Gestão da Cadeia de Abastecimento 
Licenciatura em Gestão de Empresa 
Universidade Lusíada de Lisboa
CADEIA DE ABASTECIMENTO 
1.DEFINIÇÃO DE LOGÍSTICA 
2.A CADEIA DE ABASTECIMENTO (CA) 
•O que é a Cadeia de Abastecimento 
•Fases de decisão da CA 
•Caracterização dos processos na CA 
•Os Macro-Processos na empresa integrados na CA 
CRM – Customer Relationship Management 
ISCM – Internal Supply Chain Management 
SRM – Supplier Relationship Management 
•A importância dos fluxos na CA – O caso da DELL 
•Os “Drivers” na CA 
•“Facilities” 
•“Stocks” 
•Transporte 
•Informação 
Prof. José Assis Lopes
Estrutura da Apresentação (Cont.) 
•Falta de coordenação da CA 
•O efeito “Bullwhip” – Consequências 
•Como obter coordenação na CA 
•A Distribuição na Cadeia de Abastecimento - Opções de Estrutura 
3.QUAL O FUTURO DA CA 
4.MODELOS DE APOIO Á CADEIA DE ABASTECIMENTO: 
Modelos de Localização de Entrepostos. 
Modelos de Previsão. 
Modelos de Gestão de “Stocks”. 
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Bibliografia 
Prof. José Assis Lopes 
 Bergeron, B. – Essentials of CRM – John Wiley – 2002 
 Bowersox, D.J.; Closs, D.J.; - Logistical Management – The Integrated Supply 
Chain Process – McGraw Hill – 1996 
 Carvalho, J.C. - Logística – Edições Sílabo – 1996 
 Carvalho, J.C. – Logística, Supply Chain & Network Management – Ad Litterman – 
2003 
 Chopra, S.; Meindl, P. – Supply Chain Management – Prentice Hall – 2012. 
 Francis, R. L.; McGinnis; L. F.; White, J. A. – Facility Layout and Location: An 
Analytical Approach – Prentice Hall - 1974 
 Hughes, J.; Ralf, M.; Michels, B. – Transform Your Supply Chain – Thomson 
Business Press – 1999 
 Ireland, R. K.; Crum, C. – Supply Chain Collaboration – APICS – 2005 
 McPherson, E. D. – Plant Location Selection Techniques – Noyes Publications - 1995 
 Murphy, P.R.; Donald, F.W. – Contemporary Logistics – Prentice Hall – 2004 
 Plak, C. – ERP – Tools, Techniques and Applications for Integrating Supply Chain – 
St. Lucie Press and APICS – 2000 
 Rushton, A. ; Oxley, J. ; Croucher, P. – Logistics and Distribution Management – Kogen 
Page - 2005 
 Silver, E.A.; Pyke, D.F.; Peterson, R. – Inventory Management and Production 
Planning and Scheduling – John Wiley & Sons – 1998
US Council of Logistics Management 
1. Definição de Logistica 
“Logistics is that part of supply chain process that plans, implements and controls the efficient, effective forward and reverse flow and storage of goods, services, and related information between the point of origin and the point of consumption in order to meet customer’s requirements” 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
a.O que é a Cadeia de Abastecimento? 
“A Supply Chain consists of all parts involved, directly or indirectly, in filling a customer request. The Supply Chain not only includes the manufacturer and suppliers but also transporters, warehouses, retailers, and customers themselves. Within each organization Supply Chain includes all the functions involved in receiving and filling a customer request. The functions include, but are not limited to, new product development, marketing, operations, distribution, finance, and customer services.” 
Supply Chain Management S. Chopra; P. Meindel Prentice Hall 2009 
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Exemplos de CA – Fabricante de Detergentes 
Madeireiro 
Fabricante de Papel 
Fabricante de Embalagens 
Fabricante Quimico 
Fabricante de Plástico 
Fabricante 
de 
Detergente 
Grossista/ 
Distribuidor 
Retalhista 
Cliente 
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Exemplos de CA – DELL 
Fornecedor 
Fornecedor 
Fornecedor 
DELL 
Cliente 
Cliente 
Cliente 
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Objectivos da CA 
• Maximizar o valor total gerado 
• Maximizar os proveitos totais || Valor pago pelo cliente final  Único retorno em toda a CA - Custo total ao longo da CA 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Fases de decisão na CA 
•Estratégica ou Estrutura da CA 
•Localização e capacidade de produção 
•Localização e capacidade dos entrepostos 
•Produtos a serem fabricados ou armazenados em várias localizações 
•Modos de transporte a serem disponibilizados para transferir bens entre os vários segmentos da CA 
•Sistema de informação de suporte a ser utilizado 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Fases de decisão na CA 
•Planeamento da CA 
•Como são fornecidos os vários segmentos de mercado 
•Sub contratos de fabricação 
•Política de gestão de stocks 
•Dimensão e altura das promoções de Marketing 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Fases de decisão na CA 
•Operação na CA 
•Cativação de stocks para produção e para encomendas 
•Listagens de “picking” de acordo com encomendas nos depósitos 
•Atribuição de encomendas aos vários modos de transporte 
•Estabelecimento de planeamento de entregas e local de recolha de encomendas 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Caracterização de processos na CA 
•Visão Cíclica Os processos na CA são divididos numa sequência de ciclos, cada um realizado entre as interfaces de cada estádio sequencial. 
•Visão Push / Pull O processo é classificado em duas categorias dependendo se é executado em resposta a uma encomenda do cliente (reactivo) ou em antecipação a esta (pró-activo) Reactivo – Pull Pró-Activo - Push 
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Visão Cíclica 
Cliente 
Ciclo da encomenda 
cliente 
Chegada do cliente; 
Entrada da encomenda do cliente; 
Satisfação da encomenda; 
Recepção da encomenda. 
Retalhista 
Ciclo de 
Reaprovisionamento 
Despoletar da encomenda pelo retalhista; 
Entrada da encomenda do retalhista; 
Satisfação da encomenda do retalhista; 
Recepção da encomenda pelo retalhista. 
Distribuidor 
Ciclo de 
Produção 
Encomenda despoletada pelo distribuidor; 
Plano de produção; 
Fabricação e transporte; 
Recepção da encomenda pelo distribuidor. 
Fabricante 
Ciclo do 
“Procurement” 
Encomenda despoletada pelo plano de 
produção do fabricante ou pela necessidade 
de produzir para stock; 
Plano de produção do fornecedor; 
Fabricação e transporte; 
Recepção da encomenda pelo fabricante.
Visão Push / Pull 
Exemplo 1 – L.L.BEAN 
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“Procurement” 
Produção 
Ciclo de 
Reaprovisionamento 
Ciclo de 
encomenda do cliente 
Processo “Pull” 
Processo “Push” 
Chegada da encomenda 
do cliente 
Cliente 
Ciclo da encomenda 
cliente 
L.L.Bean 
Ciclo de 
Reaprovisionamento 
Ciclo de Produção 
Fabricante 
Ciclo do 
“Procurement” 
Fornecedor 
Visão Push / Pull 
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Visão Push / Pull 
Exemplo 2 – DELL 
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Ciclo de 
“Procurement” 
Ciclos da 
Encomenda 
do Cliente e da 
Produção 
Processo “Pull” 
Processo “Push” 
Chegada da encomenda 
do cliente 
Cliente 
Ciclo da encomenda 
do Cliente 
e da Produção 
DELL 
Ciclo do 
“Procurement” 
Fornecedor 
Visão Push / Pull 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Macroprocessos da CA na empresa 
•Customer Relationship Management (CRM) Todos os processos desenvolvidos na interface empresa/cliente 
•Internal Supply Chain Management (ISCM) Todos os processos internos à empresa 
•Supplier Relationship Management (SRM) Todos os processos focados na ligação entre a empresa e os fornecedores 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Macroprocessos da CA na empresa 
CRM 
ISCM 
SRM 
Etc 
Marketing 
Vendas 
Encomendas 
Planeamento Estratégico 
Planeamento Procura 
Planeamento Fornecimento 
Satisfação da Encomenda 
Serviço Pós Venda 
Etc 
Processo de colaboração no “design” do produto 
Avaliação e selecção de fornecedores 
Etc 
TRANSACTION MANAGEMENT FUNDATION 
(TMF) 
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Fornecedor 
Fornecedor 
Fornecedor 
DELL 
Cliente 
Cliente 
Cliente 
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
A importância dos fluxos na CA – Caso da DELL 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Os “Drivers” na CA 
•“Facilities” 
•“Stocks” 
•Transporte 
•Informação 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Falta de coordenação na CA 
i.Efeito “Bullwhip”; 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Falta de coordenação na CA 
Efeitos por falta de coordenação 
•Custos de fabrico; 
•Custos de manutenção de stocks; 
•Tempo de entrega de reaprovisionamento; 
•Custos de transporte; 
•Custos de mão de obra para recepções e expedições; 
•Relacionamento ao longo da CA. 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Falta de coordenação na CA 
ii.Como obter coordenação 
•Alinhar metas e objectivos; 
•Aumentar a fidedignidade da informação trocada e mantida em cada segmento da CA; 
•Construir “partnership” estratégico e fomentar a confiança entre os elementos da CA. 
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2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Distribuição: 
Numero de passos seguidos para mover e armazenar um produto desde o fornecedor até ao consumidor. A distribuição ocorre entre qualquer par de elementos intervenientes na cadeia de distribuição
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Importância da Distribuição: 
–Os custos da distribuição nos EUA representam cerca de 10.5% 
da sua Economia. 
–Os custos da distribuição representam nos EUA cerca de 20% dos custos de produção. 
–Na Índia os custos de distribuição na industria do cimento representam cerca de 30% dos custos da produção. 
–Em Portugal as operações logísticas representam anualmente um valor que se situa em cerca de12.72% do PIB. 
–Na Irlanda este valor ascende a 14.26% do PIB, sendo este o valor mais alto da CEE.
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Adaptabilidade da distribuição é medida em função de dois parâmetros: 
–Necessidades satisfeitas junto dos clientes. 
–Custo para satisfazer essas necessidades. 
•Factores principais que condicionam a cadeia de distribuição relacionados com o serviço prestado ao cliente: 
–Tempo de resposta. 
–Variedade de produtos. 
–Disponibilidade de produto. 
–Experiência do cliente. 
–Visibilidade da encomenda. 
–Retorno.
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
Visibilidade
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Relação entre o numero de “facilities” e o tempo de resposta: 
(introduzir fig 4.1 pg 74)
