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Como trazer previsibilidade a operações logísticas através de técnicas de simulação

Certamente, todos já nos deparamos com decisões a serem tomadas sem termos muitos dados para embasá-las, seja na vida pessoal ou profissional. Entretanto, estas “escolhas no escuro”, caso não sejam acertadas, podem incorrer em grandes prejuízos financeiros no ambiente corporativo e, a depender das alterações previstas na operação da companhia, podem trazer consigo uma grande inércia que acaba por dificultar a sua reversão no curto prazo. Logo, é fundamental que, mesmo em um cenário incerto, seja possível prever o desempenho do sistema a ser implementado ou modificado, com a estimativa de indicadores chave da operação e identificação dos seus principais gargalos.

Indo para o campo da logística, imagine que você acaba de receber a missão de dimensionar os recursos relacionados a todas as operações envolvidas no embarque e desembarque de passageiros de um novo aeroporto. O projeto inclui, por exemplo, o dimensionamento dos postos de check-in, revista/segurança, verificação de passaportes, saguão de espera para embarque, controle de imigração, alfândega e portões. É razoável prever que os investimentos necessários para esta obra de infraestrutura são elevados, de modo que é imprescindível que o seu dimensionamento seja o mais preciso possível. Em caso contrário, o sistema poderá operar de forma inadequada, com gargalos que podem prejudicar o serviço oferecido aos passageiros.

Você concorda que considerar apenas os números médios de tempos gastos em cada uma das etapas envolvidas em cada fluxo (embarque e desembarque) e produtividade de recursos empregados pode induzir o dimensionamento a erros? E o motivo disso é bem simples: praticamente toda operação possui uma incerteza associada, ou seja, a taxa de chegada dos passageiros, os tempos dispendidos para executar uma tarefa, bem como a produtividade dos recursos utilizados possuem uma variabilidade que pode ser traduzida por meio de parâmetros como desvio padrão, variabilidade e coeficiente de variação. Assim, tão importante quanto saber as medidas de posição que caracterizam a operação, como a média, é necessário ter em mãos as medidas de dispersão, como o desvio padrão, para que um sistema seja bem dimensionado e para que se possa fazer uma estimativa adequada de seus indicadores de desempenho.

Neste sentido, a simulação é uma ferramenta muito poderosa disponível no mercado através de diversos softwares como Simul8®, Arena®, Simio® e AnyLogic®. A seguir, um vídeo com uma simulação do problema que acabamos de discutir, um terminal aeroportuário, feita pela Vancouver Airport Services utilizando o software Simio®.

Vamos detalhar agora, de maneira simplificada, as principais etapas para a modelagem de um sistema utilizando simulação de eventos discretos:

Figura 1: Principais etapas para a construção de um modelo de simulação

 

  • Primeiramente, é necessário coletar uma amostra de dados suficientemente grande para se extrair os parâmetros estatísticos de interesse ao problema, como média, média aparada, moda, mediana, quartis e desvio padrão. Com base nestes parâmetros, é importante que se faça uma “limpeza” de dados discrepantes, chamados de outliers, os quais podem “poluir” a amostra caso não sejam removidos. Esta retirada de outliers deve ser criteriosa e sempre devidamente justificada.
  • Com os dados já tratados, a próxima etapa consiste em descobrir qual distribuição de probabilidade mais se adapta aos dados coletados. Dentre as distribuições mais conhecidas, temos a normal, uniforme, exponencial e triangular. Cada uma destas distribuições possui um conjunto de parâmetros que a caracteriza. Por exemplo, a normal é definida pela média e desvio padrão, enquanto que a exponencial é caracterizada apenas pela média. Existem softwares disponíveis no mercado especializados em ranquear as distribuições que melhor refletem a amostra coletada, dentre os quais podemos citar o StatFit® (complemento do Simul8 ®) e o Input Analyser (atrelado ao Arena®).

