ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DOS CUSTOS
LOGÍSTICOS NO LOGSIM
Roberto Portes Ribeiro (UFSM) robertor@smail.ufsm.br Jaqueline Silinske (UFSM) jaquelinesilinske@yahoo.com.br
Os simuladores que apoiam jogos de empresas possuem o intuito de gerar aprendizado por meio da simulação empresarial direcionado ao âmbito acadêmico e empresarial. A simulação logística enfoca a redução de custos, fidelização dos clientes, eficiência empresarial, dentre outros temas. Diante disso, este estudo tem por objetivo comparar a eficiência dos custos entre um jogador hipotético que possui o custo mínimo logístico possível e entre acadêmicos participantes de uma simulação. Para alcançar este objetivo, o simulador logístico denominado LOGSIM, foi utilizado em uma turma de acadêmicos do Curso de Administração de uma Universidade Federal, onde os estudantes escolhiam qual modal utilizar para transportar os produtos com o intuito de alcançar o menor custo logístico total. No estudo com abordagem quantitativa, a análise dos resultados se deu por meio de estatística descritiva com utilização do Microsoft Excel®. Os resultados demonstram que o grupo com menor custo reduziu a eficiência em 3,53%, enquanto o participante com maior custo diminuiu a eficiência em 89,79% em comparação ao resultado ótimo. Portanto, verificou-se a dificuldade de uma empresa operar em níveis de 100% de eficiência nos custos logísticos, pois o mercado e a demanda dos clientes é mutável e isso gera incerteza na tomada de decisão.
2 1. Introdução
O contínuo desenvolvimento e aperfeiçoamento das técnicas de gerenciamento do mundo empresarial, nas últimas décadas, vêm exigindo cada vez mais desenvoltura dos profissionais que atuam no ramo de Administração de Empresas (BOUZADA & SALIBY, 2009). Nesse mesmo enfoque, o mundo acadêmico também vem enfrentando transformações, ocasionadas pelas alterações da sociedade, a qual tem instigado professores e alunos a questionarem as estratégias de ensino empregadas na sala de aula como elementos de formação (OLIVIER & ROSAS, 2004).
Neste contexto surgem os jogos de negócios como ferramentas de simulação da realidade empresarial com o objetivo de mostrar aos jogadores as ferramentas de gestão em um ambiente seguro e sem riscos, onde tem se a oportunidade de explorar esta ferramenta sem ariscar a sobrevivência de uma empresa no mundo real (PRETTO, FILARDI & PRETTO 2010). Como forma de ferramenta de apoio as decisões de logística, os jogos de empresas auxiliam na de aquisição de aprendizado por meio de treinamento, simulação de decisões operacionais e gerenciais (NAZÁRIO, 2000).
Esse estudo tem por objetivo verificar a eficiência dos custos entre um jogador hipotético simulado e os estudantes participantes de uma simulação realizada no simulador denominado LOGSIM. Por meio da comparação entre o menor custo possível da simulação com os grupos de acadêmicos do Curso de Administração da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), levando-se em consideração os parâmetros estipulados pelo animador.
Para que seja possível atingir os objetivos da pesquisa, o presente estudo está dividido em cinco partes, incluindo esta, introdutória. A seção a seguir trata da logística no contexto da abordagem dos jogos de empresas, com enfoque especial aos custos logísticos. A terceira seção apresenta os procedimentos metodológicos utilizados; o quarto tópico traz a apresentação e análise de resultados obtidos com a comparação da eficiência dos custos logísticos e, por fim, as considerações finais e sugestões de estudos futuros.
2. A logística e a abordagem dos jogos de empresas
A logística pode ser entendida como o processo de planejar, implementar e controlar eficientemente e economicamente o fluxo de suprimentos e produtos, a armazenagem e as informações referentes ao sistema, desde a origem até o destino, visando o atendimento das necessidades dos consumidores (DIAS, 2005). Em conjunto a isso, Ribeiro, Saggin e Amorin (p.3, 2011) revelam que a logística “não compreende somente transporte, o sistema logístico possui diversos componentes, e o gerenciamento integrado dos diversos componentes é extremamente necessário para que as empresas consigam atingir a excelência operacional com baixo custo”.
