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Conteúdo 20 de fevereiro de 2024

Projeto de Rede de Suprimentos: Uma Imersão na Otimização Matemática

Introdução

No cenário empresarial atual, caracterizado por uma intensa volatilidade de mercado e por complexidades operacionais significativas, a capacidade de otimizar de maneira eficaz a rede de suprimentos representa um diferencial competitivo fundamental. A otimização matemática surge como uma ferramenta estratégica indispensável, equipando executivos de logística com a capacidade de transformar desafios intricados em soluções estratégicas e operacionais tangíveis. Este método avançado é reconhecido como a maneira mais eficiente para explorar um amplo espectro de opções, gerenciar compensações necessárias, identificar os locais ótimos para instalações e fundamentar tomadas de decisão assertivas. Este artigo propõe uma exploração detalhada de como a implementação da otimização matemática pode transformar a gestão da rede de suprimentos, com um enfoque especial nos pilares de objetivos, restrições, decisões e análise de dados.

 

 

 

A Otimização Além da Coleta de Dados

 

Um equívoco comum entre gerentes é a confusão entre possuir dados de qualidade e sistemas de relatórios avançados com a efetiva otimização de uma rede de suprimentos. Há uma crença equivocada de que o investimento em dados precisos e sistemas de relatórios, frequentemente referidos como Business Intelligence, automaticamente confere a habilidade de realizar análises complexas de Network Design. No entanto, a realidade é que, se Centros de Distribuição, hubs ou fábricas estiverem inadequadamente localizados, esses sistemas de relatórios por si só não são capazes de remediar a situação nem de sugerir novas localizações. Embora esses sistemas possam, de fato, gerar relatórios informativos e fornecer insights valiosos, eles falham em direcionar para designs de rede de suprimentos mais eficientes. Eles não são projetados para modelar redes de suprimentos de maneira que a otimização matemática possa ser aplicada. Na melhor das hipóteses, permitem a avaliação de um número limitado de alternativas, mas exigem a definição meticulosa para cada opção considerada.

Contrastando com a mera coleta e análise de dados retrospectivos, a otimização matemática emprega essas informações para esboçar o futuro, abrindo um caminho proativo para tomadas de decisão. Por meio de técnicas de programação linear e inteira, ela viabiliza a antecipação de cenários futuros, identifica as ações mais promissoras e prepara as organizações para adaptarem-se a mudanças iminentes. A otimização se encarrega do intenso trabalho de calcular os detalhes das alternativas — desde a localização ideal, passando por qual produto é feito em qual local, até como o produto é distribuído e qual cliente é servido por qual armazém. Quando configurada adequadamente, a otimização tem o potencial de revelar ideias e oportunidades que anteriormente não haviam sido consideradas.

 

Pilares da Otimização Matemática

 

A implementação eficaz da otimização na rede de suprimentos depende da compreensão e da articulação de quatro componentes fundamentais:

Objetivo:

O objetivo atua como a bússola essencial que norteia todo o processo de otimização, delineando as metas e expectativas claras que se deseja alcançar. Para que um problema de otimização seja efetivamente abordado, é imperativo estabelecer um objetivo que seja não apenas quantificável, mas também alinhado com os indicadores-chave de desempenho da organização. Esses objetivos podem variar desde a minimização dos custos operacionais, passando pela maximização da eficiência operacional, até a elevação do nível de satisfação do cliente, entre outros.

A definição de um objetivo claro e mensurável é fundamental para guiar o processo de otimização na direção das soluções mais ótimas e viáveis. Esta clareza se torna particularmente crucial quando enfrentamos situações em que os gerentes de redes de suprimentos expressam o desejo genérico de “otimizar sua rede”. O questionamento preciso sobre o que exatamente se deseja otimizar ou quais critérios serão utilizados para comparar e escolher entre diferentes soluções se faz necessário. Será o foco na redução do custo de transporte, na melhoria do serviço ao cliente, na eficiência das instalações, no custo total, no aumento do lucro ou em outros fatores?

