Upload
nguyentu
View
222
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Universidade de São Paulo
Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”
Gestão de estoques com Curva ABC: um estudo de caso no agronegócio
brasileiro
RODRIGO AMÂNCIO BRIOZO
Piracicaba, 01 de dezembro de 2011
1
RODRIGO AMÂNCIO BRIOZO
Gestão de estoques com Curva ABC: um estudo de caso no agronegócio brasileiro
Orientador:
Prof. Dr. JOSÉ VICENTE CAIXETA FILHO
Monografia de conclusão do curso de Ciências
Econômicas, apresentada a Escola Superior de
Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade
de São Paulo, para a obtenção do título de
Bacharel em Ciências Econômicas.
Piracicaba, 01 de dezembro de 2011
2
Dedico a meus pais
3
Agradecimentos
A Deus.
Aos meus pais Sérgio e Eunice, sem os quais jamais teria conseguido chegar até
aqui. Obrigado por serem tão importantes na minha vida.
A minha avó Nice que está do céu orando por mim. Sem tua força na Terra isso
seria impossível de estar sendo realizado.
A empresa Rio de Una Alimentos Ltda, representada nas pessoas do senhor Jean
Revece Neto e da Sra. Fernanda Kuboyama Ruivo, pela ajuda dada para a elaboração
deste trabalho, sem o qual não seria possível sua realização.
Ao professor Dr. José Vicente Caixeta Filho pela orientação e direcionamento
dados para a construção desta monografia.
Ao ESALQ-LOG, que muito me ensinou e ainda vai me ensinar sobre logística.
A professora Daniela Bacchi Bartholomeu, que junto com o professor Caixeta
avaliaram este trabalho.
A todos meus amigos, em especial ao João Victor Crivelaro Loreti, Leonardo
Coviello Regazzini e Murilo José Rosa pelas idéias, ajudas, dicas, conselhos e
companheirismo. Obrigado a todos pelas noites perdidas de sono somente para me
apoiar.
A Casa do Estudante Universitário (CEU) e a república Ataq Speculativo por
terem me abrigado por esses 4 anos.
A minha futura esposa Maria Cristina, sem a qual eu não teria conseguido.
Obrigado por estar ao meu lado este tempo todo.
A todos que sofreram, torceram, rezaram, vibraram comigo em todos os
momentos da minha vida.
4
RESUMO
Atualmente um dos grandes desafios das empresas é se manter em um mercado
cada vez mais competitivo e globalizado. Desta forma, a busca pela eficiência em seus
processos pode ser crucial na redução de custos e, conseqüentemente, torná-las mais
competitivas para fazer frente à concorrência.
No setor de logística, mais especificamente no setor de armazenagem, as
empresas podem se utilizar de recursos de otimização para gerenciar seus estoques. A
utilização da Curva ABC, uma técnica de classificação de produtos por ordem
decrescente de importância, pode ser uma ferramenta de otimização extremamente
importante, pois além de classificar para a empresa os produtos que tem mais
importância em seu portfólio, ainda contribui na organização espacial de seu armazém,
facilitando assim o processo de montagem de carga para posterior expedição.
Esta monografia tem por objetivo analisar qualitativamente e quantitativamente
a redução alcançada com a aplicação da teoria da Curva ABC, derivada da Lei de
Pareto. Para isto estimou-se se houve ou não uma redução de tempo nos processos de
coleta dos produtos no armazém da empresa, pós aplicação da Curva ABC.
Os resultados apontam para uma redução no processo em questão, acarretando
também em redução do número de funcionários no setor estudado, gerando assim uma
economia de aproximadamente 200 mil reais para a empresa em 3 anos de utilização de
tal teoria.
Palavras-chave: Logística, Curva ABC, otimização de processos.
5
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 9
1.1 Objetivos e Justificativa ..................................................................................... 9
1.2 Estrutura deste texto ......................................................................................... 10
2. REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 11
2.1 Vilfredo Pareto e sua “Lei de Pareto” .............................................................. 11
2.2 Armazenagem de produtos e gerenciamento de estoques – A “Curva ABC” ou
“Curva 80-20” ............................................................................................................. 11
2.3 Variações de aplicações da “Curva ABC” ou “Curva 80-20” ......................... 16
2.4 Rio de Una Alimentos Ltda ............................................................................. 19
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ............................................................ 21
3.1 Armazenagem de produtos antes e depois da aplicação da Curva ABC ......... 22
4. RESULTADOS ....................................................................................................... 30
4.1 Cenário 1 – Simulações cliente X .................................................................... 33
4.2 Conclusão cenário 1 – Cliente X ..................................................................... 38
4.3 Cenário 2 – Simulações cliente Y .................................................................... 39
4.4 Conclusão cenário 2 – Cliente Y ..................................................................... 43
4.5 Cenário 3 – Simulações cliente Z .................................................................... 44
4.6 Conclusão cenário 3 – Cliente Z ...................................................................... 48
4.7 Análise Global – Clientes X, Y e Z ................................................................. 49
5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 53
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................... 54
6
7. ANEXOS ................................................................................................................. 56
7.1 Anexo A – Classificação completa dos produtos por Curva ABC .................. 56
7
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Curva 80-20 com uma classificação ABC arbitrária de produtos. ................ 14
Figura 2 – Processo de produção e divisão dos produtos na empresa Rio de Una
Alimentos Ltda. .............................................................................................................. 20
Figura 3 – Fotos da câmara fria antes da aplicação da Curva ABC. .............................. 25
Figura 4– Layout da câmara fria..................................................................................... 26
Figura 5 – Fotos da câmara fria após a aplicação da Curva ABC. ................................. 27
Figura 6 – Novo layout da câmara fria. .......................................................................... 28
Figura 7 – Alocação dos produtos por ordem alfabética - antes da aplicação da Curva
ABC. ............................................................................................................................... 30
Figura 8 – Romaneio do cliente X. ................................................................................. 33
Figura 9– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)..... 34
Figura 10 – Alocação dos produtos seguindo critérios de venda – Curva ABC. ........... 35
Figura 11 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC). ... 36
Figura 12 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente X ........................ 38
Figura 13– Romaneio do cliente Y. ................................................................................ 39
Figura 14– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)... 40
Figura 15 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC). ... 41
Figura 16 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y ........................ 43
Figura 17 – Romaneio do cliente Z. ............................................................................... 44
Figura 18– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC)... 45
Figura 19 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC). ... 46
Figura 20 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y ........................ 48
Figura 21 – Redução dos tempos de picking dos 3 clientes da empresa. ....................... 49
8
LISTA DE TABELAS
Tabela 1– Classificação ABC de 14 itens de uma companhia de produtos químicos. ... 13
Tabela 2 – Modelo para confecção da Curva ABC ........................................................ 15
Tabela 3 – Relação de produtos – Classificado por ordem alfabética ............................ 22
Tabela 4 – Relação de produtos – Classificado por ordem decrescente de vendas ........ 31
Tabela 5 – Dados da simulação da empresa X (antes da Curva ABC). ......................... 34
Tabela 6 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente X. ......................................... 36
Tabela 7– Dados da simulação do cliente X (depois da Curva ABC). ........................... 37
Tabela 8 – Dados da simulação do cliente Y (antes da Curva ABC). ............................ 40
Tabela 9- Códigos dos produtos do romaneio do cliente Y. .......................................... 40
Tabela 10– Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC). ......................... 42
Tabela 11 – Dados da simulação da empresa Z (antes da Curva ABC). ........................ 45
Tabela 12 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente Z. ........................................ 46
Tabela 13 – Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC). ........................ 47
Tabela 14 – Dados da redução do tempo entre os cenários e da redução percentual. .... 49
Tabela 15 – Demonstração de gastos com funcionários Pré e Pós Curva ABC ............. 50
Tabela 16 – Correção salarial entre janeiro de 2009 e janeiro de 2012.......................... 51
Tabela 17 – Gastos com salários sem a Curva ABC ...................................................... 51
Tabela 18 – Gastos com salários com a Curva ABC ...................................................... 52
9
1. INTRODUÇÃO
1.1 Objetivos e Justificativa
Os efeitos “impostos” pela globalização no mundo fizeram com que barreiras
antes existentes como dificuldade de fluxo de informações, produtos, pessoas,
procedimentos, tempo, fossem transpostas, não existindo ou diminuindo
consideravelmente tais empecilhos. Dessa maneira as empresas que queiram se manter
atuantes tem que constantemente buscar a eficiência em seus processos para que possam
competir no mercado, hoje mundial.
Um setor onde existe hoje uma grande concorrência de mercado é o setor do
agronegócio. Existem no mercado inúmeras empresas atuando, gerando uma grande
competição entre elas, tornando a guerra de preços muito acirrada, o que acaba
beneficiando diretamente os consumidores que podem lucrar com tal disputa.
Por outro lado, para as empresas se manterem neste mercado competitivo,
devem a todo o momento buscar o “estado da arte” em todos os seus processos, ou seja,
elas devem buscar eficácia e eficiência em todas as áreas integrantes de sua cadeia
produtiva, indo desde a aquisição de insumos, passando pelo marketing, vendas,
recursos humano, produção, logística e distribuição, entre todos os outros setores
componentes da indústria.
Neste sentido, os gestores dos grupos empresariais buscam incessantemente a
otimização de seus recursos, visando à redução de seus custos, podendo assim fazer
frente na luta pela sobrevivência neste mercado. Em sintonia com tudo isso uma área
dentro da empresa que oferece um grande potencial para otimização é a área conhecida
como Supply Chain1. Esta área engloba toda a logística, armazenagem e distribuição.
Em relação a este último setor, o de logística e distribuição, pode-se citar ganhos
de eficiência em relação à otimização dos processos, indo desde a escolha do local de
instalação da indústria e dos CDs (Centros de Distribuição) (após ser feita uma análise
do mercado consumidor em que a empresa pretende atuar), até mesmo a roteirização
mais eficaz de sua distribuição.
1 Supply Chain, termo em inglês conhecido na literatura da área como Cadeia de Suprimentos.
10
Fazendo uma análise mais profunda de empresas do setor do agronegócio, mais
especificamente de uma processadora de vegetais orgânicos, será observada a utilização
de um modelo de gestão de estoques em seu armazém, que neste caso trata-se de uma
câmara fria, no intuito de analisar se existem ou não ganhos de escala que podem ser
obtidos através da aplicação da Curva ABC ou Curva 80-20.
O objetivo geral deste trabalho é apresentar a definição de Curva ABC ou Curva
80-20, que deriva da “Lei de Pareto”, do filósofo e economista francês Vilfredo Pareto,
na qual ele afirmou que 80% dos fenômenos advêm de apenas 20% das causas. Tal lei é
aplicada em diversos ramos de atuação das ciências, indo desde a estocagem de
produtos em uma empresa, passando pela área da sociologia, economia, engenharias,
como até mesmo na área de saúde.
