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segunda-feira, 24 de outubro de 2011

Um novo conceito da Logística - A new concept for Logistics

Mudar a rota



Uma pesquisa com mais de 100 empresas brasileiras trouxe resultado animador na área de sustentabilidade. Elas estão adotando medidas concretas para mudar a operação, reduzir o consumo de água, mudar rotas, formas de armazenamento, ter executivos especializados no tema e até dar bônus por desempenho ambiental. Não fazem por modismo, mas por exigência do mercado ou redução de custo.


O Ilos, Instituto de Logística e Supply Chain, ouviu 109 grandes empresas de áreas diferentes e descobriu que 60% acham que as mudanças climáticas já têm impacto hoje em seus negócios, 6% dizem que terão impacto a curto prazo, 20% afirmam que apenas no longo prazo e apenas 14% acham que não serão afetadas.


Clientes, fornecedores e governo são as fontes de pressão para essa mudança de atitude, mas apesar de as empresas relatarem que 69% dos clientes já exigem soluções ecologicamente corretas e 19% exigirão no curto prazo, apenas um em cada quatro clientes aceita pagar mais por isso. No setor onde há mais disposição de pagar esse preço é o de material de construção: chega a 50%.

O professor Paulo Fernando Fleury, coordenador da pesquisa, acha que as empresas estão mudando:

- Há novas atitudes nas empresas, mesmo que o consumidor não queira pagar por essa mudança.

Mais de 70% das companhias acham que serão cada vez mais elevadas as exigências legais. Dois exemplos recentes: Lei dos Resíduos Sólidos e a lei das sacolas plásticas.

Elas estão criando áreas na organização da empresa para tratar especificamente da adaptação aos novos tempos. Apenas uma em cada cinco empresas ouvidas pela pesquisa não pensa em ter áreas dedicadas à sustentabilidade.

O tema até recentemente estava restrito ao marketing, mas hoje está entrando no cotidiano das empresas: 82% das que têm ações de sustentabilidade afirmaram que elas estão na área de compras, 77%, na de produção, 76%, no setor de logística.

No Brasil, as empresas são mais rápidas em afirmar que adotam boas práticas do que em adotá-las de verdade, mas a pesquisa, que será apresentada no Fórum Global de Sustentabilidade no Supply Chain, que começa amanhã no Rio, fez também alguns estudos de casos com as empresas. O conceito sustentabilidade começou a ter mais substância. Quase metade delas reporta que essas ações produzem também uma bem-vinda redução de custos, como a racionalização de transporte e armazenagem, diminuição do consumo de energia e combustíveis, corte em desperdício no consumo de água.

A Ambev fez uma gestão da sua frota, monitorando as emissões de gases de 35 veículos a diesel e fez uma manutenção dos caminhões que estavam fora das especificações. Aumentou o percentual de veículos que usam biodiesel. Reduziu o consumo de água, substituindo a lavagem tradicional da frota por lavagem a seco. Livrou-se dos veículos velhos. Hoje, a idade média da frota é três anos e meio. A empresa trocou também o GLP pelo Gás Natural como combustível das empilhadeiras. Ela está adotando também o transporte colaborativo.

- As empresas buscam outras que tenham necessidade de transporte complementar. O caminhão, que antes voltava vazio, agora volta carregado com produtos de uma outra empresa que queira fazer o caminho inverso - diz Fleury.

Na Natura, no transporte para países da região ou áreas mais distantes do país, está sendo utilizada, sempre que possível, a via marítima, em vez da rodoviária, para reduzir as emissões. A Arcelor Mittal substituiu 110 caminhões por quatro barcaças no trajeto entre Vitória, no Espírito Santo, e Itajaí, em Santa Catarina. O cálculo é que em dez anos a empresa vai reduzir em 640 mil toneladas de CO2 equivalente suas emissões de gases de efeito estufa. A Copersucar fez acordos de longo prazo para aumentar a participação das ferrovias em seu transporte e construir uma malha de dutos.

A rede Walmart criou o primeiro centro de distribuição ecoeficiente. O telhado deixa passar a luz solar, economizando energia; a água da chuva é coletada e reutilizada; as caixas são de plástico reciclado e recicláveis. O Pão de Açúcar fez um centro de distribuição com as mesmas características: telhas translúcidas, energia solar, uso de água da chuva, reutilização da madeira e painéis termoisolantes nas câmaras frias. Magazine Luiza está montando em Louveira, São Paulo, um centro de distribuição com a mesma lógica.

A Coca-Cola já inaugurou no Paraná a primeira "fábrica verde" do grupo na América Latina com esses mesmos cuidados de redução do uso de água. Em entrevista que fiz com o presidente mundial da empresa, Muhtar Kent, quando veio inaugurar a unidade, ele me disse que a companhia, em 2020, será neutra em água no mundo, ou seja, vai devolver o mesmo volume de água que tira da natureza através de captação da chuva, reutilização, mudança de métodos.

A Unilever se prepara para lançar o Comfort concentrado, que vai reduzir em 79% o consumo de água no produto, o que equivale a 30 piscinas olímpicas ao ano e economia de 58% de plástico nas embalagens. Só com a adoção do sistema multimodal, a Unilever vai reduzir em 20% suas emissões. A Martin Brower está transformando óleo usado para fritar batata em biodiesel. A Itaipu vai reduzir o uso do diesel e substituir por veículos elétricos.

Em vários casos relatados na pesquisa, as empresas brasileiras estão mostrando que não se contentam mais com o rótulo de sustentável apenas. Começam a se adaptar aos tempos da mudança climática. 



