Cenário Base da Prova de Conceito

Inicialmente, foi estabelecido um cenário base o qual foi simulado e, posteriormente, foram realizadas outras simulações com parâmetros ajustados em função do cenário base. Os resultados obtidos permitiram avaliar antecipadamente os impactos que as variáveis do modelo exercem sobre seu comportamento.

Os valores assumidos pelas variáveis controláveis do cenário base estão apresentadas na Tabela 19.

Tabela 19 – Variáveis controláveis para o cenário base Variável Valores considerados

cenário base Empresa A

Valores considerados cenário base Empresa B

Unidades TempoCoberturaMP 1 2 Tempo TempoPedidoMP 1 2 Tempo EP 1 2 Quantidade Demanda 5000 - Quantidade DesvioPadrao 0,1 - Adimensional EntrDes 12 12 Tempo ExpDemanda 1 1 Quantidade TExpDemanda 1 1 Tempo EstqSegPA 0 0 Tempo TCicloProd 1 2 Tempo ReducaoTempo 0 0 Tempo AdicionalTempo 1 1 Tempo

Fonte: Elaboração própria

Dos valores assumidos para as variáveis de entrada do modelo de DS na composição do cenário base, utilizou-se Bremer et al. (1999) para a definição dos valores propostos para “EP” e “TCicloProd”. Os demais valores assumidos pelas variáveis do cenário base apresentados na Tabela 19 representam valores criados artificialmente.

Assim, para a simulação do cenário base, utilizou-se como referência inicial que a variável “Demanda” seria igual a uma demanda inicial de 5000 unidades do martelo a serem produzidas, com prazo de entrega desejada (“EntrDes”) de 12 U.T. Além disso, foi considerado um horizonte de simulação de doze períodos.

Os resultados da simulação foram avaliados através do cálculo das seguintes variáveis do tipo estoque “MP”, “WIP”, “PA”, “Backlog”, “CapacDisp” utilizadas no modelo ao longo do período definido para a simulação. Tais componentes forma definidos em decorrência à sua importância na definição de políticas para:

 Gestão de estoque entre as empresas parceiras, na forma do “MP” para a aquisição de materiais, e do “Backlog” para o atendimento da demanda;

 Gestão da produção para as empresas parceiras, na forma do “WIP” e “PA”;

 Gestão da capacidade na forma do “CapacDisp”.

Nesse sentido, as decisões-chave de controle de produção e de gestão de estoques adoptadas pelas empresas incluem atendimento de pedidos (que determina a capacidade de preencher os pedidos dos clientes com base na adequação de estoques) e programação de produção (determinação da taxa de início da produção com base na posição de demanda e de estoques da empresa, incluindo o WIP).

A primeira variável do tipo estoque que fora avaliada foi o “MP”, que representa o acumulo de matéria prima no processo de “Gestão do Abastecimento”. De acordo com os resultados da simulação do cenário base, percebe-se que o comportamento do “MP” altera períodos de oscilação conforme identificado na Figura 30.

Figura 30 – Variável de estoque “MP” (Gestão do Abastecimento)

Fonte: Elaboração própria

Os valores para o “MP” oscilam de acordo à amplitude máxima (Ampl. Máx.) de 398 (quantidade) e a mínima (Ampl. Mín.) de 0 (quantidade). Este comportamento é identificado como um comportamento padrão para componentes de estoque, onde a frequência e a forma representam uma oscilação autossustentável também chamado de "limit cycle" (STERMAN, 2000, p. 114).

Dado as características da prova de conceito, foi utilizada somente uma ordem para a Gestão do Abastecimento, ou seja, não há “MP” para ambas empresas da EV, pois o processo de aquisição de matéria prima seria executado em conjunto pelas empresas.

Percebe-se que durante os períodos 3, 7 e 10 os valores obtidos para o “MP” estão próximos aos valores mínimos obtidos, caracterizando períodos em que o processo de aquisição de materiais está em baixa. Em contraposição, os períodos 1, 5 e 9 os valores de “MP” atingem valores próximos ao máximo de utilização, representando a aquisição de materiais (i.e., abastecimento) de acordo à necessidade do processo de funcionamento da EV.

O comportamento da variável “WIP” representada na Figura 31, caracteriza a relação entre a produção e a necessidade de materiais (“MP”).

