INVESTIGAÇÕES OPERACIONAIS EM LOGÍSTICA DE TREINAMENTO

PESQUISA OPERACIONAL NO ENSINO DA LOGÍSTICA

Carlos Augusto Silveira, Esp.

Fábio Beylouni Lavratti, M.Sc.

Rafael Carlos Vélez Benito, Dr.

Resumo

A Logística como atividade já está estabelecida no Brasil há aproximadamente quatro décadas. Seu ensino sempre fez parte de cursos como Administração e Engenharia de Produção. Com a criação dos cursos de graduação em Logística algumas considerações foram modificadas. As explicações de como funciona a Logística cederam espaço para o ensino de técnicas mais apuradas com a ampliação do uso da Matemática. A Programação Linear é uma das técnicas de otimização usadas para solucionar problemas de produção e distribuição, sua solução pode ser manual, através do método algébrico ou do Simplex. Ambos exigem conhecimento para resolver sistemas de matrizes. Atualmente o uso de ferramentas de informática simplifica a compreensão e a otimização dos modelos. O Microsoft Excel traz o suplemento Solver que diminui o trabalho repetitivo, que é o mais sujeito a erros. Desta forma é possível avaliar cenários de produção e distribuição com as suas respectivas conseqüências. Um exemplo de alocação de seis locais de produção e 30 locais de distribuição dos produtos ilustra as explicações técnicas. A técnica ainda é pouco difundida entre os profissionais de Logística, mas apresenta grande potencial de aumento de lucros ou redução de custos.

Introdução

O alinhamento estratégico tem sido perseguido por empresas de excelência em desempenho logístico pelo fato de compatibilizar mutuamente os objetivos de competitividade e os da cadeia de suprimentos. Chopra (2003) afirma que há uma integração entre as prioridades dos clientes e as habilidades da cadeia de suprimentos. A Logística empresarial se apresenta como a parte da cadeia de suprimentos responsável pelo fluxo e armazenagem dos bens entre a origem e o consumidor final. De acordo com o Council of Logistics Management (CLM) a gestão logística funciona como um integrador de atividades de marketing, vendas, produção, finanças e sistemas de informações (CLM, 2004). Este parece ser, portanto, um ponto em que a Logística se apresenta como um apaziguador de conflitos.

A Gestão da Distribuição Física responsabiliza-se por reduzir as desigualdades entre os objetivos do marketing e o das finanças. Tanto o movimento como a armazenagem dos produtos acabados até o consumidor final são funções que minimizam as desigualdades de pontos de vista: os responsáveis pelo marketing desejam produtos sempre disponíveis e em grandes quantidades, ao passo que os profissionais da área financeira buscam a redução dos inventários e dos custos com transportes e armazenagem (DORNIER, 2000).

A administração do canal de distribuição preocupa-se com os resultados financeiros, mas também permanece atenta à percepção que os clientes têm a respeito de seus serviços. CHRISTOPHER (1999) exemplifica que o objetivo logístico baseia-se fundamentalmente em atividades que resultam na entrega do produto certo, no lugar certo e na hora certa. Isso, segundo o autor, seria a condição para a melhor condução dos negócios e para haver incremento na lucratividade e manter-se competitivo. Alcançar cada um dos “certos” da Logística independentemente não significa algo de especial para o cliente. Por isso, os três certos devem ser obtidos de forma concomitante, o que demanda um grande esforço de coordenação.

A Logística é considerada uma atividade, portanto, conta com o uso de disciplinas de outras áreas para formar seus profissionais. A bipolaridade entre finanças (ou custos) e marketing é um exemplo da dificuldade em gerir recursos empresariais na área da Logística. A solução de problemas de alocação de recursos envolvendo diversas variáveis pode ser de difícil obtenção. Exige, então, o uso de ferramentas de otimização, nem sempre de fácil compreensão, mas de excelente resultado. Os métodos de otimização são apropriados para esse tipo de situação, onde a eficiência é alcançada, observando-se as restrições do problema, através da melhor alocação dos recursos de produção.

A Pesquisa Operacional oferece soluções matemáticas para os casos em que a otimização é necessária. Trata-se da utilização do método científico para resolver os problemas de tomadas de decisão com os melhores resultados possíveis de acordo com as políticas da empresa.

Pesquisa Operacional

A ciência da Pesquisa Operacional é aplicada na resolução de problemas, inclusive os empresarias, utilizando modelos matemáticos com a assistência de computados. Os processos de tomada de decisão muitas vezes envolvem elementos objetivos (racionais) e subjetivos (enquadramento organizacional). Ambos são contemplados nos modelos de Pesquisa Operacional para a solução problemas. Sua função de encontrar soluções ótimas tem uso nas mais diversas atividades, inclusive nas de alocação de recursos, sejam eles financeiros, materiais, patrimoniais, humanos ou tecnológicos.

A Administração, a Engenharia de Produção, e por conseqüência a Logística passaram a utilizar a Pesquisa Operacional como método para a solução de seus problemas a partir da Segunda Guerra Mundial. A disciplina criada para o ambiente militar transcendeu suas fronteiras iniciais e encontrou abrigo tanto na comunidade acadêmica como empresarial no ramo da Administração (ANDRADE, 1998).

Dentre as vantagens da utilização da Pesquisa Operacional na determinação da melhor alocação de recursos limitados ou escassos está a possibilidade da realização de simulações de situações reais, antecipando o conhecimento dos potenciais resultados e suas probabilidades de ocorrer. Os métodos, portanto, permitem a avaliação de alternativas com a otimização das atividades e de recursos.

Algumas fases são observadas na solução de problemas com Pesquisa Operacional. As mais importantes são descritas abaixo:

a. Definição do problema: são definidos os objetivos, as alternativas de decisão, os limites e as restrições das variáveis.

b. Construção do modelo: são apresentadas as características mais importantes do problema abordado. O conhecimento obtido é representado através de imagens intelectuais sobre o que é mais relevante da porção da realidade em análise.

c. Solução do modelo: o método apresenta as saídas ótimas para