Agricultura Pecuária e Sucroalcooleira
As cadeias de suprimentos são parte sensível das empresas. Tanto que gerenciar as redes de supply chain é tarefa complexa, requer constante evolução e demanda suporte de soluções inteligentes. Isso em tempos normais — se é que eles realmente existam em um mundo tão dinâmico. Mas, a complexidade aumenta quando a empresa planeja um crescimento e necessita ampliar sua cadeia na forma de novos ativos, sejam plantas ou centros de distribuição. Nesse caso, é um grande diferencial ter um Supply Chain Network Design.
Além de trazer benefícios claros para os negócios que almejam crescimento, esse projeto de rede da cadeia de suprimentos também é decisivo quando se busca o inverso. Um exemplo prático: há uma retração na demanda e é decisivo para a empresa desinvestir para reduzir custos. Outras situações comuns seriam em casos de mudanças significativas que influenciam na entrega, como legislação tributária, benefícios fiscais, etc.
Supply Chain Network Design
O Supply Chain Network Design pode ser descrito como um processo de elaboração e/ou revisão de uma cadeia de suprimentos. Ele permite que os produtos sejam colocados no mercado de acordo com os custos e níveis de serviço estrategicamente definidos pelo board da empresa.
Em nível estratégico, possibilita que a empresa possua os ativos corretamente dimensionados e posicionados — sejam plantas ou centros de distribuição, por exemplo — para garantir em nível tático e operacional o atendimento da demanda com os custos e graus de serviço estrategicamente definidos.
Como desenvolver o Supply Chain Network Design
Antes de tudo, é preciso definir quais são os objetivos do que se pretende, principalmente o nível de serviço com o qual a empresa espera atender o mercado a partir de uma mudança.
Em seguida, deve-se reunir dados de apoio sobre todas as informações que influenciam direta ou indiretamente no fornecimento. Isso inclui todas as áreas da empresa: suprimentos, produção, logística, fiscal e controladoria.
Estamos falando de:
– Demanda por produto/família;
– Oferta de matérias-primas;
– Locais candidatos ao posicionamento de novos ativos;
– Capex dos investimentos (centros de distribuição, por exemplo);
– Custos logísticos: frete e tributos;
– Benefícios fiscais, etc.
Muitas dessas informações, como o histórico de vendas, estarão disponíveis no ERP e serão necessárias no cálculo da previsão da demanda futura. Outra parcela dos dados terá que ser buscada fora da empresa, principalmente aquelas relativas a frete, impostos e benefícios em localidades candidatas a novos ativos.
O próximo passo é representar o supply chain na forma de um modelo matemático prescritivo de otimização e suportado por Inteligência Artificial. A solução irá simular virtualmente — e de forma integrada — todos os elos da cadeia de fornecimento.
Mais que isso: conseguirá analisar todas as alternativas de investimento e desinvestimento, e prescrever uma nova configuração de malha que irá maximizar o retorno financeiro da empresa.
O resultado do network design é:
– Seleção e posicionamento de novos ativos;
– Plano de aquisição de matérias-primas por fornecedor;
– Plano de abastecimento inbound de matérias-primas por fornecedor x planta;
– Plano de consumo de matérias-primas por planta produtiva;
– Plano de produção por SKU/família;
– Plano de transferência das plantas para os centros de distribuição e/ou locais de crossdocking por SKU/família;
– Nível de utilização das capacidades produtivas e logísticas;
– Identificação dos gargalos.
Tecnologia maximiza fluxo de caixa descontado
Há softwares no mercado que se propõem a fazer o Supply Chain Network Design, com componentes que incluem restrições de capacidades produtivas e logísticas, requisitos de nível de serviço, leadtime de entrega e custos de frete por modal.
Mas, a seleção de uma ferramenta de prateleira requer uma análise de aderência prévia para mapear se os pontos relevantes (e eventualmente específicos) são de fato cobertos por ela.
A melhor alternativa para o Network Design são os modelos matemáticos construídos sob medida. Por meio de ferramentas de modelagem matemática suportadas por inteligência artificial, é possível obter aderência máxima aos requisitos de negócio, como no caso da legislação tributária e dos benefícios fiscais que, no Brasil, são desenhados de forma específica por unidade da federação.
No caso do ICMS, por exemplo, é comum que transferências interestaduais paguem alíquotas menores que dentro do próprio estado. Isso faz com que, em uma operação otimizada do ponto de vista de custo outbound, os produtos viagem mais para garantir compensações tributárias vantajosas — ainda que haja aumento na conta de frete.
Além disso, do ponto de vista estratégico, condiciona os investimentos em locais que potencializarão a minimização do custo outbound no longo prazo. Com isso, nem sempre os centros de distribuição são posicionados o mais próximo possível dos seus mercados.
Fases do projeto: modelagem matemática e IA
No início de um projeto de network design, há uma fase de análise do supply chain para que sejam gerados diversos cenários com emulação de operação e desempenho com as malhas atuais e ativos atualmente existentes. Tudo em métricas diversas como nível de serviço e lucratividade.
Depois, são iniciadas a geração e a análise de cenários com variações na malha atual, na forma de investimentos e desinvestimentos em ativos. Os cenários futuros são comparados aos atuais para que sejam avaliados os impactos que a “variação” terá no desempenho.
Considerando ainda os custos de investimento (Capex), é possível selecionar, dentro os vários cenários, aquele de melhor relação custo-benefício e que será, de fato, implementado.
Por fim, a robustez do cenário escolhido pode ser testada variando seus inputs. É possível avaliar, por exemplo, o impacto no desempenho do supply chain segundo cenários com diferentes níveis de demanda: mais otimista, mais provável ou mais pessimista.
Esse tipo de projeto permite que a empresa opere o supply chain em um ponto de equilíbrio entre nível de serviço e custo de entrega. Desta forma, os clientes serão atendidos com um nível de serviço adequado e a empresa preservará sua lucratividade.
Como a UniSoma pode contribuir
Há mais de 35 anos a UniSoma auxilia empresas líderes de mercado a vencerem seus desafios de tomada de decisões de forma integrada e otimizada.
Temos a expertise em modelagem matemática e a experiência em projetos de network design que garantem que o supply chain seja corretamente representado e modelado, tanto na opção de software de prateleira, o Prognos, que condensa uma série de funcionalidades para resolver problemas de previsão de demanda, quanto na opção sob medida.
Conheça os modelos matemáticos da UniSoma e veja como podemos contribuir com a complexidade do supply chain da sua empresa.
* Por Eduardo Medeiros Milanez, Partner da UniSoma
Com MBA em Finanças Empresarias pela FACAMP, Eduardo é Mestre em Engenharia Elétrica pela Unicamp e Engenheiro de Mecânica-Aeronáutica pelo ITA.