Segundo Ornellas e Campos (2008) a logística é vital para as empresas seja em relação a custos, valor aos clientes ou importância estratégica para a missão da organização. Nesse enfoque, as operações logísticas operam antes do processo de produção, durante o processo de produção e depois do processo de produção (AZEVEDO et al., 2008). A logística engloba a integração de informações, transporte, estoque, armazenamento, manuseio de materiais, etc, logo, essas atividades proporcionam uma grande quantidade de tarefas que, em conjunto, tornam o seu gerenciamento integrado um desafio (ORNELLAS & CAMPOS, 2008).
3 Em conformidade a isso, Miyashita, Oliveira e Yoshizaki (2003) explanam que no setor empresarial e na área acadêmica existe a necessidade de capacitação do corpo gerencial em logística, por meio da promoção de aprendizagem dos principais conceitos e pela assimilação prática, sendo que a teoria pode ser repassada por meio de cursos, aulas expositivas, palestras, leituras e seminários, no entanto, para que haja a assimilação da teoria sobre logística empresarial é necessário instrumentos mais elaborados, como é o caso dos jogos de empresas. Diante desse contexto, os jogos de logística são importantes na conjuntura nacional, além disso, possuem um vasto potencial de crescimento (ORNELLAS & CAMPOS, 2006). Adicionando-se a isso, Miyashita, Oliveira e Yoshizaki (2003) afirmam que, em um curto período, os jogos de empresas são capazes de simular o ambiente competitivo empresarial e transmitir os conceitos de logística integrada, portanto, estes são um excelente instrumento de treinamento na tomada de decisões.
2.1. Custos Logísticos
Conforme Alves e Arima (2004), os custos logísticos incluem atividades de transporte, prestação de serviços aos clientes, armazenagem e manutenção de estoques, gerenciamento de pedidos, empacotamento e a geração e divulgação de informações que envolvem processo. Diante disso, Martins, Finamore, Blois (2005) dizem que o transporte é o elemento mais importante do custo logístico na maior parte das firmas e Rodrigues (2007) adiciona que para as indústrias, a atividade de transporte também é a mais importante na composição do custo logístico. A predominância do transporte nos custos logísticos de acordo com Alves e Arima (2004) envolve as características particulares de cada produto transportado, tais como, periculosidade, tamanho, grau de perecibilidade, valor de seguros e outros.
Na visão de Bowersox e Closs (2001) além do custo de transporte existe o custo de manutenção de estoque que em conjunto representam os principais componentes do custo logístico, pois significam 80% a 90% de todas as despesas logísticas. Aliado a isso, o mesmo autor ressalta que o custo de manutenção de estoque é o custo incorrido em manter estoque, englobando custo de capital, imposto, seguro, obsolescência e armazenamento e o custo de transporte incide ao colocar o produto onde o cliente deseja, contendo o frete e as despesas complementares.
No caso brasileiro, os custos logísticos constituem um elemento dos preços finais dos produtos, levando-se em consideração a dispersão em termos de espaço do mercado interno brasileiro e das longas distâncias envolvidas no comércio intra e inter-regional (CASTRO, 2002).
Cabe ressaltar que, os custos logísticos são os custos associados às atividades de suprimento, apoio à manufatura e distribuição física, logo, existe dificuldade de controlar os mesmos pelo fato de esses custos serem fixos e indiretos (LAIDENS, TELES & MÜLLER, 2007). Nesse aspecto, Hori (2003) declara que existe tendência de haver o desenvolvimento de empresas especializadas no planejamento logístico, com o intuito de planejar todas as operações logísticas da empresa, tanto para frente como para trás, visando o melhor atendimento ao cliente e o menor custo logístico.