Figura 31 – Variável de Estoque “WIP” (Gestão da Produção)

Fonte: Elaboração própria

O comportamento representado na Figura 31 indica que a estrutura de controle do subsistema de “Gestão da Produção” aumenta com o início da produção e reduz conforme a produção se desenvolve. Percebe-se que a empresa B apresenta oscilação máxima de produção somente no período 10, em decorrência da função de atraso (delay) utilizada na variável de fluxo chamada de “Produção”. Dessa forma, o comportamento natural da empresa B tende a gerar um possível atraso no decorrer do processo produtivo da EV, pois o processo em B ocorre posterior ao executado por A.

De acordo a Sterman (2000), esse comportamento do componente “WIP” é um dos três possíveis em cadeias de suprimentos (oscilação, amplificação, e atraso na fase de pico). Segundo o mesmo autor, normalmente, a amplitude das flutuações aumenta à medida que se propagam a partir dos processos sequenciais das empresas participantes, com cada etapa a montante em uma cadeia de suprimentos que tende a ficar para trás do seu cliente imediato.

Dado o resultado obtido para o WIP para ambas as empresas pertencentes à EV, a Figura 32 representa os resultados obtidos na simulação para a variável de estoque de produto acabado definida como “PA”.

Figura 32 - Variável de Estoque “PA” (Gestão da Produção)

Fonte: Elaboração própria

De forma similar ao avaliado no componente “WIP”, percebe-se na Figura 32 o comportamento do “PA” está relacionado com a capacidade do modelo original em gerar produtos para o atendimento da demanda programada. Dessa forma, ao visualizar o ponto máximo para a empresa B somente durante o período 12, conclui-se que o cenário base está agindo de acordo à perspectiva da ocorrência de atraso, pois no período 12 os valores esperados para essa variável seriam próximos a zero, já que 12 é a data limite de entrega.

Com base nesse resultado, a variável de estoque “Backlog” confirma a tendência de atraso, como pode ser observado na Figura 33.

Figura 33 - Variável de Estoque “Backlog” (Gestão da Produção)

Fonte: Elaboração própria

A variável “Backlog” que para a empresa B reage apresentando uma oscilação e, prontamente, retornando ao estado de equilíbrio. Nesse comportamento é possível observar o efeito

da oscilação é uma consequência do atraso contido na estrutura de produção, de modo a apresentar 260 unidades em atraso no período 13.

No entanto, as relações de enlace causal presentes no modelo fazem com que o estado do sistema tenha tendência a convergir para o estado de equilíbrio com o fim do período de simulação, conforme comportamento esperado em comparação aos resultados propostos por Sterman (2000).

Com esses resultados, passa-se a analisar o comportamento da capacidade disponível representada pela “CapacDisp”, conforme dados identificados na Figura 34.

Figura 34 - Variável de Estoque “CapacDisp” (Gestão da Capacidade)

Fonte: Elaboração própria

De acordo ao proposto por Sterman (2000), a capacidade disponível responde aos níveis de produção, convergindo para o aumento gradativo com a aproximação do fim do período de simulação. Para o mesmo autor, isso acontece porque as empresas tendem a não reduzir o período de trabalho abaixo do normal (especialmente quando eles estão contratualmente obrigados a pagar por um período completo).

Confrontado com o excesso de capacidade no final do período, pode-se tomar algumas decisões. Por exemplo, algumas empresas podem preferir estocar unidades adicionais para venda futura, vislumbrando demissões para reduzir a força de trabalho e eliminar a necessidade de períodos adicionais de contratação de mão de obra. Este comportamento é possível para a empresa A, porém para a empresa B tal possibilidade seria dificilmente viável.

Tomando como base os resultados obtidos para o cenário base, a Tabela 20 identifica os valores médios e as amplitudes para cada variável analisada no cenário base.

Tabela 20 – Resultados para o Cenário Base Valores Variável Média Mín. Máx. MP 126,36 0 398 WIP EM_A 378,53 0 1300 EM_B 365,71 0 1100 PA EM_A 358,57 0 1700 EM_B 365,00 0 1150 Backlog EM_A 0,00 0 0 EM_B 23,57 0 260 CapacDisp EM_A 6,37% 0 14% EM_B 0,57% 0 3%

Fonte: Elaboração própria