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Revista Gestão em Engenharia, São José dos Campos, v.4, n.1, p.12-27, jan./jun. 2017

CGE

REVISTA GESTÃO EM ENGENHARIA

ISSN 2359-3989

homepage: www.mec.ita.br/~cge/RGE.html

Métodos de previsão de demanda e gestão de estoques aplicados à indústria metalúrgica

Everton Flávio Sanches*1 e Joana Ribeiro2

1 UNIP - Rod. Presidente Dutra, km 157,5, São José dos Campos/ SP, Brasil 2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica - Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 - São José dos

Campos/SP, Brasil

RESUMO: Na constante busca por resultados positivos, empresas almejam

formas de reduzir seus custos operacionais e de se tornarem mais competitivas comercialmente. Dessa forma, o presente trabalho buscou

propor melhorias no modelo de gestão de estoque de uma empresa do ramo

metalúrgico, produtora de equipamentos de ar condicionado, por meio de uma

análise das práticas de planejamento de demanda e gestão de estoque. Este

trabalho visa melhorar seus resultados financeiros, reduzindo o valor empregado no estoque de matéria prima. A política atual de gestão de estoque

da empresa se mostrou ineficiente, em um cenário onde 25% de seu saldo de

estoque representam itens obsoletos. Acredita-se que a empresa em estudo

deva investir na modernização de suas ferramentas de gestão de estoque,

visando melhoria da acuracidade, bem como agilidade em seus processos.

Palavras-chave: Curva ABC. Logística de suprimentos. Previsão de demanda.

Supply Chain.

*Autor correspondente:

[email protected]

Sanches e Ribeiro

Revista Gestão em Engenharia, São José dos Campos, v.4, n.1, p. 12-27, jan./jun. 2017

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Methods of demand forecasting and inventory management applied to

the metallurgical industry

ABSTRACT: In a nonstop search for positive results, companies are looking

for ways to reduce their operating costs and become more commercially competitive. Thus, the present study proposes improvements in the inventory

management model of a metallurgical company, which produces air

conditioning equipment, through the analysis of their practices in demand

planning and inventory management. This work aims to improve the company

financial results by reducing the value used in the inventory of raw material. The company current policy of inventory management has shown some

inefficient, in a scenario where 25% of its inventory represents obsolete items.

It is believed that the company under study should invest in the modernization

of its inventory management tools, aiming to improve accuracy as well as agility in its processes.

Keywords: ABC Curve. Forecast of demand. Inbound logistics. Supply Chain.

1 INTRODUÇÃO

O século XXI tem permitido inúmeras constatações acerca da busca pela

conquista do sucesso empresarial, independente do segmento de atuação.

Uma delas é a constante possibilidade de mutação diante de problemas macroeconômicos. Assim, para competir, as empresas precisam estar em um

estado de constante mudança, pois a velocidade com que inovações e novas

técnicas de gestão são criadas e incluídas no contexto organizacional, faz com

que aquelas que não acompanham este ritmo tornem-se organizações

defasadas, forçando o abandono da cômoda postura reativa e obrigando a adoção de uma postura proativa que possibilita o desenvolvimento de novas

competências (FURTADO, 2001).

Todo esforço de redução de estoque impacta na redução do capital

imobilizado e do risco de obsolescência, porém, é importante ter a consciência de que a falta de insumos ou produtos pode impactar negativamente toda a

cadeia de suprimentos. Neste ponto, o planejamento de demandas é essencial,

pois quanto maior a acuracidade da previsão da demanda, menor será a

necessidade de se manter um alto estoque de segurança e melhor será a gestão

de materiais, havendo redução no ativo circulante. No modelo de gestão, quando se reduz o estoque, aumenta-se a

quantidade de dinheiro disponível para que a empresa possa realizar

investimentos em seus mais variados setores. Assim, é possível tornar a

empresa mais moderna, competitiva e, consequentemente, mais lucrativa.

Desta forma, o presente trabalho buscou propor melhorias no modelo de gestão de estoque de uma empresa do ramo metalúrgico, produtora de

equipamentos de ar condicionado, por meio de uma análise das práticas de

planejamento de demanda e gestão de estoque, visando melhorar seus

resultados financeiros, reduzindo o valor empregado no estoque de matéria prima.

