procura, os custos e os tempos são variáveis que interagem entre si e
influenciam a eficiência e eficácia de um sistema de controlo de stocks (Oliveira, 2015). Para
lidar da melhor forma possível com o trade-off existente entre custos e nível de serviço é
necessário ter em atenção os diversos custos que influenciam a tomada de decisão na GS.
Soutinho (2009) menciona Tavares, Oliveira, Themido e Correia (1996), que apresenta os
seguintes custos de GS: custos de aquisição, custos de posse, custos de encomenda e custos
de rutura.
Custo de posse
O custo de posse corresponde ao “custo que a empresa incorre por armazenar artigos
durante um determinado período de tempo. Este custo incluí o custo com a armazenagem, o
custo de oportunidade de capital e ainda o custo de obsolescência” (Carvalho et al., 2012).
Referente ao custo de armazenagem apenas se considera aqueles que variam com a
quantidade e, normalmente, são incluídos os custos com as instalações físicas, recursos
humanos, seguros, equipamentos de manuseamento, impostos, entre outros (Carvalho et al.,
2012). O custo de oportunidade de capital, neste caso, representa o custo que a empresa
incorre por investir em stocks em vez de aplicar noutras oportunidades de negócio (Carvalho
et al., 2012). O custo de obsolescência “representa o custo que a empresa incorre se o produto
se torna obsoleto” e, normalmente aplica-se a produtos perecíveis (Carvalho et al., 2012). O
custo de oportunidade pode ser representado pelo custo médio ponderado de capital próprio
e alheio que normalmente se utiliza na análise de investimentos, conhecido como taxa WACC
(Weighted Average Cost of Capital) cuja expressão se apresenta a seguir (Damodaran, 2006):
𝑊𝐴𝐶𝐶 = 𝐾𝑑 ∗ (
𝐷
𝐷 + 𝐸) ∗ (1 − 𝑇) + Ke ∗ (
E
𝐷 + 𝐸)
(1)
Kd – Custo do capital alheio
Ke – Custo do capital próprio
D – Valor do capital alheio
11
E – Valor do capital próprio
T – Taxa de imposto
Custo de encomenda
O custo com encomendas associa-se a todos os custos com o lançamento e receção de
encomenda podendo ser incluído o custo de transporte no caso de ser suportado pela
empresa. Abrange custos com recursos humanos, nomeadamente lançamento de
encomendas, receção e conferência, comunicações, consumíveis, entre outros (Carvalho et
al., 2012).
Custo de rutura
O custo de rutura ocorre quando a empresa não consegue responder à procura do
cliente. Assim, a rutura de stocks de PS gera atrasos na realização das intervenções da
manutenção e consequentemente atrasa a produção e promove atrasos na satisfação das
encomendas dos clientes, podendo representar elevados custos de rutura de stocks de
produto acabado. Quando existe uma rutura de stock de produto acabado, esta pode dar
origem a duas situações: o cliente espera que a empresa disponha de stock, ou por outro lado,
o cliente recorre à concorrência. O custo de rutura divide-se em custos diretos e custos
indiretos que são mais difíceis de calcular. Os custos diretos referem-se aos custos
administrativos com a manutenção de uma carteira de clientes, custos de aquisição urgentes,
bem como, custos de imobilização dos equipamentos. A dificuldade prende-se com o cálculo
dos custos indiretos, nomeadamente, os custos referentes à degradação da imagem da
empresa quando há ruturas de stock (Soutinho, 2009).
2.1.3 Indicadores de desempenho
Os indicadores de desempenho permitem dar uma visão, em tempo real, da situação
de determinada área de negócio. Normalmente combinam informações consideradas críticas
para o negócio e, podem incluir tendências de vendas ao longo do tempo, estatísticas e
tendências de pessoal, informações sobre a cadeia de abastecimento, entre outras
12
consideradas relevantes. Os indicadores permitem uma análise dos pontos fortes da empresa,
bem como, definir o objetivo alvo de melhoria (Onwubolu e Dube, 2006). Os indicadores de
desempenho permitem avaliar a eficiência de um sistema de controlo de stocks. Alguns dos
indicadores de desempenho mais utilizados são os seguintes:
Taxa de cobertura
A taxa de cobertura corresponde ao número de unidades de tempo que o stock
disponível é capaz de cobrir as necessidades previstas do cliente. A taxa de cobertura calcula-
se da seguinte forma:
𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑏𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 =
𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑒𝑚 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎 𝑚é𝑑𝑖𝑎
(2)
Nível de serviço
O nível de serviço é um indicador que pretende avaliar a probabilidade do produto
estar disponível no lugar certo, no momento certo, nas condições desejadas.
𝑁í𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖ç𝑜 =
𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎
𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎𝑑𝑎
(3)
Probabilidade de rutura
A probabilidade de rutura está associada ao nível de serviço visto que se refere à
probabilidade do produto não estar disponível de acordo com os requisitos do cliente. Assim,
esta representa a incapacidade de satisfazer os pedidos dos clientes.
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑢𝑡𝑢𝑟𝑎 = 1 − 𝑁í𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖ç𝑜 (4)
Taxa de rotação
A rotação de stock define a velocidade com que os stocks se transformam em meios
líquidos.
𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑟𝑜𝑡𝑎çã𝑜 =
𝑉𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠
𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑚é𝑑𝑖𝑜
(5)
13
2.1.4 Procura
As compras no volume errático são alguns fatores que provocam o excesso de stocks
ou rutura dos mesmos e, normalmente, estão associados à falta ou inadequada caracterização
e planeamento da procura. Para promover um adequado planeamento estratégico e eficiência
nas operações e, consequente melhoria do nível de serviço é extremamente útil ter previsões
precisas (Santos, Sanseverino e Sofiste, 2017). A eficiente antecipação do comportamento da
procura pode então, ditar o sucesso ou fracasso de qualquer organização.
Um dos maiores desafios no mundo empresarial consiste na capacidade de resposta
eficaz e eficiente à volatilidade da procura. Embora seja constante a procura de melhores
métodos de previsões, a atual incerteza dos mercados torna mais difícil conseguir a precisão
nas previsões. O foco de uma empresa deve passar de uma mentalidade orientada pela
previsão para uma mentalidade orientada pela procura, isto é, encontrar formas de reagir à
procura (Christopher, 2005). A importância de todo alinhamento estratégico, tático e
operacional não só na empresa, mas em toda a cadeia de abastecimento permite a rapidez e
eficiência na execução operacional das mudanças estratégicos tornando-se assim um fator
cada vez mais relevante para o sucesso organizacional.
A gestão da procura não se pode resumir de forma isolada apenas à previsão do
consumo expectável. É necessário a criação de sinergias com outras áreas operacionais com a
finalidade de compreender o mercado e desenvolver ações sincronizadas com a estratégia da
empresa (Santos et. al., 2017). Incio (2014) menciona Powell e Baker (2007) que reforça a
previsão da procura como instrumento essencial para o adequado planeamento de stocks. O
conhecimento e experiência do gestor de stocks aliado à precisão da previsão da procura
permite a seleção mais fiável das políticas e parâmetros da GS a utilizar e, consequentemente
alcançar uma maior satisfação dos clientes ao menor custo possível.
Podemos classificar a procura em dois tipos: procura dependente e procura
independente. A procura dependente está diretamente relacionada ou deriva da procura de
outro produto. Já a procura independente não está relacionada com a procura de outros
produtos (Christopher, 2005).
14
Para a adequada GS é, extremamente relevante a análise da procura, visto que a
adequada escolha e implementação de modelos de GS varia consoante o tipo de procura, isto
é, facilidade ou dificuldade de previsão (Carvalho et al., 2012).
Através do cruzamento de duas medidas, o coeficiente de variação da procura (CV) e
o intervalo médio entre procuras (average demand interval - ADI), é possível classificar a
procura tal como indicado na figura 3 (Santos et. al., 2017):
- Regular – peças com elevada rotação e baixo variabilidade da procura;
- Errática – peças com elevada rotação e elevada variabilidade da procura;
- Irregular - peças com baixa rotação e elevada variabilidade da procura;
- Intermitente - peças com baixa rotação e baixa variabilidade da procura.
O intervalo médio entre procuras e o coeficiente de variação da procura calculam-se
da seguinte forma (Santos et. al., 2017):
Segundo Nenes, Panagiotidou e Tagaras (2010) uma característica fundamental da
complexidade da GS de PS deve-se ao facto da procura, na maioria das PS ser do tipo
ADI =
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑠𝑒𝑚 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑚 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎
(6)
CV =
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜 𝑝𝑎𝑑𝑟ã𝑜
𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑢𝑟𝑎
(7)
Figura 3 - Classificação da procura (Retirado de (Santos, 2017))
15
intermitente ou irregular, não sendo adequado o uso da distribuição normal nem de poisson
para caracterização da procura. A distribuição gama tem sido usada no contexto de procura
intermitente ou irregular. Segundo Nenes et. al. (2010) a dificuldade decorrente da natureza
da procura de PS levou à pesquisa de métodos de previsão mais adequados, tais como Croston
(1972), Rao (2006), Willemain, Smart, Shockor e DeSautels (1994), Johnston e Boylan (1996),
Bartezzaghi, Verganti e Zotteri (1999), Ghobbar e Friend (2003), Regattieri, Gamberi, Manzini
e Persona (2004), Syntetos e Boylan (2005). Bacchaetti et al. (2012) sugerem a distribuição
gama para as PS com movimento rápido e a distribuição poisson para as de movimentação
mais lenta.
Outro aspeto essencial na análise da procura de PS é a diferença de aspetos da procura
para intervenções de manutenção preventiva e a intervenções de manutenção corretiva. As
práticas de controlo da GS de PS são mais facilitadas para intervenções de manutenção
preventiva (programada), visto que a procura de PS é previsível para essas atividades
planeadas pelo que é possível com alguma facilidade que as PS estejam disponíveis na hora
certa. No caso da manutenção corretiva, as consequências de não ter PS na hora certa pode
causar perdas de produção e acarretar elevados custos (Oliveira, 2015).
2.1.5 Modelos de gestão de stocks
Os modelos de GS visam maximizar a satisfação do cliente ao menor custo possível,
sendo necessário selecionar adequadamente a política de stocks que melhor responda às
seguintes questões: “Quando encomendar?” e “Quanto encomendar?”. As políticas de stocks
podem ser divididas da seguinte forma (Strack e Pochet, 2010):
- Política de revisão continua, em que o nível de stock é analisado continuamente e, assim que
atinja determinado ponto de reaprovisionamento é realizada uma encomenda de quantidade
fixa;
- Política de revisão periódica que implica a definição de um período de tempo fixo de
verificação do nível de stock e a decisão de quantidade a encomendar para completar o stock
pretendido, se necessário.
Estas duas políticas básicas podem ser adaptadas a situações especiais a ter em conta,
tais como, modelos determinísticos ou estocásticos, modelos de um ou vários artigos,
16
modelos multi-período, modelos de perdas de vendas ou pedidos em atrasos, entre outras
situações.
A escolha do modelo depende das características e parâmetros conhecidos, tais como
o comportamento da oferta e da procura. Do lado da procura se as quantidades forem
conhecidas, utilizam-se modelos determinísticos. Caso contrário, utilizam-se modelos
estocásticos, ou seja, probabilísticos. Do lado da oferta, isto é, se o lead time dos fornecedores
for fixo e cumprido é determinística. Caso contrário, a oferta tem um comportamento
estocástico. Desta forma, os modelos de GS podem ser divididos em dois grandes grupos:
modelos sem incerteza (determinísticos), tais como, o modelo da quantidade económica, o
modelo da quantidade económica de encomenda com descontos de quantidade e, modelos
com incerteza (estocásticos) (Carvalho et al., 2012). O stock segurança, por exemplo, é uma
ferramenta de mitigação de riscos que tem como principal função a proteção contra
imprevistos evitando ruturas de stock e, assim garantir o nível de serviço ao cliente pretendido
(Carvalho et al., 2012). Dessa forma, o ponto de reaprovisionamento para fazer face a
incertezas deve incluir um stock de segurança para fazer face aos possíveis imprevistos da
procura e do lead time.
Segundo Hu, Boylan, Chen e Labib (2018) existem quatro políticas de stocks que são
normalmente utilizadas na GS de PS dos equipamentos, sendo elas as seguintes: i) revisão
contínua, com ponto de reaprovisionamento fixo e quantidade de encomenda fixa; ii) revisão
contínua, com ponto de reaprovisionamento fixo e quantidade de encomenda até ao nível de
stock máximo; iii) revisão periódica, com intervalo de encomenda fixo, e nível de referência;
iv) revisão contínua e nível de encomenda num modo de reaprovisionamento um-para-um.
Como a procura de PS é estocástica, para a determinação do stock de segurança e do
ponto de reaprovisionamento é necessário um modelo de procura durante o lead time. Para
determinar a quantidade de encomenda, a fórmula básica de quantidade económica de
encomenda é vista como uma aproximação satisfatória no caso da procura estocástica
(Oliveira, 2015).
De acordo com a política de revisão contínua sempre que o nível de inventário atinge
determinada quantidade pré-especificada, procede-se ao lançamento de uma nova ordem de
encomenda. Nesta política, a quantidade a encomendar é fixa, mas o período entre
17
encomendas depende da procura sendo, portanto, variável. Existe a possibilidade de rutura
se a procura durante o lead time for superior ao ponto de reaprovisionamento. Perante a
variabilidade da procura durante o lead time, é necessário identificar o tipo de distribuição
estatística que essa variável segue e os parâmetros associados à mesma (Carvalho et al.,
2012).
Quando a procura durante o lead time pode ser descrita por uma distribuição normal
com média e desvio-padrão conhecidos, bem como presença de informação disponível sobre
diversos parâmetros da GS, tais como, os custos de armazenagem, de rutura de stocks e de
encomenda, é possível seguir a o procedimento iterativo descrito a seguir para a
determinação da quantidade ótima a encomendar e da probabilidade de rutura ótima
(Carvalho et al., 2012). Assim, obtendo a probabilidade ótima de rutura é possível determinar
o nível de serviço ótimo (1-probabilida de ótima de rutura) para cada artigo e, posteriormente,
determinar o ponto de reaprovisionamento mais adequado.
1º passo - Calcular a quantidade económica de encomenda (QEE) aproximada:
QEE ⋍ √
2rC3
C1
(8)
r – Procura
C1 – Custo de posse de stock
C3 – Custo de encomenda
2º passo - Calcular a probabilidade de rutura (P[DDLT>S), o nível de serviço e respetivo fator
de segurança (Z) associado:
P[DDLT > 𝑆) =
C1 . 𝑄𝐸𝐸
C2. 𝑟
(9)
𝑁í𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖ç𝑜 = 1 − P[DDLT > 𝑆] (10)
𝑍 = 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎 𝑑𝑎 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (1 − 𝑃[𝐷𝐷𝐿𝑇 > 𝑆]; 0; 1) (11)
18
C2 – Custo de rutura de stocks
S – Ponto de reaprovisionamento
3º passo - Com o 1º integral, correspondente à probabilidade de rutura, é possível logo de
seguida encontrar o valor do 2º integral correspondente à função de perdas da distribuição
normal (E[DDLT>S]):
𝐸[𝐷𝐷𝐿𝑇 > 𝑆] = 2º𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑙 × 𝜎𝐷𝐷𝐿𝑇
(12)
4º passo - Calcular a quantidade económica de encomenda:
QEE = √
2r(C2E[DDLT > 𝑆] + C3)
C1
(13)
Este procedimento é feito de forma iterativa até se encontrar a quantidade ótima de
encomenda. A quantidade ótima de encomenda ocorre quando a QEE determinada no 4º
passo é igual à QEE da iteração anterior. Caso a QEE determinada no 4º passo seja diferente
à QEE da iteração anterior realiza-se uma nova iteração, voltando assim ao 2º passo.
Determinada a QEE ótima é possível determinar a P[DDLT>S] ótima, o nível de serviço ótimo
e, assim o fator de segurança ótimo (Z). Com estas informações obtidas é possível calcular o
stock segurança (SS) adequado, bem como, o ponto de reaprovisionamento (S) através das
seguintes expressões:
𝑆𝑆 = 𝑍 × 𝜎𝐷𝐷𝐿𝑇
(14)
𝑆 = µ𝐷𝐷𝐿𝑇 + 𝑆𝑆
(15)
O desvio da procura durante o lead time (𝜎𝐷𝐷𝐿𝑇) calcula-se da seguinte forma:
𝜎𝐷𝐷𝐿𝑇 = √(𝐿𝑇𝑥(𝜎𝑟^2)) + (𝑟^2𝑥(𝜎𝐿𝑇^2))
(16)
LT – Lead time
𝜎𝑟 – Desvio da procura
19
𝜎𝐿𝑇 – Desvio do lead time
O µDDLT corresponde à procura média durante o lead time e, é possível identificar o
valor desta componente através do seguinte cálculo: procura média x lead time. Assim sendo,
o ponto de reaprovisionamento segundo este modelo representa a quantidade procurada
durante o lead time acrescida de um stock de segurança que representa a quantidade a
manter em stock para se proteger contra imprevistos da procura e do lead time. A quantidade
de stock de segurança a manter associa-se ao nível de serviço pretendido visto que quanto
maior o nível de serviço maior será o stock segurança e, portanto, menor será o risco de rutura
de stocks, porém maiores serão os custos de armazenamento.
2.2 Manutenção
A Manutenção define-se como a combinação de todas as ações técnicas,
administrativas e de gestão durante o ciclo de vida de um ativo, a fim de o manter ou repor
num estado adequado para poder desempenhar a função requerida sendo ela, a “função ou
combinação de funções de um ativo considerado necessário para fornecer determinado
serviço” (Abreu, Martins, Fernandes e Zacarias, 2013).
A Manutenção tem como principal objetivo e função manter o adequado
funcionamento dos equipamentos, através da vigilância e do desenvolvimento de ações de
intervenção corretivas ou preventivas. A recolha e tratamento dos dados deve ser constante
para uma eficaz e eficiente gestão da manutenção, bem como, a comunicação das diversas
informações obtidas com outros setores da empresa com o intuito de manter a eficiência de
toda a atividade produtiva e GS sob controlo (Costa, 2017).
A gestão da manutenção desempenha um papel fundamental para se atingir a
melhoria da eficiência global dos serviços de uma organização e manter a sua
competitividade. Wireman (1998) defende que o sucesso do planeamento da produção
depende da política de manutenção que a empresa segue, sendo que a qualidade do processo
e do produto depende da qualidade da manutenção. Assim, manutenção deve ser encarada
como uma função estratégica na empresa para a obtenção de resultados (Viana e Ribeiro,
2017).
20
A manutenção é fundamental para a sustentabilidade a curto, médio e longo prazo,
pois contribui para a melhoria do desempenho, segurança do processo, relacionamento
interpessoal e controlo do retorno do investimento e imagem sólida da organização para os
associados e acionistas. A manutenção tem-se tornado um foco, especialmente, nas
organizações com elevados ativos suscetíveis a intervenções de manutenção (Abreu et al.,
2013).
Na atualidade, a competitividade das organizações depende da eficiência do
planeamento da manutenção. Para se evitar perdas nos processos de produção decorrentes
da inatividade dos equipamentos é essencial garantir uma gestão eficiente da manutenção
que garanta o adequado funcionamento dos equipamentos. Porém, por vezes os gestores
tomam decisões com critérios inadequados (Ruschel, Santos e Loures, 2017).
De seguida apresenta-se alguns conhecimentos relevantes da manutenção que podem
influenciar a GS de PS, nomeadamente, os tipos de manutenção, os indicadores de
desempenho relevantes para a gestão da manutenção, entre outras informações.
2.2.1 Tipos de Manutenção
Para compreender a forma como as intervenção de manutenção dos equipamentos
podem ser abordadas, é importante conhecer os tipos de manutenção existentes. Pitéu (2011)
classifica a manutenção nos seguintes tipos, tal como se pode observar na Figura 1.
Figura 1 - Tipos de manutenção (Retirado de Pitéu, 2011)
21
Silva (2017) menciona Blischke e Murthy (2003) onde refere que a manutenção
curativa consiste na intervenção da manutenção após o surgimento de uma avaria ou quando
o equipamento apresenta um desempenho abaixo do esperado. Trata-se de uma manutenção
não planeada que tem como objetivo reparar ou repor o equipamento ao seu normal
funcionamento operacional. Destaca ainda que as avarias dos equipamentos podem causar
graves custos de rutura no processo de produção.
Silva (2017) menciona Blischke e Murthy (2003) onde refere que a manutenção
preventiva é um tipo de manutenção planeada que tem como objetivo aumentar a vida
funcional do equipamento ou sistema, evitando que o mesmo falhe. Fontanini (2018)
menciona Xenos (1998) onde refere que a manutenção preventiva deve ser a atividade
principal da manutenção visto que reduz o número de falhas e aumenta a disponibilidade das
instalações. A manutenção preventiva sistemática ocorre em intervalos regulares de tempo,
distância percorrida (km), energia consumida (litros de combustível), ou outra unidade de
medida e, normalmente é utilizada para lubrificações dos equipamentos. Já as operações de
manutenção preventiva condicionada não ocorrem em intervalos regulares, mas sim em
função de um diagnóstico ou quando se faz o aproveitamento da imobilização do
equipamento por se ter detetado o mau funcionamento (Pitéu, 2011).
A manutenção de melhoria acontece quando são introduzidas alterações nos
equipamentos com o intuito de melhorar a fiabilidade e eficiência, tais como, instalação de
equipamentos para incrementar o rendimento, poupar energia, reduzir emissões, ruído, entre
outras (Pitéu, 2011).
2.2.2 Indicadores de desempenho
Um indicador de desempenho da manutenção permite identificar problemas que
causam efeitos na eficiência da manutenção e orienta as suas escolhas para melhorar a
eficácia e eficiência da manutenção (Wardhaugh, 2004).
Os indicadores de desempenho da manutenção são utilizados para avaliar a eficácia e
eficiência das intervenções da manutenção em comparação com os valores de referência e
têm como objetivo a promoção de formas de reduzir tempos, custos e desperdícios, bem
como, melhorar a capacidade, produtividade, qualidade, segurança e eficiência operacional.
22
É importante que a lista de indicadores de desempenho não tenha um número muito grande
de indicadores para não tornar demasiado complexa a tarefa de avaliação e controlo do
desempenho.
