MAPAS DE ESTOQUE APLICADOS À GESTÃO DE PEÇAS DE REPOSIÇÃO – PARTE 2

Conforme foi apontado na primeira parte deste artigo1, a gestão estratégica de estoques vem ganhando importância cada vez maior na gestão da cadeia de suprimentos. Pesquisa realizada pelo ILOS2 revela a importância de custos com estoque para empresas brasileiras. Dos custos logísticos totais, os estoques constituem uma parcela de 26%, porcentagem menor apenas do que os gastos com transportes.
A mesma pesquisa revela, ainda, que os custos logísticos representam 11,6% do Produto Interno Bruto nacional, dos quais 3,5% são relativos aos estoques.
Especificamente, as decisões principais a serem tomadas no gerenciamento de estoques – quanto pedir, quando pedir, quanto manter em estoque de segurança, onde localizar os estoques e como controlar o sistema – podem ser auxiliadas pela aplicação dos conceitos de mapa de estoque.
A partir desses conceitos, foram desenvolvidas ferramentas de uso simples, em Ms Excel/VBA, para auxiliar o tomador de decisão. Essas ferramentas serão discutidas nesta parte do artigo. Além disso, foi feito um estudo de caso para uma empresa do setor de agronegócio.

SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO

Buscando maior facilidade na gestão de estoques, foram desenvolvidas três ferramentas de uso simples, em Ms Excel, para apoiar a tomada de decisão.

 

A primeira delas, a ferramenta Stock Planning, tem como objetivo planejar a quantidade de estoque de peças de reposição necessária para atender a um nível de serviço desejado pelo tomador de decisão. Após a inserção dos dados na planilha, as peças de reposição são classificadas em peças de baixíssimo giro, baixo giro e alto giro, conforme explicitado na seção 2. Os inputs da ferramenta são mostrados na Tabela 4.

A ferramenta apresenta como outputs o nível de estoque e o investimento necessário para manutenção dessa quantidade em estoque, bem como o custo de oportunidade associado. Isso é feito para três níveis de serviço: 90%, 95% e 98% no caso das peças de consumo de massa e de baixo giro.

Cabe notar que, para os itens de baixíssimo giro, os outputs mencionados são calculados apenas quando se opta pela manutenção dos itens em estoque. Essa decisão é tomada a partir da comparação entre os custos CT(0) e CT(1), também calculados pela planilha.

A segunda ferramenta
– Lumpy Demand – é uma alternativa à ferramenta Stock Planning para a gestão de peças de baixo giro com demanda oscilante, cujo objetivo principal é o cálculo do ponto de pedido.

Os inputs são: código do item, histórico da demanda e lead-time. Como outputs, são fornecidos o nível de estoque (lote Q), a fração de falta e o ponto de pedido, além dos parâmetros da distribuição Stuttering Poisson3.

O uso da distribuição Stuttering Poisson é uma alternativa para itens erráticos. É resultado da combinação das distribuições geométrica e Poisson. Isso acontece quando a chegada de pedidos é representada por λ (parâmetro da Poisson) e o tamanho do lote pedido é representado por ρ
(parâmetro da geométrica).

Através do uso dessa distribuição, probabilidades tabeladas permitem a determinação do ponto de pedido por meio de regressão linear.
É importante ressaltar que o uso da Lumpy Demand só pode ser feito quando a principal restrição é atendida – a quantidade média pedida deve ser positiva e inferior a um (0≤ρ≤1). Caso contrário, a ferramenta Stock Planning deverá ser usada. A classificação dos itens, bem como o mapa de estoque, foram apresentados na seção 2.4.

A terceira ferramenta foi desenvolvida com base na dissertação de mestrado de Silva (2009). Assim como a Lumpy Demand, esta ferramenta é uma alternativa para os itens de baixo giro, que apresentam grande variabilidade nos padrões da demanda. É baseada na demanda durante o lead-time.

 

O autor assume a aderência da demanda durante o lead-time (DLT) às distribuições La Place e Gama. A primeira não é somente indicada para itens slow-moving, mas uma alternativa à Normal para itens fast-moving quando há mais propagação nas caudas, se distanciando do perfil da distribuição Normal (Silva, 2009). O uso da distribuição Gama é sugerido por Silver, Pyke e Peterson (1998) em situações nas quais a distribuição da demanda é inclinada para a direita ou quando o coeficiente de variação (σL/DL) é superior a 0,5.

O diferencial dessa ferramenta está na metodologia usada para estimar a demanda durante o lead-time (LTD). Dados são gerados pelo método bootstrap modificado, apresentado por Willemain, Smart e Schwarz (2004), conforme cita Silva (2009). Nesse método, é gerada uma sequência de valores nulos e não nulos para todo o horizonte de previsão.

Os inputs da terceira ferramenta são os mesmos utilizados pela Stock Planning e apresentados na Tabela 5, com exceção da taxa de juros anual. Como outputs são fornecidos o ponto de pedido, o lote Q e a taxa de fi ll-rate, além do custo total de estoque.

APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS

Motivado pela importância estratégica da gestão de estoques, foi feito um estudo de caso para uma fabricante de equipamentos para o setor agrícola que mantém mais de 20 mil peças estocadas.

Para ilustrar o uso das ferramentas descritas na seção anterior, utilizamos séries de seis itens com características diferentes. Primeiramente, foi usada a ferramenta Stock Planning, que forneceu uma primeira classificação dos itens, como pode ser visto na Tabela 5. Cabe destacar que o item 2, de baixo giro, foi considerado com demanda aderente à distribuição Gama, e não à Poisson.

Para garantir um nível de serviço de 90%, devem ser mantidas 303 unidades do item 3 e 432 do item 4, totalizando 735 unidades em estoque. Para elevar o nível de serviço a 95%, 1.598 unidades devem ser estocadas, aumentando o investimento em estoque e o custo de oportunidade em 57%. Se o nível de serviço desejado for 98%, a quantidade de itens estocados salta para 2.946 unidades, aumentando em 77% o custo de oportunidade e o investimento em estoque, com relação a 90% de nível de serviço.

 

O estoque para o item de baixo giro (item 2) deve ser igual a 490 unidades para o menor nível de serviço considerado. Elevando-se este em 5 p. p., o aumento do estoque deve ser de 26%, enquanto o investimento cresce em 59%.
O uso da primeira ferramenta nos permite concluir, ainda, que os itens de baixíssimo giro (1, 5 e 6) devem ser estocados, uma vez que, nas três situações, obtivemos CT(0) > CT(1).

A ferramenta Lumpy Demand fornece o tamanho do lote, que no caso dessas três peças deve ser igual a um para os diferentes níveis de serviço analisados. A Tabela 3 compara os pontos de pedido para os itens 1, 5 e 6, além de mostrar a demanda média anual e o lead-time de ressuprimento.

Podemos notar que o ponto de pedido varia de zero, ao menor nível de serviço, até um, ao maior nível para todos os itens. Apenas ao nível de serviço de 95% os pontos de pedidos diferem. Nota-se que, embora os itens tenham a mesma demanda média anual e, consequentemente, os mesmos parâmetros para distribuição Stuttering Poisson, os pontos de pedido diferem. Essa diferença é dada pela variação no lead-time.

O uso da terceira ferramenta nos leva a outra classificação dos itens, conforme a Tabela 4.
Considerando uma probabilidade desejada de não haver falta de 10%, a ferramenta indica que, para o lote econômico Q(LEC), o estoque médio é igual a 103 unidades, garantindo uma taxa de fill-rate igual a 96,18% e 2,08% de dias com stockout, quando usada a distribuição La Place. A distribuição Gama aponta que o lote econômico é de 214 unidades, com fill-rate de 97,93% e a porcentagem de dias com stockout de 0,92%. Para este item, portanto, pode-se dizer que a distribuição Gama é uma aproximação melhor para o item 2.

Como diferencial desta ferramenta, é possível calcular também o lote Q da demanda durante o lead-time.
A distribuição La Place aponta um estoque médio de 69 unidades, com fill-rate de 90,19%, enquanto a distribuição Gama nos fornece fill-rate de 90,86% e lote de 73 unidades.

 

Conclusão

O presente artigo atenta para a importância da implantação de políticas de controle de estoque nas empresas, as quais gerenciam uma quantidade cada vez maior de SKUs. Se, por um lado, esta variedade torna a gestão de estoques mais complexa, por outro desponta como diferencial competitivo, fundamental nos dias de hoje.
O uso das ferramentas desenvolvidas em Excel/VBA pode ser uma alternativa simples para os gestores, uma vez que permite simular os custos totais de estoque para diferentes níveis de serviço – o grande trade-off presente na gestão. Esse trade-off tem se tornado cada vez mais representativo, já que os custos com estoque se tornam a cada dia mais representativos no cenário brasileiro, como revela a Pesquisa de Custos Logísticos.
Em 2002, foi atribuído grau 3,6 na priorização na redução de custos com estoque – onde 5 representa o valor mais alto. Em 2009, esse valor se aproxima de 4,3, revelando a importância da gestão dos estoques.

Bibliografia

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2nd ed. Pacific Grove. Duxbury, 2002. 660 p.
DA SILVA, G. L. C. Modelo de Estoque para Peças de Reposição Sujeitas à Demanda Intermitente e Lead Time Estocástico. 2009. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte.
SILVER, E. A.; PYKR, D. F.; PETERSON, R. Inventory Management and Production Planning and Scheduling.
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YEH, Q. J.; CHANG, T. P.; CHANG, H. C. An Inventory Control Model With Gamma Distribution. Microelectron.
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1 – A primeira parte do artigo foi publicada na edição de novembro (nº 180) da Tecnologística 2 – Pesquisa do Instituto ILOS – Custos Logísticos no Brasil 2010 3 – Para maiores informações sobre o uso da distribuição Stuttering Poisson, ver Ward, J. B.
Determining Reorder Points When Demand is Lumpy.
Management Science, v.24, n.6, p. 623-632, 1978

Autores: Peter Wanke e Marina Andries Barbosa