Sanches e Ribeiro


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2 REFERENCIAL TEÓRICO

A administração de estoques de uma empresa é descrita por Tadeu (2010)

como responsável de forma ampla e objetiva pela administração e controle do

fluxo de materiais internamente, devendo, portanto, encontrar o ponto de

equilíbrio entre a demanda e a necessidade da empresa, sejam elas recursos humanos, materiais, espaço físico ou financeiro, entre outros.

Para muitas empresas, ainda nos tempos atuais, faz sentido manter

grandes níveis de estoques, seja com o objetivo de assegurar-se contra a falta

de confiança na cadeia produtiva, suprir variações da demanda ou não perder vendas. Esta prática de administração de estoques acarreta alto custo de

manutenção dos estoques; capital parado; aumento da movimentação interna

e risco dos produtos se tornarem obsoletos.

Altos volumes de estoque aumentam principalmente o custo de

manutenção, movimentação e inventario e, automaticamente, torna a empresa menos competitiva no mercado.

De acordo com Moura (2004) o gerenciamento dos estoques permite a

integração do fluxo de materiais às suas funções de suporte, tanto por meio

do negócio, como por meio do fornecimento aos clientes imediatos. Dessa forma, para um gerenciamento eficaz, há necessidade da abrangência de

informações envolvendo o setor de compras, de acompanhamento, gestão de

armazenagem, planejamento, controle de produção e gestão de distribuição

física.

Uma das principais preocupações das empresas é a adoção de modelos quantitativos aplicados em processos gerenciais de estoques, em virtude do

ambiente econômico instável atual, caracterizado pelo rápido avanço da

globalização, pelo aumento da competição, pela inovação e por questões

políticas, o que favoreceria ao bom desempenho para os setores responsáveis pela compra de estoques. Portanto, o desenvolvimento de modelos

quantitativos sofisticados, paralelamente ao rápido desenvolvimento de

sistemas computacionais, para a manipulação de dados, seria favorável ao

bom desempenho das atividades de planejamento e controle operacional de

estoques. Definir uma técnica para a previsão de demanda é uma das etapas mais

importantes no processo de análise de demanda, os dados obtidos nessa

análise auxiliarão o planejador na tomada das decisões. Atualmente, muitas

técnicas estão disponíveis para análise da demanda e existem grandes

diferenças entre elas. As previsões quantitativas são mais rápidas de serem feitas, essas levam

em consideração os dados históricos, ou também quando se trata de um

produto novo, aqueles onde não é possível fazer a pesquisa do histórico do

consumo, não levando muito em consideração as tendências de mercado, cenários políticos e outros fatores externos que podem influenciar no

resultado do que se está prevendo.

De uma forma geral, é importante analisar o passado, mas o olhar crítico

dos especialistas se faz fundamental para que possam ser analisadas as

variações que não puderam ser analisadas no histórico do produto. A média móvel utiliza dados em períodos determinados, sempre

substituindo o período mais antigo na análise e é obtida pela equação

Sanches e Ribeiro


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Mm_n=( ΣDi )/n, em que Mm_n = média móvel de n períodos; Di =

demanda ocorrida no período i; n = números de períodos e i = índice do período.

A cada novo resultado o dado mais antigo é substituído pelo mais recente. A

maior vantagem da média móvel para previsões consiste na facilidade de

entendimento e simplicidade operacional (TUBINO, 2007). Na média móvel exponencial a cada resultado obtido, decresce-se de

forma exponencial, de acordo com a equação M_t = M_(t-1)+a(D_(t-1)-M_(t-1)),

em que, M_t= previsão para o período t; M_(t-1)= previsão para o período t-1;

a= coeficiente de ponderação e D_(t-1)= demanda do período t-1 (TUBINO, 2007).

