UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO … · cedidos e autorizados pela empresa DeMillus...
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UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES PÓS-GRADUAÇÃO “LATO SENSU” INSTITUTO A VEZ DO MESTRE O PROGRAMA MESTRE DE PRODUÇÃO Por: Wagner dos Anjos Carvalho Orientador Prof.ª Ana Claudia Morrissy Rio de Janeiro 2010
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UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES
PÓS-GRADUAÇÃO “LATO SENSU”
INSTITUTO A VEZ DO MESTRE
O PROGRAMA MESTRE DE PRODUÇÃO
Por: Wagner dos Anjos Carvalho
Orientador
Prof.ª Ana Claudia Morrissy
Rio de Janeiro
2010
UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES
PÓS-GRADUAÇÃO “LATO SENSU”
INSTITUTO A VEZ DO MESTRE
O PROGRAMA MESTRE DE PRODUÇÃO
Apresentação de monografia à Universidade
Candido Mendes como requisito parcial para
obtenção do grau de especialista em Logística
Empresarial.
Por: Wagner dos Anjos Carvalho
AGRADECIMENTOS
....a Deus por ter me capacitado, aos
amigos desta Pós-Graduação, que
sempre estiveram juntos nos bons e
maus momentos, à DeMillus S.A. por
fornecer os dados necessários à
execução deste trabalho e aos Srs.
Molina, Diva e Paulo Alcântara pelo
incentivo e contribuição à execução
deste trabalho.
DEDICATÓRIA
...dedica-se esta monografia a minha
esposa Niviane, que junto comigo privou-
se de várias coisas para que eu
realizasse este sonho, aos meus pais pela
dedicação e carinho, minha filha Rayssa
que com seu sorriso me estimula a
prosseguir, aos meus irmãos e a todos
que poderia citar mais estão em meu
coração.
RESUMO
Determinar quanto produzir de cada SKU exige uma série de
informações que são relevantes para a execução do mesmo como: determinar
o que será programado, o que será recolhido e níveis de prioridade. Isso é
possível através de informações que são coletados de Sistemas de
Faturamento e de Demanda. Essas informações são de suma importância para
determinar qual o modelo que deverá diminuir ou aumentar a demanda
projetada, programar a sua morte, lançar uma cor nova, remodelar, oferecer
como promoção entre outras opções que podem ser definidas baseadas nas
informações geradas do Sistema de Faturamento. Por isso, adquirir o perfil da
demanda de cada mix num horizonte de planejamento visa compatibilizar os
recursos produtivos da empresa definindo a estratégia de operação do setor
produtivo e logístico.
METODOLOGIA
Para execução deste trabalho monográfico, serão utilizadas pesquisas
bibliográficas, artigos referentes ao escopo do estudo e dados históricos
cedidos e autorizados pela empresa DeMillus S.A., assim como referenciá-los,
tratá-los e extrair os seus conteúdos que possam identificar sugerir e solucionar
questões que ocorrem dentro deste habitat.
A contribuição deste trabalho tem a intenção de não divergir dos
assuntos apresentados. Baseia-se em autores renomeados cujos pensamentos
estão apoiados na linha de pesquisa, os que são de suma importância para
execução de trabalho.
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ........................................................................................... 9
CAPÍTULO I – PPCP ............................................................................ 10
1.1 Planejamento Mestre de Produção .................................................... 10
1.1.1 Material Requeriment Planning (MRP) ....................................... 12
1.2 Equações ........................................................................................... 13
1.3 Horizonte de Planejamento ................................................................ 15
1.4 Classificação dos Modelos (CAD) ..................................................... 16
1.5 Stock Keeping Unit (SKU) .................................................................. 18
CAPÍTULO II – PROCESSO DE PROJEÇÃO ......................... 19
2.1 Demanda ........................................................................................... 19
2.1.1 Comunicação com o Mercado .................................................... 20
2.1.2 Poder de Influência ..................................................................... 21
2.1.3 Prometer Prazos ......................................................................... 21
2.1.4 Priorização e Alocação ............................................................... 21
2.2 Planejamento, Predição e Previsão ................................................... 21
2.3 Processo de Previsão de Vendas ...................................................... 22
2.3.1 Trabalhar com Fatos e Não Apenas com Opiniões .................... 24
2.3.2 Conhecer os Produtos e Seus Usos ........................................... 24
2.3.3 Analisar os Dados Históricos ...................................................... 25
CAPÍTULO III – PROJEÇÃO ............................................................ 26
3.1 Processo de Projeção da Demanda .................................................. 26
3.1.1 Cadastro de Lançamentos e Cores Novas ................................. 26
3.1.2 Geração dos Arquivos ................................................................ 28
3.1.3 Preparação dos Arquivos ........................................................... 28
3.1.4 Preparação do Tijolo Rígido ....................................................... 29
3.1.5 Preparação do Tijolo Oco ........................................................... 31
3.1.6 Preparação do Produtos a .......................................................... 32
3.1.7 Preparação do Mix Cor ............................................................... 34
3.1.8 Preparação do Mix Tamanho ..................................................... 34
3.2 Cálculos das Necessidades – Boneco ............................................... 36
CONCLUSÃO ........................................................................................... 40
BIBLIOGRAFIAS CONSULTADAS ................................................ 41
FOLHA DE AVALIAÇÃO ..................................................................... 43
9
INTRODUÇÃO
No âmbito do Planejamento existe a hierarquia de planejamento que
está classificada em três níveis, são eles: estratégico, tático (PMP) e o
operacional (Produção). O estratégico trata a longo prazo direcionar, segundo
as estimativas de vendas e a disponibilidade de recursos financeiros e
produtivos, às metas mais amplas sendo determinado pela diretoria.
O tático trata a médio prazo, nas previsões de vendas ou nos pedidos
colocados já confirmados, assumindo o compromisso de fabricar e montar bens
e/ou serviços.
O operacional trata a curto prazo, de verbos como comprar, fabricar ou
montar cada item necessário à montagem do produto final.
Os dois últimos estão ligados a decisão estratégica tomada pela diretoria
em função do mercado. O estratégico fala a língua do financeiro buscando nas
decisões transformar intenções em realidade e cabe ao tático e ao operacional
alcançar esses objetivos.
No capítulo I é definido o PMP e sua estrutura, como o MRP faz parte do
planejamento, as equações para os cálculos das necessidades e prioridades, o
horizonte de planejamento e como ele é visto a pequeno, médio e longo prazo,
as classificações dos modelos e a definição de SKU.
No capítulo II trataremos de alguns conceitos como planejamento,
predição e previsão, a demanda e como ela está ligada as áreas da empresa,
como é a comunicação do mercado com a empresa, as influências, as
promessas de entregas, prioridades e alocações, o processo de previsão de
vendas e sua estrutura, o tratamento dos dados e conhecer os produtos.
No capítulo III é apresentado o processo de planejamento realizado pela
DeMillus S.A. e como é feito o cadastro dos modelos, os arquivos gerados, a
preparação, as funções de cada arquivo e como são aplicados aos cálculos de
necessidades.