4 Essa pesquisa possui caráter quantitativo, sendo que a obtenção dos dados se deu após a explicação sobre o funcionamento do simulador LOGSIM e por meio da simulação comparativa entre grupos de acadêmicos do Curso de Administração da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).
Para o desenvolvimento desse estudo, toma-se como base o trabalho referente a análise da aplicabilidade do LOGSIM por Ribeiro, Saggin e Amorin (2011), sendo que no referido estudo o simulador foi reprogramado no Microsoft Excel® conforme a base de cálculo apresentada por Cavanha Filho x(2000) em sua dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade Federal de Santa Catarina. Portanto, a efetivação dessa pesquisa se deu através da utilização desse simulador reprogramado, ou seja, baseando-se na análise da ferramenta empregada na nova base de cálculos do LOGSIM (RIBEIRO et al., 2011).
A análise de dados ocorreu por meio de estatística descritiva que “tem por finalidade a redução dos dados, isto é, uma maneira de organizar e apresentar um conjunto de dados com vistas a obter informações” (GOLDIM, 2000, p.119). Utilizou-se a ferramenta Microsoft Excel® para calcular os percentuais de eficiência dos custos no LOGSIM.
3.1. LOGSIM
De acordo com Ribeiro, Saggin e Amorin (p.6, 2010) o “LOGSIM é a forma reduzida de
Logistic Simulator, que vem a ser um software de simulação logística, livre para cópias e
duplicações de propriedade da UFSC, elaborado na linguagem Visual Basic versão 6.0.” Os autores afirmam que o Simulador LOGSIM permite a experimentação de níveis de estoques e atendimentos a demandas de mercado, com o objetivo de medir ao final dos ciclos de jogadas/simulações o menor custo logístico total, decorrência das entregas de materiais acertadas em quantidade e tempo, levando em consideração as crises de transporte de demanda do produto.
No LOGSIM Cavanha Filho (2000) descreve que existem quatro modais de transporte disponíveis, que são o aéreo, o rodoviário, o ferroviário, e o hidroviário, logo, os transportes mais rápidos custam mais caro, e os transportes mais lentos custam menos. Cabe ressaltar que Cavanha Filho (2000) estipulou um tempo e custo de transporte para os modais aéreo, rodoviário, ferroviário e hidroviário, os quais são apresentados na Tabela 1.
Modal Tempo em dias Custo em $ por unidade
Aéreo 0 5
Rodoviário 1 3
Ferroviário 2 2
Hidroviário 3 1
Fonte: Cavanha Filho (2000) Tabela 1 – Tempo e custo para os modais de transporte no LOGSIM
Em continuidade a isso, Cavanha Filho (2000) explica que os tipos de custos do LOGSIM são:
5 Custo de transporte ($) = valor para transportar um produto da origem ao destino contendo a quantidade definida e levando em consideração o modal de transporte.
Custo de estoques em trânsito ($) = valor referente ao tempo do transporte da origem ao destino, sobre a quantidade de material transportado e o modal escolhido. Cabe ressaltar que, como o tempo de transporte do modal aéreo é zero, não existe custo de estoque em trânsito. Custo de estoques por não utilização ($) = valor referente à quantidade de material disponível no local de uso, mas que não foi ocupado pela demanda de mercado do momento. Custo da falta ($) = valor relativo à não produção por falta de material disponível, ou por programação incorreta, ou pela demanda excessiva, ou por crise de transporte sem a adequada cobertura de estoques.
Em conjunto a isso, Cavanha Filho (2000) diz que existem cinco tipos de crises no LOGSIM, que são:
Crise de demanda = acontecimento de descontinuidade eventual do valor demandado em um determinado período do jogo ocasionando uma rodada sem demanda.
Crise de transporte aéreo, rodoviário, ferroviário e hidroviário = caso de descontinuidade aleatória da quantidade pedida para transporte em um período provocando um transporte nulo e ocorrendo perda total do material pedido.
Para começar a simulação no LOGSIM o animador deve colocar os parâmetros iniciais do programa, tais como taxa de juros, custo dos modais, custo fixo, custo da falta, preço do produto, tendência, probabilidade de crise de demanda e dos modais, número de operadores e número de rodadas. Conforme demonstrado na Figura 1.