Seguindo tal fundamentação teórica será analisado o armazém de uma
processadora de vegetais orgânicos, localizada na cidade de São José dos Pinhais-PR.
Tal empresa trabalha no processamento e distribuição de vegetais orgânicos
minimamente processados. Será feito um levantamento de como era feita a
armazenagem de tais produtos, já processados em sua câmara fria, e como ficou tal
operação após ser feita a aplicação da “Curva ABC”, como ficou a disposição física dos
produtos e sua rotatividade, assim como qual foi o ganho econômico na forma da
redução de custos com tal aplicação.
Sendo assim, quais os ganhos reais com a adoção de tal teoria?
1.2 Estrutura deste texto
Após o Capítulo introdutório (Capítulo 1), haverá no Capítulo 2 uma revisão de
literatura, com uma demonstração mais detalhada do conceito de Curva ABC ou Curva
80-20, assim como a apresentação da empresa objeto de estudo. O Capítulo 3 apresenta
os procedimentos metodológicos utilizados para a elaboração desta monografia. No
Capítulo 4 são apresentados os resultados obtidos com os dados do Capítulo 3. No
Capítulo 5 encontram-se as conclusões finais derivada dos resultados do Capítulo 4. No
Capítulo 6 encontram-se as referências bibliográficas.
11
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Vilfredo Pareto2 e sua “Lei de Pareto”
Vilfredo Pareto nasceu em 15 de julho de 1848 em Paris, França. Sua família era
originária da Ligúria, região ao noroeste da Itália, onde detinha o título de nobreza.
Estudou na Universidade Politécnica de Turim. Foi engenheiro ferroviário em Florença,
profissão que nunca abandonou. Ele é conhecido por aplicar a matemática à análise
econômica. Foi o introdutor do instrumento analítico das “Curvas de indiferença”.
Pareto publicou diversos artigos sobre os princípios fundamentais de economia
pura. Suas principais obras são Cours d´Economie Polotique (1896-97), Les systèmes
socialistes (1902), Manuale d´Economia Politica (1906), Tratado di Sociologia
Generale (1916), Transformazioni dela democrazia (1921). Na economia, Pareto
introduziu o conceito de ótimo de Pareto (ou eficiência de Pareto) que diz que uma
situação econômica não é ótima se não for possível melhorar sua situação, tudo isso sem
prejudicar outro agente.
Em 1897 publicou um estudo sobre distribuição de renda, que veio a
transformar-se no objeto de estudo desta monografia, a “Lei de Pareto”, ou “Princípio
80-20. Através deste estudo Pareto observou que 80% dos fenômenos advêm de apenas
20% das causas. Pareto observou que existia uma grande concentração de renda onde
80% da renda estava concentrada com apenas 20% das pessoas.
Porém, esta observação pôde ser vista em outros segmentos da sociedade tais
como relacionado ao setor financeiro, ao setor industrial, ao setor comercial, ao setor
imobiliário entre outras aplicações que veremos nos próximos tópicos.
Vilfredo Pareto faleceu no dia 19 de agosto de 1923, em Céligny, França.
2.2 Armazenagem de produtos e gerenciamento de estoques – A “Curva
ABC” ou “Curva 80-20”
No que tange ao gerenciamento dos estoques, quando trata-se da armazenagem
de produtos, deve-se a todo o momento buscar a melhor forma de organização dos
mesmos, para que exista rotatividade do estoque, não ocorrendo assim a perda de
2 Resumo biográfico extraído da obra do próprio Vilfredo Pareto “Crítica a O Capital de Karl Marx”.
Editora: Irmãos Pongetti Editores. Rio de Janeiro, 1937.
12
produtos devido ao vencimento do prazo de validade ou outro tipo de dano decorrente
do não escoamento ou distribuição dos mesmos.
Segundo Ballou (2001) a estocagem de produtos pode corresponder a 26% do
custo logístico de uma empresa. Sendo assim, é de extrema importância uma análise
aprofundada de tal setor, visando à otimização dos processos, na intenção de reduzir tais
custos. Ainda segundo Ballou (2001), a utilização de estoques por uma empresa ou um
distribuidor atende a quatro motivos que são: a redução dos custos com transporte
(formação de cargas maiores para o despacho), a coordenação entre a oferta e a
demanda, o auxílio no processo produtivo e para a ajuda no processo de marketing.
Apesar do alto custo apresentado em relação à armazenagem de produtos, ela
ainda se faz necessária em alguns casos específicos como problemas sazonais ou mesmo
locacionais. Segundo Banzato et al. (2003) a armazenagem é o caminho mais eficiente
para concentrar produtos e dividi-los para distribuição.
Ainda segundo Banzato et al. (2003), as operações nos armazéns estão cada vez
mais em destaque, devido aos centros de distribuição assumirem um papel importante
junto aos clientes, uma vez que estes estão cada vez mais exigentes em relação à
prestação de serviços.
Segundo Bowersox e Closs (2001), as vantagens da armazenagem são de
natureza econômica e de serviço, ou seja, existe a necessidade da armazenagem quando
o custo-benefício de tal operação seja vantajoso. Ainda segundo os autores, as
vantagens econômicas advêm da redução direta de custos logísticos.
A armazenagem dos produtos deve atender a uma lógica, onde a análise da
demanda de cada produto é observada no intuito de organizar de maneira melhor a
disposição física dos produtos. Segundo Bowersox e Closs (2001), os produtos devem
ser acondicionados seguindo algumas regras como volume e peso, fora isto a
localização de tais produtos deve respeitar as sazonalidades, ou seja, produtos com alta
demanda em determinado período devem ficar próximos dos locais de coleta e
embarque, facilitando assim a operacionalização do armazém.
Seguindo esta orientação sobre acondicionamento dos produtos no armazém,
Ballou (2001) apresenta a Curva 80-20 que demonstra que 80% das vendas da empresa
13
são geradas por 20% dos produtos. Segundo o mesmo autor, esta aplicação foi derivada
da Lei de Pareto3.
Segundo Ballou (2001, p. 61) “o conceito 80-20 é particularmente útil no
planejamento de distribuição quando os produtos são agrupados ou classificados por
suas atividades de vendas. Os 20% mais importantes podem ser chamados de itens A,
os próximos 30%, de itens B e os restantes, de itens C”. Ou seja, é feita uma análise das
vendas da empresa e é criado um ranking dos produtos, organizando-os assim
agrupadamente conforme a classificação em A, B, ou C.
Para exemplificar tal análise de vendas de uma empresa, poderemos ver na
Tabela 1 extraída de Ballou (2001), onde ele exemplifica a aplicação da classificação
por Curva ABC:
Tabela 1– Classificação ABC de 14 itens de uma companhia de produtos químicos.
Número
do produto
Classificação do
produto por vendasa
Vendas
Mensais (000s)
Percentagem cumula-
tiva das vendas totaisb
Percentagem cumula-
tiva do total dos itensc
Classificação
ABC
D-204 1 $5.056 36,20% 7,10%
D-212 2 3.424 60,7 14,3
D-185-0 3 1.052 68,3 21,4
D-191 4 893 74,6 28,6
D-192 5 843 80,7 35,7
D-193 6 727 85,7 42,9
D-179-0 7 451 89,1 50
D-195 8 412 91,9 57,1
D-196 9 214 93,6 64,3
D-186-0 10 205 95,1 71,4
D-198-0 11 188 96,4 78,6
D-199 12 172 97,6 85,7
D-200 13 170 98,7 92,9
D-205 14 159 100,0 100,0
$13.966a Classificado de acordo com o volume de venda.
b Soma das vendas dos itens ÷ total das vendas, por exemplo, (5.056 + 3.424) ÷ 13.966 = 0,607.
c Classificação do item ÷ número total de itens, por exemplo, 6 ÷ 14 = 0,429.
Fonte: Ballou (2001, p. 61)
3 A Curva 80-20 foi observada pelo sociólogo e economista Vilfredo Pareto, em 1897. Seu trabalho foi
sobre renda e riqueza.
14
Através da Tabela 1, pode-se elaborar a Figura 1:
343
241
Ve
nd
as t
ota
is (
%)
Total dos itens (%)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Figura 1 - Curva 80-20 com uma classificação ABC arbitrária de produtos.
Fonte: Elaborado pelo autor com dados de Ballou (2001, p. 62)
Como pode-se observar na Figura 1, neste caso particular, aproximadamente
35% dos itens correspondem a 80% das vendas. Pode-se perceber a importância relativa
que alguns itens têm sobre o total da empresa. Tal importância deve ser levada em
consideração na hora do planejamento da companhia, para que os mesmos não sejam
subvalorizados.
Geralmente a aplicação da regra de Pareto (80-20) está na definição do layout do
armazém. Segundo Banzato et al. (2003), a estocagem de itens de giro rápido próximo
ao local de saída dos armazéns, faz com que o tempo de separação dos pedidos e a
distância percorrida pelos operadores diminua significativamente. Isto ocorre quando a
aplicação da Curva ABC é realizada, pois os operadores do armazém precisam se
movimentar bem menos do que antes de tal aplicação.
A classificação pela Curva ABC pode seguir diferentes linhas. Segundo Moura
(1997), as medidas típicas que podem ser utilizadas na hora de se fazer a classificação
por Curva ABC são: através da venda anual (número de paletes, valor ou tonelada), pelo
Itens C Itens B Itens A
15
espaço ocupado no armazém, pelo número de coletas (picking4) do produto por
mês/ano. Depois de feita a escolha pela qual se quer fazer a análise, é realizado o
ordenamento decrescente das medidas escolhidas no intuito de classificar os itens, em
itens A, B ou C.
A construção da Curva ABC, como dito anteriormente, pode seguir diferentes
linhas. Porém, algumas premissas podem ser seguidas. Dias (1993), apresenta um
quadro com o passo-a-passo para a construção da mesma, como pode ser visto na
Tabela 2.
Tabela 2 – Modelo para confecção da Curva ABC
Necessidade da Curva ABC
1 Discussão Preliminar
Definição dos Objetivos
Verificação das Técnicas para Análise
2 Tratamento de Dados
Cálculo Manual, Mecanizado ou Eletrônico
Obtenção da Classificação: Classe A
3 Classe B e Classe C sobre a Ordenação Efetuada
Tabelas Explicativas e Traçado do Gráfico ABC
4 Análise e Conclusões
5 Providências e Previsões
Fonte: Dias (1993, p. 78)
A uniformidade dos dados coletados para serem analisados, é de extrema
importância na hora da classificação das classes A, B e C. Porém não existe na hora da
classificação em A, B ou C uma rigidez numérica onde não se possa haver adaptações.
