Otimizando a produção para maximizar a rentabilidade

OPTMIZER
MAXIMIZANDO RESULTADOS - OTIMIZANDO RECURSOS

Histórico do uso das técnicas de otimização
OPTIMIZER
 Segunda Grande Guerra Mundial:
 Os militares necessitavam gerenciar seus recursos de forma eficiente até os campos de batalha;
 Alimentos, munição, medicamentos, eram alguns dos itens que eram demandados nos acampamentos e que precisavam ser
levados na quantidade correta, no tempo certo e gastando-se o mínimo possível para garantir a continuidade das operações
militares;
 Governos britânico e norte-americano solicitaram a cientistas e matemáticos que fizessem estudos sobre as operações militares e
como otimizar os recursos atendendo as demandas;
 Com o fim da guerra e com a expansão econômica as organizações não militares se deparam com operações cada vez mais
complexas. Percebeu-se, assim, que os problemas tratados nas questões militares eram na verdade muito semelhantes aos
encontrados nas empresas, cada qual em seu devido contexto;
 No início da década de 1950, a Pesquisa Operacional passou a ser aplicada em organizações das mais variadas áreas de atuação
porém de forma lenta devido a falta de tecnologias de processamento e da necessidade de especialistas no segmento que pudessem
entender as particularidades da cadeia e transformar isto em equações;
 O ponto de alavancagem do uso de diversas técnicas de modelagem matemática se deu a partir de 1990 quando os computadores se
tornaram mais acessíveis e sua capacidade de processamento significativamente melhorada;
 A Agrosys possui modelos matemáticos para a agroindústria desde 1990 utilizando algoritmos genéticos e programação linear
resolvendo problemas já na época de consanguinidade no cruzamento de animais, na formulação de ração ao menor custo e no
planejamento da produção.

O sonho de todo empreendedor...
OPTIMIZER
REDUZIR PERDAS
MINIMIZAR OS CUSTOS
MAXIMIZAR OS RECURSOS
RENTABILIZAR O MIX
POTENCIALIZAR AS VENDAS
PAYBACK < 6 MESES

Minimizar
Maximizar
Fundamentos da modelagem matemática
OPTIMIZER

Minimizar os custos
OPTIMIZER
A dieta dos animais deve fornecer todos os seus
nutrientes essenciais e suprir suas necessidades
fisiológicas de crescimento, reprodução e saúde de
acordo com sua idade e características.
É necessário formular uma ração apropriada, com
os ingredientes corretos e na quantidade certa
aproveitando as matérias primas alternativas
sazonais e seus custos de oportunidade.
Formular rações de boa qualidade e com o mínimo
custo requer a combinação de diferentes
ingredientes de maneira a providenciar a
quantidade suficiente de nutrientes a um animal em
suas diferentes fases do metabolismo. Classes
diferentes de animais exigem diferentes
quantidades de nutrientes, logo, a ração deve ser
formulada de forma a cumprir as necessidades
desse animal.
Exigências nutricionais frango corte 1 a 7 dias macho Análise Quimica e Bromatológica
% Peso % Peso % Peso
Nutrientes Quantidade SIDCC SIDSC MILHO
Energia Metabolizável 2.950,000 kcal/kg - - -
Proteína 22,200 % 37,56 38,60 8,71
Cálcio 0,920 % 0,21 0,21 0,02
Fósforo disponível 0,470 % 0,56 0,59 0,23
Fósforo digestível 0,395 % 0,48 0,48 0,23
Sódio 0,220 % - - -
Lisina digestível 1,310 % - - -
Metionina digestível 0,511 % - - -
Metionina + Cistina digestível 0,944 % - - -
Treonina digestível 0,852 % - - -
Triptofano digestível 0,223 % - - -
Arginina digestível 1,415 % - - -
Glicina + Serina digetível 1,926 % - - -
Valida digestível 1,009 % - - -
Isoleucina digestível 0,878 % - - -
Matéria seca 90,76 90,82 85,23
Fibra Bruta - % 4,86 3,66 -
Fonte: Rostagno et al. (2011)

