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Acompanhando a performance do processo de entrega

Do ponto de vista do cliente, a entrega de um produto é percebida como uma última etapa da compra e muitas vezes ele não tem a dimensão da complexidade que esse processo tem. No caso de qualquer atraso ou dificuldade, o cliente acaba culpando o transporte pelo problema, quando, na verdade, o gargalo pode estar em qualquer uma das muitas atividades que compõem o processo de entrega ou distribuição.

Do ponto de vista do fornecedor, a entrega de um produto é um processo complexo composto por uma série de atividades que precisam estar muito bem encadeadas para que o nível de serviço seja cumprido ao menor custo. Alguns dos subprocessos que compõem a entrega e distribuição de produtos são: (1) recebimento e validação (conferência de crédito) da ordem de compra; (2) faturamento; (3) reserva de estoque e previsão de data de entrega; (4) consolidação de pedidos; (5) composição de carga; (6) roteirização; (7) seleção de transportadora; (8) picking; (9) embalagem; (10) geração de documentos; (11) carregamento do veículo; (12) transporte; (13) recebimento e conferência do produto pelo cliente.

Processo de entrega-distribuição - blog ILOS

Figura 1 – Etapas do processo de entrega/distribuição

Fonte: ILOS

Para garantir a performance desse processo, é preciso medir e acompanhar indicadores de desempenho, além de atuar na correção de problemas que possam acontecer em qualquer uma destas atividade. O modelo SCOR apresenta uma boa referência de indicadores de desempenho do processo de entrega e distribuição de produtos. De acordo com o modelo, estes indicadores podem ser divididos em 5 atributos de desempenho logístico: confiabilidade, velocidade, flexibilidade, custos e eficiência. Estes atributos estão descritos com mais detalhes no meu post de fevereiro/2017.

Sob o ponto de vista de confiabilidade da entrega, o indicador mais completo é o perfect order fulfillment ou OTIF (on time in full) que visa medir o percentual de entregas perfeitas, ou seja, pedido completo, em perfeito estado, com a documentação completa e no prazo combinado.

Sobre a velocidade, podemos acompanhar dois indicadores. O primeiro, mais abrangente, é o tempo de ciclo do atendimento do pedido, que considera o tempo total necessário desde o tempo de fornecimento, passando pela produção até o tempo de entrega do produto. O segundo indicador é restrito ao tempo de entrega, que é a soma dos tempos de todas as etapas do processo de entrega descritos acima. Para identificar o gargalo do processo de entrega, é preciso acompanhar os tempos de cada etapa individualmente e depois atuar nos subprocessos com pior desempenho.

Considerando a flexibilidade, podemos medir a capacidade da empresa de aceitar alterações nos pedidos, com inclusão de produtos ou mudança na quantidade pedida. Assim como os indicadores de confiabilidade e velocidade, a flexibilidade também é um atributo que foca no nível de serviço oferecido ao cliente.

Sob o ponto de vista interno, a empresa deve acompanhar indicadores de custos e eficiência. O custo total da entrega é a soma de todos os custos envolvidos no atendimento do pedido, como custo de pessoas, sistemas, ativos, estoque, transporte e impostos. Assim como os indicadores de tempo, é importante que os indicadores de custos sejam acompanhados individualmente para viabilizar a identificação de oportunidades.

Por último, o atributo de eficiência da entrega contempla indicadores de produtividade e utilização de ativos como retorno do ativo, retorno do capital de giro, dias de estoque, ocupação dos veículos, etc. Buscar melhorar os indicadores de eficiência também contribui para a redução de custos.

O processo de entrega envolve uma série de atividades de diversas naturezas. Por isso, acompanhar o desempenho da entrega significa acompanhar um grande número de indicadores para que nenhuma etapa do processo seja negligenciada. Além disso, é importante que todos os atributos de desempenho (confiabilidade, velocidade, flexibilidade, custos e eficiência) sejam considerados para que tanto os interesses dos clientes quanto da empresa sejam atendidos, mantendo o nível de serviço ao menor custo possível.

 

Referências:

Os 5 atributos de desempenho do Supply Chain

Scor model – uma breve introdução

Apics – Scor model

Indicadores: as cinco dimensões do diagnóstico operacional

Frequentemente, no dia-a-dia das companhias, em conversas, reuniões e demais encontros, refletimos sobre a performance das operações empresariais desempenhadas. Assuntos como: o atingimento do orçamento, o cumprimento de prazos na entrega dos pedidos, o rendimento de um determinado ativo ou o lançamento de um novo produto costumam estar muito presentes. Nestas conversas, temos como hábito utilizar parâmetros pré-estabelecidos, como metas, padrões e referências, gerando os famosos indicadores de desempenho (Key Performance Indicators), instrumentos fundamentais de diagnóstico, controle e direcionamento de melhoria das empresas para o alcance e manutenção da vantagem competitiva (PORTER, 1985).