Já, o Gráfico Dente de Serra, segundo Tadeu (2010), trata-se da

interpretação gráfica das oscilações de estoque, tornando de fácil

entendimento a gestão visual. Por este gráfico analisa-se o estoque máximo

permitido, fator fundamental para evitar obtenção de dinheiro empatado em forma de estoques e aumento do custo de inventario. Analisa-se, também, o

nível de ressuprimento que garantirá a disponibilidade do insumo no

momento necessário, evitando a necessidade de obtenção de estoques

elevados. A Figura 1 ilustra o Gráfico dente de serra, em que: Ponto 1 = estoque máximo; Ponto 2 = nível de ressuprimento, ou estoque médio; Ponto

3 = estoque virtual, considera-se o estoque real armazenado e as encomendas;

Ponto 4 = estoque de segurança e Ponto 5 = ponto de ruptura.

Fonte: Tadeu (2010).

Figura 1 - Gráfico dente de serra.

O estoque de segurança é uma quantidade de estoque que se tem, mas

que não se pretende usar, ou seja, só deve ser utilizado para cobrir alguma

variação grande no consumo causado por algum evento inesperado, uma

demanda não prevista, atraso na entrega ou atraso do fornecedor.

O cálculo do estoque de segurança depende de alguns fatores chave como: Demanda - se a empresa possui uma demanda com pouca variabilidade

mensal não é necessário se proteger muito contra essas variações, mas se o

produto possui uma alta variabilidade de consumo é preciso manter um

estoque de segurança maior; Lead time - se o tempo de entrega é muito alto ou se possui grande variabilidade, é necessário manter um estoque para cobrir

essas variações e Nível de serviço – deve-se levar em consideração que

existem itens que são mais críticos, ou seja, que não podem faltar, enquanto

outro é possível manter um estoque mais baixo. O nível de serviço é calculado

Sanches e Ribeiro


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através do fator 𝑧, conforme tabela de distribuição normal padrão. A equação

do estoque de segurança é apresentada por:

, em que: 𝑧 = nível de serviço; 𝑑 = demanda média;

𝜎𝑑= desvio padrão dessa demanda; 𝑡 = lead time médio e 𝜎𝑡 = desvio padrão

desse lead time. Caso o desvio padrão do lead time seja pequeno ou nulo,

pode-se utilizar a equação .

Outra técnica utilizada é a Classificação ABC, que de acordo com

Chiavenato (2014) é baseada no bom senso e na conveniência de um

adequado controle de estoques. Na prática, classificam-se no máximo 20% dos itens na classe A, cerca de 30% na classe B, e os restantes 50% na classe

C.

A classificação ABC divide os estoques de acordo com a sua quantidade

ou valor monetário, em três classes: Classe A - é constituída por poucos itens, de 15% a 20% do total de itens em estoque, que correspondem a maior parte

do valor monetário do estoque, cerca de 80%. São os poucos itens que

necessitam de uma atenção individualizada, seja pelo seu valor agregado ou

pela sua enorme quantidade; Classe B - é constituída de uma quantidade

média de itens, de 35% a 40% do total de itens, que representam aproximadamente 15% do valor do estoque, são itens intermediários, que

possuem relativa importância no valor dos estoques e Classe C - é constituída

de uma enorme quantidade de itens, de 40% a 50% do total de itens, e que

possuem um valor desprezível dos estoques, de 5% a 10% do valor total, são

os itens mais numerosos e menos importantes pois representam pouca importância ao valor global dos estoques.

A Figura 2 ilustra a Curva ABC e demonstra a interação entre valor e

quantidade dos itens em estoque.

Fonte: Chiavenato (2014).

Figura 2- Curva ABC.

3 MATERIAL E MÉTODOS

Para este estudo foram estudadas as políticas atuais de gestão de estoque

e previsão de demanda de uma empresa vale-paraibana produtora de

equipamentos para refrigeração predial. Foram levantados os dados de

Sanches e Ribeiro


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estoque de matéria prima e os critérios para o planejamento de produção de

médio e longo prazo. Analisando os dados históricos de produção dos anos de

2015 e 2016 realizou-se uma projeção de produção para o ano de 2017, com

uso de técnicas de previsão de demanda de produção já conhecidas.