Minimizar o custo
OPTIMIZER
 Impacto direto no resultado;
 Busca constante de Matérias Primas alternativas
 Para um abate de 100.000 cabeças de frangos por dia,
R$ 0,01 por quilo de ração consumida representa em 22 dias
de abate R$ 100.000,00 de custo
Pontos Críticos
O Desafio!
SIMULAR A MELHOR OPÇÃO DE COMPOSIÇÃO
DA RAÇÃO MANTENDO AS NECESSIDADES
NUTRICIONAIS E APROVEITANDO CUSTOS DE
OPORTUNIDADE DAS MATÉRIAS PRIMAS

I3PC
Minimizar o custo
 A indústria confia no peso projetado ?
 Se o peso fosse confiável, a decisão de retirar o frango seria por idade ou por peso?
 Impacto de 1 dia de ração a mais no campo

Alguns termos e conceitos utilizados
OPTIMIZER

OPTIMIZER
 Matéria prima própria
 Matéria prima comprada incorporada ao nível da matéria prima própria
 Uso de matéria prima requisitada em outras fases da produção
 Matéria prima resultante pela decisão de produzir produtos desossados ou cortes

CUSTOS
Indiretos Diretos
Rateio Produto A
Produto B
Produto N
Estoque
(=) MCU
(-) Despesas
Matéria Prima
Material Direto
Mão de Obra Direta
Gastos Gerais de Fabricação
(-) CPV
(+) Receitas
Custos
Custo do Produto na
Plataforma
Despesas com Venda,
Logística e com o
Cliente

I3PC-OPTIMIZER-MRP
Contexto das ferramentas de planejamento

OPTIMIZER
 Todo mix que o cliente quer e o comercial tem disponível ?
 Tudo o que a indústria tem capacidade de produzir o comercial venderá ?
 Tudo o que o comercial quer a indústria tem condição de produzir em tempo ?
 Tudo o que é vendido é entregue ?
 Tudo o que é produzido é entregue ?
 A vocação da planta pode ser mudada?
 Quem puxa a decisão do que produzir afinal?
Paradigmas da gestão da cadeia produtiva

OPTIMIZER
 Raças diferenciadas
direcionadas para mix
específicos
 Interferência da destinação
pela tipificação da carcaça;
 Alto custo da matéria prima
viva;
 Práticas de abate em terceiros
 Demanda por carne industrial
 Quantidade de SKU
Complexidade do modelo

OPTIMIZER
 Interferência da
destinação pela
tipificação da carcaça
 Demanda sazonal de
algumas partes
 Produtos com longo
ciclo de elaboração
ou cura

OPTIMIZER
 Produtos calibrados por faixa de peso
 Inteiros Carcaça e Griller
 Aves especiais linha fest
 BL e BLK
 Alta dependência da mão de obra
 Curva de uniformidade do frango vivo, linhagem e
assertividade do peso

OPTIMIZER
 Capacidade da máquina
toneladas / hora produtiva;
 Eficiência da máquina;
 Capacidade a ser considerada
para disponibilidade do recurso
para o otimizador;
 O que deve ser considerado
como gargalo na linha de
produção?
 Maquinas compartilhadas com
produtos diferenciados e
alocação da capacidade para
grupos de produtos;
 Turno e horas produtivas
Gargalos

10%
15%
20%
25%
30%
1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100
OPTIMZER
 Diferença entre rendimento cirúrgico
 Rendimento possível de máquina ou manual
 Rendimento considerado
 Linhagens
 Idade
Qual rendimento considerar ?
0,0%
0,1%
0,2%
0,3%
0,4%
0,5%
0,6%
0,7%
0,8%
0,9%
1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100

4%
5%
5%
6%
6%
7%
7%
8%
1500 1700 1900 2100 2300 2500 2700 2900 3100 3300
2%
3%
3%
4%
4%
5%
1500 1700 1900 2100 2300 2500 2700 2900 3100 3300
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1500 1700 1900 2100 2300 2500 2700 2900 3100 3300
OPTIMZER
Qual peso abater?

