• Daniel Gasnier

SIO Dashboard


O Papel da Estatística

Diversos analistas de logística não exploram a Estatística com a devida profundidade. Não deve ser novidade para este profissional que a Estatística - a ciência dos grandes números - contribui com a organização, descrição, análises e interpretações dos dados experimentais, visando agregar subsídios na tomada de decisões.

Para compreendê-la melhor, distinguimos duas Estatísticas:

Estatística Descritiva: Trata da análise, caracterização e apresentação das estatísticas, com “e” minúsculo, isto é, informações de interesse sobre a população, tais como média, mediana, desvio padrão, tabelas e gráficos.

Estatística Indutiva: Cuida da interpretação das informações (efeitos dependentes) e das inferências das causas (independentes), isto é, conclusões sobre as populações (ou universo) a partir dos dados observados em amostras representativas.

Entre as ferramentas requeridas neste processo, vale acrescentarmos as Teorias sobre probabilidades, ramo da matemática que nos provê os modelos (binomial, Poisson, normal, etc..) que servem para descrevermos os fenômenos aplicados, bem como as 7 ferramentas clássicas e as 7 novas ferramentas da gestão da qualidade, além de todos os recursos estatísticos avançados no processo DMAIC do Six Sigma.

Lembrando que empregar estatística implica vários riscos:

  • Entradas (inputs): Especial atenção precisa ser dedicada às amostras, que são subconjuntos extraídos da população, para serem examinados nos estudos estatísticos. Estas devem ser livres de vícios, ou seja, seu perfil ou “assinatura” precisa ser coerente com a população original, caso contrário comprometerá todo o esforço analítico.

  • Resultados (outputs): Outro alerta relevante diz respeito às conclusões. É preciso assegurar que nossos modelos e inferências são válidos e acurados, através de testes de hipóteses sobre os resultados esperados e observados. Entre estes testes, além das experiências práticas em campo, cabe destacarmos os Testes de Regressão e correlação, Controle Estatístico dos Processos (CEP), Análise de Variância (ANOVA), Estatísticas não-paramétricas e Delineamento de Experimentos.

  • Metodologia (ferramentas): Por fim, devemos ter cuidado com a escolha e uso indiscriminado de softwares genéricos e modelos simplistas que partem de hipóteses “prontas”, e que podem nem sempre ser válidos, bem como induzir interpretações indevidas dos resultados, se seu uso não for acompanhado pela experiência profissional e bom senso. Lembre-se que bom senso nem sempre é o mesmo que senso comum.

Você conhece SIO?

A otimização do atendimento e dos estoques (Service & Inventory Optimization, ou SIO) é uma abordagem de otimização baseada em estatísticas avançadas e modernos softwares que executam regulação diária e automática dos saldos mais adequados para cada item e local de armazenagem, maximizando o nível de serviço dos itens de demanda independente ao custo mais efetivo.

Trata-se de uma mudança de paradigma, conforme deixamos de preencher os parâmetros de gestão de seu ERP nos baseando em médias mensais, e passamos a empregar a Estatística, e critérios objetivos para disparar a reposição. Na realidade são diversas mudanças, integradas numa metodologia já consagrada:

Fonte: Adaptado de Dinâmica dos Estoques, Gasnier (2002).

Sistemas APS (Advanced Planning Systems) são boas soluções para otimizar ambientes fabris restritos. Por outro lado, os modernos SIO são add-ons avançados que rodam junto aos ERP transacionais, e cuja abrangência pode alcançar toda a malha logística. No entanto, nem todos os softwares SIO são efetivos, de forma que para sua adequada seleção, é preciso ponderar alguns critérios, tais como:

  • Capacidade de interpretar as assinaturas da demanda e da oferta, regulando os parâmetros de gestão em função do nível de serviço requerido, diferenciado por item com granulometria diária por depósito.

  • Capacidade de previsão dinâmica da demanda aplicando algoritmos estatísticos/computacionais, com expurgo de anomalias (outliners), aprendizado pela experiência, provisionando estoques de segurança e quantidades coerentes com eventuais tendências.