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Relação dos custos de distribuição v.s numero de “facilities”: 
(introduzir fig. 4.2 e 4.3 pg75)
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
(introduzir fig. 4.4 e 4.5 pg.76)
2. A Cadeia de Abastecimento (CA) 
•Opções de Estrutura da Cadeia de Abastecimento: 
–Armazenagem no fabricante com envio directo (“drop-shipping”). 
–Armazenagem no fabricante com envio directo e consolidação em trânsito. 
–Armazenagem no distribuidor/retalhista com entrega nos clientes finais. 
–Armazenagem no distribuidor com entrega na ultima milha. 
–Armazenagem no fabricante/distribuidor com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. 
–Armazenagem no retalhista com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final.
Armazenagem no fabricante com envio directo (“drop-shipping”). 
(inserir fig 4.6 pg78) 
Exemplo: A W.W. Grainger (apenas distribuidor/retalhista) apenas mantêm 100.000 sku’s em “stock” para produtos que envia num prazo de 1 dia (“fast moving items”) para os restantes produtos (“slow moving items”) utiliza este processo.
Armazenagem no fabricante com envio directo (“drop-shipping”). 
Estrutura melhor adaptada para o fornecimento: 
–De produtos de valores unitários altos e com baixa procura. 
–Com uma exigência, por parte dos clientes, de grande variabilidade de produtos, sendo vantajoso, quando possível, os fabricantes poderem adiar a sua customização. 
–Quando os clientes estiverem dispostos a esperar pela entrega dos produtos períodos razoavelmente dilatados e aceitarem envios parcelares provenientes de vários fabricantes. 
Este tipo de estrutura é difícil de implementar e coordenar se existem mais de 20 ou 30 locais que fazem envios directos para os clientes. Para produtos de procura muito baixa é a única opção possível.
Armazenagem no fabricante com envio directo (“drop-shipping”). 
•(incluir tab.4.1 pg.80)
Armazenagem no fabricante com envio directo e consolidação em trânsito. 
(incluir fig. 4.7 pg.81) 
A estrutura é adaptada desde que não existam mais de 4 a 5 fontes de fornecimento. 
Exemplo: DELL/SONY.
Armazenagem no fabricante com envio directo e consolidação em trânsito. 
(incluir tab.4.2 pg.82)
Armazenagem no distribuidor/retalhista com entrega nos clientes finais 
(incluir fig. 4.8 pg.83) 
Exemplo: A Amazon utiliza este processo já que requer muito menos “stock” do que utilizar um sistema com retalhistas (verifica-se um decréscimo em “stock” em cerca de12 vezes).
Armazenagem no distribuidor/retalhista com entrega nos clientes finais 
•Este sistema é justificado: 
–Para produtos com mais alta procura (“fast or medium moving items”), será ainda mais vantajoso se houver capacidade de ser adiada a montagem do produto final, exigindo, no entanto, disponibilidade de montagem por parte do distribuidor/retalhista. 
–Quando a variedade de produto é grande mas inferior ao caso anterior. 
–Quando se pretende um tempo de resposta mais curto
Armazenagem no distribuidor/retalhista com entrega nos clientes finais 
(inserir tab. 4.3 pg. 84)
Armazenagem no distribuidor com entrega na ultima milha 
(inserir fig. 4.9) 
Este sistema exige que o depósito do distribuidor esteja ainda mais próximo do cliente final que o caso anterior. Dado o raio limitado de distribuição o número de depósitos é ainda maior. 
Exemplo: Continente.
Armazenagem no distribuidor com entrega na ultima milha
Armazenagem no fabricante/distribuidor com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. 
(inserir fig. 4.10 pg.87) 
Exemplos: W.W.Grainger utiliza os seus “retails outlets” como “pick-up Sites” (várias centenas nos EUA). 7-Eleven Japan (possui cerca de 6000 lojas de retalho distribuídas por todo os EUA).
Armazenagem no fabricante/distribuidor com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. 
(inserir Tab.4.5 pg.89)
Armazenagem no retalhista com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. 
Nesta opção, o “stock” está localizado nas lojas de retalho. O cliente dirige- se à loja para satisfazer as suas necessidades ou encomenda via telefone ou através da net e utiliza a loja como local de levantamento. 
Características deste tipo de opção: 
–Custos de armazenagem mais elevados devido à impossibilidade de haver agregação. 
–Utilizada de preferência para produtos do tipo “very fast moving items”. 
–Custos de transportes baixos . 
–Variedade de produtos limitada. 
–Visibilidade da encomenda acrescida para os casos em que é efectuada via telefone ou via net. 
–Especialmente indicada para um tempo de resposta alto.
Armazenagem no retalhista com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. 
(inserir tab. 4.6 pg.90)
Selecção da Estrutura da Rede de Distribuição 
Apenas um numero limitado de companhias utiliza um tipo único de estrutura conforme o apresentado, a maior parte delas empregam uma combinação híbrida dos modelos (caso da W.W. Grainger). 
(introduzir tab. 4.7 pg.91) 
1-Melhor Ajustado à Dimensão 6-Pior Ajustado à Dimensão.
Selecção da Estrutura da Rede de Distribuição 
(inserir Tab. 4.8)
A Importância dos Distribuidores na Cadeia de Abastecimento 
•Existe uma redução de custos de transporte “inbound”. 
•Redução de custos “outbound” por proximidade dos clientes finais e possibilidade de consolidar cargas para o mesmo cliente. 
•Redução de custos em “stock” de segurança devido a haver uma maior agregação da procura. 
•Devido a pedidos maiores dos distribuidores para os fabricantes (comparadas com as procuras mais erráticas de cada retalhista) permitem um planeamento de produção mais estável. 
•Devido à maior proximidade dos distribuidores dos pontos de venda têm melhor tempo de resposta que os fabricantes. 
•Os distribuidores são capazes de oferecer “one-stop shopping” para produtos provenientes de vários fabricantes.
Redes de Distribuição na Prática 
•A posse da rede de distribuição pode ter um impacto tão grande como a estrutura de rede utilizada (objectivos diferentes). 
•A escolha inicial da rede de distribuição pode ter um impacto a longo prazo (exemplo “dealears” na industria automóvel, HP). 
•Dever-se-á verificar se uma estratégia de distribuição exclusiva é vantajosa (SONY com inúmeros distribuidores vs gama alta de equipamento de som). 
•O preço do produto e a sua necessidade critica tem impacto no tipo de sistema de distribuição preferido pelos clientes (DELL vs fabricantes de esferográficas, papeleiras, fabricantes de agrafes, preferência em adquirir os produtos na papelaria).
•Desenvolvimento de coordenações na CA 
•CPFR (Collaborative Planning & Forecasting Replenishment); 
•Troca de informação em todos os segmentos, não enviesada; 
•Estabelecimento de “partnership” generalizado; 
•Novas formas contratuais que permitam estabelecer a maximização dos proveitos totais da CA distribuindo-os equitativamente pelas várias entidades 
•Fomentar a confiança entre parceiros 
•Desenvolvimento de suportes integrados ao fluxo de informação ao longo de toda a CA e sistemas de suporte à decisão cada vez mais inteligentes em cada um dos macroprocessos 
3. Futuro da CA 
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4. Modelos de apoio à decisão na CA 
Modelos de Localização de Entrepostos: 
–Formulação do problema para um único depósito. 
–Formulação do problema para vários depósitos. 
–Formulação do problema para custos de transporte diferenciados. 
–Formulação do problema admitindo custos totais.
Formulação do problema para um único depósito 
2j02j0jjj0jjj0jjjn1jj)yy()xx(d j. cliente o para depósito do Distânciad depósito. do j, cliente o para ada transport)quantidade(ou Peso W j. cliente o para depósito do distância unidadede )e tidade -quan(ou peso de unidadepor e transportde Custo - d W Cj. cliente ao fornecidos bens dos e transportde Custo - C CHMin      
Formulação do problema para vários depósitos. 
2ji2jiijijijijijijijijijijij)yy()xx(d j. cliente o para i depósito do Distânciad j. cliente o para i depósito do ada transport)quantidade(ou Peso W distância. de unidade e )quantidade de(ou peso de unidadepor e transportde Custo dWCj. cliente o para i depósito do e transportde CustoC Clientesn1,...,j Depósitosm1,...,i C HMin        
Formulação do problema para vários depósitos. 
Funcionamento do Algoritmo: 
1.Escolher uma localização inicial para cada depósito. 
2.Atribuir cada cliente ao depósito mais próximo e calcular o valor da função custo total resultante. 
3.Determinar as novas localizações dos depósitos através da ferramenta informática (Solver). 
4.Voltar ao passo 2. e repetir o processo até que a função de custo não melhor significativamente.
Formulação do problema para custos de transporte diferenciados. 
Neste caso existe uma fábrica que alimenta os depósitos, localizada em (xo,yo), sendo βi o custo de transporte por unidade transportada e unidade de distância para o depósito i. O modelo é equivalente ao primeiro ao se admitir que a fábrica é um outro cliente comum a todos os depósitos. 
j. cliente o fornece não i depósito o se 0 j. cliente o fornece i depósito o se 1 i. depósito ao fábrica da Distânciad depósito. o para fábrica da ada transportQuantidade WdWdWMinCij0iim1im1in1jijijjj0iii       
Formulação do problema para custos de transporte diferenciados. 
Algoritmo 
1.Localizar arbitrariamente os vários depósitos e atribuir à distribuição desse depósito os clientes mais próximos. Da fábrica para o depósito é atribuída a carga total distribuída pelo depósito aos clientes. 
2.Para o caso anterior calcular uma nova localização do depósito através do pacote informático Solver (admite-se que a fábrica é um cliente cuja quantidade a transportar é a totalidade de carga a distribuir pelo depósito aos clientes a si atribuídos). 
3.Atribuir à nova localização do depósito os clientes mais próximos e calcular o valor total da função do custo C. 
4.No caso da função custo diminuir relativamente à iteração anterior voltar a 2. Caso contrário a atribuição anterior corresponderá à solução final.
Formulação do problema admitindo custos totais. 
A função custo é constituída pelas seguintes parcelas: 
–Custo de funcionamento do depósito, dependente do “output” (Fi para o depósito i). 
–Custo de transporte da fábrica para os vários depósitos. 
–Custo de transporte local dos depósitos para os clientes.
Formulação do problema admitindo custos totais. 
1 se W 0 
F a bW c W 0 se W 0 
com : 
MinC Wd W d F 
i 
i i i i i 
m 
i 1 
m 
i 1 
n 
j 1 
m 
i 1 
i i 0i j j ij ij i i 
  
