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Definição de política de estoques para indústria

Neste projeto foi feita uma revisão do modelo de reposição de estoques de produtos farmacêuticos e cosméticos, reduzindo potencialmente 20% a 30% dos custos de estoque da empresa. O departamento responsável pela reposição ativa de estoques operava com revisão periódica, em intervalos mensais, e os pedidos estavam sujeitos a um lote mínimo determinado pela área de planejamento e controle da produção. Nosso estudo teve dois objetivos principais:

  • determinar a política de estoques mais adequada para cada SKU, contemplando os 150 produtos da empresa;

  • análise de trade-offs entre nível de serviço, lote mínimo, leadtime e estoque de segurança, analisando se mudanças na área de planejamento e controle da produção (PCP) poderiam melhorar a cadeia de suprimentos como um todo.

Em nossos estudos dos processos da empresa, notamos que seu ERP era capaz de integrar as informações dos diversos setores, mas de fato não apoiava nem continha todos os dados necessários para a definição da melhor política de estoques. Para preencher esta lacuna, elaboramos um estudo dirigido às premissas e objetivos da empresa. 

Detalhes

Área
Supply Chain
Setor
Indústria Farmacêutica
Método
Analytics e Simulação
Local
Brasil

Assim, na primeira etapa do projeto fizemos um breve estudo do contexto de atuação do cliente: na indústria farmacêutica, o estoque de insumos e produtos semi-acabados tende a ser grande, por conta das várias etapas necessárias para o desenvolvimento dos produtos; além disso, os lotes de produção oferecidos pela área de PCP são usualmente grandes em relação à demanda. Ademais, o estudo dos processos da empresa nos permitiu identificar os principais fatores a considerar na política de estoques: backorder, venda perdida, validade do produto, volume de estoque, número de pedidos, leadtime e lote mínimo.

Na segunda etapa do projeto, analisamos a demanda histórica dos produtos e definimos o melhor modelo de previsão de vendas para cada família, para dar base à ferramenta de gestão. Paralelamente, um modelo de simulação de eventos discretos foi elaborado para estudar os tradeoffs da operação. Neste modelo, a previsão de demanda foi simulada e, variando-se o estoque de segurança, lote mínimo e leadtime, pudemos estabelecer diferentes cenários de custo e nível de serviço. Com isso, notamos que a área de PCP poderia diminuir o leadtime dos produtos aumentando o estoque de insumos e melhorando a programação da produção, para diminuir os estoques de produto acabado e melhorar a resposta aos picos de demanda, como em campanhas publicitárias. Apesar da adoção de lotes menores para alguns produtos ser prejudicial à área de PCP, ela diminui significantemente o número de medicamentos devolvidos por prazo de validade, além de diminuir drasticamente o custo de estoque.

Uma vez que as principais variáveis do problema estavam devidamente mapeadas, desenvolvemos uma ferramenta em VBA para a determinação de ‘quando’ e ‘quanto’ pedir, por SKU, de forma que a empresa consiga entregar o nível de serviço desejado com o menor volume de estoques possível. Para operar a planilha que fizemos, o decisor simplesmente informa a porcentagem máxima de backorders aceitável, e o modelo fornece o estoque de segurança necessário e o lote a ser pedido no início de cada mês, de acordo com a previsão de demanda, leadtime e lote mínimo.

 
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