Matéria de Miriam Leitão


miriamleitao@oglobo.com.br 
Diário de Pernambuco  Setembro 2010

quinta-feira, 20 de outubro de 2011

SIMULAÇÃO NA ATIVIDADE DE PACKING: ESTUDO DE CASO NO CENTRO DE DISTRIBUIÇÃO DA EMPRESA IMAGINARIUM

1.    Introdução
Um mercado que tem crescido nas últimas décadas é o de Bens de Consumo. A mídia, propagandas e comerciais tem exercido papel fundamental para este incremento no mercado, uma vez que desperta diariamente nos consumidores o desejo de novos produtos, novas cores e novidades. Assim, diante da competitividade do mercado as empresas buscam atuar nos diversos setores que a compõe em busca da fidelização dos clientes e permanência no mercado. Suas ações ocorrem no processo produtivo (melhorando-os, alterando-os), no setor de marketing (buscando diferentes maneiras de despertar no cliente o desejo por seus produtos, oferecendo promoções, desenvolvendo mercados e formas de vendas), no setor de pesquisa e desenvolvimento (desenvolvendo novos produtos, inovando-os, substituindo matérias primas), etc. Enfim, são diversas as maneiras que as empresas utilizam para reduzirem seus custos, aumentarem seus lucros e fatia do mercado.
A proposição de Martel e Vieira (2008) de que “a globalização aliada à abertura de mercados, a explosão tecnológica e ao surgimento de novos concorrentes redefiniram o cenário da concorrência a nível mundial e assim, se as empresas não se adaptarem ao novo cenário, fica cada vez mais evidente que a posição competitiva acabará por se deteriorar”, é válida também para o mercado de Bens de Consumo.
Aliado aos itens supracitados, é de fundamental importância às empresas a estruturação correta de suas atividades logísticas, pois estas são encarregadas de melhorar o nível de rentabilidade da distribuição física dos produtos, através de planejamento, organização e controle das atividades de transporte e armazenagem, facilitando o fluxo de materiais.
Um problema logístico comum aos processos produtivos é o de formação de filas nas diversas etapas do processo, o que leva ao congestionamento do sistema (decorrente do funcionamento deficiente, (SILVA, 2006)), atraso de produção e consequentemente de expedição além de perdas nas vendas, resultando num emaranhado de problemas à empresa em questão. É neste contexto que o presente artigo se desenvolve, ao estudar a logística do Centro de Distribuição (CD) da empresa brasileira de presentes Imaginarium.

1.1 Objetivo e Metodologia
O presente artigo tem por objetivo apresentar o atual processo logístico que ocorre no Centro de Distribuição (CD) da empresa Imaginarium, bem como identificar possíveis gargalos no processo e apresentar sugestões de melhorias.
O trabalho caracterizou-se como um Estudo de Caso, sendo primeiramente realizadas visitas técnicas ao CD para visualização e compreensão das operações logísticas. Concomitantemente, foram realizadas entrevistas com funcionários da linha operacional bem como com a Diretoria de Logística para poder definir melhor o cenário de investigação. Na sequência, o fluxo atual do setor de Packing no CD foi mapeado, apresentando-se as atividades ali realizadas. A escolha do Paking (atividade decorrente da atividade de Picking dos diferentes produtos vendidos pela empresa) para análise detalhada é devido à informação por parte dos gestores do CD de que este é o setor de maior gargalo logístico, isto acontece devido ao grande número de SKUs (Stock Keeping Unit) de naturezas muito diferentes (são metais, espumas, plásticos, papéis, vidros, eletro-eletrônicos, jóias etc). , Estes produtos de tamanhos e embalagens diversas necessitam de especial tratamento para serem embalados nos volumes a ser transportados, e garantir que sejam entregues aos clientes de maneira segura, ágil, e com o mínimo de avarias.
Após escolhido o setor, foi realizada a cronometria das atividades dentro do processo de Paking a fim de gerar dados para início das análises. A partir dos dados coletados pode-se observar o comportamento probabilístico da chegada e do tempo de atendimento para os três tipos de pedidos recebidos: lojas franqueadas (maior prioridade), lojas Luddy (próprias, mas com outra marca, têm prioridade intermediária), e lojas multimarcas (menos prioridade). O método de simulação, no campo da Pesquisa Operacional, permitiu verificar o comportamento das atividades durante o mês de março (mês em que o volume de pedidos é pequeno) Sugeriu-se inicialmente um estudo quantitativo que analisasse o dimensionamento de pessoal para a atividade de Picking.
2. Histórico e características da empresa em estudo
Localizada atualmente em Florianópolis (SC), desde o ano de 1998 atua no comércio varejista, produzindo e vendendo presentes orientados para todos os públicos (masculino, feminino – 80%, infantil, etc) principalmente, através de sua rede de franquias Imaginarium. Além disso, é responsável pela criação e orientação dos padrões de comunicação das lojas, que incluem as vitrinas e o visual merchandising.
No início da década de 90, o jovem casal de empresários da cidade de Teresópolis (RJ), optaram por se mudar para Florianópolis (SC) a fim de proporcionar melhor qualidade de vida às suas filhas. Inicialmente iniciaram no quintal de casa a confecção de enfeites de natal para serem comercializados na vizinhança, mas que logo necessitaram se profissionalizar a fim de atender a pedidos cada vez maiores e mais frequentes. Surge então a empresa Imaginarium.
Com o passar dos anos e com a divulgação da marca, as próprias filhas do casal começam a atuar no negócio da família, assumindo uma posição desafiadora frente ao mercado, quando intensificam a diversificação do mix de produtos da marca, chegando em 2003, à criação de um novo produto por dia. Tal sucesso empresarial rendeu à Imaginarium 75 lojas exclusivas, além de centenas de pontos multimarcas, contendo 750 funcionários distribuídos entre o Escritório de Criação, o Escritório de Franquias e o Centro de Distribuição.