Segundo Dias (1993), a classificação em classes obedece apenas a critérios de bom
senso e conveniência, variando para cada caso e cada empresa.
4 Palavra que significa separação e preparação de pedidos, ou seja, a separação de produtos em um
armazém para posterior entrega aos clientes
16
Para Ching (2001, p 46) o motivo para que os estoques sejam classificados pelo
método da Curva ABC se dá pelo fato de que “nem todos os itens estocados merecem a
mesma atenção pela administração ou precisam manter a mesma disponibilidade para
satisfazer aos clientes. Ainda segundo Ching (2001), cada produto deve ser classificado
de acordo com sua importância, antes de estabelecer onde cada um deve ser estocado.
Segundo Rodrigues (2003), a Curva ABC é mais tradicionalmente aplicada no
ordenamento dos itens de estoque. Desta forma obtêm-se a importância relativa de cada
item, multiplicando-se o valor unitário de cada item por sua demanda. Ainda segundo
Rodrigues (2003), somente após ser feito o cálculo, acontece o ordenamento dos itens
de forma decrescente, para reagrupá-los em três grupos: A, B e C.
A classificação por Curvas ABC pode ser feito não somente por empresas, mas
também para o dia a dia das pessoas. Segundo Alvarenga e Novaes (1994), as pessoas
quando vão fazer o orçamento do mês começam sempre separando os itens primordiais
(de primeira necessidade) para o dia a dia, depois vem os de segunda necessidade e, em
terceiro, as coisas que você considera supérfluo ou que tenha pouco consumo.
Toda esta análise vai de encontro ao objeto de estudo deste trabalho que é o
enfoque no armazém (câmara fria) de uma processadora de vegetais orgânicos. Como
existe um grande número de vegetais orgânicos e existe uma sazonalidade para estes
tipos de produtos, uma análise contínua da demanda se faz necessária, reordenando
periodicamente os itens de maior demanda, para assim poder classificar e organizar os
produtos em seu armazém, facilitando desta forma o trabalho de separação, também
conhecido como picking e posterior entrega.
2.3 Variações de aplicações da “Curva ABC” ou “Curva 80-20”
A aplicação da Curva ABC pode ser encontrada não somente em armazéns,
como forma de organização e gerenciamento de estoques. Tal conceito criado por
Vilfredo Pareto, que originalmente foi aplicado em um estudo sobre renda e riqueza (ele
verificou que 80% da riqueza estava concentrada com apenas 20% das pessoas), pode
também ser aplicado em outros campos científicos.
Segundo Neto (2006), em seu trabalho sobre diretrizes para o estudo de
viabilidade da reabilitação de edifícios antigos, a configuração do peso de alguns
17
serviços é muito maior em obras existentes do que em obras novas, como o caso do
serviço de estrutura, que praticamente desaparecem neste tipo de obra.
Pode-se verificar também a utilização da Curva ABC em uma farmácia
hospitalar. Segundo Areda (2009), a classificação por Curva ABC das especialidades
farmacêuticas possibilitou a identificação de quais e quantos itens foram responsáveis
por maior parte do gasto hospitalar com medicamentos. Portanto, neste caso, a aplicação
da Curva ABC foi importante para uma alocação de recursos em medicamentos que são
mais importantes em relação a seu custo e a sua utilização.
Ainda tratando-se da área de saúde, Lourenço e Castilho (2006), na tentativa de
conhecer o perfil dos gastos com material no Hospital Universitário da Universidade de
São Paulo, no período de 2003, observou que dos 1938 materiais classificados, apenas
67 correspondiam a materiais considerados como “A”. Destes 67, observou-se que
aproximadamente 30% são de materiais assistenciais (utilizados pela equipe de
enfermagem). Desta forma, ações de redução de desperdício puderam ser realizadas,
pois após o estudo pôde-se conhecer quais eram os itens de maior dispêndio para o
hospital.
Segundo Matsumara (2007), em seu trabalho sobre perspectivas para
conservação e reuso de água no setor de alimentos, em uma indústria de processamento
de frangos é possível identificar onde são os locais com maior utilização de água e
posterior intensificação e reuso da mesma, dando enfoque a locais classificados como
“A” dentro de uma Curva ABC.
Nas empresas de desenvolvimento de softwares encontra-se também a aplicação
da Curva ABC. Segundo Costa et al. (2003), a aplicação da Curva ABC para a análise
dos componentes ou funções de um aplicado (software), pode-se encontrar o total de
pontos de função, priorizando aqueles que são mais utilizados.
Outra aplicação da Curva ABC é na classificação de fornecedores para as
empresas. Segundo Solano (2003), tal ferramenta é “útil e confiável no planejamento,
programação, controle e gerenciamento de empreendimento e obras de edificações na
indústria da construção civil, verificando a procedência dos dados para sua
elaboração”. Sendo assim, a Curva ABC pode contribuir na seleção dos melhores
18
fornecedores, dadas as inúmeras variáveis que podem ser consideradas na definição de
tais agentes.
Formoso et al. (1996), também realizou um estudo na construção civil, aplicando
a Lei de Pareto. No intento de identificar os insumos mais importantes em termos de
custos na construção civil, foi aplicada a Curva ABC, em obras de 4, 8 e 12 pavimentos
da NBR-12721 (ABNT, 1992).
Desta forma, foram eliminados itens como mão-de-obra, bem como outros
materiais com baixa probabilidade de perdas (portas, janelas, elevadores), classificando
assim como Curva A, os itens como madeiras, aço, concreto pré-misturado, cimento,
areia, cal e tijolos cerâmicos. Chegou-se a conclusão que estes itens somados
representavam aproximadamente 20% do custo total da obra.
Para a determinação de sistemas de controle da produção, pode-se segundo Silva
et al. (2004) utilizar a Lei de Pareto em conjunto com outras técnicas de gerenciamento
como Kanban (processo de redução de estoques); Sistema Conwip (Constant-Work-in-
Process) – sistema híbrido, puxado e empurrado de controle de produção; Sistema duas
gavetas (semelhante ao Kanban). Ainda segundo Silva et al. (2004), a vantagem da
utilização da Lei de Pareto em sistemas de controle da produção são a redução no tempo
demandado para controle de itens considerados C, que não tem tanta importância
relativa assim como os itens A e B.
Na indústria, mais especificamente no processo de troca rápida de ferramentas,
que tem como objetivo a redução do tempo de preparação (setup) de equipamentos, a
aplicação da Curva ABC mostra-se muito eficaz. Segundo Fogliatto e Fagundes (2003),
o uso da Curva ABC pode determinar uma seqüência de implantação da metodologia
nos produtos da empresa e essa seqüência deve levar a ganhos financeiros mais
significativos.
Desta forma, a partir da classificação ABC, determinou-se que 8,7% dos
produtos comercializados pela empresa eram responsáveis por 58% de seu faturamento.
O enfoque em produtos classificados como A, pôde dar aos gestores das operações da
empresa ganho significativos em eficiência na produção.
19
A aplicação da Curva ABC, como visto anteriormente, atinge diferentes setores
em diferentes áreas do conhecimento. Segundo Santos e Rodrigues (2006), na indústria
química, o controle de estoques de materiais, com diferentes padrões de demanda, deve
ser utilizado no intuito de focar nos itens mais representativos. Ainda segundo Santos e
Rodrigues (2006), no caso específico de uma indústria que produz produtos de limpeza,
12% de 507 itens representam aproximadamente 80% do valor anual movimentado.
Esta classificação como Curva A é muito representativa, demonstrando a importância de
sua aplicação para a empresa. A associação de padrão de demanda com a Curva ABC
mostra-se bastante representativa no caso de fabricantes químicos.
2.4 Rio de Una Alimentos Ltda
A empresa Rio de Una Alimentos Ltda. está localizada na cidade de São José
dos Pinhais-PR. Foi fundada em 1996 e hoje é a mais moderna processadora de vegetais
orgânicos da América do Sul.5
A empresa trabalha com vegetais minimamente processados, onde a matéria
prima, que se trata de vegetais orgânicos, é higienizada, esterilizada, processada,
embalada, armazenada e posteriormente expedida aos clientes, que são desde pequenos
comerciantes, restaurantes, até grandes redes de supermercado. A empresa também
atende cozinhas industriais, fornecendo vegetais frescos diariamente as mesmas.
O fornecimento de produtos para o varejo chega a mais de 40 opções de
vegetais. A empresa também trabalha com frutas orgânicas, oriundas de diversas
localidades do país.
Sua região de venda concentra-se principalmente na região sul e sudeste do país,
com grande foco para a região metropolitana de Curitiba-PR.
A matéria-prima utilizada na empresa é fornecida por pequenos agricultores
familiares oriundos de regiões como interior de São Paulo, Serra de Santa Catarina,
Norte do Paraná e região metropolitana de Curitiba. Tais agricultores recebem da
empresa todo o suporte técnico necessário para que o cultivo ocorra da melhor forma
5 As informações da empresa foram fornecidas pelo Diretor Presidente ao pesquisador Rodrigo Amâncio
Briozo durante sua presença na empresa entre os meses de dezembro de 2008 a janeiro de 2009. O mesmo
autorizou a divulgação de tais informações assim como a elaboração do presente trabalho. Mais detalhes
serão vistos no Capítulo 3.
20
possível, e que os produtos possam atender a todas as exigências que os alimentos
orgânicos têm que ter. Desta forma, existe o apoio ao desenvolvimento de tais
agricultores familiares contribuindo também para que essas pessoas e suas famílias
possam sobreviver com o trabalho no campo.
O processo de produção acontece da seguinte forma:
Sua produção divide-se em:
Figura 2 – Processo de produção e divisão dos produtos na empresa Rio de Una Alimentos Ltda.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Pack: A linha Pack corresponde a uma linha não higienizada. Os produtos são
comercializados in natura e somente para o varejo.
Folhas: Esta linha é toda higienizada. Atende tanto cozinhas industriais
(institucional) como o varejo.
Legumes: Tem o mesmo tratamento da linha Folhas.
Em todas estas linhas de produção são fabricadas as seguintes marcas: Rio de
Una, Taeq (Pão de Açúcar e Extra), Sentir Bem (WalMart) Viver (todas orgânicas) e
GO (Carrefour).
Atualmente a empresa conta com mais de 250 funcionários onde 75% são
mulheres.
No Capítulo 3, são apresentados os procedimentos metodológicos utilizados para
a coleta, análise e apresentação dos resultados.