OPTIMZER
Qual peso abater?
20%
22%
24%
26%
28%
30%
32%
34%
36%
1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 3100 3200 3300

OPTIMZER
 Eliminar a complexidade fortalecendo conceitos e distribuindo o conhecimento nas áreas
 Facilitar a manutenção das variáveis
Descomplicando o modelo

I3PC-OPTIMIZER
Assertividade de peso

OPTIMIZER
 Data da venda, data da carga e data da entrega, data da produção, data de disponibilidade do produto
 Pedidos liberados e pendentes de liberação
Available to Promise - ATP

OPTIMIZER
 Compartilhamento de recursos com produtos diferenciados
Disponibilidade dos recursos

OPTIMIZER
 Eliminar a complexidade fortalecendo conceitos e distribuindo o conhecimento nas áreas
 Facilitar a manutenção das variáveis
Demanda e Margem de Contribuição

OPTIMIZER
Demanda e Margem de Contribuição

Maximizar a rentabilidade
OPTIMIZER
 Capacidade de máquina
 Recursos
 Calendário e turnos
 Insumos
 Mão de obra
 Rendimento
 Cirúrgico
 Rendimento possível ou viável
 Matéria Prima
 Própria e/ou comprada
 Peso médio e Curva de Uniformidade

OPTIMIZER
 Matriz de disponibilidade
 Estoque de produtos na câmara de estocagem
 Estoque em processo
 Estoque em armazéns externos
 Estoque em Centrais de Distribuição
 Plano de produção confirmado
 Demanda
 Pedidos confirmados – data de venda – data da expedição – data da entrega
 Pedidos bloqueados
 Contratos grandes redes
 Embarques exportação
 Mix ótimo , Mix Ideal, Mix Possível e Mix Aprovado
 Shadow Price

OPTIMIZER

OPTIMIZER
 Limite de peso a produzir de acordo com a curva de uniformidade da ave viva
Demanda mínima e máxima

OPTIMIZER
Perda de rentabilidade

Equalização ovos e pintos, produção e compra
Equalizaçãoovosepintos,produçãoecompra

I3PC
Maximizar a capacidade de alojamento

OPTIMIZER
Mix não possível
 Gargalos quando limite mínimo informado obrigando produção do item resultante
 Máquinas
 Matéria prima
 Mix calibrados sem matéria prima
 Obrigação de matéria prima carcaça inteira sem direcionamento de animais para inteiros
 Todos produtos com margem negativa;
 Demanda imposta em um produto resultante sem adicional de compra de matéria prima nos
níveis de utilização