Figuras 2 :Exemplos de distribuições contínuas de probabilidade e parâmetros associados [2]

 

  • Antes de iniciar a modelagem computacional do problema, é importante que seja estruturada a modelagem conceitual. Nela, serão definidos os principais blocos do fluxograma de processos usado para a modelagem do problema, com sequenciamento de atividades, previsão de filas e decisões a serem tomadas durante a simulação.
  • A seguir, o modelo conceitual deverá ser traduzido em um modelo computacional utilizando algum software disponível no mercado. Simulações mais simples, de pequeno porte e com poucos recursos envolvidos até podem ser rodadas em Excel®, mas conforme o porte do problema vai crescendo, torna-se necessário o uso de um software especializado. De maneira simplificada, os modelos computacionais são constituídos por:
  1. Entidades – objetos que fluem no sistema, como os passageiros em um terminal aeroportuário;
  2. Atributos – características associadas a alguma entidade, como preferência no atendimento de algum passageiro;
  3. Processos – atividades a serem executadas no modelo, podendo estar associadas ou não a algum recurso, como o atendimento no balcão de check-in;
  4. Recursos – elementos que viabilizam o atendimento das entidades em um processo, como totens ou funcionários da companhia aérea realizando o check-in dos passageiros;
  5. Filas – formadas quando todos os recursos disponíveis para executar algum processo estão ocupados no momento da chegada de uma nova entidade para ser atendida, como as filas que se formam no balcão de check-in quando todos os funcionários ou totens estão ocupados.

Em geral, os softwares permitem simular particularidades da operação, como falhas aleatórias dos recursos, tempo máximo que as entidades estão dispostas a esperar em fila antes de desistirem do atendimento, chegadas programadas em janelas de horários, sincronização de atividades e sorteio baseado em regra de algum atributo para alguma entidade. É nesta etapa também que devemos inserir os inputs relativos a cada distribuição de probabilidade de cada atividade (como taxa de chegada de entidades ao sistema e tempos de atendimento), os custos associados a cada recurso (caso se queira gerar um relatório de custos ao final da simulação) e o tempo total que se deseja executar a simulação.

Figuras 3 :Exemplo de modelagem computacional em Simul8® do fluxo de um passageiro, incluindo embarque no aeroporto de origem, voo e desembarque no aeroporto de destino [3]

 

  • Ainda na modelagem computacional, devemos definir quais os indicadores de desempenho que desejamos ter conhecimento em relação ao sistema para formatar o relatório de resultados gerado pelo software. Dentre os indicadores que usualmente são acompanhados, temos o tempo médio em fila e a fila média formada em cada processo (para identificação de gargalos), a taxa de utilização de cada recurso empregado em cada atividade (para se identificar eventuais ociosidades e/ou equipes superdimensionadas), tempo médio total de permanência das entidades no sistema e número de entidades que desistiram do atendimento em razão de um tempo excessivo de espera em fila.
  • Após estas etapas, deve-se iniciar a simulação, que geralmente vem acompanhada por uma interface gráfica em que é possível acompanhar a chegada das entidades ao sistema, a execução das atividades e a formação de filas. Esta interface gráfica pode ser bastante simples ou mais detalhada e realista, como mostrado no vídeo anterior da Vancouver Airport Services. Para se evitar que algum dado aleatório muito discrepante gerado durante a simulação atrapalhe os resultados obtidos, pode ser interessante replicar a simulação por quantas vezes forem necessárias para se atingir um intervalo de confiança pré-estabelecido para os resultados.
  • Por fim, deve-se analisar o relatório de indicadores de performance do sistema gerado pelo software. Com estes dados em mãos, é possível avaliar se os recursos estão dimensionados adequadamente para o serviço que se planeja oferecer aos clientes, se existe algum gargalo no sistema e como as atividades interagem entre si.

A aplicação da simulação não se restringe apenas ao dimensionamento de sistemas de transporte, como aeroportos, portos, docas de um centro de distribuição, praças de pedágio ou estações de metrô. É possível, dentre tantas outras atividades, avaliar o desempenho de uma linha de produção ou até mesmo a operação de um armazém.

Seja para testar um novo modelo de operação, seja para dimensionar ou planejar um sistema “do zero”, a simulação é uma importante ferramenta para auxiliar os profissionais de logística na tomada de decisão em ambientes com incerteza associada.