     
   
    
 
    
Custo fixo de 
funcionamento 
Custo variável dependente do 
“output” 
do depósito 
Efeito das economias de escala nos custos de 
armazenagem e manuseamento
Formulação do problema admitindo custos totais. 
Algoritmo 
1.Seleccionar um valor de m que exceda o numero de depósitos esperado na solução final, estabelecendo-se uma localização arbitrária para cada depósito. 
2.Atribuir a cada depósito os clientes mais próximos e à fabrica o conjunto da carga transportada desse depósito para os clientes atribuídos em 1. 
3.Determinar uma nova localização do depósito utilizando o Solver. 
4.Calcular o custo total da solução através de C. Se a solução tiver um valor inferior ao passo anterior voltar a 2. Caso contrário utilizar a “drop routine”.
Formulação do problema admitindo custos totais. 
“Drop Routine” 
1.Remover o depósito mais pequeno do sistema. 
2.Atribuir os clientes servidos por esse depósito aos restantes depósitos de acordo com a menor proximidade. 
3.Determinar o custo da solução através de C. 
4.Se for inferior ao custo determinado no ponto 4 do algoritmo e repeti-lo até que a função custo total não possa ser mais reduzida. 
5.Repetir a “drop routine” até não se conseguir mais melhoramentos.
4. Modelos de apoio à decisão na CA 
Modelos de Previsão 
•Modelos Causais 
•Modelos para sucessões cronológicas 
•Metodologia de decomposição clássica 
•Modelos de alisamento 
•Médias móveis 
•Alisamento exponencial 
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Modelos para Sucessões Aproximadamente Constantes 
Modelo de Médias Móveis 
t t Z   a t  
Valor médio que varia pouco com o tempo Ruído branco 
Não correlacionado 
E(at)=0 e V(at)=cte
t zt M2 EQM M3 EQM M4 EQM M5 EQM M6 EQM 
1,00 10,00 
2,00 11,00 
3,00 11,00 10,50 0,25 
4,00 10,00 11,00 1,00 10,67 0,44 
5,00 12,00 10,50 2,25 10,67 1,78 10,50 2,25 
6,00 11,00 11,00 0,00 11,00 0,00 11,00 0,00 10,80 0,04 
7,00 12,00 11,50 0,25 11,00 1,00 11,00 1,00 11,00 1,00 10,83 1,36 
8,00 11,00 11,50 0,25 11,67 0,44 11,25 0,06 11,20 0,04 11,17 0,03 
9,00 12,00 11,50 0,25 11,33 0,44 11,50 0,25 11,20 0,64 11,17 0,69 
10,00 10,00 11,50 2,25 11,67 2,78 11,50 2,25 11,60 2,56 11,33 1,78 
11,00 11,00 11,00 0,00 11,00 0,00 11,25 0,06 11,20 0,04 11,33 0,11 
12,00 12,00 10,50 2,25 11,00 1,00 11,00 1,00 11,20 0,64 11,17 0,69 
0,88 0,88 0,86 0,71 0,78 
Cálculo do comprimento da média móvel: 
Grande: Aprevisão acompanha lentamente as mudanças da média 
Pequeno: Reacção rápida ás variações da média. 
r=1 - O valor mais recente da série é utilizado como prevsão de todos os outros. 
r=N - As previsões são iguais à média da série 
a dimensão de r é proporcional á aleatoriedade da sucessão 
Média Móvel 
20,4
Média Móvel99,51010,51111,51212,5123456789101112t Zt ZtM2M3M4M5M6
Erro Quadrático Médio00,20,40,60,8102468Médias Móveis EQM
Previsão para Séries Aproximadamente Constantes 
Média Móvel 
Z (h) M h t  t  
 
Ultima Média Móvel Calculada 
Previsão h instantes à frente da última 
Observação verificada para o instante t
Alisamento Exponencial Simples 
t Zt (1 )Zt-1 (1 )2Zt-2 ... 
- 
Z 
0 1 
Z1 
- 
t-1 com Z0 
- 
t Zt (1 )Z 
- 
Z 
      
  
    
     
 
  
O valor alisado em t é a média ponderada de todas as observações verificadas até ao instante t. 
Os pesos atribuídos ás observações são exponencialmente decrescentes á medida que nos afastamos das observações 
mais recentes.
Previsão 
et Zt-1(1) 
(Zt Zt-1(1)) Zt-1(1) 
t 1 Zt (1 - )Zt-1(1) 
_ 
Zt (1) Zt (1 )Z 
para h 1 vem: 
t h 0 
_ 
Zt (h) Z 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
      
 
 
   
 
 
 
    
A nova previsão pode ser obtida da anterior adicionando um múltiplo do erro de previsão
Determinação do valor da constante de alisamento 
• Valor da constante grande dar-se-á maior peso ás observações mais recentes. 
• Valor da constante pequeno dar-se-á menor peso ás observações mais recentes. Quanto maior fôr o valor da constante maior será a estabilidade da sucessão. Quanto menor o valor da constante mais aleatória é a sucessão. Selecciona-se o valor da constante que garanta o menor erro quadrático médio para a previsão a um passo e para os valores históricos da série. 
A folha de cálculo EXCEL através da ferramenta SOLVER permite fazer a estimação paramétrica tendo em atenção as restrições definidas.
t Zt Prev. Erro Erro^2 
1 10,00 
2 11,00 10,00 1,00 1,00 
3 11,00 10,33 0,67 0,45 
4 10,00 10,55 -0,55 0,30 
5 12,00 10,37 1,63 2,66 
6 11,00 10,91 0,09 0,01 
7 12,00 10,94 1,06 1,13 
8 11,00 11,29 -0,29 0,08 
9 12,00 11,19 0,81 0,65 
10 10,00 11,46 -1,46 2,13 
11 11,00 10,98 0,02 0,00 
12 12,00 10,99 1,01 1,03 
Alfa= 0,33 EQM= 0,86 
Utilização do Solver na Estimação Paramétrica
Previsão Alisamento Exponencial Simples9,51010,51111,51212,5051015tPrevisãoZt
Alisamento Exponencial de Trigg&Leach 
Utilizado para séries não estacionárias com alterações frequentes de nível. O valor de alfa é calculado em cada instante 
tMtE t1-t)M-(1 te tM.20ou .10 usualmente com 1-t)E-(1 te tE1t0 com 1-t- Z )t1(tZt tZ         
t Zt Prev. Erro Erro^2 Et Mt Alfa t 
1 10 
2 11 10 1 1 0.2 0.2 0.2 
3 10 10.20 -0.20 0.04 0.12 0.20 0.60 
4 11 10.08 0.92 0.85 0.28 0.34 0.81 
5 12 10.83 1.17 1.37 0.46 0.51 0.90 
6 11 11.88 -0.88 0.78 0.19 0.58 0.33 
7 10 11.60 -1.60 2.54 -0.17 0.79 0.21 
8 11 11.26 -0.26 0.07 -0.18 0.68 0.27 
9 26 11.19 14.81 219.43 2.81 3.51 0.80 
10 25 23.08 1.92 3.70 2.64 3.19 0.83 
11 22 24.67 -2.67 7.11 1.58 3.09 0.51 
12 24 23.30 0.70 0.48 1.40 2.61 0.54 
13 23 23.68 -0.68 0.46 0.98 2.22 0.44 
14 24 23.38 0.62 0.39 0.91 1.90 0.48 
15 23 23.68 -0.68 0.46 0.59 1.66 0.36 
16 23 23.43 -0.43 0.19 0.39 1.41 0.28 
EQM= 15.92 
Folha de Cálculo Excel Utilizando a Modelização de Trigg&Leach
Modelização de Trigg&Leach051015202530t00,20,40,60,81ZtPrevisãoAlfa t
Previsão através do Modelo de Trigg&Leach 
t h 0 
- 
Zt (h)  Z   
 