2.1 Estrutura da empresa
O grupo Imaginarium possui três estruturas bem definidas conforme ilustra a Figura 1 a seguir.
 Figura 1 - Organograma da empresa Imaginarium
Fonte: Lisowski (2007)

A Imaginarium Design elabora o desenvolvimento de novos produtos sendo responsável pela criação e design dos mesmos, contato com fornecedores e atuação junto ao setor de marketing e vendas. A estrutura Engros é responsável pela operação e logística de compra, venda e distribuição de produtos para a rede de lojas Imaginarium. Além dessas ainda existe a estrutura Imaginarium Franchising, responsável pela comercialização e administração do sistema de franquias.
Com sua estrutura bem elaborada a empresa tem claramente definida a operação que cada setor da empresa deve ser responsável e dessa maneira, a empresa tem se consolidado cada vez mais no mercado de presentes, crescendo significativamente seu faturamento anual, conforme é ilustrado na Figura 2 a seguir, servindo de benchmarking para as demais empresas do ramo.
Figura 2 - Evolução do faturamento da empresa Imaginarium
Fonte: Adaptado de Lisowski (2007)

2.2 Características da atividade logística da empresa
Um diferencial da empresa é sua capacidade dinâmica de oferecer novos produtos ao mercado. Em média, mensalmente são lançados 30 novos produtos e também, aproximadamente o mesmo número de itens são retirados das prateleiras. Isso faz com que o CD tenha que administrar mais de 800 SKUS, número bastante elevado para um empresa de médio porte, quando se trata de Gestão de Estoques porém, de acordo com Bolwijn (1998), o aumento da variedade e da qualidade dos produtos contribui diretamente para tornar as empresas mais competitivas.
Inicialmente a Imaginarium possuía linha própria de produção, porém mais recentemente encerrou-a, passando a desenvolver os projetos de produtos e adquiri-los de fornecedores externos. Diversas são as fontes de procedência de seus produtos, porém a grande maioria, algo em torno de 70%, é proveniente da China. O processo de desenvolvimento de um projeto da Imaginarium pode se dar diretamente dentro do Escritório de Criação,  ou ainda pode ser derivado de idéias oriundas das duas principais feiras chinesas de presente que ocorrem anualmente em março (gerando idéias para o natal) e em agosto (gerando idéias para o ano seguinte).
No segundo caso, a equipe da Imaginarium responsável por desenvolvimento de produto, participa das feiras, observa os lançamentos e produtos que venderiam bem no Brasil, adquirem uma amostra, trazendo-a para o laboratório de desenvolvimento no Brasil. A partir daí, a equipe trabalha com o design do produto, customizando-o para o mercado brasileiro. A próxima etapa é apresentar ao fornecedor o projeto do produto, adquirir orçamento, negociar e efetuar o pedido de produção do mesmo. Durante o processo de produção, funcionários da Imaginarium treinados, acompanham o trabalho dos fornecedores a fim de garantir a qualidade do produto dentro das especificações solicitadas. Após esta etapa o produto é destinado ao Brasil onde é realizada sua nacionalização para em seguida ser recebido no CD de Florianópolis, que efetua seu armazenamento, controle de estoque e posteriormente às vendas e expedição aos clientes. O processo todo de desenvolvimento de produto (ver processo de aquisição de produtos na Figura 3) até seu recebimento no CD tem aproximadamente 6 meses de duração (3 meses para desenvolvimento e 3 meses para produção e transporte ao CD).
O passo seguinte é a concretização das vendas, que podem se dar diretamente às lojas franqueadas ou às lojas Multimarcas. Uma observação importante é que a partir de 1o de julho de 2011 a empresa passará a vender através da Loja Online (website). É válido salientar que a Imaginarium oferece suporte técnico para as lojas franqueadas no que tange a forma de alocação de produtos nas prateleiras, treinamento aos vendedores, sugestão de produtos a serem adquiridos pelos franqueados direcionando-os na compra de estoques, tendo em vista que a empresa tem conhecimento de todo o mercado, podendo comparar as vendas entre as demais empresas franqueadas, seja por regiões, por tipo de público etc. Dessa forma, evita-se que o franqueado, menos experiente, adquira produtos que tenham pouca liquidez.
Após efetuar a venda, a empresa recebe os pedidos, os quais são enviados à equipe de funcionários do CD, mais especificamente ao Chefe de Expedição, o qual será responsável por garantir que o pedido seja expedido de maneira correta, dentro do prazo estipulado.  O recebimento de pedidos no CD é na ordem de 60 pedidos diários, que podem ter de poucas unidades a milhares de itens incluídos em cada. Nos meses festivos, como dezembro, o número de pedidos diários pode chegar a 300. Feita a montagem dos pedidos e embalados adequadamente, os mesmos são destinados via terrestre aos clientes (ver processo completo da saída de produtos na Figura 3). Devido o presente artigo explorar especificamente as atividades do setor de Packing, as mesmas serão mais detalhadamente apresentadas na seção a seguir, a fim de evitar duplicidade no texto.
Em relação à forma de envio dos pedidos, atualmente a Imaginarium opera com 3 transportadoras: TNT, Braspress e Jamef, devido à proximidade com as mesmas e às vantagens obtidas com valores de fretes e cubagens das cargas. O valor do frete praticado é dado em função dos seguintes itens:
 onde: f (Pcarga, Cub, ValMonet, Pedag, Ted, TaxAdm)

Pcarga = peso da carga
Cub = cubagem
ValMonet = valor monetário da nota fiscal da carga transportada
Pedag = pedágios existentes no percurso
Ted = taxa de dificuldade de entrega da mercadoria
TaxAdm = taxa de administração

Em relação à forma de frete praticada nas transações, o modo CIF é adotado para os pedidos das lojas Franqueadas e Luddy, porém o modo FOB é aplicado para as lojas Multimarcas, sendo que para este caso a própria loja pode escolher uma transportadora ou receber indicações da própria Imaginarium. Em 25% dos pedidos, a distribuição se dá diretamente às lojas, porém clientes grandes como WalMart, Lojas Americanas, Livrarias Curitiba, tem recebimento diferenciado (requerem que o pedido seja entregue em seus próprios CD´s), o que gera um aumento de custo na entrega que é representado pelo componente Ted da função acima.
Caso haja algum problema com o pedido recebido, as lojas entram em contato com o Serviço de Atendimento ao Consumidor (SAC) da Imaginarium, a qual avalia a reclamação e caso proceda, solicita a devolução do mesmo através dos serviços dos Correios.
Para o desenho dos processos foi utilizada uma ferramenta de uso livre chamada TIBCO Business Studio® em sua versão Community Edition. A ferramenta foi adotada tanto pela sua boa usabilidade, quanto pela excelente implementação da notação BPMN (Business Process Modeling Notation) para modelagem de processos de negócios (TESSARI, 2008; BPMN, 2011).

