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Estratégias integradas para o projeto de rede de suprimentos: desafios, modelos e perspectivas

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Mauro Sampaio
17 de junho de 2024 às 16h59

A movimentação eficaz e eficiente de mercadorias, desde os locais de extração de matérias-primas até as unidades de processamento, fábricas de componentes, instalações de montagem de produtos, centros de distribuição, pontos de venda e até o consumidor final, é essencial no ambiente competitivo de hoje. Aproximadamente 13% do produto interno bruto é alocado para atividades ligadas à gestão da rede de suprimentos. Este percentual pode ser ainda mais elevado quando consideramos os impostos em setores específicos, onde o custo para entregar um produto acabado ao consumidor pode exceder consideravelmente essa margem. A gestão eficiente dessa rede não se limita simplesmente ao transporte de produtos; ela envolve decisões estratégicas sobre (1) os locais para produção, os produtos a serem fabricados e os volumes de produção em cada local, (2) a gestão do estoque em diferentes etapas do processo, (3) a integração e o compartilhamento de informações entre todos os participantes da rede, e (4) a escolha de locais para estabelecer fábricas e centros de distribuição.

A seleção de localizações é decisiva na configuração de uma rede de suprimentos eficiente, impondo desafios consideráveis para alterações futuras. Enquanto ajustes em estratégias de transporte, gestão de inventário e compartilhamento de informações podem ser realizados com flexibilidade em resposta a mudanças de mercado ou regulamentações, as decisões sobre locais de produção apresentam uma rigidez notável. Os custos com pessoas, por exemplo, que muitas vezes são definidos em acordos de longo prazo, e a capacidade produtiva, vista como fixa no curto prazo, restringem a adaptabilidade. Ajustes nas quantidades produzidas são possíveis a médio prazo, mas a relocação de instalações significativas, como fábricas ou centros de distribuição tecnologicamente avançados, é praticamente inviável no mesmo período. Escolhas subótimas de localização resultam em encargos financeiros contínuos ao longo da vida útil das instalações, apesar das otimizações possíveis em outras vertentes operacionais da rede.

Ao abordar a questão da localização de plantas produtivas e centros de distribuição, enfrentamos uma incerteza significativa sobre as condições operacionais futuras, uma complexidade que se manifesta no momento crítico da tomada de decisão. A capacidade de prever custos relacionados ao transporte, à manutenção de estoques — impactados por fatores como taxas de juros e seguros — e à produção é notavelmente limitada. Essa realidade destaca a grande importância de os planejadores incorporarem um reconhecimento da incerteza futura nas suas estratégias de localização.

A decisão sobre a localização de uma instalação tem precedência, considerando os altos custos de construção e a complexidade em realizar mudanças uma vez estabelecidas. Por outro lado, ajustes nas rotas de veículos e na gestão de estoque apresentam uma maior flexibilidade, permitindo revisões periódicas com relativa facilidade. Pesquisas demonstram que as decisões de localização, quando tomadas de forma isolada, divergem daquelas realizadas com uma consideração integrada de roteirização e gestão de estoque, evidenciando a interdependência desses elementos na rede de suprimentos.

Além disso, há uma tendência entre os planejadores de subestimar a importância da robustez e confiabilidade no estágio inicial de design, justificada pela percepção de que disrupções são eventos raros. No entanto, é possível obter significativas melhorias na confiabilidade e robustez da rede com incrementos marginais nos custos, um aspecto que merece atenção na formulação de estratégias de rede de suprimentos.

Estratégias integradas para o projeto de rede de suprimentos: desafios, modelos e perspectivas

Custos Fixos vs Custos Variáveis

O Problema de Localização de Instalações com custo fixo é uma questão crítica na otimização da rede de suprimentos de uma empresa. Ele envolve decidir onde colocar instalações, como um centro de distribuição, para atender às demandas dos clientes de forma eficiente e econômica. Cada instalação potencial tem um custo fixo associado à sua abertura, independentemente da quantidade de demanda que ela atenda. Além dos custos fixos de abertura das instalações, há custos variáveis associados ao envio de produtos das instalações para os clientes. Esses custos geralmente variam com a distância percorrida e podem ser diferentes para cada par de instalação-cliente. O objetivo é encontrar a configuração de instalações que minimize os custos totais, considerando tanto os custos fixos de abertura das instalações quanto os custos variáveis de fabricação e transporte. Isso geralmente envolve uma análise cuidadosa das localizações potenciais das instalações, bem como dos padrões de demanda dos clientes. Existem várias abordagens para resolver o Problema de Localização de Instalações com custo fixo. Isso inclui desde heurísticas simples, que fornecem soluções aproximadas rapidamente, até algoritmos mais complexos, que podem encontrar soluções ótimas, mas exigem mais tempo computacional. Uma extensão comum do problema considera instalações com capacidade limitada, ou seja, elas só podem atender a uma certa quantidade de demanda. Isso adiciona outra camada de complexidade à rede, pois agora é necessário garantir que a capacidade das instalações seja suficiente para atender à demanda dos clientes. No entanto, apesar da complexidade do problema, existem técnicas de resolução eficazes disponíveis. Essas técnicas incluem métodos de programação linear, programação inteira mista e algoritmos de otimização heurística, que podem lidar com diferentes aspectos do problema, como capacidade limitada das instalações e múltiplas variáveis de decisão.