O modelo admite que o ultimo valor alisado, para o nível considerado se mantêm em períodos 
posteriores
Alisamento Exponencial de Holt para Séries com Tendência Linear 
tThtZ h)(tZ :Previsão2Z2Z e 1Z2Z2T :iniciais Condições0C1 1-tTC)1()1-tZtZC( tT0A1 )1-tT1-tZA)(1(tAZtZ            
t Zt Previsão Erro Erro^2 Tt Z barra A-Z barra= 0.50 
1 11 B- Tend.= 0.34 
2 13 2.00 13.00 
3 15 15.00 0.00 0.00 2.00 15.00 
4 13 17.00 -4.00 16.00 1.33 15.01 
5 16 16.34 -0.34 0.11 1.27 16.17 
6 17 17.44 -0.44 0.19 1.20 17.22 
7 15 18.42 -3.42 11.67 0.62 16.72 
8 18 17.34 0.66 0.44 0.73 17.67 
9 17 18.40 -1.40 1.96 0.50 17.70 
10 19 18.20 0.80 0.64 0.63 18.60 
11 22 19.23 2.77 7.68 1.10 20.61 
12 21 21.71 -0.71 0.50 0.98 21.35 
13 23 22.33 0.67 0.44 1.09 22.67 
14 24 23.76 0.24 0.06 1.13 23.88 
15 23 25.01 -2.01 4.04 0.79 24.01 
16 24 24.80 -0.80 0.65 0.66 24.40 
17 25 25.06 -0.06 0.00 0.65 25.03 
18 27 25.68 1.32 1.74 0.87 26.34 
19 25 27.21 -2.21 4.87 0.50 26.11 
20 28 26.61 1.39 1.94 0.73 27.30 
EQM= 2.94 
Utilização do Solver para a Estimação Paramétrica do Modelo de Holt
Previsão Utilizando a Modelização de Holt0510152025300102030tZtPrevisão
Previsão para Séries que Apresentam variações de Nível, Tendência e Sazonalidade 
Modelo de Holt-Winters 
1C0 com TC)-(1 )ZZC( T :Tendência1A0 com )TZA)(-(1 ) FZA( Z :Nível1D0 e desazonalida de periodo s :onde FD)(1) ZZD( F : deSazonalida:alisamento de EquaçõesaTF Z 1-t1-ttt1-t1-ts-ttts-ttttttttt          
Previsão através do Modelo de Holt-Winters 
.0sT ; s1kkZs1sZ ; s1k)kZs1( jZjF :iniciais Condiçõesetc. 1,...,2s.sh para 2s-htF)tThtZ(h)(tZs.1,2,...,h para s-htF)tThtZ(h)(tZ                 
Optimização Paramétrica utilizando o Solver 
Modelo de Holt-Winters 
tZtPrevisãoErroErro^2FtZt barraTtAlfa=0.2677715531.0015.000.92Beta=0.9999990002.0016.000.98Gama=0.9999999003.0018.001.1016.330.004.0016.0015.001.001.000.9616.620.295.0017.0016.570.430.181.0017.030.416.0020.0019.220.780.601.1317.630.607.0018.0017.540.460.210.9818.360.728.0019.0019.04-0.040.001.0019.070.719.0022.0022.44-0.440.191.1219.680.6110.0019.0019.89-0.890.800.9520.040.3711.0021.0020.330.670.441.0220.590.5412.0024.0023.620.380.141.1321.220.6313.0020.0020.72-0.720.510.9221.650.4314.0023.0022.530.470.221.0422.210.5615.0025.0025.74-0.740.551.1122.590.3816.0021.0021.21-0.210.050.9222.900.3217.0025.0024.050.950.901.0723.470.5618.0028.0026.601.401.971.1524.370.9019.0022.0023.17-1.171.370.8824.930.5620.0026.0027.16-1.161.331.0325.200.2721.0030.0029.260.740.541.1725.640.4422.0022.0023.02-1.021.040.8525.770.1323.0025.0026.73-1.732.990.9825.46-0.3224.0029.0029.42-0.420.171.1625.05-0.41EQM=0.73
Previsão Utilizando o Modelo de Holt-Winters0,005,0010,0015,0020,0025,0030,0035,000,005,0010,0015,0020,0025,0030,00tZtPrevisão
Gestão de Stocks 
“STOCK” 
“INPUT” 
“OUTPUT” 
Classificação de Modelos 
Modelos com procura determinística 
Modelos admitindo procura aleatória 
Objectivo da Modelação: Quanto encomendar; Quando encomendar. 
Critérios mais vulgarmente utilizados: Minimizar custos, Definir um determinado nível de serviço, etc.
Gestão de Stocks 
Custos de Funcionamento dum Sistema de Gestão de “Stocks”: 
–Custos de Encomenda 
–Custos de Manutenção de “Stock” (vr). 
– Custos de Rotura (B3, B2v, B1) 
Fixos (A) 
Variáveis (v)
Gestão de Stocks 
Tipos de Modelos para Procura Determinística: 
•Reposição Instantânea Rotura não Permitida. 
•Reposição Instantânea Rotura Permitida. 
•Reposição não Instantânea Rotura não Permitida. 
•Reposição não Instantânea Rotura Permitida.
Gestão de Stocks 
•Reposição Instantânea Rotura não Permitida: 
(inserir fig. VT)
Gestão de Stocks 
Substituin do Q em K, vem: K Dv 2DvrA 
vr 
2AD 
0 Q 
2 
vr 
Q 
AD 
0 - 
dQ 
dK 
2 
Q 
vD vr 
Q 
AD 
K 
D 
Q 
mas como: Q TD T 
2 
Q 
vr 
T 
vQ 
T 
A 
T 
C 
Custo por unidade de tempo de ciclo:K 
2 
QT 
Custo Total por ciclo: C A vQ vr 
Custo de rotura : 0 
2 
QT 
Custo de armazenagem (posse): vr. 
Custo de encomenda: A vQ 
* * 
* 
2 
T 
T 
  
          
   
    
   

Gestão de Stocks 
•Reposição Instantânea Rotura Permitida 
(inserir fig. VT)
Gestão de Stocks 
2DSvB2DS)-(QvrvQAC DS-QT e DST :como mas2STvBT2S-QvrvQAC :ciclopor totalCusto2STvB:rotura de CustoT2S-Qvr:em)(armazenag posse de CustovQA :encomenda de CustoDS-QT SS-QTT DST232T12231T2311212    
Gestão de Stocks 
3 
* 3 
* * 
3 3 
* 
3 
* 3 
3 
2 
3 
2 
T 
r B 
2DrB vA 
K Dv 
Substituin do Q e S em K, vem: 
B v(r B ) 
1 
e S 2DrA 
B 
r B 
vr 
2AD 
0 Q 
S 
K 
Q 
K 
Minimizando K, admitindo B 0, vem: 
2Q 
S 
B v 
2Q 
(Q-S) 
vD vr 
Q 
AD 
T 
C 
K 
D 
Q 
Mas como: T 
 
  
 
 
 
   
 
 
 
 
 
 
      
Gestão de Stocks 
Reposição não Instantânea Rotura não Permitida 
(inserir fig.VT)
Gestão de Stocks 
p -D 
p 
vr 
2AD 
0 Q 
dQ 
dK 
)Q 
p 
D 
(1- 
2 
vr 
vD 
Q 
AD 
T 
C 
vem: K 
D 
Q 
) e T 
p 
D 
como: M Q(1- 
T 
2 
M 
Custo total por ciclo: C A vQ vr 
Custo de rotura : 0 
T 
2 
M 
Custo de armazenagem: vr 
Custo de encomenda: A vQ 
) 
p 
D 
1 ( 
D 
Q 
D 
M 
T 
) p c D c 
p 
D 
Q(1- 
p 
Q 
M Q-DT Q-D 
* 
T 
T 
2 
te te 
1 
   
      
   
 
   
    
Gestão de Stocks Reposição não instantânea rotura permitida 
:vem0TKTKSKQK e TC K:FazendovB2S)T(Tvr2M)T(TvQAC:ciclopor totalCusto2TTvSB:rotura de Custo2TTvrM:marmazenage de CustovQA :encomenda de CustoDQT e DTD)-p(TS DTD)-p(TM32T34321T433213421                     
Gestão de Stocks 
Dv 
r B 
) 
p 
D 
2DvrB A(1- 
K 
(r B )B v 
) 
p 
D 
2DrA(1- 
S 
D(r B )B v 
) 
p 
D 
2rA(1- 
T 
) 
p 
D 
vrB (1- 
2DA(r B ) 
Q 
D(r B )vr 
) 
p 
D 
2B A(1- 
T 
3 
3 
* 
3 3 
* 
3 3 
* 
3 
3 
* 3 
3 
3 
* 
2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

“Stock” de segurança 
s
S 
S
Vantagens e Desvantagens dos Sistemas (s,Q) e (R,S): 
•Coordenação de reaprovisionamento no sistema (R,S). 
•Previsão da carga de trabalho no sistema (R,S). 
•A politica (R,S) é mais efectiva na detecção da deterioração de produtos em “stock” especialmente aqueles de pequena rotação. 
•A grande vantagem da politica (s,Q) reside no facto de necessitar de menores “stocks” de segurança.
Gestão de Stocks 
Instituição de “stocks” de segurança: 
Politica do Ponto de Encomenda: 
“Stock” de segurança (SS): Nível esperado de existências no instante em que chega a quantidade encomendada. 
 
 
 
 
 
nível de protecção 1- 
SS s - x s -D Risco de rotura : f(x)dx 
SS "Stock" de segurança. 
Desvio padrão do tempo de entrega. 
Desvio padrão da procura durante o tempo de entrega. 
Desvio padrão da procura. 
L Tempo médio de entrega. 
D Procura média por unidade de tempo. 
x Procura média durante o tempo de entrega. 
s 
L 
L 
D 
L 
L 
 
   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Distribuição da procura 
Durante o tempo de entrega
Gestão de Stocks 
Politica de Revisão Cíclica: 
As encomendas são recebidas pela ordem que são 
colocadas. 
 
 
 
  
 
S 
f(x)dx 
SS S-D(R L) 
R Periodo de revisão. 
 
Distribuição da procura durante o período de 
Revisão e de entrega de encomenda.
Gestão de Stocks 
Modelação da Procura durante o Tempo de Entrega: 
Politica do Ponto de Encomenda: 
Tempo de entrega fixo (L): 
)DL N(LD;f(x) :que assim se-AdmiteL)DV(V(x) : vem tempodeunidade para tempode unidade de teindependen é procura a queadmitir se AoLDD)E(D)DE(E(x)x222D 2D L1ii2L L1iL1iiL1iiL          
Gestão de Stocks 
Politica do Ponto de Encomenda: 
Tempo de entrega aleatório: 
Politica de Revisão Cíclica: 
)DL N(LD;f(x) :ciacircunstân nesta se-AdmitindoDLLDx222D 222D 2L L       ]DR)(L R)D;N[(Lf(x) DR)L( R)DL(x222D 222D 2RLRL        
Determinação Simultânea de Q e s na Politica de Ponto de Encomenda 
“Stock” de segurança 
s 
Ciclo T 
Q
Determinação Simultânea de Q e s na Politica de Ponto de Encomenda 
QK)(GDvB)x-s2Qvr(vDQADTRC)(GvBQDK)(GvBQDs)f(x)dx-(xQvDB :rotura de Custo)x2Q( vr x2QSS2QSS)SSQ( 21médio existência de Nivel :posse de CustoQAD :encomenda de CustouL2Lx-suL2uLs22LLLL              ss
Determinação Simultânea de Q e s na Politica de Ponto de 
Encomenda 
) 
s - x 
) e G (K) G( 
s - x 
f(x)dx 1- ( 
4. Voltar a 2 até o sistema convergir. 
para calcular uma versão revista de Q. 
3. Utiliza - se a expressão a. com o valor de s determinado no passo anterior 
2. Utiliza - se b. para determinar o valor de s correspondente a Q. 
vr 
2AD 
1. Inicializa - se com um valor de Q 
Resolução : 
(b) 
B vD 
vrQ 
f(x)dx 
(a) 
vr 
2D[A B v G (K)] 
Q 
0 vem : 
s 
TRC 
Q 
TRC 
considerando : 
L 
L u L 
s 
s 2 
2 L u 
L 
L 
L 
 