Recepção Amostragem
Expedição
Produção Armazenagem
Varejo Consumidor
Pack Folhas Legumes
21
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Realizou-se levantamentos de dados primários junto à empresa Rio de Una
Alimentos Ltda., obtendo informações sobre os processos de armazenagem e
distribuição, referentes ao seu setor de logística. Tal levantamento de dados foi
realizado pelo estudante Rodrigo Amâncio Briozo, autor desta monografia, no período
compreendido entre 06 de dezembro de 2008 a 23 de dezembro de 2008, e 04 de janeiro
de 2009 a 24 de janeiro de 2009. O estudante foi contratado pela empresa para a
realização de um estudo de seu setor de armazenagem.
No primeiro período, em dezembro de 2008, foi realizado um diagnóstico do
setor de armazenagem da empresa, apontando todos os pontos de possíveis melhoras.
Destaca-se as dificuldades enfrentadas na obtenção de algumas informações, muito
devido a problemas culturais dos profissionais do setor, que se posicionaram contra as
mudanças da gestão de seus processos. Tais dificuldades só foram diminuídas após a
conscientização de tais profissionais da importância do trabalho que estava sendo
executado.
No segundo período, em janeiro de 2009, após o diagnóstico feito, foi aplicada a
teoria da Curva ABC no armazém, onde se realizou a redefinição do layout do armazém
(câmara fria), da empresa.
Para a realização do diagnóstico acima mencionado, utilizou-se dados
quantitativos da empresa objeto de estudo, tais como número de itens processados,
número de funcionários, tempo de execução dos processos, estatísticas de venda e
dimensionamento do armazém.
No intuito de complementar o trabalho realizou-se de um levantamento de dados
secundários através de artigos, livros, e revistas especializadas, visando colher
informações importantes para o desenvolvimento e execução do trabalho.
Entrevistas com gestores da empresa também foram realizadas, como outra
forma de levantamento de dados primários, no intuito de “entender” o fator “decisão”
que varia de gestor para gestor na hora de adotar este ou aquele modelo de gerencial.
22
3.1 Armazenagem de produtos antes e depois da aplicação da Curva ABC
Antes da utilização da Curva ABC a empresa alocava seus produtos no armazém
(câmara fria) em ordem alfabética de produtos. Este tipo de alocação dos produtos é
muito utilizado pelo fato de, teoricamente, ficar mais “fácil” a localização dos mesmos.
Porém este tipo de alocação pode não ser a mais eficiente em termos de movimentação
e velocidade na hora da separação dos produtos para posterior entrega, pois muitas
vezes os produtos com maior rotatividade ficam alocados longe uns dos outros,
acarretando em perda de tempo na hora da coleta dos mesmos.
Na Tabela 3, pode-se visualizar a listagem dos produtos da empresa, em ordem
alfabética. Os produtos aparecem somente com a letra inicial de seu nome. Como
exemplo, a letra A pode ser de Alface, Abóbora, entre outros.
A média de vendas visualizada na Tabela 3, refere-se ao número de itens (caixas
fechadas) vendidas nos últimos 3 meses.
Tabela 3 – Relação de produtos – Classificado por ordem alfabética
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
A 12601021 0 B 12500300 65
A 12601010 0 B 11202400 313
A 12200100 51 B 12200400 5
A 12500100 382 B 11302001 767
A 11301401 841 B 11202500 881
A 11202200 2.344 B 12200500 67
A 12200200 389 B 12601019 0
A 12500200 596 B 12500400 178
A 11301501 460 B 11302101 1.084
A 11202300 2.114 B 11202600 2.497
A 12507000 323 B 11202700 22.760
A 10204500 2.716 B 11304501 1.132
A 10204610 313 B 11304500 2
A 10204600 15.051 B 12500600 2.138
A 12507200 152 B 12200700 1.615
A 11100300 0 B 12601002 0
A 12507100 5 B 11400400 1.722
A 12507300 65 B 12200600 350
A 11400302 202 B 12601001 0
A 11400300 211 B 12500500 674
B 11400800 84 B 11204700 3.442
B 12400200 11 B 11304301 1.394
B 11301901 436 B 11304300 2
Continua
23
Continuação
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
B 11204500 2.384 E 12601022 0
B 11302201 3.663 E 11302801 279
C 11302401 1.544 E 12201100 91
C 11202900 8.239 E 11204200 1.566
C 12200900 965 E 12501500 279
C 12601023 0 E 11500100 1.784
C 12500800 626 E 12507700 8
C 12500900 1.265 G 11501301 742
C 11302501 847 G 11500200 3.108
C 11203000 409 I 12501600 1
C 12204300 10 K 11402900 688
C 12501000 141 K 11402100 89
C 11204100 7.609 K 12601016 0
C 12501100 10.128 L 11404000 41
C 11501851 50 L 11404200 28
C 11101851 1.901 L 11404400 11
C 11101801 14.444 L 12601026 6
C 11101600 62.757 L 11400500 22
C 11101400 17.948 M 11403700 739
C 12200300 2.509 M 11403800 50
C 11302301 386 M 12601020 0
C 11202800 2.356 M 11405300 20
C 12200800 303 M 11400600 131
C 12601025 0 M 11401600 10
C 12500700 395 M 11404800 18
C 11600201 10 M 11302901 365
C 11600100 3 M 11203200 1.966
C 10204900 2.056 M 12201200 73
C 11203100 10.215 M 12501700 330
C 12501400 1.479 M 11404600 18
C 12507500 3 M 11501401 562
C 12501200 1.710 M 11500300 1.805
C 12501300 689 M 10300501 916
C 12201000 928 M 10300400 4.486
C 12200301 3.360 M 10205001 787
C 11302601 573 M 10205000 7.029
C 11101100 3.076 M 11400201 842
C 10102401 2.324 M 11400100 3.324
C 10102000 11.038 M 12201300 1.089
C 11304401 1.307 M 11401100 609
C 11204600 1.198 N 11405200 0
C 11302701 2.243 P 12501800 200
24
Conclusão
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
Classificação
(ordem alfabética
dos Produtos)
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
P 11303201 741 S 10102100 2.651
P 12201500 37 S 12503000 567
P 11303101 408 S 11501101 1.246
P 11200800 1.106 S 11500800 6.641
P 12501900 319 S 11501801 0
P 11201500 682 S 11500700 0
P 12201400 34 S 12503300 6
P 11404700 0 S 12301100 169
P 12201600 5 S 12300900 104
P 11303301 1.033 S 12301200 22
P 11203300 1.855 S 12300600 87
P 12201800 327 S 12300800 178
P 12502100 589 S 12300700 150
P 12502200 0 S 11501201 1.048
Q 12202000 174 S 11500900 3.753
Q 11204950 154 S 12300100 118
R 11203400 1.346 S 12300200 70
R 12202100 206 S 12300300 138
R 12601006 0 S 12503400 429
R 12502300 317 T 11404100 52
R 11502200 100 T 12601009 0
R 11303401 1.053 T 12202400 1.024
R 12601007 0 T 11303601 932
R 11203500 3.464 T 11203800 6.140
R 12202200 229 T 12202500 476
R 12502500 686 T 12503500 933
R 11502300 114 T 12601017 0
R 11303501 2.353 T 11303701 924
R 11203600 9.220 T 12503600 1.033
R 12202300 441 T 11203700 16.260
R 12502600 1.884 T 12503700 1.517
S 12502700 976 V 11303801 723
S 11500400 8.573 V 11203900 1.060
S 11501001 1.356 V 12503800 374
S 11501601 697 V 11303901 1.060
S 11500500 3.191 V 12503900 665
S 12502800 735 V 11204000 2.401
S 11501701 236 V 12202600 122
S 11500600 988 Y 10205301 644
S 12502900 267 Y 10205200 2.611
S 12503200 677 Y 12504000 480
S 12503100 12
Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados da Rio de Una Alimentos Ltda.
25
O layout do armazém (câmara fria), para poder alocar os produtos em ordem
alfabética, tinha a seguinte disposição inicial, como pode ser visto Figura 3.
Figura 3 – Fotos da câmara fria antes da aplicação da Curva ABC.
Fonte: Fotos tiradas pelo autor.
Na Figura 4, pode-se visualizar a disposição das caixas em ordem alfabética. A
elaboração do layout realizou-se utilizando o programa Excel, da Microsoft. Todos os
próximos layouts também seguiram metodologia de elaboração.
26
Figura 4– Layout da câmara fria.
Fonte: Elaborado pelo autor após visita à empresa.
Conforme visualiza-se na Figura 4, antes da aplicação da Curva ABC os
produtos eram alocados no armazém seguindo uma ordem alfabética. Porém esta ordem
alfabética não seguia qualquer padrão baseado no volume de venda.
Para aperfeiçoar o processo de picking e montagem das cargas a serem
expedidas, realizou-se uma análise baseada nas vendas de 1 ano da empresa. Após esta
etapa, ordenou-se em ordem decrescente, os itens com maior volume de venda. Desta
forma classificou-se os itens em Curva A, Curva B e Curva C.
27
Em sintonia com tal trabalho, realizou-se um estudo para a mudança do layout
da câmara fria, de forma a melhorar a circulação interna de pessoas e produtos, e
também adaptá-la para a nova alocação dos produtos, desta vez classificado pela Curva
ABC. Tal mudança no layout pode ser visualizada primeiramente através da Figura 5.
Figura 5 – Fotos da câmara fria após a aplicação da Curva ABC.
Fonte: Fotos tiradas pelo autor.
Na Figura 6, pode-se visualizar como ficou o layout da câmara fria após a
aplicação da Curva ABC. Depois das mudanças, os itens com maior volume de venda
ficaram alocados próximo à saída do armazém, otimizando assim a montagem das
cargas a serem expedidas e diminuindo o tempo gasto com tal processo. No Capítulo 4
de resultados, pode-se verificar também a economia de custos que se obteve com a
aplicação da Curva ABC e a mudança no layout da câmara fria.
28
Figura 6 – Novo layout da câmara fria.
Fonte: Elaborado pelo autor após visita à empresa.
Como pode-se ver na Figura 6, após a aplicação da Curva ABC o layout da
câmara fria foi alterado para poder alocar da melhor forma os produtos. As cores no
primeiro retângulo dentro da figura representam os produtos com maior volume de
vendas. Pode-se verificar que o produto com maior venda terá um local “endereço”
maior, para o armazenamento (quadrado branco no primeiro retângulo). Isto facilitará a
29
coleta por parte dos funcionários da câmara fria na hora da montagem das cargas. Ainda
no primeiro retângulo existe um quadrado na cor laranja. Ali vão aproximadamente
outros 36 produtos da empresa e, devido a isso, não foi possível ilustrar “colorindo em
faixas” menores. Isto vale também para os outros retângulos.
No próximo capítulo serão apresentadas 3 simulações utilizando romaneios6
fornecidos pela empresa. Será realizada uma análise do tempo de montagem de cada
carga antes da aplicação da Curva ABC e após, no intuito de mensurar os ganhos
obtidos com o ordenamento dos produtos através da Curva ABC.