Fonte: LOGSIM
6 4. Resultados e discussão
Diante do exposto, a simulação com o LOGSIM visa alcançar o menor custo logístico ao final das rodadas simuladas. Após a simulação conforme as variáveis mostradas na Figura 1, está demonstrado na Tabela 2 as estratégias de escolhas de modais pelos participantes, sendo que os jogadores tinham a possibilidade de escolher entre os modais aéreo, rodoviário, ferroviário e hidroviário. Os grupos 3, 6, 4 utilizaram mais da metade de pedidos no modal hidroviário, na ordem de 69,9%, 69,1% e 63,1%, respectivamente, sendo que completavam as variações da demanda com os outros modais (Tabela 2). Enquanto que os jogadores 5, 2 e 1 utilizaram estratégias mistas para transportar os produtos com os modais disponíveis para uso, pois utilizaram todos os modais disponíveis e não priorizaram nenhum modal de transporte para seus produtos (Tabela 2). Depois de conhecida a demanda e as crises do jogo foi calculado o menor custo logístico, conforme dados demonstrados nas escolhas do jogador hipotético simulado, representando 3,8% em pedidos aéreos, 5,4% em pedidos rodoviários, 14,7% em pedidos ferroviários e 76,1% em pedidos hidroviários.
Jogadores Variáveis Aéreo Rodoviário Ferroviário Hidroviário Total
Hipotético Simulado Pedidos 97 137 371 1926 2531 % 3,8 5,4 14,7 76,1 100,0 3 Pedidos 140 209 415 1770 2534 % 5,5 8,2 16,4 69,9 100,0 6 Pedidos 125 200 457 1745 2527 % 4,9 7,9 18,1 69,1 100,0 5 Pedidos 97 570 705 1250 2622 % 3,7 21,7 26,9 47,7 100,0 2 Pedidos 165 697 672 988 2522 % 6,5 27,6 26,6 39,2 100,0 1 Pedidos 426 617 853 650 2546 % 16,7 24,2 33,5 25,5 100,0 4 Pedidos 111 298 535 1612 2556 % 4,3 11,7 20,9 63,1 100,0
Fonte: Dados do LOGSIM
Tabela 2 – Pedidos dos jogadores em cada modal disponível para o LOGSIM
De acordo com a Tabela 3, são demonstrados os percentuais que compõem o custo total de cada jogador. Os jogadores 3 e 6 incorreram em maiores percentuais de custo de estoque em trânsito, representando 54,7% e 53,7%, respectivamente. Enquanto que o custo de transporte foi maior para os jogadores 5 (47,7%), 2 (49,4%) e 1 (49,4%). Conforme a Tabela 3, o jogador 4 incorreu em maior custo de falta, representando 42%.
Para se obter o menor custo logístico era necessário possuir 39,8% em custos de transporte, 59,4% em custos de estoque em trânsito, 0,8% em custo do pedido e 0% em estoque operacional e custo de falta (Tabela 4). O menor custo total de transporte foi obtido pelo jogador simulado, pois esta estratégia focava em transportar mais produtos com o modal
7 hidroviário que possuía o menor custo de transporte e o maior custo de estoque em trânsito, pois os produtos ficavam mais dias em trânsito, logo, quando somado estes dois custos eles representavam o custo total dos modais escolhidos que eram os custos mais baixos que poderiam ser obtidos com o simulador LOGSIM.
A Figura 2 (A) demonstra o menor custo logístico que é de R$3.564 gasto pelo jogador simulado, e o maior custo é de R$6.337 incorrido pelo jogador 1, havendo uma diferença de R$2.773. A seguir, a figura 2 (B) coloca que o jogador 1 possui o menor custo de estoque em trânsito de R$3.418,4, enquanto o jogador simulado possui o maior custo de R$5.325,6, uma diferença de R$1.907,2. Quando somados os custos totais dos modais na Figura (A) e (B) percebe-se que o jogador simulado incorre no valor de R$8.889,6 enquanto os custos do jogador 1 são maiores representando R$9.755,4, uma diferença de R$865,8.