O fato é que, para as empresas, não basta uma definição clara de objetivos para atingir o sucesso. Apesar de esta ser uma condição necessária, não é, nem de longe, suficiente. De nada adianta um plano bem elaborado, se não houver uma condução coerente no dia-a-dia das operações, e o monitoramento de indicadores cumpre um papel fundamental neste sentido.

Mas nem tudo é tão simples como parece, visto que as atividades que as empresas desempenham são bastante diversas. Assim, as referências para avaliação de desempenho também têm essências diferentes. Perceba: “As mercadorias produzidas estão dentro das especificações? ”, “As entregas para os clientes estão sendo feitas no prazo”, “O rendimento produtivo da máquina está adequado? ”, “As equipes comerciais estão atingindo o alvo?”.

É possível notar que as respostas destas perguntas (indicadores) têm como base parâmetros de naturezas muito díspares. Enquanto a especificação do produto e o prazo de entrega estão relacionadas às expectativas e determinações dos clientes, o rendimento da máquina está relacionado aos parâmetros nominais do fornecedor e o desafio para as equipes de vendas relacionado ao desejo de faturamento da empresa (dada uma rentabilidade esperada dos acionistas).

Foi com o objetivo de sistematizar estas diferentes naturezas que COSTA e JARDIM (2010) propuseram um modelo de cinco dimensões para agruparmos os desafios de diagnóstico operacional: eficácia, eficiência, qualidade, produtividade e efetividade.

indicadores - ILOS

Figura 1 – As cinco dimensões do diagnóstico operacional

Fonte: ILOS

 

EFICÁCIA

O conceito de eficácia é referente ao atingimento dos resultados em relação às METAS do negócio, que nada mais são do que uma interpretação quantificada das oportunidades disponíveis. Sendo, portanto, definidas pelos usuários dos recursos. Indicadores de eficácia expressam a relação entre o realizado e a meta como, por exemplo, volume vendido/meta de vendas.

 

EFICIÊNCIA

O conceito de eficiência é referente aos esforços operacionais em relação ao PADRÃO pré-estabelecido, parâmetros inerentes ao processo, avaliando a racionalidade e o uso parcimonioso dos recursos existentes e, portanto, providos pelo fabricante do recurso. Indicadores de eficiência expressam a relação entre o esforço realizado e o esforço padrão esperado como, por exemplo, volume produzido/capacidade nominal.

 

QUALIDADE

O conceito de qualidade é referente à SATISFAÇÃO dos stakeholders, ou seja, ao atendimento das necessidades e desejos destes, medindo-se, portanto, a conformidade com especificações e expectativas. Indicadores de qualidade expressam a relação entre o que atendeu às especificações frente ao todo como, por exemplo, produtos conformes/produtos produzidos.

 

PRODUTIVIDADE

O conceito de produtividade é referente à relação CUSTO-BENEFÍCIO entre os resultados alcançados e os esforços correlatos para alcança-los. Mede-se o quanto das oportunidades virtualmente ilimitadas no mercado foram capturadas dadas as limitações dos recursos disponíveis. Indicadores de produtividade expressam a relação de resultados e esforços como, por exemplo, custo total/produtos entregues.

 

EFETIVIDADE

O conceito de efetividade é referente à MISSÃO de um sistema, avaliando o cumprimento ou não da razão de ser para a qual este foi criado, se está sendo provido um valor sustentável aos stakeholders para garantir a longevidade do empreendimento. Indicadores de efetividade, para empresas com fins lucrativos, expressam a capacidade da empresa de manter o retorno sobre investimento adequado como, por exemplo, rentabilidade apurada/rentabilidade desejada.

 

CONCLUSÃO

É importante notar que indicadores de desempenho não são neutros, pois funcionam como incentivos, são capazes de induzir comportamento. E isso pode acontecer tanto para o bem quanto para o mal. Indicadores distorcidos podem gerar um sistema de incentivos ruim, enquanto bons indicadores podem aprimorar a performance de um dado sistema, mesmo sem haver necessidade de qualquer investimento (COSTA & JARDIM, 2010).

Por fim, Indicadores de desempenho são decisivos como incentivos ao comportamento e podem ser os responsáveis pelo sucesso ou o fracasso de empresas. Afinal, a adaptação do famoso ditado popular não poderia ser mais verdadeira: “Diga-me como me medes e eu te direi como me comporto”.

 

Referências

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

HAYES, R.; PISANO, G.; UPTON, D.; WHEELWRIGHT, S.: Operations, strategy, and technology – pursuing the competitive edge. Hoboken: Wiley & Sons, 2004.

PORTER, M. E.: Competitive Strategy. The Free Press, New York, 1980.

PORTER, M. E.: Competitive Advantage. The Free Press, New York, 1985.

SLACK, N. and LEWIS, M.: Operations strategy, Harlow: Pearson Education, 2004.

SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R.: Administração da produção. 2. ed. 3. tiragem São Paulo: Atlas, 2002.

WOMACK, J., & JONES, D. T.: Lean Solutions, Free Press, New York, 2005.

FVA: agregando valor ao processo de S&OP

O desafio de muitas empresas durante o processo de Sales and Operations Planning (S&OP) é a construção do plano de demanda. Este é o resultado das etapas iniciais do ciclo mensal de S&OP e, geralmente, envolve algumas atividades, tais como a utilização de modelos estatísticos para projetar as vendas do passado para o futuro, o ajuste dos números por um analista, a revisão pela área comercial e uma reunião de consenso entre várias áreas da empresa em busca de um número que seja suportado por todos. Todas estas atividades consomem tempo e recursos, mas nem sempre o retorno é o desejado. Para facilitar a identificação das etapas que agregam valor ao processo de construção do plano de demanda, muitas empresas adotaram um indicador conhecido como Forecast Value Added ou simplesmente FVA.

O FVA utiliza um método de cálculo simples para determinar como as etapas do processo e os participantes influenciam na precisão da previsão e é usado em conjunto com indicadores tradicionais de medição da acuracidade da previsão, como MAPE, MPE e MAD. A Figura 1 mostra um exemplo do cálculo do FVA.

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Figura 1 – Exemplo de cálculo de FVA

Fonte: ILOS

 

Suponha que uma empresa tenha vendido 1.000 unidades de um produto no mês passado e, finalizado o período, ela foi medir o quão perto da realidade chegou a sua previsão. Em nosso exemplo, o processo de previsão começa por uma previsão naïve, que nada mais é do que o estabelecimento de um número simples de calcular e que exige mínimo esforço, tal qual a repetição do número de vendas do mês anterior ou a replicação da demanda do mesmo período no ano anterior. Em nosso exemplo, esse número foi 800 e gerou um MAPE de 20%. Por se tratar da primeira atividade do processo, não há FVA atrelada a ela.

Em seguida, uma ferramenta computacional, capaz de testar diversos modelos estatísticos nas bases históricas de venda da empresa e identificar aquele com maior precisão, retornou uma previsão de 910 unidades, mais próximo do que ocorreu na realidade. Esta etapa, portanto, agregou ao processo e o resultado disso é um FVA de 11%, que é a diferença entre o MAPE da etapa 1 e o da etapa 2. Como o MAPE mede o erro, quanto menor for o seu valor, melhor, e por isso o FVA neste caso é positivo.

Após o ajuste do analista, que examinou a previsão gerada pela ferramenta em busca de inconsistências na base histórica de vendas e conseguiu reduzir em 1% o erro, quem revisou os números foi a área comercial. Por se tratar da área da empresa mais próxima do cliente e capaz de ajustar a demanda aos recursos disponíveis, é fundamental que o comercial revise as previsões considerando o seu conhecimento sobre planos promocionais, lançamento de produtos e ações do concorrente. Em nosso exemplo, o comercial elevou sensivelmente a previsão, contribuindo de maneira negativa para o processo.

Em empresas com equipe de vendas menos engajada com o processo, não é incomum uma revisão que acarrete no aumento dos números previstos, seja por conta de um otimismo característico da área ou por um receio de que a área de operações faça um corte no plano e não atenda a 100% todos os pedidos. Para evitar situações como essa, uma alternativa é atrelar o FVA à uma parcela pequena da bonificação dos líderes comerciais. Com este artificio, a expectativa é que a equipe comercial, além de correr atrás da meta de vendas, preocupe-se também com a precisão do plano de vendas, incentivada pela obtenção de uma remuneração maior.

O cálculo e apresentação dos indicadores de FVA no processo de S&OP permitem identificar quais etapas estão agregando ao processo e com que magnitude. No exemplo anterior, apesar do analista ter melhorado o número da previsão, o seu FVA foi muito pequeno. Suponha que a Figura 2 ilustre a contribuição mensal deste analista no ano passado. Em alguns meses, é possível observar um FVA positivo, enquanto em outros a contribuição foi nula ou prejudicial. Será que a revisão que este analista faz dos números é mais valiosa para a empresa do que o custo do seu salário?

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Figura 2 – Evolutivo mensal do FVA ilustrativo

Fonte: ILOS

 

Este é um exemplo de que nem sempre um FVA positivo significa que a etapa deva ser mantida no processo, pois certas vezes o esforço gasto com a atividade é maior do que o seu benefício. Em situações como essa, é fundamental que a empresa calcule se vale mais para ela alocar o analista em outra atividade na qual ele possa agregar mais valor ou mantê-lo na atividade para obter um aumento na acuracidade da previsão, mesmo que mínimo, por conta do custo do erro associado ao seu processo de planejamento.

Por conta desta busca pela identificação de desperdícios e aumento da produtividade do processo de previsão de vendas, o FVA é considerado um indicador “Lean”. Através de um acompanhamento constante deste indicador, é possível melhorar a acuracidade da previsão sem fazer nenhum investimento adicional. Parece bom, não é mesmo?

 

Referências

<https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/forecast-value-added-analysis-106186.pdf>

<http://www.kmworld.com/Articles/Editorial/ViewPoints/Forecast-Value-Added-The-Key-to-Managing-the-Business-Forecasting-Process-87098.aspx>

<http://analytics-magazine.org/value-added-analysis-business-forecasting-effectiveness/>