Complexidade da modelagem
OPTIMIZER
Miximize:
+ 1.194 IC0000062 + 0.734 IC0000063 + 0.575 IC0000064 + 4.463 IC0001160 + 3.226 IF0000072 + 3.395 IF0000073 + 3.2553 IF0000074 + 3.3516 IF0000091 + 3.4191 IF0000109
+ 3.107 IF0000110 + 3.212 IF0000111 + 7.216 IF0000134 + 5.273 IF0000 141 + 2.314 IF0000036 + 1.469 IF0000104 + 0.9798 IF0001094 + 2.3963 IF0001110 + 0.3702 IF0001152
+ 3.711 IC0000034 + 4.107 IC0000103 + 0.812 IC0000127 + 1.203 IC0000544 + 0.010 IM0000035 + 0.010 IM0000105 + 5.8931 IM0000545 + 5.8100 IM0001039 + 0.0100 IM0001095
+ 0.778 IM0001096 + 1.192 IM0001109 + 3.169 IM0001177 + 2.070 IP0001003 + 0.995 IP0001005 + 0.361 IO0000139 + 0.0100 IO0001143 + 8.5057 IO0001168 + 0.0100 IS0000045
+ 7.421 IS0000547 + 7.465 IS0001164 + 1.945 IO0000060 + 1.778 IO0000122 + 1.406 II0000082 + 1.950 II0000116 + 2.4915 II0000142 + 9.3031 II0000543 + 4.9893 II0001009 + 4.6797 II0001034
+ 2.332 II0001121 + 2.547 II0001122 + 1.637 II0001 141 + 5.083 II0001148 + 2.273 IC0000024 + 2.732 IC0000027 + 2.6540 IC0000065 + 2.5543 IC0000076 + 3.3729 IC0000118 + 6.3381 IC0000551
+ 5.934 IC0001085 + 3.613 IC0001131 + 2.382 IC0001167 + 0.024 IM0000025 + 1.259 IM0000077 + 2.655 IM0000117 + 2.1855 IM0000552 + 0.7126 IM0001008 + 3.9777 IM0001068
+ 3.614 IM0001084 + 1.925 IM0001114 + 1.988 IM0001132 + 8.058 IP0001004 + 8.111 IP0001014 + 0.010 II0000001 + 0.5445 II0000014 + 0.0100 II0000018 + 0.9224 II0000020 + 0.0100 II0000055
+ 3.046 I0000089 + 0.092 II0000 115 + 0.010 II0000124 + 1.784 II0000125 + 2.264 II0000128 + 9.303 II0000129 + 0.0100 II0000140 + 0.0100 II0000143 + 2.6531 II0000556 + 5.9856 II0000557
+ 5.780 II0001007 + 5.962 II0001018 + 3.552 II0001020 + 2.780 II0001021 + 3.169 II0001078 + 0.010 II0001081 + 5.2843 II0001100 + 0.0100 II0001101 + 0.6086 II0001105 + 0.0100 II0001118
+ 0.010 II0001144 + 1 .644 II0001145 + 4.617 II0001151 + 3.169 II0001179 + 0.258 II0001183 + 0.541 IC0000005 + 1.4280 IC0000119 + 4.0531 IC0000554 + 5.6659 IC0001015 + 5.7133 IC0001074
+ 1.571 C00010 93 + 1.761 IC0001155 + 0.258 IC0001182 + 0.010 IS0000004 + 0.010 IS0000108 + 0.010 IS0000120 + 2.7881 IS0000555 + 4.3290 IS0001032 + 2.7697 IS0001055
+ 0.010 IS0001103 + 0.258 I S0001184 + 0.756 II0000017 + 0.630 IF0000007 + 0.933 IF0000010 + 0.886 IF0000022 + 1.1511 IF0000052 + 0.8321 IF0000068 + 1.0263 IF0000075
+ 1.986 IF0000114 + 2.290 IF0000130 + 3. 909 IF0000132 + 4.469 IF0000542 + 4.079 IF0001011 + 3.745 IF0001031 + 4.1025 IF0001063 + 4.6391 IF0001065 + 5.7336 IF0001066
+ 3.064 IF0001083 + 0.024 IF0001087 + 3.933 IF000108 8 + 1.342 IF0001089 + 0.010 IF0001090 + 1.302 IF0001091 + 2.5678 IF0001099 + 2.2462 IF0001102 + 3.1805 IF0001112
+ 2.990 IF0001124 + 3.600 IF0001154 + 1.857 IF0001156 + 4.434 IF 0001170 + 3.007 IF0001174 + 3.162 IF0001180 + 1.8207 IS0000013 + 1.1681 IS0000067 + 2.4332 IS0000121
+ 1.380 IS0000133 + 3.310 IS0000539 + 1.603 IS0001060 + 3.278 IS0001076 + 2.510 IS0001123 + 0.010 IP0000032 + 0.0100 IP0000985 + 8.2799 IP0001030 + 0.7130 IP0001050
+ 8.430 IP0001142 + 0.367 IG0000033 + 0.010 IC0000031 + 8.464 IC0001041 + 0.010 IC0001 080 + 0.735 IC0001092 + 0.1259 IC0001113 + 0.8589 IC0001157 + 0.0100 ID0000053
+ 1.194 IC0000062 + 0.734 IC0000063 + 0.575 IC0000064 + 4.463 IC0001160 + 3.226 IF0000072 + 3.398 IF0000073 + 3.2553 IF0000074 + 3.3516 IF0000091 + 3.4191 IF0000109
+ 3.107 IF0000110 + 3.212 IF0000111 + 7.216 IF0000134 + 5.273 IF0000141 + 2.314 IF0000036 + 1.465 IF0000104 + 0.9798 IF0001 094 + 2.3963 IF0001110 + 0.3702 IF0001152
+ 3.711 IC0000034 + 4.107 IC0000103 + 0.812 IC0000127 + 1.203 IC0000544 + 0.010 IM0000035 + 0.010 IM0000105 + 5.8931 IM0000545 + 5.8100 IM0001039 + 0.0100 IM0001095
+ 0.778 IM0001096 + 1.192 IM0001109 + 3.169 IM0001177 + 2.070 IP0001003 + 0.995 IP0001005 + 0.367 IO0000139 + 0.0100 IO0001143 + 8.5057 IO0001168 + 0 .0100 IS0000045
+ 7.421 IS0000547 + 7.465 IS0001164 + 1.945 IO0000060 + 1.778 IO0000122 + 1.406 II0000082 + 1.952 II0000116 + 2.4915 II0000142 + 9.3031 II0000543 + 4.9893 II00010 09
+ 4.679 II0001034 + 2.332 II0001121 + 2.547 II0001122 + 1.637 II0001141 + 5.083 II0001148 + 2.273 IC0000024 + 2.7327 IC0000027 + 2.6540 IC0000065 + 2.5543 IC0000076
+ 3.372 I C0000118 + 6.338 IC0000551 + 5.934 IC0001085 + 3.613 IC0001131 + 2.382 IC0001167 + 0.024 IM0000025 + 1.2592 IM0000077 + 2.6553 IM0000117 + 2.1855 IM0000552
+ 0.712 IM0001008 + 3. 977 IM0001068 + 3.614 IM0001084 + 1.925 IM0001114 + 1.988 IM0001132 + 8.058 IP0001004 + 8.1110 IP0001014 + 0.0100 II0000001 + 0.5445 II0000014
+ 0.010 II0000018 + 0.922 II000002 0 + 0.010 II0000055 + 3.046 II0000089 + 0.092 II0000115 + 0.010 II0000124 + 1.7848 II0000125 + 2.2646 II0000128 + 9.3031 II0000129 + 0.0100 II0000140
+ 0.010 II0000143 + 2.653 II 0000556 + 5.985 II0000557 + 5.780 II0001007 + 5.962 II0001018 + 3.552 II0001020 + 2.7805 II0001021 + 3.1692 II0001078 + 0.0100 II0001081 + 5.2843 II0001100
+ 0.010 II0001101 + 0.608 II0001105 + 0.010 II0001118 + 0.010 II0001144 + 1.644 II0001145 + 4.617 II0001151 + 3.1692 II0001179 + 0.2589 II0001183 + 0.5414 IC0000005 + 1.4280 IC0000119
+ 4.053 IC0000554 + 5.665 IC0001015 + 5.713 IC0001074 + 1.571 IC0001093 + 1.761 IC0001155 + 0.258 IC0001182 + 0.0100 IS0000004 + 0.0100 IS0000108
+ 0.010 IS0000120 + 2.788 IS0000555 + 4.329 IS0 001032 + 2.769 IS0001055 + 0.010 IS0001103 + 0.258 IS0001184 + 0.7564 II0000017 + 0.6302 IF0000007 + 0.9336 IF0000010
+ 0.886 IF0000022 + 1.151 IF0000052 + 0.832 IF0000068 + 1.026 IF0000075 + 1.986 IF0000 114 + 2.290 IF0000130 + 3.9091 IF0000132 + 4.4692 IF0000542 + 4.0790 IF0001011
+ 3.745 IF0001031 + 4.102 IF0001063 + 4.639 IF0001065 + 5.733 IF0001066 + 3.064 IF0001083 + 0.024 IF0001087 + 3.9339 IF0001088 + 1.3424 IF0001089 + 0.0100 IF0001090
+ 1.302 IF0001091 + 2.567 IF0001099 + 2.246 IF0001102 + 3.180 IF0001112 + 2.990 IF0001124 + 3.600 IF0001154 + 1 .8570 IF0001156 + 4.4342 IF0001170 + 3.0073 IF0001174
+ 3.169 IF0001180 + 1.820 IS0000013 + 1.168 IS0000067 + 2.433 IS0000121 + 1.380 IS0000133 + 3.310 IS0000539 + 1.6039 IS00010 60 + 3.2782 IS0001076 + 2.5102 IS0001123
+ 0.010 IP0000032 + 0.010 IP0000985 + 8.279 IP0001030 + 0.713 IP0001050 + 8.430 IP0001142 + 0.367 IG0000033 + 0.0100 IC0000031 + 8.4647 I C0001041 + 0.0100 IC0001080
+ 0.733 IC0001092 + 0.125 IC0001113 + 0.858 IC0001157 + 0.010 ID0000053