Os indicadores de desempenho da manutenção úteis devem (Wardhaugh, 2004):
- Medir a influência dos fatores do ciclo de vida;
- Medir a eficácia e eficiência das intervenções de manutenção;
- Medir a melhoria da fiabilidade e resultados de redução de riscos operacionais provenientes
das intervenções de manutenção;
- Medir a contribuição do valor pela Manutenção.
Campbell (1995) classifica os indicadores de desempenho da manutenção em três
categorias: desempenho do equipamento; custo; e desempenho do processo. Campbell e
Jardine (2001) classificaram os indicadores de desempenho da manutenção em seis classes:
produtividade da manutenção; organização da manutenção; eficiência da manutenção;
qualidade da manutenção; custos da manutenção; resultados gerais da manutenção. Coetzee
(1997) classifica os indicadores de desempenho da manutenção em quatro categorias:
resultados da manutenção; produtividade da manutenção; propósito operacional da
manutenção; e justificação do custo da manutenção (Parida, Kumar, Galar e Stenström, 2015).
O intervalo médio de tempo entre falhas (MTBF - Mean Time Between Failures), o
tempo médio de reparação (MTTR - Mean Time to Repaires), o tempo médio de falha (MTTF
- Mean Time to Failures), confiabilidade da manutenção e tempo de inatividade são alguns
exemplos de indicadores de desempenho da manutenção (Parida et. al., 2015). O MTBF é um
indicador de fiabilidade que segundo Costa (2017), calcula-se da seguinte forma:
𝑀𝑇𝐵𝐹 =
1
𝜆=
∑ 𝑇𝐹𝐼
𝑁𝐴𝑉
(17)
– Taxa de ocorrência de avarias (Número de avarias / Tempo total de funcionamento).
𝑁𝐴𝑉 – Número de avarias no período;
𝑇𝐹𝐼 – Tempo de funcionamento no período.
23
Segundo Costa (2017), o tempo médio de reparação, MTTR, calcula-se da seguinte
forma:
𝑀𝑇𝑇𝑅 =
∑ 𝑇𝑅𝐼
𝑁𝐴𝑉
(18)
𝑁𝐴𝑉 – Número de avarias no período;
𝑇𝑅𝐼 – Tempo de reparação no período.
2.3 Gestão de stocks de peças sobresselentes
A crescente competitividade dos mercados leva a que as organizações industriais
dependam cada vez mais do bom funcionamento dos seus equipamentos para que a produção
seja realizada de forma eficiente e eficaz.
Algumas componentes essenciais na GS de PS são apresentadas de seguida, tais como,
os fatores mais significativos, as metodologias de GS de PS, as metodologias de classificação
de stocks e alguns dos critérios mais usados em classificações multicritério.
2.3.1 Fatores significativos
Existem diversos fatores que tornam a GS de PS diferenciada e mais complexa em
relação à GS de produtos acabados Teixeira, Lopes e Figueiredo (2018). As PS são utilizadas
para reduzir o tempo de inatividade dos equipamentos, podendo evitar graves prejuízos
provocados por paragens produtivas, perdas de produção, segurança e qualidade dos
produtos. A GS de PS representam assim, um papel importante na obtenção da
disponibilidade das peças para as intervenções de manutenção ao menor custo económico.
Segundo Oliveira (2015) as PS na sua maioria apresentam um padrão de procura esporádico
e de elevada incerteza dificultando a tarefa de garantir a peça sobressalente no lugar certo,
na hora certa e na quantidade certa.
A importância da disponibilidade imediata das PS e ao mesmo tempo, redução de
stocks têm vindo a colocar uma maior pressão nos sistemas de manutenção e logística das
24
organizações. Uma característica distintiva da GS de PS é a necessidade de avaliar ou definir a
criticidade das peças em stock (Durán, 2015).
A função do stock de PS é garantir a disponibilidade imediata das peças para a
realização de intervenções de manutenção, de forma a manter os equipamentos em condição
operacional (Kennedy, Patterson e Fredendall, 2002). A gestão de PS é uma tarefa complexa
devido à diversidade de fatores que a mesma envolve, tais como: elevado valor das peças,
presença de padrões de procura intermitentes ou irregulares, risco de obsolescência e a
exigência de elevada capacidade de resposta devido ao elevado custo de inatividade das
máquinas (Adrodegari, Bacchetti e Saccani, 2011). Dessa forma, devido às caracteristicas
especiais das PS, a sua gestão difere em relação aos produtos intermediários na produção ou
produtos acabados para comercialização. Estes motivos, levam a que as políticas de stocks de
PS sejam diferentes (Kennedy et al., 2002)
A indisponibilidade de PS para efetuar as intervenções de manutenção necessárias
para o funcionamento dos equipamentos, pode resultar em grandes perdas financeiras (Hu et
al., 2018). Teixeira et al. (2018) menciona Aronis, Magou, Dekker e Tagaras (2004) e Zhu,
Dekker, Jaarsveld, Renjie e Koning (2017) que alertam para o trade-off existente na GS de PS.
Por um lado, a rutura de PS provoca paragens na produção, e portanto, elevados prejuízos
financeiros. Por outro lado, o excesso de stock de PS representa uma quantidade de capital
imobilizado que poderia ser utilizado para aproveitar oportunidades no mercado (Braglia,
Grassi e Montanari, 2004). Assim, devido ao elevado valor das mesmas e, por outro lado aos
elevados custos com a sua indisponibilidade, pequenas melhorias da gestão stocks de PS é útil
na prática e pode levar a melhorias significativas no desempenho da fábrica e na redução do
investimento dos mesmos (Oliveira, 2015).
Segundo Teixeira et al. (2018) a gestão de PS tem de fornecer informações em tempo
real sobre as peças, bem como, adotar políticas de stocks adequadas que visam garantir a
disponibilidade das mesmas em caso de necessidade e evitar ruturas que obriguem a paragem
da produção. Uma PS desempenha um papel fundamental na gestão da manutenção, e assim
sendo, pode ter um forte impacto na produção. Assim para uma programação mais eficiente
da manutenção, a GS de PS deve envolver duas áreas de forma integrada, a manutenção e a
logística.
25
2.3.2 Abordagens
As duas principais abordagens para a tomada de decisões de provisionamento de PS e
que se podem complementar para diminuir riscos são os seguintes: modelos matemáticos e
abordagens de classificação. Os modelos matématicos baseiam-se na otimização de custos
com stocks e níveis de serviço associados a um potencial stock de segurança, ponto de
reaprovisionamento e quantidade económica de encomenda. Contudo, a maioria dessas
metodologias são de elevada complexidade e não consideram vários fatores intangivéis
relevantes para a GS de PS, tais como, a obsolescência, as características padrão das peças, a
qualidade dos fornecedores, entre outros. Assim, as abordagens de classificação multicritério
das PS representam uma ferramenta capaz de ultrapassar essas limitações (Oliveira, 2015).
Cavalieri, Garetti, MacChi e Pinto (2008) referido por Teixeira et al. (2018) propõs uma
estrutura de tomada de decisão para a gestão de PS composta por cinco etapas sequênciais,
tal como se pode observar na Figura 2. Refere ainda que em cada etapa, a definição de
técnicas e metodologias deve ser apropriada à empresa em estudo.
Sendo a classificação uma etapa importante, de seguida apresenta-se uma curta
revisão da literatura sobre algumas metodologias e critérios utilizados para a classificação de
stocks.
2.3.3 Classificação
A classificação das PS é uma área de investigação relevante devido aos recursos
financeiros e requisitos de serviço que envolve (Teixeira et al., 2018).
Codificação das peças
Classificação das peças
Previsão da procura das
peças
Políticas de GS’s
Teste e validação das
políticas
Figura 2 – Etapas para a gestão de peças sobressalentes (adaptado de Teixeira et. al., 2018)
26
Segundo Teixeira et al. (2018) na literatura existem diversas metodologias de
classificação da importância das PS: técnicas de único critério e técnicas de diversos critérios.
Porém, reforça que a maioria das metodologias multicritério apresenta-se com elevado grau
de complexidade e de difícil aplicação à realidade industrial. Os mesmos autores informam
que a classificação de PS pode ser realizada recorrendo a métodos quantitativos, métodos
qualitativos, ou ambos.
O método de classificação mais simples e utilizado na indústria para a classificação de
PS é o método quantitativo, denominado de análise ABC (Pareto). No entanto, apesar de ser
de fácil implementação e entendimento baseia-se num único critério, o valor do custo, ou
volume da procura podendo levar a soluções ineficientes pelo facto de não considerar fatores
essenciais para a GS de PS, tais como o impacto da falta da peça sobressalente para manter a
operacionalidade da máquina e, consequentemente incapacidade de manter a satisfação das
encomendas dos seus clientes. (Durán, 2015).
Teixeira et al. (2018) destaca também o FSN (Fast moving, Slow moving e Non moving),
outro método quantitativo de critério único que se baseia na análise dos padrões de procura,
focando-se na taxa de movimentação das PS e, portanto, útil para detetar as peças que já não
se movem há muitos anos.
Quanto aos métodos qualitativos, Teixeira et al. (2018) destaca o método VED (Vital,
Essential, Desirable) e o AHP (Analytic hierarchy process). O mesmo autor refere que o método
de classificação VED baseia-se “no conhecimento do especialista de manutenção“,
classificando a criticidade das peças como vitais, essenciais ou desejáveis. Porém, tal como
referiu Durán (2015) a análise da criticidade das PS é uma tarefa de elevado grau de
complexidade, principalmente devido aos seguintes três fatores (Durán, 2015):
- Elevado número de diferentes referências de PS em stock;
- Existência de incompatibilidades entre critérios para realizar a classificação;
- Técnicos de manutenção com diferentes pontos de vista.
Para ultrapassar essa limitação, Teixeira et al. (2018) cita Gajpal, Ganesh e Rajendran
(1994) que sugerem a aplicação do VED com um procedimento AHP. O método AHP permite
que os gestores estruturem problemas complexos de forma hierárquica e integrada. Uma das
27
principais vantagens deste método é a facilidade com que lida com os múltiplos critérios
sendo de fácil entendimento e possibilidade de combinar dados qualitativos com dados
quantitativos. Com o AHP é possível também combinar critérios relacionados com a logística
e com a manutenção para analisar a criticidade das PS (Durán, 2015).
A classificação de stocks assume um papel fundamental para a gestão de PS visto que
permite agrupar as PS com as características semelhantes em classes e selecionar
adequadamente os métodos de previsão e políticas de stocks de acordo com os requisitos de
nível de serviço e características envolventes melhorando assim a tomada de decisões
(Bacchaetti et al., 2012).
2.3.4 Critérios
A complexidade da GS de PS deve-se essencialmente à diversidade de variáveis que a
mesma envolve. Assim, uma adequada classificação multicritério envolve a seleção adequada
dos critérios mais relevantes para a empresa e a sua eficiente GS de PS.
Teixeira et al. (2018) destaca Lynch, Adendorff, Yadavalli e Adetunji (2013) que indica
algumas informações relevantes que devem ser consideradas na determinação da
importância das peças para o processo da manutenção, sendo elas as seguintes:
- Criticidade para o processo e para o controlo: A criticidade para o processo está relacionada
com o custo de mau funcionamento ou inatividade do sistema (por exemplo, perda de
produção, contaminação ambiental, perda de vidas). A criticidade para o controlo refere-se à
incapacidade de garantir de imediato a peça sobressalente para a intervenção da manutenção
(por exemplo, probabilidade de rutura, tempos de intervenções de manutenção,
disponibilidade em stock, entre outros;
- Especificidade: As PS devem ser classificadas em peças genéricas ou peças exclusivas a
determinado equipamento. As peças exclusivas tendem a ter um único fornecedor e um lead
time irregular;
- Padrões de procura: As PS além de terem uma procura intermitente, tendem a ter um baixo
volume de procura, resultando em elevados custos de armazenamento, principalmente das
peças com preços elevados.
28
- Valor do produto: Ao contrário dos produtos acabados, as PS não criam valor, apenas
oferecem suporte à cadeia de valor evitando ou reduzindo tempos de inatividade dos
equipamentos de produção.
Na Figura 3, apresentam-se diversas características das PS que influenciam a tomada de
decisões perante o trade-off existente entre custos e nível de serviço.
Figura 3 - Características das peças sobresselentes
A metodologia desenvolvida por Teixeira et al. (2018) para classificação de PS é
dividida em duas etapas. A primeira etapa consiste em definir a importância das PS para o
processo, isto é, para a manutenção e para a produção, onde foram utilizados como critérios:
função da peça e impacto na produção. Na segunda etapa, os critérios relacionados com a GS
são adicionados, portanto aspetos logísticos, onde foram utilizados como critérios: lead time
e preço. Com esta etapa, esta metodologia de classificação considera então, não só a
importância das peças para a manutenção, mas também critérios logísticos relevantes.
Ravinder e Misra (2016) destacam o lead time, a criticidade, a durabilidade, a escassez,
a possibilidade de reparação, a possibilidade de substituição, o número de fornecedores, o
modo e o custo de transporte, a probabilidade de obsolescencia ou deteriorização, o lote de
compra imposto pelo fornecedor como exemplos de critérios que podem ser importantes
para a classificação de stocks.
29
De acordo com o estudo bibliográfico de Bacchaetti et al. (2012) alguns dos critérios
mais utilizados na classificação de PS são os seguintes: custo da peça, criticidade da peça, o
lead time do fornecedor, a disponibilidade do fornecedor, o risco do não fornecimento, o
volume e valor da procura, a fase do ciclo de vida da peça, a confiabilidade, a especificidade,
a taxa de falha e tempo de inatividade (Bacchaetti et al., 2012).
Durán (2015) utilizou os seguintes critérios para avaliar a criticidade das peças, Tabela
1:
Tabela 1 - Critérios utilizados por Durán (2015)
Fator Critérios Subcritérios
Logística
Reabastecimento
Lead time
Política de encomenda
Fornecimento
Possibilidade de substituição/Exclusividade
Proximidade
Capacidade de resposta
Económicos
Implicações de stock out
Estratégias de stocks
Preço
Manutenção
Falhas
Frequência/Taxa
Previsibilidade
Equipamentos
Fase do ciclo de vida
Criticidade do equipamento
Possibilidade de reparação
Operações
Frequência de uso
Política de Manutenção
Capacidade de resposta
Disponibilidade de informação técnica
A classificação adequada das peças permite então, agrupar as peças de acordo com a
sua importância, destacar as PS mais críticas e que devem ser mantidas em stock para garantir
a operacionalidade das máquinas, principalmente das máquinas com maior taxa de ocupação.
Além disso, a classificação multicritério suporta a seleção do nível de serviço pretendido para
30
cada classe, bem como a política de stocks a adotar. Assim, o nível de serviço deve aumentar
ou diminuir consoante a classificação das PS e as políticas de stocks depender do tipo de
procura (Oliveira, 2015).
31
3. APRESENTAÇÃO DA EMPRESA
Neste ponto é feita uma breve apresentação de diversas informações sobre a empresa,
nomeadamente, a sua história, o grupo empresarial onde se insere, a visão, missão, valores,
cultura organizacional, portfólio de produtos e estrutura organizacional da produção.
3.1 História da empresa
A empresa foi inaugurada em julho de 2005 em Valença do Minho. Em janeiro de 2009,
a empresa passou a denominar-se Dytech Ensa – Portugal, Produção de Componentes
Automóveis, Unipessoal, Lda. Em junho de 2010, a empresa passa a denominar-se
BorgWarner Emissions Systems Portugal Unipessoal, Lda, fruto de um processo da aquisição
pelo grupo BorgWarner Inc. Em 2014, o crescimento da empresa justificou a necessidade de
instalações de maior dimensão, tendo construindo e inaugurado a sua própria unidade fabril
no Parque Empresarial de Lanheses, em Viana do Castelo, e concluído a transferência em abril
de 2015.
3.2 Grupo BorgWarner Inc.
O grupo BorgWarner Inc. é uma multinacional de origem norte-americana que atua no
setor da indústria automóvel e dedica-se à produção de componentes automóveis para
motores, transmissões e sistemas de condução de fluídos. Em Fevereiro 2019, o grupo
operava em 68 localizações distribuídas por 19 países na Europa, América e Ásia, composto
por cerca de 30 mil colaboradores, tendo apresentado em 2018 um volume de vendas
consolidadas de 10,5 biliões de dólares. A crescente dinâmica, competitividade e velocidade
dos mercados exigem a elevada rapidez e flexibilidade de resposta das empresas, o que
justifica a necessidade de proximidade do cliente e, portanto, as diversas localizações do
grupo (Borgwarner Inc., 2019).
O grupo BorgWarner Inc. tem preocupações com o meio ambiente tendo definido
como visão “Um mundo com energia mais limpa e eficiente”. O grupo é líder mundial no
fornecimento de soluções avançadas para sistemas de propulsão limpos e eficientes em
32
termos de energia para veículos de combustão, híbridos e elétricos. Como valores a empresa
aposta no respeito mútuo, poder de colaboração, paixão pela excelência, integridade pessoal
e responsabilidade pelas comunidades. A cultura da empresa é orientada por seis atributos
que descrevem como é que a empresa pretende ser conhecida no futuro, sendo eles os
seguintes: empreendedorismo, realismo, focalização disciplinada nos resultados, trabalho
desafiante, atitude “posso fazer” e preocupação pelas pessoas.
A BorgWarner Inc. alinha com uma estratégia de diferenciação assente nos seguintes
três princípios: liderança em tecnologia, diversidade geográfica e de clientes e, solidez e
disciplina financeira.
No grupo existem duas grandes divisões de mercado:
- Drivetrain Group – este grupo foca-se essencialmente em sistemas de transmissão e,
subdivide-se em Transmissions Systems e TorqTransfer Systems.
- Engine Group – este grupo foca-se na produção de componentes para motores e, subdivide-
se em Morse Systems, Turbo Systems, Emissions Systems, Thermal Systems e Beru AG.
3.3 BorgWarner Portugal
Atualmente a denominada BorgWarner Emissions and Thermal Systems Portugal é
uma das empresas do grupo BorgWarner Inc., localizada em Viana do Castelo no Parque
Empresarial de Lanheses. Em Abril, a emprega mais de 800 pessoas, embora as perspetivas de
crescimento para os próximos anos levem a crer que esse número virá a aumentar. Pode-se
observar as instalações da fábrica na Figura 4.
33
A BorgWarner Emissions and Thermal Systems Portugal aposta na qualidade total e na
melhoria continua e está certificada segundo as seguintes normas:
- IATF 16949: Norma que se refere ao sistema de gestão de qualidade. É atribuída a empresas
que apostam na melhoria contínua, prevenção de defeitos e redução de variabilidade e
desperdício na área de produção;
- ISO 14001: Norma que define uma série de exigências no que diz respeito à implementação
de um sistema ambiental dentro da organização.
Um dos focos da empresa é melhorar cada vez mais os níveis de segurança, pela
prevenção ou eliminação de fatores críticos de risco, evitando assim maiores custos sociais e
económicos. Além disso, a empresa monitoriza de perto as condições de saúde dos
colaboradores de forma a garantir o seu bem-estar.
Atualmente o portfólio de produtos desta fábrica está direcionada para os sistemas de
emissão e sistemas térmicos de gases de escape. Fazem parte desta gama produtos como
tubos EGR, coolers EGR, módulos EGR, módulos de controlo de velas incandescentes, bocas
de carga de combustível, entre outros.
Figura 4 – Instalações da BorgWarner Emissions and Thermal Systems Portugal
34
A BorgWarner apresenta uma estrutura operacional com equipas de manufatura
orientadas para os produtos, alinhando a produção com a qualidade tendo presente a
melhoria contínua, tal como se pode observar na Figura 5.
3.4 Enquadramento do projeto na empresa
O constante crescimento da empresa e consequente necessidade de um elevado
número de máquinas produtivas para a satisfação dos pedidos dos seus clientes exigem a
realização de uma eficiente e eficaz gestão da manutenção dos equipamentos com o intuito
de evitar avarias, e consequentes paragens produtivas. Uma paragem produtiva pode
provocar excessivos custos a uma organização, bem como a redução do nível de serviço e no
pior dos casos a perda de clientes. Dessa forma, a gestão da manutenção assume um papel
fundamental na organização, bem como, a gestão logística visto que é responsável pelo
armazenamento e GS de PS com o intuito de garantir ao menor custo a disponibilidade das
peças para as intervenções de manutenção preventiva e corretiva, evitando ruturas de stocks
e consequentes paragens produtivas.
O crescimento da atividade produtiva aliado às elevadas exigências em termos de nível
de serviço têm levado ao aumento considerável do volume em stocks de PS, tornando-se uma
Figura 5 - Estrutura organizacional da produção
35
preocupação para a empresa visto que tal quantia monetária investida em stocks poderia ser
utilizada para aproveitamento de oportunidades de negócio.
O presente projeto surgiu então da preocupação com o excessivo valor monetário em
stock de PS e contante crescimento do mesmo e, portanto, a necessidade de melhoria da GS
das mesmas. Salienta-se que atualmente decorrente de um projeto denominado por “pluto”
encontram-se a ser transferidas várias linhas de produção para a fábrica BorgWarner de Viana
do Castelo que tem levado à aquisição de diversas PS.
O projeto de estágio foi realizado no departamento de logística, sob orientação do
Physical Flow Leader, sendo este responsável pela gestão de todo fluxo de materiais da
fábrica, bem como o apoio do pessoal do armazém de PS e do departamento de compras de
PS. Também o apoio do Quality & Manufacturing Services Manager e do Logistics Manager
foi crucial para a realização do projeto.
A GS de peças sobressalente é considerada uma área de excessiva complexidade pelo
envolvimento de aspetos logísticos e aspetos da área da manutenção. Por esse motivo, foi
necessária a colaboração de vários departamentos nas reuniões realizadas, principalmente o
departamento responsável pelas intervenções de manutenção dos equipamentos por motivos
de melhor conhecimento da criticidade e obsolescência das PS.