Ao especificar e compreender claramente esses objetivos, torna-se possível realizar análises profundas e embasar decisões estratégicas que direcionem efetivamente para a otimização da rede de suprimentos. Tal abordagem não só assegura que o processo de otimização seja conduzido com um propósito definido, mas também maximiza as chances de alcançar os resultados desejados, harmonizando as operações da rede de suprimentos com os objetivos estratégicos da organização.

Restrições:

As restrições estabelecem os contornos dentro dos quais o processo de otimização deve operar, definindo os limites e condições para as soluções possíveis. Elas abrangem uma variedade de fatores, incluindo limitações de capacidade, normas legais, considerações financeiras, distâncias máximas de transporte e prazos específicos de entrega. Ao delinear essas regras fundamentais, as restrições asseguram que as soluções desenvolvidas sejam não apenas teoricamente viáveis, mas também práticas e implementáveis no contexto real.

Por exemplo, a busca pela minimização de custos, se levada ao extremo de não produzir, enviar ou manter operações, resultaria em um custo operacional nulo, o que, apesar de representar o mínimo teórico, é claramente inviável para a continuidade dos negócios. Portanto, é essencial incorporar restrições lógicas que reflitam objetivos operacionais realistas, como a necessidade de satisfazer integralmente a demanda do mercado.

Além disso, restrições detalhadas especificam onde certos produtos podem ser fabricados, a capacidade produtiva disponível, a proximidade necessária entre Centros de Distribuição e clientes, entre outros aspectos críticos. É crucial durante esta fase manter uma abordagem equilibrada, evitando impor tantas restrições a ponto de limitar excessivamente o escopo de soluções inovadoras e estratégicas.

Portanto, as restrições não só guiam a busca por soluções ótimas dentro de um quadro de viabilidade e realismo, mas também desafiam os limites da criatividade e inovação, incentivando a exploração de estratégias que alinhem as operações da rede de suprimentos aos objetivos estratégicos mais amplos da organização. A arte de definir restrições eficazes reside em equilibrar a precisão necessária para refletir a realidade operacional com a flexibilidade suficiente para permitir a descoberta de novas oportunidades de otimização.

Decisões:

As variáveis de decisão constituem os componentes ajustáveis dentro do processo de otimização, essenciais para alcançar os objetivos delineados, respeitando as restrições definidas. Estas variáveis abrangem escolhas estratégicas, como a localização de novas instalações, a alocação eficiente de recursos, a definição de volumes de produção e a seleção de rotas de distribuição ótimas. Uma articulação precisa dessas variáveis de decisão é fundamental para desbravar todas as opções disponíveis e conceber a estratégia operacional mais eficaz.

Dentro do contexto da otimização de redes de suprimentos físicas, as decisões cruciais envolvem determinar a quantidade de produto que será movimentada de um ponto a outro, a seleção e localização de novos pontos operacionais e a especificação de quais produtos serão fabricados em determinados locais. Naturalmente, estas decisões se estendem além desses aspectos, abarcando uma ampla gama de escolhas operacionais e estratégicas.

É importante destacar que as decisões tomadas não existem em isolamento das restrições impostas; elas são intrinsecamente ligadas a esses limites. Por exemplo, a decisão de manter ou fechar Centros de Distribuição existentes é diretamente influenciada pelas restrições operacionais e estratégicas da rede de suprimentos. Assim, ao definir as variáveis de decisão, é essencial considerar cuidadosamente as restrições existentes para não apenas identificar soluções viáveis, mas também para fomentar a inovação e a criatividade nas estratégias de otimização propostas.

Dados:

O êxito do processo de otimização está intrinsecamente atrelado à qualidade e à precisão dos dados que alimentam os modelos analíticos. Informações exatas sobre a demanda, a capacidade de produção, os custos de transporte, entre outros elementos críticos, são indispensáveis para assegurar a confiabilidade das análises e a aplicabilidade dos resultados obtidos através da otimização. Em situações em que certos fatores desejáveis para a otimização não são suportados por dados disponíveis, torna-se necessário explorar alternativas para fundamentar decisões informadas.