Complexidade da modelagem
OPTIMIZER
MAQ_000125:
+ 0.03500 IC0000034 + 0.03500 IM0000035 + 0.03500 IF0000036 + 0.03500 IC0000103 + 0.03500 IF0000104 + 0.03500 IM0000105
+ 0.03500 IC0000127 + 0.03500 IF0001094 + 0.03500 IM 0001095 + 0.03500 IM0001096 + 0.03500 IM0001109 + 0.03500 IF0001110
+ 0.03500 IO0000122 + 0.03500 IC0000027 + 0.03500 II0000116 + 0.03500 IM0000117 + 0.03500 IC0000118 + 0.03500 II0001034
+ 0.03500 IS0000004 + 0.03500 IC0000005 + 0.03500 II0000055 + 0.03500 II0000115 + 0.03500 IC0000119 + 0.03500 IS0000120
+ 0.03500 II0000128 + 0.03500 II0000129 + 0.03500 IC 0001015 + 0.03500 IS0001032 + 0.03500 IC0001093 + 0.03500 IS0001103
+ 0.03500 II0001105 + 0.03500 IF0000007 + 0.03500 IS0000013 + 0.03500 IF0000114 + 0.03500 IS0000121 + 0.03500 IF0000130
+ 0.03500 IF0001031 + 0.03500 IF0001102 + 0.03500 IC0000034 + 0.03500 IM0000035 + 0.03500 IF0000036 + 0.03500 IC0000103
+ 0.03500 IF0000104 + 0.03500 IM0000105 + 0.03500 IC0000127 + 0.03500 IF0001094 + 0.03500 IM 0001095 + 0.03500 IM0001096
+ 0.03500 IM0001109 + 0.03500 IF0001110 + 0.03500 IO0000122 + 0.03500 IC0000027 + 0.03500 II0000116 + 0.03500 IM0000117
+ 0.03500 IC0000118 + 0.03500 II0001034 + 0.03500 IS0000004 + 0.03500 IC0000005 + 0.03500 II0000055 + 0.03500 II0000115
+ 0.03500 IC0000119 + 0.03500 IS0000120 + 0.03500 II0000128 + 0.03500 II0000129 + 0.03500 IC 0001015 + 0.03500 IS0001032
+ 0.03500 IC0001093 + 0.03500 IS0001103 + 0.03500 II0001105 <= 12000;
MAQ_00125_GRUPO_MIUDOS:
+ 0.03500 IC0000119 + 0.03500 IS0000120 + 0.03500 II0000128 + 0.03500 II0000129 + 0.03500 IC 0001015 + 0.03500 IS0001032
+ 0.03500 IC0001093 + 0.03500 IS0001103 + 0.03500 II0001105 <= 2500

