Por que aceitar a média e ser medíocre ao invés escolher o ótimo e operar com excelência na cadeia de suprimentos?
Não é de hoje que as empresas são desafiadas continuamente a encontrar formas cada vez mais inovadoras para melhorar níveis de serviço ao cliente, aumentar a qualidade e produtividade, reduzir custos operacionais e investimentos de capital de giro e manter a competitividade no mercado.
Na linguagem matemática, a palavra otimização refere-se à identificação de uma solução ótima para problemas para os quais se busca atingir uma meta e/ou minimizar ou maximizar uma função (objetivo), por meio da escolha sistemática de variáveis.
Em outras palavras, se você necessita identificar a melhor solução (ótima) para problemas de administração, engenharia, logística, economia, entre outros, a construção de modelos matemáticos pode ajudá-lo a encontrá-la.
Este é o desafio da otimização!
Assim sendo, para evitar que se tome decisões que apenas funcionam bem, ou seja, soluções médias (medíocres), a aplicação da otimização é uma ótima alternativa para se buscar continuamente a excelência.
Softwares de otimização
Muitos desafios do mundo real podem ser modelados matematicamente e transferidos para sistemas computacionais (softwares). Existem inúmeras soluções de mercado focadas no objetivo de obter o desempenho ideal das cadeias de suprimentos. “Supply Chain Solutions” é uma das denominações dadas para estas soluções.
Por meio destas soluções, as empresas podem aumentar significativamente o desempenho de suas cadeias de suprimentos, a partir da análise de uma ampla gama de cenários.
Os cenários relacionados a Supply Chain são definidos pela combinação de centenas de variáveis, tais como: número e capacidades de fábricas, centros de distribuição etc; disponibilidade e custos de transporte (modos, tipos, capacidades etc); impactos fiscais e tributários; mix de produtos, níveis de serviço, custos logísticos, sustentabilidade, terceirização, gestão da demanda/estoques, entre outras.
Estes softwares têm sido cada vez mais utilizados em projetos de:
– Malha Logística e Redes de Distribuição;
– Planejamento e Gestão de Transporte (Custo/Lucro);
– Gestão de Inventários (balanceamento de estoques), entre outros.
A figura representa o ponto “ótimo” de uma função matemática que atende aos critérios estabelecidos de um determinado modelo.
Modelagem
Modelagem é o caminho por meio do qual construímos um modelo que representa a realidade, transferindo as informações do mundo real ou negócio para um modelo matemático que representa a realidade. Embora alguns softwares de mercado auxiliam na construção de um modelo, este é o maior desafio.
Construir um modelo que não representa a realidade, de forma adequada, pode comprometer os resultados apresentados.
O raciocínio lógico é um dos atributos que o profissional que se envolver com a modelagem deve possuir.
Um grande número de algoritmos propostos para resolver problemas, incluindo boa parte dos programas comercialmente disponíveis, não são otimizantes, ou seja, podem até se aproximar da solução ótima, mas não asseguram a mesma.
No passado, os analistas se preocupavam em conceber e construir um sistema com uma capacidade previamente definida, ignorando ou deixando em segundo plano a eficiência, o custo etc. Porém, hoje, a tarefa é muito mais complexa em função do número de variáveis e restrições, mas se obtém melhores resultados.
Conclusão
Se você está seguro dos benefícios, já é capaz de perceber a importância da modelagem matemática na busca da solução ótima e conhece as alternativas disponíveis no mercado, não perca mais tempo, invista na otimização enquanto a maior parte das empresas ainda estão na mediocridade.