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Da Logística Integrada à Gestão da Cadeia de Suprimentos

Durante o período pós-guerra, muitas áreas da pesquisa em gestão de operações e engenharia industrial se desenvolveram de maneira muito acelerada e independentes umas das outras. No entanto, um dos aspectos essenciais da logística é seu papel de integração e coordenação entre fornecimento, produção, estocagem, consumo, transportes, etc. Assim, no final dos anos 60, uma nova visão contrapôs esta abordagem analítica e individual de cada uma destas partes. Trata-se da visão sistêmica, ou visão integrada.

da logística integrada à gestão da cadeia de suprimentosA logística integrada se propõe a estudar os sistemas complexos de maneira global, de forma que as relações existentes entre as diferentes partes sejam consideradas, e não se tente otimizar uma parte em detrimento do todo. Na área de logística, esta visão abriu espaço para o planejamento integrado, e este à análise do custo total, que embora pareça muito simples hoje em dia, foi um grande salto para o estudo da logística há 50 anos.

A análise do custo total leva em consideração todos os custos que serão incorridos com uma decisão. Por exemplo, pode-se transportar alguns produtos com aviões (pagando muito caro pelo transporte), mas reduz-se o lead time e assim diminui-se o nível de estoque, economizando neste último ponto. Se o custo total for mais baixo com o uso de aviões, então a situação é vantajosa.

Com esta integração, apareceu o conceito de gestão da cadeia de suprimentos, no início dos anos 80. Este novo conceito visava levar em consideração não apenas as integrações das atividades logísticas de uma empresa, mas também as integrações com seus parceiros de fornecimento e de consumo (acima e abaixo na cadeia de suprimentos). Esta gestão integrada pode ser vista também como uma extensão natural de diversas filosofias de redução de desperdícios (como o Just in Time e a qualidade total). A gestão integrada da cadeia de suprimentos também visa eliminar desperdícios, garantir um alinhamento mais afinado das decisões e uma melhor coordenação dos fluxos de produtos e de informações entre os diferentes elos de uma rede logística.

Diante dos diversos problemas de planejamento observados na logística, os tomadores de decisão se vêem frequentemente com um problema muito maior do que sua capacidade de raciocínio. A quantidade de ligações e a complexidade delas tornam as decisões muito difíceis: para um fabricante, por exemplo, como escolher entre a melhor localização para a fábrica, para os depósitos, as capacidades deles, os melhores modos de transporte, os bons níveis de estoques?

Todas estas decisões são claramente ligadas entre elas e deve-se encontrar uma maneira de tomar uma decisão que leve em consideração todas essas variáveis. As soluções com auxílio da matemática e informática são naturais, e assim, podemos dizer que a pesquisa operacional permite aplicar a abordagem sistêmica ao integrar todos os aspectos de um problema num mesmo modelo de decisão.

No entanto, é inútil tentar conceber um modelo muito completo se os dados necessários para alimentá-lo não são disponíveis ou se o modelo não pode ser resolvido , mesmo com os melhores métodos e computadores (ainda é o caso hoje em dia para muitos problemas).

A partir do final dos anos 80, vimos que os computadores estavam mais presentes nas empresas, os dados podiam ser obtidos de maneira sistemática e confiável, e softwares mais potentes e amigáveis combinavam modelos mais realistas e algoritmos mais desenvolvidos. Com isso, a logística e o transporte foram as áreas onde a pesquisa operacional teve mais sucesso. O resultado disso é evidente, mas é assunto para outra matéria.

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Geral Logística

Logística também se aprende com a natureza

Por Paulo Sérgio Gonçalves *

formigueiro e formigasO homem com todo o seu potencial criativo desenvolveu máquinas maravilhosas. Voam, computam, fazem diagnósticos, controlam a produção, centralizam o processo decisório, flexibilizam as operações complexas, etc. Grande parte desse arsenal tecnológico foi desenvolvido a partir das pesquisas realizadas na natureza, muito especialmente, no reino animal.

A frustração do homem em não poder voar – mitologicamente reproduzida na fábula de Ícaro – tornou-se uma realidade adaptada da capacidade e flexibilidade que os pássaros possuem em vôos de longas distâncias e mesmo em grandes altitudes como é o caso do da águia. Sua visão é tão apurada que consegue ver um peixe a várias centenas de metros de altitude e mesmo perceber a presença de um coelho a uma distância de 1,6 km. Os exemplos são inúmeros: estudo do comportamento dos tubarões para descobrir o processo de altíssima tecnologia que possui em detectar a longa distância a presença de um peixe se debatendo. Sua incrível aerodinâmica permitiu projetar novas aeronaves de alta performance.

Na logística não é diferente!

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Desempenho Geral Logística Transportes

Série Pesquisa Operacional – Problema do Caixeiro Viajante

Na semana passada vimos uma introdução e a definição do que é a pesquisa operacional. Hoje conheceremos um pouco mais sobre o Problema do Caixeiro Viajante (Traveling Salesman Problem).

Na definição padrão do problema, imagine que você tem uma lista de cidades para visitar, e que você conhece a distância entre cada par de cidades. Você precisa visitar todas as cidades, sem passar pela mesma cidade duas vezes, viajando o menor tempo possível.

Este problema é muito importante para a logística, pois ajuda a definir as melhores rotas possíveis, mas do ponto de vista teórico é muito mais amplo que isto.

Em empresas de transportes e entregas, o termo milk run é usado para descrever o trajeto que passa por todas as estações para coletas de produtos, para depois entregá-los num ponto específico. O milk run, ou corrida do leite, seria passar por várias fazendas coletando leite e depois entregar o grande volume coletado numa empresa de laticínio. Este assunto foi tratado recentemente no blog Universo da Logística.

Este mesmo problema do caixeiro viajante é usado para otimizar a fabricação de microchips, obtendo os caminhos mais curtos para os circuitos integrados, a otimização de padrões de corte em chapas e placas, economizando material quando obtém o melhor aproveitamento possível, além de economizar o uso e troca das facas ou lasers que fazem o corte, e em uma versão levemente modificada ele ajuda a fazer o sequenciamento do DNA. Um problema típico com algumas centenas de pontos (cidades) pode levar muitas horas para ser resolvido, pois as combinações possíveis crescem muito rapidamente.