A configuração rede de transporte e a distribuição dos produtos comercializados requer grande planejamento e desafia qualquer empresa nos mais diversos setores, sendo avaliada principalmente pelo seu custo gerado, que representa o alicerce da logística. A redução dos custos logísticos é um dos grandes desafios e objeto de diversos estudo, pesquisas e análises.
Alves et al. (2013) afirmam que um dos fatores de grande representação do custo logístico é o transporte dos bens a serem entregues, podendo chegar a 60% do valor total. Markovic’ et al.
(2014) reiteram que o gasto com transporte está relacionado com o tempo, a produtividade e o custo financeiro em si.
O presente trabalho é realizado no setor de transportes de uma empresa de atuação global na indústria de higiene pessoal, perfumaria e cosméticos. A organização tem como clientes intermediários, de forma geral, outras empresas tais quais distribuidoras, varejistas, perfumarias, farmácias e atacados, que realizam as vendas dos seus produtos aos consumidores finais. Assim, para que os produtos sejam distribuídos de forma rápida e com os melhores custos, a logística de transporte conta com um portfólio de transportadoras terceirizadas que realizam as entregas para seus clientes intermediários através de caminhões fechados com os produtos encomendados, sendo esta modalidade de distribuição denominada carga direta.
Devido à grande extensão territorial do Brasil, o desafio em reduzir custos garantindo lotação completa dos veículos e os prazos acordados com os clientes é ainda maior. Além disso, deve-se levar em conta as limitações inerentes ao transporte do tipo rodoviário, que abrange três principais fatores: espaço, peso e valor assegurado em caso de roubos, perdas e danos.
Assim, a parceria entre a empresa e as transportadoras terceirizadas que realizam as entregas deve ser firme e constantemente aprimorada, incluindo os melhores custos operacionais. Vale destacar que em 2020, em um cenário de pandemia do COVID-19, o setor da beleza apresentou um crescimento global negativo de -8% em relação ao ano anterior, conforme apontado pela pesquisa de Sabanoglu (2021), havendo uma retomada significativa a partir do segundo semestre por conta de um aumento de demanda dos consumidores (L’ORÉAL, 2020). Segundo Verati e Mirandola (2021), a logística foi a área que sofreu maior impacto durante os tempos de isolamento social e os centros de distribuição das varejistas tiveram seus estoques elevados durante este período.
Com o objetivo geral de avaliar a eficiência das transportadoras terceirizadas pela empresa no que se refere aos aspectos oriundos do transporte rodoviário, a fim de identificar oportunidades de redução de custos, adota-se a abordagem de Análise Envoltória de Dados – Data Envelopment Analysis (DEA) – para o cálculo das eficiências e definição de alvos e benchmarks para as transportadoras ineficientes (CHARNES et al., 1978). Esta análise aponta também para o desempenho do setor logístico da empresa, buscando entender sua capacidade de utilizar os recursos disponíveis para atender a demanda pelo melhor custo de transporte, respeitando as limitações do transporte rodoviário anteriormente citadas. Para isso, utiliza-se como base de estudo dados referentes às entregas por carga direta realizadas para clientes localizados em todo o território nacional, sendo estas informações coletadas no período de janeiro de 2020 até agosto de 2021.
Para este estudo, são selecionadas as 23 transportadoras terceirizadas com contrato ativo com a empresa como Unidades Tomadoras de Decisão (Decision Making Units - DMU). Além disso, são determinadas 4 variáveis, sendo 1 inputs e 3 outputs. Como input, é considerado o valor total do frete no período observado. Já os outputs selecionados são os que correspondem às limitações supracitadas: a quantidade de itens transportados, o peso total da carga transportada e valor total das notas fiscais dos produtos. A justificativa para a escolha de cada variável será detalhada na seção 3, referente à modelagem do estudo. O modelo DEA adotado é o modelo CCR orientado a inputs, ou entradas, devido ao fato de todas as transportadoras terem condições similares e a possibilidade de atuarem em escala ótima. Ainda, sua orientação objetiva a redução de custos com transporte, mas de modo que ainda seja possível atender as limitações consideradas.
São realizadas três análises no total, sendo que a primeira considera como DMUs todas as 23 transportadoras dentro de todo o período compreendido pelos dados coletados. Já para a segunda análise, é aplicado um filtro considerando apenas entregas na Região Sudeste devido ao alto volume de entregas, trazendo o número de DMUs para 17, de modo que os conjuntos de referência identificados apresentem maior similaridade quanto as regiões e condições de entrega com cada transportadora ineficiente. Nesta etapa, é realizado um ranqueamento das DMUs. Além disso, uma análise complementar é conduzida considerando, a partir do filtro aplicado para a segunda análise, uma divisão dos dados de cada transportadora para os anos de 2020 e 2021 separadamente em função da evolução da pandemia do COVID-19, sendo que cada transportadora em cada ano passa a representar uma nova DMU, resultando em 29 no total.
Nas três análises utiliza-se o modelo CCR orientado a inputs, visando minimizar o valor do frete com menor alteração possível nos resultados dos transportes.
Assim, o presente trabalho tem como objetivo a avaliação de eficiência de transportadoras e mais quatro objetivos específicos: 1) cálculo da eficiência de cada transportadora, 2) a identificação de benchmarks para as transportadoras tidas como ineficientes, 3) a determinação de alvos para tais transportadoras e 4) a criação de um ranqueamento com base nos resultados obtidos. Dessa forma, os resultados podem ser utilizados para auxiliar na negociação de melhores condições no valor do frete, já que um dos objetivos é a identificação dos alvos para os valores deste input, que tornaria a transportadora eficiente no estudo. Além disso, poderá ser utilizado posteriormente para o desenvolvimento de campanhas de reconhecimento dos melhores parceiros.
Dito isso, este trabalho encontra-se estruturado em 5 seções. A presente seção é a de Introdução, de forma a apresentar uma contextualização da empresa objeto deste estudo de caso, do setor o qual está contida e do tema a ser abordado ao longo do trabalho. Além disso, é introduzida a metodologia a ser utilizada e são expostos os objetivos e resultados esperados com a aplicação da abordagem selecionada.
A segunda seção apresenta o referencial teórico adotado para a elaboração deste trabalho, que reúne os conceitos necessários para o entendimento do projeto e detalha as características da abordagem DEA, bem como os modelos CCR e BCC – considerados clássicos – e as técnicas adicionais adotadas para que se atinja os objetivos definidos, como fronteira invertida e eficiência composta.
A terceira seção é focada no estudo de caso, abrangendo a contextualização mais detalhada da empresa e do setor de transporte, além dos critérios para seleção de dados. A partir dessas informações, a seção é concluída com a modelagem do estudo de caso e apresentação dos dados selecionados para aplicação da modelagem DEA.
Na quarta seção são expostos os resultados obtidos após a aplicação da modelagem DEA e a discussão provocada por eles em cada etapa da análise. Para isso, é conduzida uma avaliação das eficiências obtidas pelas DMUs, bem como seus alvos e benchmarks, relacionando as diferentes características e condições às quais estão submetidas. Por fim, é apresentado o ranking das transportadoras e a comparação dos resultados por ano.
Finalmente, a quinta seção apresenta as conclusões do trabalho, apresentando um resumo do estudo de caso, principais informações acerca da modelagem e os resultados obtidos com a aplicação. Em seguida, verifica-se se os objetivos foram alcançados e os resultados atingidos. Com isso, faz-se uma sugestão de possíveis trabalhos futuros relacionados à pesquisa e à organização.