3.1 Análise do cenário atual

Atualmente, a empresa não possui um critério definido para programação

de produção. Com base nos dados de previsão de vendas por linha de produto

os equipamentos a serem produzidos são divididos de forma aleatória para que seja gerado um plano mestre de produção, com validade de 12 meses.

Mensalmente, os dados de previsão de curto prazo (1 a 3 meses futuros)

são revisados com base nas ordens de vendas já confirmadas e outros critérios

de estoque de produtos acabados que a empresa adota.

Quando analisadas a política de estoques de segurança e compra da empresa, não foi identificado um critério claro para estes pontos. Como regra,

os itens de origem nacional possuem uma cobertura de estoque equivalente a

dois meses o consumo médio previsto para o futuro e, para itens de origem

estrangeira, a política adotada é a de manter uma cobertura de estoque equivalente a três meses o consumo médio previsto para os próximos meses.

Contudo, como a política de previsão de demanda possui uma

acuracidade em torno de 50%, e com revisão de plano em um prazo curto o

cancelamento ou postergação de ordens de compras nem sempre é possível,

principalmente quanto aos itens de origem estrangeira, produzidos na Ásia, que possuem um tempo de transito entre 45 e 60 dias.

A falta de um planejamento de produção a médio e longo prazo eficaz gera

grandes estoques de matéria prima, em especial itens de origem estrangeira

devido ao longo lead time e ao tempo de transito. Como reflexo, no mês de setembro de 2016 quando foram levantados os

dados de estoque da empresa foi possível observar um grande volume de

material excessivo, ou seja, itens com estoque muito superior à demanda e

que por sua vez tornaram-se obsoletos, devido as alterações nos equipamentos

pela empresa produzidos. Analisando os itens de estoque da empresa, foi observado que a empresa

possui 24,4 milhões de reais em estoque de matéria prima, sendo 17,4 milhões

de reais de material de origem importada e 6,9 milhões de reais de matéria

prima nacional.

Do montante total de estoque, 25% são itens considerados obsoletos ou excessivos.

3.2 Coleta de Dados

Para realizar as previsões para o ano de 2017, em dezembro de 2016, foram coletados dados históricos mensais dos anos de 2015 e 2016, com a

produção real mensal dos equipamentos.

Com base nos dados levantados, observou-se que a empresa possui

cinco seguimentos de produção distintos e 19 variações de equipamentos

separados em cinco grupos (I, II, III, IV e V). Analisando os períodos, por grupo de itens, foi possível constatar que os itens possuem uma demanda com

Sanches e Ribeiro


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variações no decorrer do ano, e cada grupo se comporta de forma diferente,

possui sazonalidade em períodos diferentes do ano.

Essa variação dá-se devido à baixa na procura dos modelos e quando a

venda é baixa costuma-se aumentar o volume de produção para que seja

possível manter estoque de equipamentos para o período de maiores vendas. No Grupo I, são produzidas as unidades externas de equipamentos de

médio porte, com capacidade entre 18mBTUs e 60mBTUs para uso em

escritórios e salas comerciais. São equipamentos que possuem pequena

variação de produção ao decorrer do ano, conforme mostra Tabela 1.

Tabela 1- Histórico de Produção - Grupo I.

O Grupo II se comporta de forma inconstante e possui um pico de produção entre os meses de fevereiro e março, os demais meses ficam abaixo

da média simples anual, porém seguem aproximadamente o mesmo volume

(Tabela 2). Os equipamentos do Grupo II são equipamentos de médio porte,

utilizados em projetos especiais de refrigeração de prédios de salas comerciais.

Tabela 2 - Histórico de Produção - Grupo II.

Já o Grupo III, de acordo com a Tabela 3, possui uma produção maior nos primeiros quatros meses do ano e a partir de maio, a produção é baixa e

se mantem abaixo da média anual. Nos últimos meses do ano é possível

perceber um aumento nos volumes. No grupo III são produzidos equipamentos

utilizados em câmaras frias ou grandes empreendimentos, como shoppings centers ou aeroportos.