Figura 3 - Fluxograma do processo total da empresa

3. Packing da empresa Imaginarium sob a ótica da simulação
Para analisar a atividade de Packing desta empresa, foi necessário analisar de modo comparativo o processo atual empregado no CD para posteriormente simular o efeitos de possíveis melhorias no processo e só assim emitir as conclusões e recomendações finais devidas (Figura 4). 
 Figura 4 - Etapas do trabalho de pesquisa realizado no setor de Packing 

3.1 Detalhamento das atividades do CD
O processo logístico realizado no CD da empresa Imaginarium (como também pode ser visto na figura 3), inicia-se com o recebimento dos produtos vindos dos fornecedores para o CD da Imaginarium, onde serão armazenados até que sejam adquiridos pelos clientes, e então devidamente transportados até estes. Dentro da atividade de armazenagem, estão incluídas as seguintes atividades: recebimento dos produtos adquiridos, armazenagem dos mesmos nas posições de pallets; coleta dos mesmos em função dos pedidos recebimentos pela Imaginatium (Picking), embalagem (Packing) e expedição ao cliente.
Analisando detalhadamente a atividade de Packing na Figura 5, observa-se que a mesma se inicia com a conferência inicial do recebimento do relatório de produtos reservados durante o picking. O líder de expedição realiza o direcionamento inicial para o embalador do pedido responsável pela conferência dupla. Após conferidos os itens o líder de expedição autoriza o embalamento do pedido. Após embalados os produtos e alocados em caixas de papelão, e devidamente pesados, é aguardado do setor de faturamento a verificação de pagamento do pedido. Assim que pago, o pedido é liberado para expedição. 
 Figura 5- Processo da atividade de packing

3.2 Medições do processo atual de Packing
Visto que a atividade de Packing é a que apresenta a maior comprometimento de tempo no processo de atendimento de pedido, é interessante analisar mais detalhadamente esta atividade (Figura 6), a qual apresenta sub-atividades consumidoras de tempo significativo e que não podem ser executadas por pessoal sem a qualificação devida.e que . Vale comentar que o mesmo embalador realiza todas as sub-atividades (relativas ao seu perfil) do início ao fim do embalamento.
 Figura 6 - Processo da atividade de embalamento de pedidos

Partindo da conceituação de modelo de filas (NOVAES, 1975; SHAMBLIN & STEVENS JR., 1987; FOGLIATTI & MATTOS, 2007), é importante definir as variáveis do modelo de filas que serão utilizadas para a modelagem da simulação da atividade de embalamento dos Pedidos:
§  Taxa de chegada (λ): Número de pedidos que chegam para atendimento num intervalo de tempo;
§  Taxa de atendimento (μ): Número de pedidos empacotados e enviados para pesagem;
§  Prioridade: A prioridade é sempre FIFO (First In, First Out), atende-se sempre primeiramente os pedidos mais antigos dentro de cada priorização já estabelecida (franquiadas, luddy e multimarcas);
§  Capacidade de atendimento, ou canais (c): Número de empacotadores, atualmente cada um recebe um pedido e fica ocupado com o mesmo até o envio para pesagem;
§  Tamanho da população: Para este problema será considerada a população infinita;
§  Distribuição de chegada: será utilizada a distribuição de Poisson;
§  Distribuição de atendimento: será utilizada a distribuição de Poisson;
§  Número clientes esperado na fila (Lq): número de pedidos liberados para embalamento, mas ainda não atendidos pelos embaladores, pois todos já se encontram com pedidos;
§  Número clientes esperado no sistema (L): número de pedidos esperado na fila somado aos pedidos em atendimento nos canais de atendimento;
§  Tempo esperado na Fila (Wq): tempo levado por em pedido que sai da liberação para embalamento até o início do embalamento;
§  Tempo esperado no sistema (W): tempo desde que o pedido é liberado até o fim do embalamento;
§  Probabilidade de existir n pedidos (clientes) no sistema (Pn): probabilidade de existirem n clientes (pedidos) no sistema (em atendimento ou na fila);
§  Utilização da capacidade do sistema (ρ): é encontrado pela simples razão de λ / c*μ.
As medições feitas em campo levam em consideração dados de dois dias de operações em um mês de baixa demanda. Foram coletadas informações da mesma quantidade de pedidos, porém foi observado o número de itens de cada pedido, visto que o tamanho do pedido influencia no tempo de atendimento. Para a coleta e análise inicial foi utilizado o software Microsoft Excel 2007, percebe-se que mais de 60% dos itens vendidos são destinados a franquias, e que pedidos para franquias tem em média 200 itens a mais que os outros tipos de pedidos. O tempo de atendimento por itens revela que existe uma economia de escala nos pedidos de franquias.
 Figura 7 - Caracterização da amostra pedidos/itens

 Figura 8 - Caracterização da amostra tempo/itens e itens/pedido

Definindo o cenário para o modelo de simulação em questão, sabe-se que existem 6 empacotadores (são os canais), estes dispõe de 525 minutos disponíveis por dia para o trabalho, já descontando horários de intervalo e alimentação. As taxas de chegada e taxa de atendimento entre pedidos de cada tipo (franqueados, luddy, e multimarcas) foram calculados utilizando o software de análise estatística Minitab Release 14, as análises referentes à escolha da distribuição de probabilidade podem ser observadas nas figuras de 7 a 12, delas percebe-se que em detrimento do tempo de processamento de pedidos multimarca, que segue a serie de distribuição Gamma, todas as outras séries seguem a distribuição Exponencial. Em geral as amostras se enquadram bem nas distribuições propostas, apontando um p-valor muito baixo, o que não permite aceitar a hipótese nula de não obediência dos dados à distribuição.
 Figura 9 – Distribuição estatística do tempo de atendimento para pedidos de lojas franqueadas.


 Figura 10 – Distribuição estatística do tempo entre chegadas para pedidos de lojas franqueadas.

 Figura 11 – Distribuição estatística do tempo de atendimento para pedidos de lojas luddy.

 Figura 12 – Distribuição estatística do tempo entre chegadas para pedidos de lojas luddy.

 Figura 13 – Distribuição estatística do tempo de atendimento para pedidos de lojas multimarca.

 Figura 14 – Distribuição estatística do tempo entre chegadas para pedidos de lojas multimarca.

