OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE SUGESTÃO DE COMPRAS DE ALUMÍNIO: DISTRIBUIÇÃO COMO MATÉRIA PRIMA PARA FABRICAÇÃO DE ESQUADRIAS.

OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE

SUGESTÃO DE COMPRAS DE

ALUMÍNIO: DISTRIBUIÇÃO COMO

MATÉRIA PRIMA PARA FABRICAÇÃO

DE ESQUADRIAS.

nadjaenarinha@gmail.com

Ana Karina Marques da Cunha Lessa (FBV/Devry )

alessa@fbv.edu.br

O presente estudo mostra como é realizada a gestão de compras de uma empresa do segmento de distribuição de alumínio transformado com a finalidade de atendimento a demanda de construção civil, em fabricação de esquadrias. O objetivo é propoor um modelo de otimização do processo de sugestão de compras dos sistemas de esquadrias através de uma ferramenta desenvolvida em Excel possibilitando a disponibilidade dos produtos de forma lógica, tomando como base as características de consumo dos mesmos enquanto componentes desses sistemas. Serão empregadas técnicas de previsão de vendas e ponto de ressuprimento de estoques. Alguns indicadores de qualidade serão analisados para verificação de aderência ao modelo.

Palavras-chave: Gestão de estoques; Demanda; Prestação de serviço; Sistemas de esquadrias.

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1. Introdução

Com um mercado cada vez mais competitivo, o diferencial está na busca de redução de custos e melhores prestações de serviços, tornando a gestão de estoques extremamente importante para o sucesso das empresas.

Os estoques são formados e ajustados estrategicamente para melhorar a prestação de serviço, que por sua vez contribui com o fortalecimento da marca da empresa, em função da satisfação do cliente e confiabilidade gerada.

A definição quanto à política de estoques é tratada pela alta direção das empresas e estão alinhadas com as suas diretrizes estratégicas, traduzindo-se em como as empresas pretendem atuar no mercado. Sendo assim, a gestão dos estoques deve refletir as definições colocadas, garantindo que o nível de serviço prestado aos clientes e esperado pelas empresas, sejam atendidos.

Algumas variáveis podem influenciar os volumes de estoques, fazendo com que se desenvolvam necessidades de aumento de estoques de segurança; como o cenário de incerteza que pode vir das demandas (que sofrem influências da política do país, aumento do número de concorrentes, preços, dentre outros) e também da incerteza no suprimento de estoques.

Os estoques de segurança aumentam os níveis médios de estoques e o investimento financeiro, entretanto, sendo adequadamente calculado, colabora diretamente com o nível de prestação de serviço das empresas, uma vez que sua função é possibilitar o atendimento aos clientes considerando as incertezas de demanda e suprimento.

Conhecer a demanda é crucial no delineamento dos estoques e nível de prestação de serviço. O custo de não ter o produto ou ter em quantidades insuficientes comprometem o desempenho da empresa, gerando insatisfação e permitindo que os clientes migrem para a concorrência. Em contrapartida os custos com aquisições desnecessárias, geram impactos na saúde financeira das empresas, onde além do capital investido, geram custos com armazenagem e riscos de avarias de materiais.

Sendo a gestão de estoques e conhecimento da demanda um dos principais fatores de diferencial competitivo, um processo de sugestão de compras adequado pode possibilitar o atingimento das metas estratégicas e permitir o alcance dos patamares de participação definidos pela alta direção.

3 A empresa apresentada neste artigo atua no segmento de distribuição de alumínio transformado para atender a demanda do mercado de construção civil com fabricações de esquadrias (portas, janelas, fachadas cortinas e guarda corpos). A empresa possui sistemas de esquadrias exclusivos. O objetivo desse trabalho é sugerir as compras de alumínio de forma que possibilite a comercialização desses produtos suprindo a demanda de matéria prima para fabricação de esquadrias. Uma ferramenta em Excel foi desenvolvida para auxiliar na tomada de decisão quanto à previsão de vendas e ponto de ressuprimento.

2. Revisão bibliográfica

Neste capítulo do trabalho serão apresentados conceitos importantes referentes à gestão de demanda e gestão de estoques visando fundamentar as análises realizadas no estudo de caso.

2.1. Gestão de demanda

É o primeiro passo da gestão de demanda e tem o objetivo de prever a necessidade dos consumidores. Prever uma demanda não é simples e é extremamente crucial para qualquer negócio, pois reflete significativamente nos níveis de estoque, fluxo financeiro de caixa, além de impactos para custos de armazenagem, e ainda influenciará também no nível de serviço prestado pela empresa.