  • Capacidade de tratamento de itens em situações especiais fora de regime, tais como novos produtos, descontinuado, sob encomenda e com restrições de validade.

  • Processamento lógico baseado nas variações e nas restrições, propondo e ajustando os parâmetros de gestão do ERP com pequenas customizações ou integrações.

  • Geração de mensagens de alerta para excesso de estoque e pedidos críticos.

  • Permitir a manutenção de um Plano Mestre (MPS), possibilitando a integração com o processo Sales and Operations Planning (S&OP);

  • Capacidade de ponderar fretes, custos de vendas perdidas e cash-to-cash, bem como respeitar restrições de lead time, armazenagem e transportes.

  • Visibilidade: Diversos recursos visuais para que o analista compreenda o que está acontecendo, através de um conjunto de indicadores relevantes e oportunos (dashboard SIO).

  • Facilidade de uso: não podendo ser restrito a especialistas onerosos.

  • Intervenção: capacidade para usuários realizarem eventuais ajustes, podendo simular o impacto de suas interferências.

  • Solução que assegure ótima aderência entre o que foi planejado, realizado e o efetivamente necessário. Saiba o que está funcionando e o que não, e como ajustar o equilíbrio dinâmico entre demanda e oferta.

SIO Dashboard ©

Painel SIO de uma SKU

A figura acima é o resultado de um programa que elaboramos na linguagem R (licença gratuita) e o oferecemos no curso de Gestão Dinâmica dos Estoques (pode ser aplicado em sua empresa através de licenciamento Creative Communs ND BY).

Propósito: Esta ferramenta é capaz de processar as séries de transações de qualquer item em estoque, possibilitando uma análise e interpretação estatística individualizada da gestão dos estoques, e das oportunidades para balanceamento e otimização dos estoques.

Instrumentos do Painel SIO

  1. Movigrama AS IS: Mostra a variação do saldo regenerado dia-a-dia, em unidades, e diversos parâmetros de gestão, tais como saldo médio, meta de saldo (Goal) e o túnel dinâmico, entre LCL e UCL, lembrando nossa padronização: demandas em vermelho, ofertas em verde e saldos em azul.

  2. Persistências: Apresenta as proporções percentuais de tempo em que o saldo permaneceu em cada faixa de controle. O ideal é que o saldo oscile em torno das regiões branco e verde. No caso mostrado, praticamente 80% do tempo esteve superdimensionado.

  3. Variação mensal do saldo: Este barplot mostra mediana e quartis inferior e superior em unidades, mês-a-mês. O ideal é que os blocos azuis estejam dentro do túnel SIO, no entanto, no caso apresentado apenas no mês de maio o saldo esteve sob controle.

  4. Distribuição das entradas: Neste gráfico visualizamos a Popularidade de entrada e o tamanho dos lotes de reposição em unidades. Podemos perceber a variabilidade e as proporções dos lotes nos intervalos de lote médio de reposição e faixas-sigma.

  5. Ranking dos lotes de entradas: Mostra como se distribuíram os tamanhos dos lotes de reposição, expresso em dias de consumo. No caso apresentado, a moda foi repor lotes equivalentes a um dia de consumo, e a média foi 1,2 dias, o que sugere a necessidade de padronizar e elevar um pouco o tamanho do lote de entrada.

  6. Cobertura instantânea: Observamos que o saldo esteve via-de-regra, fora da faixa de controle verde (túnel). Isto também foi mostrado no movigrama#1, no entanto aqui o saldo está expresso em dias. Isso nos permite verificar que o saldo chegou a praticamente 80 dias, diminuiu para 20 dias, subiu para 60 dias, e daí despencou para ficar na exposição de ruptura.

  7. Distribuição das saídas: Similar ao gráfico#4, neste visualizamos a Popularidade da demanda e o tamanho dos lotes de consumo em unidades. Podemos perceber a variabilidade e as proporções destes lotes nos intervalos de lote médio de consumo e faixas-sigma. Destacamos também a possibilidade de comparar os lotes de saída (#7), de entrada (#4) e os respectivos saldos resultantes (#1).