10
CAPÍTULO I – PPCP
Iniciaremos o capítulo fazendo uma definição de alguns termos que são
aplicados a produção, como o PMP necessita de uma série de procedimentos
estruturados para chegar ao seu objetivo e a lógica dos cálculos.
1.1 Planejamento Mestre de Produção
A cobertura do PMP normalmente cobre um horizonte de planejamento
de 6 a 12 meses de produção, em base semanal e está ligado a outros planos
de outras funções dentro da empresa como marketing, vendas, engenharia,
finanças e manufatura. E segundo Corrêa, Gianesi e Caon (2007) o PMP:
É uma declaração de quantidades planejadas que dirigem os
sistemas de gestão detalhada de materiais e capacidade, e
essa declaração é baseada (da visão de demanda, presente e
futura que temos) e dos próprios recursos com os quais a
empresa conta hoje e vai contar no futuro (CORRÊA, GIANESI
& CAON, 2007, p. 202).
Existe também uma definição para PMP em que a American Production
and Inventory Control Society (APICS), na sua 7ª edição de 1992, diz que o
PMP é:
Uma declaração do que a empresa espera manufaturar. É o
programa antecipado de produção daqueles itens a cargo do
programdor-mestre. O programador-mestre mantém esse
programa que, por sua vez, torna-se uma série de decisões de
planejamento que dirigem o planejamento de necessidade de
materiais (MRP). Representa o que a empresa pretende
produzir expresso em configurações, quantidades e datas
específicas. O programa-mestre não é uma previsão de
vendas, que representa uma declaração de demanda. O
programa-mestre deve levar em conta a demanda, o plano de
11
produção (ou S&OP), e outras importantes considerações,
como solicitações pendentes, disponibilidade de material,
disponibilidade de capacidade, políticas e metas gerenciais,
entre outras. É o resultado do processo de programação-
mestre. O programa-mestre é uma representação combinada
de previsões de demanda, pendências, o programa-mestre em
si, o estoque projetado disponível e a quantidade disponível
para promessa (CORRÊA, GIANESI & CAON, 2007, apud
APICS, 7ª edição, 1992).
12
1.1.1 Material Requeriment Planning (MRP)
O planejamento das necessidades de materiais surgiu decorrente das
necessidades do mercado e se refere a produtos acabados, atendendo a uma
demanda dependente. Ou seja, a quantidade de tecido que irá utilizar depende
do número de peças que confeccionar.
Planejamento Mestre
de Produção
Planejamento das Necessidades de Materiais (MRP)
Programação do Chão-de-Fábrica
(SFC)
Controles da Produção
“Rough-cut Capacity Planning”
(RCCP)
Programa de Montagem Final
(FAS)
Planejamento das
Compras
“Bill of Material” Listas Técnicas
Planejamento das Necessidades de Capacidade (CRP)
Níveis de Estoques
Figura 1 – Programa Mestre de Produção (Adaptado de MARTINS, 2006, p 330)
13
Sem os recursos tecnológicos fica praticamente impossível unir todas as
informações necessárias para fabricar uma centena ou milhares de produtos
devido ao número de peças ou componentes que o constitui. Não precisamos ir
longe para percebermos a extensão dessa dificuldade, imaginemos controlar
os estoques disponíveis, as entregas previstas, as compras em andamento,
com seus respectivos prazos de entrega e perspectivas de atrasos.
Nos meados dos anos 60, os computadores de grande porte chamados
mainframes gastavam horas senão toda uma noite processando as alterações
de um dia. O produto era desassociado em seus itens gerando uma lista de
materiais, também conhecida de lista técnica ou BOM (Bill of Material).
Essa quebra pode ser associada a uma espinha que irá vincular itens
comuns a vários produtos analisando a disponibilidade de estoque e indicando
os materiais que estão na falta. Portanto, o MRP baseia-se na emissão de
ordens de uma demanda calculada a partir do programa de montagem.
1.2 Equações
As equações que definem as necessidades que a produção ou a
programação tem de recolher ou programar podem seguir a seguinte estrutura
que chamamos de cascata e cada cascata olha para um processo anterior.
Equações Básicas (a nível de Produto Acabado)
Est. em Proc.
Prog Pri PrfAPA
R Ei Ef
D
#1 Ef = Ei + R - D ou R = D + Ef - Ei
#2 Prf = Pri+ Prog - R ou Prog = R + Prf - Pri
Figura 2 - Equações Básicas (Adaptado pelo Autor, 2010)
14
DREE IF −+= IF EEDR −+= (1)
RogPP RIRF −+= Pr RIRF PPRog −+=Pr (2)
Onde:
EI – Estoque inicial do período;
EF – Estoque final do período;
D – Demanda no período;
R – A ser recolhido durante o período;
PRI – Estoque em processo no início do período;
PRF – Estoque em processo no final do período;
PROG – A ser programado durante o período.
A demanda (D) é descrita por uma série de demandas semanais Di
relativas a um horizonte de 24 semanas. O período a ser programado, abrange
as quatro primeiras semanas (D1, D2, D3 e D4), o estoque final desejado (EF)
está composto pelas demandas das semanas seguintes até a S14 (D5, ..., D14) e
o estoque em processo final (PRF) está composto das últimas quatro semanas
(D15, ..., D18).
Então temos:
iF EEDR −+= (3)
145 ...DDEF += (4)
iEDDDDR −+++++= 145411 ...... (5)
RIRF PPRog −+=Pr (6)
15
iEDDDDR −+++++= 14541 ...... (7)
1815 ... DDPRF ++= (8)
RIi PEDDDDDDog −−++++++++= 181614541 .........Pr (9)
Para efeitos de dar prioridades no recolhimento, será definido o R0, que
está contido no R1, e não leva em consideração a composição do estoque final.
iEDDR −++= 410 ... (10)
Seguindo o mesmo raciocínio, temos o Prog0, então:
RIPRog −= 00Pr (11)
RIi PEDDog −−++= 1410 ...Pr (12)
Isso significa que se a produção não recolher (R0) os modelos ou o setor
de planejamento e controle de produção não programar (Prog0), fatalmente
haverá falta deste produto.
E uma outra programação como segunda prioridade (que contém o
Prog0) que cuida do R1, mas ignora a composição do processo final, chamado
de Prog p/R1:
RIPRRpog −= 11/ Pr (13)
RIi PEDDDDRogp −−+++++= 145411 ....../Pr (14)
1.3 Horizonte de Planejamento
O horizonte de planejamento pode ser definido a partir de três períodos
que são definidos como: curto, médio e longo prazo. Onde podem ocorrer
mudanças nos modelos, equipamento, instalações e entre outras. Que estará
16
previsto no faturamento e no desembolso para o seu cumprimento,
possibilitando estimar também o lucro.
1.4 Classificação dos Modelos (CAD)
A correta identificação de cada um dos materiais e serviços controlados
pela empresa possibilita uma eficiente gestão de estoque.
Existe uma classificação que é adotada por algumas empresas que seguem
por grupos ou famílias, subgrupos, classes, números seqüenciais e dígitos de
autocontrole.
Cada empresa pode ter sua própria classificação independente de
atuarem no mesmo ramo, mas podem acontecer exigências de clientes
importantes que trazem boa margem de contribuição assim como uma norma.
