Funções da Administração da Produção
Passo 6: Implementar a decisão e monitorar os resultados.
Tais passos podem ser representados conforme a Figura 9 mos- trada a seguir:
Através da Figura 9, podemos observar que os passos 1 e 2 es- tão representados pelo primeiro quadro, identificar a situação e enten- der os objetivos; o passo 3 é a ação do segundo quadro que trata de decompor e modelar o problema; após esta etapa, são identificadas as alternativas para a Tomada de Decisão referente ao passo 4. O passo 5 é representado pelos quadros de – escolher a melhor alternativa – e pela análise de sensibilidade*. Se a alternativa tomada não permitiu uma decisão segura, então serão necessárias mais análises, caso con- trário, a decisão será implementada.
Figura 9: Passos para um processo de decisão.
Fonte: adaptada de Moreira (1991).
GLOSSÁRIO *Análise de sensi- bilidade – se preo- cupa em verificar quais impactos po- dem ocorrer na de- cisão tomada se acontecerem varia- ções nos parâmetros iniciais do modelo.
Alguns tipos de modelos:
verbal (palavras e descrições); físico (escala modificada);
esquemático (diagramas e gráficos); e matemático (equações e números).
Os modelos matemáticos (e estatísticos) são os mais abstra- tos e, em geral, os mais úteis. Vamos ver a seguir um exem- plo de modelo matemático.
Exemplo 5
Uma firma usa um modelo linear simples para calcular as neces- sidades dos próximos períodos de produção:
Pi+1= D1 – (1+Pi-1)
Em que:
Pi+1= unidades de produção(P) exigidas para o próximo perí- odo (t+1).
Dt = demanda estimada do período corrente (variável não co- nhecida e não controlada).
I = nível atual de estoque.
Pi–1= unidades produzidas no período anterior.
Neste caso, o modelo busca responder a seguinte pergunta: Quanto devo produzir no próximo período (i+1), considerando que tenho que atender a uma determinada demanda D, sabendo que tenho um estoque I e que já foram produzidos Pi-1 no período anterior? Considerando o modelo matemático mencionado, use-o para determinar os valores máximo e mínimo dos requisitos do próximo período, com base nas seguintes informações:
o nível de estoque atual é de 5 unidades; e
a demanda do período corrente é estimada em 40 unidades, mais ou menos 10%.
Temos então:
Pi-1= 20 unidades; I = 5 unidades;
Dt = 40 unidades, mais ou menos 10%, ou seja; Dtmáxima = 40 + 10%x40 = 40+4 = 44 unidades; Dtmínima = 40 – 10%x40 = 40–4 = 36 unidades. Para o requisito máximo temos o valor de:
Pi-1máximo= D1 – (1+Pi-1)= 44 – (5+20) = 19 unidades. Já para o requisito mínimo o valor será de:
Pi-1máximo= D1 – (1+Pi-1)= 36 – (5+20) = 19 unidades. Lembremos que a escolha de um modelo depende das caracte- rísticas da decisão. As decisões são mais complexas quando os dados que descrevem as variáveis são incompletos ou incertos, e podem ser tomados sob condição de:
Certeza: todos os dados importantes e resultados são conhe-
cidos.
Risco: os dados sobre as variáveis de decisão ou os resulta-
dos são probabilísticos.
Incerteza: nenhum dado se acha disponível para avaliar a
possibilidade de resultados alternativos.
A título de ilustração, são apresentados no Quadro 4 quais
são os métodos quantitativos que mais se adequam em função do grau de certeza que possuímos das informações.
Vamos ver um exemplo de problema na condição de Certeza de todas as informações.
Exemplo 6
Você irá promover uma festa com a cobrança de ingresso e está considerando três locais para a realização do evento. Dependendo do local, as receitas de locação e custos de instalação variarão como o mostrado a seguir, todos garantidos por contrato e pagos adiantados:
Qual a localização que dará o máximo lucro líquido?
Refazendo a tabela, inserimos mais uma coluna para calcular o lucro líquido.
Quadro 4: Tipos de métodos quantitativos em função do grau de certeza.
Fonte: adaptado de Monks (1995).
Localização A B C Receita Bruta $4.000 $3.600 $4.200 Custos de instalação $2.750 $2.540 $2.900
Portanto, a localização que traz o maior lucro líquido é a locali- zação C.
A análise da relação custo-volume (ou do ponto de equilíbrio) é um modelo gráfico e algébrico que descreve a relação entre os custos e lucros para os diversos volumes de produção. Os custos são classifi- cados como:
CF – fixos; CV – variáveis; e
Q – volume da produção.
Os lucros existem quando as receitas totais (RT) excedem os custos totais (CT), em que:
CT = custos fixos (CF) mais os custos variáveis totais (CVT); e LUCROS = RT – (CF + CVT).
A relação do Ponto de Equilíbrio é encontrada quando satisfaz a seguinte relação de igualdade: RT= CT, podemos deduzir a seguinte relação para o Ponto de Equilíbrio:
PE = CF + CVT x QPE, onde:
PE = Ponto de Equilíbrio; e
QPE= quantidade no Ponto de Equilíbrio.
Dessa forma, para calcular o valor de QPE podemos utilizar a seguinte fórmula: Localização A B C Receita Bruta $4.000 $3.600 $4.200 Custos de instalação $2.750 $2.540 $2.900 Lucro Líquido $4.000 $3.600 $4.200 Decisão Tomada ← ← ← ← ←
A Figura 10 mostra graficamente estas relações. As retas RT e CT possuem como premissas que seus crescimentos são constantes proporcionais à quantidade produzida, ou seja, os custos e as receitas não variam com as quantidades produzidas.