Modelos Integrados de Localização/Roteamento

Os modelos de localização e roteamento são ferramentas essenciais para a gestão eficiente da rede de suprimentos. No entanto, eles enfrentam limitações significativas devido à suposição convencional em modelo de network design de que as remessas são feitas em quantidades de carga completa de caminhão (FTL). Essa suposição implica que cada entrega é realizada de forma independente, sem considerar outras entregas feitas no mesmo trajeto. No entanto, na realidade, muitas remessas são feitas em quantidades menores, conhecidas como Less-Than-Truckload (LTL), e envolvem múltiplas paradas ao longo da rota. Ao ignorar remessas LTL, os modelos convencionais não capturam adequadamente a complexidade dos custos de entrega, que podem variar dependendo dos outros clientes atendidos na rota e da sequência de visitas aos clientes. Isso pode levar a estimativas imprecisas dos custos e subutilização dos recursos disponíveis. Para abordar essa limitação, os modelos integrados de localização/roteamento combinam a determinação estratégica de onde posicionar as instalações com as decisões táticas de como alocar clientes a essas instalações e rotear os veículos para atender a demanda. Essa abordagem oferece uma visão mais abrangente e realista da operação logística, permitindo uma melhor utilização dos recursos e uma redução nos custos operacionais. No entanto, resolver esses modelos é desafiador devido à sua complexidade computacional, especialmente quando se considera a necessidade de lidar com envios LTL e FTL. A pesquisa contínua neste campo busca desenvolver algoritmos eficientes e soluções práticas para otimizar a gestão da rede de suprimentos e melhorar a eficiência logística das empresas.


Modelos Integrados de Localização/Estoque

Ao tomar decisões sobre a localização estratégica de instalações na rede de suprimentos, muitas empresas se deparam com um desafio: como considerar adequadamente os custos associados ao estoque? O problema de localização de custo fixo, comumente utilizado, não leva em conta os impactos do estoque nas decisões de localização das instalações. No entanto, ignorar os custos de estoque pode levar a decisões subótimas que afetam negativamente os custos e a eficiência operacional. Os custos de estoque aumentam aproximadamente na raiz quadrada do número de instalações localizadas, introduzindo assim uma força adicional que tende a reduzir o número ótimo de instalações a serem localizadas. Essa relação entre custos fixos de instalação, custos de transporte médio e custos de estoque forma a base dos Modelos Integrados de Localização/Estoque (LMRP). Recentemente, pesquisadores desenvolveram modelos avançados que incorporam decisões de estoque nas análises de localização de instalações. O LMRP minimiza não apenas os custos fixos de localização e os custos de transporte, mas também os custos de estoque e de segurança nos centros de distribuição. Esses modelos oferecem uma visão abrangente que permite às empresas tomar decisões mais informadas e estratégicas sobre a localização de suas instalações. Uma outra estratégia comum nesses modelos é aproximar os custos de estoque de uma função linear, simplificando assim a modelagem e o processo de tomada de decisão. Embora essa abordagem possa simplificar o modelo, ela também pode introduzir algumas simplificações nos dados da realidade. No entanto, essa linearização pode ser uma aproximação razoável em muitos casos e ainda assim fornecer resultados significativos e úteis para a gestão da rede de suprimentos. Além disso, esses modelos têm o potencial de modelar capacidades de instalações, introduzindo novas dimensões na gestão da rede de suprimentos que não são consideradas nos modelos tradicionais de localização de custo fixo. Isso inclui a opção de fazer pedidos com mais frequência em quantidades menores para lidar com aumentos na demanda, fornecendo assim uma visão mais precisa das capacidades reais das instalações.
Embora integrar a gestão de estoque com decisões de localização de instalações apresente desafios conceituais, os benefícios potenciais são significativos. Pesquisas contínuas nessa área são essenciais para aprimorar os modelos existentes, fornecendo às empresas ferramentas mais eficazes para otimizar suas redes de suprimentos e impulsionar a eficiência operacional. Com abordagens inovadoras como o LMRP, as empresas podem se posicionar para enfrentar os desafios dinâmicos do mercado global com confiança e resiliência.