Planejamento do Processo
Planejamento estratégico da capacidade
Plano agregado
Plano mestre de produção - MPS
MRP
Programação chão-de-fábrica
Programação semanal (pessoal e clientes)
Programação diária pessoal e clientes
Figura 3 – Estrutura geral do sistema PPCP para manufatura e serviços (Adaptado pelo Autor, 2010).
Longo Prazo
Médio Prazo
Curto Prazo
17
No mundo da indústria de confecção cada peça tem a sua característica
e modelagem e uma classificação dessas peças passa ser a linguagem
universal dentro do âmbito fabril, tático e estratégico.
Cód Inicial Descrição
016 Biquini026 Calça078 Sutiã
Figura 4 - Códigos Iniciais (Adaptado pelo Autor, 2010)
CAT Cod 1 Clas. Cod 2 Tipo Cod 3 Conceito
Ling 1 Lingerie
S 1 SuperiorS 1 Sutia sem AroSA 2 Sutia com AroPU 3 Push-UpSus 4 SustentacaoBu 5 BustiéSE 6 EspumadoTC 7 Taca CPE 8 Push-Up Espumado
Figura 5 - Classificação dos Modelos (Adaptado pelo Autor, 2010)
Para uma melhor visualização da classificação dos modelos, segue um
modelo cadastrado conforme classificação DeMillus:
Modelo Cod 1 Cod 2 Cod 3 CAT Clas. Tipo Colecao
078014 1 1.1 1.1.6 Ling S SE Maternal
Figura 6 - Exemplo de classificação (Adaptado pelo Autor, 2010)
Pela classificação, podemos dizer que é uma lingerie superior (Sutiã) e
possui bojo espumado.
18
1.5 Stock Keeping Unit (SKU)
De acordo com Accioly, Ayres e Sucupira (2008), por definição:
Um SKU é uma unidade de controle de estoque e, por intuição,
associamos SKU a um item ou código de estoque, mas a
definição é um pouco mais sutil (ACCIOLY, AYRES &
SUCUPIRA, 2008, p.38).
Essa sutileza também pode ser refinada no site do Wikipedia (2010), em
que menciona que:
O termo Stock Keeping Unit (SKU), em português, Unidade de
Manutenção de Estoque está ligado à logística de armazém e
designa os diferentes itens de estoque, estando normalmente
associado a um código identificador (Dias, 2005, p. 194)
(WIKIPÉDIA, 2010, acesso: 25/07/2010).
O SKU permite que o mesmo item seja estocado tanto num armazém
que esteja localizado no Oiapoque e outro no Chuí, mas como as empresas
possuem suas unidades fabris uma numerosa quantidade de itens que pode
chegar a centenas ou milhares.
Fica claro que, gerenciar todos esses SKU’s requer ferramentas que
auxiliem de modo rápido e simples a localização onde quer que ele esteja.
19
CAPÍTULO II – PROCESSO DE PROJEÇÃO
Projetar as quantidades que serão vendidas parece uma tarefa fácil, mas
como fazê-la sem conhecer a demanda, a histórica e o comportamento?
Neste capítulo apresentarei alguns conceitos e metodologias que podem
ser aplicados no processo de projeção.
2.1 Demanda
A forma como a empresa desenvolve sua habilidade em prever o futuro
é muito importante quando dispõe de ferramentas que possam antecipar a
demanda futura com alguma precisão. As informações de vendas e as que
expliquem o seu comportamento e variações podem influenciar na forma de se
determinar como será a demanda futura e todas essas informações são
relevantes a esse processo. E dessa forma Corrêa, Gianesi e Caon (2009)
descrevem que:
Gestão da Demanda que a área de venda/marketing insere as
informações do mercado no processo de planejamento. Ela
inclui várias atividades, como previsão, cadastramento de
pedidos, promessa de data de entrega, serviço ao cliente.
Distribuição física e outras atividades que envolvem contato
com os clientes. (CORRÊA, GIANESI e CAON, 2009, p. 143)
A gestão da demanda requer esforços de algumas áreas da empresa e a
figura abaixo demonstra como essas áreas estão fortemente ligadas a ela:
20
2.1.1 Comunicação com o Mercado
Trazer informações dos clientes e do mercado para a empresa, de forma
contínua e permanente geralmente é negligenciado pelo pessoal de vendas
(vendedores e representantes) que mantém o contato com os clientes, mas
esses colaboradores não podem ser acusados de tal negligência.
São poucas as empresas que atribuem esta atividade a função dos
vendedores e que acabam desperdiçando uma fonte inestimável de
informações.
Previsão de demanda
Promessa de prazos
Priorização e alocação
Comunicação com o
mercado
Influência sobre o mercado
Gestão de demanda
Figura 7 – Principais elementos da gestão de demanda (Extraído de CORRÊA, 2009, p. 237)
21
2.1.2 Poder de Influência
Influenciar a demanda é fundamental para a empresa e isso pode se dar
através da demanda já existente onde podemos negociar parcelamentos de
entrega ou por meio de promoção e propaganda. Essa influência tem que ser
conhecida e levada em conta nas previsões de vendas futuras.
2.1.3 Prometer Prazos
Está ligada ao tipo de produção que a empresa irá adotar se para
estoque, encomenda ou montagem contra pedido e é importante para garantir
desempenho e confiabilidade de entregas.
2.1.4 Priorização e Alocação
É uma decisão de responsabilidade da área comercial. Caso ocorra de
não haver produtos suficientes, recursos e/ou materiais para atender a
determinados pedidos é aí que entra a decisão de escolher quais os clientes
que serão atendidos em total ou parcial e os que entrarão numa fila de espera.
2.2 Planejamento, Predição e Previsão
Será conceituada abaixo, cada uma das palavras do título acima
entendendo o seu significado para uma melhor compreensão:
• Planejamento: processo lógico que descreve as atividades necessárias
para ir do ponto no qual nos encontramos até o objetivo definido;
• Predição: processo para determinação de um acontecimento futuro
baseado em dados completamente subjetivos e sem uma metodologia
de trabalho clara;
• Previsão: processo metodológico para determinação de dados futuros
baseados em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou
22
ainda em modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho
clara e previamente definida.
2.3 Processo de Previsão de Vendas
O processo de previsão de vendas é na verdade um tiro no escuro e o
que quero dizer é que nunca conseguimos acerta em uma previsão os 100% e
isso se dá pelo erro nas previsões, sazonalidade e outros fatores que a
influenciam. E como já mencionado, existem padrões de demanda que devem
ser adequadas às informações dos produtos como média, tendência linear,
tendência não linear e estacional (sazonal).
Mais segundo Corrêa, Gianesi e Caon (2009), o sistema de previsão de
vendas:
É o conjunto de procedimentos de coleta, tratamento e
análise de informações que visa gerar uma estimativa
das vendas futuras, medidas em unidades de produtos
(ou famílias de produtos) em cada unidade de tempo
(semanas, meses etc.). (CORRÊA, GIANESI e CAON,
2009, p. 243).
Será ilustrado um fluxograma genérico de um sistema de previsão de
vendas inicialmente tratando de dados estatísticos, dados históricos de vendas
e outras variáveis que ajudem a explicar as variações de comportamento
anteriores como: clima, renda per capita, volume de produção, entre outras.
