Potencial simulacao rede-logistica

POTENCIAL DA MODELAGEM E

SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL

APLICADA A REDE LOGÍSTICA

BRUNO LEONARDO SANTOS MENEZES (SENAI)

[email protected]

Esse artigo propõe abordar as algumas vantagens da utilização da

modelagem e simulação computacional para melhoria de processos em

redes logísticas. O método utilizado nesse estudo foi o levantamento

bibliográfico. Um contexto interdiscipliinar, devido à abrangência

dessa área de conhecimento e sua interface com outras áreas de

conhecimento.

Palavras-chaves: Redes Logísticas, modelagem, simulação.

XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no

Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.



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1. Introdução

Esse estudo tem como objetivo apresentar alguns pontos positivos da aplicação de modelagem

e simulação computacional para melhoria de redes logísticas e algumas perspectivas para o

futuro da interface desses dois campos de estudos. Foi realizado levantamento bibliográfico

em estudos que abordam o tema na literatura acadêmica, ainda fragmentada e em evolução.

Logística, modelagem e simulação computacional são áreas interdisciplinares, possuem

grande capacidade de interagir com diversas áreas de conhecimento.

2. Desenvolvimento

A logística está presente em toda atividade empresarial moderna, os impactos dos erros e

acertos nesse setor, refletem diretamente nos consumidores finais. Para Christopher (2002)

“logística é o processo de gerenciar a aquisição, movimentação e armazenamento de

materiais, peças e produtos acabados através da organização e seus canais, de modo a poder

maximizar a lucratividade através do atendimento dos pedidos a baixo custo”. Serio, Sampaio

e Pereira (2007 apud BOYSON ET AL 1999) afirma que a evolução conceitual da logística

segue a ilustração da figura 1. Onde existem quatro estágios evolutivos diferentes, fazendo

relação entre o grau de integração e o tempo. Primeiro a logística tinha como foco a

distribuição física no transporte, no segundo estágio a meta era a integração entre as funções

do setor logístico com ênfase no transporte e na armazenagem, já no terceiro estágio com o

surgimento de novos canais de distribuição e novos conceitos de processo produtivo, o foco

era atender o cliente utilizando os processos internos das organizações e finalmente no último

estágio existe uma maior preocupação com todos os integrantes da cadeia de suprimentos,

buscando adoção de estratégias entre todos os elos.

Figura 1 – Evolução do conceito de logística. Fonte: Adaptado de Serio, Sampaio e Pereira (2007) apud

BOYSON ET AL (1999).

Conforme a figura acima, à medida que os anos foram passando, o conceito de logística

considerou com maior ênfase o ambiente externo das organizações. Para Bowersox e Closs

(2001) “o objetivo da logística é tornar disponíveis produtos e serviços nos locais necessários

e no momento desejado. Logística envolve integração de informações, transporte, estoque,

armazenagem, manuseio de materiais e embalagens”. Para cumprir sua missão conceitual e

nas organizações, a logística fez um movimento natural de aproximação com a gestão da

cadeia de suprimentos. Segundo Serio, Sampaio e Pereira (2007) “a logística passou a ser

tratada como uma parte da gestão da cadeia de suprimentos que planeja, implementa e

controla fluxos, armazenamento, serviços e informações, desde a origem até ponto de



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consumo, de modo a atender às necessidades dos clientes, de forma eficiente e eficaz”. O

conjunto de processos logísticos e seus diversos fluxos formam a rede ou cadeia de

suprimentos logística.

Para Martel e Vieira (2008) “a idéia de cadeia é redutora, porém se aproxima do termo na

língua inglesa, supply chain, que são a soma de etapas necessárias para transformar um

conjunto de matérias-primas em material acabado para consumo e colocá-lo no mercado para

determinado cliente”. Novaes (2007) ilustra uma cadeia de suprimentos básica, conforme

figura 2.

Figura 2 – Cadeia de suprimentos básica. Fonte: Adaptado de Novaes (2007).

De acordo com a figura 2, a primeira organização da cadeia fornece matéria-prima para uma

fábrica de componentes e para uma indústria principal, essa por sua vez atende o atacado e

distribuidores, o varejo e o distribuidor trabalham diretamente com o consumidor final.

Existem outras representações de redes logísticas onde é possível ver a indústria principal, por

exemplo, fornecendo direto ao consumidor final, porém a figura 2 representa bem a posição

das indústrias de bens de consumo duráveis (indústria principal na figura 2), onde começa o

fluxo de produtos acabados em toda cadeia de suprimentos, terminando com sua distribuição

ao consumidor final. Segundo Taylor (2005) “a cadeia de suprimentos pode ser entendida

como um sistema de negócios com entradas, que processadas na rede logística geram saídas,

conforme figura 3”.

Figura 3 – Sistema simplificado de suprimentos. Fonte: Adaptado de Taylor (2005).

Para Taylor (2005) “algumas entradas e saídas podem ser controladas pelos envolvidos na

cadeia, outras não, os fatores externos de uma organização são um exemplo. O sistema de

suprimentos seria o conjunto de processos ou organizações que interagem entre si”. Embora

essa seja uma ilustração simplificada de uma rede logística (figura 3), ela remete ao conceito



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de algoritmo. Segundo Forbellone (1999) “um algoritmo é uma sequência de passos que visa

atingir um objetivo específico”. Onde as entradas seriam as variáveis a serem processadas em

uma sequência lógica de passos (o algoritmo) para gerar dados de saída.