Ref. jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez

Ano 2015 913 628 993 926 775 574 435 449 859 941 752 656

Ano 2016 437 800 881 668 926 1.072 1.059 1.199 823 745 1.326 1.121

Media Mensal 675 714 937 797 851 823 747 824 841 843 1.039 889

Media Simples 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832 832

GRUPO I


Ano 2015 1.496 2.438 2.395 1.219 1.096 2.013 588 1.149 1.997 2.262 1.118 1.604

Ano 2016 1.298 1.232 1.147 1.095 927 477 670 810 435 302 643 1.001

Media Mensal 1.397 1.835 1.771 1.157 1.012 1.245 629 980 1.216 1.282 881 1.303

Media Anual 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226 1.226

GRUPO II

Sanches e Ribeiro


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Tabela 3 - Histórico de Produção - Grupo III.

O Grupo IV, possui uma produção sempre próximo da média, com pico

no mês de março e pequeno aumento no mês de dezembro. O mês que apresenta o menor volume, com base na média, é o mês de julho, como mostra

a Tabela 4. Nesse grupo são produzidos equipamentos evaporadores (internos)

que trabalham em conjunto com equipamentos do Grupo I. Percebe-se que o

pico e o vale de produção acontecem nos mesmos períodos. As quantidades absolutas de produção entre os grupos I e IV não são

iguais, a empresa possui três modelos diferentes de unidade externa que

podem ser comercializados em conjunto com as unidades externas produzidas

no Grupo I.

Tabela 4 - Histórico de Produção - Grupo IV.

O Grupo V possui um consumo mais regular, com um pequeno pico no

início do ano e volume de produção bem próximo ao valor médio anual

considerado. Os equipamentos produzidos no grupo V são vendidos em conjunto com equipamentos do Grupo I, por esse motivo os grupos

apresentam comportamento similar. O que difere o grupo IV do grupo V é a

forma de instalação dos equipamentos. Os equipamentos do grupo V são

equipamentos de Teto, conhecidos comercialmente como “Cassete”, já os

equipamentos do grupo IV são equipamentos de parede, conhecimentos comercialmente como “Split”.

Tabela 5 - Produção mensal por grupo - Grupo V.


Ano 2015 68 82 65 83 64 57 25 38 19 42 35 38

Ano 2016 53 53 51 50 33 34 40 47 56 33 61 62

Media Mensal 61 68 58 67 49 46 33 43 38 38 48 50

Media Anual 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50

GRUPO III


Ano 2015 622 472 761 738 582 623 466 488 615 698 526 509

Ano 2016 401 452 624 399 515 335 416 576 409 301 406 664

Media Mensal 512 462 693 569 549 479 441 532 512 500 466 587

Media Anual 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525

GRUPO IV


Ano 2015 170 209 289 120 227 218 138 135 132 138 259 169

Ano 2016 209 159 190 210 188 170 160 182 204 171 182 136

Media Mensal 190 184 240 165 208 194 149 159 168 154 221 153

Media Anual 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182 182

GRUPO V

Sanches e Ribeiro


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Analisando todos os grupos, foi possível notar que todos se comportam

de forma diferente, apesar de que três dos grupos tenham cenários bem

parecidos, por trabalharem de forma conjunta, ou seja, os equipamentos são

vendidos como um conjunto. De forma geral, verifica-se que o maior volume

de produção é entre os meses de janeiro e abril. Nos meses de maio e junho observa-se uma queda que se mantem entre os meses de julho e setembro.

Nos meses de outubro a dezembro os volumes de produção tem uma tendência

de crescimento.

Para os grupos I, IV e V, que possuem uma média histórica parecida, utilizou-se a técnica de Média móvel.

Para os grupos II e III que possuem variações maiores, utilizou-se a Média

exponencial, para a projeção da previsão para os meses futuros.

Antes de elaborar o plano de previsão de consumo para o ano de 2017 o

departamento de vendas foi consultado a fim de verificar quais eram os planos para o ano, o que poderia afetar as previsões e quais seriam as projeções de

vendas para o período.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Média Móvel e Média Exponencial

Para o Grupo I, com pequena variação, aplicou-se a média móvel, como

pode ser observado na Figura 3. Para os grupos II e III, que possuem uma grande variação, foi aplicada a

média móvel exponencial, assim os dados da previsão para o ano de 2017

foram obtidos conforme ilustram as Figuras 4 e 5.