4. Aplicação da Simulação
Para o desenvolvimento do artigo proposto foi desenvolvido uma rotina de simulação no software R, um reconhecido sistema open source com finalidade estatística (ARAGÃO JR, 2010). A rotina desenvolvida permite a execução em n períodos (dias de simulação), e emite as seguintes estatísticas: quantidade de pedidos criados (de franqueados, luddy e multimarca), número de pedidos gerados, número esperado de pedidos no sistema, número máximo de pedidos no sistema, quantidade de minutos em que pedidos estiveram na fila (para cada tipo de pedido), capacidade disponível para embalar aos pedidos, capacidade utilizada, e percentual de utilização de capacidade.
De acordo com Law & Kelton (1991), algumas das vantagens do uso da simulação computacional são as seguintes:
§  Sistemas complexos que contenham elementos estocásticos que não conseguem ser  descritos perfeitamente por modelos matemáticos resolvidos analiticamente, podem ser estudados pela simulação;
§  Fornece um controle melhor sobre as condições experimentais do que seria possível no sistema real, pois se pode fazer várias replicações no modelo designando-se os valores que  se deseja para todos os parâmetros;
§  Permite a replicação precisa dos experimentos, podendo-se, assim, testar alternativas diferentes para o sistema;
§  Permite simular longos períodos em um tempo reduzido;
§  É, em geral, mais econômico que testar o sistema real, e evita gastos inúteis na compra de equipamentos desnecessários.
O modelo executado após 24 períodos (cada período representa um dia de trabalho) tem como resultado a Tabela 1, comparando os resultados dos 4 cenários analisados com 3 empacotadores (C3), 4 empacotadores (C4), 5 empacotadores (C5), e 6 empacotadores (C6). O cenário C3 é o que possui melhor percentual de utilização, neste cenário houve uma fila com 4 pedidos, e o montante de tempo que muitos pedidos aguardaram foi considerável, inclusive pedidos de franqueados. Porem a decisão de definir a quantidade ideal de pessoal não é apenas direcionada pelo fator custo, se a empresa oferece aos clientes franqueados um nível de serviço com alto padrão, talvez a diferença entre a quantidade de períodos na fila de pedidos do tipo franqueados (F) dos cenários C3 e C4 seja considerável, são mais de 2322 minutos de espera com a diminuição de um posto de trabalho (apenas para pedidos do tipo franqueados).

Indicador  /  Cenários
C3
C4
C5
C6
Qtd de pedidos criados (de F)
307

308

274
326
Qtd de pedidos criados (de L)   
224

260

260
272
Qtd de pedidos criados (de M)   
112

138

133
155
Pedidos no sistema (média)      
3.2

2.4

2.2
2.4
Pedidos no sistema (máximo)     
13

9

10
11
Qtd. Periodos na fila (de F)    
2960

638

180
148
Qtd. Periodos na fila (de L)    
6007

1178

398
289
Qtd. Periodos na fila (de M)    
5099

765

56
80
Capacidade Disponível        
37800

50400

63000
75600
Capacidade Utilizada          
26470

27866

27093
30091
Percentual de Utilização       
70%

55,3%

43%
39,8%
Tabela 1 – Resultados da simulação após 24 períodos

É importante ressaltar que os valores apresentados na tabela 1 poderiam gerar resultados com alguma variação, pode se pensar, por exemplo, que em algum cenário o número de chegadas num cenário pode tornar maior C3 o número máximo de pedidos existentes num instante do sistema. É importante analisar os resultados após várias simulações e, observando o comportamento dos cenários, predizer situações que possam acontecer e tornar mais difícil as operações do centro de distribuição.
Ao analisar uma sequência maior de simulações após 100 períodos (leia-se 100 dias simulados), pode-se observar através da figura 13 o comportamento das curvas entre o percentual de utilização e o número de pedidos para o cenário C6, estas seguem a mesma tendência, isto seria realmente esperado visto que quanto mais pedidos existirem, maiores são as possibilidades das mesas serem mais ocupadas, percebe-se que apenas em poucas 3 interações a utilização ultrapassa a 40%.  Porém, observando a figura 14, conclui-se que para o cenário C3 pelo menos em 6 vezes a ocupação atinge 90% e ainda que nem sempre essa ocupação se dá pelo número excessivo de pedidos, isto é, a tarefa fica mais sensível ao aumento do tempo de processamento, pedidos grandes podem dificultar o funcionamento do setor um alguns dias, atrasando pedidos de prioridade alta.
 Figura 15 – Evolução da demanda em relação ao número de pedidos no cenário C6.

 Figura 16 – Evolução da demanda em relação ao número de pedidos no cenário C3.

