Contratos de Manutenção e Materiais Parte 4: Contratação de Fornecedor para itens importantes1

Contratos de Manutenção e Materiais

Parte 4: Contratação de Fornecedor para itens importantes1

Xxx Xxxxx0

Para atender a contratação de fornecedor para os itens importantes, os eixos centrais do modelo a ser concebido deve garantir a disponibilização dos itens demandados em um tempo previamente determinado, com valor de mercado e qualidade especificada pela universidade e por normas e legislação, proporcionando redução nos custos de estoque e dos processos de almoxarifado. A concepção adotada sugere o menor número de itens em estoque e em menor quantidade possível; assim, necessita que o fornecedor contratado garanta os itens solicitados, em acordo com os requisitos da UFRGS, na especificação adequada, no tempo exigido e no local desejado. A questão estratégica é garantir que o tempo de reposição de estoque e/ou fornecimento de itens não interfira nos Tempos de Serviço e de Indisponibilidade por Manutenção, disparando aumento de Backlog3*.

a. Conceitos Teóricos

Para determinarmos a estrutura, o funcionamento e o relacionamento do nosso Almoxarifado de Obras e Manutenção em um contrato para fornecimento de itens, bem como definir e dimensionar os itens e a forma de reposição de estoque, devemos conhecer os serviços e relacionamentos que este setor estabelece, de forma a responder à Política de Gerenciamento de Estoques da UFRGS. Para tanto, é necessária a introdução de elementos de concepção para atender às demandas da Universidade, de forma a apontar definições a serem adotadas para garantir a otimização dos recursos existentes com um Nível de Serviço economicamente admissível.

a.1 Previsão de Demanda

A Previsão de Demanda clássica - forecasting, é uma técnica que usa dados passados na predição (projeção) de valores futuros. Com esta base, estabelecem-se políticas de controle para sistemas de estoques, demanda de máquinas e materiais (planejamento agregado), sequenciamento de jobs em máquinas e demanda de pessoal, entre outras.

O sistema é alimentado por dados históricos, normalmente provenientes de arquivos. A partir dos dados, elabora-se um modelo para previsão (quantitativo ou qualitativo) que permite a elaboração da previsão propriamente dita. A previsão baseia-se exclusivamente no comportamento histórico da demanda, desconsiderando eventos especiais que possam incidir futuramente sobre o processo gerador dos dados. Assim, é importante incorporar a avaliação e experiência gerencial no sistema, de forma a

1 Artigo desenvolvido para contribuir nas construções técnicas na UFRGS

2 Engenheiro de Produção, Mestre em Sistemas de Produção, Especialista em Gestão

3* Tempo de Serviço, Tempo de Indisponibilidade por Manutenção e Backlog são indicadores de processos da Política de Manutenção da UFRGS – Manutenção Criativa

corrigir a previsão para contemplar eventos que não venham ocorrendo sistematicamente no processo e que possam vir a ocorrer. Já o controle do sistema, baseado em critérios de desempenho para ele estabelecidos, define a periodicidade com que os modelos de previsão serão revistos e atualizados.

Uma utilização natural da Previsão de Xxxxxxx diz respeito ao gerenciamento de estoques: é o caso de controlar o estoque de peças reposição no Almoxarifado. Para tanto, estimar-se-ia a taxa de utilização de cada peça para determinar as quantidades a serem encomendadas. Nesse ponto, o forecasting é utilizado. É necessário também, determinar quando os pedidos devem ser feitos. Para tanto, estima-se a variabilidade no lead time de entrega das peças.

O aumento na acurácia da previsão acarreta na diminuição das perdas financeiras resultantes da incerteza no processo decisório. Entretanto, existe um trade-off claro entre acurácia e o custo, o qual deve ser administrado em busca de um ponto de equilíbrio. O aumento na acurácia do sistema implica em aumento nos custos de manutenção do sistema, o que pode não se justificar em termos financeiros.

A definição de um problema de forecasting envolve duas classes de decisões. A primeira diz respeito aos objetivos da utilização do sistema de forecasting. A segunda, decorrente da primeira, diz respeito à definição das características técnicas do sistema. O passo inicial na elaboração de um forecasting é a definição do problema de decisão a ser auxiliado pelo sistema. O problema decisório definirá

sobre o que faremos previsões (o objeto de forecast), qual a forma de forecast a ser adotada, os elementos temporais envolvidos e o nível de precisão desejado.

A variável de interesse no forecasting é designada por demanda, podendo representar, por exemplo, o volume de necessidade de materiais. Os fatores que determinam o nível de detalhamento da previsão são a disponibilidade de dados, o custo das análises e as preferências do usuário – trade off entre custo e acurácia.

Figura 2: Gráfico Custo x Acurácia da Previsão

Outra classe de decisões envolve os elementos temporais do sistema, como o período, o horizonte e o intervalo de previsão. O período é a unidade básica de tempo na qual as previsões são feitas. Por exemplo, desejase uma previsão da demanda semanal de latas de tinta do tipo X. Nesse caso, o período é uma semana. O horizonte diz respeito ao número de períodos no futuro contemplados na previsão. Por exemplo, deseja-se uma previsão da demanda por resina do tipo X para as próximas dez semanas, detalhado por semana. Nesse caso, o horizonte são dez semanas e o período é semanal. Por fim, o intervalo diz respeito à freqüência com que novos modelos de previsão são preparados ou revistos. Via de regra, o intervalo coincide com o período de previsão. Duas formas de forecast são comumente utilizadas: (i) a estimativa do valor esperado da demanda associada à uma estimativa do desvio-padrão do erro de previsão e (ii) o intervalo de predição, que contém valores limítrofes da demanda futura aos quais associa-se uma probabilidade.