6 Listagem dos produtos a serem separados para posterior carregamento e entrega nos clientes
30
4. RESULTADOS
Este capítulo tem como enfoque a exposição e análise dos dados da empresa Rio
de Una.
Para se verificar a aplicação da Curva ABC no armazém (câmara fria) da
empresa foram criados três cenários com dados obtidos junto ao gerente da área.
Nestes cenários, realizou-se simulações de como era feita a seleção dos pedidos
(picking), antes da aplicação da Curva ABC, e como ficou depois, na tentativa de
demonstrar se houve redução de tempo e trabalho, e quais foram estas reduções.
Para a realização de tais cenários foram utilizados os romaneios de separação de
produtos para 3 clientes (X, Y e Z) da empresa.
Na Figura 7 pode-se visualizar como era a alocação dos produtos por ordem
alfabética. As medidas que aparecem na figura representam as distâncias que o operador
tinha que caminhar para realizar o picking de todos os itens do romaneio.
Figura 7 – Alocação dos produtos por ordem alfabética - antes da aplicação da Curva ABC.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Tabela 4, pode-se verificar como ficou a classificação dos produtos, seguindo
a ordem decrescente de vendas, e não mais a ordem alfabética.
31
Tabela 4 – Relação de produtos – Classificado por ordem decrescente de vendas7
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
1 C 11101600 62.757 16,16% 16%
2 B 11202700 22.760 5,86% 22%
3 C 11101400 17.948 4,62% 27%
4 T 11203700 16.260 4,19% 31%
5 A 10204600 15.051 3,87% 35%
6 C 11101801 14.444 3,72% 38%
7 C 10102000 11.038 2,84% 41%
8 C 11203100 10.215 2,63% 44%
9 C 12501100 10.128 2,61% 46%
10 R 11203600 9.220 2,37% 49%
11 S 11500400 8.573 2,21% 51%
12 C 11202900 8.239 2,12% 53%
13 C 11204100 7.609 1,96% 55%
14 M 10205000 7.029 1,81% 57%
15 S 11500800 6.641 1,71% 59%
16 T 11203800 6.140 1,58% 60%
17 M 10300400 4.486 1,15% 61%
18 S 11500900 3.753 0,97% 62%
19 B 11302201 3.663 0,94% 63%
20 R 11203500 3.464 0,89% 64%
21 B 11204700 3.442 0,89% 65%
22 C 12200301 3.360 0,87% 66%
23 M 11400100 3.324 0,86% 67%
24 S 11500500 3.191 0,82% 68%
25 G 11500200 3.108 0,80% 68%
26 C 11101100 3.076 0,79% 69%
27 A 10204500 2.716 0,70% 70%
28 S 10102100 2.651 0,68% 71%
29 Y 10205200 2.611 0,67% 71%
30 C 12200300 2.509 0,65% 72%
31 B 11202600 2.497 0,64% 73%
32 V 11204000 2.401 0,62% 73%
33 B 11204500 2.384 0,61% 74%
34 C 11202800 2.356 0,61% 74%
35 R 11303501 2.353 0,61% 75%
36 A 11202200 2.344 0,60% 76%
37 C 10102401 2.324 0,60% 76%
38 C 11302701 2.243 0,58% 77%
39 B 12500600 2.138 0,55% 77%
40 A 11202300 2.114 0,54% 78%
41 C 10204900 2.056 0,53% 78%
42 M 11203200 1.966 0,51% 79%
43 C 11101851 1.901 0,49% 79%
44 R 12502600 1.884 0,49% 80%
A
B
Continua
7 Devido ao fato de termos uma lista extensa de itens, e, neste caso específico alguns deles não
aparecerem nos romaneios utilizados nas simulações, foi retirado desta listagem os itens menos
representativos. No capítulo ANEXOS a listagem aparece completa.
32
Conclusão
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
45 P 11203300 1.855 0,48% 80%
46 M 11500300 1.805 0,46% 81%
47 E 11500100 1.784 0,46% 81%
48 B 11400400 1.722 0,44% 82%
49 C 12501200 1.710 0,44% 82%
50 B 12200700 1.615 0,42% 83%
51 E 11204200 1.566 0,40% 83%
52 C 11302401 1.544 0,40% 83%
53 T 12503700 1.517 0,39% 84%
54 C 12501400 1.479 0,38% 84%
55 B 11304301 1.394 0,36% 85%
56 S 11501001 1.356 0,35% 85%
57 R 11203400 1.346 0,35% 85%
58 C 11304401 1.307 0,34% 86%
59 C 12500900 1.265 0,33% 86%
60 S 11501101 1.246 0,32% 86%
61 C 11204600 1.198 0,31% 87%
62 B 11304501 1.132 0,29% 87%
63 P 11200800 1.106 0,28% 87%
64 M 12201300 1.089 0,28% 87%
65 B 11302101 1.084 0,28% 88%
66 V 11203900 1.060 0,27% 88%
67 V 11303901 1.060 0,27% 88%
68 R 11303401 1.053 0,27% 88%
69 S 11501201 1.048 0,27% 89%
70 T 12503600 1.033 0,27% 89%
71 P 11303301 1.033 0,27% 89%
72 T 12202400 1.024 0,26% 90%
73 S 11500600 988 0,25% 90%
74 S 12502700 976 0,25% 90%
75 C 12200900 965 0,25% 90%
76 T 12503500 933 0,24% 91%
77 T 11303601 932 0,24% 91%
78 C 12201000 928 0,24% 91%
79 T 11303701 924 0,24% 91%
80 M 10300501 916 0,24% 91%
81 B 11202500 881 0,23% 92%
82 C 11302501 847 0,22% 92%
83 M 11400201 842 0,22% 92%
84 A 11301401 841 0,22% 92%
85 M 10205001 787 0,20% 93%
86 B 11302001 767 0,20% 93%
87 G 11501301 742 0,19% 93%
88 P 11303201 741 0,19% 93%
89 M 11403700 739 0,19% 93%
90 S 12502800 735 0,19% 94%
91 V 11303801 723 0,19% 94%
C
B
Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados da Rio de Una Alimentos Ltda.
33
4.1 Cenário 1 – Simulações cliente X
Neste primeiro cenário, apresentou-se o romaneio de separação de produtos da
empresa. A equipe de vendas da empresa, ao efetuar uma negociação com o cliente,
gera automaticamente um romaneio dos itens que constam no pedido. Este romaneio,
para o cliente X, pode ser visualizado na Figura 8.
Figura 8 – Romaneio do cliente X.
Fonte: Rio de Una.
Antes da aplicação da Curva ABC
Na Figura 9, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga. As
letras circuladas em vermelho são os itens que constam no romaneio da Figura 8.
34
Figura 9– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor
Através do cálculo das medidas da câmara fria, chegamos à distância percorrida
de 65 metros.
Para a realização de tal tarefa o operador utiliza um carrinho que suporta
carregar até 200 kg. Depois de realizada simulações, baseado no tempo de locomoção e
coleta dos itens, chegou-se à Tabela 5:
Tabela 5 – Dados da simulação da empresa X (antes da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 65 m
Tempo total
(deslocamento)195 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 37
Tempo total (em coleta) 148 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)343 segundos
Fonte: Elaborado pelo autor.
35
Após a aplicação da Curva ABC
Conforme verificado na Tabela 6, os produtos foram reclassificados em ordem
decrescente seguindo o critério de vendas. Desta forma, foi aplicada a Curva ABC no
intuito de demonstrar quais são os itens com maior venda, classe “A”, para poder fazer a
alocação dos mesmos próximos a porta de saída da câmara fria. O layout foi todo refeito
para poder atender à nova alocação dos produtos, como pode-se ver na Figura 6.
Através da análise da
Tabela 4 pode-se perceber que apenas 16 produtos (7,48%) dos 213 produtos,
representam 60% do volume vendido por mês, classe A. Da mesma forma, outros 55
produtos (25%) representam 30% das vendas, classe B. Os outros 142 produtos
representam apenas 10% das vendas, classe C.
Na Figura 10, pode-se visualizar como ficou a alocação dos produtos após a
aplicação da Curva ABC. As medidas que aparecem na figura representam as distâncias
que o operador tem que caminhar para realizar o picking de todos os itens do romaneio.
Figura 10 – Alocação dos produtos seguindo critérios de venda – Curva ABC.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Seguindo o romaneio do cliente X, temos os seguintes produtos na Tabela 6.
36
Tabela 6 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente X.
Código do
Produto
Classificação na
curva ABC
Localização na
câmara fria
11202200 B Esquerda
11202300 B Centro
11202700 A Esquerda
11202900 A Esquerda
11204100 A Esquerda
11203200 B Centro
11201500 C Esqueda
11203800 A Direita
11203700 A Esquerda
11204000 B Centro
Fonte: Elaborado pelo autor.
A organização dos produtos na câmara fria, dentro de cada “classe” A, B ou C
ocorre da seguinte maneira: produtos com maior volume de venda ficam à esquerda em
seu “retângulo”, com venda média no centro e os de menor volume de venda à direita.
De acordo com os dados da Tabela 6, foi verificado que os produtos ficam
dispostos da seguinte maneira dentro da câmara fria: 6 produtos à esquerda, 3 produtos
no centro e 1 produto à direita.
Na Figura 11, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador faz para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, após a
aplicação da Curva ABC.
Figura 11 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor.
37
Após a reestruturação do layout da câmara fria, houve também uma mudança no
local onde o operador deve deixar o pedido coletado. Com a aplicação da Curva ABC e
com esta mudança o operador tem que percorrer somente 31 metros, frente os 65 metros
anteriores. Mesmo que queiramos comparar, percorrendo o percurso até a antiga saída
da câmara fria, à distância percorrida com a aplicação da Curva ABC é menor, sendo 40
metros contra 65 metros.
Na Tabela 7 pode-se visualizar os dados referentes a esta simulação com a Curva
ABC.
Tabela 7– Dados da simulação do cliente X (depois da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 31 m
Tempo total
(deslocamento)93 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 37
Tempo total (em coleta) 148 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)241 segundos
Fonte: Elaborada pelo autor.
Como verifica-se na Tabela 8, o tempo total de deslocamento diminui de 195
segundos (Tabela 5) para 93 segundos. Esta redução aconteceu devido à reestruturação
do layout do armazém.
Na Figura 12, pode-se verificar o efeito da redução de tempo entre o pré e pós-
implantação da Curva ABC.