Os grupos IV e V, acompanham a mesma previsão de crescimento do grupo I. Para os dois grupos a Média Móvel foi aplicada de acordo com as

Figuras 6 e 7.

Figura 3- Previsão de produção – Grupo I.

Sanches e Ribeiro


21

Figura 4 - Previsão de produção – Grupo II.

Figura 5 - Previsão de produção – Grupo III.

Figura 6 - Previsão de produção – Grupo IV.

Sanches e Ribeiro


22

Figura 7 - Previsão de produção – Grupo V.

4.2 Manutenção e Monitoramento

A Manutenção e o monitoramento consistem em verificar o

comportamento do erro acumulado MAD (Mean Absolute Deviation), que deve

tender a zero, de acordo com a equação: 𝑟 =Σ|D𝒶−D𝓅|

𝑛, em que: D𝒶 = demanda

ocorrida no período; D𝓅= demanda prevista no período e n = Numero de

períodos.

Os dados históricos e as previsões para 2017 foram geradas em dezembro

de 2016, assim foi possível verificar o comportamento das previsões geradas e possíveis ajustes nas previsões. Para os grupos I, II, IV e V, a MAD se

aproximou de zero, conforme os dados apresentados nas Tabelas 6, 7, 8 e 9.

Tabela 6- Análise e MAD - Grupo I.

Tabela 7 - Análise e MAD - Grupo II.

Ref. jan fev mar abr mai SOMA

PREVISTO 744 695 826 867 824 3.955

REALIZADO 743 693 838 861 820 3.955

MAD -0,1

GRUPO I


PREVISTO 1.268 1.397 1.703 1.750 1.335 7.453

REALIZADO 1.293 1.386 1.730 1.701 1.345 7.455

MAD -0,4

GRUPO II

Sanches e Ribeiro


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Tabela 8 - Análise e MAD - Grupo IV.

Tabela 9 - Análise e MAD - Grupo V.

Já, para o grupo III, Tabela 10, a variação entre o real e o previsto para o

período se afasta de zero. Para este grupo de produção seria necessário realizar uma nova análise de previsão, verificar qual outra técnica de previsão

pode ser utilizada para que as previsões sejam mais próximas do real.

Tabela 10 - Análise e MAD- Grupo III.

Observando os dados, com exceção do grupo III, percebe-se que não

haveria necessidade de reanálise dos dados, e sim apenas acompanhamento junto aos departamentos de vendas, buscando conhecer as tendências de

vendas para os próximos meses, verificando se algum fator pode afetar as

previsões futuras.

4.3 Redução de estoque: Curva ABC

A gestão dos estoques da empresa estudada demandaria investimentos

em modernização das operações para que fosse possível um maior controle

de materiais. No presente estudo esses investimentos não serão abordados,

será apresentada uma proposta de redução dos volumes dos estoques com base na segregação dos materiais em uma curva ABC e propondo uma política

de estoque para que a redução seja alcançada.

Com os volumes de produção gerados, foi possível verificar qual seria a

demanda prevista de matéria prima para o período futuro, o ano de 2017. Os

dados foram obtidos com base nas estruturas dos equipamentos e as


PREVISTO 524 535 635 694 614 3.002

REALIZADO 554 504 653 681 601 2.993

MAD 1,9

GRUPO IV


PREVISTO 187 187 212 202 186 974

REALIZADO 180 168 218 211 198 975

MAD -0,2

GRUPO V


PREVISTO 58 60 65 60 64 307

REALIZADO 46 52 52 51 60 261

MAD 9,2

GRUPO III

Sanches e Ribeiro


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necessidades geradas através do sistema ERP (Enterprise Resource Planning)

da empresa.

Com base nos dados de produção estimados, o consumo de matéria

prima seria de cento e onze milhões duzentos e cinquenta mil reais.

Distribuindo de acordo com o plano de produção gerado, os volumes por grupo ABC dos materiais, tem-se sessenta milhões duzentos e sessenta e sete

mil reais de matéria prima de origem nacional, conforme mostra a Tabela 11.