5. Considerações finais
O conhecimento de modelagem de processos e a medição corretas destes são bases fundamentais para a aplicação de diferentes técnicas, e modelos de apoio a tomada de decisão. Neste trabalho, foram aplicados os conceitos de Teoria das Filas e de Simulação.
Realizar melhorias de processos no armazém antes mesmo de concretizar tais mudanças nos processos é importante para alcançar ganhos de modo seguro, sem a necessidade de parar o processo para testar ou experimentar de modo empírico diferentes cenários. Neste trabalho foi analisado o problema da grande diversidade de SKUs e que estava ocasionando numa atividade de Packing bastante lenta. O modelo de filas proposto neste artigo serviu para analisar o problema e propor uma sugestão de melhoria no processo, tornando este mais ágil. Como o período analisado, aquele que existem dados disponíveis, é um período com pouca demanda, observou-se que as simulações deveriam ser na busca pela identificação da capacidade mínima disponível necessária, mantendo ainda um nível de serviço satisfatório.
Uma análise importante que também poderá ser realizada no futuro, será na identificação de gargalos quando a demanda for alta, o que acontece 2 ou 3 meses por ano, propondo o tamanho ideal da equipe para atender a demanda. Um outro estudo também pode medir o impacto da adoção do WMS no processo de Packing, pois certamente o processo sofrerá alteração que devem promover ainda mais o ganho de desempenho global. Medir este ganho, e redistribuir a equipe é uma atividade necessária, visto que as atividades podem dentro do processo de Packing não terão melhorias de modo proporcional, algumas podem até mesmo continuar a ser executadas como antes.
6. Referências
ARAGAO Jr, D.P. Recursos livres para estudos científicos. XXVIII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE). Fortaleza, Brasil, 2010.  
BOLWIJN, P.T. & KUMPE, T. Marktgericht ondernemen. Management van continuıteit en vernieuwing, Van Gorcum, Assen, 1998.
BPMN – Business Process Management Initiative. Disponível em www.bpmn.org, acesso em 12 de abril de 2011.
FOGLIATTI, M.C. & MATTOS, N.M.C. Teoria das Filas. Ed. Interciência, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 2007.
LAW, A. M. & KELTON, W. D.  Simulation Modelling & Analysis. McGraw-Hill Books, NY, Second Edition, 1991.
Lisowski, F.FProposição de elementos para o aperfeiçoamento das ações de endomarketing em curso na empresa Imaginarium Design. Trabalho de Conclusão do curso de Administração pela Faculdade Energia de Administração e Negócios – FEAN, 2007.
Martel, A. & Vieira, D.R.. Análise de Projeto de Redes Logísticas. Editora Saraiva: São Paulo, 2008.
NOVAES, A.G. Pesquisa Operacional e Transportes: Modelos Probabilísticos. Ed. Mc Graw-Hill do Brasil, São Paulo, SP, Brasil, 1975.
Silva, V.M.D. Teoria das Filas aplicada ao caso: Porto de Itajaí-SC. Revista  Synergismus scyentifica, UTFPR, Pato Branco, 01 (1,2,3,4) :  1-778. 2006
SHAMBLIN, J.E. & STEVENS Jr., G.T. Pesquisa Operacional: uma abordagem básica. São Paulo: Atlas, 1987.
Tessari, R. Gestão de processos de negócio? Um estudo de caso da BPMN em uma empresa do setor moveleiro. Dissertação de Mestrado do Programa de Pós Graduação em Administração pela Universidade de Caxias do Sul, 2008.

Artigo apresentado por Dmontier Pinheiro Aragao Junior, Vanina Macowski Durski Silva, Antonio Galvao Naclerio Novaes e Antonio Sergio Coelho no XXXI Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP).

quinta-feira, 13 de outubro de 2011

The role of collaboration through manufactured goods exportation process under System Dynamics analysis

Professor Jay Forrester, quem desenvolveu o método System Dynamics. Na foto, estou ao lado dele.


1. Introduction
It is becoming increasingly difficult to ignore the logistic relative cutting-edge phase concerning the collaboration among the participants of the Supply Chain.  Despite the lack of abundant scientific works, some authors affirm that is possible to find material nominating this phase as the “logistic new wave”. The past decade has seen the fast development of collaboration among the companies in order to share their expertise and provide better results for the logistic network instead of searching individual results (Silva et al. 2009 (b), 2010). The term “collaboration” applied to logistic problems became popular with the CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) approach, which is an evolution in the companies integration in order to obtain sales increase, inter-organizational alignment as well as operational and administrative efficiency.
Among its diverse applications one of them which deserves special attention is related to CTM (Collaborative Transportation Management). The CTM focus on providing reductions in the transactions and risks’ costs, enhancing the performance of service and capacity, as well as achieving a more dynamic Supply Chain (Silva et al., 2009). Therefore, the present paper, part of a thesis in development, seeks to describe a real problem existing in the exportation process in order to evaluate the collaborative action through the Supply Chain. The general exportation process involves the manufacturing industries, which need to export their manufactured goods and the maritime carriers, which offer their ships to transport goods.
Among the several existing barriers to fulfill this goal as the exigency of technical standardization and restrictions of environment nature, the maritime freight price whilst the cheapest transportation mode, is also a problem for a company when deciding to export. In most cases each industry individually negotiates the freight price with the maritime carriers and there is no bargain power involved in the negotiation; as a consequence, the system loses.
Thus, there is a gap to be explored in order to propose a reasonable manner to negotiate maritime freight prices and spread out the Brazilian exportations of manufactured goods, which is the proposal of this study.
1.1 Objective and methodology
The current study has the objective to present a new approach to analyze the role of the collaboration in the maritime transportation in order to reduce freight costs pertinent to the manufactured goods’ exportation process. In order to facilitate the reader comprehension, an initial description of a general exportation process was presented including the main involved agents in the maritime transportation chain and a review about CTM, its definition and potential benefits were pointed out.
After examining the literature, System Dynamics (SD) method was chosen to properly model the problem in study due its appropriated characteristics in modelling logistic problems with a high level of abstraction, proportioning the visualization of the interrelations between the involved variables through the time. Thus, extending the causal-diagram language proposed by Silva et al. (2011), a preliminary stock and flow-diagram was employed in order to analyze the behavior of the collaboration in the maritime transportation process. In order to simplify the problem, only the manufactured goods’ industries and the maritime carriers were considered in such model.
Although the developed model is a simplification of the real problem, the first results allowed the examination of the connection between the partner’s collaboration and the bargain gains. This leads to reinforce the necessity in expanding the model, including all the other agents of the exportation process as showed in Figure 1 in order to completely evaluate the process.

 2. The General Exportation Process
Figure 1 shows shortly the stages of the exportation process adopted by Brazilian companies.
  