Referências:

[1] https://www.youtube.com/watch?v=JuXwEbAvk2Q

[2] https://www.slideserve.com/brenna-hardin/continuous-probability-distributions

[3] https://blog.simul8.com/simul8-tip-label-based-batching-and-collecting/

[4] https://www.anylogic.com/

[5] https://www.simul8.com/

[6] https://www.arenasimulation.com/

[7] https://www.simio.com/index.php

[8] Botter, R. C. Notas de aula da disciplina PNV5005 – Modelagem e análise de sistemas intermodais de transporte utilizando técnicas de simulação. Programa de Mestrado em Engenharia de Sistemas Logísticos Poli-USP. 2019.

Monitorando indicadores de nível de serviço

Indicadores de nível de serviço são uma forma prática de visualizar a eficácia de sua operação logística do ponto de vista do cliente. Basicamente ele deve revelar o quanto de suas ineficiências internas foram percebidas na forma de atrasos e entregas incompletas. Entretanto, há diversas limitações e dificuldades de execução no monitoramento desses indicadores, algo já explorado previamente pela Thatiana, como por exemplo a falta de visibilidade da data de chegada e estado da carga na entrega.

Figura 1 –Caminhões sendo carregados para entrega: umas das formas de medir o nível de serviço ao cliente

 

Primeiramente o gestor responsável pelo monitoramento desses indicadores deve ter em mente as limitações de informações à sua disposição. Idealmente um indicador de nível de serviço deveria capturar a percepção geral do cliente quanto à qualidade da entrega, mas essa captura perfeita está intimamente atrelada a custos extras. Saber se a carga chegou na instalação do cliente na data e hora programada exige investimentos em rastreamento de frota por GPS e/ou sistemas de monitoramento em tempo real, algo que nem sempre está ao alcance financeiro da empresa. Logo, nesses casos o monitoramento da data e hora de saída de sua própria instalação é a única forma de medir o nível de serviço, apesar de imprecisa devido a possíveis flutuações de tempo em trânsito.

Outras dificuldades de definição no nível de serviço referem-se a definições internas. Por exemplo, caso um pedido seja atendido de forma incompleta ele recebe uma pontuação de 0% ou da proporcionalidade do atendimento (95%, caso esse seja o total de itens do pedido efetivamente carregados)? Nesse caso a primeira definição certamente irá gerar um nível de serviço mais conservador e possivelmente menor do que o cliente tem de percepção, enquanto que o segundo método pode gerar um indicador mais otimista que a realidade. Outro exemplo de definição interna é a data limite de entrega. Muitas vezes essas datas limites são renegociadas no andamento da execução do pedido por diversas razões, seja por limitações internas da fábrica ou por solicitação do próprio cliente. E aí surge a dúvida: para efeitos de monitoramento de nível de serviço, considera-se a negociação original ou a ajustada? De forma análoga, essa definição pode gerar indicadores mais conservadores ou otimistas.

E a sua empresa, possui todas as informações padronizadas para o monitoramento de indicadores de nível de serviço? O fato é que a execução do monitoramento de indicadores de nível de serviço pode não ser tão simples quanto parece.

 

Referências:

https://www.ilos.com.br/web/erros-comuns-na-definicao-de-kpis/

http://www.scdigest.com/experts/DrWatson_17-04-18.php?cid=12267

 

Erros comuns na definição de KPIs

Pode-se dizer que o sucesso de uma operação é definido pela proximidade entre sua execução e seu planejamento. A medição e análise de indicadores torna possível o reconhecimento desses gaps de performance entre plano e execução, permitindo a identificação e eliminação de problemas, bem como o reconhecimento de oportunidades. Porém, o desenvolvimento de indicadores, identificação de key performance indicators (KPIs) e implementação de sistemas de medição de performance não são tarefas triviais, podendo ainda ser agravadas por problemas de cultura organizacional, falta de apoio da gestão ou por processos obsoletos.

De forma a facilitar o pensamento sistêmico, alguns modelos conceituais e metodologias foram desenvolvidos ao longo dos últimos trinta anos. No começo, o foco de pesquisa era centrado em business performance, mas com o tempo frameworks foram se desenvolvendo e se estabelecendo entre pesquisadores e profissionais de mercado. De forma marcante, tem-se a metodologia do Balanced Scorecard (BSC) de Kaplan e Norton, talvez a mais difundida desde sua introdução em 1992, que hoje descreve não apenas um sistema de medição, mas também uma metodologia para gerenciamento estratégico que conecta o desempenho do negócio com seus objetivos.

