Caso de Estudo

Simplificação de um modelo de rede complexo

O armazém é, normalmente, o último local onde um produto é guardado antes de partir para a sua expedição até ao cliente final.

Só uma operação muito ágil, que tem os produtos certos no momento certo, pode satisfazer os prazos de entrega cada vez mais curtos e exigentes dos clientes. As operações de receção, picking e colocação em armazém devem ser perfeitamente alinhadas e coordenadas para evitar horas de trabalho extra, excesso de ocupação dos meios de movimentação de material (tais como empilhadoras) e a procura excessiva devido a erros de informação sobre a localização real do produto.

Contudo, estas operações não sobrevivem por si só e para o conseguir, é necessária ter uma boa gestão de stocks em vigor. Podemos ter um excelente processo de picking, mas este só será bem-sucedido se as SKUs certas e respetivas quantidades estiverem disponíveis. Além disso, uma boa estratégia de stocks evita a estagnação do fluxo de caixa devido ao stock obsoleto com meses ou anos de cobertura, o que pode levar à urgência desnecessária de adquirir mais espaço de armazém.

A empresa

Esta empresa é líder na distribuição de papel e de artigos de escritório. Em 2019, concluiu a fusão de duas empresas no mercado alemão para alargar a sua operação e aumentar a sua quota de mercado.

Esta aquisição levou à necessidade de alinhar toda a informação e normalizar todo o processo, para que a operação pudesse continuar a decorrer sem problemas após o período de transição.

No entanto, antes da fusão, os custos de transporte que representavam 9,3% do total da faturação aumentaram para 13% em 2021. Uma tendência semelhante verificou-se com os custos de armazenamento que passaram de 12% para 21%.

Para manter um negócio rentável, a empresa precisava de compreender onde estão estes custos e como podiam ser reduzidos ao aumentar as sinergias da rede.

O desafio

Atualmente, a empresa tem 17 armazéns em todo o país. Existem três centros de distribuição principais: dois no norte e um no sul. Cada armazém deve satisfazer a procura da sua região pré-definida. Apesar da descentralização do stock, existe uma rede de transporte intra logística que é utilizada para dar resposta a:

Escolha da alocação de stocks feita pela equipa comercial
Aspetos relacionados com a disponibilidade de stock nos armazéns de preferência

A ocupação média da frota é de cerca de 70% em diferentes locais, consequência de uma rede quase totalmente interligada de modo a responder a praticamente a qualquer cenário de procura e às necessidades de transferência de stocks.

Para a procura local, cada armazém dispõe de uma frota de pequenos camiões que efetuam recolhas e entregas diretamente ao cliente final. Os clientes estão a obter níveis de serviço de cerca de 60%, devido ao efeito composto de 90% de nível de serviço de intra transporte e de entregas last-mille.

A abordagem

1. Redefinir a estratégia de manutenção e compra de inventário

A análise ABC XYZ é fundamental para otimizar o inventário. Começa por classificar cada SKU com base no seu volume de vendas (ABC) e frequência (XYZ), o que representa uma aproximação ao risco decorrente de flutuações. Esta abordagem separa as SKU em nove classes, o que nos permite criar uma regra estratégica para cada categoria. Por exemplo, as referências BZ, CY, CZ devem ter níveis de stock muito baixos e a estratégia deve ser buy-to-order para evitar que estas se tornem obsoletas, aumentando assim o volume de negócios.

rotacion de stock

2. Rever o algoritmo de reabastecimento de stock

O algoritmo de reposição de stocks deve ser aperfeiçoado de modo a equilibrar corretamente os níveis de serviço e a cobertura de stocks. Neste exercício, considerámos a procura global para toda a rede e construímos dois cenários diferentes: um que utiliza os dados para a procura futura e o outro que olha para a procura anterior. Os cálculos foram feitos para um período de três meses, dia após dia, o que regista qualquer tipo de variabilidade da procura que possa surgir.

O primeiro cenário leva a quase zero ruturas de stock, mas depende de uma previsão de vendas muito eficaz. O segundo é mais conservador, mas ainda mostra um grande equilíbrio entre uma diminuição dos níveis de stock e uma melhoria no nível de serviço.

algoritmo reposicion stock

A evolução do stock e a comparação com os níveis atuais de stock de uma única referência pode ser vista abaixo:

algortimo reposicion almacen

3. Melhorar a ocupação da frota

Os camiões utilizados para entregas last-mille têm uma ocupação muito baixa, tanto em termos de tempo como de peso. Nesta análise, é importante separar o tempo de serviço do condutor do tempo de funcionamento do camião. Um motorista pode estar disponível durante o seu turno (8h), mas o camião está disponível durante todo o dia, ou no máximo, durante a janela de tempo estabelecida pelos clientes para a entrega. A ocupação média no que diz respeito ao tempo foi de 33%, o que ilustra este efeito. No gráfico abaixo, podemos ver que a maioria das rotas dura um período de 8h (linha vermelha). A oportunidade aqui é criar dois turnos para maximizar a janela de tempo do cliente (linha azul) e, consequentemente, a ocupação do tempo do veículo e o número de entregas realizadas por dia.

ocupacion de flota

4. Desenhar o melhor modelo de transporte

Para estudar que modelo de transporte deve ser adotado, começámos por classificar os principais fornecedores e por quantificar o volume da procura de cada região. Foram definidos cenários diferentes para compreender onde cada fornecedor deve entregar e, por consequência, onde o stock deve ser colocado. Cada cenário considerou o número total de km percorridos e o número de camiões necessários, assim como uma penalização para cada viagem realizada com subocupação.

mejora modelo de transporte