Figure 1 - Stages of exportation process
Source:  Silva et al., 2010

The negotiation begins by the manufacturing industry (1) which can act alone being responsible for all the arrangement through the distribution chain. In this situation the manufacturing industry hires the land carrier (4) (in case the industry does not have its own truck fleet) to transfer the manufactured goods from the industry to the port. There is also a possibility or, in many cases, a necessity to firstly transfer the manufactured goods to a warehouse (3) to maintain a stock which can be useful to solve quick delivery problems or to retain the cargo up to the time that all the bureaucracies are solved.
The industry is also responsible for choosing the origin port to be used and at the same time it should negotiate with shipowners (7) the freight prices, choosing one of them to carry the manufactured goods. In this stage it is quite common to hire a NVOCC (6). This agent is responsible for managing several industries maritime transportation demand in order to negotiate with shipowners the freight prices and the availability of ships to the destinations of the industries’ manufactured goods.
In the destination side, there is another necessity by the manufactured industries concerning the definition of the destination port (8), which should be the most appropriated in order to deliver its goods to the clients (11). To fulfill the deliveries the manufactured industries must also hire land carriers (10) to transport its goods to intermediaries warehouses (9) or to final destinations in the destination’s country.
The red flow in Figure 1 is almost the same as the blue flow excepting by the fact that there is the presence of the freight forwarder (2). In this case the manufacturing industry hires this agent to be responsible for contracting and controlling all the stages in the distribution chain. It is normally a practice adopted by small and medium industries which do not have expertise in such process and then, the freight forwarder, who manages several industries’ transportation demand, can be agile in the negotiation.
 As a consequence of a good planning in the distribution’s logistic it is possible to: reduce storage time and costs, reduce time in the course, and reduce problems in the delivery to better attend the sales contract, as well as influence the freight prices definition.
Normally, the shipowners define in a Freight Conference the prices to be practiced in the regular liner maritime transportation (as a monopoly) and in such situation if the manufacturing industries negotiate individually the freight prices with the shipowners, they do not have bargain power to attain better prices. This is the point where the collaboration can be applied in order to create groups of industries with the same goal, negotiating with the shipowners in order to depress the monopoly created by them and getting economies of scale as well as other benefits like major time to execute the payment of the freight and free time on shipping.

3. Comprehension about CTM
Preliminary study about CTM dates from 1993 with the introduction of the ECR (Efficient Consumer Response) concept, when the agents of the Supply Chain started working in collaboration mainly with the use of the communication networks as EDI (Electronic Data Interchange) in order to improve the flow’s management from the suppliers until the consumers (Silva et al., 2009). With the intention to improve the application of the collaboration, CTM concept emerged to propose a new trade concept focusing on the transportation process. Therefore, the main objective of the CTM is to reduce or to eliminate the inefficiencies occurring in the transportation process (Esper and Williams, 2003). According to the authors, “CTM aims to develop collaborative relations among the buyers, sellers, carriers and logistic operators (3 PL’s) to increase service, efficiency and costs’ reductions associated with the transportation process.”
As a consequence of CTM’s use, companies have obtained reductions in costs’ transactions and risks, increased the service and capacity performance as well as obtained a more dynamical Supply Chain. A benefit of CTM is the reduction of uncertainties in the offer and supply through an improvement in the communication and collaboration among the partners of the chain. Another benefit found in the literature concerns about the visibility of the loading status (waiting time, execution time). It facilitates the management of the carrier service when permitting pro-active actions and, thus CTM allows freight prices economies, reductions in human resources and the improvement in the service level offered to the clients.

4. Choosing a method to deal with the study’s problem
There is not a pattern model to be followed in order to attract companies to get into a collaborative distribution chain. In this case it is possible to extend this truth to the maritime transportation problem in the exportation chain, which still has only few published scientific studies, especially for the Brazilian scenario. So, the challenge is to find a better way to deal with this problem.
In order to determine an appropriated method to study the behavior of the collaboration in the exportation process a foregoing study was developed by Silva et al. (2011). In such study the methods System Dynamics (SD) and Agent Based Modelling and Simulation (ABMS) are presented due both of them are indicated to model systems containing large numbers of active objects (industries, people, vehicles, warehouses, products) and their applications vary according to the required level of abstraction, which can consider more or less involved details.  These authors consider that logistic and supply chain problems involve several elements which cannot be modeled with such detail (varying from medium to high level of abstraction), so the SD and ABMS approaches fit better in these problems.
4.1 System Dynamics
Developed by Forrester (1961), SD studies the behavior of systems over time, containing two fundamental languages: causal diagrams and stock-flows. Both of them allow the modeler graphically represent the system being modeled (Sterman, 2000). For the purpose to exemplify the SD application, Silva et al. (2011) presents a possible causal-diagram to model the hole of collaboration in the manufactured goods’ exportation process. See  Figure 2.
Figure 2 - Reinforcing and balancing loopings between manufactured goods’ exporters and maritime   carriers’ negotiation
Source: Silva et al. (2011)
Considering the first step when modelling with SD is to define the system’s boundary, the aforementioned authors considered as agents only the manufactured goods’ industries and the maritime carriers. Such consideration represents a simplification of the system showed in Figure 1. The next step was to define the objectives of the agents and the main variables which influence these objectives. The manufactured goods’ industries aim to increase their competitiveness in the market and reduce logistics costs, while the maritime carriers aim to reduce the transportation offer-demand gap and to increase their profit. These objectives can be reached based on the actions of both agents: increasing collaboration among the export industries and changing the maritime transportation offer, as is showed in the Balancing and Reinforcing loopings in Figure 2.
4.2 Agent-based Modelling Simulation
This method is widely used to understand and analyze systems with several interacting active objects generally when there is a decentralized decision-making. The main idea of this method is to consider the interrelations among the several components of a system. In such consideration the system is greater than the simple sum of its components (North and Macal (2007). In general, these components are named agents and they have their own set of rules and behaviors, which provides them the ability to affect in greater or lesser degree the system’s global behavior.
For the purpose to exemplify the ABMS application Figure 3 (developed by Silva et al., 2011) shows an UML class diagram as a possible form to model the role of collaboration in the manufactured goods’ exportation process.
                                  Figure 3 - Agent UML class diagram
                                                             Source: Silva et al. (2011)
Considering there is not an ABMS pattern model to represent a system, the above diagram was built following the steps proposed by Macal and North (2006):
a.                  Agents: Identification of agents’ types and other objects (classes) along with their attributes - industry, NVOCC, 3PL, maritime carrier, land carrier and customer.
b.    Environment: Define the environment where the agents will live in and interact with - the market where the agents negotiate the transportation.
c.    Agent Methods: Specify the methods by which agent’s attributes are updated in response to either agent-to-agent interactions or agent’s interactions with the environment – at every time period must be solved the following sequence: search a partner, choose a NVOCC and/or a carrier and finally, send the shipment.
d.   Agent Interactions: Add the methods that control which agents interact, when they interact and how they interact during the simulation - an interaction can be the choice of a maritime carrier or the choice of the route.
e.    Implementation: Implement the agent model in computational software - in such example the authors used Anylogic® software.
5. Modelling with System Dynamics method
After analyzing Silva et al. (2011) approach, SD method was chosen to model the collaborative behavior between the manufactured goods’ industries and maritime carriers regarding the reduction on freight costs. As was previously described, SD method is appropriated to abstract from single events and entities and to take an aggregate view concentrating on policies. To approach the problem in SD style one has to describe the system behavior as a number of interacting feedback loops, Balancing or Reinforcing.
Figure 4 presents the stock-flow diagram used to express the ships’ offer-demand system. The stock of Ships is unique and each unit cannot be distinguished from the others and the analyses occur globally. The maritime transportation has an offer-demand system which is represented by the flows supply and operation, respectively. Both flows influence directly the stock of Ships and are affected by the Freight price practiced on the market.
The conversors supply price scheduled and demand price scheduled are modeled as a LOOK UP function (Vensim® software), containing a relation price x amount of ships; in other words, for each value adopted by Freight price, there is an admissible amount of ships which is affordable to the manufactured goods’ industries transportation demand and, simultaneously there is an admissible amount of ships which is interesting to the maritime carriers offer in the market. Therefore, the main objective of the negotiation is to achieve the market equilibrium with a reasonable price acceptable to both (the industries and the carriers).
In such stock-flow diagram it is considered the existence of a price change delay; it means the Freight price do not change immediately but it takes some units of time (days, months) to react to changes in offer-demand. The change in price rate is modified by the converter desired price. The desire price is defined by the actual value of the Freight price and the coversor effect on price. A LOOK UP function is used to define the conversor effect on price, expressing the variations on prices based on the inventory ratio. The inventory ratio is given by the desired inventory (demand* desired inventory coverage) and the actual amount of Ships in stock. So, the effect on price regulates price change. When the inventory (Ships) > desired inventory then the inventory ratio is > 1 and Freight price must be reduced. When the inventory ratio is < 1, Freight price must be increased.