Para a realização deste trabalho de dissertação foi necessário ter em conta as
diferenças entre os dois grandes grupos de peças existentes no armazém de PS da empresa:
- Peças consumíveis que se referem às peças de desgaste e cujo consumo normalmente
depende da utilização da máquina sendo, portanto, importante analisar o desgaste das
mesmas de forma a prever com alguma adequação o consumo expectável possibilitando
assim a melhoria da GS das mesmas;
- O outro grupo refere-se às PS cujo consumo é incerto e normalmente com características
especiais, tais como, especificidade da peça a determinada máquina, desenhados à medida,
prazos de entrega elevados e, portanto, onde a GS é uma tarefa mais complexa. Atualmente,
na empresa a maioria das intervenções de manutenção destas peças são corretivas. Para esta
investigação apenas foram analisadas as referências referentes a este grupo.
36
Atualmente, com o crescimento, a empresa tem alargado o seu portfólio de produtos
e, portanto, novas linhas de produção, novas máquinas e nomeadamente um maior número
de referências de PS que têm aumentado as consequências do problema que se enfrenta na
gestão de PS. À data de 31/12/2018 foram detetados dados referentes a 8310 diferentes
referências de PS, excluindo os consumíveis. Estas referências correspondem a 1.671.449,60€
do valor em stock que à data rondava um total de 1.790.154€.
37
4. SITUAÇÃO ATUAL
No início do projeto foram recolhidas diversas informações relevantes com o objetivo
de realizar uma análise da problemática que permitisse uma melhor compreensão da situação
atual dos stocks de PS da empresa. Para analisar a possível adequação ou desperdício do forte
investimento em stocks de PS decidiu-se realizar as seguintes ações: análise qualitativa da
atual GS de PS, construção de KPI para análise da evolução de algumas informações relevantes
sobre as PS; análise de slow movers e de possível existência de obsoletos; análise da procura
e taxas de cobertura de stocks.
4.1 Análise Qualitativa
Com o objetivo de obter uma melhor perceção da atual GS de PS foi realizada uma
análise qualitativa.
Atualmente, tal como já foi referido o armazém de PS armazena peças consumíveis e
PS. A identificação destes dois tipos de peças difere na sua criação em sistema no SAP MM
(material management), onde as referências das PS são identificadas com um R e as peças
consumíveis com um M. Contudo, é possível verificar em armazém PS criadas como peças
consumíveis e vice-versa. Salienta-se ainda que diversas vezes criam-se PS em sistema que já
estão criadas, mas com designações diferentes devido aos diferentes técnicos de manutenção
designarem nomes diferentes à mesma PS.
A empresa adota uma política de GS de revisão continua, ou seja, ponto de
reaprovisionamento e quantidade a encomendar fixos e pré-definidos, porém, definidos sem
recurso a qualquer modelo de GS. A definição do ponto de reaprovisionamento é definida
pelos técnicos de manutenção e, baseiam-se em julgamentos sobre o consumo esperado para
esse material. Essa informação é definida durante a criação da PS em sistema no campo MRP.
A quantidade de encomenda também é definida pelos técnicos de manutenção. Contudo, é
ajustada pelo departamento de compras de PS de acordo com os requisitos dos respetivos
fornecedores. Essa informação é definida durante a criação da PS em sistema no campo stock
mínimo. Atualmente são efetuadas poucas alterações nestes dois campos e também com base
em julgamentos.
38
O sistema não dá nenhum sinal de alerta quando o nível de stock de uma PS atinge o
seu ponto de reaprovisionamento. Assim, sempre que há uma saída de material do armazém
de PS o funcionário necessita de verificar o nível de stock atual em sistema e o seu ponto de
reaprovisionamento para detetar eventuais necessidades de encomenda. Embora, se trate de
uma tarefa simples o tempo desperdiçado a efetuar esta tarefa é elevado e prejudica o nível
de serviço aos técnicos de manutenção, visto que normalmente existe fila de espera para
levantar material do armazém de PS.
Outro desperdício é a falta de comunicação de informações sobre as PS presentes nas
ordens de manutenção planeada necessárias para as intervenções de manutenção preventiva
com os funcionários do armazém de PS. Em alguns casos, esta falta de comunicação promove
ruturas de stocks e impossibilidade de efetuar a intervenção de manutenção preventiva no
momento planeado.
4.2 Análise Quantitativa
Inicialmente, foi proposto a construção de KPI que permitissem uma análise geral da
evolução dos stocks de PS na empresa, bem como a análise da eficiência da sua gestão. Para
esse efeito foram exportados diversos dados de 2014 a 2019 do SAP ERP da empresa,
nomeadamente, consumos, valor em stock e compras de PS, bem como, as vendas. Na figura
6, são apresentados gráficos onde é possível inferir a relação entre os diferentes dados
referidos anteriormente.
39
1
No primeiro gráfico da figura 6 é possível analisar a evolução das vendas da empresa
e do consumo de PS. Reforça-se que seria de maior utilidade a análise da evolução da
quantidade produzida, em detrimento das vendas, com o consumo de PS por motivos de
maior facilidade em relacionar a atividade das máquinas com o consumo de PS. O objetivo
consiste em procurar percecionar de uma forma global, se uma maior quantidade produzida
e, portanto, maior atividade das máquinas corresponde a um maior consumo de PS. Contudo,
na impossibilidade de obter informações sobre a quantidade produzida foi sugerido, em
alternativa, a análise da evolução das vendas visto que a empresa segue uma filosofia JIT. A
análise destes dados é essencial para compreender se uma subida do nível do volume de
vendas, ou seja, maior volume de produção e atividade das máquinas, associa-se a um maior
consumo de PS ou se não existe qualquer relação. Em 2017, o consumo de PS rondou
1.579.060€ e, em 2018 rondou 1.621.418€, enquanto que as vendas sofreram uma ligeira
redução. O consumo de PS, em 2017, representa em média 1,22% do valor das vendas,
enquanto em 2018 representa 1,35% considerando neste ano apenas as vendas até outubro
inclusive, visto não existirem dados sobre as vendas a partir dessa data.
No segundo gráfico da figura 6 é possível analisar a evolução do valor em stock de PS
com a evolução das vendas da empresa. Verifica-se que embora o valor das vendas não tenha
Figura 6 - KPI´s para análise global dos stocks de peças sobresselentes
40
aumentado, o valor de stocks continua a aumentar consideravelmente. Este crescimento do
valor em stock de PS pode ser provocado por diversas razões, tais como: a elevada
preocupação da empresa em manter PS em stock para fazer face à incerteza, diminuindo a
probabilidade de ruturas de stock; os elevados pontos de reaprovisionamento e a compra de
PS em quantidade excessiva, principalmente de peças de baixa rotação; a compra de PS para
as linhas transferidas para a fábrica; a falta de um sistema de controlo de GS, entre outras
razões a serem estudadas.
No terceiro gráfico da figura 6 é possível analisar a evolução dos consumos de PS, assim
como do valor em stock dos mesmos. Este gráfico é útil para compreender se existe algum
aumento do consumo de PS que justifique o aumento do valor em stock de PS. Verifica-se que
embora o consumo de PS se manteve em valores totais aproximados entre 2017 (1.579.060€)
e 2018 (1.621.41€), o valor em stock de peças continuou com uma tendência de forte
crescimento, sendo que em Janeiro de 2017 rondava os 888 mil euros e em Dezembro de 2018
rondou 1,8 milhões de euros tendo ultrapassado os 2 milhões de euros em Março de 2019. O
forte desalinhamento entre o valor do consumo de PS e o crescimento do valor investido nos
mesmos alerta para a necessidade de análise aprofundada de alguns aspetos com o intuito de
compreender se o forte investimento é realmente necessário e adequado ou, se pelo
contrário existe uma gestão ineficiente das mesmas.
No quarto gráfico da figura 6 é possível analisar a evolução dos consumos das PS com
a evolução das compras dos mesmos. Verifica-se a forte inconsistência do valor das compras
ao longo dos meses sendo, portanto, necessário uma análise mais aprofundada dos mesmos
para determinar quais os motivos dos picos existentes. Em 2017, as compras de PS rondaram
os 2.164.633€ e em 2018 os 2.235.030€.
De forma a analisar o impacto da compra de PS referentes ao projeto “pluto” no valor
investido em stocks de PS construíram-se os gráficos presentes na figura 7.
No primeiro gráfico da figura 7 é possível verificar que o aumento do valor de stock
total de peças não se deve apenas ao pluto. Tal como se pode observar na tabela presente no
Anexo I, em junho de 2018, data das primeiras compras de PS referentes ao projeto “pluto”,
o valor em stocks de PS sem considerar essas peças era de 1.517.692€ e o valor em stock de
41
PS referentes a “pluto” era no final desse mês de 679€. Em dezembro de 2018 o valor em
stocks de PS sem “pluto” foi de 1.698.511€ e de valor em stocks de pluto de 91.643€.
O valor total em stock de PS em junho de 2018 era de 1.518.371€ e de 1.790.154€ em
dezembro de 2018 representando assim uma taxa de crescimento de 17,90%. O valor em
stock sem considerar as PS referentes a “pluto” cresceu nesse período 11,91% pelo que se
concluí que o crescimento do valor em stock não se deve apenas ao projeto “pluto”. No
segundo gráfico figura 7 é possível analisar a evolução do valor de compras de PS referentes
às linhas de pluto em relação ao total de compras de PS.
Outra análise realizada foi a comparação do valor mensal dos pedidos de compra de
PS com o valor mensal das receções de PS com o intuito de analisar o período temporal em
que se faz sentir o impacto das compras no valor em stocks de PS. Na figura 8 verifica-se fortes
diferenças entre o valor dos pedidos de compra e respetivas receções de PS o que é explicado
pela natureza de elevados leads time das PS, bem como outros fatores. Um fator explicativo
para este forte desalinhamento dos valores mensais deve-se às elevadas diferenças entre o
lead time previsto e o lead time real. Isto resulta, principalmente, do facto de em diversos
casos se realizarem pedidos de compra e, entregam-se os planos de medida das peças ao
fornecedor posteriormente provocando fortes desvios de lead time. Foram detetados vários
exemplos de PS com diferença entre a data do pedido de compra e data de receção superior
a 1 ano. O atraso na entrega do plano de medidas de uma PS ao fornecedor pode gerar ruturas
de stocks caso surja uma avaria inesperada da respetiva PS e, consequentemente gerar uma
paragem produtiva.
Figura 7 - KPIs para análise dos stocks de peças sobresselentes em comparação com pluto
42
Posteriormente, pretendeu-se aprofundar a análise por centros de custo. Contudo, a
falta de informação atualizada sobre a que máquinas e linhas é que se destinam as diferentes
PS impossibilitaram a correta análise e GS de PS. Dessa forma, é impossibilitada a realização
de algumas tarefas, tais como: determinação com exatidão, rapidez e eficiência dos obsoletos;
acompanhamento da gestão de PS ao planeamento e execução de mudanças estratégicas e
operacionais da empresa (isto é, acompanhamento GS de PS à evolução da procura e
produção dos produtos finais, bem como, das taxas de utilização das máquinas
correspondentes ao roteiro dos mesmos); determinação a especificidade das PS;
determinação da taxa de utilização das máquinas associadas às PS´s.
No Anexo I são apresentadas os dados retirados do SAP ERP que foram utilizadas para
a construção dos gráficos.
Em suma, a falta de atualização dos dados provoca uma elevada incerteza no
planeamento e GS de PS. Por esses motivos, a tarefa torna-se ainda mais complexa e arriscada
provocando uma necessidade de manter stocks em excesso para oferecer proteção e camuflar
os problemas associados, evitando rutura de stocks que provoquem paragens produtivas,
principalmente, quando existe fortes quebras ou crescimentos da atividade das máquinas.
Um exemplo da importância de uma eficiente GS de PS é a situação em que falta em
stock uma peça sobressalente crítica com um lead time elevado, pertencente a uma máquina
com elevada taxa de utilização, originando em todos os turnos atrasos na produção e
consequente incumprimento das datas de entrega aos clientes. Este caso torna-se ainda mais
Figura 8 - Comparação dos valores mensais dos pedidos de compra com as receções de peças sobresselentes
43
grave caso a PS se destine a uma das linhas de produção com maior volume de vendas
podendo, assim, acarretar custos de rutura demasiado elevados quer em termos financeiros,
quer em termos de imagem da empresa. Do lado inverso, o excesso de stocks de PS de elevado
valor de uma máquina com baixa taxa de utilização e correspondente a um produto na fase
final de vida e com baixo valor de vendas podem corresponder a capital investido
desnecessariamente e, portanto, ineficiência da GS de PS.
Uma maior complexidade e risco na determinação do ponto de reaprovisionamento e
quantidade a encomendar das PS deve-se à falta de informação atualizada, bem como, à falta
de um sistema de controlo de GS. Estes fatores de risco têm conduzido a diversas
consequências, tais como:
- Compra excessiva de peças para se proteger contra ruturas;
- Compra de PS quase obsoletas com a mesma quantidade de encomenda desde a
criação da PS em sistema.
Assim, a inexistência de uma estrutura organizativa atualizada do módulo PM (plant
maintenance) do SAP ERP torna a gestão de PS uma tarefa com bastante incerteza e
impossibilita as melhorias que se poderia alcançar e, impossibilita a análise adequada das PS
por linha de produção (centros de custo). Outro aspeto relevante é o conhecimento do roteiro
dos produtos da empresa, isto é, a sequenciação das máquinas de cada produto, para ser
possível relacionar as PS aos produtos finais relacionados.
Por motivos de informação desatualizada e, portanto, errática sobre as linhas e
máquinas respeitantes a cada PS foi decidido não discutir os resultados dos KPI das mesmas.
4.3 Análise de slow movers
Outro aspeto importante para a melhoria da GS de PS é a análise de slow movers e a
deteção de obsoletos. Segundo o departamento financeiro da empresa, considera-se slow
mover a 50% as PS sem consumos há mais de um ano e slow movers a 100% as PS sem
consumos há mais de três anos. Os obsoletos referem-se às PS que já não são necessárias em
stock, visto que as máquinas a que se destinam encontram-se sem qualquer utilização na
fábrica.
44
Para a respetiva análise foram recolhidos os dados dos consumos de PS na fábrica
desde 2014, data em que a se iniciou a transferência para as novas instalações em Lanheses,
até 31 de dezembro de 2018 para as 8310 referências de PS. Além disso, com o intuito de
determinar adequadamente os slow movers, também foi recolhida informação sobre as
respetivas datas de criação das diferentes referências para determinação do período temporal
desde a criação em sistema.
Após a recolha e tratamento dos dados foi possível determinar os slow movers na
empresa, sendo que para os slow movers a 100%, detetou-se 2253 referências, responsáveis
por cerca de 329.641,84€ do valor em stock e uma quantidade de 5501 unidades à data de 31
de dezembro de 2018.
Com o intuito de realizar uma análise mais aprofundada das PS sem consumos
construiu-se uma matriz cruzada do valor em stock das referências sem consumos com as
respetivas datas de criação, tal como se pode observar na Tabela 2. É possível verificar na
mesma Tabela a existência de cerca de 1635 referências sem consumos desde 2014 e criadas
antes de 2014, ou seja, transferidas de Valença para a nova fábrica. Estas PS em 31 de
dezembro de 2018 eram responsáveis por cerca de 262.418,18€ do valor em stock e uma
quantidade de 4220 unidades. Desde 2017, existem cerca de 3817 referências sem consumos
e criadas anteriormente a essa data, responsáveis por 627.252,30€ do valor em stock numa
quantidade de 10594 PS.
Se analisarmos a Tabela 3, verificamos que independentemente da data de criação
existem 3761 referências sem qualquer consumo desde 2014 referentes a 772.447,57€ em
stock e numa quantidade de 10683 unidades à data de 31 de dezembro de 2018. Desde 2017,
ou seja, nos últimos dois anos independentemente da data de criação existem cerca de 4704
referências sem consumos referentes a 892.843,26€ do valor em stock e a uma quantidade
de 13737 unidades à data de 31 de dezembro de 2018.
45
Perante o elevado valor investido em stock de peças slow movers a empresa pretendeu
avançar com uma análise que permitisse detetar os obsoletos, ou seja, PS que não tem
qualquer utilidade nas máquinas atualmente operacionais. Contudo, a falta de uma base de
dados atualizada sobre as PS destinadas a cada máquina e respetiva linha, bem como das
máquinas que já não se encontram operacionais na fábrica impossibilitaram a rápida e
massiva deteção de todos obsoletos em stock.
A existência de dificuldades na deteção de obsoletos perante este cenário de falta de
dados atualizados levou a equipa do projeto à decisão de avançar apenas com a análise de
obsolescência das PS com maior valor em stock, sem consumos desde 2014 e criadas antes de
2014. Tratando-se de 1635 referências responsáveis por 262.418,18€ do valor em stock à data
de 31 de dezembro de 2018, decidiu-se para este processo de análise, selecionar uma amostra
das 100 referências de maior valor em stock.
Para o processo de análise, anexou-se diversas informações relevantes presentes em
diversos documentos em excel, informações gravadas nas próprias peças e nas capas dos
planos de medida das diferentes PS. As informações recolhidas foram, nomeadamente o
Sem consumosNº refs sem
consumos
Valor em stock
de artigos sem
consumos
Q. em stock de
artigos sem
consumos
De 01/2014 a 12/2018 3761 772.447,57 € 10683
De 01/2015 a 12/2018 3773 773.236,61 € 10708
De 01/2016 a 12/2018 4243 817.409,28 € 11631
De 01/2017 a 12/2018 4704 892.843,26 € 13737
De 01/2018 a 12/2018 5437 1.063.483,17 € 18325
Sem
consumos
Nº refs
sem
consumos
Valor em
stock sem
consumos
Q. em
stock sem
consumos
Nº refs
sem
consumos
Valor em
stock sem
consumos
Q. em
stock sem
consumos
Nº refs
sem
consumos
Valor em
stock sem
consumos
Q. em
stock sem
consumos
Nº refs
sem
consumos
Valor em
stock sem
consumos
Q. em
stock sem
consumos
Nº refs
sem
consumos
Valor em
stock sem
consumos
Q. em
stock sem
consumos
De 01/2014
a 12/20181635 262.418 € 4220 1771 284.680 € 4553 2049 337.907 € 5326 2874 506.857 € 7540 3761 772.448 € 10683
De 01/2015
a 12/20181647 263.207 € 4245 1783 285.469 € 4578 2061 338.696 € 5351 2886 507.646 € 7565 3773 773.237 € 10708
De 01/2016
a 12/20182009 303.814 € 5053 2253 329.642 € 5501 2531 382.868 € 6274 3356 551.818 € 8488 4243 817.409 € 11631
De 01/2017
a 12/20182332 360.281 € 6162 2653 393.377 € 6769 2992 458.302 € 8380 3817 627.252 € 10594 4704 892.843 € 13737
De 01/2018
a 12/20182683 431.071 € 8346 3098 477.158 € 10035 3583 581.881 € 12410 4550 797.892 € 15182 5437 1.063.483 € 18325
Datas de criaçãoAntes de 2018Antes de 2017Antes de 2016Antes de 2015Antes de 2014
Tabela 2 - Análise de peças sobresselentes sem consumos considerando as datas de criação
Tabela 3 - Análise de peças sobresselentes sem consumos sem considerar as datas de criação
46
órgão, máquina e linha correspondente da peça, bem como, fotos das peças em diversos
ângulos. Estas informações foram enviadas por email para os técnicos de manutenção e
Product Leaders das diferentes linhas de produção para detetar a sua utilidade ou
obsolescência. Quanto às peças sem informações disponíveis foram expostas ao balcão do
armazém de PS para que os técnicos pudessem analisar as peças e fornecer as informações
em falta.
Contudo, com a dificuldade de obtenção de respostas, a limitação de tempo do projeto
e a necessidade de criar mecanismos que auxiliassem a tomada de decisão na GS de PS para
evitar e atenuar os consequentes excessos de stocks, ao invés de analisar apenas
consequências, decidiu-se avançar para outros caminhos, tendo-se obtido apenas informação
para cerca de 30 referências. Das respostas obtidas nenhuma peça é obsoleta, porém na sua
maioria, as máquinas correspondentes têm uma menor taxa de produção enquanto outras
apresentam-se com uma durabilidade extremamente alta. Além disso, foram detetadas peças
com alocação a determinada máquina e linha, mas que pertencem a outras máquinas e linhas
de produção.
Caso a empresa decida manter em stock apenas uma unidade de cada referência o
valor em stock das 1635 referências desceria para 141.471,31€ o que corresponderia a uma
descida de 120.946,87€. Porém, tratando-se na sua maioria de peças específicas, a sua venda
é extremamente difícil sendo esperado que não se obtenha qualquer valor com a retirada das
mesmas a não ser o valor de as sucatear e o ganho de espaço para armazenamento de outras
PS.
Em suma, a inexistência de uma base de dados atualizada sobre as PS existentes em
cada máquina e estas em cada linha impossibilita a deteção massiva de todos os obsoletos,
bem como, a redução de incertezas na GS.
Por outro lado, estas análises permitiram compreender a importância de análise da
durabilidade das peças ou intervalo entre consumos para auxiliar o cálculo do ponto de
reaprovisionamento e da quantidade a encomendar. Assim, compreende-se que uma
classificação multicritério é extremamente relevante para obter uma GS de PS mais eficiente.
Dessa forma, decidiu-se criar uma ferramenta de classificação multicritério que,
posteriormente, facilitasse a aplicação de políticas de stocks de PS.
47
4.4 Análise dos atuais pontos de reaprovisionamento
A situação atual de excessiva quantidade em stocks, principalmente de PS com
elevados períodos sem consumos pode ser justificada pela desadequada definição dos pontos
de reaprovisionamento e quantidades a encomendar, bem como a inadequada ou inexistente
atualização dos mesmos. Por outro lado, a existência de PS com baixos pontos de
reaprovisionamento pode causar graves riscos de rutura de stocks.
Atualmente, a definição do ponto de reaprovisionamento e da quantidade a
encomendar das PS é definida pelos técnicos de manutenção que se baseiam em julgamentos
sobre o consumo esperado das mesmas sem recurso a qualquer ferramenta de cálculo dos
mesmos nem a consideração de qualquer critério relevante sobre a PS. A quantidade a
encomendar, por vezes, sofre alterações por razões do departamento de compras e
negociação com os fornecedores, tais como: exigência de lote mínimo de compra pelo
fornecedor, desconto por quantidade, exigência de lote mínimo de compra para oferta de
despesas com transporte, entre outras.