E daí? Funcionará na minha empresa?
OPTIMIZER
 Quebra de paradigmas
 Decisões estratégicas devem ter compromisso foram de todas
áreas envolvidas; (Excesso de e-mail. Registros de decisões deficiente,
guarda de histórico e cópia de decisões para se resguardar da encrenca que
certamente virá...)
 Para que engenharia e para que PCP corporativo?
 Controladoria para quê? Curso de formação de Controller com
foco no planejamento integrado
 Relevância e coerência, Galinha não é frango, “De grão em grão
a galinha enche o papo..."
 Avião parado por falta de piloto porque o custo do piloto é alto
 Ter planta habilitada e não exportar?
 A informação deve ser propriedade da empresa. Deve ser
compartilhada
 Precisamos valorizar os planejadores mas precisamos também
cobrar e acompanhar de forma integrada e não isoladamente em
sistemas de planilhas eletrônicas
 Pessoa de referência para o assunto – Key User

Gerente On-Line
OPTIMIZER
Sobre o que perdemos ontem só nos resta lamentar.
Se continuarmos a lamentação amanha, faltou atitude que deveria ser tomada hoje...
Não espere que a tecnologia
resolva tudo para você, afinal,
os parâmetros de comportamento
sempre serão configurados por você!
Rentabilidade não é ter o Optimizer ou o I3PC como solução para seus problemas. O segredo sempre foi
e sempre será a sua estratégia integrada que culmine na otimização dos processos e comercialização
com rentabilidade!

É SEMPRE UM PRAZER
COMPARTILHAR NOSSOS CONHECIMENTOS
OBRIGADO!