  
 
 
 
 
 
 
   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


Gestão da cadeia de abastecimento versão final

  • 1.
    Gestão da Cadeiade Abastecimento Licenciatura em Gestão de Empresa Universidade Lusíada de Lisboa
  • 2.
    CADEIA DE ABASTECIMENTO 1.DEFINIÇÃO DE LOGÍSTICA 2.A CADEIA DE ABASTECIMENTO (CA) •O que é a Cadeia de Abastecimento •Fases de decisão da CA •Caracterização dos processos na CA •Os Macro-Processos na empresa integrados na CA CRM – Customer Relationship Management ISCM – Internal Supply Chain Management SRM – Supplier Relationship Management •A importância dos fluxos na CA – O caso da DELL •Os “Drivers” na CA •“Facilities” •“Stocks” •Transporte •Informação Prof. José Assis Lopes
  • 3.
    Estrutura da Apresentação(Cont.) •Falta de coordenação da CA •O efeito “Bullwhip” – Consequências •Como obter coordenação na CA •A Distribuição na Cadeia de Abastecimento - Opções de Estrutura 3.QUAL O FUTURO DA CA 4.MODELOS DE APOIO Á CADEIA DE ABASTECIMENTO: Modelos de Localização de Entrepostos. Modelos de Previsão. Modelos de Gestão de “Stocks”. Prof. José Assis Lopes
  • 4.
    Bibliografia Prof. JoséAssis Lopes  Bergeron, B. – Essentials of CRM – John Wiley – 2002  Bowersox, D.J.; Closs, D.J.; - Logistical Management – The Integrated Supply Chain Process – McGraw Hill – 1996  Carvalho, J.C. - Logística – Edições Sílabo – 1996  Carvalho, J.C. – Logística, Supply Chain & Network Management – Ad Litterman – 2003  Chopra, S.; Meindl, P. – Supply Chain Management – Prentice Hall – 2012.  Francis, R. L.; McGinnis; L. F.; White, J. A. – Facility Layout and Location: An Analytical Approach – Prentice Hall - 1974  Hughes, J.; Ralf, M.; Michels, B. – Transform Your Supply Chain – Thomson Business Press – 1999  Ireland, R. K.; Crum, C. – Supply Chain Collaboration – APICS – 2005  McPherson, E. D. – Plant Location Selection Techniques – Noyes Publications - 1995  Murphy, P.R.; Donald, F.W. – Contemporary Logistics – Prentice Hall – 2004  Plak, C. – ERP – Tools, Techniques and Applications for Integrating Supply Chain – St. Lucie Press and APICS – 2000  Rushton, A. ; Oxley, J. ; Croucher, P. – Logistics and Distribution Management – Kogen Page - 2005  Silver, E.A.; Pyke, D.F.; Peterson, R. – Inventory Management and Production Planning and Scheduling – John Wiley & Sons – 1998
  • 5.
    US Council ofLogistics Management 1. Definição de Logistica “Logistics is that part of supply chain process that plans, implements and controls the efficient, effective forward and reverse flow and storage of goods, services, and related information between the point of origin and the point of consumption in order to meet customer’s requirements” Prof. José Assis Lopes
  • 6.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) a.O que é a Cadeia de Abastecimento? “A Supply Chain consists of all parts involved, directly or indirectly, in filling a customer request. The Supply Chain not only includes the manufacturer and suppliers but also transporters, warehouses, retailers, and customers themselves. Within each organization Supply Chain includes all the functions involved in receiving and filling a customer request. The functions include, but are not limited to, new product development, marketing, operations, distribution, finance, and customer services.” Supply Chain Management S. Chopra; P. Meindel Prentice Hall 2009 Prof. José Assis Lopes
  • 7.
    Exemplos de CA– Fabricante de Detergentes Madeireiro Fabricante de Papel Fabricante de Embalagens Fabricante Quimico Fabricante de Plástico Fabricante de Detergente Grossista/ Distribuidor Retalhista Cliente Prof. José Assis Lopes
  • 8.
    Exemplos de CA– DELL Fornecedor Fornecedor Fornecedor DELL Cliente Cliente Cliente Prof. José Assis Lopes
  • 9.
    Objectivos da CA • Maximizar o valor total gerado • Maximizar os proveitos totais || Valor pago pelo cliente final  Único retorno em toda a CA - Custo total ao longo da CA Prof. José Assis Lopes
  • 10.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Fases de decisão na CA •Estratégica ou Estrutura da CA •Localização e capacidade de produção •Localização e capacidade dos entrepostos •Produtos a serem fabricados ou armazenados em várias localizações •Modos de transporte a serem disponibilizados para transferir bens entre os vários segmentos da CA •Sistema de informação de suporte a ser utilizado Prof. José Assis Lopes
  • 11.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Fases de decisão na CA •Planeamento da CA •Como são fornecidos os vários segmentos de mercado •Sub contratos de fabricação •Política de gestão de stocks •Dimensão e altura das promoções de Marketing Prof. José Assis Lopes
  • 12.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Fases de decisão na CA •Operação na CA •Cativação de stocks para produção e para encomendas •Listagens de “picking” de acordo com encomendas nos depósitos •Atribuição de encomendas aos vários modos de transporte •Estabelecimento de planeamento de entregas e local de recolha de encomendas Prof. José Assis Lopes
  • 13.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Caracterização de processos na CA •Visão Cíclica Os processos na CA são divididos numa sequência de ciclos, cada um realizado entre as interfaces de cada estádio sequencial. •Visão Push / Pull O processo é classificado em duas categorias dependendo se é executado em resposta a uma encomenda do cliente (reactivo) ou em antecipação a esta (pró-activo) Reactivo – Pull Pró-Activo - Push Prof. José Assis Lopes
  • 14.
    Visão Cíclica Cliente Ciclo da encomenda cliente Chegada do cliente; Entrada da encomenda do cliente; Satisfação da encomenda; Recepção da encomenda. Retalhista Ciclo de Reaprovisionamento Despoletar da encomenda pelo retalhista; Entrada da encomenda do retalhista; Satisfação da encomenda do retalhista; Recepção da encomenda pelo retalhista. Distribuidor Ciclo de Produção Encomenda despoletada pelo distribuidor; Plano de produção; Fabricação e transporte; Recepção da encomenda pelo distribuidor. Fabricante Ciclo do “Procurement” Encomenda despoletada pelo plano de produção do fabricante ou pela necessidade de produzir para stock; Plano de produção do fornecedor; Fabricação e transporte; Recepção da encomenda pelo fabricante.
  • 15.
    Visão Push /Pull Exemplo 1 – L.L.BEAN Prof. José Assis Lopes
  • 16.
    “Procurement” Produção Ciclode Reaprovisionamento Ciclo de encomenda do cliente Processo “Pull” Processo “Push” Chegada da encomenda do cliente Cliente Ciclo da encomenda cliente L.L.Bean Ciclo de Reaprovisionamento Ciclo de Produção Fabricante Ciclo do “Procurement” Fornecedor Visão Push / Pull Prof. José Assis Lopes
  • 17.
    Visão Push /Pull Exemplo 2 – DELL Prof. José Assis Lopes
  • 18.
    Ciclo de “Procurement” Ciclos da Encomenda do Cliente e da Produção Processo “Pull” Processo “Push” Chegada da encomenda do cliente Cliente Ciclo da encomenda do Cliente e da Produção DELL Ciclo do “Procurement” Fornecedor Visão Push / Pull Prof. José Assis Lopes
  • 19.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Macroprocessos da CA na empresa •Customer Relationship Management (CRM) Todos os processos desenvolvidos na interface empresa/cliente •Internal Supply Chain Management (ISCM) Todos os processos internos à empresa •Supplier Relationship Management (SRM) Todos os processos focados na ligação entre a empresa e os fornecedores Prof. José Assis Lopes
  • 20.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Macroprocessos da CA na empresa CRM ISCM SRM Etc Marketing Vendas Encomendas Planeamento Estratégico Planeamento Procura Planeamento Fornecimento Satisfação da Encomenda Serviço Pós Venda Etc Processo de colaboração no “design” do produto Avaliação e selecção de fornecedores Etc TRANSACTION MANAGEMENT FUNDATION (TMF) Prof. José Assis Lopes
  • 21.
    Fornecedor Fornecedor Fornecedor DELL Cliente Cliente Cliente 2. A Cadeia de Abastecimento (CA) A importância dos fluxos na CA – Caso da DELL Prof. José Assis Lopes
  • 22.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Os “Drivers” na CA •“Facilities” •“Stocks” •Transporte •Informação Prof. José Assis Lopes
  • 23.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Falta de coordenação na CA i.Efeito “Bullwhip”; Prof. José Assis Lopes
  • 24.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Falta de coordenação na CA Efeitos por falta de coordenação •Custos de fabrico; •Custos de manutenção de stocks; •Tempo de entrega de reaprovisionamento; •Custos de transporte; •Custos de mão de obra para recepções e expedições; •Relacionamento ao longo da CA. Prof. José Assis Lopes