Os sistemas de previsão podem ser classificados em duas grandes famílias, conforme as técnicas que utilizam na elaboração da previsão: sistemas qualitativos de previsão e sistemas quantitativos de previsão. Usualmente, designa-se por forecasting as previsões elaboradas a partir da utilização de técnicas quantitativas.

No nosso caso, interessam as técnicas qualitativas devido à alta customização dos serviços, o que resulta em séries históricas com poucos dados devido ao rápido ciclo de vida dos produtos, e ao crescente lançamento de novos produtos no mercado.

As técnicas qualitativas, que são baseadas em opiniões de especialistas, são adequadas a UFRGS pela insuficiência de dados sobre a aquisição de materiais e componentes adquiridos por Unidades e Setores para a execução de tarefas das atividades de manutenção. Estes analisam situações similares, em conjunto com os dados existentes, para predizer valores futuros de demanda. As técnicas mais difundidas de forecasting qualitativo estão associadas à pesquisa de mercado, e incluem a utilização de grupos focados e técnicas de consenso. Das técnicas de consenso, a mais difundida é o método Delphi, introduzido na sequência.

a.2 Método Delphi

O método Delphi é um método qualitativo que busca o consenso de opiniões em um grupo de especialistas. O método baseia-se no uso estruturado do conhecimento, experiência e criatividade dos participantes. A premissa básica do método Delphi é de que o julgamento coletivo, organizado adequadamente, é superior a opiniões individuais.

Como a maioria dos métodos qualitativos, o Delphi é utilizado em situações onde (i) dados históricos não se encontram disponíveis ou não permitem a realização de uma previsão segura, (ii) identifica-se a necessidade de uma abordagem multidisciplinar para o problema de previsão, ou (iii) há perspectivas de mudanças estruturais nos fatores determinantes das tendências futuras. O método caracteriza-se pelo anonimato dos respondentes, pela representação estatística dos resultados coletados nos painéis e pelo feedback de respostas do grupo para reavaliação em rodadas subseqüentes do método.

Um roteiro simplificado de utilização do Delphi inicia com a elaboração do questionário a ser aplicado aos respondentes. A seguir, selecionam-se os especialistas que irão compor o painel de respondentes e promove-se a primeira rodada de aplicação do questionário. Os dados coletados são tratados estatisticamente e as respostas são devolvidas ao grupo devidamente processadas. Via de regra, são informadas a média e desvio-padrão das respostas dadas pelo grupo. A seguir, reavalia-se o questionário para incorporação de alterações consideradas pertinentes e efetua-se uma nova rodada de aplicação do questionário.

Os novos dados coletados são processados. Verifica-se se a convergência das respostas é satisfatória. Em caso afirmativo, conclui-se o método com e elaboração de relatórios finais. Em caso contrário, novas rodadas são efetuadas em busca de uma convergência nas opiniões do grupo. Os passos descritos acima encontram-se resumidos:

Figura 3: Representação do Método Delphi

a.3 Classificação dos produtos conforme a sua importância

Em certos sistemas de previsão, centenas de produtos podem estar em estudo. Porém, nem sempre se faz necessária, para fins gerenciais, a análise individual de todos os produtos. Muitos deles podem ser agregados, através de critérios pré-determinados, em uma mesma série temporal, e analisados conjuntamente.

A metodologia mais aplicada para a agregação de produtos é a classificação ABC, a qual determina a importância do produto, relacionando demanda e seu faturamento. No procedimento aqui proposto, sugere-se a utilização dessa classificação como critério de definição do nível de detalhamento a ser adotado na modelagem de séries temporais. Neste contexto, os produtos aos quais estão associadas as séries temporais em estudo podem ser classificados em 3 classes:

Grupo A - 20% itens vendidos / 80% do faturamento anual. Os itens da classe A justificam-se economicamente.

Política:

– grupo prioritário;

– a Previsão de Demanda é feita individualmente para cada produto desta classe

– atualização constante dos modelos de forecasting

– estratificar as previsões por Campus, Prefeitura, Unidade, etc.

Grupo B: -20-50% itens vendidos / 15% do faturamento anual

– gere modelos individuais de forecasting, mas não estratifique;

– investigação detalhada dos itens neste grupo tende a não se pagar.

Grupo C: - 30-60% itens vendidos / 5% do faturamento anual

– gere previsões agregadas;

– revise previsões trimestralmente

Classificação ABC de produtos:

– produtos classe A receberão tratamento diferenciado, com vários níveis de desagregação e revisões constantes nos modelos;

– produtos B sofrem revisões em intervalos maiores, mas ainda são desagregados a algum nível;

– produtos C são agregados para forecasting.

Abordagem ABC:

– cerca de 20% dos itens vendidos somam cerca de 80% do volume anual de faturamento da empresa (demanda × preço);

– poucos produtos, se bem administrados, têm potencial de redução nos riscos associados ao forecasting;

– esses itens são chamados itens “A”.

Exemplo de aplicação do Método ABC