Para previsão de vendas, além de um modelo estatístico que reproduza as demandas seguintes, utilizando os dados históricos, é necessário prever variáveis externas que influenciam diretamente a demanda, além da própria sazonalidade de consumo do produto.

Para Tubino (2009), as técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes grupos; as qualitativas e as quantitativas. As técnicas qualitativas privilegiam principalmente dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente. Já as técnicas quantitativas envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites.

Segundo Slack, Chambers e Johnston (2009), os gerentes algumas vezes usam métodos qualitativos baseados em opiniões, experiência passada, mesmo adivinhações. Utilizam também uma gama de técnicas quantitativas de previsão para avaliar tendências e relacionamentos causais e fazer previsões sobre o futuro.

4 A análise quantitativa está relacionada aos dados históricos com emprego de métodos estatísticos, dentro de um dado horizonte de previsão. Essa base de dados históricos para estimar previsões deve ser o máximo confiável, para obter-se uma previsão próxima da realidade. Quanto mais precisos forem os dados históricos, menores serão as margens de erro na previsão quantitativa. Quando o horizonte de previsão for de médio e longo prazo, será necessária a interação de métodos qualitativos, pois nesse horizonte, outras variáveis podem interferir na demanda.

Variáveis externas tem forte influência sob a demanda, acarretando alterações nas previsões, portanto são necessárias intervenções das demandas qualitativas, que geralmente são fornecidas pelo departamento comercial e marketing, uma vez que essas áreas estão em campo e tem melhor canal de informação. Pode-se citar como variáveis externas o cenário mercadológico, políticas econômicas que proporcionem a entrada de concorrentes, através de incentivos fiscais, avanços tecnológicos, mudanças no comportamento dos clientes, incentivados pela atuação do marketing e propagandas, promoções, poder de compra, que levam a desenvolver interesses por outros tipos de produtos e/ou serviços.

Uma previsão é uma avaliação de eventos futuros, utilizada para fins de planejamento. Alterações nas condições dos negócios, resultantes de concorrência global, mudança tecnológica acelerada e preocupações ambientais crescentes, exercem pressão sobre a capacidade de uma empresa gerar previsões precisas (RITZMAN e KRAJEWSKI, 2004).

2.2. Ferramentas estatísticas para demanda quantitativa

Ferramentas estatísticas podem colaborar com o tratamento dos históricos de vendas do ponto de vista de proporcionar maior confiabilidade aos dados e melhor compreensão das ocorrências. Geralmente são empregados no tratamento da média aritmética desses dados.

2.2.1. Variância e o Desvio Padrão

Segundo Martins (2005), a variância é uma medida de dispersão que resulta nos valores (segundo a unidade em estudo) da soma dos quadrados dos desvios em relação à média. O desvio padrão é uma medida de dispersão que calcula os desvios dos valores individuais em torno da média de um dado número de amostras.

5 Quanto menor for o resultado do desvio padrão, menor será o desvio ao redor da média, que significa dizer que o nível de variação da amostra será menor. Martins (2005) fala ainda que o desvio padrão é a raiz quadrada da variância.

2.2.2. Intervalo de confiança

É utilizado para gerar um intervalo de confiança numa amostra ou população, nesse intervalo existe a probabilidade das estimativas serem confiáveis a depender do nível de confiança esperado (quanto que se espera que uma amostra esteja dentro de um dado intervalo de valores).

Segundo Martins (2005), quando utiliza-se o nível de confiança de 95%, isso significa dizer que de uma amostra de 100, 95% conteria os parâmetros da população e 5% não conteria. Ou seja, 95 da quantidade da amostra estaria dentro do parâmetro e apenas 5 delas não estariam.O nível de confiança é dado pelo coeficiente de confiança

Uma estimativa por intervalo para um parâmetro populacional é um intervalo determinado por dois números, obtidos a partir de elementos amostrais, que se espera contenham o valor do parâmetro com dado nível de confiança ou probabilidade de Geralmente

(MARTINS, 2005).

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Tabela 1 – Fórmulas das ferramentas estatísticas

Fonte: Adaptado de Martins (2005)

Na tabela 2, a seguir, valores considerados para o número de desvios padrões a partir da média.

Tabela 2 – Proporções selecionadas de área sob a curva normal

Fonte: Adaptado de Kazimier (1982)

2.3. Estoques – conceitos e formação

Os estoques são materiais adquiridos pela empresa com a finalidade de atender uma demanda, seja diretamente produtiva ou comercial. Segundo Arnold (2009), são materiais que as empresas mantém, sejam para serem comercializados ou para servir de suprimento para

7 processos produtivos. Chiavenato (2005) conceitua estoque como materiais em processo, semi acabados e acabados que são armazenados ou estocados por um período de tempo, sejam pequeno, médio ou grande.