23
Dados de variáveis que expliquem as vendas
Dados históricos de vendas
Informações que expliquem
comportamento atípico
Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras
variáveis
Informações da conjuntura econômica
Informações de clientes
Decisões da área comercial
Informaões de concorrentes
Outras informações do mercado
Outras informações do mercado
Reunião de PrevisãoComprometimento das áreas envolvidas
Tratamento das informações disponíveis
Previsão de vendas
Figura 8 – Fluxograma de previsão de vendas (Extraído de CORRÊA, 2009, p. 245)
24
2.3.1 Trabalhar com Fatos e Não Apenas com Opiniões
O modelo de previsão de vendas deve ser elaborado com base em
dados históricos e fatos que demonstrem realmente o que ocorreu num período
ou e tem a probabilidade de ocorrer no futuro. Embora essa informação seja de
grande valor para tomada de decisão sempre escutamos opiniões, que não
estão pautadas em nenhuma fundamentação.
Por exemplo, quando alguém diz: “Os clientes aceitam um prazo de
entrega de 30 dias!” Ou quando alguém diz: “Se baixarmos o preço em 5% as
vendas aumentarão em 10%!”, então devemos perguntar: Quais clientes?
Quando disseram isso? Em que circunstância? Como chegamos a tal
conclusão? Esse efeito se daria de maneira uniforme em todos os segmentos
do mercado?...
Sair do acho para evidência torna confiável a formação da base de
dados com ênfase nos fatos e na documentação das hipóteses, e claro que
isso requer uma mudança de cultura.
2.3.2 Conhecer os Produtos e Seus Usos
Temos que concordar que para determinar uma boa previsão de vendas
é fundamental conhecer os produtos e como os clientes o usam, e conhecer os
produtos ajudam a entender os dados que os mesmos fornecem com as
vendas e como se comportam em razão de possíveis sazonalidades.
Outra consideração importante que está ligado ao produto é o seu ciclo
de vida, onde uns são mais longos, outros mais curtos, outros ainda que já
nascem com data prevista para ser retirados do mercado, isto é, com morte
programada.
25
2.3.3 Analisar os Dados Históricos
A coleta dos dados históricos de vendas é o ponto de partida para
elaboração da previsão e esses dados podem esconder eventos relevantes
que expliquem comportamentos atípicos das vendas, produtos que estiveram
na falta, cores mais pedidas, tamanhos mais solicitados entre outras variáveis
que podem servir de bússola para o planejamento. E tomando como
aprendizado para o futuro os dados históricos, com algum tipo de distorção,
deve ser expurgado para que possamos tratá-los estatisticamente.
Figura 9 – Ciclo de vida do produto (Adaptada de Martins, 2006, p. 73)
Introdução Crescimento Maturidade Declínio
Vendas
Tempo
26
CAPÍTULO III – PROJEÇÃO
Neste capítulo será apresentado o processo de planejamento que
acontece na DeMillus S.A., este processo consiste em projetar as demandas
para os lançamentos, cores novas e os demais produtos que são ofertados no
catálogo assim como as promoções, brindes e pré-lançamentos.
3.1 Processo de Projeção da Demanda
O processo de projeção da demanda é basicamente o processo em que
se determinam as quantidades que cada modelo possivelmente irá vender
distribuída por um mix de cor e tamanho utilizando um protótipo do catálogo,
chamado de boneca, que será lançado mais a frente.
Tudo começa com o setor de modelagem, que é o setor responsável
pela criação dos modelos, remodelagem e apresentação dos mesmos numa
reunião. Nesta reunião, chamada de reunião de modelos novos é definida os
modelos que serão lançados ou aguardarão para um futuro lançamento. Com a
definição dos modelos, é preparada uma ata desta reunião que é distribuída
aos participantes e a outras pessoas que estão envolvidas direta e
indiretamente a realização deste projeto.
Então, o processo de projeção da demanda para os lançamentos, cores
novas, inclusão de tamanhos, modelos remodelados (com nova modelagem),
modelos cancelados e outros está distribuído em quatro etapas que estão
classificadas em: cadastro, preparação dos arquivos, projeção e fechamento
dos arquivos.
3.1.1 Cadastro de Lançamentos e Cores Novas
Inicialmente apresentaremos três planilhas, em Excel, fundamentais
para início do cadastramento, são elas:
• Arquivo CAD (cadastro);
27
• Arquivo Lançamento;
• Arquivo Atualização.
O arquivo CAD é um dos arquivos principais do processo de projeção, é
nele que são inseridas todas as informações cadastrais do produto assim como
o valor do seu custo unitário.
Obs Modelo Cod 1 Cod 2 Cod 3 CAT Clas. Tipo Coleção MP Emb Temp Frete CVU09-17 016074 1 1.2 1.2.6 Ling I FD Brilho 1.05 0.06 6.09 0.24 2.99 09-17 016075 1 1.2 1.2.4 Ling I B Brilho 1.17 0.06 5.45 0.24 2.94 09-17 074074 1 1.1 1.1.6 Ling S SE Brilho 3.07 0.46 11.81 0.24 6.95 09-17 093074 4 4.1 4.1.3 Extr BL Brilho 4.61 0.49 12.85 0.24 8.80
Figura 10 - Arquivo CAD (Adaptado pelo Autor, 2010)
Podemos dizer de uma forma simples e objetiva que, o arquivo CAD é
como se fosse um tipo de cartório de registro onde informamos a data de
nascimento do modelo (data de lançamento – coluna Obs), o nome (código do
modelo – coluna modelo), o tipo (sexo – coluna tipo) e a coleção (a família –
coluna coleção).
O arquivo lançamento apresenta a partir do cadastro efetuado acima,
uma equivalência entre o lançamento e outro produto que tenha uma
similaridade, nele são imputadas as informações do modelo, como: o tipo, a
coleção, os custos e o mais importante a demanda projetada para o
lançamento do 1º e o 2º catálogo que foram determinados pela diretoria da
empresa.
Equivalente 1er Cat 2o CatC# Modelo Tipo Colecao CVU Equiv. Tipo Colecao QTD Lan QTD Lan MCT09-17 016074 FD Brilho 3.16 016708 B Romance 15 7.5 38.92 09-17 016075 B Brilho 3.32 016708 B Romance 10 5 24.39 09-17 074074 SE Brilho 6.29 074067 SE Goldy 12 6 102.99 09-17 093074 BL Brilho 8.83 093500 BL Blusa DM 6 3 47.80
Figura 11 - Arquivo Lançamento (Adaptado pelo Autor, 2010)
28
O arquivo Atualização é a bússola para cadastro dos modelos nos
arquivos que serão mencionadas a frente, ele é o dedo duro que indica se o
modelo foi ou não cadastrado.
Mes 10-09 C17C# Modelo CAT Clas. Tipo Coleção Cad Produtos a (3 pastas) Lanc M. Cor M. TamC17 016074 Ling I FD Brilho 016074 016074 016074 016074 016074 016074 016074C17 016075 Ling I B Brilho 016075 016075 016075 016075 016075 016075 016075C17 074074 Ling S SE Brilho 074074 074074 074074 074074 074074 074074 074074C17 093074 Extr BL Brilho 093074 093074 093074 093074 093074 093074 093074
Figura 12 - Arquivo Atualização (Adaptado pelo Autor, 2010)
3.1.2 Geração dos Arquivos
Esta etapa da projeção é o momento em que são gerados os arquivos
do sistema (Estatística de Faturamento e Campanha de Vendas), e neles estão
contidas todas as informações de vendas dos modelos por SKU.