Apesar desses modelos delinearem conceitos fundamentais da relação entre os indicadores de uma empresa e sua gestão estratégica, alguns erros fundamentais ainda são comumente cometidos:

Falta de definição de indicadores a nível estratégico/tático/operacional e falta de relacionamentos de causa e efeito entre indicadores. A metodologia BSC tem como principal objetivo estabelecer um alinhamento entre os objetivos estratégicos da empresa e seu desempenho operacional, porém este continua sendo um dos principais erros cometidos pelas empresas. O ideal é que KPIs sejam estruturados em camadas de forma hierárquica, tal que a camada superior mostre uma visão global de performance, e que as camadas inferiores estejam conectadas ao topo de forma a possibilitar diagnósticos mais profundos de desempenho. No que diz respeito a transporte, por exemplo: em um nível mais estratégico tem-se o custo de transporte como percentual de vendas, um número estratégico e de referência para a alta gestão que também permite comparar o desempenho da empresa com o mercado. A um nível mais tático tem-se o real por tonelada do transporte, que deve constantemente ser monitorado pela área, e ao nível operacional tem-se indicadores de ocupação, utilização, idade da frota e real por quilometro dos veículos, que permitem identificar as causas raiz da performance do real por tonelada.

Figura 1 – Exemplo de estrutura hierárquica de indicadores de transporte

 

Abordagem desequilibrada entre indicadores financeiros e operacionais. A medição da performance financeira é importante em um nível estratégico e para fins de reporting, mas os indicadores operacionais são necessários para medir a eficiência dos processos. Os indicadores financeiros refletem consequências de ações tomadas no passado, e um foco exclusivo nesse tipo de indicador pode desencadear decisões que acabam sacrificando a criação de valor a longo prazo para o negócio em troca de benefícios financeiros de curto prazo. No mesmo exemplo de transportes, além da dimensão de custo representada pelo real por tonelada, também são críticos indicadores de qualidade como o On Time In Full, e de conformidade de processos, como o percentual de Conhecimentos de Transporte Rodoviário de Carga emitidos corretamente.

Figura 2 – Exemplo de indicadores não-financeiros de transporte

 

Rigidez dos sistemas de medição. Uma vez estabelecidos, sistemas de medição de performance costumam permanecer fixos, e indicadores ultrapassados não mais adequados a nova realidade da empresa continuam como foco. Da mesma forma que objetivos e estratégias da empresa se desenvolvem com o tempo, a gestão deve refletir se os KPIs atuais continuam relevantes. Além disso, pode ser que mais informações se tornem disponíveis e novos KPIs possam substituir indicadores atuais de forma mais completa.

Todos esses problemas não são novidade, e são temas frequentes das discussões sobre o tema. Estruturar um sistema de medição é um trabalho árduo, mas talvez o maior desafio seja compreender que metodologias como o BSC tem como principal ensinamento encarar os sistemas de medição como meios de implementação de estratégia que podem permear todos os níveis de uma organização e direcioná-la ao sucesso.

 

Referências:

P.R.C. Gopal Jitesh Thakkar, (2012),”A review on supply chain performance measures and metrics: 2000-2011″, International Journal of Productivity and Performance Management, Vol. 61 Iss 5: 518–547.

Robert S. Kaplan e David P. Norton. “Transforming the Balanced Scorecard from Performance Measurement to Strategic Management: Part I”, Accounting Horizons 15, no. 1: 87–104.

Eficiência, eficácia e o conflito entre Comercial e Operações

Não é novidade para nenhum executivo que em empresas vibrantes é natural a deflagração de conflitos devido às divergências de ideias e objetivos entre pessoas e setores da companhia. O mais curioso é que estas divergências não são exclusivas de um nível hierárquico, pois ocorrem tanto no plano estratégico, entre os diretores, quanto na ponta das operações, entre vendedores e motoristas entregadores.