Para Viana (2009) a política de estoques está atrelada aos princípios impostos estrategicamente pela empresa, sendo uma preocupação manter o equilíbrio entre os custos envolvidos com a aquisição, armazenagem, distribuição e qualidade do serviço prestado atendendo as necessidades de consumo dos usuários. A política de atendimento e disponiblidade de produtos devem contribuir para o diferencial competitivo das empresas, agregando valor ao negócio.

Martins e Campos (2001) afirmam que se os estoques forem bem administrados agregam valor para os clientes, possibilitando que a empresa desenvolva vantagem competitiva em relação à concorrência, por garantir disponibilidade de produtos na quantidade e momento certos.

Como estratégia de atuação no mercado, Moreira (2008) afirma que os estoques podem ser formados para antecipação a um aumento de preço, dificuldades de abastecimento futuro, para atender ao cenário de incertezas, sejam por abastecimento ou aumento na demanda e para proporcionar o poder de barganha em grandes lotes de compra. Viana (2009) comenta que a dificuldade em desenvolver fornecedores contribui para a formação dos estoques. Ele fala ainda que todas as motivações externas para o surgimento da necessidade de estoques podem ser tratadas por intervenções de modelos matemáticos, prevendo estoques de segurança.

2.4. Ressuprimento de estoques

Os modelos de ponto de ressuprimento tem o objetivo de otimizar os estoques em função da demanda, lead time e importância operacional, além de evitar rupturas de estoques que são o resultado do nível zero de estoque.

Segundo Viana (2009), o nível de reposição é a quantidade de estoque na qual ao ser atingido, deve ser gerado um pedido ao fornecedor para uma reposição normal, devendo garantir que o consumo não atinja o estoque de segurança, sendo reposto antes.

Segundo Corrêa, Gianesi e Caon, (2012), para que os estoques possam suprir a demanda é necessário definir o momento de ressuprimento e essa quantidade; fala ainda que a

8 determinação do momento e a quantidade de ressuprimento é o que diferencia a disponibilidade da gestão de estoques.

Os níveis de estoques ao longo do tempo são reduzidos com o efeito da taxa de demanda, nesse momento é necessário definir o momento e quanto comprar. Segundo Corrêa, Gianesi e Caon (2012) o que diferencia um modelo de ressuprimento do outro é o momento da reposição e a quantidade a ser suprida.

2.4.1. Modelo Ponto de pedido

Segundo Corrêa, Gianesi e Caon, (2012), a dinâmica do ponto de pedido funciona quando determinada quantidade de material é retirada do estoque. A quantidade restante é verificada, sendo esta menor que uma quantidade predefinida (ponto de pedido), a compra ou produção é disparada numa quantidade chamada de lote de ressuprimento ou reposição.

Para Francischini e Gurgel (2002), o ponto de pedido é o nível de estoque que quando atingido dispara a necessidade de reposição por compra ou produção.

Segundo Tubino (2009), o modelo de ponto de pedido dispara a necessidade de reposição do produto em uma quantidade determinada, após o estoque do mesmo atingir um volume também estabelecido.

2.4.2. Modelo baseado em revisões periódicas

Segundo Tubino (2009), o modelo de revisões periódicas trabalha em função dos eixos de tempos, com datas nas quais serão analisadas as demandas e estoques.

Tubino (2009) ressalta que os tempos entre as revisões, podem ser escolhidos em função de outras variáveis, como por exemplo, melhor oportunidade de compra com otimização de custo com fretes e possibilidades de barganha, pós - inventários de estoques, ciclos econômicos. Para Gonçalves (2007), no modelo de revisão periódica, entende-se que a demanda é uma variável aleatória e modifica-se dentro desse intervalo de revisão (periódica) restando o período da análise como uma variável fixa. As quantidades a serem ressupridas poderão ser diferentes.

9 Para a gestão de estoques, faz-se necessário a utilização de alguns parâmetros básicos que serão descritos a seguir (quadro1).

Quadro 1 – Parâmetros de estoque

Fonte: Adaptado de Viana (2009), Slack (2009), Francischini e Gurgel (2014), Corrêa (2012)

Os parâmetros de estoque colaboram com a gestão dos estoques indicando os níveis de qualidade.

3. Metodologia

Este trabalho utilizou a técnica de estudo de caso para realizar uma pesquisa do tipo exploratória.