Esses arquivos possuem uma particularidade em que dependendo da
data de geração, podemos estar no início de uma campanha ou no meado e
isso pode distorcer a estatística.
O EF e o CA que estiverem com essa situação, é projetado uma
quantidade para aquela campanha e com isso temos uma noção de quanto
aquela campanha vai se comportar até o seu fechamento.
3.1.3 Preparação dos Arquivos
A preparação dos arquivos busca através dos dados gerados na seção
anterior, abastecer cinco planilhas em Excel com essas informações e para
ajudar no entendimento da lógica vamos adotar a coleção Brilho que foi
lançada na campanha 17/2009 e servirá de base para nosso estudo. As
planilhas preparadas são as bases do trabalho de projeção e são descritas
abaixo:
• Preparação do Tijolo Rígido;
29
• Preparação do Tijolo Oco;
• Preparação dos Produtos a;
• Preparação do Mix Cor;
• Preparação do Mix Tamanho.
3.1.4 Preparação do Tijolo Rígido
O tijolo rígido é o arquivo que faz toda a separação estatística das
quantidades de peças faturadas por modelo, categoria e coleção que
aconteceram numa campanha fechada ou projetada, através dos canais de
vendas. E ele é usado para abastecer o arquivo Produtos a com os dados de
catálogo e atacadinho que são uns dos canais de vendas aplicados pelo
DeMillus.
Para montar o tijolo Rígido é necessário transformar o arquivo EF de txt
para xls e colá-lo na pasta IN (informação). Como a planilha já está preparada
com fórmulas, ela faz toda a separação por canal de venda, coleção, margem
de contribuição, veiculação e etc.
1.00 1.00 1.00 1.00Ano 2009 C 17 5971 1,343,435 242,804 30,712 1,700,754
Valor para Projecao > 1,625 1,656,506QTD
Modelo Cod 1 Cod 2 Cod 3 CAT Clas. Tipo Coleção CVU C E M Tot
016074 1 1.2 1.2.6 Ling I FD Brilho 2.99 19,261 0 0 19,261016075 1 1.2 1.2.4 Ling I B Brilho 2.94 12,489 0 0 12,489074074 1 1.1 1.1.6 Ling S SE Brilho 6.95 13,457 0 0 13,457093074 4 4.1 4.1.3 Extr BL Brilho 8.80 7,174 0 0 7,174
Figura 13 - Tijolo Rígido (Adaptado pelo Autor, 2010)
30
Campanha 2009 19
Controle>>>> 1.00 1.00 1.00
1,291 12,089 5,456
CAT Cod 1 Clas. Cod 2 Tipo Cod 3 Conceito QTD Fat L MCT
Ling 1 Lingerie 990 77% 9,105 75% 4,283 79%
Ling S 1.1 Superior 429 43% 5,301 58% 2,568 60%S 1.1.1 Sutia sem Aro 109 26% 940 18% 476 19%SA 1.1.2 Sutia com Aro 118 27% 1,485 28% 675 26%PU 1.1.3 Push-Up 24 6% 370 7% 167 6%Sus 1.1.4 Sustentacao 74 17% 971 18% 510 20%Bu 1.1.5 Bustié 28 7% 354 7% 190 7%Es 1.1.6 Espumado 63 15% 991 19% 459 18%TC 1.1.7 Taca C 12 3% 190 4% 92 4%
Ling I 1.2 Inferior 445 45% 3,011 33% 1,328 31%C 1.2.1 Calca 38 8% 234 8% 97 7%CB 1.2.2 Calca Baixa 46 10% 291 10% 129 10%CC 1.2.3 Calca Cavada 53 12% 356 12% 167 13%B 1.2.4 Biquini 100 23% 571 19% 255 19%T 1.2.5 Tanga 43 10% 208 7% 99 7%FD 1.2.6 Fio Dental 83 19% 477 16% 211 16%CN 1.2.7 Cinta 26 6% 424 14% 150 11%CS 1.2.8 Calca Short 56 13% 449 15% 219 17%
Ling O 1.3 Outros 116 12% 793 9% 386 9%AN 1.3.1 Anagua 5 4% 37 5% 12 3%CL 1.3.2 Cinta Liga 8 7% 32 4% 17 4%FX 1.3.3 Faixa 1 0% 6 1% 2 1%Cor 1.3.4 Corselete 2 2% 45 6% 12 3%MD 1.3.5 Modelador 13 11% 293 37% 140 36%CS 1.3.6 Camisete 15 13% 179 23% 79 20%Ext 1.3.7 Extensor 74 63% 201 25% 124 32%
Extr 4 4.1 Roupa externa 43 3% 552 5% 219 4%Ves 4.1.1 Vestido 0 0% 0 0% 0 0%Cal 4.1.2 Calca 0 0% 0 0% 0 0%BL 4.1.3 Blusa 19 44% 302 55% 136 62%Col 4.1.4 Collant 0 0% 0 0% 0 0%Out 4.1.5 Outros 0 0% 0 0% 0 0%Pe 4.1.6 Calcado 24 56% 251 45% 83 38%Pr 4.1.7 Praia 0 0% 0 0% 0 0%
Figura 13.1 - Percentual por Categoria (Adaptado pelo Autor, 2010)
31
Campanha 2009 19 Percentual de participaçãoo por Coleção
Controle >>> 1.00 1.00 1.00
1,291,299 12,090 5,457 100% 100% 100%
Catalogo Valores Catalogo %Colecao QTD Pc Fat MR$ MCT MR$ QTD % Fat % MCT %
Brilho 45,609 484.4 219.4 3.5% 4.0% 4.0%
Figura 13.2 - Percentual por Modelo (Adaptado pelo Autor, 2010)
Campanha 2009 19 Percentual de participacao por Modelo
Controle >>> 1.00 1.00 1.00
1,291,299 12,090 5,457 90% 91% 90%
Catalogo Valore s Catalogo %Modelo Tipo Colecao QTD Pc Fat MR$ MCT MR$ QTD % Fat % MCT %
016074 FD Brilho 14,050 89.5 39.6 1.1% 0.7% 0.7%016075 B Brilho 13,767 87.7 39.4 1.1% 0.7% 0.7%074074 SE Brilho 11,045 181.6 86.2 0.9% 1.5% 1.6%093074 BL Brilho 6,747 125.6 54.2 0.5% 1.0% 1.0%
Figura 13.3 - Percentual por Coleção (Adaptado pelo Autor, 2010)
3.1.5 Preparação do Tijolo Oco
O tijolo oco é o arquivo em que estão contidas as estatísticas de
quantidades de peças faturadas por modelo, cor e tamanho que aconteceram
numa campanha fechada ou projetada. Ele é usado para abastecer os arquivos
de Mix Cor e Mix Tamanho que são os acontecimentos estatísticos do
mercado.