Chiavenato (2004) e Berg (2012) analisam em seus estudos as mais diversas causas dos conflitos nas organizações, dentre estas destacam-se:

  • Escassez de recursos: por conta da limitação dos capitais financeiros, estruturais e humanos distribuídos entre os diversos setores da empresa, há uma “disputa” pelos recursos simultaneamente a uma interdependência entre as diversas áreas;
  • Incongruência entre as metas: devido ao nível de especialização das diversas áreas funcionais da empresa (resultado do crescimento das organizações), é comum ver cada área priorizando ações isoladas (e emergenciais) para atingir suas metas, em detrimento dos objetivos globais da organização.

Em outras palavras, se houvesse recursos ilimitados e num estalar de dedos fosse possível atingir os objetivos sem impacto algum nos de outros, os conflitos cessariam. A realidade, no entanto, é que nenhum acionista dará aos executivos recursos ilimitados, tampouco existem áreas completamente independentes umas das outras. Assim, decisões simples tomadas no dia-a-dia inevitavelmente impactam outras áreas de negócio, gerando potenciais conflitos. Por exemplo: o aumento do portfólio (Marketing) prejudica a otimização do chão-de-fábrica (Produção); as negociações dos lotes de compra minimizando custos unitários (Suprimentos) dificultam o controle dos volumes em estoque (Materiais); a fragmentação de pedidos e oscilações nas vendas (Comercial) impactam o processamento de pedidos (Armazenagem) e a gestão da frota (Distribuição). O próprio mindset de cada área é uma dificultador para uma coordenação efetiva

Figura 1_Áreas comerciais

Figura 1 – Mindset das Áreas Comerciais

Fonte: ILOS

 

A área Comercial, por exemplo, é muito direcionada por valor e se foca nos indicadores de eficácia, pois cabe a ela olhar para o mundo e buscar as oportunidades virtualmente ilimitadas do mercado. A grande pergunta para o Comercial é: “O quanto posso vender a mais? ”. Assim, a orientação preferencial para a equipe comercial é o volume de vendas e o número de pedidos, mesmo que estes não sejam atendidos da forma mais austera.

Além disso, como as equipes de vendas estão no fronte da negociação, ter senso de urgência para às necessidades, anseios e desejos dos clientes é fundamental. Por isso, frequentemente o Comercial se põe numa situação incomoda ao olhar para as outras áreas e não ver a celeridade desejada no atendimento de seus clientes. Esta sensação faz nascer a natureza mais perdulária de Vendas em relação ao uso dos recursos: tudo é permitido desde que o volume necessário para atingir a meta seja gerado, mesmo que os descontos e bonificações sejam impróprios, que 50% do faturamento se concentre na última semana do mês ou que 30% dos pedidos atendidos não tenham sido planejados anteriormente, entre outras decisões comerciais com grande impacto operacional.

Figura 2_Áreas operacionais

Figura 2 – Mindset das Áreas de Operações

Fonte: ILOS

 

As áreas de operações, por outro lado, são muito direcionadas para custos e se focam nos indicadores de eficiência, pois cabe a estas áreas buscar a racionalização no uso dos recursos existentes. A grande pergunta para Operações é: “O quanto ainda consigo economizar? ”. Assim, os esforços são mobilizados para um encadeamento otimizado das atividades, de modo que mudanças de prioridade (frequentes nas urgências comerciais) são consideradas nocivas, capazes de ameaçar a racionalidade no uso dos recursos disponíveis. Assim, é comum em diversas vezes Logística e Produção concluírem não valer a pena atender a tempo e a hora as demandas da área Comercial. Isto ocorre, também por conta da natureza dos indicadores comumente controlados pela Logística, nos quais o nível das vendas é pouco relevante. Em geral, essa área é medida pelo uso parcimonioso dos recursos, pela acurácia e rapidez no processamento dos pedidos, pela ocupação dos veículos, pela proximidade dos níveis de estoque da cobertura alvo, pela quantidade de retorno/devoluções, entre tantos outros indicadores.

O problema, no entanto, é que as figuras com maior proximidade do cliente e da concorrência não estão em Operações, mas na equipe de vendas. As áreas de Operações não têm a clareza devida para avaliar o risco associado a negar o atendimento a algumas demandas do cliente. Ao entregar à concorrência a possibilidade de atende-lo, levando a uma perda de parcela do mercado, tornar-se-á ainda mais difícil e caro reconquistar este mesmo cliente posteriormente.