Perante este cenário, foram selecionadas aleatoriamente um conjunto de referências
apresentadas na Tabela 4, com o intuito de examinar a provável desadequação dos atuais
pontos de reaprovisionamento e quantidades a encomendar perante algumas informações,
tais como, o consumo total nos últimos dois anos, 2017 e 2018, a quantidade e valor em stock
a 31 de dezembro de 2018, a unidade mínima de consumo e a taxa de cobertura.
Analisando, por exemplo, a referência E74R11074394, à data de 31 de dezembro de
2018 a empresa detinha uma quantidade de 22 peças em stock no valor de 3520€ e, apenas
se consumiu 2 peças no período de janeiro de 2017 a dezembro de 2018 e tem como unidade
mínima de consumo de 2 unidades. Tal como é possível observar, este excesso de stock é
provocado pelo inadequado ponto de reaprovisionamento e quantidade a encomendar de 12
unidades em ambos. Por outro lado, na realização deste tipo de análises é importante ter em
atenção a data de criação sendo que algumas PS são recentes o que resulta num baixo
consumo das mesmas para o período analisado. Verifica-se que a referência referida apenas
foi criada em Abril de 2018.
48
A referência E74R2201670 representa um exemplo onde se verifica a desadequada
definição do ponto de reaprovisionamento e quantidade de encomenda. Esta referência à
data de 31 de dezembro de 2018 apresentava uma quantidade em stock de 4 unidades e um
consumo de 1 unidades desde 2017 até 31 de dezembro de 2018. Com um ponto de
reaprovisionamento de 3 unidades e quantidade de encomenda de 2 unidades e tendo sido
criada em sistema em Janeiro de 2017 verifica-se a desadequada definição do ponto de
reaprovisionamento e quantidade de encomenda.
4.5 Análise da procura de peças sobresselentes
Para melhor se compreender o comportamento do consumo de PS alguns aspetos
essenciais analisados foram os seguintes: variabilidade de consumos; frequência de
consumos; intervalo mínimo entre consumos; unidade mínima de consumo (quantidade
mínima de consumo da mesma peça no mesmo consumo); unidade média de consumo;
unidade máxima de consumo; consumo mínimo mensal; e consumo máximo mensal. Estes
aspetos são importantes para a GS visto que compreendem os riscos associados a aspetos
relacionados com a procura e, permitindo auxiliar a determinação mais adequada do ponto
de reaprovisionamento e da quantidade a encomendar evitando ruturas e excessos de stocks.
A classificação da procura sugerida por Santos et. al. (2017) apresentada na revisão da
literatura foi outra análise que se realizou ao comportamento da procura de PS. Tal como já
foi referido na revisão da literatura, esta classificação consiste na combinação de duas
medidas, CV e ADI e, permite classificar a procura em irregular, errática, intermitente e
Tabela 4 - Análise dos atuais pontos de reaprovisionamento e quantidades de encomenda de algumas referências
Nº Spare Part
Ponto de
reaprovisionamento
atual
Q. a encomendar
atual
Valor em
stock (12/18)
Q. em stock
(12/18)
Consumo
total (17/18)
Consumo
médio mensal
(17/18)
Taxa de
cobertura
(em meses)
Unidade mínima de
consumo (14 a 18)
Data de
criação
E7400R307474 56 15 1003,00 59 0 0,00 #DIV/0! 53 12-12-2012
E7400R307846 16 0 6900,00 75 2 0,08 900,00 2 12-12-2012
E74R1107289 4 8 6800,00 8 16 0,67 12,00 4 24-04-2017
E74R11074394 12 12 3520,00 22 2 0,08 264,00 2 04-04-2018
E74R1107288 2 4 3400,00 4 0 0,00 #DIV/0! 2 24-04-2017
E74R2201915 4 8 3400,00 4 0 0,00 #DIV/0! 4 22-05-2017
E7400R310571 10 20 2894,88 20 16 0,67 30,00 1 08-05-2014
E74R2202001 6 6 2514,00 18 11 0,46 39,27 11 04-09-2015
E74R1107257 4 2 2093,68 4 2 0,08 48,00 2 25-02-2017
E74R1107233 10 10 1950,00 10 10 0,42 24,00 10 15-02-2017
E74R2201911 2 4 6333,33 8 6 0,25 32,00 2 22-05-2017
E74R2201670 3 2 5395,20 4 1 0,04 96,00 1 03-01-2017
49
regular. Tal como podemos observar na Tabela 5, em 2017 cerca de 23,66% das 8310
referências foram classificadas como procura irregular, isto é, baixa rotação e elevada
variabilidade e, em 2018 cerca de 28,87%.
Se considerarmos a procura entre 2017 e 2018, cerca de 37,63% das 8310 referências
apresentam procura irregular, 5,52% procura errática, isto é, elevada rotação e elevada
variabilidade e, 0,24% procura regular, isto é, elevada rotação e baixa variabilidade. Os
restantes 56,61% referentes a 4704 referências não apresentaram qualquer consumo em
2017 e 2018. Esta informação é crucial para determinar os métodos de previsão a aplicar.
Tabela 5 - Classificação da procura
4.6 Síntese da análise à situação atual
Em suma, a análise efetuada à situação atual da GS de PS permitiu detetar algumas
ineficiências que dificultam a sua gestão adequada e explicam o excessivo investimento em
stocks. Na seguinte tabela 6 são apresentados eventuais dificuldades/problemas na GS de PS
na empresa e respetivas consequências.
Tabela 6 - Síntese de dificuldades/problemas na gestão de stocks de peças sobresselentes
Dificuldades/problemas Consequências
Inexistência de uma base de dados atualizada
das máquinas existentes em cada linha de
produção e as PS destinadas a cada máquina.
A falta de informação dificulta a deteção eficaz e
eficientemente das máquinas a que se destina
cada PS. Isto causa uma maior incerteza e risco na
GS de PS.
Nº referências % referências Nº referências % referências Nº referências % referências
Errática 450 5,42% 448 5,39% 459 5,52%
Irregular 1966 23,66% 2399 28,87% 3127 37,63%
Regular 30 0,36% 26 0,31% 20 0,24%
Intermitente 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%
Sem consumos 5864 70,57% 5437 65,43% 4704 56,61%
Total 8310 100,00% 8310 100,00% 8310 100,00%
2017 2018 2017/2018
50
Constituição de um maior nível de stock de
segurança para oferecer proteção contra as
incertezas.
Compra excessiva de PS destinadas a máquinas
quase obsoletas.
Impossibilita a deteção dos obsoletos de forma
massiva.
Método de definição dos pontos de
reaprovisionamento e quantidades de
encomenda, bem como a falta de atualização
dos mesmos. Atualmente, esses parâmetros
são definidos pelos técnicos de manutenção,
os quais se baseiam em julgamentos sobre o
consumo esperado e sem recurso a qualquer
ferramenta de cálculo dos mesmos nem a
consideração de qualquer critério relevante
sobre a PS.
Uma consequência da falta de atualização dos
pontos de reaprovisionamento e quantidades de
encomenda e, portanto, muitas vezes a
manutenção desses parâmetros definidos
abusivos é o excessivo valor em stocks,
principalmente das PS slow movers e das quase
obsoletas.
Criação de PS em sistema que já estão
criadas, mas com designações diferentes,
visto que diferentes técnicos de manutenção
atribuem nomes diferentes às PS.
Isto promove a compra de PS que muitas vezes já
existem em stock.
PS referentes ao projeto “pluto” a
inexistência de dados históricos dificultam a
sua GS.
O desconhecimento dos padrões de consumo,
bem como de outros parâmetros relevantes na GS
dificulta a determinação dos pontos de
reaprovisionamento e quantidades de
encomenda. Esta incerteza promove o excesso de
stock de algumas PS, bem como o risco de rutura
de stocks de outras PS.
51
5. METODOLOGIA PROPOSTA PARA AUXÍLIO À GESTÃO DE STOCKS DE
PEÇAS SOBRESSELENTES
Com o objetivo de melhorar a GS de PS e evitar a progressão de forma incontrolável
do aumento do valor investido nos mesmos decidiu-se criar uma ferramenta para auxiliar a
tomada de decisões na determinação do ponto de reaprovisionamento e quantidade a
encomendar tendo em consideração os riscos associados.
A inexistência de um sistema de controlo de GS pode acarretar elevados custos com
excessos e ruturas de stocks. A rutura de stocks ocorre se a procura durante o lead time for
superior ao ponto de reaprovisionamento o que justifica a necessidade de existência de um
stock de segurança para proteger contra os riscos associados. Por outro lado, no caso das PS
com intervalos mínimos entre consumos superiores ao lead time cuja variabilidade não
apresenta associado um risco de rutura de stock, visto que não existem consumos durante o
lead time, não é necessária a existência de stock de segurança.
Assim, para as PS com elevados intervalos mínimos entre consumos, principalmente
para os slow movers sugere-se a aplicação de uma política de stocks um por um com valor do
ponto de reaprovisionamento igual à unidade mínima de consumo e quantidade a
encomendar igual à unidade média de consumo. Para as restantes PS, sugere-se um modelo
de GS de procura durante o lead time de forma a considerar as variabilidades da procura e do
lead time.
Salienta-se que a falta de informações disponíveis para a determinação dos custos de
rutura de stocks, custos de armazenagem de stock e custos de encomenda impossibilita
recorrer ao método iterativo, isto é, modelo de procura durante o lead time apresentado na
revisão da literatura para a determinação da quantidade ótima de encomenda, probabilidade
ótima de rutura e, consequentemente do nível de serviço ótimo que possibilite a
determinação mais eficiente do stock de segurança e ponto de reaprovisionamento.
Contudo, embora não seja exequível a determinação dos níveis ótimos para o ponto
de reaprovisionamento e para a quantidade a encomendar, é possível em alternativa aplicar
o modelo de procura durante o lead time partindo do pressuposto de um nível de serviço pré-
definido. Dessa forma, optou-se por seguir a metodologia de Oliveira (2015) que consiste na
52
definição do nível de serviço pretendido de acordo com a classe, definida usando um método
de classificação multicritério das PS. Posteriormente, recorreu-se à aplicação desses níveis de
serviço pré-definidos na política de stocks para a determinação do ponto de
reaprovisionamento adequado tendo também em consideração casos especiais devido a
aspetos do consumo das mesmas. O cálculo da quantidade económica aproximada de
encomenda foi impossibilitado pela falta de dados disponíveis para a determinação dos custos
de armazenagem e custos de encomenda.
De seguida, apresenta-se a classificação multicritério com os critérios selecionado e,
posteriormente, as políticas de stocks aplicadas.
5.1 Classificação multicritério
5.1.1 Metodologia de classificação proposta
No presente trabalho, foram realizadas duas classificações. Uma classificação refere-
se à ABC do valor em stock das PS para detetar as peças com maior valor em stock e cuja
redução de stocks normalmente é mais impactante naquele que é o principal objetivo do
projeto, a redução do valor em stock de PS. A outra refere-se a uma classificação multicritério
para classificar as 8310 referências de PS em análise quanto à sua importância para a empresa.
No Anexo III apresenta-se a análise ABC do valor em stock de PS, bem como a percentagem
de referências pertencentes a cada classe.
A classificação multicritério sugerida é composta por dados de fácil obtenção e tem
como principal função facilitar a compreensão e análise da criticidade das PS em termos
financeiros, logísticos e operacionais, bem como percecionar as vantagens e desvantagens de
manter cada PS em stock. A classificação é útil para auxiliar a análise de riscos e a tomada de
decisões para a sua adequada GS. Para a classificação multicritério utilizou-se os dados
referentes ao período de 2014 a 2018. Na tabela 7 apresentam-se os critérios e subcritérios
selecionados para a classificação multicritério das PS.
53
Tabela 7 - Critérios e subcritérios selecionados para a classificação multicritério das peças sobresselentes
Critérios Subcritérios
Financeiros Valor dos consumos
Logísticos
Variabilidade dos consumos
Frequência dos consumos
Capacidade de reação durante o lead time
Criticidade
operacional
Criticidade da PS (combinação dos subcritérios
impacto e função produção)
Taxa de utilização da máquina
No primeiro grupo, como critério financeiro selecionou-se apenas um subcritério, a
análise ABC do valor de consumos (tabela 8). A classe A corresponde às referências de PS com
maior valor de consumo e representa 65% do valor total de consumos de PS. A classe B
corresponde às referências de PS cujo valor de consumo representa os seguintes 25% do valor
total de consumos de PS. A classe C corresponde às referências de PS cujo valor de consumo
representa os restantes 10% do valor total de consumos.
Tabela 8 - Categorização critério financeiro
Valor dos consumos
A Importante
B Moderadamente importante
C Menos relevante
No segundo grupo, critério logístico selecionou-se os seguintes subcritérios,
capacidade de reação durante o lead time, a frequência do consumo e a variabilidade do
consumo. Estes subcritérios permitem caracterizar os riscos logísticos associados a cada PS. A
variabilidade do consumo representa o desvio-padrão do consumo de PS e é uma variável
relevante visto que, quando a variabilidade do mesmo é extremamente alta, o stock disponível
em armazém pode não ser suficiente para satisfazer a procura, tendo um risco de rutura
associado elevado. A frequência do consumo destina-se a caracterizar o ritmo médio de
54
consumo de PS visto que se representa, em termos percentuais, o número de meses com
consumo dentro do prazo analisado. Como subcritério mais influente deste grupo destaca-se
a capacidade de reação durante o lead time que tem como objetivo analisar a capacidade da
empresa em repor stock sem correr riscos de rutura de stocks sempre que a PS atinja o seu
ponto de reaprovisionamento. Este subcritério foi representado da seguinte maneira:
intervalo mínimo entre consumos/(lead time + desvio do lead time). O desvio lead time
representa o desvio entre o lead time real (diferença entre a data do pedido de compra e a
data de receção) e o lead time previsto das diversas encomendas de cada PS. Assim, no caso
do intervalo mínimo entre consumos ser bastante superior à soma do lead time com o desvio
lead time, a empresa não corre riscos de rutura de stocks durante o lead time não sendo,
portanto, necessária a existência de stock de segurança. Os subcritérios referidos foram
categorizados e são apresentados nas tabelas 9, 10 e 11. Para cada subcritério definiu-se assim
valores de criticidade, em termos logísticos, baixa, média e elevada. Assim, sendo para a
variabilidade de consumo tal como se pode observar na tabela 9, assumiu-se uma baixa
criticidade quando a variabilidade do consumo é inferior ou igual a 2 unidades, criticidade
quando a variabilidade é inferior ou igual a 4 unidades e, acima de 4 unidades considerou-se
criticidade elevada. Nas tabelas 10 e 11, a representação da categorização dos outros
subcritérios é idêntica. Contudo, estes valores foram definidos sem recurso a qualquer estudo
aprofundado e, portanto, poderão ser ajustados de forma a proporcionar melhorias na
categorização das PS.
Tabela 9 - Categorização subcritério logístico: variabilidade do consumo
Tabela 10 - Categorização subcritério logístico: frequência do consumo
Baixa Média Elevada
Variabilidade do consumo 2 2<VC4 >4
Categoria 1 2 3
Baixa Média Elevada
Frequência do consumo 0,1 0,1<FC0,5 >0,5
Categoria 1 2 3
55
Tabela 11 – Categorização subcritério logístico: capacidade de reação durante o lead time
Baixa Média Alta
Capacidade de reação durante LT ≥1,15 1,15>CR1 <1
Categoria 1 2 3
Posteriormente à categorização de cada subcritério, foi realizada uma matriz
combinação do subcritério frequência do consumo com a variabilidade do consumo no qual
se atribuiu um peso de 70% à frequência do consumo por ser considerado mais influente em
relação aos riscos associados e 30% à variabilidade do consumo, o que permitiu através do
arredondamento do cálculo referido, selecionar a categoria da combinação destes dois
subcritérios, tal como se pode observar na tabela 12. De seguida, elaborou-se a matriz
combinação do subcritério da capacidade de reação durante o lead time com a combinação
dos dois subcritérios referidos anteriormente. Atribuiu-se o mesmo peso a ambas as
categorias e recorreu-se, neste caso, à soma das categorias, tal como se pode observar na
tabela 13. Por último, como resultado foi possível categorizar o critério logístico, tabela 14.
Tabela 12 - Matriz combinação: frequência do consumo com a variabilidade do consumo
Tabela 13 - Matriz combinação: capacidade de reação durante o lead time com a combinação da frequência do consumo com a variabilidade do consumo
Combinação frequência do consumo com variabilidade do consumo
1 2 3
Categoria intervalo min. / (LT+Desvio LT)
1 2 3 4
2 3 4 5
3 4 5 6
Tabela 14 - Categorização critério logístico
Aspetos logísticos (intervalo mínimo, lead time + desvio lead time, frequência do consumo e
variabilidade do consumo)
1 5 e 6 Importante
2 4 Moderadamente importante
3 2 e 3 Menos relevante
Variabilidade do consumo (0,3)
1 2 3
Frequência consumo (0,7)
1 1 1 2
2 2 2 2
3 2 3 3
56
No terceiro grupo da classificação multicritério de modo avaliar a criticidade da peça
sobressalente para a atividade operacional da produção utilizou-se como subcritérios a
criticidade da peça utilizado por Teixeira et al. (2018) e a taxa de utilização da máquina a que
se destina a PS.
Com a combinação destes subcritérios categorizou-se a criticidade nas três categorias
seguintes (Teixeira et al., 2018):
- Vital: o impacto da rutura da PS no processo produtivo é elevado;
- Essencial: o impacto da rutura da PS no processo produtivo é médio;
- Desejável: a rutura da PS não coloca em risco o processo produtivo.
Teixeira et al. (2018) para categorizar a criticidade da peça sobressalente selecionou a
combinação dos seguintes subcritérios: função produção e impacto produção. Estes dois
subcritérios permitem caracterizar as PS de acordo com a sua função desempenhada da peça
sobressalente na atividade produtiva, bem como, o impacto da sua rutura no processo
produtivo, tal como se pode observar na tabela 15. Na tabela 16 é possível observar a
categorização destes subcritérios utilizados por Teixeira et al. (2018). A Borgwarner Inc.,
segundo o Diretor de Logística, prioriza a segurança e qualidade sugerindo uma categorização
diferente tal como se pode observar na tabela 16.
Tabela 15 - Subcritério criticidade da peça sobresselente: Função e Impacto na produção
Critério utilizado por Teixeira et al. (2018)
Descrição
Função produção A) Função auxiliar B) Função segurança
C) Função indispensável
A função desempenhada pela peça sobressalente no processo produtivo A) A função da peça sobressalente consiste em apoiar a operação do equipamento, não interfere diretamente na produção (ex: controlo, conforto, integridade estrutural, economia, prevenção de uso indevido). B) A função da peça sobressalente é preservar a segurança do operador, pode não interferir diretamente na produção. C) A peça sobressalente está envolvida numa função primária do equipamento
Impacto produção D) Sem impacto
Impacto da rutura da peça sobressalente no processo produtivo D) A rutura da peça sobressalente não afeta a produção
57
Tabela 16 - Categorização do subcritério criticidade da peça sobresselente: Função e Impacto na produção
A taxa de utilização da máquina foi um subcritério selecionado visto que se trata de
informação que poderá tornar possível a melhoria substancial na GS de PS. Uma PS que cause
paragens produtivas, sendo destinada a uma máquina com elevada taxa de utilização
provocará uma elevada probabilidade da empresa não conseguir cumprir com as encomendas
dos clientes. De forma contrária, uma PS que também provoque paragens produtivas, mas
destinando-se a uma máquina com baixa taxa de utilização apresenta uma menor criticidade
operacional visto que a empresa terá maior capacidade de reação à falta da mesma em stock,
por exemplo, adiando a produção nessa máquina aumentando a taxa de utilização no
momento em que a mesma estiver disponível. Assim, as PS que se destinam às máquinas com
E) Perdas de qualidade
F) Redução de produtividade G) Paragem repentina
E) A rutura da peça sobressalente causa produtos defeituosos. F) A rutura da peça sobressalente causa uma redução da taxa de produção. G) A rutura da peça sobressalente causa uma paragem imediata da máquina, causando a inatividade total da máquina
Categorização utilizado por
Teixeira et al. (2018)
Categorização utilizado neste
projeto de estágio
Função produção A) 1
B) 2
C) 3
Função produção A) 1
B) 2
C) 2
Impacto produção D) 0
E) 1
F) 2
G) 3
Impacto produção D) 0
E) 2
F) 1
G) 2
58
menor taxa de utilização devem apresentar um menor nível de serviço de forma a reduzir
custos com os stocks.
Os subcritérios referidos foram categorizados da seguinte forma tal como se pode
observar nas tabelas 17 e 18. No subcritério da taxa de utilização, tal como se pode observar
na tabela 17 decidiu-se atribuir uma baixa criticidade deste subcritério quando a taxa de
utilização da máquina é igual ou inferior a 10%, criticidade média quando a taxa é igual ou
inferior a 60% e acima de 60% elevada criticidade. Contudo, estes valores foram definidos sem
recurso a qualquer estudo aprofundado e, portanto, necessitam de melhorias.
Tabela 17 - Categorização subcritério criticidade operacional: Taxa de utilização
Baixa Média Elevada
Taxa de utilização ≤10% 10%>TU≤60% >60%
Categoria 1 2 3
Na tabela 18 pode-se observar a matriz combinação que permite a combinação dos
subcritérios sugeridos por Teixeira et al. (2018), onde se procedeu à soma de ambos os
subcritérios tendo-se atribuído o mesmo peso a ambos.
Posteriormente, realizou-se a combinação deste subcritério com a taxa de utilização
onde, devido ao facto de se ter verificado a mesma importância, foi atribuído o mesmo peso
a ambos, tal como se pode observar na tabela 19. Por último, como resultado foi possível
categorizar o critério criticidade, tabela 20.
Tabela 18 - Matriz combinação: Função e Impacto produção
Impacto
0 1 2
Função 1 1 2 3
2 2 3 4
Tabela 19 - Matriz combinação: Taxa de utilização com combinação Função e Impacto produção
Combinação Impacto com Função produção
1 2 3 4
Taxa de utilização
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
59
Tabela 20 - Categorização critério criticidade operacional
Criticidade (Função, Impacto produção e taxa de utilização da máquina)
X 6 7 Vital
Y 4 5 Essencial
Z 2 3 Desejável
Em suma, esta classificação multicritério permite uma análise dos diversos riscos
associados à GS de PS, bem como o conhecimento onde o investimento nos mesmos é
desnecessário ou crucial para a atividade operacional da empresa sem afetar os prazos de
entrega e satisfação dos clientes. Além disso, esta classificação é de fácil manipulação das
categorizações permitindo assim a melhoria contínua da mesma.