Jogadores Variáveis Transporte Est trânsito Pedido Est. Operacional Falta Custo Total
Hipotético Simulado Custo 3564 5325,6 75 0 0 8964,6 % 39,8 59,4 0,8 0,0 0,0 100 3 Custo 3927 5079,2 95 180 0 9281,2 % 42,3 54,7 1,0 1,9 0,0 100 6 Custo 3884 5079,2 90 172,8 240 9466 % 41,0 53,7 1,0 1,8 2,5 100 5 Custo 4855 4584 80 653,6 0 10172,6 % 47,7 45,1 0,8 6,4 0,0 100 2 Custo 5248 4004 70 1912 540 11774 % 44,6 34,0 0,6 16,2 4,6 100 1 Custo 6337 3418,4 50 1891,2 1140 12836,6 % 49,4 26,6 0,4 14,7 8,9 100 4 Custo 4131 4963,2 75 704,8 7140 17014 % 24,3 29,2 0,4 4,1 42,0 100
Fonte: Dados do LOGSIM Tabela 3 – Custos dos participantes no LOGSIM
8 3564 3884 3927 4131 4855 5248 6337 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 $ Simulada 6 3 4 5 2 1 jogadores 5325,6 5079,2 5079,2 4963,2 4584 4004 3418,4 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 $ Simulada 3 6 4 5 2 1 jogadores
Fonte: Dados do LOGSIM
Figura 2 – Valor do custo de transporte e de estoque em trânsito com base no jogador simulado
Na Figura 3 (A) os participantes 1 e 2 tiveram o maior número de estoque, na ordem de 2.364 e 2.390 produtos, respectivamente, logo, esses grupos incorreram em altos custos de estoque operacional conforme demonstrado na figura 3 (B), sendo que o grupo 1 possuiu o custo de R$1.891,2 e o grupo 2 obteve o custo de R$1.912,0. Enquanto que, os grupos 6 e 3 utilizaram a estratégia de manter baixos estoques, na ordem de 216 (R$172,8) e 225 (R$180,0) (Figura 3 (A) e (B)). Para obter o menor custo possível não era necessário ter estoques, no entanto, conforme Santos e Rodrigues (2006) o uso de estoques de segurança ou de cobertura com o intuito de atender a demanda é extremamente importante, pois permite um melhor atendimento ao cliente e melhora a competitividade da empresa em comparação com os concorrentes. Em continuidade a isso, Krever et al. (2003) concluiu que um controle eficiente de estoques acrescenta a disponibilidade de produtos, a qualidade do serviço e reduz os custos de manutenção.
9 0 216 225 817 881 2364 2390 0 500 1000 1500 2000 2500 Número Simulada 6 3 5 4 1 2 jogadores 0,0 172,8 180,0 653,6 704,8 1891,2 1912,0 0,0 200,0 400,0 600,0 800,0 1000,0 1200,0 1400,0 1600,0 1800,0 2000,0 $ Simulada 6 3 5 4 1 2 jogadores
Fonte: Dados do LOGSIM
Figura 3 – Número de estoque das empresas e valor do custo de estoque operacional
Em relação ao custo de pedido (figura 4 (A)), o menor custo de R$50,0 foi do jogador 1 e o maior custo de R$95,0 foi do jogador 3.
A figura 4 (B) demonstra que os jogadores simulado, 3 e 5 não tiveram o custo por falta, enquanto os jogadores 6, 2, 1 e 4 incorreram no custo de falta, na ordem de R$240, R$540, R$1140, R$7140, respectivamente. Não obstante, erros de previsão de demanda, atrasos no ressuprimento de materiais, rendimentos da produção abaixo do esperado são dificuldades que fazem parte do cotidiano do profissional de logística (GARCIA, LACERDA & AROZO, 2001).