Esse caminho a seguir ou rede logística pode ser modelado utilizando ferramentas

computacionais, sendo possível realizar simulações para atestar sua eficiência e eficácia pelo

ponto de vista dos custos logísticos. Para Lachtermacher (2007) “a modelagem computacional

tem grande aplicabilidade no processo de tomada de decisão gerencial. Depois de realizadas

simulações, os gestores têm cenários que simulam as diversas variáveis de mercado”.

Segundo Harrel et al (1995) “simular é a experimentação de um modelo detalhado da

realidade, esse processo irá determinar como o sistema real responderá a mudanças na própria

estrutura, ambiente ou condições de contorno”. Modelar e simular redes logísticas pode

auxiliar os gestores, diminuindo a imprevisibilidade das consequências de suas decisões. Para

Taylor (2005) “os modelos de redes logísticas fazem com que um sistema de difícil

manipulação e entendimento, ofereça menos ricos para realização de testes, contribuindo para

compreensão, previsão e controle da realidade”.

A compreensão da cadeia de suprimentos como um algoritmo é importante para a realização

da modelagem e simulação em sistemas computacionais, é possível compreender a rede

logística como uma grande função matemática, segundo Tan (2005) “a função é uma rega que

associa a cada elemento de um determinado conjunto A, um único elemento de um conjunto

B”. Uma determinada função (figura 4), representada como y = ƒ (x), onde “x” representa as

possíveis entradas da cadeia de suprimentos e o domínio da função, “ƒ” seriam todos os

possíveis caminhos sobre a influência de “x” dessa rede, e finalmente “ƒ (x)” que é igual a

“y”, seria a imagem da função ou saídas do sistema logístico.

Figura 4 – Sistema logístico como uma função. Fonte: Adaptado de Tan (2005).

O entendimento do conceito de função é importante para a construção do modelo matemático,

pois os sistemas computacionais operam seguindo essa lógica. Segundo Stewart (2003) “esse

modelo com frequência tem o formato de equações diferenciais, que é uma equação com

função e algumas de suas derivadas desconhecidas”. A falta de conhecimento dessas funções

e sua derivação ocorrem, principalmente, devido à imprevisibilidade e a grande quantidade de

variáveis existentes e um problema no mundo real. Outro recurso bastante utilizado nas

soluções desses modelos é a pesquisa operacional (PO). Para Moreira (2007) “pesquisa

operacional é uma área de estudos onde são aplicados métodos analíticos com objetivo de

alcançar soluções ótimas. A pesquisa operacional faz uso de modelagem matemática para

construir sistemas mais produtivos”. Dentro da PO a programação linear (PL) é uma das

técnicas mais utilizadas para resolução de problemas, segundo Silva et al (2008) “PL é uma

função objetiva linear com restrições técnicas de inequações lineares”.

Chung (2004) define MSC como “o processo de criação e experimentação com o uso de

computadores de modelos matemáticos de um sistema físico, onde as principais vantagens e

desvantagens”.



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3. Conclusão

A MSC possibilita a realização de uma quantidade considerável de experimentos em um

espaço curto de tempo, visto que com os atuais processadores dos sistemas computacionais é

possível realizar diversos cálculos matemáticos e estatísticos em segundos. Outra vantagem é

a quantidade de pacotes nos programas com ferramentas que fazem diversas análises

analíticas nos sistemas simples aos mais complexos, além das diversas possibilidades gráficas

de demonstração dos resultados. Carvalho (2006) afirma que são exemplos de algumas das

potencialidades e vantagens do uso da MSC em operações logísticas complexas:

a) Funciona como instrumento de aprendizagem e tomada de decisões sobre a realidade das

empresas.

b) Possibilita criação de novos conceitos em relação ao processo logístico, possibilitando a

análise de novos cenários.

c) Redução dos riscos na modificação dos processos logísticos, devido a possíveis simulações

antes da implantação física das mudanças.

d) Considera o impacto dos modelos estocásticos.

e) Grande capacidade de semelhança com o mundo real.

A MSC aplicada às redes logísticas pode proporcionar maior conhecimento dos processos

logísticos e suas etapas nas empresas, auxiliando no processo decisório e reduzindo riscos e

custos na implantação de mudanças e melhorias nas organizações. Com a utilização MSC em

cadeias de suprimentos é possível considerar da influência do tempo na realidade simulada,

como consequência os modelos e simulações podem ter semelhança bem próxima do mundo

real. As desvantagens segundo Carvalho (2006) seriam:

a) Entradas imprecisas geram resultados imprecisos.

b) Problemas complexos precisam de respostas complexas.

c) Problemas não são resolvidos por si só.

Entradas de dados precisam ter acurácia para gerarem resultados confiáveis. Quanto maior a

complexidade do cenário, soluções complexas apareceram. As resoluções de problemas

precisam de pessoas para oferecer caminhos de resolução.

As organizações que fizerem o uso de modelagem e simulação computacional para melhoria

de redes logísticas vão reduzir custos, aumentar a confiabilidade sobre suas decisões, isso

pode representar um diferencial competitivo no mercado em que estão inseridas.

Referências

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CARVALHO, Leonardo Sanches de. Análise das potencialidades e vantagens do uso da simulação

computacional em operações logísticas complexas, como ferramenta de auxílio à tomada de decisões/ estudo de

caso em uma organização industrial. Salvador, 2006. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal da Bahia,

Salvador, 2006.

CHUNG, CHRISTOPHER A. Simulation modeling handbook: a practical approach. Boca Raton: CRC

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DI SERIO, L., SAMPAIO, M., PEREIRA, S. A Evolução dos Conceitos de Logística: Um Estudo na Cadeia

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