Como já foi referido, seguindo a metodologia de Oliveira (2015) utilizou-se a
classificação multicritério para a definição dos níveis de serviço pretendidos para cada classe,
possibilitando assim a posterior aplicação da política de stocks. Assim, com o objetivo de
melhorar a GS de PS foram sugeridos níveis de serviço tal com se pode observar na seguinte
tabela 21.
Na seguinte tabela é então, possível observar as 27 diferentes classes da classificação
multicritério, o nível de serviço pretendido definido para cada classe e, a respetiva
probabilidade de rutura de stock e fator de segurança (Z) para a aplicação da política de stocks.
A definição dos níveis de serviço pretendidos para cada classe foi realizada através de uma
análise conjunta dos três critérios da classificação. Assim, as classes com maior criticidade
exigem níveis de serviço mais elevados e, portanto, uma menor probabilidade de rutura.
60
5.1.2 Aplicação do método de classificação às PS na empresa
De seguida apresenta-se uma breve análise da aplicação do método de classificação
proposto às PS da empresa por critério e, posteriormente por classes, bem como algumas
dificuldades e limitações da aplicação.
No primeiro grupo, aplicando a classificação ABC do valor dos consumos às PS na
empresa, tal como se pode observar na tabela 22, a classe A corresponde a 1,79% das 8310
referências analisadas e um valor de consumos de 1.870.454,98€. A classe B envolve 7,42%
das referências e um valor de consumos de 719.528,10€ e a classe C corresponde a 90,78%
das referências em stock, ou seja, 7544 referências referentes a 288.133,03€. Em suma,
verifica-se que a maior parte dos consumos de PS referem-se apenas a uma pequena parcela
das referências existentes em stock o que pode representar um excesso de stocks das
27 ClassesNível de serviço
pretendido por classe
Risco de quebra
P*[DDLT>S]
Z - fator de
segurança
A1X 99,00% 1,00% 2,33
A2X 99,00% 1,00% 2,33
A3X 50,00% 50,00% 0,00
A1Y 97,50% 2,50% 1,96
A2Y 95,00% 5,00% 1,64
A3Y 50,00% 50,00% 0,00
A1Z 50,00% 50,00% 0,00
A2Z 50,00% 50,00% 0,00
A3Z 50,00% 50,00% 0,00
B1X 99,00% 1,00% 2,33
B2X 99,00% 1,00% 2,33
B3X 50,00% 50,00% 0,00
B1Y 97,50% 2,50% 1,96
B2Y 95,00% 5,00% 1,64
B3Y 50,00% 50,00% 0,00
B1Z 100,00% 0,00
B2Z 100,00% 0,00
B3Z 100,00% 0,00
C1X 99,00% 1,00% 2,33
C2X 92,50% 7,50% 1,44
C3X 50,00% 50,00% 0,00
C1Y 90,00% 10,00% 1,28
C2Y 90,00% 10,00% 1,28
C3Y 50,00% 50,00% 0,00
C1Z 100,00% 0,00
C2Z 100,00% 0,00
C3Z 100,00% 0,00
Tabela 21 - Classes da classificação multicritério, níveis de serviço pretendido, probabilidade de rutura e fator de segurança (Z)
61
restantes PS ou um elevado valor unitário das mesmas. Assim, uma referência pertencente à
classe C na análise ABC do valor de consumos representa baixo valor de consumos e, caso
pertença à classe A da análise ABC do valor em stock significa uma quantidade excessiva em
stock ou um valor elevado unitário. Na tabela 23 é possível analisar alguns exemplos, tal como
a referência E74R0705257 que a 31 de dezembro de 2018 apresentava em stock uma
quantidade de 670 unidades, correspondentes a 770,5€ e, apenas foram consumidas 30
correspondentes a um valor de 46€ desde o início de 2017 até ao final de 2018.
Tabela 22 - Análise do critério financeiro: ABC do valor dos consumos
Tabela 23 - Análise comparativa entre análise ABC do valor em stocks com a análise ABC do valor consumido
Referência ABC
stocks ABC
consumos Quantidade
em stock Valor em
stock
Quantidade consumida
(17/18)
Valor consumos
(17/18)
E74R0705257 A C 670 770,50 € 30 46,00 €
E74R1401000 A C 500 392,00 € 500 384,00 €
E74R0705258 A C 330 957,00 € 20 58,00 €
E7400R309129 A C 186 1.048,00 € 3 16,90 €
E74R0707136 A C 179 1.432,00 € 20 168,00 €
E7400R300038 A C 178 469,92 € 9 23,76 €
E74R0707208 A C 129 517,20 € 5 20,05 €
E74R1107993 A C 97 495,32 € 0 - €
E7400R307476 A C 85 1.175,00 € 11 143,00 €
E7400R300795 A C 78 385,56 € 15 74,14 €
E74R0707207 A C 76 845,27 € 0 - €
E7400R307846 A C 75 6.900,00 € 2 184,00 €
E7400R302052 A C 68 408,00 € 1 6,00 €
E7400R304579 A C 62 2.480,00 € 0 - €
E7400R307474 A C 59 1.003,00 € 0 - €
E7400R307507 A C 57 2.109,00 € 0 - €
No segundo grupo de critérios logísticos encontraram-se algumas dificuldades no
tratamento dos dados. Salienta-se que existem diversos casos de PS com diferenças excessivas
entre o lead time real e o lead time previsto, sendo mesmo em vários casos superiores a 1
Valor consumido % Valor consumido Nº de refs. % refs.
A 1 870 454,98 € 65% 149 1,79%
B 719 528,10 € 25% 617 7,42%
C 288 133,03 € 10% 7544 90,78%
Total 2 878 116,11 € 100% 8310 100,00%
62
ano. Estas diferenças são promovidas muitas vezes pelo facto de se realizar o pedido de
compra e, posteriormente é que se entrega os plano de medida da PS ao fornecedor
provocando fortes desvios de lead time. Isto promove fortes distorções no cálculo do desvio
de lead time verídico, visto que o fornecedor apenas pode produzir quando tiver o respetivo
plano de medida da PS. Para colmatar essa dificuldade decidiu-se então aplicar um desvio de
lead time de 30% do lead time.
O cálculo do intervalo mínimo entre consumos depende de três cenários diferente: um
único consumo, sendo calculado entre a diferença da data de análise (31 de dezembro de
2018) e a data do respetivo consumo; vários consumos, sendo o menor intervalo entre as
diferentes datas dos consumos; nenhum consumo, sendo calculado entre a diferença da data
de análise e a data de criação da PS em sistema.
Numa curta análise deste segundo grupo de critérios logísticos, segundo a tabela 24,
no subcritério capacidade de reação durante o lead time verifica-se que 90,08% das
referências analisadas apresentam uma baixa criticidade, sendo que o intervalo mínimo entre
consumos apresenta-se superior à soma do lead time com o desvio lead time. Conclui-se
então, que a maioria das PS apresenta um baixo risco de rutura de stocks não necessitando
de um ponto de reaprovisionamento superior à eventual unidade de consumo. No subcritério,
variabilidade do consumo é possível verificar que, de acordo com a categorização sugerida,
92,01% das referências apresentam-se com uma baixa variabilidade e, portanto, baixo risco
da procura. Quanto ao subcritério da frequência de consumo, 75,68% das referências
apresentam uma baixa frequência e, 19,65% média frequência.
No critério logístico, ou seja, combinação dos três subcritérios, tal como se pode
observar na tabela 25, 89,28% das referências pertencem à categoria 3, pouco relevante em
termos de criticidade logísticos, isto é, capacidade acessível de reação por parte da empresa
em termos logísticos.
63
Tabela 24 - Análise dos subcritérios logísticos: capacidade de reação durante o lead time, frequência do consumo e a variabilidade do consumo
Categoria Intervalo mínimo entre consumos / (Lead time
+ Desvio lead time) nº refs % refs por categoria
1 7486 90,08%
2 61 0,73%
3 763 9,18%
Total 8310 100%
Categoria variabilidade
consumo nº refs % refs por categoria
1 7646 92,01%
2 244 2,94%
3 420 5,05%
Total 8310 100%
Categoria Frequência
consumo nº refs % refs por categoria
1 6289 75,68%
2 1633 19,65%
3 388 4,67%
Total 8310 100%
Tabela 25 - Análise do critério logístico
Categoria critério logístico nº refs % refs por categoria
1 694 8,35%
2 197 2,37%
3 7419 89,28%
Total 8310 100%
No terceiro grupo, critério de criticidade operacional, apenas foi possível obter
informações de algumas PS para os subcritérios impacto e função produção. Para o subcritério
taxa de utilização não foi possível atempadamente recolher os dados junto dos Product
Leaders. Não sendo possível recolher informações atempadamente sobre estes subcritérios
para as diferentes referências de PS, foi decidido para o projeto de estágio atribuir a
64
criticidade máxima a ambos os subcritérios das PS sem dados. Na tabela 26 é possível verificar
que apenas uma PS não foi classificada como máxima criticidade operacional.
Tabela 26 - Análise do critério criticidade operacional
Categoria Criticidade
nº refs % de refs por
categoria criticidade
X 8309 99,99%
Y 1 0,01%
Z 0 0,00%
Total 8310 100%
Por fim, analisou-se o número e percentagem de referências de PS pertencentes às
diferentes classes obtidas pela metodologia e categorização dos diferentes critérios
propostos. Tal como se pode observar na tabela 27, 84,10% das referências pertencem à
categoria C3X. Conclui-se assim que a maior parte das referências são de baixo valor de
consumo e baixa criticidade logística. Em relação à criticidade operacional, tal como já foi
referido, todas as PS apresentam criticidade máxima por falta de dados viáveis. A classe mais
crítica, A1X, representa a classe respeitante às PS com elevados consumos, elevada criticidade
logística e operacional. Esta classe apresenta-se como a classe mais crítica e que melhor nível
de serviço e maior controlo exigem e, conta com apenas 66 referências, ou seja, 0,79% das
8310 referências analisadas.
65
Tabela 27 - Análise classes obtidas pela classificação multicritério proposta
5.2 Políticas de gestão de stocks
5.2.1 Metodologia de gestão de stocks proposta
Com a classificação multicritério e, consequentes decisões sobre os níveis de serviço
pretendidos para cada classe é possível a aplicação da política de gestão de stocks referida na
revisão da literatura para a determinação do stock de segurança e do ponto de
reaprovisionamento, tal como se observa nas expressões 14 e 15.
Contudo, alguns aspetos do consumo de PS, nomeadamente, o elevado intervalo entre
consumos de algumas referências, a inexistência de histórico, o reduzido tempo desde a
criação da peça em sistema, entre outros aspetos tornam inevitável a existência de muitos
Classes atuais nº referências % de referências
A1X 66 0,79%
A2X 29 0,35%
A3X 53 0,64%
A1Y 0 0,00%
A2Y 0 0,00%
A3Y 1 0,01%
A1Z 0 0,00%
A2Z 0 0,00%
A3Z 0 0,00%
B1X 203 2,44%
B2X 38 0,46%
B3X 376 4,52%
B1Y 0 0,00%
B2Y 0 0,00%
B3Y 0 0,00%
B1Z 0 0,00%
B2Z 0 0,00%
B3Z 0 0,00%
C1X 425 5,11%
C2X 130 1,56%
C3X 6989 84,10%
C1Y 0 0,00%
C2Y 0 0,00%
C3Y 0 0,00%
C1Z 0 0,00%
C2Z 0 0,00%
C3Z 0 0,00%
Total 8310 100%
66
casos especiais na determinação do ponto de reaprovisionamento. Assim, aplicaram-se as
regras presentes na tabela 28.
Tabela 28 - Casos especiais na determinação do ponto de reaprovisionamento
Casos especiais Sugestão
1º - Se o ponto de reaprovisionamento atual
é nulo.
- Manter o ponto de reaprovisionamento nulo
visto que se trata de PS que apenas se
encomenda quando necessário.
2º - Se pertence a uma classe multicritério de
PS que não faz sentido manter em stock.
- Apenas se encomenda quando necessário e na
quantidade necessária. Significa que não se
pretende manter as PS referentes a essa classe
em stock.
3º - Se a PS foi criada após 01/06/2018,
normalmente, destina-se a máquinas
referentes ao projeto “Pluto”.
- Devido à inexistência de um histórico viável
sobre o consumo de peças, taxa de utilização das
máquinas entre outras informações relevantes, a
decisão é de manter o ponto de
reaprovisionamento atual.
4º - Se a PS foi criada dentro do prazo de um
ano, ou seja, após 31/12/2017 e nunca foi
consumida.
- Embora se trate de peças slow movers, decidiu-
se manter o ponto de reaprovisionamento atual
devido ao desconhecimento da unidade por
consumo.
5º - Se a PS não foi consumida nos últimos
dois anos, isto é, desde o início de 2017,
mas a unidade de consumo é conhecida.
- Optou-se por aplicar uma política de stocks de
um por um com valor igual à unidade mínima de
consumo.
6º - Se a PS não foi consumida desde 2014 e,
consequentemente, desconhece-se a
unidade por consumo.
- Decidiu-se aplicar o ponto de
reaprovisionamento igual a um.
7º - Se a PS apresenta um lead time nulo
significa, na maioria dos casos a
inexistência de dados sobre o mesmo.
- Dessa forma, torna-se arriscado a aplicação da
política de stocks, decidindo-se manter o atual
ponto de reaprovisionamento. À data de
67
31/12/2018 existiam cerca de 3553 referências
com lead time nulo.
8º - Se a PS aplicando a política de stocks
proposta, isto é, consumo médio durante
o lead time acrescido de um stock
segurança apresentar um valor inferior à
sua unidade mínima de consumo.
- Aplica-se um ponto de reaprovisionamento
igual à unidade mínima de consumo.
9º - Se a PS apresenta um intervalo mínimo
entre consumos superior ao seu lead time
e sua variabilidade.
- Optou-se por aplicar uma política de stocks de
um por um com valor igual à unidade mínima de
consumo.
A determinação da quantidade económica de encomenda aproximada foi
impossibilitada pela falta de dados disponíveis para a determinação dos custos de
armazenagem e custos de encomenda. Contudo, para as PS consideradas como slow movers,
bem como aquelas que tendo sido criadas em sistema num prazo superior a dois anos
(período de análise dos consumos) apresentam uma frequência de consumo inferior a 20%,
definiu-se uma quantidade de encomenda igual à unidade mínima de consumo. Para os
restantes casos, a quantidade de encomenda manteve-se igual à atual, tratando-se de um
papel sob a responsabilidade do departamento de compras devido a diversas restrições
impostas pelos fornecedores, nomeadamente, exigência de lote mínimo de compra, entre
outras razões.
5.2.2 Exemplos de aplicação da metodologia de gestão de stocks proposta
De seguida apresenta-se uma breve análise crítica de alguns exemplos de aplicação da
metodologia de gestão de stocks proposta para algumas PS, tal como se pode observar na
tabela 29.
Tabela 29 - Exemplos de aplicação da metodologia de gestão de stocks proposta
Nº do Exemplo 1º 2º 3º 4º
Referência da PS E7400R307475 E74R1606142 E74R11074394 E74R1107356
68
Classe multicritério C3X C3X C3X A1X
Nível de serviço 50% 50% 50% 99%
Ponto reaprovisionamento
atual
56 4 12 4
Quantidade a encomendar
atual
15 2 12 5
Consumo total
(2017/2018)
1 0 2 7
Consumo médio
(2017/2018)
0,04 0,00 0,08 0,29
Desvio padrão do consumo
(2017/2018)
0,20 0,00 0,41 0,55
Consumo médio DDLT 0,00 0,00 0,01 0,15
Desvio padrão do consumo
DDLT
0,00 0,00 0,17 0,39
Risco de quebra (P*[DDLT]) 50% 50% 50% 1%
Fator de segurança (Z) 0,00 0,00 0,00 2,33
Unidade mínima de
consumo (2017 a 2018 e,
na falta de consumos
nesse período considerou-
se a unidade de consumo
de 2014 a 2018)
1
0
2
1
Unidade média de
consumo (2017 a 2018 e,
na falta de consumos
nesse período considerou-
se a unidade de consumo
de 2014 a 2018)
1
0
2
1
69
Data de criação 12/12/2012 01/02/2018 04/04/2018 22/05/2017
Tempo desde a criação até
à data da análise (meses)
72,66 10,95 8,91 19,33
Lead time (em meses) 0 1,87 0,17 0,5
Desvio de lead time (em
meses)
0 0,56 0,05 0,15
Intervalo mínimo entre
consumos (em meses)
24 10,95 2,24 0,63
Valor em stock 782€ 5.164€ 3.520€ 3.210€
Quantidade em stock 56 4 22 6
Valor unitário em stock 13,97€ 1.291€ 160€ 535€
Regra 7º 4º 9º Nenhuma
Ponto de
reaprovisionamento
proposto
Manter
Manter
Unidade
mínima de
consumo=2
2
Frequência de consumo 4,17% 0% 11,22% 31,04%
Quantidade de encomenda
proposta
1 Manter Manter Manter
No primeiro exemplo referente à referência E7400R307475 verifica-se que devido à
inexistência de dados sobre o lead time aplicou-se a sétima regra referente à primeira coluna
na tabela 28 da metodologia proposta e, portanto, manteve-se o ponto de
reaprovisionamento de 56 unidades. Esta referência apenas foi consumida uma vez desde
2017, concluindo-se de forma visível o desperdício monetário e de espaço promovido pela
impossibilidade de aplicação da metodologia proposta por falta de dados.
No segundo exemplo a referência E74R1606142 apresentando um intervalo mínimo
entre consumos superior à soma do seu lead time com o desvio lead time, o ponto de
reaprovisionamento seria igual à unidade mínima de consumo. Contudo, a PS foi criada no
70
último ano e nunca foi consumida até à data de análise, pelo que foi decidido manter o atual
ponto de reaprovisionamento de 4 unidades por desconhecimento da unidade de consumo
(quarta regra da primeira coluna da tabela 28).
No terceiro exemplo a referência E74R11074394 apresenta um ponto de
reaprovisionamento atual de 12 unidades. Contudo, a PS em questão apresenta um intervalo
mínimo entre consumos superior à soma do seu lead time com o desvio lead time. De acordo
com a nona regra da primeira coluna da tabela 28 o ponto de reaprovisionamento sugerido é
igual à unidade mínima de consumo, neste caso de 2 unidades.
No quarto exemplo a referência E74R1107356 apresenta um ponto de
reaprovisionamento atual de 4 unidades. Neste caso, não se aplica nenhuma das regras da
primeira coluna da tabela 28 e, portanto, aplicou-se a política de stocks proposta que resultou
num ponto de reaprovisionamento de 2 unidades.
Por último, em relação às quantidades de encomenda apenas a E7400R307475
apresenta uma frequência de consumo inferior a 20% e um período de tempo desde a sua
criação superior a dois anos. Esta referência apresenta uma quantidade de encomenda atual
de 15 unidades e, de acordo com a metodologia propõem-se para este caso unidade mínima
de consumo, sendo de 1 unidade neste caso.
Em suma, verifica-se que a inexistência de dados aumenta o nível de incerteza e
necessidade de maior proteção contra incertezas, bem como, aumenta o nível de desperdícios
com stocks e espaço.
71
6. PROPOSTAS DE MELHORIA
No presente capítulo são referidas eventuais medidas propostas para a melhoria da
GS de PS. Para a aplicação da metodologia proposta e com o objetivo de melhoria na obtenção
de resultados é de extrema utilidade executar algumas medidas que se apresentam de
seguida.
A medida mais relevante e impactante para a redução de incertezas, riscos e,
consequente, redução do valor em stocks de PS é a existência e constante atualização dos
dados da estrutura organizativa do módulo PM do SAP ERP, isto é, informações sobre as PS
associadas a cada máquina e as máquinas associadas a cada linha de produção. O
conhecimento das máquinas a que se destina cada PS produz uma menor incerteza e,
portanto, reduz a quantidade necessária a manter em stock de segurança para fazer face a
imprevistos, bem como, evitar compras em quantidades excessivas de PS quase obsoletas.
Esta medida permitirá obter uma redução acentuada do valor de stocks, bem como a melhoria
do controlo da GS de PS, visto que permite melhorar a execução de algumas tarefas, tais
como:
- Melhoria da definição e ajustamento dos pontos de reaprovisionamento e
quantidades de encomenda visto que permitirá alinhar e sincronizar a GS de PS à atividade
produtiva, isto é, seguindo a evolução das taxas de utilização das máquinas associadas às PS;
- Deteção massiva dos obsoletos, isto é, PS que se destinam a máquinas já inutilizadas
na fábrica;
- Deteção das PS específicas;
- Criação de KPI por centro de custo fiáveis.
A inexistência de dados sobre o lead time de 3533 referências de PS impossibilita a
aplicação da metodologia proposta para o cálculo do ponto de reaprovisionamento dessas PS.
Tratando-se de cerca de 42,52% das 8310 referências analisadas, a existência destes dados
poderá criar um forte impacto na redução do valor de stocks. Assim, outra medida que poderá
também ter um forte impacto na redução do valor investido em stocks é o pedido de
informações sobre o lead time aos respetivos fornecedores.
72
A inexistência de dados que permitam a determinação dos custos da GS,
nomeadamente, o custo de armazenagem e custo de encomenda impossibilita a
determinação aproximada da QEE. A obtenção destes dados e, posterior determinação dos
custos da GS e QEE aproximada permitiria a redução de custos com stocks. Contudo, existe a
necessidade de ter em atenção as restrições com os requisitos dos fornecedores, entre outros.
As PS´s referentes ao projeto “pluto” são eventualmente recentes e, portanto, não
existe histórico do consumo de PS na empresa. Contudo, tratam-se de máquinas transferidas
das fábricas de Alemanha e Hungria da BorgWarner Inc.. Assim, através da comunicação com
os responsáveis pela GS´s de PS dessas fábricas poderá ser possível a obtenção de dados sobre
o histórico das PS.