O estudo de caso consiste em analisar uma unidade individual, objetivando responder a questionamentos referentes ao fenômeno estudado, do qual não se tem controle. Segundo Vergara (2007), o estudo de caso está limitado a uma ou poucas unidades, que podem ser

10 entendidas como pessoas, empresas, famílias, país e comunidades, dentre outros. São de suas características o detalhamento e aprofundamento na unidade estudada.

A coleta de dados foi em parte do tipo documental, objetivando o levantamento das informações necessárias para as análises referentes às previsões de vendas qualitativas, quantitativas, informações quanto aos volumes de estoques, carteira no fornecedor e indicadores de qualidade, também por observação participante.

Os dados para análise de previsão de vendas qualitativas foram disponibilizados pelo departamento comercial da empresa, através de um relatório levantado junto aos principais clientes.

O departamento técnico disponibilizou uma listagem extraída do software de cálculo de esquadrias utilizado para o cálculo de orçamentos, constando o raciocínio lógico existente entre os itens dos sistemas de esquadrias. O objetivo foi comparar os registros obtidos na ferramenta em Excel e os do software de cálculo, testando a aderência.

Para análise de previsão de vendas quantitativas foi utilizado o período de março de 2014 até agosto de 2015, totalizando 18 meses de observação.

Os dados de histórico de vendas e os dados para o ponto de ressuprimento (estoque, encomendas no fornecedor e o histórico de vendas) foram gerados a partir do sistema utilizado pela empresa e consolidados na ferramenta desenvolvida em Excel.

Para verificação da qualidade dos estoques, alguns indicadores (quantidade de estoques em ruptura, excedente e sem giro) foram extraídos do BI (Business Intelligence); uma ferramenta utilizada pela empresa, estruturada para consolidar dados importantes para auxiliar na gestão do negócio. Os arquivos foram convertidos em gráficos no Excel e analisados.

O sistema de esquadrias escolhido para a análise dos indicadores de qualidade é composto por 26 SKU’s e cinco tipologias diferentes. Esse sistema foi escolhido por ter recebido maior demanda ou procura nos últimos meses.

4. Estudo de caso

Neste capítulo serão abordados os resultados das análises dos dados da empresa, processo de análise de demanda, onde serão produzidas as devidas comparações com o modelo proposto atendendo aos objetivos outrora citados.

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4.1. Modelo de otimização do processo de sugestão de compras

Com o objetivo de melhorar o processo de compras da empresa, foi desenvolvido um modelo de otimização do processo de sugestão de compras que possibilitasse a tomada de decisão quanto aos volumes de compra dos produtos a serem colocados no fornecedor, baseado na previsão de vendas sinalizadas em reunião entre os departamentos comercial e suprimentos. O atual modelo prevê as análises de necessidades sem comprometimento da área comercial e pautadas apenas em médias aritméticas de históricos de vendas, além de não considerar a importância dos produtos, como constituintes de sistemas de esquadrias.

A ferramenta desenvolvida em Excel permite melhor análise dos dados das demandas (qualitativa e quantitativa) e calcula o ponto de ressuprimento a partir da decisão a respeito da previsão de vendas assumida pelas áreas.

As demandas qualitativas foram convertidas pela ferramenta em Excel, por meio de algoritmos desenvolvidos para cada produto. Dessa forma as quantidades de previsão de vendas são convertidas em quantidades tecnicamente necessárias para atender a demanda dos produtos enquanto sistemas de esquadrias.

As demandas quantitativas por sua vez (dados históricos de vendas) foram analisadas estatisticamente, (desvio padrão e nível de confiança de 95%) e calculados na ferramenta em Excel.

Após a análise das duas demandas, lidas paralelamente (técnica e histórica) e definido os volumes de previsão de vendas, a ferramenta em Excel sugere os volumes que deverão ser comprados por meio do ponto de ressuprimento.

O ponto de ressuprimento da ferramenta está baseado na previsão de vendas, informada pelas áreas (na própria ferramenta em Excel) que serão submetidos aos cálculos de lead time de 2, fator de serviço de 80% e estoque de segurança, além das deduções de estoque disponível e carteira no fornecedor.

No fluxograma 1, abaixo, estão ilustrados os dois processos, o anterior e o atual, utilizado pela empresa.

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Fluxograma 1 – Comparação entre os processos de compra (anterior e atual)

Fonte: O autor (2016)

Vantagens do novo processo:

 Inclusão do departamento comercial como parte integrante e fundamental do processo de compras;

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 Simulação das esquadrias com conversão em quantidades de barras, aproximando a demanda qualitativa às características de utilização do produto;

 Tratamento do histórico de venda com ferramentas estatísticas objetivando aderência aos números apresentados;

 Maior segurança em assumir os números de previsão de vendas, quando se tem o aparato de duas demandas (onde uma delas ainda foi convertida tecnicamente) e a outra foi submetida a medidas estatística;

 Cálculo do ponto de ressuprimento automático depois de inserida na ferramenta o volume da previsão de venda de cada produto.

