Henrique Alvarenga - ILOS

OTIF – Medir para aprimorar o serviço


Introdução

O OTIF (On-Time In-Full) é um importante indicador utilizado na mensuração do nível de serviço de inúmeras empresas, em diferentes indústrias e em diferentes níveis da cadeia de suprimentos. Como o próprio nome diz, ele mede a acuracidade do atendimento dos pedidos dos clientes em duas dimensões: pontualidade da entrega e quantidade solicitada no pedido. Existem algumas referências, como colocado neste post da Beatris Huber sobre performance no processo de entrega, que considera que a parte do in-full deve considerar o “pedido perfeito”, ou seja, não somente a quantidade correta, mas também em perfeito estado, com a documentação completa etc.

Atualmente, muitas empresas definem suas metas e colocam uma grande importância e expectativa sobre tal indicador, visto que a qualidade de serviço é uma forma relevante de diferenciação no mercado. Porém, é muito comum haver dúvidas na seleção da forma de cálculo, que pode ser bastante distinta e tornar o indicador mais “básico” ou “ácido”, no sentido de apresentar valores altos ou baixos a depender da forma de cálculo e de eventuais tolerâncias. Este post aborda as distintas formas de cálculo existentes e alguns aspectos considerados para a escolha do método.

Formas de Cálculo

O OTIF é, de forma geral, um indicador binário, ou seja, assume valor de 0 ou 1. Para cada pedido, é avaliada se a parcela de tempo (on-time) e de quantidade (in-full) foi atendida, e em caso positivo, o pedido recebe OTIF 1. Caso uma das parcelas não tenha sido alcançada, o indicador assume valor 0. Porém, a complexidade no cálculo começa na definição de quais aspectos serão considerados para se definir se cada uma destas parcelas foi atendida.

No artigo “Defining ‘on-time, in-full’ in the consumer sector da McKinsey & Company, são abordadas algumas formas de cálculo existentes, conforme se observa na figura 1. Quando se pensa da dimensão do tempo (On-Time), é possível considerar algumas referências distintas para a data de entrega. Existem casos em que o cálculo da parcela de tempo do indicador considera a data original, ou seja, aquela que se define na hora da tomada do pedido. Esta data pode estar relacionada a um SLA, previamente acordado com o cliente, ou ter sido definida no momento da tomada de pedido pelo time comercial. Uma outra forma de cálculo do prazo pode considerar o agendamento para a entrega do pedido, ou seja, a data que o fornecedor e o cliente definiram como prazo, que pode ser distinta da data anterior por conta de janelas de entrega, feriados etc. Por fim, existe uma outra referência, a data acordada, que seria a data em que fornecedor e cliente definiram como a data de maior probabilidade de que a entrega de fato ocorra. A necessidade de alterar a data “original” e “agendada” para uma data “acordada” pode partir do cliente ou do fornecedor e ter inúmeras razões, como problemas na produção do pedido, falta de espaço para armazenamento, atrasos na expedição etc.

Na dimensão de quantidade (In-Full), também há distintas formas de cálculo. A Order Fill, forma binária que só considera 1 se o pedido entregou a quantidade completa para todo o pedido; o Line Fill, forma binária que considera cada linha do pedido, ou seja, cada SKU, como um item a ser avaliado como 0 ou 1; e a forma não-binária Case Fill, em que se considera o percentual do volume total que foi atendido para um determinado pedido.

A depender das referências utilizadas para o cálculo do OTIF, o valor estipulado para o indicador pode variar dramaticamente. Podemos ter um indicador “mais ácido” ou mais severo, que considera a data original e order fill, ou um indicador “mais básico” ou mais brando, que considera a data acordada e o case fill. No caso da pesquisa conduzida pela McKinsey e a Trading Partner Allaince (TPA), que analisou 24 grandes varejistas e indústrias de bens de consumo, a maior parte utiliza a forma mais “ácida” para o cálculo do On-Time, que seria a data original, em conjunto com a forma mais “básica” para o cálculo do In-Full, que seria o Case Fill (Figura 1). Existe ainda a possibilidade de considerar tolerâncias sobre o valor selecionado, ou seja, o On-Time considerar a data original, mas com uma tolerância de atraso de até 1 dia, por exemplo.

Figura 1 – 79% dos respondentes utilizam a forma Case Fill para o cálculo do In-Full, enquanto 67% utilizam a Data Original para o On-Time. Fonte: McKinsey & Company.

 

Como Definir a Formas de Cálculo Adequada

O Panorama de Customer Service do ILOS apresenta uma pesquisa realizada com os principais players do varejo e os principais indicadores de desempenho logístico da indústria em três grandes segmentos: higiene/limpeza, perecíveis e não-perecíveis. Para os três setores analisados, o maior grau de insatisfação está relacionado à consistência no prazo de entrega e ao ciclo do pedido, sendo que disponibilidade aparece em terceiro lugar (Figura 2). Isso mostra como indicadores que medem prazo e quantidades, como o OTIF, são fundamentais para que as empresas meçam a qualidade de seu serviço e consigam melhorar seu desempenho logístico. Mas, para isso, é fundamental que o indicador esteja sendo medido de forma adequada, para refletir de forma correta o grau de satisfação na visão dos clientes.

Figura 2 – Grau de Insatisfação com as Práticas de Mercado (Rio de Janeiro e São Paulo). Fonte: Panorama ILOS de Customer Service (2015).

 

Para definição desta forma de cálculo mais adequada, é necessário considerar aspectos do segmento em que a empresa está inserida e as expectativas dos clientes quanto ao serviço oferecido. Existem setores, por exemplo, em que a carteira de pedidos é relativamente pequena (poucos pedidos), mas volumosa (grande volume de itens por pedido), e nestes casos considerar o Order Fill pode ser muito agrupado e prejudicar muito o indicador, e talvez o Case Fill seja mais adequado. Por outro lado, se o cliente tem expectativa muito alta quanto à quantidade perfeita do pedido, considerar o indicador Order Fill pode ser mais adequado.

Com relação aos prazos, a data original pode ser a mais próxima da expectativa do cliente quanto à qualidade do serviço oferecido. Porém, muitas vezes o cliente tem uma série de incertezas em sua operação e precisa reagendar com seu fornecedor a entrega de um pedido. Nestes casos, em que as alterações acontecem com muita frequência a pedido do próprio cliente, parece fazer sentido considerar a data acordada, visto que a solicitação partiu do cliente e este novo prazo não deveria penalizar o indicador.

Além da métrica utilizada para o cálculo do on-time e do in-full, é possível considerar algumas tolerâncias de prazos e quantidades, ou seja, “a data original + 1 dia”, ou “a quantidade total por pedido ± 5%”. Desde que estas tolerâncias não afetem a percepção de serviço pela visão do cliente, é possível utilizá-las para melhor alinhar a promessa de serviço com as capacidades operacionais da empresa.

Conclusão

Em suma, a forma de cálculo pode considerar diferentes aspectos, porém o ponto fundamental é ter a métrica alinhada às expectativas dos clientes. É necessário que o indicador represente o nível de satisfação dos clientes quanto ao atendimento e a forma de cálculo precisa estar clara para eles também. Além disso, é indicado que haja gestão sobre o indicador para que, independentemente do valor absoluto que ele assuma, exista monitoramento e ações de melhoria para que a satisfação do cliente quanto ao serviço prestado cresça, permitindo à empresa obter uma importante vantagem competitiva em seu setor.

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Referências:

ILOS Reports

– FourKites – Maximizing On-Time In-Full (OTIF) In The Supply Chain

– McKinsey & Company – Defining ‘on-time, in-full’ in the consumer sector