Existem outras medidas que promovem melhorias de eficiência e eficácia na gestão de
PS que permitirão a redução de problemas, redundâncias e atividades desnecessárias, tais
como:
- O desenvolvimento de uma árvore por família de produtos que permita organizar as
PS de forma adequada, detetar redundâncias e evitar a criação em sistema de PS repetidas.
Esta medida permite reduzir excessos de stock, visto que diversas vezes criam-se PS em
sistema já criadas, porém com designações diferentes. Isto ocorre pelo facto de diferentes
técnicos de manutenção designarem diferentes nomes às PS.
- Criação de alertas no sistema quando o nível de stock atinge o seu ponto de
reaprovisionamento. Atualmente, os funcionários do armazém de PS sempre existe uma saída
de material tem de verificar em sistema se o nível de stock atingiu o seu ponto de
reaprovisionamento. Embora se trate de processo rápido e intuitivo, repete-se a cada saída
de material e, portanto, acaba por somar um tempo considerável a efetuar essa tarefa e
prejudicar o nível de serviço de atendimento aos técnicos de manutenção. Assim, esta medida
permitirá anular uma tarefa redundante, efetuar um atendimento mais rápido e libertar
tempo para outras atividades essencial no armazém de PS.
73
7. CONCLUSÕES E TRABALHO FUTURO
A GS de PS tem vindo a representar um aspeto cada vez mais determinante para o
sucesso das organizações industriais visto que a crescente dinâmica dos mercados aliado às
crescentes expetativas e necessidades dos clientes, têm promovido uma tendência de
encurtamento dos ciclos de vida dos produtos. Este encurtamento do ciclo de vida exige às
empresas uma maior eficiência e eficácia na execução operacional das mudanças estratégicas
e do portfólio dos seus produtos. Estas mudanças muitas vezes exigem a modificação nas
linhas de produção com a introdução ou alteração de máquinas para a produção dos novos
produtos. Por vezes, estas alterações tornam desnecessária a permanência de algumas PS em
stock em detrimento da necessidade de aquisição de outras.
Desta forma, é rapidamente percetível que a eficiente e eficaz GS de PS envolve a
constante atualização dos dados sobre a estrutura organizativa das máquinas nas diferentes
linhas de produção e respetivas PS associadas. A inexistência de atualização e fiabilidade dos
dados aumenta a incerteza dos consumos de PS e, por sua vez torna mais arriscado a
determinação dos pontos de reaprovisionamento e quantidades por encomenda não
permitindo a obtenção na eficiência de custos e nível de serviço. Por outro lado,
impossibilitam a determinação com credibilidade dos obsoletos de forma massiva, as taxas de
utilização das máquinas associadas a cada PS, entre outros aspetos relevantes que
permitiriam obter melhores resultados com a aplicação da metodologia proposta no projeto
de estágio.
Um dos fatores de sucesso de qualquer organização industrial consiste então na
capacidade de execução das mudanças estratégicas de forma eficiente, eficaz e ao menor
custo económico. A GS de PS, normalmente, é responsável por um elevado investimento em
stocks para fazer face à incerteza de eventuais avarias, disponibilização imediata da PS e evitar
elevados prejuízos pela falta das mesmas em stock. Estes motivos tornam essencial a sua
gestão eficiente, sendo relevante o contante ajustamento dos pontos de reaprovisionamento
e quantidades a encomendar às mudanças estratégicas e operacionais. Assim, alguns aspetos
que poderão ser bastante úteis para a GS de PS são os seguintes: evolução da procura e
produção dos produtos finais, bem como, das taxas de utilização das máquinas correspondes
ao roteiro dos mesmos, e PS associadas às diferentes máquinas, entre outros. O alinhamento
74
da GS de PS a estes aspetos permite evitar o investimento excessivo em stocks, evitar a
existência de peças obsoletas em stock, reduzir riscos de rutura de stock e consequentes
prejuízos com paragens produtivas, bem como disponibilizar capital para aproveitamento de
outras oportunidades de investimento que poderão acrescentar valor para os acionistas.
A crescente exigência e necessidade das organizações industriais pela procura
constante por melhorias na eficiência e eficácia de execução das mudanças estratégicas torna
essencial para o sucesso a longo prazo o alinhamento de todos objetivos, processos e planos
de ações da GS de PS ao planeamento estratégico e operacional da empresa. Desta forma,
poderá ser possível executar mais rápida e eficientemente a estratégia, reduzindo as
incertezas das necessidades de PS e, assim, reduzir custos e melhorar o nível de serviço. É
portanto, largamente vantajoso ter todos os processos integrados, alinhados e sincronizados
de forma a ser possível que todos sigam o rumo da estratégia e suas mudanças de forma
eficiente e eficaz.
Como principais limitações do projeto de estágio foi a falta de dados e/ou a atualização
dos existentes, nomeadamente, lead times, da estrutura organizativa (máquinas por linha e
peças por máquina), pontos de reaprovisionamento e quantidades a encomendar. Estas
limitações gera dificuldades na realização de algumas tarefas com credibilidade e/ou alcançar
melhores resultados. Além disso, existem restrições nas compras desconhecidas, isto é, sem
dados sobre lote mínimo de compra exigido pelo fornecedor, lote mínimo exigido de compra
para ter portes incluídos entre outras restrições. Esta impossibilidade de calcular a quantidade
económica de encomenda impede a anulação de alguns dos desperdícios existentes, bem
como reduzir custos com stocks.
Com este projeto, tendo em conta as restrições referidas é possível auferir de uma
redução do valor em stock de forma progressiva de 412.595,71€, essencialmente através da
aplicação de duas medidas.
Em primeiro lugar, a existência de 1635 referências sem qualquer consumo desde
2014 e criadas antes de 2014, responsáveis por 262.418,18€ do valor em stock a 31 de
dezembro de 2018 correspondem a uma fatia considerável do valor total em stock, cerca de
14,66% e 15,70% do valor em stock de apenas PS, isto é, excluindo os consumíveis. Uma
medida seria então, a redução de stocks destas PS. Assim, caso a empresa decida manter em
75
stock apenas uma unidade de cada referência, o valor em stock destas peças desceria para
141.471,31€ o que corresponderia a uma descida de 120.946,87€. Porém, tratando-se na sua
maioria de peças específicas, a sua venda é extremamente difícil sendo esperado que não se
obtenha qualquer valor com a retirada das mesmas a não ser o valor de as sucatear e o ganho
de espaço para armazenamento de outras PS.
Em segundo lugar foi analisado o impacto resultante da outra medida, a aplicação da
metodologia proposta para ajustamento dos pontos de reaprovisionamento e quantidade de
encomenda. Para tal, no caso dos pontos de reaprovisionamento recorreu-se à determinação
do valor em stock se todas as referências se encontrassem com quantidade em stock igual ao
ponto de reaprovisionamento atual versus sugerido pela metodologia proposta. O impacto foi
de 157.432,59€ em relação aos pontos de reaprovisionamento atuais. Porém, destaca-se que
o impacto poderia ser bem mais acentuado se existissem dados disponíveis sobre a criticidade
das peças, a taxa de utilização das máquinas, bem como o lead time das 3533 referências em
falta. Quanto à quantidade de encomenda, apenas aplicada às PS slow movers e aquelas com
frequência menor a 20% e criadas há mais de dois anos aplicou-se como quantidade de
encomenda igual à unidade mínima de consumo gerando assim, um impacto de 134.216,25€.
O impacto deste ajustamento do ponto de reaprovisionamento e quantidade de encomenda
é de 291.648,84€, o que representa uma redução de cerca de 14,63% em relação aos pontos
de reaprovisionamento atuais.
Como trabalho futuro na empresa poderá ser investigada a possível aplicação de uma
política de GS de revisão periódica para as PS de consumo mais lento, nomeadamente, os slow
movers. Também deverá ser investigado metodologias de previsão da procura, ou em
alternativa, tal como referido por Christopher (2005), procurar melhores maneiras de reagir
às variações da procura. Um aspeto que poderá melhorar a capacidade de reação às variações
da procura consiste na sincronização, alinhamento e integração de todos processos e planos
de ação da GS de PS ao planeamento estratégico e operacional para que a execução das
mudanças estratégicas seja realizada de forma eficaz e eficiente. Outro aspeto a ser
investigado e que poderá gerar melhorias significativas na redução de custos é a questão da
quantidade a encomendar.
76
Por fim, poderão ser investigados mecanismos de integração de informações da
manutenção com a logística, principalmente, em aspetos da manutenção preventiva. Com o
planeamento de PS e/ou consumíveis para a realização das intervenções de manutenção
preventiva é possível que os funcionários de logística verifiquem atempadamente a
disponibilidade das peças em stock, efetuar encomendas em caso de não ter stock suficiente,
bem como preparar atempadamente o material para efetuar as intervenções de manutenção,
melhorando assim o nível de serviço e reduzindo a probabilidade de ruturas de stock.
77
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80
ANEXO I – TABELAS E GRÁFICOS
Tabelas com os totais mensais e anuais das vendas da empresa e, valor em stock,
compras, receções e consumos de peças sobresselentes para o ano de 2017, 2018 e
início de 2019.
81
Tabela com os dados dos valores em stock de peças sobresselentes mensais para os
anos de 2017,2018 e início de 2019
Tabela com os dados dos consumos de peças sobresselentes mensais para os anos de
2017,2018 e início de 2019
Consumo
spares
jan-18 jan-18 159.771 €
fev-18 fev-18 177.219 €
mar-18 mar-18 162.703 €
abr-18 abr-18 142.052 €
mai-18 mai-18 170.660 €
jun-18 jun-18 136.743 €
jul-18 jul-18 115.048 €
ago-18 ago-18 93.742 €
set-18 set-18 130.961 €
out-18 out-18 107.668 €
nov-18 nov-18 144.105 €
dez-18 dez-18 80.747 €
1.621.418 €
139.397 €
Total
Média
2018
Valor em stock
de spares
Valor stock
sem PLUTO
Valor stock
PLUTO
jan-19 jan-19 1.821.952 € 1.694.801,41 € 127.150,19 €
fev-19 fev-19 1.892.956 € 1.764.070,19 € 128.885,50 €
mar-19 mar-19 2.011.101 € 1.876.539,86 € 134.561,43 €
abr-19 abr-19 0 € 0,00 € 0,00 €
mai-19 mai-19 0 € 0,00 € 0,00 €
jun-19 jun-19 0 € 0,00 € 0,00 €
jul-19 jul-19 0 € 0,00 € 0,00 €
ago-19 ago-19 0 € 0,00 € 0,00 €
set-19 set-19 0 € 0,00 € 0,00 €
out-19 out-19 0 € 0,00 € 0,00 €
nov-19 nov-19 0 € 0,00 € 0,00 €
dez-19 dez-19 0 € 0,00 € 0,00 €
2019Valor em stock
de spares
Valor stock
sem PLUTO
Valor stock
PLUTO
jan-18 jan-18 1.322.441 € 1.322.160,29 € 280,76 €
fev-18 fev-18 1.342.377 € 1.342.070,89 € 305,90 €
mar-18 mar-18 1.331.640 € 1.331.306,19 € 333,59 €
abr-18 abr-18 1.434.302 € 1.433.974,11 € 328,33 €
mai-18 mai-18 1.470.140 € 1.469.827,36 € 312,57 €
jun-18 jun-18 1.518.371 € 1.517.692,25 € 678,68 €
jul-18 jul-18 1.556.019 € 1.553.612,62 € 2.406,01 €
ago-18 ago-18 1.593.292 € 1.550.156,35 € 43.135,60 €
set-18 set-18 1.634.605 € 1.585.741,72 € 48.862,88 €
out-18 out-18 1.715.113 € 1.652.919,04 € 62.193,80 €
nov-18 nov-18 1.735.549 € 1.669.803,94 € 65.744,79 €
dez-18 dez-18 1.790.154 € 1.698.510,85 € 91.642,74 €
2018
Valor em stock
de spares
Valor stock
sem PLUTO
Valor stock
PLUTO
jan-17 jan-17 887.505 € 887.251,91 € 253,16 €
fev-17 fev-17 926.131 € 925.881,48 € 249,13 €
mar-17 mar-17 998.582 € 998.335,54 € 246,38 €
abr-17 abr-17 1.080.417 € 1.080.129,14 € 287,49 €
mai-17 mai-17 1.099.462 € 1.099.227,59 € 234,24 €
jun-17 jun-17 1.118.930 € 1.118.766,28 € 163,32 €
jul-17 jul-17 1.183.553 € 1.183.263,03 € 289,78 €
ago-17 ago-17 1.172.818 € 1.172.518,19 € 299,90 €
set-17 set-17 1.149.274 € 1.149.012,76 € 260,79 €
out-17 out-17 1.185.032 € 1.184.746,91 € 285,23 €
nov-17 nov-17 1.305.880 € 1.305.581,33 € 299,06 €
dez-17 dez-17 1.298.987 € 1.298.686,52 € 300,26 €
2017
Consumo
spares
jan-19 jan-19 147.745 €
fev-19 fev-19 129.892 €
mar-19 mar-19 131.321 €
abr-19 abr-19 0 €
mai-19 mai-19 0 €
jun-19 jun-19 0 €
jul-19 jul-19 0 €
ago-19 ago-19 0 €
set-19 set-19 0 €
out-19 out-19 0 €
nov-19 nov-19 0 €
dez-19 dez-19 0 €
408.958 €
0 €Média
2019
Total
Consumo
spares
jan-17 jan-17 128.490 €
fev-17 fev-17 98.242 €
mar-17 mar-17 140.169 €
abr-17 abr-17 105.002 €
mai-17 mai-17 133.453 €
jun-17 jun-17 124.660 €
jul-17 jul-17 123.415 €
ago-17 ago-17 141.103 €
set-17 set-17 128.846 €
out-17 out-17 150.568 €
nov-17 nov-17 144.923 €
dez-17 dez-17 160.187 €
1.579.060 €
131.150 €
2017
Total
Média
82
Tabela com os dados das receções de peças sobresselentes mensais para os anos de
2017,2018 e início de 2019
Tabela com os dados de compras de peças sobresselentes mensais para os anos de
2017,2018 e início de 2019
Compras spares Compras sem PLUTO Compras PLUTO
jan-19 jan-19 94.895 € 70.786,81 € 24.108,34 €
fev-19 fev-19 2.562 € 2.561,76 € 0,00 €
mar-19 mar-19 0 € 0,00 € 0,00 €
abr-19 abr-19 0 € 0,00 € 0,00 €
mai-19 mai-19 0 € 0,00 € 0,00 €
jun-19 jun-19 0 € 0,00 € 0,00 €
jul-19 jul-19 0 € 0,00 € 0,00 €
ago-19 ago-19 0 € 0,00 € 0,00 €
set-19 set-19 0 € 0,00 € 0,00 €
out-19 out-19 0 € 0,00 € 0,00 €
nov-19 nov-19 0 € 0,00 € 0,00 €
dez-19 dez-19 0 € 0,00 € 0,00 €
97.457 € 73.349 € 24.108 €
0 € 0 € 0 €Média
2019
Total
Compras spares Compras sem PLUTO Compras PLUTO
jan-18 jan-18 137.086 € 137.086,36 € 0,00 €
fev-18 fev-18 211.854 € 211.854,19 € 0,00 €
mar-18 mar-18 235.777 € 235.776,92 € 0,00 €
abr-18 abr-18 196.154 € 196.153,53 € 0,00 €
mai-18 mai-18 151.256 € 151.255,64 € 0,00 €
jun-18 jun-18 115.537 € 111.292,49 € 4.244,33 €
jul-18 jul-18 230.866 € 198.303,02 € 32.563,47 €
ago-18 ago-18 116.209 € 106.232,23 € 9.977,01 €
set-18 set-18 189.209 € 178.974,67 € 10.233,93 €
out-18 out-18 352.333 € 324.795,86 € 27.536,70 €
nov-18 nov-18 162.242 € 137.926,06 € 24.315,92 €
dez-18 dez-18 136.507 € 97.055,06 € 39.452,32 €
2.235.030 € 2.086.706 € 148.324 €
175.725 € 165.115 € 7.111 €
2018
Total
Média
Compras spares Compras sem PLUTO Compras PLUTO
jan-17 jan-17 129.776 € 129.776,32 € 0,00 €
fev-17 fev-17 240.834 € 240.834,37 € 0,00 €
mar-17 mar-17 164.055 € 164.055,21 € 0,00 €
abr-17 abr-17 83.531 € 83.530,63 € 0,00 €
mai-17 mai-17 292.650 € 292.649,84 € 0,00 €
jun-17 jun-17 149.239 € 149.239,18 € 0,00 €
jul-17 jul-17 150.290 € 150.290,21 € 0,00 €
ago-17 ago-17 113.573 € 113.573,36 € 0,00 €
set-17 set-17 215.800 € 215.799,69 € 0,00 €
out-17 out-17 213.361 € 213.361,49 € 0,00 €
nov-17 nov-17 246.109 € 246.108,78 € 0,00 €
dez-17 dez-17 165.414 € 165.413,75 € 0,00 €
2.164.633 € 2.164.633 € 0 €
164.734 € 164.734 € 0 €
2017
Total
Média
Receções
spares
jan-19 jan-19 189.114 €
fev-19 fev-19 104.999 €
mar-19 mar-19 149.114 €
abr-19 abr-19 0 €
mai-19 mai-19 0 €
jun-19 jun-19 0 €
jul-19 jul-19 0 €
ago-19 ago-19 0 €
set-19 set-19 0 €
out-19 out-19 0 €
nov-19 nov-19 0 €
dez-19 dez-19 0 €
443.227 €
0 €Média
2019
Total
Receções
spares
jan-17 jan-17 113.882 €
fev-17 fev-17 120.543 €
mar-17 mar-17 205.498 €
abr-17 abr-17 129.674 €
mai-17 mai-17 133.621 €
jun-17 jun-17 140.618 €
jul-17 jul-17 231.298 €
ago-17 ago-17 115.586 €
set-17 set-17 114.061 €
out-17 out-17 164.108 €
nov-17 nov-17 189.124 €
dez-17 dez-17 111.923 €
1.769.936 €
131.647 €
2017
Total
Média
Receções
spares
jan-18 jan-18 144.856 €
fev-18 fev-18 166.421 €
mar-18 mar-18 171.892 €
abr-18 abr-18 190.890 €
mai-18 mai-18 188.554 €
jun-18 jun-18 563.023 €
jul-18 jul-18 157.936 €
ago-18 ago-18 179.781 €
set-18 set-18 190.839 €
out-18 out-18 187.096 €
nov-18 nov-18 161.501 €
dez-18 dez-18 135.013 €
2.437.802 €
175.836 €
2018
Total
Média
83
Gráficos com as relações entre os dados analisados.
Tabela com dados do valor em stock de peças sobresselentes anual por área de
negócio para o ano de 2017. 2018 e início de 2019.
Gráficos do valor em stock de peças sobresselentes anual por área de negócio para o
ano de 2017 e 2018.
2017 2018 2019
C Coolers 27.859,63 € 121.889,52 € 0,00 €
E Eletrónicos 13.885,86 € 45.605,81 € 0,00 €
O Outros 32.420,67 € 31.945,97 € 0,00 €
Y Capacitários 251.153,79 € 426.610,86 € 0,00 €
T Tubos 58.955,43 € 107.582,33 € 0,00 €
V Válvulas 2.124,41 € 102.428,66 € 0,00 €
Z Gerais 572.786,82 € 634.278,05 € 0,00 €
84
Tabela com dados das compras de peças sobresselentes anual por área de negócio
para o ano de 2017, 2018 e início de 2019.
Gráficos das compras de peças sobresselentes anual por área de negócio???? para o
ano de 2017 e 2018.
Tabela com dados dos consumos de peças sobresselentes anual por área de negócio
para o ano de 2017, 2018 e início de 2019.
2017 2018 2019
C Coolers 347.166,45 € 492.583,64 € 23.344,12 €
E Eletrónicos 80.056,30 € 148.868,40 € 3.944,79 €
O Outros 233.440,72 € 162.798,50 € 6.345,91 €
Y Capacitários 578.529,26 € 631.603,32 € 9.142,01 €
T Tubos 249.948,98 € 268.232,80 € 13.159,41 €
V Válvulas 6.900,00 € 160.517,02 € 25.540,64 €
Z Gerais 217.433,00 € 110.495,45 € 9.831,33 €
2017 2018 2019
C Coolers 59.106,32 € 170.157,56 € 12.519,35 €
E Eletrónicos 23.079,01 € 152.444,87 € 21.859,39 €
O Outros 41.158,31 € 25.604,21 € 1.650,89 €
Y Capacitários 653.446,43 € 743.801,55 € 41.671,05 €
T Tubos 121.224,61 € 438.702,88 € 45.461,12 €
V Válvulas 822,85 € 16.433,64 € 5.599,05 €
Z Gerais 639.936,79 € 37.410,57 € 13.750,04 €
85
Gráfico dos consumos de peças sobresselentes anual por área de negócio para o ano
de 2017 e 2018.
Tabela com dados dos consumos de peças sobresselentes anuais por referência
01-01-2015 01-01-2016 01-01-2017 01-01-2018 01-01-2019
Descrição 31-12-2015 31-12-2016 31-12-2017 31-12-2018 31-12-2019
E7400R307846 0 € 828 € 184 € 0 € 1.840 €
E74R2201670 0 € 0 € 1.349 € 0 € 0 €
E74R1606142 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
E74R1606144 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
E7400R310560 8.467 € 13.709 € 8.366 € 3.732 € 0 €
86
ANEXO II – TABELAS E GRÁFICOS POR CENTRO DE CUSTO
Tabela com dados do valor em stock de peças sobresselentes anual por centro de
custo (linha de produção)
31-12-2017 31-12-2018 31-12-2019
7C01 1.743 € 2.271 € 0 €
7C02 2.519 € 10.022 € 0 €
7C03 2.754 € 4.902 € 0 €
7C04 3.610 € 15.235 € 0 €
7C05 568 € 1.808 € 0 €
7C06 7.278 € 31.792 € 0 €
7C07 2.436 € 2.431 € 0 €
7C08 4.441 € 5.615 € 0 €
7C09 1.764 € 2.496 € 0 €
7C10 38 € 34 € 0 €
7C11 289 € 44.975 € 0 €
7C12 419 € 309 € 0 €
7C13 0 € 0 € 0 €
7E01 1.458 € 3.666 € 0 €
7E02 590 € 2.550 € 0 €
7E03 2.082 € 3.501 € 0 €
7E04 2.325 € 3.937 € 0 €
7E05 904 € 12.715 € 0 €
7E06 6.303 € 13.543 € 0 €
7E07 224 € 5.694 € 0 €
7O01 10.485 € 9.588 € 0 €
7O02 3.235 € 3.162 € 0 €
7O03 1.085 € 1.518 € 0 €
7O04 17.615 € 17.678 € 0 €
7RO6 0 € 0 € 0 €
7T01 12.394 € 20.922 € 0 €
7T02 4.923 € 12.723 € 0 €
7T03 9.492 € 14.854 € 0 €
7T04 15.371 € 27.846 € 0 €
7T05 1.531 € 3.518 € 0 €
7T06 3.461 € 3.150 € 0 €
7T07 151 € 239 € 0 €
7T08 3.065 € 8.928 € 0 €
7T09 356 € 696 € 0 €
7T10 4.658 € 5.037 € 0 €
7T11 3.554 € 6.522 € 0 €
7T12 0 € 3.146 € 0 €
7V01 301 € 354 € 0 €
7V02 1.523 € 10.432 € 0 €
7V03 137 € 24.541 € 0 €
7V04 163 € 53.667 € 0 €
7V05 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 10.964 € 0 €
7V07 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 2.472 € 0 €
7Y01 97.875 € 58.577 € 0 €
7Y02 94.574 € 180.555 € 0 €
7Y03 38.304 € 40.674 € 0 €
7Y04 7.668 € 121.648 € 0 €
7Y05 10.558 € 18.369 € 0 €
7Y06 26 € 122 € 0 €
7Y07 299 € 3.748 € 0 €
7Y08 1.849 € 2.918 € 0 €
7Z01 0 € 0 € 0 €
7Z02 0 € 0 € 0 €
7Z04 0 € 0 € 0 €
7Z05 50 € 1.692 € 0 €
7Z11 8.234 € 24.174 € 0 €
7Z13 11.525 € 11.383 € 0 €
7Z16 48 € 48 € 0 €
7Z18 163.374 € 182.338 € 0 €
7Z19 273.412 € 293.256 € 0 €
7Z20 54.935 € 57.102 € 0 €
7Z21 61.168 € 63.842 € 0 €
7Z22 41 € 442 € 0 €
Total com info linha 959.187 € 1.470.341 € 0 €
Total 1.298.987 € 1.790.154 € 0 €
Sem linha 339.800 € 319.812 € 0 €
87
Gráficos do valor em stock de peças sobresselentes anual por centro de custo (linha
de produção) de 2017 e 2018
88
Tabelas com dados do valor em stock de peças sobresselentes mensal por centro de
custo (linha de produção) para os anos de 2017, 2018 e início de 2019. 01-01-2017 01-02-2017 01-03-2017 01-04-2017 01-05-2017 01-06-2017 01-07-2017 01-08-2017 01-09-2017 01-10-2017 01-11-2017 01-12-2017
31-01-2017 28-02-2017 31-03-2017 30-04-2017 31-05-2017 30-06-2017 31-07-2017 31-08-2017 30-09-2017 31-10-2017 30-11-2017 31-12-2017
7C01 109 € 109 € 254 € 254 € 274 € 554 € 554 € 554 € 475 € 668 € 988 € 1.743 €
7C02 1.479 € 1.483 € 1.466 € 1.378 € 1.516 € 1.448 € 1.508 € 1.975 € 1.811 € 2.300 € 2.244 € 2.519 €
7C03 1.183 € 1.316 € 1.316 € 1.316 € 1.302 € 1.302 € 1.302 € 1.247 € 894 € 2.809 € 2.728 € 2.754 €
7C04 1.736 € 2.165 € 2.147 € 2.178 € 2.176 € 2.169 € 2.165 € 2.163 € 2.162 € 2.211 € 2.207 € 3.610 €
7C05 166 € 166 € 636 € 636 € 636 € 596 € 596 € 596 € 596 € 626 € 636 € 568 €
7C06 2.967 € 1.945 € 6.662 € 4.431 € 4.164 € 7.576 € 4.813 € 6.237 € 3.253 € 5.990 € 5.235 € 7.278 €
7C07 3.095 € 3.046 € 3.026 € 3.026 € 3.026 € 3.026 € 3.026 € 2.976 € 2.777 € 2.777 € 2.777 € 2.436 €
7C08 3.752 € 4.410 € 4.454 € 4.531 € 4.510 € 4.273 € 4.367 € 4.253 € 4.426 € 4.609 € 4.676 € 4.441 €
7C09 375 € 371 € 366 € 361 € 357 € 357 € 353 € 348 € 348 € 344 € 1.803 € 1.764 €
7C10 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 38 € 38 €
7C11 331 € 331 € 331 € 331 € 331 € 331 € 331 € 331 € 274 € 274 € 274 € 289 €
7C12 309 € 301 € 251 € 301 € 301 € 251 € 301 € 251 € 251 € 301 € 222 € 419 €
7C13 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7E01 270 € 301 € 296 € 274 € 358 € 1.399 € 1.395 € 1.374 € 1.373 € 1.373 € 1.582 € 1.458 €
7E02 498 € 498 € 498 € 789 € 887 € 887 € 887 € 1.049 € 1.048 € 1.048 € 698 € 590 €
7E03 2.183 € 2.147 € 2.202 € 2.147 € 2.189 € 2.164 € 2.242 € 2.152 € 2.102 € 2.144 € 2.067 € 2.082 €
7E04 574 € 573 € 573 € 711 € 711 € 711 € 711 € 1.402 € 1.402 € 1.990 € 1.985 € 2.325 €
7E05 5.928 € 5.795 € 5.780 € 5.780 € 5.647 € 5.913 € 6.419 € 5.981 € 5.952 € 6.114 € 870 € 904 €
7E06 3.517 € 3.520 € 6.258 € 6.258 € 6.228 € 7.244 € 7.244 € 7.224 € 6.288 € 6.294 € 6.296 € 6.303 €
7E07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 214 € 214 € 224 €
7O01 9.978 € 10.170 € 9.948 € 10.005 € 10.075 € 9.870 € 9.978 € 9.837 € 9.761 € 7.747 € 8.566 € 10.485 €
7O02 5.575 € 5.574 € 5.347 € 5.347 € 5.016 € 4.789 € 4.633 € 4.633 € 4.611 € 3.930 € 3.252 € 3.235 €
7O03 1.055 € 1.385 € 1.385 € 1.385 € 1.240 € 1.240 € 1.330 € 1.330 € 1.430 € 1.357 € 961 € 1.085 €
7O04 12.512 € 13.980 € 14.876 € 14.497 € 14.330 € 14.582 € 15.799 € 15.680 € 15.786 € 15.261 € 15.905 € 17.615 €
7RO6 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T01 10.974 € 10.833 € 9.816 € 14.670 € 14.165 € 13.760 € 14.762 € 14.654 € 14.629 € 14.831 € 13.634 € 12.394 €
7T02 5.332 € 5.342 € 5.428 € 5.428 € 5.134 € 5.616 € 5.061 € 5.056 € 5.061 € 4.706 € 4.817 € 4.923 €
7T03 4.241 € 7.447 € 9.389 € 9.830 € 10.325 € 11.414 € 11.184 € 11.158 € 11.122 € 10.724 € 9.485 € 9.492 €
7T04 8.847 € 8.855 € 10.115 € 13.129 € 13.364 € 10.381 € 11.576 € 11.642 € 13.268 € 12.077 € 14.239 € 15.371 €
7T05 1.112 € 1.096 € 1.093 € 1.087 € 1.117 € 887 € 1.136 € 1.124 € 1.102 € 1.135 € 1.515 € 1.531 €
7T06 3.649 € 3.665 € 3.614 € 3.576 € 3.576 € 3.576 € 3.570 € 3.570 € 3.523 € 3.570 € 3.470 € 3.461 €
7T07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 116 € 116 € 151 € 151 € 151 €
7T08 3.602 € 3.548 € 3.400 € 3.209 € 3.152 € 3.048 € 3.100 € 3.140 € 3.189 € 3.129 € 3.011 € 3.065 €
7T09 112 € 56 € 56 € 56 € 56 € 56 € 176 € 176 € 176 € 176 € 356 € 356 €
7T10 511 € 773 € 805 € 1.284 € 609 € 666 € 1.036 € 655 € 368 € 657 € 2.835 € 4.658 €
7T11 7.279 € 6.701 € 4.880 € 3.037 € 4.557 € 3.682 € 3.108 € 6.647 € 5.297 € 6.738 € 5.130 € 3.554 €
7T12 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V01 235 € 195 € 502 € 395 € 355 € 294 € 294 € 294 € 301 € 301 € 301 € 301 €
7V02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2.189 € 2.189 € 1.903 € 1.523 €
7V03 66 € 67 € 78 € 140 € 107 € 116 € 101 € 116 € 95 € 115 € 137 € 137 €
7V04 187 € 182 € 168 € 148 € 128 € 47 € 189 € 184 € 166 € 170 € 162 € 163 €
7V05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Y01 53.373 € 56.024 € 77.153 € 121.421 € 122.962 € 121.362 € 127.644 € 54.373 € 50.130 € 53.163 € 153.524 € 97.875 €
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7E05 12.421 € 9.005 € 12.502 €
7E06 10.870 € 12.732 € 16.114 €
7E07 8.027 € 8.362 € 6.487 €
7O01 9.331 € 8.680 € 8.345 €
7O02 3.162 € 2.927 € 3.153 €
7O03 1.484 € 1.435 € 1.362 €
7O04 17.877 € 17.436 € 15.461 €
7RO6 0 € 0 € 0 €
7T01 20.596 € 21.509 € 20.684 €
7T02 12.388 € 13.340 € 12.806 €
7T03 14.318 € 14.190 € 14.530 €
7T04 24.602 € 25.803 € 26.321 €
7T05 3.626 € 3.683 € 4.038 €
7T06 2.856 € 2.561 € 2.557 €
7T07 233 € 233 € 233 €
7T08 8.993 € 8.960 € 9.458 €
7T09 576 € 696 € 696 €
7T10 5.589 € 5.505 € 5.505 €
7T11 7.976 € 8.536 € 6.803 €
7T12 3.382 € 3.193 € 3.331 €
7V01 329 € 321 € 331 €
7V02 11.447 € 11.830 € 10.641 €
7V03 24.957 € 23.632 € 24.953 €
7V04 52.792 € 51.772 € 51.857 €
7V05 0 € 0 € 0 €
7V06 11.967 € 12.629 € 12.474 €
7V07 0 € 0 € 0 €
7V08 37.434 € 40.854 € 45.277 €
7Y01 60.653 € 69.383 € 140.706 €
7Y02 175.003 € 192.553 € 203.822 €
7Y03 40.809 € 42.520 € 42.319 €
7Y04 127.241 € 123.610 € 118.749 €
7Y05 13.143 € 13.923 € 14.396 €
7Y06 127 € 122 € 117 €
7Y07 3.670 € 3.748 € 3.719 €
7Y08 2.913 € 1.773 € 2.818 €
7Z01 0 € 0 € 0 €
7Z02 0 € 0 € 0 €
7Z04 0 € 0 € 0 €
7Z05 2.471 € 1.837 € 2.182 €
7Z11 11.683 € 11.804 € 11.989 €
7Z13 11.217 € 10.612 € 9.775 €
7Z16 38 € 46 € 46 €
7Z18 182.182 € 176.972 € 183.205 €
7Z19 287.815 € 284.645 € 290.638 €
7Z20 54.422 € 56.889 € 57.938 €
7Z21 64.982 € 67.417 € 67.628 €
7Z22 364 € 380 € 444 €
1.501.269 € 1.530.834 € 1.625.063 €
91
Tabela com dados das compras de peças sobresselentes anual por centro de custo
(linha de produção)
01-01-2017 01-01-2018 01-01-2019
31-12-2017 31-12-2018 31-12-2019
7C01 155.594 € 161.665 € 4.934 €
7C02 100.118 € 134.239 € 6.512 €
7C03 12.407 € 11.370 € 413 €
7C04 42.253 € 56.079 € 2.246 €
7C05 14.832 € 9.699 € 546 €
7C06 13.567 € 35.754 € 501 €
7C07 1.847 € 3.971 € 517 €
7C08 4.965 € 11.401 € 1.369 €
7C09 1.536 € 2.912 € 393 €
7C10 38 € 0 € 0 €
7C11 10 € 65.388 € 5.014 €
7C12 0 € 106 € 450 €
7C13 0 € 0 € 450 €
7E01 36.772 € 52.242 € 1.709 €
7E02 3.844 € 15.863 € 610 €
7E03 6.187 € 11.592 € 180 €
7E04 8.183 € 10.272 € 692 €
7E05 16.532 € 14.727 € 172 €
7E06 8.099 € 31.966 € 117 €
7E07 440 € 12.207 € 467 €
7O01 22.573 € 20.143 € 16 €
7O02 940 € 594 € 0 €
7O03 136.909 € 89.393 € 4.818 €
7O04 73.019 € 52.668 € 1.512 €
7RO6 0 € 0 € 0 €
7T01 152.604 € 152.923 € 4.758 €
7T02 21.433 € 26.032 € 2.353 €
7T03 36.494 € 18.154 € 2.799 €
7T04 30.643 € 43.819 € 1.128 €
7T05 2.813 € 6.120 € 183 €
7T06 2.464 € 1.978 € 155 €
7T07 335 € 69 € 29 €
7T08 1.089 € 7.927 € 1.350 €
7T09 1.082 € 1.351 € 42 €
7T10 0 € 3.212 € 0 €
7T11 993 € 2.321 € 43 €
7T12 0 € 4.328 € 320 €
7V01 6.900 € 0 € 0 €
7V02 0 € 12.193 € 1.432 €
7V03 0 € 40.060 € 2.211 €
7V04 0 € 60.543 € 2.627 €
7V05 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 12.075 € 5.543 €
7V07 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 35.646 € 13.728 €
7Y01 253.038 € 208.590 € 993 €
7Y02 249.483 € 300.172 € 4.221 €
7Y03 33.720 € 27.064 € 385 €
7Y04 26.841 € 73.270 € 3.276 €
7Y05 14.489 € 13.170 € 268 €
7Y06 0 € 378 € 0 €
7Y07 488 € 6.839 € 0 €
7Y08 470 € 2.119 € 0 €
7Z01 4.587 € 880 € 0 €
7Z02 373 € 1.520 € 778 €
7Z04 290 € 0 € 0 €
7Z05 4.214 € 5.789 € 2.530 €
7Z11 9.559 € 20.551 € 104 €
7Z13 3.498 € 1.761 € 0 €
7Z16 31 € 8.428 € 0 €
7Z18 38.104 € 6.208 € 1.301 €
7Z19 142.505 € 30.979 € 5.037 €
7Z20 13.094 € 31.519 € 81 €
7Z21 1.178 € 1.945 € 0 €
7Z22 0 € 915 € 0 €
com info linha 1.713.475 € 1.975.099 € 91.308 €
total 2.164.633 € 2.235.030 € 97.457 €
sem info linha 451.158 € 259.931 € 6.149 €
92
Gráficos das compras de peças sobresselentes anuais por centro de custo (linha de
produção) de 2017 e 2018
93
Tabelas com dados das compras de peças sobresselentes mensais por centro de custo
(linha de produção) para os anos de 2017, 2018 e início de 2019.
94
01-01-2018 01-02-2018 01-03-2018 01-04-2018 01-05-2018 01-06-2018 01-07-2018 01-08-2018 01-09-2018 01-10-2018 01-11-2018 01-12-2018
31-01-2018 28-02-2018 31-03-2018 30-04-2018 31-05-2018 30-06-2018 31-07-2018 31-08-2018 30-09-2018 31-10-2018 30-11-2018 31-12-2018
7C01 5.858 € 52.337 € 36.082 € 9.892 € 10.177 € 6.454 € 10.447 € 3.265 € 7.651 € 5.243 € 8.169 € 6.091 €
7C02 7.397 € 10.747 € 11.601 € 13.135 € 14.300 € 8.438 € 8.647 € 6.154 € 11.746 € 22.105 € 10.965 € 9.002 €
7C03 473 € 1.244 € 345 € 321 € 1.059 € 2.354 € 1.630 € 1.177 € 1.327 € 818 € 312 € 311 €
7C04 2.777 € 3.028 € 4.237 € 7.809 € 10.682 € 4.178 € 3.586 € 1.313 € 5.981 € 4.144 € 5.684 € 2.658 €
7C05 936 € 1.356 € 715 € 916 € 293 € 404 € 1.697 € 504 € 554 € 806 € 717 € 800 €
7C06 1.944 € 2.014 € 1.252 € 399 € 2.470 € 1.712 € 1.403 € 4.766 € 1.504 € 2.864 € 3.191 € 12.234 €
7C07 259 € 484 € 462 € 391 € 648 € 394 € 221 € 0 € 304 € 221 € 356 € 231 €
7C08 578 € 553 € 1.817 € 1.458 € 824 € 316 € 1.167 € 889 € 755 € 1.185 € 1.207 € 653 €
7C09 0 € 0 € 0 € 71 € 0 € 0 € 390 € 0 € 195 € 0 € 780 € 1.476 €
7C10 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7C11 105 € 0 € 45 € 18 € 10.275 € 1.963 € 45 € 11.435 € 702 € 25.413 € 13.402 € 1.986 €
7C12 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 106 € 0 € 0 €
7C13 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7E01 7.546 € 6.432 € 3.430 € 4.183 € 1.680 € 5.549 € 5.112 € 3.077 € 5.083 € 3.913 € 4.030 € 2.207 €
7E02 521 € 175 € 2.306 € 2.091 € 1.627 € 3.598 € 178 € 3 € 61 € 3.069 € 2.235 € 0 €
7E03 1.829 € 638 € 1.630 € 52 € 1.608 € 0 € 2.223 € 87 € 27 € 2.932 € 273 € 292 €
7E04 1.410 € 363 € 1.408 € 255 € 542 € 1.078 € 1.283 € 92 € 181 € 1.352 € 1.710 € 599 €
7E05 3.112 € 165 € 5 € 805 € 1.564 € 1.355 € 3.214 € 0 € 3.496 € 137 € 64 € 810 €
7E06 659 € 71 € 2.613 € 2.387 € 2.208 € 3.236 € 4.261 € 1.725 € 6.597 € 385 € 4.034 € 3.790 €
7E07 50 € 50 € 231 € 50 € 13 € 0 € 6.124 € 168 € 1.332 € 10 € 3.935 € 243 €
7O01 1.205 € 776 € 2.658 € 826 € 1.669 € 1.870 € 2.836 € 1.074 € 1.307 € 825 € 4.307 € 790 €
7O02 205 € 37 € 4 € 132 € 2 € 7 € 39 € 0 € 7 € 71 € 90 € 0 €
7O03 9.856 € 7.210 € 9.776 € 11.044 € 8.263 € 4.530 € 12.705 € 3.450 € 4.245 € 5.630 € 12.685 € 0 €
7O04 4.516 € 8.621 € 5.255 € 2.984 € 5.300 € 3.911 € 5.160 € 2.730 € 3.616 € 3.472 € 5.075 € 2.028 €
7RO6 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T01 11.579 € 17.283 € 13.397 € 14.486 € 9.932 € 9.252 € 12.252 € 6.026 € 16.429 € 18.721 € 11.216 € 12.350 €
7T02 3.881 € 657 € 1.665 € 1.466 € 2.214 € 1.621 € 1.714 € 1.540 € 2.235 € 4.282 € 2.855 € 1.900 €
7T03 1.472 € 1.091 € 1.425 € 4.852 € 1.255 € 1.413 € 860 € 906 € 494 € 1.790 € 1.258 € 1.337 €
7T04 1.281 € 2.279 € 1.273 € 3.394 € 4.603 € 1.643 € 5.102 € 3.221 € 4.894 € 7.612 € 4.665 € 3.854 €
7T05 289 € 0 € 1.275 € 744 € 179 € 1.085 € 1.177 € 350 € 220 € 180 € 622 € 0 €
7T06 80 € 280 € 6 € 155 € 34 € 125 € 6 € 125 € 742 € 405 € 21 € 0 €
7T07 0 € 35 € 17 € 17 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T08 193 € 82 € 504 € 1.329 € 514 € 2.187 € 580 € 611 € 937 € 0 € 989 € 0 €
7T09 160 € 80 € 308 € 360 € 0 € 271 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 171 €
7T10 0 € 0 € 0 € 0 € 36 € 15 € 905 € 0 € 0 € 2.026 € 229 € 0 €
7T11 130 € 0 € 456 € 166 € 689 € 0 € 346 € 27 € 64 € 135 € 308 € 0 €
7T12 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 123 € 2.095 € 670 € 0 € 1.440 € 0 €
7V01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V02 897 € 4.884 € 1.094 € 20 € 2.939 € 397 € 449 € 0 € 0 € 560 € 954 € 0 €
7V03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 5.382 € 22.192 € 10.805 € 1.680 €
7V04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4.244 € 32.563 € 9.977 € 4.852 € 5.344 € 3.328 € 234 €
7V05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 10.116 € 1.958 €
7V07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 67 € 35.580 €
7Y01 8.608 € 9.236 € 42.779 € 4.520 € 6.661 € 2.852 € 1.154 € 2.626 € 9.456 € 113.377 € 2.375 € 4.947 €
7Y02 20.402 € 19.149 € 11.504 € 26.987 € 11.490 € 17.722 € 63.102 € 35.314 € 31.596 € 44.865 € 11.307 € 6.734 €
7Y03 2.612 € 1.243 € 9.080 € 382 € 1.721 € 1.309 € 677 € 0 € 6.869 € 1.746 € 1.406 € 20 €
7Y04 2.298 € 10.529 € 4.976 € 1.659 € 4.916 € 4.540 € 12.379 € 680 € 20.458 € 6.449 € 2.106 € 2.281 €
7Y05 1.221 € 2.185 € 1.562 € 1.032 € 457 € 190 € 1.047 € 336 € 1.950 € 2.443 € 278 € 470 €
7Y06 0 € 0 € 186 € 93 € 0 € 0 € 100 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Y07 160 € 0 € 0 € 229 € 0 € 3.186 € 3.186 € 0 € 0 € 0 € 79 € 0 €
7Y08 79 € 0 € 79 € 0 € 0 € 79 € 0 € 360 € 968 € 549 € 7 € 0 €
7Z01 0 € 330 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 550 € 0 € 0 € 0 €
7Z02 0 € 440 € 0 € 0 € 0 € 750 € 0 € 0 € 330 € 0 € 0 € 0 €
7Z04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z05 518 € 2.916 € 1 € 16 € 33 € 751 € 1 € 0 € 252 € 0 € 2 € 1.299 €
7Z11 741 € 363 € 651 € 142 € 13.550 € 1.512 € 1.268 € 649 € 348 € 1.007 € 257 € 61 €
7Z13 0 € 88 € 39 € 155 € 146 € 560 € 96 € 336 € 0 € 332 € 1 € 7 €
7Z16 0 € 0 € 0 € 8.428 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z18 0 € 219 € 356 € 171 € 822 € 536 € 630 € 430 € 639 € 1.417 € 884 € 105 €
7Z19 445 € 744 € 2.339 € 1.058 € 1.324 € 1.639 € 3.842 € 3.125 € 5.203 € 6.336 € 4.183 € 739 €
7Z20 0 € 178 € 0 € 0 € 5.375 € 133 € 526 € 1.343 € 6.047 € 4.176 € 2.023 € 11.720 €
7Z21 5 € 398 € 39 € 73 € 111 € 209 € 249 € 0 € 226 € 580 € 41 € 14 €
7Z22 0 € 127 € 0 € 0 € 185 € 0 € 210 € 210 € 0 € 0 € 185 € 0 €
108.288 € 171.117 € 180.887 € 131.151 € 144.386 € 109.568 € 216.913 € 112.196 € 178.479 € 331.224 € 157.228 € 133.664 €
95
96
Tabela com dados dos consumos de peças sobresselentes anual por centro de custo
(linha de produção)
01-01-2017 01-01-2018 01-01-2019
31-12-2017 31-12-2018 31-12-2019
7C01 5.694 € 5.534 € 245 €
7C02 19.762 € 59.003 € 1.946 €
7C03 6.151 € 7.464 € 129 €
7C04 8.467 € 21.009 € 2.246 €
7C05 11.376 € 20.035 € 1.855 €
7C06 3.294 € 25.483 € 2.901 €
7C07 1.493 € 5.211 € 669 €
7C08 2.530 € 12.636 € 1.341 €
7C09 331 € 1.552 € 109 €
7C10 10 € 8 € 0 €
7C11 0 € 10.620 € 1.027 €
7C12 0 € 1.602 € 49 €
7C13 0 € 0 € 0 €
7E01 7.630 € 30.870 € 1.191 €
7E02 1.456 € 5.634 € 0 €
7E03 165 € 11.995 € 11.205 €
7E04 1.704 € 19.287 € 1.604 €
7E05 7.969 € 32.200 € 1.409 €
7E06 4.154 € 45.672 € 4.704 €
7E07 0 € 6.787 € 1.746 €
7O01 3.629 € 12.865 € 1.301 €
7O02 1.428 € 836 € 1 €
7O03 7.177 € 0 € 0 €
7O04 28.924 € 11.903 € 349 €
7RO6 0 € 0 € 0 €
7T01 29.429 € 55.685 € 8.753 €
7T02 27.550 € 58.584 € 3.002 €
7T03 15.960 € 64.048 € 5.575 €
7T04 24.365 € 72.144 € 5.706 €
7T05 4.543 € 21.260 € 2.459 €
7T06 2.512 € 12.756 € 1.160 €
7T07 3.015 € 9.100 € 1.414 €
7T08 3.469 € 21.847 € 2.568 €
7T09 1.223 € 4.450 € 365 €
7T10 0 € 17.670 € 2.023 €
7T11 8.945 € 99.677 € 12.349 €
7T12 214 € 1.482 € 86 €
7V01 823 € 2.795 € 777 €
7V02 0 € 8.154 € 590 €
7V03 0 € 1.613 € 957 €
7V04 0 € 3.805 € 2.757 €
7V05 0 € 4 € 121 €
7V06 0 € 63 € 292 €
7V07 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 0 € 104 €
7Y01 366.513 € 328.696 € 6.752 €
7Y02 160.458 € 141.704 € 12.183 €
7Y03 81.691 € 67.044 € 1.629 €
7Y04 31.458 € 157.028 € 15.814 €
7Y05 13.129 € 29.729 € 1.506 €
7Y06 0 € 1.255 € 448 €
7Y07 197 € 6.969 € 89 €
7Y08 0 € 11.375 € 3.250 €
7Z01 0 € 14.099 € 0 €
7Z02 2 € 151 € 152 €
7Z04 2 € 11 € 0 €
7Z05 584 € 4.616 € 22 €
7Z11 18.442 € 5.882 € 12.644 €
7Z13 7.672 € 6.345 € 899 €
7Z16 60 € 0 € 0 €
7Z18 170.132 € 131 € 0 €
7Z19 387.138 € 1.495 € 5 €
7Z20 51.461 € 6 € 0 €
7Z21 4.444 € 3.929 € 28 €
7Z22 0 € 745 € 0 €
Total com Linha 1.538.774 € 1.584.555 € 142.511 €
Total 1.579.060,21 € 1.621.418,22 € 408.958,44 €
Total sem linha 40.285,89 € 36.862,94 € 266.447,55 €
97
Gráficos dos consumos de peças sobresselentes anuais por centro de custo (linha de
produção) de 2017 e 2018
98
Tabelas com dados dos consumos de peças sobresselentes mensais por centro de
custo (linha de produção) para os anos de 2017, 2018 e início de 2019. 01-01-2017 01-02-2017 01-03-2017 01-04-2017 01-05-2017 01-06-2017 01-07-2017 01-08-2017 01-09-2017 01-10-2017 01-11-2017 01-12-2017
31-01-2017 28-02-2017 31-03-2017 30-04-2017 31-05-2017 30-06-2017 31-07-2017 31-08-2017 30-09-2017 31-10-2017 30-11-2017 31-12-2017
7C01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1.150 € 1.489 € 2.681 € 374 €
7C02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2.480 € 8.093 € 4.745 € 4.444 €
7C03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1.064 € 3.824 € 452 € 810 €
7C04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 3.290 € 1.385 € 1.727 € 2.065 €
7C05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1.981 € 4.426 € 3.792 € 1.176 €
7C06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 224 € 885 € 1.629 € 557 €
7C07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 72 € 142 € 261 € 1.018 €
7C08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 188 € 998 € 986 € 357 €
7C09 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 33 € 164 € 98 € 36 €
7C10 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 10 € 0 € 0 € 0 €
7C11 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7C12 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7C13 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7E01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2.469 € 885 € 924 € 3.352 €
7E02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 53 € 598 € 410 € 395 €
7E03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 69 € 15 € 0 € 82 €
7E04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 35 € 140 € 1.359 € 169 €
7E05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 313 € 281 € 6.102 € 1.273 €
7E06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1.016 € 1.374 € 66 € 1.698 €
7E07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7O01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 162 € 2.059 € 1.038 € 370 €
7O02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 206 € 827 € 356 € 40 €
7O03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4.015 € 1.783 € 1.320 € 59 €
7O04 2.853 € 4.349 € 1.619 € 2.712 € 4.599 € 1.542 € 2.868 € 789 € 951 € 3.666 € 2.693 € 284 €
7RO6 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 6 € 0 € 0 € 5.306 € 6.679 € 7.327 € 10.112 €
7T02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4.153 € 9.673 € 10.098 € 3.626 €
7T03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2.723 € 4.157 € 6.532 € 2.548 €
7T04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 3.181 € 8.555 € 7.796 € 4.833 €
7T05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 932 € 1.167 € 2.399 € 45 €
7T06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 573 € 571 € 1.312 € 57 €
7T07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1.447 € 143 € 1.241 € 184 €
7T08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 53 € 1.216 € 1.284 € 916 €
7T09 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 38 € 187 € 903 € 94 €
7T10 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T11 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 3.366 € 4.125 € 715 € 739 €
7T12 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 55 € 106 € 53 €
7V01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 35 € 374 € 168 € 246 €
7V02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Y01 23.012 € 15.502 € 23.703 € 18.997 € 18.360 € 17.458 € 11.323 € 86.493 € 7.841 € 36.021 € 19.652 € 88.150 €
7Y02 3.607 € 8.138 € 5.541 € 9.064 € 17.906 € 14.777 € 21.521 € 10.123 € 19.379 € 10.996 € 24.295 € 15.111 €
7Y03 2.860 € 2.577 € 6.700 € 8.904 € 8.636 € 12.363 € 10.341 € 3.837 € 14.091 € 3.652 € 5.361 € 2.370 €
7Y04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 6.485 € 14.229 € 9.525 € 1.219 €
7Y05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4.256 € 4.269 € 2.965 € 1.639 €
7Y06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Y07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 181 € 0 € 15 €
7Y08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z01 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z02 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2 € 0 € 0 €
7Z04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 2 € 0 € 0 €
7Z05 88 € 9 € 44 € 0 € 37 € 114 € 10 € 13 € 152 € 33 € 74 € 9 €
7Z11 9.691 € 1.073 € 587 € 2.087 € 97 € 569 € 466 € 477 € 1.969 € 324 € 987 € 115 €
7Z13 693 € 625 € 1.847 € 738 € 407 € 661 € 604 € 548 € 405 € 310 € 499 € 334 €
7Z16 0 € 0 € 0 € 0 € 4 € 0 € 0 € 0 € 56 € 0 € 0 € 0 €
7Z18 23.541 € 20.137 € 24.891 € 14.830 € 18.257 € 21.331 € 23.999 € 13.363 € 9.669 € 0 € 2 € 111 €
7Z19 50.608 € 36.695 € 65.377 € 40.211 € 56.575 € 48.873 € 47.563 € 20.968 € 20.212 € 0 € 0 € 55 €
7Z20 9.168 € 7.191 € 7.055 € 6.308 € 6.883 € 5.576 € 3.129 € 4.026 € 2.119 € 6 € 0 € 0 €
7Z21 501 € 297 € 347 € 0 € 381 € 13 € 259 € 1 € 204 € 478 € 30 € 1.932 €
7Z22 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
126.623 € 96.592 € 137.711 € 103.852 € 132.141 € 123.282 € 122.083 € 140.638 € 128.428 € 140.440 € 133.912 € 153.073 €
99
01-01-2018 01-02-2018 01-03-2018 01-04-2018 01-05-2018 01-06-2018 01-07-2018 01-08-2018 01-09-2018 01-10-2018 01-11-2018 01-12-2018
31-01-2018 28-02-2018 31-03-2018 30-04-2018 31-05-2018 30-06-2018 31-07-2018 31-08-2018 30-09-2018 31-10-2018 30-11-2018 31-12-2018
7C01 1.546 € 181 € 773 € 441 € 333 € 142 € 691 € 447 € 330 € 236 € 270 € 146 €
7C02 6.640 € 8.512 € 4.586 € 9.770 € 6.231 € 2.693 € 2.688 € 3.276 € 2.954 € 3.622 € 4.416 € 3.615 €
7C03 770 € 941 € 448 € 3.976 € 262 € 53 € 36 € 7 € 466 € 104 € 310 € 90 €
7C04 1.938 € 2.534 € 3.386 € 1.290 € 1.486 € 1.669 € 2.620 € 198 € 2.031 € 1.340 € 1.454 € 1.064 €
7C05 2.392 € 2.156 € 2.019 € 1.614 € 1.860 € 1.514 € 1.116 € 951 € 1.283 € 2.312 € 2.290 € 529 €
7C06 1.261 € 1.271 € 2.858 € 1.316 € 1.249 € 6.982 € 2.577 € 2.391 € 1.448 € 1.801 € 1.237 € 1.092 €
7C07 794 € 157 € 354 € 333 € 1.230 € 638 € 307 € 456 € 187 € 357 € 314 € 83 €
7C08 927 € 1.439 € 1.007 € 1.045 € 411 € 915 € 1.340 € 986 € 1.369 € 500 € 1.553 € 1.145 €
7C09 420 € 23 € 11 € 111 € 139 € 113 € 203 € 30 € 76 € 43 € 260 € 124 €
7C10 0 € 0 € 8 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7C11 2 € 212 € 979 € 162 € 18 € 1.171 € 233 € 101 € 282 € 2.924 € 2.346 € 2.189 €
7C12 0 € 0 € 10 € 0 € 0 € 0 € 501 € 281 € 0 € 455 € 355 € 0 €
7C13 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7E01 2.150 € 3.717 € 2.724 € 2.661 € 1.916 € 774 € 3.935 € 1.823 € 938 € 5.238 € 4.551 € 443 €
7E02 467 € 158 € 64 € 4.422 € 199 € 0 € 0 € 189 € 30 € 37 € 69 € 0 €
7E03 2.040 € 351 € 99 € 347 € 535 € 1.273 € 579 € 3.924 € 2.218 € 160 € 146 € 323 €
7E04 2.151 € 1.771 € 565 € 586 € 1.318 € 996 € 4.807 € 378 € 613 € 596 € 4.537 € 968 €
7E05 9.592 € 835 € 403 € 2.188 € 1.514 € 3.841 € 6.244 € 514 € 3.352 € 2.238 € 760 € 721 €
7E06 3.504 € 896 € 4.026 € 324 € 3.132 € 9.768 € 5.102 € 3.740 € 4.878 € 961 € 4.627 € 4.715 €
7E07 20 € 4 € 987 € 0 € 397 € 512 € 184 € 377 € 599 € 1.775 € 1.247 € 687 €
7O01 619 € 1.831 € 1.600 € 784 € 1.988 € 1.241 € 238 € 273 € 1.640 € 773 € 1.514 € 364 €
7O02 590 € 241 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 5 € 0 € 0 € 0 €
7O03 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7O04 3.309 € 1.260 € 795 € 440 € 2.337 € 281 € 870 € 65 € 885 € 724 € 561 € 378 €
7RO6 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7T01 9.344 € 2.600 € 5.525 € 4.286 € 3.503 € 4.277 € 2.380 € 3.618 € 6.421 € 7.003 € 5.210 € 1.519 €
7T02 6.217 € 6.421 € 7.707 € 5.943 € 4.709 € 4.315 € 4.148 € 2.984 € 4.379 € 4.490 € 5.178 € 2.092 €
7T03 10.395 € 4.834 € 7.663 € 6.557 € 5.630 € 3.250 € 2.720 € 4.935 € 3.829 € 3.754 € 6.430 € 4.052 €
7T04 5.776 € 5.323 € 4.659 € 5.297 € 5.273 € 6.027 € 5.361 € 4.236 € 13.720 € 6.275 € 5.854 € 4.344 €
7T05 1.860 € 1.408 € 1.398 € 2.055 € 1.373 € 1.131 € 2.560 € 1.039 € 3.024 € 2.304 € 2.017 € 1.093 €
7T06 312 € 1.625 € 515 € 684 € 1.014 € 1.430 € 1.585 € 423 € 2.978 € 1.350 € 544 € 295 €
7T07 146 € 521 € 1.998 € 1.142 € 1.272 € 815 € 970 € 267 € 656 € 674 € 606 € 34 €
7T08 2.072 € 1.913 € 2.065 € 3.484 € 729 € 1.836 € 2.669 € 850 € 2.935 € 1.885 € 1.125 € 282 €
7T09 437 € 84 € 952 € 751 € 311 € 437 € 294 € 42 € 643 € 152 € 244 € 103 €
7T10 0 € 0 € 0 € 235 € 1.000 € 1.487 € 1.757 € 2.957 € 3.082 € 3.081 € 1.442 € 2.627 €
7T11 7.498 € 10.819 € 10.398 € 8.775 € 8.271 € 9.195 € 9.669 € 7.140 € 4.421 € 5.556 € 12.993 € 4.941 €
7T12 106 € 127 € 77 € 75 € 136 € 84 € 143 € 134 € 439 € 87 € 75 € 0 €
7V01 143 € 84 € 150 € 150 € 463 € 526 € 195 € 103 € 485 € 97 € 241 € 158 €
7V02 99 € 2 € 0 € 0 € 0 € 2.121 € 13 € 5.011 € 189 € 412 € 306 € 1 €
7V03 0 € 9 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 1 € 1.068 € 346 € 188 €
7V04 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 509 € 1.623 € 267 € 681 € 725 €
7V05 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V06 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 63 €
7V07 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7V08 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Y01 41.276 € 66.226 € 30.760 € 34.441 € 77.472 € 19.688 € 4.820 € 5.520 € 4.241 € 7.353 € 29.101 € 7.798 €
7Y02 14.984 € 13.294 € 11.662 € 10.907 € 6.208 € 8.888 € 11.412 € 8.865 € 20.559 € 8.066 € 12.211 € 14.648 €
7Y03 5.294 € 4.636 € 7.230 € 4.488 € 4.847 € 3.590 € 6.500 € 1.427 € 8.546 € 9.134 € 6.859 € 4.494 €
7Y04 4.871 € 19.525 € 19.851 € 11.101 € 11.209 € 19.471 € 13.465 € 17.738 € 16.805 € 6.018 € 11.040 € 5.935 €
7Y05 4.856 € 4.017 € 2.401 € 2.062 € 1.592 € 1.923 € 1.071 € 1.823 € 3.493 € 3.512 € 2.198 € 781 €
7Y06 0 € 0 € 5 € 142 € 46 € 21 € 254 € 12 € 186 € 564 € 14 € 13 €
7Y07 759 € 101 € 15 € 136 € 333 € 614 € 51 € 0 € 4.583 € 68 € 17 € 291 €
7Y08 0 € 8 € 1.924 € 930 € 1.751 € 858 € 584 € 76 € 954 € 948 € 2.796 € 546 €
7Z01 0 € 0 € 14.099 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z02 0 € 0 € 0 € 5 € 4 € 0 € 0 € 28 € 27 € 64 € 0 € 23 €
7Z04 0 € 0 € 0 € 0 € 2 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 4 € 5 €
7Z05 15 € 1.080 € 668 € 1.301 € 275 € 148 € 169 € 430 € 341 € 148 € 25 € 17 €
7Z11 923 € 689 € 471 € 709 € 364 € 578 € 1.012 € 636 € 82 € 193 € 137 € 90 €
7Z13 364 € 1.018 € 918 € 643 € 342 € 391 € 348 € 67 € 651 € 1.061 € 333 € 210 €
7Z16 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z18 62 € 66 € 0 € 0 € 0 € 2 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z19 178 € 56 € 0 € 82 € 112 € 94 € 736 € 82 € 0 € 98 € 5 € 51 €
7Z20 0 € 0 € 0 € 6 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 €
7Z21 16 € 522 € 44 € 322 € 83 € 307 € 137 € 32 € 381 € 201 € 119 € 1.765 €
7Z22 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 0 € 732 € 0 € 13 € 0 € 0 €
159.135 € 175.498 € 160.857 € 138.519 € 164.877 € 128.079 € 109.292 € 92.127 € 135.257 € 102.089 € 140.966 € 77.859 €
100
01-01-2019 01-02-2019 01-03-2019
31-01-2019 28-02-2019 31-03-2019
7C01 245 € 36 € 76 €
7C02 1.946 € 807 € 933 €
7C03 129 € 91 € 47 €
7C04 2.246 € 184 € 112 €
7C05 1.855 € 1.687 € 1.610 €
7C06 2.901 € 474 € 274 €
7C07 669 € 47 € 88 €
7C08 1.341 € 665 € 848 €
7C09 109 € 387 € 31 €
7C10 0 € 0 € 0 €
7C11 1.027 € 318 € 300 €
7C12 49 € 127 € 184 €
7C13 0 € 0 € 0 €
7E01 1.191 € 646 € 300 €
7E02 0 € 20 € 0 €
7E03 11.205 € 27 € 0 €
7E04 1.604 € 243 € 142 €
7E05 1.409 € 542 € 265 €
7E06 4.704 € 24 € 54 €
7E07 1.746 € 18 € 59 €
7O01 1.301 € 50 € 257 €
7O02 1 € 0 € 0 €
7O03 0 € 0 € 0 €
7O04 349 € 319 € 170 €
7RO6 0 € 0 € 0 €
7T01 8.753 € 136 € 185 €
7T02 3.002 € 302 € 60 €
7T03 5.575 € 256 € 325 €
7T04 5.706 € 426 € 371 €
7T05 2.459 € 280 € 122 €
7T06 1.160 € 0 € 2 €
7T07 1.414 € 748 € 1.237 €
7T08 2.568 € 8 € 21 €
7T09 365 € 67 € 3 €
7T10 2.023 € 1 € 18 €
7T11 12.349 € 3.276 € 2.077 €
7T12 86 € 116 € 615 €
7V01 777 € 144 € 90 €
7V02 590 € 61 € 636 €
7V03 957 € 10 € 2 €
7V04 2.757 € 284 € 365 €
7V05 121 € 87 € 16 €
7V06 292 € 4.026 € 311 €
7V07 0 € 0 € 0 €
7V08 104 € 1.208 € 232 €
7Y01 6.752 € 2.020 € 2.649 €
7Y02 12.183 € 282 € 316 €
7Y03 1.629 € 25 € 45 €
7Y04 15.814 € 2.475 € 4.563 €
7Y05 1.506 € 71 € 378 €
7Y06 448 € 74 € 4 €
7Y07 89 € 0 € 0 €
7Y08 3.250 € 34 € 1.151 €
7Z01 0 € 0 € 0 €
7Z02 152 € 688 € 46 €
7Z04 0 € 0 € 0 €
7Z05 22 € 77 € 88 €
7Z11 12.644 € 183 € 308 €
7Z13 899 € 488 € 265 €
7Z16 0 € 0 € 0 €
7Z18 0 € 0 € 0 €
7Z19 5 € 0 € 0 €
7Z20 0 € 0 € 0 €
7Z21 28 € 6 € 82 €
7Z22 0 € 0 € 0 €
142.511 € 24.572 € 22.335 €
101
ANEXO III – ANÁLISE ABC DO VALOR EM STOCKS DE PEÇAS
SOBRESSELENTES
Valor em stock % Valor em stock nº de refs. peças % peças
A 1.077.993,63 € 64% 1105 13,30%
B 415.001,11 € 25% 1993 23,98%
C 178.454,86 € 11% 5212 62,72%
Total 1.671.449,60 € 100% 8310 100,00%
