• Case Bunge / Santista Alimentos

    Case Bunge / Santista Alimentos

    Otimização do Supply Chain da Bunge - Divisão Santista Alimentos

    por Carlos Chies - Gerente de Logística da Bunge Alimentos - Div. Santista*

"A Modelagem e Simulação do Supply Chain tornou-se fundamental para o sucesso de toda empresa de porte".

Sobre a empresa

A Bunge Alimentos é composta pela fusão de duas grandes empresas, a Ceval e a Santista. A divisão Santista produz produtos de consumo como margarinas, maioneses, misturas para bolo, gelatinas e massas alimentícias. Produz também derivados de trigo como farinhas, farelos, pré-misturas para panificação, entre outros. Em 2001, consumiu-se cerca de 1 milhão e 400 mil toneladas de trigo no Brasil. 48% deste total se destinou à panificação artesanal (padarias); 20% à fabricação de farinha doméstica; 15% à fabricação de pastas; à fabricação de biscoitos e 3% à fabricação de pães industriais e outros.

A logística do negócio trigo envolve muitas aleatoriedades e interdependências que têm grande impacto nos resultados da divisão. Por isso, decidiu-se elaborar um projeto para otimizar o supply chain desta importante atividade.

Objetivos e escopo

Modelo de simulação Supply Chain no Promodel

Foi desenvolvido um projeto "footprint", no qual se desejava analisar a rede dos sites, suas capacidades atuais de recepção, moagem, ensacamento, expedição e armazenagem de grãos e produtos acabados face à demanda das diferentes categorias de farinhas e às alternativas de suprimento de trigo, com vista à maximização da utilização/rentabilidade dos ativos e otimização dos custos posto cliente.

O escopo do projeto foi definido de forma a se englobar 9 moinhos localizados em diversas localidades do Brasil. As demandas por farinha foram consideradas em macro regiões de consumo. Foi considerado também o suprimento de trigo, levando em consideração a origem dos abastecimentos. Por fim, foram consideradas variáveis como custos do trigo, custos de produção, custos de frete e geração de co-produtos. Um dos objetivos do projeto era analisar cenários diferenciados, considerando as seguintes alternativas: sites focados na produção para somente um canal (consumo, indústria, panificação); sites diversificados, produzindo para todos os canais e sites com produção mista, especializada ou diversificada dependendo do site.

Sistemática

Envolvendo pessoas de diversas áreas, o projeto contemplou a simulação com dados de entrada provenientes de tabelas compostas por diversos parâmetros, como tipo de farinha, moinho produtor, mês de produção, mescla e extração conjunta. Outros dados importantes que são parâmetros do modelo são os custos postos por moinho, custos de produção, custos de frete para transferências e distribuição, demandas, preços de venda, extração e capacidade de moagem de cada moinho, capacidade de ensacamento, preço de venda do farelo, entre outros. Utilizando esses dados de entrada, o modelo simula o funcionamento do supply chain e efetua diversos cálculos, como nível de produção, custos de postos moinhos, custos de produção, capacidade, custos logísticos, receita, margem e níveis de atendimento. Com base nos dados da simulação e nos cálculos efetuados, o modelo calcula o valor de indicadores importantes da operação da cadeia de suprimentos: margem bruta total da cadeia, porcentagens de utilização dos equipamentos de ensacamento e da capacidade total de moagem, atendimento da demanda e custo da tonelada de farinha.

Os valores das variáveis calculadas e dos indicadores ficam dispostos na tela e evoluem conforme a simulação é executada, permitindo que o usuário do modelo acompanhe a evolução dos mesmos.

Fluxo de Dados - interface em Excel facilita a entrada de dados e interpretação do resultado

Foi elaborado um manual para a utilização do modelo, permitindo que os resultados do projeto sejam visualizados e utilizados em todos os níveis da empresa, habilitando-a a continuar gerando cenários para simular situações reais futuras.

Resultados e Ganhos

Com todo o supply chain das farinhas em seus micro computadores, a Divisão Santista da Bunge Alimentos pode fazer diversas análises para melhorar as operações de logística deixando o "achismo" e a intuição de lado, com a possibilidade de se testar diversos modos de operação sem nenhum investimento adicional. Desta maneira refez-se toda a distribuição dos mix de produtos nos moinhos em conjunto com a originação do trigo, buscando-se sempre a maior margem operacional. Determinou-se também a melhor composição dos fretes de distribuição e as áreas de abrangência das fábricas e dos centros de distribuição, além de se tomar decisões a respeito da abertura e do fechamento de sites com elevado grau de segurança.

Modelo e dados obtidos pela simulação

*Resumo de palestra proferida na Innovation 2001