A preparação do arquivo é muito parecida com o do tijolo rígido, temos
que transformar o arquivo CA de txt para xls e aplicar alguns algoritmos que
ajudem mais a frente quando tivermos que buscar as informação para
preenchimento dos arquivos de Mix Cor e Mix Tamanho.
32
46,929 400 2,000 400
Ano C# Modelo Cor Tam SKU Mod-Cor Qtde Fat. % Fat. % Cor % Tam09 17 016074 20 PP 01607420PP 01607420 2,203 15.23 100 15.2309 17 016074 20 PE 01607420PE 01607420 5,672 39.21 100 39.2109 17 016074 20 ME 01607420ME 01607420 4,267 29.50 100 29.5009 17 016074 20 GR 01607420GR 01607420 1,712 11.84 100 11.8409 17 016074 20 EG 01607420EG 01607420 610 4.22 100 4.2209 17 016075 20 PP 01607520PP 01607520 1,472 10.35 100 10.3509 17 016075 20 PE 01607520PE 01607520 4,390 30.88 100 30.8809 17 016075 20 ME 01607520ME 01607520 5,485 38.58 100 38.5809 17 016075 20 GR 01607520GR 01607520 2,469 17.37 100 17.3709 17 016075 20 EG 01607520EG 01607520 400 2.81 100 2.8109 17 074074 20 40 0740742040 07407420 1,864 16.46 100 16.4609 17 074074 20 42 0740742042 07407420 4,783 42.24 100 42.2409 17 074074 20 44 0740742044 07407420 1,863 16.45 100 16.4509 17 074074 20 46 0740742046 07407420 1,055 9.32 100 9.3209 17 074074 20 48 0740742048 07407420 1,051 9.28 100 9.2809 17 074074 20 50 0740742050 07407420 708 6.25 100 6.2509 17 093074 20 40 0930742040 09307420 1,565 22.60 100 22.6009 17 093074 20 42 0930742042 09307420 3,049 44.03 100 44.0309 17 093074 20 44 0930742044 09307420 1,414 20.42 100 20.4209 17 093074 20 46 0930742046 09307420 897 12.95 100 12.95
Figura 14 - T ijolo Oco (Adaptado pelo Autor , 2010)
3.1.6 Preparação do Produtos a
Este arquivo é o local onde serão projetadas as quantidades de
demanda de cada modelo que será lançando e os modelos que estão ativos no
catálogo DeMillus.
O arquivo produtos a abriga em seu conteúdo cinco pastas que auxiliam
no processo que está ocorrendo, assim como totalizar os mixes de cores e
tamanhos e as promoções vinculadas à campanha.
A preparação do arquivo produtos a é bem ampla, pois temos que
renomear o nome das campanhas, cadastrar os modelos de lançamentos,
verificar os somatórios, incluir colunas de campanhas novas e verificar algumas
formatações.
33
Totais >> 52 50 46 18 52 35 26Sub-Totais >> 52 50 46 18 19 15 13
Bon Bon BonModelo CAT Tipo Coleção C17 C18 C19 C01 C17 C02 C05
016074 Ling FD Brilho 19.3 17.5 14.1 5.7 19.3 12.8 9.0016075 Ling B Brilho 12.5 11.8 13.8 4.3 12.5 7.6 6.0074074 Ling SE Brilho 13.5 13.9 11.0 5.5 13.5 9.9 7.0093074 Extr BL Brilho 7.2 7.0 6.7 2.1 7.2 4.6 4.0
Figura 15 - Produtos a (Adaptado pelo Autor, 2010)
Contole de MIX Demanda VD Catálogo1.00 1.00 1.00
400 400 400 52 35 26Modelo CAT Tipo Coleção PCP Setor C17 C02 C05 F Grade C17 C02 C05016074 Ling FD Brilho a 26-C 100 100 100 1.0 19.3 12.8 9.0016075 Ling B Brilho a 26-C 100 100 100 1.0 12.5 7.6 6.0074074 Ling SE Brilho a 23-X 100 100 100 1.0 13.5 9.9 7.0093074 Extr BL Brilho a 22-Y 100 100 100 1.0 7.2 4.6 4.0
Figura 15.1 - Pasta de Modelos a (Adaptado pelo Autor, 2010)
Importar do MIX Tam400 400 400 2 43 0 0
Modelo Cor Tam. Coleção MIX 17 MIX 02 MIX 05 Prom 14 Prom 15 Prom 16 Prom 17016074 20 PP Brilho 13.93 13.93 13.93 0.00 2.09 0.00 0.00016074 20 PE Brilho 41.69 41.69 41.69 0.50 6.25 0.00 0.00016074 20 ME Brilho 28.55 28.55 28.55 0.00 4.28 0.00 0.00016074 20 GR Brilho 11.59 11.59 11.59 0.00 1.74 0.00 0.00016074 20 EG Brilho 4.25 4.25 4.25 0.00 0.64 0.00 0.00016075 20 PP Brilho 10.00 10.00 10.00 0.00 1.39 0.00 0.00016075 20 PE Brilho 33.00 33.00 33.00 0.50 4.17 0.00 0.00016075 20 ME Brilho 38.00 38.00 38.00 0.00 2.85 0.00 0.00016075 20 GR Brilho 15.00 15.00 15.00 0.00 1.16 0.00 0.00016075 20 EG Brilho 4.00 4.00 4.00 0.00 0.42 0.00 0.00074074 20 40 Brilho 14.00 14.00 14.00 0.00 1.68 0.00 0.00074074 20 42 Brilho 32.00 32.00 32.00 0.50 3.84 0.00 0.00074074 20 44 Brilho 24.00 24.00 24.00 0.00 2.88 0.00 0.00074074 20 46 Brilho 12.00 12.00 12.00 0.00 1.44 0.00 0.00074074 20 48 Brilho 10.00 10.00 10.00 0.00 1.20 0.00 0.00074074 20 50 Brilho 8.00 8.00 8.00 0.00 0.96 0.00 0.00093074 20 40 Brilho 24.63 24.63 24.63 0.00 1.48 0.00 0.00093074 20 42 Brilho 37.55 37.55 37.55 0.50 2.25 0.00 0.00093074 20 44 Brilho 25.17 25.17 25.17 0.00 1.51 0.00 0.00093074 20 46 Brilho 12.65 12.65 12.65 0.00 0.76 0.00 0.00
Figura 15.2 - Pasta de Itens a (Adaptado pelo Autor, 2010)
34
3.1.7 Preparação do Mix Cor
O arquivo mix cor abriga o valor percentual da cor que foi faturada para
cada modelo e cor ofertada no catálogo. O mix cor pode nos fornecer
informações valiosíssimas que ajudam na projeção da cor e como cada uma se
comporta em determinada campanha, e de fato as estatísticas mostram que
podemos ter várias conclusões como: quão bom foi o lançamento de uma cor
nova, a influência da sazonalidade em uma determinada cor e se o tamanho da
foto no catálogo foi significativo.
A preparação do mix cor é feita buscando no tijolo oco a informação
percentual de modelo-cor da campanha.