Planejamento em Meio à Incerteza

No dinâmico ambiente empresarial, decisões estratégicas de longo prazo, como a localização de instalações, enfrentam desafios significativos devido à incerteza. Mudanças imprevistas nos custos e na demanda podem impactar drasticamente as decisões em andamento. No entanto, muitos dos modelos tradicionais de localização de instalações não abordam essa incerteza, levando a soluções subótimas. Exploramos brevemente duas principais vertentes para lidar com essa incerteza: programação estocástica e otimização robusta. Na programação estocástica, os parâmetros incertos são modelados por cenários discretos, buscando minimizar o custo esperado. Já na otimização robusta, os parâmetros são tratados como intervalos contínuos, sem considerar probabilidades, e o objetivo é minimizar o pior caso ou o arrependimento. Essas abordagens oferecem insights valiosos para os gestores enfrentarem dilemas complexos de localização de instalações em um ambiente empresarial volátil, visando encontrar soluções que sejam resilientes e eficazes sob diferentes cenários de incerteza.


Gestão de Risco na Rede de Suprimentos

Ao projetar a rede de suprimentos, é essencial considerar os riscos associados à indisponibilidade das instalações, como condições climáticas adversas, greves, desastres naturais ou guerras. Esses eventos podem resultar em custos adicionais de transporte e afetar negativamente o atendimento ao cliente. Neste contexto, existem diversos modelos para escolher locais de instalações que minimizem custos fixos e de transporte, ao mesmo tempo em que mitigam os riscos associados à inoperância das instalações. Esses modelos visam equilibrar o custo operacional e nível de serviço com o risco de inoperância das instalações, garantindo a continuidade das operações mesmo em cenários adversos. Existem o modelo de custo máximo de risco, que avalia o pior cenário em que uma única instalação falha, e o modelo de custo esperado de risco, que considera a probabilidade de falha de múltiplas instalações simultaneamente. Ambos os modelos têm como objetivo atribuir clientes a instalações principais e de backup, garantindo uma operação contínua e confiável. A mitigação de riscos pode ser alcançada com custos adicionais razoáveis, proporcionando benefícios significativos em termos de confiabilidade operacional.

 

Considerações Finais e recomendações

A eficiente localização de instalações desempenha um papel crucial na operação eficaz de uma rede de suprimentos. Instalações mal posicionadas podem gerar custos excessivos e prejudicar a qualidade do serviço prestado, independentemente de outras políticas serem otimizadas. O cerne de muitos modelos de localização de instalações é encontrar o equilíbrio entre os custos fixos e variáveis, uma tarefa que se torna mais complexa com considerações adicionais, como capacidades das instalações, múltiplos níveis na rede e variedade de produtos. Embora os modelos de localização frequentemente considerem envios em quantidades de carga completa, a realidade da distribuição muitas vezes envolve rotas de carga fracionada. Isso levanta desafios significativos na reconciliação entre as decisões estratégicas de localização e as rotas operacionais em constante mudança. A inclusão de decisões de inventário é crucial para uma modelagem completa da rede de suprimentos. Embora tenhamos avançado na formulação de modelos que consideram o impacto do inventário, ainda há espaço para aprimoramentos, especialmente na incorporação de modelos de inventário mais sofisticados e na exploração de abordagens ótimas e heurísticas. Além disso, a incerteza é uma constante na gestão da rede de suprimentos. Os modelos de localização devem ser capazes de lidar com a incerteza nas condições futuras. Os modelos baseados em confiabilidade para o gerenciamento das redes de suprimentos ainda estão evoluindo e requerem mais pesquisas para melhor integração com os modelos de localização e inventário existentes. Este é um campo de pesquisa em constante desenvolvimento que exige uma abordagem holística e orientada para resultados para garantir a robustez e a eficácia das decisões estratégicas na rede de suprimentos.
 

*Prof. PhD. Mauro Sampaio tem Pós-doutorado em Supply Chain Management pelo Fischer College of Business da Ohio State University (OSU-USA) e pela Chalmers University of Technology (CHALMERS-Suécia). Doutor e Mestre em Administração de Empresas pela EAESP/FGV. Engenheiro de Produção-Materiais pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Atualmente diretor do Digital Supply Chain Lab e professor adjunto do Departamento de Engenharia de Produção do Centro Universitário FEI Atua profissionalmente como professor, pesquisador e consultor. Seus temas de interesse são: Supply Chain Management, Logística e Gestão de Operações. 

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