Em vista de que as empresas visam buscar eficiência, por meio de redução de custos constantemente, o resultado do LOGSIM demonstrou que a empresa hipotética simulada conta com os menores custos possíveis, levando-se em consideração as variáveis do sistema, obtendo o resultado de R$8.964,60 (Tabela 5). Levantou-se o desempenho dos seis grupos de acadêmicos que participaram da simulação com o LOGSIM, e verificou-se que o grupo que ficou na primeira colocação foi o 3, este apresentou um custo de R$9.281,2 e uma diminuição de eficiência em 3,53%, enquanto o grupo 4, que ficou em último lugar, apurou os custos de R$17.014 reduzindo sua eficiência na ordem de 89,79% em comparação com o jogador hipotético simulado (Tabela 5).
10 50 70 75 75 80 90 95 30 50 70 90 110 $ 1 2 4 Simulada 5 6 3 jogadores 0 0 0 240 540 1140 7140 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 $ Simulada 3 5 6 2 1 4 jogadores
Fonte: Dados do LOGSIM Figura 4 – Valor do custo do pedido e custo de falta
Jogadores Resultado Eficiência (%)
Simulado 8964,6 100 3 9281,2 103,53 6 9466 105,59 5 10172,6 113,48 2 11774 131,34 1 12836,6 143,19 4 17014 189,79
Fonte: Dados do LOGSIM Tabela 5 – Custos totais e eficiência dos jogadores
Diante desses resultados, percebe-se que na prática empresarial não é trivial ter uma visão sistêmica e trabalhar com os custos otimizados, tanto em operações de transporte quanto para atividades em armazéns (FERNANDES et al., 2011). Dessa maneira, para uma empresa ser competitiva em âmbito global é necessário que a mesma realize suas atividades a um custo mais baixo ou de maneira mais eficiente em comparação aos concorrentes.
Portanto, Cavanha Filho (2000) revela que na vida real das empresas, o desafio do gerenciamento logístico consiste na opção mais acertada dos níveis de estoque, em conjunto com a escolha dos modais de transportes apropriados, com o objetivo de encontrar os custos mínimos com riscos admissíveis frente a demanda do mercado interno e externo.
11 Ao concluir esse estudo, que se constitui em um apropriado contato com um ambiente de simulação de atividades empresariais, percebe-se que o ambiente empresarial é mais complexo e mutável em comparação a uma simulação. No entanto, os simuladores são considerados extremamente importantes pelo fato de aproximarem os estudantes ao âmbito empresarial e fixar de um modo mais prático os conceitos expostos em sala de aula.
Após a análise dos dados, percebeu-se que para alcançar o menor custo logístico era necessário transportar o máximo de produtos por meio do modal hidroviário incorrendo em menores custos de transporte e maiores custos de estoque em trânsito, em que os dois agrupados ocasionariam o menor custo do modal. Aliado a isso, é desejável possuir o mínimo de estoques, já que no ambiente empresarial é necessário que as organizações tenham estoques de segurança para poder atender as variações de demanda, satisfazer os clientes e não incorrer em custo de falta, que é prejudicial as empresas.
Considera-se que esse estudo atingiu seu objetivo, pois demonstrou que para continuar, se manter e crescer no ambiente altamente mutável das empresas é necessário sempre buscar o máximo de eficiência em termos de redução de custos logísticos, por meio da melhor decisão tomada por seus dirigentes e steakholders. Aliado a isso, verificou-se que é difícil uma empresa operar em níveis de 100% de eficiência, pois nem sempre os administradores tomam as decisões ótimas, pois o mercado e a demanda dos clientes alteram-se e isso gera incerteza nas tomadas de decisões.
Sugere-se para estudos futuros o levantamento, detalhamento e comparação da eficiência dos custos logísticos em diferentes situações de simulações do LOGSIM, bem como o acompanhamento da utilização do simulador na disciplina de Custos, já que este se mostra uma ferramenta de aprendizado que propicia um ambiente estimulador ao desenvolvimento de novas pesquisas.
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