400% 400% 400%
Bon Bon Bon
Modelo Cor Coleção Tipo Modelo-Cor C17 C02 C05016074 20 Brilho FD 01607420 100% 100% 100%016075 20 Brilho B 01607520 100% 100% 100%074074 20 Brilho SE 07407420 100% 100% 100%093074 20 Brilho BL 09307420 100% 100% 100%
Figura 16 - Arquivo de Mix Cor (Adaptado pelo Autor, 2010)
3.1.8 Preparação do Mix Tamanho
O mix tamanho é o arquivo que abriga o valor percentual do tamanho
que foi faturado para cada modelo e cor ofertado no catálogo.
Os mixes de tamanho e cor são riquíssimos em informações, são várias
as análises que poderíamos fazer mais citarei apenas algumas que possam
ilustrar a realidade das consumidoras, por exemplo: se não houver faltas de
alguns modelos apresentam uma distribuição normal bem explícita, o tamanho
em uma das extremidades que apresente um percentual elevado pode
significar que aquele modelo necessite de um tamanho novo, a partir de um
número de campanhas o modelo apresenta um comportamento estável entre
outras análises.
35
A preparação do arquivo é bem parecida com a do mix cor a diferença é
que trazemos o percentual de modelo/cor/tamanho (SKU).
Abaixo serão apresentadas todas as planilhas que foram citadas acima,
cada uma apresenta um formato e estrutura diferente uma da outra, mas no
final as informações são compiladas e fornecidas a uma planilha mestre que
efetua todos os cálculos.
Essa planilha mestre está escorada nas equações da seção 1.2 e é
chamado de Boneco. O nome boneco foi dado pensando num clássico do
cinema o filme Frankenstein, como o arquivo passou por várias cirurgias
(modificações) e uniu vários processos para integrá-lo nada mais apropriado
que batizá-lo com esse nome.
Além da demanda projetada ele contempla pedidos de grandes lojistas
(Leader, Marisa, Lojas Americanas e etc.), pequenos lojistas e dealers.
BonModelo Cor Tam SKU Coleção C17 C02 C05 C17 C02 C05 Rev Dinam C17
016074 20 PP 01607420PP Brilho 100% 100% 100% 14% 14% 14% 14% 13% 13%
016074 20 PE 01607420PE Brilho 100% 100% 100% 42% 42% 42% 42% 39% 39%
016074 20 ME 01607420ME Brilho 100% 100% 100% 29% 29% 29% 29% 34% 34%
016074 20 GR 01607420GR Brilho 100% 100% 100% 12% 12% 12% 12% 10% 10%
016074 20 EG 01607420EG Brilho 100% 100% 100% 4% 4% 4% 4% 3% 3%
016075 20 PP 01607520PP Brilho 100% 100% 100% 10% 10% 10% 10% 8% 8%
016075 20 PE 01607520PE Brilho 100% 100% 100% 33% 33% 33% 33% 31% 31%
016075 20 ME 01607520ME Brilho 100% 100% 100% 38% 38% 38% 38% 41% 41%
016075 20 GR 01607520GR Brilho 100% 100% 100% 15% 15% 15% 15% 15% 15%
016075 20 EG 01607520EG Brilho 100% 100% 100% 4% 4% 4% 4% 4% 4%
074074 20 40 0740742040 Brilho 100% 100% 100% 14% 14% 14% 14% 13% 13%
074074 20 42 0740742042 Brilho 100% 100% 100% 32% 32% 32% 32% 31% 31%
074074 20 44 0740742044 Brilho 100% 100% 100% 24% 24% 24% 24% 29% 29%
074074 20 46 0740742046 Brilho 100% 100% 100% 12% 12% 12% 12% 13% 13%
074074 20 48 0740742048 Brilho 100% 100% 100% 10% 10% 10% 10% 8% 8%
074074 20 50 0740742050 Brilho 100% 100% 100% 8% 8% 8% 8% 6% 6%
093074 20 40 0930742040 Brilho 100% 100% 100% 25% 25% 25% 25% 17% 17%
093074 20 42 0930742042 Brilho 100% 100% 100% 38% 38% 38% 38% 31% 31%
093074 20 44 0930742044 Brilho 100% 100% 100% 25% 25% 25% 25% 32% 32%
093074 20 46 0930742046 Brilho 100% 100% 100% 13% 13% 13% 13% 20% 20%
Figura 17 - Arquivo de Mix Tamanho (Adaptado pelo Autor, 2010)
MIX Cor MIX Boneco
36
3.2 Cálculos das Necessidades – Boneco
Com os dados imputados nos arquivos que foram mencionados acima, é
o momento de fazermos todos os cálculos necessários para recompor o
estoque, atender as prioridades, emitir e recolher através de um horizonte de
planejamento e a política de estoque determinada pela diretoria.
O boneco é o arquivo que faz todas essas contas e fornece a informação
para os programadores do PCP, os chefes da confecção e ao estoque de todos
os SKU’s que devem atender a demanda do mercado.
O arquivo é gerado semanalmente para visualizar as semanas que estão
iniciando assim com as demandas que ela está trazendo. A preparação é feita
colando os arquivos que foram supracitados, os pedidos dos pequenos e
grandes lojistas colocando-o para processar.
Na página seguinte serão apresentadas as figuras das pastas que
compõem o arquivo Boneco. A figura 18 é chamada de pasta Painel, essa
pasta mostra todo o horizonte de planejamento, o número de dias úteis que
serão trabalhados na semana e a quantidade produzida em cada uma.
A figura 19 é a pasta Calendário, é a pasta que completa a pasta painel
e nela está contida todas as campanhas e semanas do ano e a quantidade de
dias úteis disponíveis em que a produção tem para trabalhar. Lembrando mais
uma vez que cada campanha consome 13 dias úteis.
A figura 20 é a pasta Modelos a, é a pasta que faz todo os cálculos do
recolhimento e do número de lote que devem ser cadastrados para atender a
todo o horizonte de planejamento.