Tabela 11 - Previsão de consumo de material Nacional.

Para os itens de origem importada foi previsto um consumo de cinquenta

milhões seiscentos e vinte e três mil reais de matéria prima, separado

mensalmente, de acordo com o plano gerado, conforme Tabela 12.

Tabela 12 - Previsão de consumo de material Importado.

Analisando a curva ABC para os itens de forma geral observa-se que 20% dos SKUs (Stock Keeping Units) representam 88% do valor de consumo para

o período, conforme representado na Figura 8.

Figura 8 - Curva ABC.

Curva ABC Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Total

GRUPO A 4.663 5.034 5.445 4.696 4.510 4.407 3.349 4.066 3.885 3.790 4.272 4.561 52.677

GRUPO B 578 624 675 582 559 546 415 504 481 470 529 565 6.528

GRUPO C 126 136 147 127 122 119 90 110 105 102 115 123 1.422

Total 5.367 5.793 6.267 5.405 5.191 5.072 3.855 4.679 4.471 4.362 4.916 5.250 60.627

Consumo de Materiais - Nacional (mR$)

Curva ABC Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Total

GRUPO A 3.792 4.093 4.428 3.819 3.667 3.583 2.724 3.306 3.159 3.082 3.474 3.709 42.836

GRUPO B 604 652 705 608 584 570 433 526 503 491 553 590 6.818

GRUPO C 86 93 100 86 83 81 62 75 71 70 79 84 969

Total 4.481 4.838 5.233 4.513 4.334 4.235 3.219 3.907 3.733 3.642 4.105 4.383 50.623

Consumo de Materiais - Importado (mR$)

Sanches e Ribeiro


25

O Grupo B com 30% dos SKUs representa 10% do montante financeiro e

o Grupo C com 50% dos SKUs representa apenas 2% do volume estimado de

compra para o período analisado. A proposta é utilizar estoque de segurança

ao invés de cobertura de estoque.

4.3.1 Material importado

Analisando separadamente os itens, tem-se para os de origem importada

o grupo A com 20% dos SKUs que representa 85% do montante de compra de

quarenta e dois milhões oitocentos e trinte e seis reais, o grupo B com 30% dos SKUs representa seis milhões oitocentos e dezoito mil reais, 13% do

montante e por fim o grupo C com 50% dos SKUs representando 2% do volume

de compra novecentos e sessenta e nove reais, conforme mostra a Figura 9.

Figura 9 - Curva ABC – Materiais importados.

Cada item foi analisado individualmente para que a técnica de estoque

de segurança e cobertura pudesse ser aplicada. O tempo médio de entrega e

o desvio-padrão foram obtidos com base no histórico de entrega de cada item.

Para essa análise foram levantados e utilizados os dados mensais de entrega no ano de 2016.

Após análise para os itens importados, foi definido pelo autor um nível

de serviço de 70% para os itens do grupo A; para os itens do grupo B, um nível

de serviço de 65% e por fim para os itens do grupo C, o nível de serviço de

55%. Com os níveis de estoques definidos, analisadas todas as variações por item o saldo para o estoque de segurança previsto foi de aproximadamente

seis milhões e quinhentos mil reais, conforme apresentado na Tabela 13.

Tabela 13 - Estoque de segurança por grupo – Itens importados.

Curva Itens % dos itens Valor Valor em %

A 83 20% 42.836 85%

B 125 30% 6.818 13%

C 210 50% 969 2%

419 50.623

Curva Estoque Atual Estoque Proposto Efeito (mR$) Efeito %

A 15.215 5.650 -9.565 -63%

C 1.924 748 -1.176 -61%

B 350 110 -240 -69%

Total 17.488 6.508 -10.980 -63%

PROPOSTA - MATERIAL IMPORTADO

Sanches e Ribeiro


26

Com essa nova política proposta, estima-se uma redução de 63% nos

níveis de estoque de matéria prima de origem importada, sendo a redução

mais significativa encontrada nos itens do grupo A, onde a redução foi de

aproximadamente 9,5 milhões de reais.