  • 25.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Falta de coordenação na CA ii.Como obter coordenação •Alinhar metas e objectivos; •Aumentar a fidedignidade da informação trocada e mantida em cada segmento da CA; •Construir “partnership” estratégico e fomentar a confiança entre os elementos da CA. Prof. José Assis Lopes
  • 27.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Distribuição: Numero de passos seguidos para mover e armazenar um produto desde o fornecedor até ao consumidor. A distribuição ocorre entre qualquer par de elementos intervenientes na cadeia de distribuição
  • 28.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Importância da Distribuição: –Os custos da distribuição nos EUA representam cerca de 10.5% da sua Economia. –Os custos da distribuição representam nos EUA cerca de 20% dos custos de produção. –Na Índia os custos de distribuição na industria do cimento representam cerca de 30% dos custos da produção. –Em Portugal as operações logísticas representam anualmente um valor que se situa em cerca de12.72% do PIB. –Na Irlanda este valor ascende a 14.26% do PIB, sendo este o valor mais alto da CEE.
  • 29.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Adaptabilidade da distribuição é medida em função de dois parâmetros: –Necessidades satisfeitas junto dos clientes. –Custo para satisfazer essas necessidades. •Factores principais que condicionam a cadeia de distribuição relacionados com o serviço prestado ao cliente: –Tempo de resposta. –Variedade de produtos. –Disponibilidade de produto. –Experiência do cliente. –Visibilidade da encomenda. –Retorno.
  • 30.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) Visibilidade
  • 31.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Relação entre o numero de “facilities” e o tempo de resposta: (introduzir fig 4.1 pg 74)
  • 32.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Relação dos custos de distribuição v.s numero de “facilities”: (introduzir fig. 4.2 e 4.3 pg75)
  • 33.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) (introduzir fig. 4.4 e 4.5 pg.76)
  • 34.
    2. A Cadeiade Abastecimento (CA) •Opções de Estrutura da Cadeia de Abastecimento: –Armazenagem no fabricante com envio directo (“drop-shipping”). –Armazenagem no fabricante com envio directo e consolidação em trânsito. –Armazenagem no distribuidor/retalhista com entrega nos clientes finais. –Armazenagem no distribuidor com entrega na ultima milha. –Armazenagem no fabricante/distribuidor com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. –Armazenagem no retalhista com levantamento de encomenda realizada pelo cliente final.
  • 35.
    Armazenagem no fabricantecom envio directo (“drop-shipping”). (inserir fig 4.6 pg78) Exemplo: A W.W. Grainger (apenas distribuidor/retalhista) apenas mantêm 100.000 sku’s em “stock” para produtos que envia num prazo de 1 dia (“fast moving items”) para os restantes produtos (“slow moving items”) utiliza este processo.
  • 36.
    Armazenagem no fabricantecom envio directo (“drop-shipping”). Estrutura melhor adaptada para o fornecimento: –De produtos de valores unitários altos e com baixa procura. –Com uma exigência, por parte dos clientes, de grande variabilidade de produtos, sendo vantajoso, quando possível, os fabricantes poderem adiar a sua customização. –Quando os clientes estiverem dispostos a esperar pela entrega dos produtos períodos razoavelmente dilatados e aceitarem envios parcelares provenientes de vários fabricantes. Este tipo de estrutura é difícil de implementar e coordenar se existem mais de 20 ou 30 locais que fazem envios directos para os clientes. Para produtos de procura muito baixa é a única opção possível.
  • 37.
    Armazenagem no fabricantecom envio directo (“drop-shipping”). •(incluir tab.4.1 pg.80)
  • 38.
    Armazenagem no fabricantecom envio directo e consolidação em trânsito. (incluir fig. 4.7 pg.81) A estrutura é adaptada desde que não existam mais de 4 a 5 fontes de fornecimento. Exemplo: DELL/SONY.
  • 39.
    Armazenagem no fabricantecom envio directo e consolidação em trânsito. (incluir tab.4.2 pg.82)
  • 40.
    Armazenagem no distribuidor/retalhistacom entrega nos clientes finais (incluir fig. 4.8 pg.83) Exemplo: A Amazon utiliza este processo já que requer muito menos “stock” do que utilizar um sistema com retalhistas (verifica-se um decréscimo em “stock” em cerca de12 vezes).
  • 41.
    Armazenagem no distribuidor/retalhistacom entrega nos clientes finais •Este sistema é justificado: –Para produtos com mais alta procura (“fast or medium moving items”), será ainda mais vantajoso se houver capacidade de ser adiada a montagem do produto final, exigindo, no entanto, disponibilidade de montagem por parte do distribuidor/retalhista. –Quando a variedade de produto é grande mas inferior ao caso anterior. –Quando se pretende um tempo de resposta mais curto
  • 42.
    Armazenagem no distribuidor/retalhistacom entrega nos clientes finais (inserir tab. 4.3 pg. 84)
  • 43.
    Armazenagem no distribuidorcom entrega na ultima milha (inserir fig. 4.9) Este sistema exige que o depósito do distribuidor esteja ainda mais próximo do cliente final que o caso anterior. Dado o raio limitado de distribuição o número de depósitos é ainda maior. Exemplo: Continente.
  • 44.
    Armazenagem no distribuidorcom entrega na ultima milha
  • 45.
    Armazenagem no fabricante/distribuidorcom levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. (inserir fig. 4.10 pg.87) Exemplos: W.W.Grainger utiliza os seus “retails outlets” como “pick-up Sites” (várias centenas nos EUA). 7-Eleven Japan (possui cerca de 6000 lojas de retalho distribuídas por todo os EUA).
  • 46.
    Armazenagem no fabricante/distribuidorcom levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. (inserir Tab.4.5 pg.89)
  • 47.
    Armazenagem no retalhistacom levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. Nesta opção, o “stock” está localizado nas lojas de retalho. O cliente dirige- se à loja para satisfazer as suas necessidades ou encomenda via telefone ou através da net e utiliza a loja como local de levantamento. Características deste tipo de opção: –Custos de armazenagem mais elevados devido à impossibilidade de haver agregação. –Utilizada de preferência para produtos do tipo “very fast moving items”. –Custos de transportes baixos . –Variedade de produtos limitada. –Visibilidade da encomenda acrescida para os casos em que é efectuada via telefone ou via net. –Especialmente indicada para um tempo de resposta alto.
  • 48.
    Armazenagem no retalhistacom levantamento de encomenda realizada pelo cliente final. (inserir tab. 4.6 pg.90)
  • 49.
    Selecção da Estruturada Rede de Distribuição Apenas um numero limitado de companhias utiliza um tipo único de estrutura conforme o apresentado, a maior parte delas empregam uma combinação híbrida dos modelos (caso da W.W. Grainger). (introduzir tab. 4.7 pg.91) 1-Melhor Ajustado à Dimensão 6-Pior Ajustado à Dimensão.
  • 50.
    Selecção da Estruturada Rede de Distribuição (inserir Tab. 4.8)
  • 51.
    A Importância dosDistribuidores na Cadeia de Abastecimento •Existe uma redução de custos de transporte “inbound”. •Redução de custos “outbound” por proximidade dos clientes finais e possibilidade de consolidar cargas para o mesmo cliente. •Redução de custos em “stock” de segurança devido a haver uma maior agregação da procura. •Devido a pedidos maiores dos distribuidores para os fabricantes (comparadas com as procuras mais erráticas de cada retalhista) permitem um planeamento de produção mais estável. •Devido à maior proximidade dos distribuidores dos pontos de venda têm melhor tempo de resposta que os fabricantes. •Os distribuidores são capazes de oferecer “one-stop shopping” para produtos provenientes de vários fabricantes.
  • 52.
    Redes de Distribuiçãona Prática •A posse da rede de distribuição pode ter um impacto tão grande como a estrutura de rede utilizada (objectivos diferentes). •A escolha inicial da rede de distribuição pode ter um impacto a longo prazo (exemplo “dealears” na industria automóvel, HP). •Dever-se-á verificar se uma estratégia de distribuição exclusiva é vantajosa (SONY com inúmeros distribuidores vs gama alta de equipamento de som). •O preço do produto e a sua necessidade critica tem impacto no tipo de sistema de distribuição preferido pelos clientes (DELL vs fabricantes de esferográficas, papeleiras, fabricantes de agrafes, preferência em adquirir os produtos na papelaria).
  • 53.
    •Desenvolvimento de coordenaçõesna CA •CPFR (Collaborative Planning & Forecasting Replenishment); •Troca de informação em todos os segmentos, não enviesada; •Estabelecimento de “partnership” generalizado; •Novas formas contratuais que permitam estabelecer a maximização dos proveitos totais da CA distribuindo-os equitativamente pelas várias entidades •Fomentar a confiança entre parceiros •Desenvolvimento de suportes integrados ao fluxo de informação ao longo de toda a CA e sistemas de suporte à decisão cada vez mais inteligentes em cada um dos macroprocessos 3. Futuro da CA Prof. José Assis Lopes