O dilema central é que não se pode direcionar as organizações só para os resultados, desconsiderando os esforços correlatos; nem buscar a eficiência locativa máxima dos recursos sem levar em conta se as metas, objetivos e missões estão sendo alcançadas. Deste modo, apesar de as visões Comerciais e Operacionais serem meritórias em si, do ponto de observação da empresa ambas estão equivocadas. Não basta maximizar vendas ou minimizar custos, o mais importante é a relação entre os resultados e os recursos utilizados. Trata-se da produtividade: o quociente que pavimenta o caminho para a empresa atingir a sua razão de ser.

Figura 3_Produtividade

Figura 3 – Produtividade quociente de resultados e esforços

Fonte: ILOS

 

No mundo de hoje, entretanto, com a velocidade dos acontecimentos e complexidade dos sistemas, frequentemente as decisões têm de ser tomadas depressa e sem haver um corpo de informações preciso sobre a questão. Não dispondo de clareza nas relações, eficácia e eficiência entram em conflito entre si, e mediá-las mantendo as noções de prioridades é um baita desafio (COSTA & JARDIM, 2010).

No dia-a-dia, há uma imensa quantidade de decisões tomadas localmente e de forma imprudente, voltadas apenas para o curto prazo. Por exemplo: esforços comerciais e de merchandising promovem pontualmente um incremento de custo local, mas será que o benefício global auferido não compensa? Ou por descoordenação não há capacidade operacional (produção/logística) para captura dos benefícios pretendidos? Da mesma forma, uma redução de custos pode tornar o sistema mais econômico, mas será que esta redução significa deteriorar o pacote de valor ofertado ao cliente, gerando perdas de vendas futuras? Estas perguntas são extremamente difíceis de responder e exigem um alinhamento no nível estratégico, tático e operacional entre as diversas áreas funcionais da empresa.

É verdade que as empresas têm feito um esforço notável nos seus ciclos mensais do processo de S&OP para definir um plano de vendas que contemple o alinhamento tático supracitado. Mas torna-se cada vez mais imperativo o desdobramento do planejamento de vendas para o plano operacional (S&OE – Sales and Operations Execution), viabilizando uma melhor alocação operacional dos recursos através de uma coordenação clara e precisa de prioridades.

Por fim, o desafio de avaliar o impacto da decisão local no resultado global é o que obriga a intensa interlocução das áreas no pós S&OP, mesmo depois do plano tático ter sido consensado. Vislumbram-se grandes oportunidades na correta tomada de decisão no dia-a-dia. A chave está na conciliação da eficiência e da eficácia para se sustentar ganhos de produtividade. Afinal, o que disse para as nações Paul Krugman, Nobel de Economia de 2008, também vale para as empresas: “se produtividade não é tudo, no longo prazo, é quase tudo”.

 

Productivity isn’t everything, but in the long run it is almost everything.

(Paul Krugman)

 

Referências

BERG, Ernesto Artur. Administração de conflitos: abordagens práticas para o dia a dia. 1. ed. Curitiba: Juruá, 2012.

BURBRIDGE, R. Marc; BURBRIDGE, Anna. Gestão de conflitos: desafios do mundo corporativo. São Paulo: Saraiva, 2012.

CHIAVENATO, Idalberto. Gestão de pessoas: e o novo papel dos recursos humanos na organização. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004, p. 415-427.

CORRÊA, HENRIQUE L.; GIANESI, IRINEU G. N.; CAON, MAURO. S&OP – Planejamento de Vendas e Operações (Sales and Operations Planning), Planejamento, Programação e Controle da Produção. Editora Atlas, 2001.

COSTA R.S. e JARDIM E.G.M.: As cinco dimensões do diagnóstico operacional, NET, Rio de Janeiro, 2010.

WALLACE, THOMAS F.. Sales & Operations Planning, The How-To Handbook. T. F. Wallace & Company, 1999.

WANKE, P.; JULIANELLI, L. Previsão de Vendas: Processos Organizacionais & Métodos Qualitativos e Quantitativos, Editora Atlas: Rio de Janeiro.

 

Crise econômica e logística: é hora de reavaliar os ativos, as equipes, indicadores e a malha!