38
Figura 12 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente X
Fonte: Elaborado pelo autor
4.2 Conclusão cenário 1 – Cliente X
Analisando as duas simulações feitas neste primeiro cenário do cliente X,
verifica-se que houve uma redução no tempo total (deslocamento + coleta) de 343s –
241s = 102 segundos ou 29,5%. Se não levar-se em consideração a mudança do local
onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verifica-se uma redução no tempo total
de 343s – 268s = 75 segundos ou 22%.
A conclusão que pode-se chegar deste primeiro cenário é de que a Curva ABC
gerou uma redução do tempo de “montagem” do pedido do cliente X. Esta redução de
tempo gera eficiência, conseqüentemente pode levar a uma redução de custos, pois
serão necessários menos funcionários para realizar a montagem dos pedidos.
39
4.3 Cenário 2 – Simulações cliente Y
No segundo cenário, foi adotada a mesma metodologia do Cenário 1. O
romaneio de separação dos produtos pode ser visualizado na Figura 13.
Figura 13– Romaneio do cliente Y.
Fonte: Rio de Una.
Antes da aplicação da Curva ABC
Na Figura 14, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, antes
da aplicação da Curva ABC.
40
Figura 14– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Figura 14 as letras circuladas em vermelho são os itens que constam no
romaneio da Figura 13 13. A linha tracejada representa o caminho percorrido pelo
operador da câmara fria.
Calculando a distância percorrida, chegamos à distância percorrida de 44 metros.
Tabela 8 – Dados da simulação do cliente Y (antes da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 44 m
Tempo total
(deslocamento)132 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 55
Tempo total (em coleta) 220 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)352 segundos
Fonte: Elaborado pelo autor.
Após a aplicação da Curva ABC
Através do romaneio da empresa Y, temos os seguintes produtos na Tabela 9.
Tabela 9- Códigos dos produtos do romaneio do cliente Y.
41
Código do
Produto
Classificação na
curva ABC
Localização na
câmara fria
11202200 B Centro
11202300 B Centro
11202700 A Esquerda
11202900 A Centro
11204100 A Direita
11101600 A Centro
11101100 B Esquerda
11203100 A Esquerda
11201500 B Direita
11203800 A Direita
11203700 A Direita
11204000 B Esquerda
Fonte: Elaborado pelo autor.
De acordo com os dados da Tabela 9, foi verificado que os produtos ficam
dispostos da seguinte maneira dentro da câmara fria: 6 produtos à esquerda, 3 produtos
no centro e 3 produtos à direita.
Na Figura 15, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador faz para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, após a
aplicação da Curva ABC.
Figura 15 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor.
Nesta segunda simulação do cenário 2 do cliente Y podemos perceber que os
produtos concentram-se entre as classes A e B da Curva ABC. Existe muita semelhança
42
entre os pedidos dos clientes X e Y. Isto vem de encontro com a aplicação da Curva
ABC onde existe uma concentração das vendas com apenas alguns produtos da
empresa.
O operador da câmara fria, nesta simulação após a aplicação da Curva ABC teve
que andar 32 metros.
Na Tabela 10 podemos visualizar os dados referentes a esta simulação com a
Curva ABC.
Tabela 10– Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 32 m
Tempo total
(deslocamento)96 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 55
Tempo total (em coleta) 220 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)316 segundos
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Figura 16 pode-se verificar a redução o efeito da redução de tempo entre o
pré e pós implantação da Curva ABC.
43
Figura 16 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y
Fonte: Elaborado pelo autor
4.4 Conclusão cenário 2 – Cliente Y
Analisando as duas simulações feitas neste segundo cenário do cliente Y,
verifica-se que houve uma redução no tempo total (deslocamento + coleta) de 352s –
316s = 36 segundos ou 10%. Se não levarmos em consideração a mudança do local
onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verificamos uma redução no tempo
total de 352s – 343s = 09 segundos ou 3%
Após a observação dos dois cenários (clientes X e Y), pode-se perceber que a
aplicação da Curva ABC contribuiu positivamente para a redução de tempo no processo
de separação dos pedidos dos clientes. Desta forma, o segundo cenário veio reafirmar a
conclusão obtida com o primeiro cenário, onde existiu um aumento da eficiência nos
processos, acarretando assim em redução de custos para a empresa.
44
4.5 Cenário 3 – Simulações cliente Z
No terceiro e último cenário, foi adotada a mesma metodologia dos cenários
anteriores. Uma observação deste cliente, em relação aos anteriores é de que este cliente
é o que tem o maior pedido de compra, somando 85 caixas a serem coletadas, frente às
37 do Cliente X e 55 do Cliente Z. O romaneio de separação dos produtos pode ser
visualizado na Figura 17.
Figura 17 – Romaneio do cliente Z.
Fonte: Rio de Una.
Antes da aplicação da Curva ABC
Na Figura 18, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador fazia para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga.
45
Figura 18– Simulação de picking do operador da câmara fria (antes da Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Figura 18 as letras circuladas em vermelho são os itens que constam no
romaneio da Figura 17. Calculando a distância percorrida, chega-se à distância
percorrida de 65 metros, conforme apresentado na Tabela 11.
Tabela 11 – Dados da simulação da empresa Z (antes da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 65 m
Tempo total
(deslocamento)195 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 85
Tempo total (em coleta) 340 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)535 segundos
Fonte: Elaborado pelo autor.
Após a aplicação da Curva ABC
Seguindo o romaneio da Figura 17 temos os seguintes produtos na Tabela 12.
46
Tabela 12 - Códigos dos produtos do romaneio do cliente Z.
Código do ProdutoClassificação na
curva ABC
Localização na
câmara fria
11202200 B Esquerda
11202300 B Esquerda
11202700 A Esquerda
11400400 B Centro
11202900 A Centro
11204100 A Centro
11101600 A Centro
11101100 B Esquerda
11203100 A Centro
11201500 C Bloco 1
11203600 A Centro
11203800 A Direita
11203700 A Esquerda
11204000 B Esquerda
11500200 B Esquerda
10300400 B Esquerda
11500400 A Centro
Fonte: Elaborado pelo autor.
De acordo com os dados da Tabela 12, foi verificado que os produtos ficam
dispostos da seguinte maneira dentro da câmara fria: 8 produtos à esquerda, 7 produtos
no centro, 1 produto à direita e 1 produto no Bloco 1 (C).
Na Figura 19, pode-se visualizar (tracejado em vermelho) o percurso que o
operador faz para poder realizar o picking dos itens para a montagem da carga, após a
aplicação da Curva ABC.
Figura 19 – Simulação de picking do operador da câmara fria (após a Curva ABC).
Fonte: Elaborado pelo autor.
47
Nesta segunda simulação do cenário 3 do cliente Z, pode-se perceber que os
produtos concentram-se entre as classes A, B e um item na classe C da Curva ABC.
Novamente percebe-se muita semelhança entre o pedido deste cliente, cliente Z, com os
outros anteriores clientes X e Y. Conseqüentemente, a conclusão chegada anteriormente
de que existe uma concentração das vendas, com apenas alguns produtos da empresa,
novamente se repete.
O operador da câmara fria, nesta simulação após a aplicação da Curva ABC teve
que andar 44 metros.
Na Tabela 13, pode-se visualizar os dados referentes a esta simulação com a
Curva ABC.
Tabela 13 – Dados da simulação do cliente Y (depois da Curva ABC).
Tempo de locomoção 3 s/metro
Distância percorrida 44 m
Tempo total
(deslocamento)132 s
Tempo de coleta
(por caixa)4 s
Total de caixas coletadas 85
Tempo total (em coleta) 340 s
Tempo total (deslocamento
+ coleta)472 segundos
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Figura 20, pode-se verificar a redução o efeito da redução de tempo entre o
pré e pós implantação da Curva ABC.
48
Figura 20 – Comparativo entre pré e pós Curva ABC para o Cliente Y
Fonte: Elaborado pelo autor
4.6 Conclusão cenário 3 – Cliente Z
Analisando as duas simulações feitas neste terceiro cenário do cliente Z,
verifica-se que houve uma redução no tempo total (deslocamento + coleta) de 535s –
472s = 63 segundos ou 11,78%. Se não for levada em consideração a mudança do local
onde o operador deixa a coleta do pedido, ainda verificamos uma redução no tempo
total de 535s – 499s = 36 segundos ou 7%.
49
4.7 Análise Global – Clientes X, Y e Z
Depois de feitas as análises individuais, apresentam-se os dados de forma
conjunta. Na Tabela 15 e Figura 21, pode-se visualizar a redução, tanto nos tempos
quanto de forma percentual pré Curva ABC e pós Curva ABC. Como pode-se observar,
verifica-se a redução percentual de -29,74% (a maior redução que ocorreu na empresa
X) e 10,23% (a menor redução que ocorreu na empresa Y). A média da redução nas 3
simulações realizadas ficou em -19,53%.
Cliente Pré Curva ABC Pós Curva ABCRedução de tempo
(%)
Cliente X 343 241 -29,74%
Cliente Y 352 316 -10,23%
Cliente Z 535 472 -11,78%
Total 1230 1029 -19,53%
Tabela 14 – Dados da redução do tempo entre os cenários e da redução percentual.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Figura 21 pode-se observar graficamente as reduções que ocorreram nas
simulações dos 3 clientes X, Y e Z.
Figura 21 – Redução dos tempos de picking dos 3 clientes da empresa.
Fonte: Elaborado pelo autor.
50
Como pode-se ver na Tabela 14 a redução média nas três simulações realizadas,
para os três clientes X, Y e Z foi de 19,53%.
A empresa, no momento da implantação do novo modelo de gestão de estoques,
contava em seu armazém com 30 funcionários divididos em 2 turnos.
Destes 30 funcionários, 28 eram responsáveis diretos pelas operações. Dois
deles, um em cada turno, tinham o cargo de chefia e eram responsáveis pela supervisão
das operações.
No momento da implantação do novo modelo de gestão, a faixa salarial dos
funcionários responsáveis pelas operações era de R$ 740,00 (dados de janeiro de 2009,
obtidos junto ao departamento de pessoal da empresa). Considera-se que os encargos
trabalhistas no Brasil, segundo a BRADESCO JURÍDICA, chegam a corresponder a
70% do valor do salário. Portanto, para a empresa, o custo por funcionário chegava, em
janeiro de 2009, a R$ 1.258,00, aproximadamente.
Com uma redução média de 15% nos tempos das operações (fazendo um cálculo
médio, porém pessimista), pode-se estimar uma redução também no número de
funcionários, já que são necessários menos profissionais para a realização das tarefas.
Portanto, fazendo-se o cálculo da redução de 15% dos 28 funcionários (redução
dos responsáveis pelas operações, já que não se pode cortar os supervisores), chega-se a
uma redução de 4,2 funcionários. Como não existe a possibilidade da redução de 4,2
pessoas, fazendo-se um cálculo mais pessimista, será utilizado o número de 4
funcionários a menos nas operações. Sendo assim, chega-se a Tabela 15.