  • 54.
    4. Modelos deapoio à decisão na CA Modelos de Localização de Entrepostos: –Formulação do problema para um único depósito. –Formulação do problema para vários depósitos. –Formulação do problema para custos de transporte diferenciados. –Formulação do problema admitindo custos totais.
  • 55.
    Formulação do problemapara um único depósito 2j02j0jjj0jjj0jjjn1jj)yy()xx(d j. cliente o para depósito do Distânciad depósito. do j, cliente o para ada transport)quantidade(ou Peso W j. cliente o para depósito do distância unidadede )e tidade -quan(ou peso de unidadepor e transportde Custo - d W Cj. cliente ao fornecidos bens dos e transportde Custo - C CHMin      
  • 56.
    Formulação do problemapara vários depósitos. 2ji2jiijijijijijijijijijijij)yy()xx(d j. cliente o para i depósito do Distânciad j. cliente o para i depósito do ada transport)quantidade(ou Peso W distância. de unidade e )quantidade de(ou peso de unidadepor e transportde Custo dWCj. cliente o para i depósito do e transportde CustoC Clientesn1,...,j Depósitosm1,...,i C HMin        
  • 57.
    Formulação do problemapara vários depósitos. Funcionamento do Algoritmo: 1.Escolher uma localização inicial para cada depósito. 2.Atribuir cada cliente ao depósito mais próximo e calcular o valor da função custo total resultante. 3.Determinar as novas localizações dos depósitos através da ferramenta informática (Solver). 4.Voltar ao passo 2. e repetir o processo até que a função de custo não melhor significativamente.
  • 58.
    Formulação do problemapara custos de transporte diferenciados. Neste caso existe uma fábrica que alimenta os depósitos, localizada em (xo,yo), sendo βi o custo de transporte por unidade transportada e unidade de distância para o depósito i. O modelo é equivalente ao primeiro ao se admitir que a fábrica é um outro cliente comum a todos os depósitos. j. cliente o fornece não i depósito o se 0 j. cliente o fornece i depósito o se 1 i. depósito ao fábrica da Distânciad depósito. o para fábrica da ada transportQuantidade WdWdWMinCij0iim1im1in1jijijjj0iii       
  • 59.
    Formulação do problemapara custos de transporte diferenciados. Algoritmo 1.Localizar arbitrariamente os vários depósitos e atribuir à distribuição desse depósito os clientes mais próximos. Da fábrica para o depósito é atribuída a carga total distribuída pelo depósito aos clientes. 2.Para o caso anterior calcular uma nova localização do depósito através do pacote informático Solver (admite-se que a fábrica é um cliente cuja quantidade a transportar é a totalidade de carga a distribuir pelo depósito aos clientes a si atribuídos). 3.Atribuir à nova localização do depósito os clientes mais próximos e calcular o valor total da função do custo C. 4.No caso da função custo diminuir relativamente à iteração anterior voltar a 2. Caso contrário a atribuição anterior corresponderá à solução final.
  • 60.
    Formulação do problemaadmitindo custos totais. A função custo é constituída pelas seguintes parcelas: –Custo de funcionamento do depósito, dependente do “output” (Fi para o depósito i). –Custo de transporte da fábrica para os vários depósitos. –Custo de transporte local dos depósitos para os clientes.
  • 61.
    Formulação do problemaadmitindo custos totais. 1 se W 0 F a bW c W 0 se W 0 com : MinC Wd W d F i i i i i i m i 1 m i 1 n j 1 m i 1 i i 0i j j ij ij i i                    Custo fixo de funcionamento Custo variável dependente do “output” do depósito Efeito das economias de escala nos custos de armazenagem e manuseamento
  • 62.
    Formulação do problemaadmitindo custos totais. Algoritmo 1.Seleccionar um valor de m que exceda o numero de depósitos esperado na solução final, estabelecendo-se uma localização arbitrária para cada depósito. 2.Atribuir a cada depósito os clientes mais próximos e à fabrica o conjunto da carga transportada desse depósito para os clientes atribuídos em 1. 3.Determinar uma nova localização do depósito utilizando o Solver. 4.Calcular o custo total da solução através de C. Se a solução tiver um valor inferior ao passo anterior voltar a 2. Caso contrário utilizar a “drop routine”.
  • 63.
    Formulação do problemaadmitindo custos totais. “Drop Routine” 1.Remover o depósito mais pequeno do sistema. 2.Atribuir os clientes servidos por esse depósito aos restantes depósitos de acordo com a menor proximidade. 3.Determinar o custo da solução através de C. 4.Se for inferior ao custo determinado no ponto 4 do algoritmo e repeti-lo até que a função custo total não possa ser mais reduzida. 5.Repetir a “drop routine” até não se conseguir mais melhoramentos.
  • 64.
    4. Modelos deapoio à decisão na CA Modelos de Previsão •Modelos Causais •Modelos para sucessões cronológicas •Metodologia de decomposição clássica •Modelos de alisamento •Médias móveis •Alisamento exponencial Prof. José Assis Lopes
  • 65.
    Modelos para SucessõesAproximadamente Constantes Modelo de Médias Móveis t t Z   a t  Valor médio que varia pouco com o tempo Ruído branco Não correlacionado E(at)=0 e V(at)=cte
  • 66.
    t zt M2EQM M3 EQM M4 EQM M5 EQM M6 EQM 1,00 10,00 2,00 11,00 3,00 11,00 10,50 0,25 4,00 10,00 11,00 1,00 10,67 0,44 5,00 12,00 10,50 2,25 10,67 1,78 10,50 2,25 6,00 11,00 11,00 0,00 11,00 0,00 11,00 0,00 10,80 0,04 7,00 12,00 11,50 0,25 11,00 1,00 11,00 1,00 11,00 1,00 10,83 1,36 8,00 11,00 11,50 0,25 11,67 0,44 11,25 0,06 11,20 0,04 11,17 0,03 9,00 12,00 11,50 0,25 11,33 0,44 11,50 0,25 11,20 0,64 11,17 0,69 10,00 10,00 11,50 2,25 11,67 2,78 11,50 2,25 11,60 2,56 11,33 1,78 11,00 11,00 11,00 0,00 11,00 0,00 11,25 0,06 11,20 0,04 11,33 0,11 12,00 12,00 10,50 2,25 11,00 1,00 11,00 1,00 11,20 0,64 11,17 0,69 0,88 0,88 0,86 0,71 0,78 Cálculo do comprimento da média móvel: Grande: Aprevisão acompanha lentamente as mudanças da média Pequeno: Reacção rápida ás variações da média. r=1 - O valor mais recente da série é utilizado como prevsão de todos os outros. r=N - As previsões são iguais à média da série a dimensão de r é proporcional á aleatoriedade da sucessão Média Móvel 20,4
  • 67.
  • 68.
  • 69.
    Previsão para SériesAproximadamente Constantes Média Móvel Z (h) M h t  t   Ultima Média Móvel Calculada Previsão h instantes à frente da última Observação verificada para o instante t
  • 70.
    Alisamento Exponencial Simples t Zt (1 )Zt-1 (1 )2Zt-2 ... - Z 0 1 Z1 - t-1 com Z0 - t Zt (1 )Z - Z                     O valor alisado em t é a média ponderada de todas as observações verificadas até ao instante t. Os pesos atribuídos ás observações são exponencialmente decrescentes á medida que nos afastamos das observações mais recentes.
  • 71.
    Previsão et Zt-1(1) (Zt Zt-1(1)) Zt-1(1) t 1 Zt (1 - )Zt-1(1) _ Zt (1) Zt (1 )Z para h 1 vem: t h 0 _ Zt (h) Z                            A nova previsão pode ser obtida da anterior adicionando um múltiplo do erro de previsão
  • 72.
    Determinação do valorda constante de alisamento • Valor da constante grande dar-se-á maior peso ás observações mais recentes. • Valor da constante pequeno dar-se-á menor peso ás observações mais recentes. Quanto maior fôr o valor da constante maior será a estabilidade da sucessão. Quanto menor o valor da constante mais aleatória é a sucessão. Selecciona-se o valor da constante que garanta o menor erro quadrático médio para a previsão a um passo e para os valores históricos da série. A folha de cálculo EXCEL através da ferramenta SOLVER permite fazer a estimação paramétrica tendo em atenção as restrições definidas.
  • 73.
    t Zt Prev.Erro Erro^2 1 10,00 2 11,00 10,00 1,00 1,00 3 11,00 10,33 0,67 0,45 4 10,00 10,55 -0,55 0,30 5 12,00 10,37 1,63 2,66 6 11,00 10,91 0,09 0,01 7 12,00 10,94 1,06 1,13 8 11,00 11,29 -0,29 0,08 9 12,00 11,19 0,81 0,65 10 10,00 11,46 -1,46 2,13 11 11,00 10,98 0,02 0,00 12 12,00 10,99 1,01 1,03 Alfa= 0,33 EQM= 0,86 Utilização do Solver na Estimação Paramétrica
  • 74.
    Previsão Alisamento ExponencialSimples9,51010,51111,51212,5051015tPrevisãoZt
  • 75.
    Alisamento Exponencial deTrigg&Leach Utilizado para séries não estacionárias com alterações frequentes de nível. O valor de alfa é calculado em cada instante tMtE t1-t)M-(1 te tM.20ou .10 usualmente com 1-t)E-(1 te tE1t0 com 1-t- Z )t1(tZt tZ         
  • 76.