4.1.1. Demandas qualitativas e quantitativas na ferramenta em Excel

No quadro 2, a seguir, consta o modelo de prospecção de demanda qualitativa levantada pelo departamento comercial.

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Fonte: Departamento comercial da empresa (2016)

As informações são lançadas na ferramenta em Excel, onde as tipologias e quantidades são convertidas nas quantidades necessárias de cada produto ou SKU que constitui cada uma das tipologias.

A tabela 3, a seguir, demonstra a comparação dos cálculos da demanda (quadro 2), executadas pela ferramenta em Excel e software de cálculo de esquadrias.

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Fonte: O autor (2016)

A ferramenta em Excel não contempla o arredondamento considerado pelo software de cálculo de esquadrias, onde de forma inteligente analisa o aproveitamento das barras que geralmente são fornecidas com medidas entre 4,6 m e 6 m, comparadas com as medidas das tipologias. A ferramenta em Excel, por sua vez, calcula a quantidade necessária em metro linear dividida pelo tamanho da barra. De qualquer forma o resultado da ferramenta em Excel é um parâmetro interessante uma vez que a variação em percentual representa 4% inferior a quantidade calculada pelo software.

4.1.2. Ponto de ressuprimento na ferramenta em Excel

Após as definições dos volumes sinalizados de previsão de vendas pelas áreas responsáveis e apontados na coluna (DEMANDA CONSIDERADA), a ferramenta em Excel gera o cálculo de ressuprimento. Informações na tabela 4.

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Fonte: O autor (2016)

Os resultados na coluna (NECESSIDADE ATUAL) são os volumes considerados para compra tendo em vista as informações da coluna (DEMANDA CONSIDERADA) sinalizada em consenso entre os departamentos comercial e suprimentos.

4.1.3. Indicadores de qualidade de estoque

A seguir serão analisados graficamente alguns indicadores de estoques, relacionados ao sistema de esquadrias escolhido para estudo. O período analisado foi de janeiro a agosto de 2014 e mesmo período de 2015.

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Fonte: O autor (2016)

Após a inclusão do modelo de sugestão de compras, os estoques em rupturas do sistema de esquadrias apresentaram reduções significativas (2015). Isso mostra que o ressuprimento vem conseguindo ajustar os níveis de estoque para atender a demanda.

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Gráfico 2 – Estoques excedentes

Fonte: O autor (2016)

Os resultados de 2015 mostraram os volumes de estoques em excedentes menores que os volumes registrados em 2014, retratando melhor eficiência na gestão de demanda e ressuprimento de estoques.

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Gráfico 3 – Estoques sem giro

Fonte: O autor (2016)

Os volumes de estoques sem giro do sistema de esquadrias não foram elevados durante o ano de 2014, sendo pontual no mês de julho. De qualquer forma em 2015 não existiram registros de estoques sem giro.

5. Considerações Finais

Interpretar as necessidades dos itens que compõem um sistema de esquadrias como um produto isolado e independente pode gerar riscos de rupturas ou faltas nos estoques e comprometer o nível de serviço prestado aos clientes, outra possibilidade é a de gerar estoques excedentes, uma vez que, na ruptura de um ou mais itens que constituem uma dada tipologia, todo o restante dos itens que também o constituem, terão seus giros comprometidos. O modelo de sugestão de compras foi estabelecido com as técnicas de previsão de demandas, qualitativas e quantitativas; quanto à qualitativa, buscou-se a lógica de consumo dos sistemas de esquadrias, restando a quantitativa a utilização de recursos estatísticos para aumentar o

20 grau de aderência aos dados históricos; o emprego do ponto de ressuprimento tem relevância quanto a disponibilidade de estoques e nível de serviço prestado pela empresa. O modelo integra as áreas de suprimentos e vendas da empresa, permitindo maior conhecimento da demanda e favorecendo a tomada de decisão, além de promover a consciência de responsabilidade compartilhada entre as áreas.

Os resultados de qualidade de estoque foram favoráveis ao modelo, uma vez que os volumes dos indicadores de estoques em rupturas, excedentes e sem giro, informarem reduções significativas no período analisado referente ao sistema escolhido. Entende-se que existem ganhos significativos quanto à disponibilidade de produtos e prestação de serviço, possibilitando diferencial competitivo à empresa.

Como qualquer modelo ou processo, deve ser revisto e aprimorado, sendo importante o desenvolvimento de pesquisas futuras com o objetivo de melhor explorar o tema.

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