Nesse contexto, algumas abordagens podem incluir a execução de múltiplos cenários para avaliar diferentes possibilidades, a utilização de dados aproximados para preencher lacunas informativas ou o ajuste dos dados existentes para refletir melhor a realidade operacional. É importante reconhecer que, além dos dados quantitativos, aspectos não quantitativos, como risco e robustez da rede de suprimentos, desempenham um papel significativo na estratégia global da organização e impactam diversos setores do negócio.

A consideração desses elementos não quantificáveis é crucial, motivando a busca por métodos que permitam sua quantificação ou, pelo menos, uma maneira de incorporá-los estrategicamente no processo de tomada de decisão. Assim, a integração de análises quantitativas robustas com avaliações qualitativas de fatores como risco e robustez enriquece o processo de otimização, conduzindo a soluções mais holísticas e resilientes.

 

Implementando a Otimização: Estratégias e Impactos

 

Integrar os fundamentos de objetivos, restrições, decisões e dados num modelo de otimização avançado capacita as organizações a enfrentarem desafios logísticos complexos e desenvolver estratégias inovadoras. Essas estratégias são essenciais para aprimorar a localização de instalações, otimizar os fluxos de produtos e racionalizar a alocação de recursos. Transformando essas complexidades em um conjunto de equações solucionáveis através de técnicas de programação linear e inteira, conhecidas como programação inteira mista (MIP) — onde “mix” indica a integração de variáveis lineares e inteiras —, abordagens eficazes para problemas operacionais intricados se tornam acessíveis.

Esta metodologia pode ser aplicada utilizando tanto soluções de software especializadas no mercado, incluindo Supply Chain Guru, Cosmic Frog, Sophus, LogHub, Aimms e AnyLogistix, quanto ferramentas de programação customizáveis como Python, Gurobi e CPLEX. As soluções de mercado oferecem interfaces amigáveis ao usuário, contando com recursos avançados desenvolvidos por amplas equipes de especialistas, a integração dos mais recentes avanços acadêmicos e uma rapidez notável no desenvolvimento de modelos. Em contrapartida, a programação customizada, seja em Python, Gurobi ou CPLEX, oferece flexibilidade e potencial redução de custos, embora exija conhecimento de programação especializado e possa resultar em um ciclo de desenvolvimento mais longo e incompleto, mesmo para modelos de menor complexidade.

A capacidade de simular e avaliar diferentes cenários com esses modelos não apenas habilita as empresas a responder de maneira eficaz aos desafios atuais, mas também a se posicionar estrategicamente para o futuro, antecipando-se a mudanças no mercado e capitalizando em novas oportunidades emergentes. Um dos principais benefícios dos MIPs é sua habilidade de analisar todas as decisões e restrições de forma simultânea, garantindo a identificação da solução ótima global para qualquer questão apresentada.

Adotar essa abordagem vai além da simples resolução de problemas imediatos, expandindo o espectro estratégico das empresas. Permite não apenas a adaptação a futuras transformações, mas também a capacidade de influenciar ativamente o futuro das operações logísticas. Alinhar as estratégias operacionais com os objetivos de longo prazo assegura um posicionamento estratégico robusto e sustentável no competitivo mercado atual.

 

Considerações finais

 

A otimização matemática na gestão da rede de suprimentos representa uma abordagem revolucionária que permite a execução de estratégias operacionais com precisão sem precedentes. Ao equilibrar análises quantitativas rigorosas com insights qualitativos, os executivos de logística podem liderar suas organizações através da complexidade do mercado atual, garantindo não apenas a eficiência operacional, mas também a inovação estratégica e a sustentabilidade competitiva a longo prazo.

Prof. Dr. Mauro Sampaio Prof. Dr. Mauro Sampaio

Pós-doutorado em Administração pelo Fischer College of Business da Ohio State University (OSU-USA) e pela Chalmers University of Technology (CHALMERS-Suécia). Doutor e Mestre em Administração de Empresas pela EAESP/FGV. Engenheiro de Produção-Materiais pela Universidade Federal de São Carlos (UFScar). Atualmente, professor adjunto do Departamento de Engenharia de Produção do Centro Universitário FEI. Atua profissionalmente como professor e pesquisador. Seus temas de interesse são: Produção e Operações, Supply Chain Management e Logística.

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