Tabela 15 – Demonstração de gastos com funcionários Pré e Pós Curva ABC
Nº de funcionários (operacionais) 28 24
Salário + encargos 1.258,00R$ 1.258,00R$
Gasto total com salários (mensal) 35.224,00R$ 30.192,00R$
Gasto total com salário (anual)* 457.912,00R$ 392.496,00R$
* somado 1 salário a mais por funcionário referente ao 13º salário
Pré Curva ABC
dezembro de 2008
Pós Curva ABC
Janeiro de 2009
Fonte: Elaborado pelo autor.
51
Levando-se em consideração uma correção salarial média de 5% ao ano,
contando a partir de janeiro de 2009 e fazendo uma previsão até janeiro de 2012, pode-
se visualizar a evolução nos salários na Tabela 16.
Tabela 16 – Correção salarial entre janeiro de 2009 e janeiro de 2012
Janeiro de 2009 1.258,00R$
Janeiro de 2010 1.320,90R$
Janeiro de 2011 1.386,95R$
Janeiro de 2012 1.456,29R$
Correção salarial
Fonte: Elaborado pelo autor.
Desta forma, fazendo os cálculos para os gastos com salários, sem a implantação
da Curva ABC, chega-se a seguinte Tabela 17.
Tabela 17 – Gastos com salários sem a Curva ABC
Nº de funcionários (operacionais) 28 28 28
Salário + encargos 1.258,00R$ 1.320,90R$ 1.386,95R$
Gasto total com salários (mensal) 35.224,00R$ 36.985,20R$ 38.834,46R$
Gasto total com salário (anual)* 457.912,00R$ 480.807,60R$ 504.847,98R$
Total (2009 à 2012) 1.443.567,58R$
* somado 1 salário a mais por funcionário referente ao 13º salário
jan 2009 à jan 2010 Jan 2010 à jan 2011
Sem a Curva ABC
jan 2011 à jan 2012
Sem a Curva ABC Sem a Curva ABC
Fonte: Elaborado pelo autor.
Como pode-se ver na Tabela 17, o gasto com salários nestes 3 anos entre janeiro
de 2009 à janeiro de 2012 seria de R$ 1.443.567,58.
Fazendo-se uma análise com a aplicação da Curva ABC, ou seja, com a redução
de 4 funcionários devido a redução nos tempos do processo de trabalho, chega-se a
seguinte Tabela 18.
52
Tabela 18 – Gastos com salários com a Curva ABC
Nº de funcionários (operacionais) 24 24 24
Salário + encargos 1.258,00R$ 1.320,90R$ 1.386,95R$
Gasto total com salários (mensal) 30.192,00R$ 31.701,60R$ 33.286,68R$
Gasto total com salário (anual)* 392.496,00R$ 412.120,80R$ 432.726,84R$
Total (2009 à 2012) 1.237.343,64R$
* somado 1 salário a mais por funcionário referente ao 13º salário
Com a Curva ABC Com a Curva ABC Com a Curva ABC
jan 2009 à jan 2010 Jan 2010 à jan 2011 jan 2011 à jan 2012
Fonte: Elaborado pelo autor.
Como pode-se ver na Tabela 18, o gasto com salários em 3 anos, após a
implantação da Curva ABC, entre janeiro de 2009 à janeiro de 2012, foi de R$
1.237.343,84.
Para uma empresa que, em janeiro de 2009 teve um faturamento de
aproximadamente 1,2 milhões de reais, a simples redução de 4 funcionários em sua
equipe de trabalho pôde representar uma economia neste mês de R$ 5.032,00, ou
0,42% de seu faturamento.
Fazendo-se uma análise da forma como foi o cálculo acima, parece que a
redução foi insignificante. Porém analisando-se a economia, em reais, advinda da
implantação da Curva ABC em 3 anos de operações, o valor mostra-se muito mais
expressivo, com uma redução de R$ 206.223,94.
Toda esta análise foi realizada desconsiderando-se o custo de oportunidade da
possibilidade de reinvestimento do valor mensal economizado, podendo desta forma
chegar a uma economia muito maior do que os 206 mil reais observado.
Desta forma, a conclusão que pode-se chegar é a de que, uma simples técnica
empregada em um único setor da empresa (ressalta-se que a teoria da Curva ABC pode
ser aplicada a outros setores, como vimos no Capítulo 2), pode representar uma
economia expressiva, de pouco mais de duzentos mil reais, três anos após a
implantação, sendo fundamental para empresas que queiram otimizar seus processos,
obtendo assim ganhos expressivos para poder fazer frente a um mercado cada vez mais
exigente e competitivo.
53
5. CONCLUSÕES
Atingindo os objetivos propostos para esta monografia, a aplicação da Curva
ABC no estudo de caso da empresa Rio de Una Alimentos Ltda., mostrou-se bastante
útil e eficaz, pois nos três cenários simulados houve redução tanto no tempo quanto na
eficiência na hora da realização do picking dos produtos. A utilização da teoria da Lei
de Pareto foi de extrema importância, pois comprovou que realmente existe um padrão
entre o volume vendido e a importância relativa de cada produto da empresa.
Em relação aos cenários propostos na presente monografia, os resultados
mostraram que uma técnica relativamente simples pode vir a acarretar em grandes
ganhos de escala para as empresas. O que falta às vezes é conhecimento por parte
destas, de novas ou, neste caso, velhas técnicas como a aplicada.
Além do ganho na redução do tempo de operação da empresa, existe o ganho
econômico que deriva da redução de custos que se alcança com a diminuição de pessoas
trabalhando no setor estudado. Como pôde ser visto nos resultados, a economia gerada
em 3 anos de aplicação da Curva ABC chegou a pouco mais de 200 mil reais, mesmo
não considerando a possibilidade de reinvestimento mensal da economia gerada. Esta
redução de custos pode ser crucial para definir quais empresas sobreviverão no
mercado, que cada dia exige maior eficiência por parte de seus atores.
Portanto, o estudo de caso demonstrou que ainda existem espaços para a
otimização dos processos nas empresas, tornando-as mais eficientes e competitivas,
podendo assim fazer frente às suas concorrentes que hoje não são mais nacionais ou
internacionais, mas sim globais.
Desta forma, as empresas devem atentar que as barreiras antes existentes como
comunicação, transporte, barreiras políticas e institucionais, estão cada vez menores e a
empresa que não pensar globalmente não sobreviverá em um mercado altamente
competitivo como do agronegócio, mercado este o qual a empresa pertence.
Para trabalhos futuros, a utilização de softwares de simulação de processos tais
como o ARENA® pode trazer maior precisão nas análises, conseguindo assim mensurar
além das reduções de tempo nos processos a eficiência operacional e econômica
derivada de tais mudanças.
54
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALVARENGA, Antônio C.; NOVAES, Antônio G. N. Logística Aplicada:
Suprimento e Distribuição Física. 2. Ed. São Paulo: Pioneira, 1994.
ARENA. Arena Simulation Software. Disponível em:
<http://www.arenasimulation.com/>. Acesso em 27 de novembro de 2011.
BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. 4. Ed. Porto
Alegre: Bookman, 2001.
BANZATO, E.; JUNIOR, E. C.; BANZATO, J. M., MOURA, R. A.; RAGO, S. F. T.
Atualidades na Armazenagem. 1. Ed. São Paulo: IMAM, 2003.
BOWERSOX, Donald J.; CLOSS, David. J. Logística Empresarial: o processo de
integração da cadeia de suprimento. São Paulo: Atlas, 2001.
BRADESCO. Bradesco Pessoa Jurídica. Disponível em:
<http://www.bradescopessoajuridica.b.br/Default.aspx?vgnextoid=e3741520239e0210VgnVC
M100000242810acRCRD&vgnextchannel=e3741520239e0210VgnVCM100000242810acRCR
D> Acesso em 30 de novembro de 2011.
CHING, H. Y. Gestão de Estoques na Cadeia de Logística Integrada. 2. Ed. São
Paulo: Atlas, 2001.
COSTA, I.; PESSÔA, M. S. P.; SPINOLA, M. Uso da Curva ABC na Técnica de
Análise por Pontos de Função nas Estimativas de Projetos de Software. XXII
Encontro Nacional de Engenharia de Produção. ENGEP. Ouro Preto, 2003.
DIAS, M. A. P. Administração de Materiais: Uma abordagem logística. 4. Ed. São
Paulo: Atlas, 1993.
FOGLIATTO, F. S.; FAGUNDES, P. R. M.; Troca rápida de ferramentas: proposta
metodológica e estudo de caso. Revista Gestão e Produção. Volume 10, número 2. São
Carlos, 2003.
55
FORMOSO, C. T.; CESARE, C. M.; LANTELME, E. M. V.; SOIBELMAN, L. As
perdas na construção civil: conceitos classificações e seu papel na melhoria do
setor. Núcleo Orientado para a Inovação da Edificação (NORIE), UFRS, 1996.
LOURENÇO, K. G.; CASTILHO, V. Classificação ABC dos materiais: uma
ferramenta gerencial de custos em enfermagem. Revista Brasileira de Enfermagem.
Brasília, 2006.
MOURA, R. A. Manual de Logística: Armazenagem e Distribuição Física. Volume
2. 2 Ed. São Paulo: Iman, 1997.
NETO, J. Y. Diretrizes para o estudo de viabilidade da reabilitação de edifícios
antigos na região central de São Paulo visando à produção de HIS: Estudo de caso
inserido no Programa de Arrendamento Residencial (PAR-Reforma) – Edifícios:
Olga Benário, Labor e Joaquim Carlos. Dissertação apresentada à Escola Politécnica
da Universidade de São Paulo para obtenção do Título de Mestre em Engenharia. 2006.
PARETO, V. Crítica a O Capital de Karl Marx. Rio de Janeiro: Irmãos Pongetti
Editores, 1937.
RODRIGUES, P. R. A. Gestão Estratégica da Armazenagem. São Paulo:
Aduaneiras, 2003.
SANTOS, A. M.; RODRIGUES, I. A. Controle de estoque de materiais com
diferentes padrões de demanda: estudo de caso em uma indústria química. Revista
Gestão e Produção. Volume 13, número 2. São Carlos, 2006.
SILVA, A. L.; GANGA, G. M. D.; JUNQUEIRA, R. P. Como determinar os sistemas
de controle de produção a partir da Lei de Pareto. XXIV Encontro Nacional de
Engenharia de Produção. Florianópolis, SC. 03 a 05 de novembro de 2004.
SOLANO, R. S. Curva ABC de fornecedores: uma contribuição ao planejamento,
programação, controle e gerenciamento de empreendimentos e obras. UFSC.