    t Zt Prev.Erro Erro^2 Et Mt Alfa t 1 10 2 11 10 1 1 0.2 0.2 0.2 3 10 10.20 -0.20 0.04 0.12 0.20 0.60 4 11 10.08 0.92 0.85 0.28 0.34 0.81 5 12 10.83 1.17 1.37 0.46 0.51 0.90 6 11 11.88 -0.88 0.78 0.19 0.58 0.33 7 10 11.60 -1.60 2.54 -0.17 0.79 0.21 8 11 11.26 -0.26 0.07 -0.18 0.68 0.27 9 26 11.19 14.81 219.43 2.81 3.51 0.80 10 25 23.08 1.92 3.70 2.64 3.19 0.83 11 22 24.67 -2.67 7.11 1.58 3.09 0.51 12 24 23.30 0.70 0.48 1.40 2.61 0.54 13 23 23.68 -0.68 0.46 0.98 2.22 0.44 14 24 23.38 0.62 0.39 0.91 1.90 0.48 15 23 23.68 -0.68 0.46 0.59 1.66 0.36 16 23 23.43 -0.43 0.19 0.39 1.41 0.28 EQM= 15.92 Folha de Cálculo Excel Utilizando a Modelização de Trigg&Leach
  • 77.
  • 78.
    Previsão através doModelo de Trigg&Leach t h 0 - Zt (h)  Z    O modelo admite que o ultimo valor alisado, para o nível considerado se mantêm em períodos posteriores
  • 79.
    Alisamento Exponencial deHolt para Séries com Tendência Linear tThtZ h)(tZ :Previsão2Z2Z e 1Z2Z2T :iniciais Condições0C1 1-tTC)1()1-tZtZC( tT0A1 )1-tT1-tZA)(1(tAZtZ            
  • 80.
    t Zt PrevisãoErro Erro^2 Tt Z barra A-Z barra= 0.50 1 11 B- Tend.= 0.34 2 13 2.00 13.00 3 15 15.00 0.00 0.00 2.00 15.00 4 13 17.00 -4.00 16.00 1.33 15.01 5 16 16.34 -0.34 0.11 1.27 16.17 6 17 17.44 -0.44 0.19 1.20 17.22 7 15 18.42 -3.42 11.67 0.62 16.72 8 18 17.34 0.66 0.44 0.73 17.67 9 17 18.40 -1.40 1.96 0.50 17.70 10 19 18.20 0.80 0.64 0.63 18.60 11 22 19.23 2.77 7.68 1.10 20.61 12 21 21.71 -0.71 0.50 0.98 21.35 13 23 22.33 0.67 0.44 1.09 22.67 14 24 23.76 0.24 0.06 1.13 23.88 15 23 25.01 -2.01 4.04 0.79 24.01 16 24 24.80 -0.80 0.65 0.66 24.40 17 25 25.06 -0.06 0.00 0.65 25.03 18 27 25.68 1.32 1.74 0.87 26.34 19 25 27.21 -2.21 4.87 0.50 26.11 20 28 26.61 1.39 1.94 0.73 27.30 EQM= 2.94 Utilização do Solver para a Estimação Paramétrica do Modelo de Holt
  • 81.
    Previsão Utilizando aModelização de Holt0510152025300102030tZtPrevisão
  • 82.
    Previsão para Sériesque Apresentam variações de Nível, Tendência e Sazonalidade Modelo de Holt-Winters 1C0 com TC)-(1 )ZZC( T :Tendência1A0 com )TZA)(-(1 ) FZA( Z :Nível1D0 e desazonalida de periodo s :onde FD)(1) ZZD( F : deSazonalida:alisamento de EquaçõesaTF Z 1-t1-ttt1-t1-ts-ttts-ttttttttt          
  • 83.
    Previsão através doModelo de Holt-Winters .0sT ; s1kkZs1sZ ; s1k)kZs1( jZjF :iniciais Condiçõesetc. 1,...,2s.sh para 2s-htF)tThtZ(h)(tZs.1,2,...,h para s-htF)tThtZ(h)(tZ                 
  • 84.
    Optimização Paramétrica utilizandoo Solver Modelo de Holt-Winters tZtPrevisãoErroErro^2FtZt barraTtAlfa=0.2677715531.0015.000.92Beta=0.9999990002.0016.000.98Gama=0.9999999003.0018.001.1016.330.004.0016.0015.001.001.000.9616.620.295.0017.0016.570.430.181.0017.030.416.0020.0019.220.780.601.1317.630.607.0018.0017.540.460.210.9818.360.728.0019.0019.04-0.040.001.0019.070.719.0022.0022.44-0.440.191.1219.680.6110.0019.0019.89-0.890.800.9520.040.3711.0021.0020.330.670.441.0220.590.5412.0024.0023.620.380.141.1321.220.6313.0020.0020.72-0.720.510.9221.650.4314.0023.0022.530.470.221.0422.210.5615.0025.0025.74-0.740.551.1122.590.3816.0021.0021.21-0.210.050.9222.900.3217.0025.0024.050.950.901.0723.470.5618.0028.0026.601.401.971.1524.370.9019.0022.0023.17-1.171.370.8824.930.5620.0026.0027.16-1.161.331.0325.200.2721.0030.0029.260.740.541.1725.640.4422.0022.0023.02-1.021.040.8525.770.1323.0025.0026.73-1.732.990.9825.46-0.3224.0029.0029.42-0.420.171.1625.05-0.41EQM=0.73
  • 85.
    Previsão Utilizando oModelo de Holt-Winters0,005,0010,0015,0020,0025,0030,0035,000,005,0010,0015,0020,0025,0030,00tZtPrevisão
  • 86.
    Gestão de Stocks “STOCK” “INPUT” “OUTPUT” Classificação de Modelos Modelos com procura determinística Modelos admitindo procura aleatória Objectivo da Modelação: Quanto encomendar; Quando encomendar. Critérios mais vulgarmente utilizados: Minimizar custos, Definir um determinado nível de serviço, etc.
  • 87.
    Gestão de Stocks Custos de Funcionamento dum Sistema de Gestão de “Stocks”: –Custos de Encomenda –Custos de Manutenção de “Stock” (vr). – Custos de Rotura (B3, B2v, B1) Fixos (A) Variáveis (v)
  • 88.
    Gestão de Stocks Tipos de Modelos para Procura Determinística: •Reposição Instantânea Rotura não Permitida. •Reposição Instantânea Rotura Permitida. •Reposição não Instantânea Rotura não Permitida. •Reposição não Instantânea Rotura Permitida.
  • 89.
    Gestão de Stocks •Reposição Instantânea Rotura não Permitida: (inserir fig. VT)
  • 90.
    Gestão de Stocks Substituin do Q em K, vem: K Dv 2DvrA vr 2AD 0 Q 2 vr Q AD 0 - dQ dK 2 Q vD vr Q AD K D Q mas como: Q TD T 2 Q vr T vQ T A T C Custo por unidade de tempo de ciclo:K 2 QT Custo Total por ciclo: C A vQ vr Custo de rotura : 0 2 QT Custo de armazenagem (posse): vr. Custo de encomenda: A vQ * * * 2 T T                       
  • 91.
    Gestão de Stocks •Reposição Instantânea Rotura Permitida (inserir fig. VT)
  • 92.
    Gestão de Stocks 2DSvB2DS)-(QvrvQAC DS-QT e DST :como mas2STvBT2S-QvrvQAC :ciclopor totalCusto2STvB:rotura de CustoT2S-Qvr:em)(armazenag posse de CustovQA :encomenda de CustoDS-QT SS-QTT DST232T12231T2311212    
  • 93.
    Gestão de Stocks 3 * 3 * * 3 3 * 3 * 3 3 2 3 2 T r B 2DrB vA K Dv Substituin do Q e S em K, vem: B v(r B ) 1 e S 2DrA B r B vr 2AD 0 Q S K Q K Minimizando K, admitindo B 0, vem: 2Q S B v 2Q (Q-S) vD vr Q AD T C K D Q Mas como: T                      
  • 94.
    Gestão de Stocks Reposição não Instantânea Rotura não Permitida (inserir fig.VT)
  • 95.
    Gestão de Stocks p -D p vr 2AD 0 Q dQ dK )Q p D (1- 2 vr vD Q AD T C vem: K D Q ) e T p D como: M Q(1- T 2 M Custo total por ciclo: C A vQ vr Custo de rotura : 0 T 2 M Custo de armazenagem: vr Custo de encomenda: A vQ ) p D 1 ( D Q D M T ) p c D c p D Q(1- p Q M Q-DT Q-D * T T 2 te te 1                     
  • 96.
    Gestão de StocksReposição não instantânea rotura permitida :vem0TKTKSKQK e TC K:FazendovB2S)T(Tvr2M)T(TvQAC:ciclopor totalCusto2TTvSB:rotura de Custo2TTvrM:marmazenage de CustovQA :encomenda de CustoDQT e DTD)-p(TS DTD)-p(TM32T34321T433213421                     
  • 97.
    Gestão de Stocks Dv r B ) p D 2DvrB A(1- K (r B )B v ) p D 2DrA(1- S D(r B )B v ) p D 2rA(1- T ) p D vrB (1- 2DA(r B ) Q D(r B )vr ) p D 2B A(1- T 3 3 * 3 3 * 3 3 * 3 3 * 3 3 3 * 2           
  • 98.
  • 99.
  • 100.
    Vantagens e Desvantagensdos Sistemas (s,Q) e (R,S): •Coordenação de reaprovisionamento no sistema (R,S). •Previsão da carga de trabalho no sistema (R,S). •A politica (R,S) é mais efectiva na detecção da deterioração de produtos em “stock” especialmente aqueles de pequena rotação. •A grande vantagem da politica (s,Q) reside no facto de necessitar de menores “stocks” de segurança.
  • 101.
    Gestão de Stocks Instituição de “stocks” de segurança: Politica do Ponto de Encomenda: “Stock” de segurança (SS): Nível esperado de existências no instante em que chega a quantidade encomendada.      nível de protecção 1- SS s - x s -D Risco de rotura : f(x)dx SS "Stock" de segurança. Desvio padrão do tempo de entrega. Desvio padrão da procura durante o tempo de entrega. Desvio padrão da procura. L Tempo médio de entrega. D Procura média por unidade de tempo. x Procura média durante o tempo de entrega. s L L D L L                Distribuição da procura Durante o tempo de entrega
  • 102.
    Gestão de Stocks Politica de Revisão Cíclica: As encomendas são recebidas pela ordem que são colocadas.       S f(x)dx SS S-D(R L) R Periodo de revisão.  Distribuição da procura durante o período de Revisão e de entrega de encomenda.
  • 103.
    Gestão de Stocks Modelação da Procura durante o Tempo de Entrega: Politica do Ponto de Encomenda: Tempo de entrega fixo (L): )DL N(LD;f(x) :que assim se-AdmiteL)DV(V(x) : vem tempodeunidade para tempode unidade de teindependen é procura a queadmitir se AoLDD)E(D)DE(E(x)x222D 2D L1ii2L L1iL1iiL1iiL          
  • 104.
    Gestão de Stocks Politica do Ponto de Encomenda: Tempo de entrega aleatório: Politica de Revisão Cíclica: )DL N(LD;f(x) :ciacircunstân nesta se-AdmitindoDLLDx222D 222D 2L L       ]DR)(L R)D;N[(Lf(x) DR)L( R)DL(x222D 222D 2RLRL        
  • 105.
    Determinação Simultânea deQ e s na Politica de Ponto de Encomenda “Stock” de segurança s Ciclo T Q
  • 106.
    Determinação Simultânea deQ e s na Politica de Ponto de Encomenda QK)(GDvB)x-s2Qvr(vDQADTRC)(GvBQDK)(GvBQDs)f(x)dx-(xQvDB :rotura de Custo)x2Q( vr x2QSS2QSS)SSQ( 21médio existência de Nivel :posse de CustoQAD :encomenda de CustouL2Lx-suL2uLs22LLLL              ss
  • 107.
    Determinação Simultânea deQ e s na Politica de Ponto de Encomenda ) s - x ) e G (K) G( s - x f(x)dx 1- ( 4. Voltar a 2 até o sistema convergir. para calcular uma versão revista de Q. 3. Utiliza - se a expressão a. com o valor de s determinado no passo anterior 2. Utiliza - se b. para determinar o valor de s correspondente a Q. vr 2AD 1. Inicializa - se com um valor de Q Resolução : (b) B vD vrQ f(x)dx (a) vr 2D[A B v G (K)] Q 0 vem : s TRC Q TRC considerando : L L u L s s 2 2 L u L L L                        