CONTORLADORIA
Um bom controller...
O controller é generalista: Ter conhecimento de um pouco de tudo é fundamental. Tem no seu dia a
dia que conversar muito com todos os departamentos da empresa. Deve ser comunicativo e sempre
buscar conhecimento em quem é referência.
O controller tem que conhecer o ramo no qual atua: Deve ter carga de conteúdo específica no
segmento que atua e tem que saber muito bem em qual meio atua. Tendo conhecimento de conteúdo,
será respeitado nos demais setores da cadeia produtiva.
Controller deve ter profundo conhecimento na dinâmica de negócio: Conversa com todos setores
da cadeia, portanto analisar o momento e ambiente para saber criar sugestões, planejamentos e
controles certos, para as pessoas certas e no momento certo
Desafios:
1) Ambiente politico: Dificuldade em acesso ou conversação ou negociação com demais setores
2) Estar continuamente em qualificação e capacitação, precisa ser generalista e, por isso, estudar sempre
3) Profissionalismo das áreas: Perdas no processo de informação proposital ou distorcida induzindo na construção
de cenários e análises equivocadas
4) Manter uma visão crítica orientada para os resultados e baseada nos indicadores da empresa
5) Se manter informado das estratégias que a empresa adota ou mudanças que tenham reflexo na área de atuação
que seu planejamento abrange

CONTORLADORIA
Curso de Formação de controller (Exclusivo para Clientes Agrosys)
FUNDAMENTOS E CONCEITOS ( 24 horas)
 MATEMÁTICA FINANCEIRA
 IMPOSTOS E CRÉDITOS
 CONTABILIDADE GERENCIAL E SUAS FACILIDADES
 ANÁLISE DE DEMONSTRATIVOS FINANCEIROS
 ORÇAMENTO DE EMPENHO MÉTODOS E ESTRATÉGIAS DE
CUSTEIO
 ENGENHARIA DE PRODUTOS E PROCESSOS
FERRAMENTAS DE PLANEJAMENTO (28 horas)
 I3PC
 MATRIZ DE DISPONIBILIDADE
 PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO OPTIMIZER (+24 horas/MA)
 MRP
 ANÁLISE DE RENDIMENTOS E PERDAS (+24 horas/MA)
 ENGENHARIA DO PRODUTO E PROCESSOS
 CRONOANÁLISE
 GESTÃO ESTRATÉGICA DE CUSTOS (+24 horas/MA)
 FORMAÇÃO DO PREÇO DE VENDA
ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DESVIOS (24 horas)
 GESTÃO DA PRODUÇÃO DE MATRIZES
 GESTÃO DO INCUBATÓRIO
 GESTÃO DA PRODUÇÃO DE FRANGOS
 GESTÁO DE INTEGRADOS E ESTRUTURAS
 GESTÃO DA FÁBRICA DE RAÇÕES E PROCESSAMENTO DE
SOJA
 GESTÃO DA LOGISTICA DE RAÇÃO E ANIMAIS
 GESTÃO DO ABATE
 GESTÃO DA QUALIDADE E RASTREABILIDADE E
INTERFERENCIA NA PRODUÇÃO E CARREGAMENTO
 RENTABILIDADE DO MIX

CONTORLADORIA
Curso de Formação de controller (Exclusivo para Clientes Agrosys)
TURMA MARÇO 2020
 15 VAGAS POR TURMA
 16/03/2020 A 27/03/2020 – CRICIÚMA – SC
 14/09/2020 A 25/09/2020 – CRICIÚMA - SC
 INVESTIMENTO POR PARTICIPANTE (consulte eventos@agrosys.com.br)
 DEMAIS VAGAS PARA O MESMO CLIENTE INVESTIMENTO DESCONTO DE 30%
Incluso no pacote:
 Logística do Aeroporto Jaguaruna até o local do evento
 12 diárias de Hotel durante o período do curso em apartamento individual standard
 Café da manhã
 Coffee Break
 Almoço padrão executivo sem bebidas alcoólicas
 Janta padrão executivo sem bebidas alcoólicas
 Material didático
 Infra estrutura

ESPECIALISTAS
CURRICULO DOS NOSSOS ESPECIALISTAS

Otimizando a produção para maximizar a rentabilidade

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Semelhante a Otimizando a produção para maximizar a rentabilidade

Semelhante a Otimizando a produção para maximizar a rentabilidade (20)

Mais de Agrosys Tecnologia

Mais de Agrosys Tecnologia (8)

Otimizando a produção para maximizar a rentabilidade