Figure 4 - Stock-flow diagram for Ships’ offer-demand
To exemplify a possible permitted analysis generated by the stock-flow diagram, Figure 5 shows the correlation between the Ships and Freight price. It is noted that as the Freight price increases, the stock of Ships in the market is decreased until the moment the market need more Ships and starts paying more for the freight, increasing the amount of Ships again (considering the time range is only 10 months in this application, it is not possible to see the increase in the stock of Ships after time 10).
  
Figure 5 - Correlation between Ships and Freight price by System Dynamics analysis.
Figure 6 presents the stock-flow diagram expressing the industries collaboration formation. The amount of industries operating in the market is given by the stock Industries. The stock is modified by its inflow and outflow: new industries attractiveness and collaboration abandonment, respectively. As the number of Industries increases, the power bargain on freight negotiations is also increased (expressed by the conversor power bargain effect on ships recruitment) and vice-versa. This conversor is given by a LOOK UP function. As the power bargain effect on ships recruitment increases, the cost of collaboration reduces since is given a discount on the freight price.
The converter profit ratio measures the ration between the cost of collaboration and the industry individual cost without collaboration. This result will influence the attractiveness effect (LOOK UP function), which directly influences the inflow new industries. As the profit ratio increases, the attractiveness also increases and new industries come into the collaboration. On the other hand, as the amount of profit ratio increases there is a decreasing effect in the profit effect on abandonment leading to an increase in the collaboration abandonment. It means the Industries will receive less profit individually if there are a large number of them in the market, discouraging them to continue in the collaboration.   

Figure 6 - Stock-flow diagram for the industries collaboration formation

5.1 Comments
As mentioned previously, the aim of the diagrams construction was to clarify the understanding about the negotiations of the maritime freight prices. Thus, to initiate the construction of the stock-flow diagram for analyzing the behavior of the collaboration in the manufactured goods’ exportation process, it was presented a drawing for the offer-demand system, considering as main agents the amount of Ships disposable in the market and the practiced Freight price. Such consideration was made in order to establish a growing drawing process, avoiding mistakes during the modeling process. It is quite common researchers start elaborating a complete stock-flow diagram but in the sequence, they discover failures in the model. In these cases it is easier to start a new model from the beginning then trying to fix it.
With the modeled diagram it is possible to analyze the process involving the Ships’ offer-demand and its correlation with the Freight price variations. As found in the literature the offer reduces as the profits are reduced, reinforcing the proposed model. The following step in the growing drawing process was to draw the stock-flow diagram for the industries collaboration formation. With such scheme it was possible to analyze the main impressive factors in defining the behavior of the collaboration adopted by the manufactured goods’ industries in the maritime transportation process.
Although the developed diagrams represent the general behavior of the maritime transportation market, the suggested results do not represent the real world negotiations due the lack of real data to take into consideration in such analysis. For this reason it is recommended to test the model considering real data practiced by manufactured goods’ industries and maritime carriers, including demand data and freight prices. As an improvement of this study, it is expected to unify both diagrams in order to analyze simultaneously the behavior of the ships’ offer-demand system affecting the collaboration among the manufactured goods’ industries. If it shows some evidence of gains with the collaboration, it is expected to amplify the analysis considering all the other agents of the exportation process as proposed in Figure 1.

6. Considerations
The purpose of the current study was to present a new approach to analyze the role of the collaboration in the maritime transportation in order to reduce freight costs pertinent to the manufactured goods’ exportation process. In this way the main stages of the exportation process were described.
In order to define a method to model and analyze the collaboration behavior ABMS and SD were briefly described, identifying the applications and pros and cons of both. After a comparison between them, SD method was chosen as the best appropriated method to represent the behavior of the dynamic variables enclosed in the mechanism of exportation process of manufactured goods, due its aggregate view of the problem.
Following the systematics of SD method, a causal-loop diagram was presented by Silva et al. (2011) and as a further step in this study two stock-flow diagram were modeled, consolidating the informations and variables of the problem in analysis. The empirical findings in this study provided a new understanding of the exportation process (transportation offer-demand, freight price definition, collaboration formation) and the next step contemplates the unification of the stock-flow diagrams with all the other agents inserted in the exportation process (as in Figure 1), including real data to validate de model. Hence, sharing crucial information, believing in the CTM’s partners and accomplishing the needful cultural change inside and outside the companies, it is expected to achieve excellent results in the manufactured goods’ exportation process.
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