37
Parametros
Fator de Dealer
1.10
Increm
enta as QTD projetadas para a VD de maneira de refletir a demanda dos Dealers
Fatores de Sazonalidade
C17
C18
C19
C01
C02
C03
C04
C05
C06
Catálogo 01
C17
1.00
1.00
0.80
0.43
Catálogo 02
C02
1.00
1.10
1.10
Catálogo 03
C05
1.00
0.92
Tabela de mensalizacao das campanhas
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
S11
S12
S13
S14
S15
S16
S17
S18
4950
5152
531
23
45
67
89
1011
1213
C17C18
3C19
35
5C01
33
52
C02
35
5C03
54
04
C04
15
52
C05
45
4C06C07
Recolhimento por dia
155
155
155
155
155
155
155
155
155
165
165
165
165
165
165
165
170
170
Dias de Producao
65
53
05
55
55
40
55
55
54
Cap Semanal
930
775
775
465
0775
775
775
775
825
660
0825
825
825
825
850
680
Limite de Cap. RS
930
Limite de Cap. R1
2945
Limite de Cap. R1+R2
6045
Fator grade 1
S1-S4
Fator grade 2
Ef
Fator grade 3
Ef
Dem
anda do M1 >
0.13
Estoque Final>
1.00
RS >
1.00
Determina qual e a fracao da grade considerado como demanda no periodo
0.045
Horizonte PCP
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
S11
S12
S13
S14
S15
S16
S17
S18
14.00
Recolhimento (semanas) >
13.05
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.05
0.00
0.00
0.00
0.00
4.00
Processo Final (semanas) >
4.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.95
1.00
1.00
1.00
0.05
4.00
Tecido Tinto (semanas)>
4.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.95
8.00
Tecido Cru (semanas)>
2.95
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
6.00
Fio (semanas)>
6.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
Determina o estoque final (medido em
fracoes de demandas futuras) de forma de respeitar a restricao de capacidade
RS >>
832
� ���( (((2>> 2>>2>>2>>Recolhimento esperado na primeira sem
ana
Progr S >>
125
85%
Emissão de Ofc´s para o processo p/ Atender RS
R0r >>
832
Recolhimento da Produção Urgente
Demanda das próximas 4 semanas ( 49, 50, 51 e 52 )
Progr 0r >>
125
Emissão de Ofc´s para o processo p/ Atender R0 - Urgente
R1r >>
2,945
155,000/dia
Recolhimento da Produção para as próximas 4 sem
. R0 + R1/
Demanda de Vendas p/ as próximas 9 semanas - A
Progr 1r >>
1,735
91,338
/dia
Emissão de Ofc´s para o processo p/ Atender R0 + R1 + R2 /
Demanda de Vendas p/ as próximas 13 semanas - A
R2r >>
3,100
155,000/dia
Recolhimento da Produção de + 4 semanas após o R1
Progr 2r >>
1,700
85,023
/dia
Emissão de Ofc´s para o processo para atender o R3 (+ 4 semanas após o R2)
Figura 18 - Pasta Painel (Adaptado pelo Autor, 2010)
38
28
2930
3132
3334
3536
3738
3940
41
4243
4445
4647
4849
5051
5253
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
2526
2728
29
C11
115
53
C12
122
55
1
C13
134
54
13C14
141
54
3
13C15
152
55
1
13C16
164
45
13C17
175
44
13C18
181
55
2
13C19
193
55
13C01
013
35
2
13C02
023
55
13C03
035
40
4
13C04
041
55
2
13C05
054
54
13C06
065
53
13C07
071
55
2
13C08
084
54
13C09
091
45
3
13C10
102
55
1
13C11
114
54
11C12
121
0C13
13
0C14
14
0C15
15
0C16
16
0C17
17
Vendas
55
55
55
55
54
55
55
45
54
55
55
55
33
55
55
54
05
55
65
45
54
55
65
54
55
55
55
5
Produção
55
55
55
55
54
55
55
45
54
55
55
55
33
55
55
54
05
55
55
45
54
55
55
54
55
55
55
5
Figura 19 - Pasta Calendário (Adaptado pelo Autor, 2010)
Camp
39
458
> Modelos
R1
R2
1.00
1.00
1.00
Dias
1920
Sem=
4936700
33900
33800
1527
1019
1153
831972
2945000
3100000
C17
C01
C04
C17
C01
C04
Mod
elo
Cod 1
Cod 2
Cod 3
CAT
Clas.
Tipo
Coleção
PCP
Setor
C17
C02
C05
F Grade
C17
C02
C05
Pc /Lote
R0
R1
R2
R1
R2
R1
R2
016074
11.2
1.2.6
Ling
IFD
Brilho
a26-L
100
100
100
1.0
21.4
12.8
10.7
9634,962
73,936
41,425
770
432
4122
016075
11.2
1.2.4
Ling
IB
Brilho
a26-L
100
100
100
1.0
13.5
7.6
6.7
9619,160
42,434
25,339
442
264
2313
074074
11.1
1.1.6
Ling
SSE
Brilho
a23-X
100
100
100
1.0
14.2
9.9
7.1
1821,945
51,221
29,537
2,846
1,641
150
82093074
44.1
4.1.3
Extr
0BL
Brilho
a22-Y
100
100
01.0
7.7
4.6
0.0
1810,995
24,976
6,740
1,388
374
7319
Figura 20 - Pasta de Modelos a (Adaptado pelo Autor, 2010)
Contole de PREV
EsDeman
da VD Catalogo
Lotes no Mes
Lotes por dia
40
CONCLUSÃO
Ter a disposição da produção as ferramentas e os conceitos para a
projeção da demanda e aplicá-las a um plano mestre de produção, torna a
empresa mais competitiva e com o conhecimento dos seus clientes e produtos.
O estudo estatístico também é fundamental na projeção da demanda, pois
deixam em seu caminho informações importantes que podem ser interpretadas
de acordo com o período estudado.
Ter também o conhecimento do passado para projetar o futuro é o que
garante a confiabilidade das informações que serão projetadas assim como a
certeza de que as quantidades projetadas estejam dentro dos desvios
aceitáveis. Desde que não haja nenhuma variação no mercado que afete
agressivamente os resultados.
Por isso, quando as empresas tentam visualizar o futuro é fundamental
conhecer os seus produtos, avaliar o comportamento de cada um de acordo
com o período e aplicar a criatividade nos lançamentos buscando o sucesso e
permanência do mercado.
41
BIBLIOGRAFIAS CONSULTADAS
ACCIOLY, Felipe; AYRES, Antonio P. S.; SUCUPIRA, Cezar. Gestão de
Estoques. Rio de Janeiro: FGV Editora, 2008.
BERTAGLIA, Paulo R. Logística e Gerenciamento da Cadeia de
Abastecimento. São Paulo: Saraiva, 2003.
BORGES, Fernando. Logística Empresarial: Estratégia de Estoque. Rio de
Janeiro: AVM, 2010, slide 4-5.
CORRÊA, Luiz C.; GIANESI, Irineu Gustavo Nogueira; CAON, M.
Planejamento, Programação e Controle da Produção: MRP II/ERP, conceitos,
uso e implantação base para SAP, Oracle applications e outros softwares
integrados de gestão. 5ª Ed, São Paulo: Atlas, 2009.
CORRÊA, Luiz C.; GIANESI, Irineu Gustavo Nogueira. Just Ii Time, MRP II e
OPT. 2ª Ed, São Paulo: Atlas, 1996.
GONÇALVES, Fábio. Excel Avançado 2003/2007: Forecast Análise e Previsão
de Demanda. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2007.
LIDDELL, Mike; O Pequeno Livro Azul da Programação da Produção. Espírito
Santo: Coleção Tecmaran, 2009.
MARTINS, Petrônio G.; LAUGENI, Fernando P. Administração da Produção. 2ª
Ed, São Paulo: Saraiva, 2006.
42
MCFEDRIES, Paul. Fórmulas e Funções com Microsoft Excel. Rio de Janeiro:
Ciência Moderna, 2005.
WANKE, Peter. Gestão de Estoques na Cadeia de Abastecimento. 2ª Ed, São
Paulo: Atlas, 2008.
43
FOLHA DE AVALIAÇÃO
Nome da Instituição: Instituto A Vez do Mestre.
Título da Monografia: O Programa Mestre de Produção.
Autor: Wagner dos Anjos Carvalho.
Data da entrega: 19/08/2010 Protocolo:
Avaliado por: Ana Claudia Morrissy Conceito:
