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Potencial simulacao rede-logistica

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Potencial simulacao rede-logistica

  1. 1. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011. POTENCIAL DA MODELAGEM E SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL APLICADA A REDE LOGÍSTICA BRUNO LEONARDO SANTOS MENEZES (SENAI) brunomubarak@gmail.comEsse artigo propõe abordar as algumas vantagens da utilização damodelagem e simulação computacional para melhoria de processos emredes logísticas. O método utilizado nesse estudo foi o levantamentobibliográfico. Um contexto interdiscipliinar, devido à abrangênciadessa área de conhecimento e sua interface com outras áreas deconhecimento.Palavras-chaves: Redes Logísticas, modelagem, simulação.
  2. 2. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.1. IntroduçãoEsse estudo tem como objetivo apresentar alguns pontos positivos da aplicação de modelageme simulação computacional para melhoria de redes logísticas e algumas perspectivas para ofuturo da interface desses dois campos de estudos. Foi realizado levantamento bibliográficoem estudos que abordam o tema na literatura acadêmica, ainda fragmentada e em evolução.Logística, modelagem e simulação computacional são áreas interdisciplinares, possuemgrande capacidade de interagir com diversas áreas de conhecimento.2. DesenvolvimentoA logística está presente em toda atividade empresarial moderna, os impactos dos erros eacertos nesse setor, refletem diretamente nos consumidores finais. Para Christopher (2002)“logística é o processo de gerenciar a aquisição, movimentação e armazenamento demateriais, peças e produtos acabados através da organização e seus canais, de modo a podermaximizar a lucratividade através do atendimento dos pedidos a baixo custo”. Serio, Sampaioe Pereira (2007 apud BOYSON ET AL 1999) afirma que a evolução conceitual da logísticasegue a ilustração da figura 1. Onde existem quatro estágios evolutivos diferentes, fazendorelação entre o grau de integração e o tempo. Primeiro a logística tinha como foco adistribuição física no transporte, no segundo estágio a meta era a integração entre as funçõesdo setor logístico com ênfase no transporte e na armazenagem, já no terceiro estágio com osurgimento de novos canais de distribuição e novos conceitos de processo produtivo, o focoera atender o cliente utilizando os processos internos das organizações e finalmente no últimoestágio existe uma maior preocupação com todos os integrantes da cadeia de suprimentos,buscando adoção de estratégias entre todos os elos. Figura 1 – Evolução do conceito de logística. Fonte: Adaptado de Serio, Sampaio e Pereira (2007) apud BOYSON ET AL (1999).Conforme a figura acima, à medida que os anos foram passando, o conceito de logísticaconsiderou com maior ênfase o ambiente externo das organizações. Para Bowersox e Closs(2001) “o objetivo da logística é tornar disponíveis produtos e serviços nos locais necessáriose no momento desejado. Logística envolve integração de informações, transporte, estoque,armazenagem, manuseio de materiais e embalagens”. Para cumprir sua missão conceitual enas organizações, a logística fez um movimento natural de aproximação com a gestão dacadeia de suprimentos. Segundo Serio, Sampaio e Pereira (2007) “a logística passou a sertratada como uma parte da gestão da cadeia de suprimentos que planeja, implementa econtrola fluxos, armazenamento, serviços e informações, desde a origem até ponto de 2
  3. 3. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.consumo, de modo a atender às necessidades dos clientes, de forma eficiente e eficaz”. Oconjunto de processos logísticos e seus diversos fluxos formam a rede ou cadeia desuprimentos logística.Para Martel e Vieira (2008) “a idéia de cadeia é redutora, porém se aproxima do termo nalíngua inglesa, supply chain, que são a soma de etapas necessárias para transformar umconjunto de matérias-primas em material acabado para consumo e colocá-lo no mercado paradeterminado cliente”. Novaes (2007) ilustra uma cadeia de suprimentos básica, conformefigura 2. Figura 2 – Cadeia de suprimentos básica. Fonte: Adaptado de Novaes (2007).De acordo com a figura 2, a primeira organização da cadeia fornece matéria-prima para umafábrica de componentes e para uma indústria principal, essa por sua vez atende o atacado edistribuidores, o varejo e o distribuidor trabalham diretamente com o consumidor final.Existem outras representações de redes logísticas onde é possível ver a indústria principal, porexemplo, fornecendo direto ao consumidor final, porém a figura 2 representa bem a posiçãodas indústrias de bens de consumo duráveis (indústria principal na figura 2), onde começa ofluxo de produtos acabados em toda cadeia de suprimentos, terminando com sua distribuiçãoao consumidor final. Segundo Taylor (2005) “a cadeia de suprimentos pode ser entendidacomo um sistema de negócios com entradas, que processadas na rede logística geram saídas,conforme figura 3”. Figura 3 – Sistema simplificado de suprimentos. Fonte: Adaptado de Taylor (2005).Para Taylor (2005) “algumas entradas e saídas podem ser controladas pelos envolvidos nacadeia, outras não, os fatores externos de uma organização são um exemplo. O sistema desuprimentos seria o conjunto de processos ou organizações que interagem entre si”. Emboraessa seja uma ilustração simplificada de uma rede logística (figura 3), ela remete ao conceito 3
  4. 4. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.de algoritmo. Segundo Forbellone (1999) “um algoritmo é uma sequência de passos que visaatingir um objetivo específico”. Onde as entradas seriam as variáveis a serem processadas emuma sequência lógica de passos (o algoritmo) para gerar dados de saída.Esse caminho a seguir ou rede logística pode ser modelado utilizando ferramentascomputacionais, sendo possível realizar simulações para atestar sua eficiência e eficácia peloponto de vista dos custos logísticos. Para Lachtermacher (2007) “a modelagem computacionaltem grande aplicabilidade no processo de tomada de decisão gerencial. Depois de realizadassimulações, os gestores têm cenários que simulam as diversas variáveis de mercado”.Segundo Harrel et al (1995) “simular é a experimentação de um modelo detalhado darealidade, esse processo irá determinar como o sistema real responderá a mudanças na própriaestrutura, ambiente ou condições de contorno”. Modelar e simular redes logísticas podeauxiliar os gestores, diminuindo a imprevisibilidade das consequências de suas decisões. ParaTaylor (2005) “os modelos de redes logísticas fazem com que um sistema de difícilmanipulação e entendimento, ofereça menos ricos para realização de testes, contribuindo paracompreensão, previsão e controle da realidade”.A compreensão da cadeia de suprimentos como um algoritmo é importante para a realizaçãoda modelagem e simulação em sistemas computacionais, é possível compreender a redelogística como uma grande função matemática, segundo Tan (2005) “a função é uma rega queassocia a cada elemento de um determinado conjunto A, um único elemento de um conjuntoB”. Uma determinada função (figura 4), representada como y = ƒ (x), onde “x” representa aspossíveis entradas da cadeia de suprimentos e o domínio da função, “ƒ” seriam todos ospossíveis caminhos sobre a influência de “x” dessa rede, e finalmente “ƒ (x)” que é igual a“y”, seria a imagem da função ou saídas do sistema logístico. Figura 4 – Sistema logístico como uma função. Fonte: Adaptado de Tan (2005).O entendimento do conceito de função é importante para a construção do modelo matemático,pois os sistemas computacionais operam seguindo essa lógica. Segundo Stewart (2003) “essemodelo com frequência tem o formato de equações diferenciais, que é uma equação comfunção e algumas de suas derivadas desconhecidas”. A falta de conhecimento dessas funçõese sua derivação ocorrem, principalmente, devido à imprevisibilidade e a grande quantidade devariáveis existentes e um problema no mundo real. Outro recurso bastante utilizado nassoluções desses modelos é a pesquisa operacional (PO). Para Moreira (2007) “pesquisaoperacional é uma área de estudos onde são aplicados métodos analíticos com objetivo dealcançar soluções ótimas. A pesquisa operacional faz uso de modelagem matemática paraconstruir sistemas mais produtivos”. Dentro da PO a programação linear (PL) é uma dastécnicas mais utilizadas para resolução de problemas, segundo Silva et al (2008) “PL é umafunção objetiva linear com restrições técnicas de inequações lineares”.Chung (2004) define MSC como “o processo de criação e experimentação com o uso decomputadores de modelos matemáticos de um sistema físico, onde as principais vantagens edesvantagens”. 4
  5. 5. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.3. ConclusãoA MSC possibilita a realização de uma quantidade considerável de experimentos em umespaço curto de tempo, visto que com os atuais processadores dos sistemas computacionais épossível realizar diversos cálculos matemáticos e estatísticos em segundos. Outra vantagem éa quantidade de pacotes nos programas com ferramentas que fazem diversas análisesanalíticas nos sistemas simples aos mais complexos, além das diversas possibilidades gráficasde demonstração dos resultados. Carvalho (2006) afirma que são exemplos de algumas daspotencialidades e vantagens do uso da MSC em operações logísticas complexas:a) Funciona como instrumento de aprendizagem e tomada de decisões sobre a realidade dasempresas.b) Possibilita criação de novos conceitos em relação ao processo logístico, possibilitando aanálise de novos cenários.c) Redução dos riscos na modificação dos processos logísticos, devido a possíveis simulaçõesantes da implantação física das mudanças.d) Considera o impacto dos modelos estocásticos.e) Grande capacidade de semelhança com o mundo real.A MSC aplicada às redes logísticas pode proporcionar maior conhecimento dos processoslogísticos e suas etapas nas empresas, auxiliando no processo decisório e reduzindo riscos ecustos na implantação de mudanças e melhorias nas organizações. Com a utilização MSC emcadeias de suprimentos é possível considerar da influência do tempo na realidade simulada,como consequência os modelos e simulações podem ter semelhança bem próxima do mundoreal. As desvantagens segundo Carvalho (2006) seriam:a) Entradas imprecisas geram resultados imprecisos.b) Problemas complexos precisam de respostas complexas.c) Problemas não são resolvidos por si só.Entradas de dados precisam ter acurácia para gerarem resultados confiáveis. Quanto maior acomplexidade do cenário, soluções complexas apareceram. As resoluções de problemasprecisam de pessoas para oferecer caminhos de resolução.As organizações que fizerem o uso de modelagem e simulação computacional para melhoriade redes logísticas vão reduzir custos, aumentar a confiabilidade sobre suas decisões, issopode representar um diferencial competitivo no mercado em que estão inseridas.ReferênciasBOWERSOX, D. J. e CLOSS, D. J. Logística empresarial: O processo de integração da cadeia de suprimento.São Paulo: Editora Atlas, 2001.CARVALHO, Leonardo Sanches de. Análise das potencialidades e vantagens do uso da simulaçãocomputacional em operações logísticas complexas, como ferramenta de auxílio à tomada de decisões/ estudo decaso em uma organização industrial. Salvador, 2006. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal da Bahia,Salvador, 2006.CHUNG, CHRISTOPHER A. Simulation modeling handbook: a practical approach. Boca Raton: CRCPRESS, 2004.CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos: estratégias para a redução decustos e melhoria de serviços, São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2002. 5
  6. 6. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.DI SERIO, L., SAMPAIO, M., PEREIRA, S. A Evolução dos Conceitos de Logística: Um Estudo na CadeiaAutomobilística no Brasil. Revista de Administração e Inovação, América do Norte, 2007. Disponível em:http://revistarai.org/ojs-2.2.4/index.php/rai/article/view/73/71. Acesso em: 26 de dezembro de 2010.FORBELLONE, A. L. V; EBERSPACHER, H. F. Lógica de programação. São Paulo: PearsonEducation/Mac Books, 1999.HARREL, C. R. MOTT, J. R. A. BATEMAN, R . E. BOWDEN, R. G. GOGG, T. J. Simulação: otimizandosistemas. São Paulo: Iman, 2002.LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa operacional na tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.MARTEL, Alain. VIEIRA, Darli Rodrigues. Análise e projetos de redes logísticas. São Paulo: Saraiva, 2008.MOREIRA, Daniel Augusto. Pesquisa operacional: curso introdutório. São Paulo: Thomson Learning, 2007.NOVAES, Antonio Galvão. Logística e gerenciamento da cadeia de abastecimento: estratégia, operação eavaliação. São Paulo: Ed. Campus, 2007.STEWART, James. Cálculo. 5. ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2003.TAN, S. T. Matemática aplicada à administração e economia. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005.TAYLOR, David A. Logística na cadeia de suprimentos: uma perspectiva gerencial. São Paulo: PearsonAddison Wesley, 2005.SILVA, Ermes Medeiros da. SILVA, Elio Medeiros da. VALTER, Gonçalves. MUROLO, Afrâni Carlos.Pesquisa Operacional: programação linear. São Paulo: Atlas, 2008. 6

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