Florianópolis, 2003. Disponível em: <http://pt.scribd.com/doc/6628168/36-Curva-ABC-
de-Fornecedores-Dissertacao-UFSC-Renato-Solano>. Acesso em: 17 de junho de 2011.
56
7. ANEXOS
7.1 Anexo A – Classificação completa dos produtos por Curva ABC
Tabela 14 – Listagem dos produtos da empresa – Classificados por Curva ABC.
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
1 C 11101600 62.757 16,16% 16%
2 B 11202700 22.760 5,86% 22%
3 C 11101400 17.948 4,62% 27%
4 T 11203700 16.260 4,19% 31%
5 A 10204600 15.051 3,87% 35%
6 C 11101801 14.444 3,72% 38%
7 C 10102000 11.038 2,84% 41%
8 C 11203100 10.215 2,63% 44%
9 C 12501100 10.128 2,61% 46%
10 R 11203600 9.220 2,37% 49%
11 S 11500400 8.573 2,21% 51%
12 C 11202900 8.239 2,12% 53%
13 C 11204100 7.609 1,96% 55%
14 M 10205000 7.029 1,81% 57%
15 S 11500800 6.641 1,71% 59%
16 T 11203800 6.140 1,58% 60%
17 M 10300400 4.486 1,15% 61%
18 S 11500900 3.753 0,97% 62%
19 B 11302201 3.663 0,94% 63%
20 R 11203500 3.464 0,89% 64%
21 B 11204700 3.442 0,89% 65%
22 C 12200301 3.360 0,87% 66%
23 M 11400100 3.324 0,86% 67%
24 S 11500500 3.191 0,82% 68%
25 G 11500200 3.108 0,80% 68%
26 C 11101100 3.076 0,79% 69%
27 A 10204500 2.716 0,70% 70%
28 S 10102100 2.651 0,68% 71%
29 Y 10205200 2.611 0,67% 71%
30 C 12200300 2.509 0,65% 72%
31 B 11202600 2.497 0,64% 73%
32 V 11204000 2.401 0,62% 73%
33 B 11204500 2.384 0,61% 74%
34 C 11202800 2.356 0,61% 74%
35 R 11303501 2.353 0,61% 75%
36 A 11202200 2.344 0,60% 76%
37 C 10102401 2.324 0,60% 76%
38 C 11302701 2.243 0,58% 77%
39 B 12500600 2.138 0,55% 77%
40 A 11202300 2.114 0,54% 78%
41 C 10204900 2.056 0,53% 78%
42 M 11203200 1.966 0,51% 79%
43 C 11101851 1.901 0,49% 79%
44 R 12502600 1.884 0,49% 80%
A
B
Continua
57
Continuação
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
45 P 11203300 1.855 0,48% 80%
46 M 11500300 1.805 0,46% 81%
47 E 11500100 1.784 0,46% 81%
48 B 11400400 1.722 0,44% 82%
49 C 12501200 1.710 0,44% 82%
50 B 12200700 1.615 0,42% 83%
51 E 11204200 1.566 0,40% 83%
52 C 11302401 1.544 0,40% 83%
53 T 12503700 1.517 0,39% 84%
54 C 12501400 1.479 0,38% 84%
55 B 11304301 1.394 0,36% 85%
56 S 11501001 1.356 0,35% 85%
57 R 11203400 1.346 0,35% 85%
58 C 11304401 1.307 0,34% 86%
59 C 12500900 1.265 0,33% 86%
60 S 11501101 1.246 0,32% 86%
61 C 11204600 1.198 0,31% 87%
62 B 11304501 1.132 0,29% 87%
63 P 11200800 1.106 0,28% 87%
64 M 12201300 1.089 0,28% 87%
65 B 11302101 1.084 0,28% 88%
66 V 11203900 1.060 0,27% 88%
67 V 11303901 1.060 0,27% 88%
68 R 11303401 1.053 0,27% 88%
69 S 11501201 1.048 0,27% 89%
70 T 12503600 1.033 0,27% 89%
71 P 11303301 1.033 0,27% 89%
72 T 12202400 1.024 0,26% 90%
73 S 11500600 988 0,25% 90%
74 S 12502700 976 0,25% 90%
75 C 12200900 965 0,25% 90%
76 T 12503500 933 0,24% 91%
77 T 11303601 932 0,24% 91%
78 C 12201000 928 0,24% 91%
79 T 11303701 924 0,24% 91%
80 M 10300501 916 0,24% 91%
81 B 11202500 881 0,23% 92%
82 C 11302501 847 0,22% 92%
83 M 11400201 842 0,22% 92%
84 A 11301401 841 0,22% 92%
85 M 10205001 787 0,20% 93%
86 B 11302001 767 0,20% 93%
87 G 11501301 742 0,19% 93%
88 P 11303201 741 0,19% 93%
89 M 11403700 739 0,19% 93%
90 S 12502800 735 0,19% 94%
91 V 11303801 723 0,19% 94%
92 S 11501601 697 0,18% 94%
93 C 12501300 689 0,18% 94%
94 K 11402900 688 0,18% 94%
C
B
58
Continuação
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
95 R 12502500 686 0,18% 94%
96 P 11201500 682 0,18% 95%
97 S 12503200 677 0,17% 95%
98 B 12500500 674 0,17% 95%
99 V 12503900 665 0,17% 95%
100 Y 10205301 644 0,17% 95%
101 C 12500800 626 0,16% 95%
102 M 11401100 609 0,16% 96%
103 A 12500200 596 0,15% 96%
104 P 12502100 589 0,15% 96%
105 C 11302601 573 0,15% 96%
106 S 12503000 567 0,15% 96%
107 M 11501401 562 0,14% 96%
108 Y 12504000 480 0,12% 96%
109 T 12202500 476 0,12% 97%
110 A 11301501 460 0,12% 97%
111 R 12202300 441 0,11% 97%
112 B 11301901 436 0,11% 97%
113 S 12503400 429 0,11% 97%
114 C 11203000 409 0,11% 97%
115 P 11303101 408 0,10% 97%
116 C 12500700 395 0,10% 97%
117 A 12200200 389 0,10% 97%
118 C 11302301 386 0,10% 98%
119 A 12500100 382 0,10% 98%
120 V 12503800 374 0,10% 98%
121 M 11302901 365 0,09% 98%
122 B 12200600 350 0,09% 98%
123 M 12501700 330 0,08% 98%
124 P 12201800 327 0,08% 98%
125 A 12507000 323 0,08% 98%
126 P 12501900 319 0,08% 98%
127 R 12502300 317 0,08% 98%
128 A 10204610 313 0,08% 98%
129 B 11202400 313 0,08% 99%
130 C 12200800 303 0,08% 99%
131 E 12501500 279 0,07% 99%
132 E 11302801 279 0,07% 99%
133 S 12502900 267 0,07% 99%
134 S 11501701 236 0,06% 99%
135 R 12202200 229 0,06% 99%
136 A 11400300 211 0,05% 99%
137 R 12202100 206 0,05% 99%
138 A 11400302 202 0,05% 99%
139 P 12501800 200 0,05% 99%
140 B 12500400 178 0,05% 99%
141 S 12300800 178 0,05% 99%
142 Q 12202000 174 0,04% 99%
143 S 12301100 169 0,04% 99%
144 Q 11204950 154 0,04% 99%
145 A 12507200 152 0,04% 99%
C
59
Continuação
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
146 S 12300700 150 0,04% 99%
147 C 12501000 141 0,04% 99%
148 S 12300300 138 0,04% 100%
149 M 11400600 131 0,03% 100%
150 V 12202600 122 0,03% 100%
151 S 12300100 118 0,03% 100%
152 R 11502300 114 0,03% 100%
153 S 12300900 104 0,03% 100%
154 R 11502200 100 0,03% 100%
155 E 12201100 91 0,02% 100%
156 K 11402100 89 0,02% 100%
157 S 12300600 87 0,02% 100%
158 B 11400800 84 0,02% 100%
159 M 12201200 73 0,02% 100%
160 S 12300200 70 0,02% 100%
161 B 12200500 67 0,02% 100%
162 B 12500300 65 0,02% 100%
163 A 12507300 65 0,02% 100%
164 T 11404100 52 0,01% 100%
165 A 12200100 51 0,01% 100%
166 C 11501851 50 0,01% 100%
167 M 11403800 50 0,01% 100%
168 L 11404000 41 0,01% 100%
169 P 12201500 37 0,01% 100%
170 P 12201400 34 0,01% 100%
171 L 11404200 28 0,01% 100%
172 L 11400500 22 0,01% 100%
173 S 12301200 22 0,01% 100%
174 M 11405300 20 0,01% 100%
175 M 11404800 18 0,00% 100%
176 M 11404600 18 0,00% 100%
177 S 12503100 12 0,00% 100%
178 B 12400200 11 0,00% 100%
179 L 11404400 11 0,00% 100%
180 C 11600201 10 0,00% 100%
181 C 12204300 10 0,00% 100%
182 M 11401600 10 0,00% 100%
183 E 12507700 8 0,00% 100%
184 L 12601026 6 0,00% 100%
185 S 12503300 6 0,00% 100%
186 A 12507100 5 0,00% 100%
187 B 12200400 5 0,00% 100%
188 P 12201600 5 0,00% 100%
189 C 12507500 3 0,00% 100%
190 C 11600100 3 0,00% 100%
191 B 11304300 2 0,00% 100%
192 B 11304500 2 0,00% 100%
193 I 12501600 1 0,00% 100%
194 A 12601021 0 0,00% 100%
195 A 12601010 0 0,00% 100%
C
60
Conclusão
Quantidade
Letra inicial
nome dos
produtos
Codigo do
Produto
Média Vendas
(3 meses)
% do total
das vendas
% cumulativa
das vendas
Classificação
ABC
196 A 11100300 0 0,00% 100%
197 B 12601019 0 0,00% 100%
198 B 12601001 0 0,00% 100%
199 B 12601002 0 0,00% 100%
200 C 12601025 0 0,00% 100%
201 C 12601023 0 0,00% 100%
202 E 12601022 0 0,00% 100%
203 K 12601016 0 0,00% 100%
204 M 12601020 0 0,00% 100%
205 N 11405200 0 0,00% 100%
206 P 11404700 0 0,00% 100%
207 P 12502200 0 0,00% 100%
208 R 12601006 0 0,00% 100%
209 R 12601007 0 0,00% 100%
210 S 11501801 0 0,00% 100%
211 S 11500700 0 0,00% 100%
212 T 12601009 0 0,00% 100%
213 T 12601017 0 0,00% 100%
388.428 100,00%
Fonte: Dados fornecidos pela empresa Rio de Una Alimentos Orgânicos.