  8. Ranking dos lotes de saídas: Similar ao gráfico#5, mostra como se distribuíram os tamanhos dos lotes de consumo, expresso em dias de consumo. No caso apresentado, tivemos duas modas em 1,7 e 1 dia de consumo. A média foi 1,2 dias, o que sugere - se possível – a necessidade de se estabilizar o tamanho do lote de saída. Pode ser interessante comparar a distribuição da oferta (#5) frente à demanda (#8).

  9. Gatilho de reposição: Aqui o dashboard dimensiona e recomenda o ponto de pedido, em função do nível de serviço que o usuário especificou.

  10. Histograma da demanda: Neste gráfico podemos avaliar a quantidade de dias em que houveram demandas, por intervalos de demanda. Podemos comparar a distribuição destas frequências com a média da demanda e intervalos-sigma. O esperado seria uma distibuição normal em torno da média, no entanto o caso apresentado não é uma simples distribuição normal, portanto devem estar se sobrepondo diversos padrões de demanda (ao menos duas demandas sobrepostas, a primeira em torno de 100, e a segundo em torno de 220).

  11. Histograma dos lotes da demanda: Complementando o gráfico#10, aqui visualizamos quantos lotes tivemos em cada intervalo de dias, permitindo compará-los com a média e os desvios-padrão. Neste caso, constatamos a tendência de uma distribuição deslocada, em torno do lote de 1,2 dias.

  12. Ranking do saldo e avaliações: Neste gráfico visualizamos um Pareto dos saldos diários, e lhes atribuímos uma nota de avaliação relativa. No caso apresentado constatamos uma enorme variabilidade do saldo, bem como a evolução das notas, resultando na avaliação global AS IS em 6,1.

  13. Linhas de tendência: As linhas de demanda (vermelho), oferta (verde) e saldo (azul) possibilitam visualizarmos as variações acumuladas, e se estas se neutralizam ou acentuam. No caso observamos um significante acúmulo negativo no saldo, decorrente de falhas na oferta (não foi causada por incrementos na demanda, como podemos verificar no fim da linha vermelha)!

  14. Sincronia saídas/entradas: Se houver uma razoável sincronização entre oferta e demanda, esperamos observar neste gráfico alguma correlação entre estas duas séries transacionais. No caso, a dispersão dos pontos acusa falta de sincronia, pois o índice de correlação foi de 26%.

  15. Movigrama TO BE: Esta é a simulação do saldo caso o usuário configurar os parâmetros de gestão conforme o programa SIO sugere. Observe que o saldo oscilaria em torno da meta, praticamente sempre em torno dos limites LCL/UCL, sem exposição à ruptura nem excessos... Enfim, atendimentos e saldos otimizados.

Expediente: Deseja saber mais?

Nossos treinamentos esclarecem este assunto, e mais: Ensinam a metodologia para dimensionamento prático dos Estoques que criamos há 30 anos, hoje conhecida como Gestão Dinâmica dos Estoques. Conheça mais instrumentos e ferramentas, estatísticas, parâmetros de gestão que possibilitam otimizar o atendimento enquanto sintonizamos a quantidade de cada item em estoque. Solicite-nos uma proposta hoje mesmo, indicando sua empresa, local de realização e número de participantes (cursos exclusivamente in-company). Tambem oferecemos assessoria técnica nestas especialidades, incluindo Gestão de Cadastros, Inventários de Materiais e Planejamento & Controle da Produção (PCP): Visite www.Cursos.DanielGasnier.com

Fontes complementares: CRAN (The Comprehensive R Archive Network), StudioR, APICS, CSCMP e www.Cursos.DanielGasnier.com


#Gestaodeestoques #SIO #Estatisticas #Assinaturas #SOP #Dashboard #Movigrama

53 visualizações
ESPECIALISTAS EM OTIMIZAÇÃO
© 2020 www.DanielGasnier.com
São Paulo - Atendemos em todo Brasil.