Exemplo 7
Os custos anuais em uma pequena oficina têxtil são de 46 mil dólares, e os custos variáveis representam em torno de 50% do preço de venda a U$ 40 por unidade. Vamos considerar – Q – a quantidade de unidades deste problema para acharmos o valor do PE.
O valor de PE é aquele que satisfaz a relação RT = CT, ou seja:
$40x Q = $46.000 + 50% x $40 x Q
Passando Q para o primeiro membro da equação teremos:
$40xQ – ($20xQ) = $46.000 $20xQ = $46.000
Q = $46.000/ $20 = 2.300 unidades
Portanto:
PE = 2.300 x $40 = $ 92.000
Qual lucro (ou perda) resultaria de um volume de 3.000 unidades?
Considerando agora Q = 3.000 unidades, teremos: RT = 3.000 x $40 = 120.000
Figura 10: Relações entre a receita e o custo.
Lucro = RT – PE = $120.000 – $92.000 = $28.000, ou seja, a quantidade de 3.000 unidades gerará um lucro de $28.000.
A margem de contribuição para a oficina têxtil por unidade de um produto (C) é determinada subtraindo-se o custo variável por uni- dade (CV) de preço (P):
C=P–CV
Logo teremos: C = $40 – $20 = $20
Veremos agora um exemplo de um problema na condição de Risco das informações:
Exemplo 8
Retornando ao exemplo de planejamento de uma festa, você fi- cou em dúvida quanto aos custos variáveis dela (CV). Para dirimir esta dúvida você entrou em contato com especialistas em elaborações de festas que, por sua vez, fizeram estimativas para custo baixo, alto e mais provável, e atribuíram as probabilidades de 0.2, 0.5 e 0.3. Assim, veremos como você pode determinar o valor esperado dos custos.
O valor esperado dos custos pode ser calculado pela seguinte fórmula: E(X)= [X.P(X)] Componentes Trabalho/convidado Material/convidado Indireto/convidado CV total/convidado Baixo $4.10 2.65 1.80 $8.55 Mais Próvável $4.40 2.95 1.85 $9.20 Alto $4.85 3.10 2.00 $9.95
Em nosso problema teremos X como sendo o CV total/unidade, sendo assim:
E (CV total/unidade) = 0,2 x $8,55 + 0,5 x $9,20 + 0,3 x $9,95 = 9,30 Portanto, o custo variável esperado é de $9,30 por convidado.
Modelos estatísticos
As decisões de negócios que precisam confiar em dados incom- pletos ou limitados, em geral, utilizam modelos estatísticos e de pro- babilidade.
Existem dois tipos de probabilidade:
Probabilidades empíricas: são baseadas em dados ob- servados e exprimem a frequência relativa de um fato a longo prazo.
Probabilidades subjetivas: são baseadas em experiência pessoal ou juízo, usadas para analisar ocorrências únicas.
Conceitos subjacentes à inferência estatística: Distribuição por amostragem.
Teorema do limite central:
afirma que para amostras suficientemente grandes, a distribuição tanto das proporções como das médias de amostras tendem a seguir uma curva normal. Árvores de decisão:
Vamos ver o conceito de árvore de decisão através do seguinte exemplo:
Exemplo 9
Um fabricante de pequenas ferramentas elétricas está sofrendo com a concorrência estrangeira que exige que ele modifique (automatize) seu produto final, ou, abandone-o e coloque no mercado um novo produto. Independente da orientação que siga, ele terá a opor- tunidade de baixar ou elevar os preços se a demanda inicial for baixa. Para isso:
Lembra-se desse conceito dado em Estatistica Aplicada à Administração?
Os valores de probabilidade e desfecho associados a modos de agir alternativos são mostrados na Figura 11.
Analisaremos a árvore de decisão e determinaremos como agir para maximizar o valor monetário esperado*.
Admitiremos que as quantias são lucros do valor presente.
Figura 11: Relações entre receita e custo.
Fonte: adaptada de Monks (1995). GLOSSÁRIO
*Valor monetário esperado – técnica que leva em consi- deração a probabili- dade na definição do valor de uma va- riável. Se existem 90% de chances em receber R$ 80, exis- te um valor monetá- rio esperado de R$ 72 (0,9 x 80). Fon- te: Elaborado pelso autores.
Resultado:
O novo produto, independentemente da orientação seguida, terá um valor esperado maior.
VME = U$ 343.000
Seria o melhor modo de agir segundo o critério de valor esperado. Considerando o resultado e de acordo com o critério de valor esperado, seria melhor o fabricante optar pela fabricação de um pro- duto novo ao invés de modificá-lo.
Estimulam uma distinção clara entre as variáveis controlá- veis e não-controláveis.
Permite incluir a incerteza de uma forma objetiva e sistemática. Os Valores Monetários e de Probabilidade precisam ser cal- culados.
A abordagem de Valor Monetário esperado (VME) pode não ser a melhor abordagem para uma dada situação.
Também são utilizadas como base para diagramas de influ- ência e modelagem de Inteligência Artificial.
Atividades de aprendizagem
1. Considerando as várias definições dadas para empresa, faça uma pesquisa em seu material de curso e defina empresa segundo dois diferentes autores.
2. Pesquise os organogramas empresariais de empresas caracteriza- das como: leves/ pesadas, de infraestrutura (transporte e energia elé- trica) e de base (siderurgia, construção civil, etc.).
3. Como você definiria os indicadores de Produtividade para: um posto de gasolina;
uma festa; e
uma clínica psiquiátrica.
4. Qual o inconveniente de se medir a produção de uma biblioteca unicamente pelo número de empréstimos em um período X?
5. Liste pelo menos três aspectos do trabalho gerencial que possam ser indicadores quantitativos de desempenho.
6. É possível medir a produção de uma festa? Como?
7. Sugira duas medidas para a Produtividade do serviço policial em uma cidade.