A partir do início dos anos 2000, aproveitando um cenário externo favorável, vimos a economia brasileira crescer, expandindo seu mercado interno e aumentando o faturamento das empresas de diversos setores. Este período de relativa bonança econômica parece ter chegado ao fim, advindo uma crise econômica severa e prolongada, como sinalizam todos os indicadores divulgados diuturnamente pela imprensa.

Além do claro desafio de lidar com uma queda acentuada na demanda, as empresas precisam também “calibrar” suas estruturas operacionais para este novo cenário. É natural que, em períodos de rápida expansão da demanda, as empresas tenham que tomar decisões de contratação, aquisição de ativos e ampliação de malha logística com uma preocupação menor em relação aos custos. No desafiador cenário que se apresenta, entretanto, é fundamental revisar algumas destas escolhas.

Ativos

Muitas empresas, frente ao desafio de atender a um número maior de clientes, com aumento dos volumes e com a farta oferta de crédito do BNDES e isenções fiscais para compra de veículos automotores, aumentaram e modificaram o perfil de suas frotas. Este movimento, aparentemente adequado para enfrentar o desafio de manter o nível de serviço e diminuir o impacto do aumento do frete ocasionado pelo crescimento da demanda sem um crescimento proporcional da capacidade de distribuição do país, pode significar uma perda de eficiência fundamental no cenário de crise.

O aumento do custo de capital, resultante da escalada das taxas de juros, é outro fator crítico que potencialmente muda a decisão sobre a propriedade dos ativos. Além disso, o excesso de capacidade é um perigoso indutor de ineficiências, na medida em que cria a ilusão de que os planos de curto prazo podem ser “acomodados” pela capacidade ociosa existente, como se o replanejamento não tivesse custo algum, uma vez que os ativos já estão disponíveis. Um grave erro!

Equipes

Em um cenário de competição por recursos humanos, as empresas costumam aumentar o pacote de valor para atrair e reter seus funcionários, como também diminuem o nível de exigência na qualificação de seus quadros mais operacionais. É notório, também, que a velocidade de qualificação profissional no Brasil ficou aquém do necessário para acompanhar o crescimento do mercado. Não à toa, figuramos nas últimas colocações nos rankings internacionais de produtividade da mão-de-obra, que piorou ao longo da primeira década dos anos 2000, período de maior crescimento da economia brasileira.

É natural, neste momento de crise, que ocorra algum enxugamento do quadro de funcionários da área de operações das empresas, privilegiando-se os recursos mais capacitados e “produtivos”. Será possível também observar uma “dança das cadeiras” nos níveis executivos, com enxugamento dos benefícios e salários oferecidos. No entanto, ao invés de simplesmente demitir seus colaboradores, tendo elevados custos trabalhistas para o desligamento e posterior recontratação, as empresas deveriam avaliar com seriedade a possibilidade de aproveitar este momento para qualificação de seus quadros.

Indicadores

Os indicadores de desempenho são importantes para mensurar o desempenho da operação e apontar os rumos e correções necessárias. No entanto, indicadores que são adequados para um cenário podem não fazer sentido quando mudanças significativas ocorrem. Por exemplo, em um cenário de expansão da demanda, a empresa poderia medir o percentual de pedidos completos que consegue atender no prazo acordado com o cliente ou, reconhecendo uma grave limitação de capacidade, o volume total vendido ou o número de pedidos. Com isso, comunicaria para suas equipes que o importante é a eficácia do processo, buscando o máximo de sua capacidade, mesmo que de forma ineficiente.

Com a crise, o balanceamento entre capacidade e demanda é invertido, e talvez não seja difícil atender os pedidos no prazo com os recursos disponíveis. Mas isto indica que está tudo bem? Assim, ao invés de medir a eficácia, é mais importante medir a eficiência do processo de atendimento, medindo o custo por pedido ou cliente atendido. A palavra passa a ser eficiência!

Malha Logística

O aumento da demanda obrigou muitas empresas a ampliarem suas malhas logísticas, sobretudo porque o crescimento não foi uniforme em todas as regiões do país. Historicamente, a demanda sempre foi muito concentrada nas regiões Sudeste e Sul do Brasil, onde as empresas construíram a maior parte de suas instalações fabris e de distribuição. Com o crescimento mais acentuado nas regiões Nordeste e Centro-Oeste, houve a necessidade de abrir novas instalações mais próximas destes clientes, que se tornaram representativos.