O gerenciamento do ponto de pedido e sugestão de novas ordens serão geradas automaticamente pelo sistema ERP da empresa que possui o modulo

MRP que analisa as demandas futuras, lead time e demais informações

necessárias para a sugestão de uma nova ordem de compra.

4.3.2 Material Nacional

Para os itens de origem nacional, onde é possível controlar melhor o

transit time os valores dos estoques de segurança devem ser menores.

Analisando a curva ABC dos itens nacionais, Figura 10, tem-se em 20%

dos SKUs, 87% do valor previsto de consumo para o ano, cinquenta milhões seiscentos e setenta e seis mil, oitocentos e oitenta e cinco reais. No grupo B,

30% dos itens representam 11% do valor previsto de consumo e no grupo C

seis milhões, quinhentos e vinte e sete mil, setecentos e dezesseis reais e onde

50% dos itens representam apenas 2% do volume anual de compra previsto, um milhão quatrocentos e vinte e dois mil duzentos e dois reais.

Figura 10 - Curva ABC – Materiais Nacionais.

Os mesmos níveis de serviços utilizados nos cálculos dos itens de origem

importada serão adotados para os itens de origem nacional.

Com esses mesmos critérios adotados, foi previsto um estoque de segurança de cinco milhões e duzentos mil reais, uma redução de

aproximadamente 25% nos níveis de estoque, de acordo com a Tabela 14.

Tabela 14 - Estoque de segurança por grupo – Itens nacionais.

Curva Itens % dos itens Valor Valor em %

A 280 20% 52.676.885 87%

B 419 30% 6.527.716 11%

C 699 50% 1.422.202 2%

1398 60.626.804


A 5.888 4.390 -1.498 -25%

C 901 710 -191 -21%

B 139 100 -39 -28%

Total 6.927 5.200 -1.727 -25%

PROPOSTA - MATERIAL NACIONAL

Sanches e Ribeiro


27

Com essa nova política proposta foi estimada uma redução de 52% nos

valores de estoques, conforme Tabela 15.

Tabela 15 - Níveis de estoque propostos e redução prevista.

O nível de serviço proposto deve ser validado pela empresa, uma vez que

estes valores foi uma proposta do autor.

5 CONCLUSÕES

Uma cadeia de suprimentos saudável depende de vários setores independentes que trabalham de forma conjunta e sinérgica. O planejamento

de demanda e a gestão de estoque são essenciais para a saúde financeira de

qualquer empresa.

No presente trabalho observou-se que a empresa estudada precisa de

investimentos na modernização das ferramentas de gestão de estoque a fim de melhorar a acuracidade e agilizar seus processos. Por ora apenas um

sistema de gestão de estoques de segurança foi apresentado. A curva ABC,

uma ferramenta simples e eficiente foi sugerida como uma forma de analisar

os itens por grupos e valores.

Uma gestão de estoque eficiente aliada a uma boa previsão de demanda pode afetar os resultados da empresa de forma positiva, reduzindo os níveis

de estoque e permitindo à empresa realocar recursos, investir em

modernização e em ferramentas de gestão que tornem a empresa mais

atraente em um mercado cada vez mais competitivo.

Referências Bibliográficas

CHIAVENATO, I. Introdução à Teoria Geral da Administração. São Paulo: Manole, 9ª. ed. 2014.

FURTADO, C. Economia Colonial no Brasil nos séculos XVI e XVII. São

Paulo: Hucitec/Abphe, 2001.

MOURA, C. E. de. Gestão de Estoques: Ação e Monitoramento na Cadeia de Logística Integrada. Ciência Moderna, 2004.

TADEU, H. F. B. Gestão de Estoques: Fundamentos, Modelos Matemáticos e

Melhores Práticas Aplicadas. CENCAGE, 2010.

TUBINO, D. F. Planejamento e Controle de Produção. São Paulo: Atlas,

2007.


Nacional 6.927 5.200 -1.727 -25%

Importada 17.488 6.508 -10.980 -63%

Total 24.415 11.708 -12.707 -52%

PROPOSTA - TOTAL

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