O problema é que o crescimento da malha logística se dá, muitas vezes, de forma orgânica, sem o devido cuidado na elaboração dos projetos e orientado apenas pela obtenção de benefícios tributários. Obviamente, a questão tributária deve fazer parte de qualquer estudo sério de malha logística no Brasil, mas a decisão não deve ser casuística. Assim, este período de crise exige uma revisão no número, tamanho e localização das instalações para validar, ou alterar, as decisões tomadas no cenário de crescimento. É provável que a alteração de algumas premissas estruturais do modelo possa alterar significativamente a solução ótima.

Assim, a crise nos empurra inexoravelmente para uma revisão da estrutura e práticas na área de logística, exigindo soluções criativas e uma busca ainda mais intensa pelo aumento da produtividade e eficiência de nossas operações. Não é tempo apenas de esperar, é tempo de agir e tomar boas decisões para superar este momento e construir um caminho de crescimento!

 

A logística piorou?

Que a logística está mais complexa ninguém duvida. Omni-channel, restrições de circulação urbana, diminuição do ciclo de vida dos produtos, necessidade de gestão global de recursos…  Há 20 anos, compras online eram inexistentes, as cidades não impunham restrições para caminhões e a globalização era uma palavra recente no vocabulário dos executivos.

Embora sempre se comente que a exigência por serviços logísticos está aumentando, o nível de serviço prestado pelas empresas não está.

As empresas estão entregando mais rápido? “Não”. As empresas estão entregando com maior frequência? “Não”. As empresas estão atrasando menos? “Não”. E várias outras respostas “Não” foram observadas quando analisados dados históricos de pesquisas realizadas pelo ILOS (ver Figura 1).

Figura 1

Figura 1 – Comparação de indicadores de serviço no ano 1994 e 2014

Fonte: Pesquisa Customer Service ILOS

Notas:

  • A pesquisa Customer Service entrevistou supermercados, que avaliaram o desempenho logístico das indústrias fornecedoras de Alimentos Perecíveis, Não Perecíveis e de Higiene e Limpeza.
  • Os dados apresentados contemplam respostas de supermercados do Rio de Janeiro e São Paulo.
  • A frequência de entregas começou a ser monitorada a partir do ano 1999.

 

Mas a corrida para melhoria de níveis de serviço existiu sim. Ela foi registrada por cerca de 10 anos nas nossas pesquisas realizadas entre 1994 e 2004. Mas a partir de então, o movimento das empresas começou a se inverter. Algumas companhias, reconhecidas como benchmarks e líderes em nível de serviço, decidiram alterar suas estratégias, reduzindo serviços logísticos em favor da redução de custos e maior racionalização no uso dos recursos.

A questão que se coloca aqui é: reduzir o nível de serviço não é necessariamente ruim! Serviço a qualquer custo não é uma boa estratégia empresarial, exceto para algumas raras exceções. Produtividade sim é a palavra chave, especialmente em períodos de crise econômica.

O alinhamento das expectativas dos clientes, o direcionamento para mudanças de comportamento de compras, e o entendimento entre os elos da cadeia de suprimentos de que o serviço logístico tem um preço, que pode inclusive ser calculado e cobrado, passou a ser uma realidade no planejamento das organizações. O risco a ser calculado é a perda de Market Share para concorrentes que prefiram sacrificar suas margens, mantendo níveis de serviço elevados sem cobrar por isso.

Vale a reflexão sobre este tema agora, porque o futuro nos reserva uma realidade logística ainda mais complexa e cara!

 

Referências

<https://www.ilos.com.br/web/analise-de-mercado/relatorios-de-pesquisa/customer-service-higiene-e-limpeza/>

<https://www.ilos.com.br/web/analise-de-mercado/relatorios-de-pesquisa/customer-service-alimentos-pereciveis/>

<https://www.ilos.com.br/web/analise-de-mercado/relatorios-de-pesquisa/customer-service-alimentos-nao-pereciveis/>