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O uso de softwares para reduzir o desperdício na cadeia de produção e minimizar custos operacionais

Publicado em 22/01/2024

Algoritmos de aprendizado podem analisar grandes conjuntos de dados históricos para identificar tendências e padrões que são imperceptíveis aos métodos tradicionais

Por Ulisses Assis *


A gestão eficiente da produção na indústria requer uma abordagem integrada (Foto: Shutterstock)

Em um cenário empresarial cada vez mais desafiador, a busca pela minimização de custos torna-se essencial para garantir um crescimento sustentável. Nesse sentido, um dos motivos que causa prejuízos financeiros em empresas de diversos ramos é o desperdício na cadeia de produção devido à falta de planejamento.

O problema é significativo e global, e pode afetar não apenas os lucros das marcas, mas, em alguns setores, como o de alimentos, também tem sérias implicações ambientais, econômicas e sociais. Segundo dados do IBGE, divulgados no Mercado & Consumo, aproximadamente 30% dos alimentos produzidos no Brasil são descartados, totalizando cerca de 46 milhões de toneladas anualmente.

A gestão eficiente da cadeia de produção surge como elemento crucial na redução do desperdício. Os avanços tecnológicos nos proporcionam soluções inovadoras, destacando-se o uso de softwares matemáticos como ferramentas poderosas para otimizar operações e minimizar perdas em todas as etapas da cadeia produtiva.

FORMAS DE DESPERDÍCIO NA CADEIA DE PRODUÇÃO

O desperdício na cadeia de produção é um desafio significativo para as empresas e pode se manifestar de diversas formas prejudiciais, impactando não apenas a eficiência operacional, mas também outros custos associados.

Entre as formas mais usuais, destaca-se o excesso de estoque, representando uma ameaça financeira, social e sustentável. Uma política de estoque mal gerenciada pode levar a custos desnecessários de armazenamento, obsolescência de produtos, necessidade de descartar itens não vendidos e consequente geração de maior volume de resíduo a ser tratado.

Mas é preciso entender que o impacto vai muito além do produto final. Em uma cadeia interconectada, cada elo participa deste processo. Desde os fornecedores de insumos, embalagens e matérias-primas, passando pelos recursos utilizados para a produção, o transporte necessário para o abastecimento, chegando ao ponto de estoque ou de consumo. A produção, quando disparada, movimenta todos os elos. Assim, um erro de planejamento afeta de forma abrangente e sistêmica.

PREVISÃO DE DEMANDA

A sincronização eficiente entre a produção e a demanda do mercado é um desafio crítico na gestão da cadeia de produção, e a falta desse alinhamento é frequentemente um dos principais contribuintes para o desperdício. Nesse contexto, soluções como softwares matemáticos emergem como ferramentas essenciais para otimizar os processos, proporcionando previsões de demanda mais precisas e possibilitando uma programação de produção mais eficiente.

Essas ferramentas empregam algoritmos avançados para analisar variáveis complexas e explorar históricos detalhados, gerando previsões de demanda mais confiáveis. Isso é particularmente crucial em fábricas de alimentos, por exemplo, onde a falta de alinhamento entre a produção e a demanda pode resultar em desperdícios significativos, especialmente quando se lida com matérias-primas perecíveis e demanda flutuante.

Com previsões mais precisas, as empresas podem realizar uma programação de produção mais alinhada com as reais necessidades do mercado. Isso significa evitar a superprodução, um dos maiores desencadeadores de desperdício na cadeia produtiva.

OTIMIZAÇÃO DA PROGRAMAÇÃO DE PRODUÇÃO E ESTOQUES

A gestão eficiente da produção na indústria requer uma abordagem integrada para otimização da programação de produção e gerenciamento de estoque. O uso de softwares matemáticos também é capaz de desempenhar um papel crucial, oferecendo capacidades avançadas de análise de dados para maximizar a eficiência operacional.

A ferramenta, ao realizar otimizações complexas na programação de produção, considera uma variedade de fatores, desde restrições de capacidade até tempos de ciclo e dependências entre tarefas. Essa abordagem resulta na criação de cronogramas de produção que minimizam tempos de inatividade, maximizam a utilização de recursos e, consequentemente, reduzem os custos associados. Isso significa que a produção ocorre de maneira mais eficiente e alinhada às necessidades do mercado.

Além disso, a eficiência na gestão de estoque é aprimorada com a aplicação de modelos avançados, que consideram a demanda variável, lead times de fornecimento (tempo que um produto leva para chegar ao consumidor desde o momento do pedido) e os custos associados, além dos riscos de vencimento dos artigos ou perda de vendas, determinando os níveis ideais de estoque.

Evitar tanto a escassez quanto o excesso de estoque é crucial para garantir que os produtos estejam disponíveis quando necessário, sem acumulação inútil.

USO DE SOFTWARES MATEMÁTICOS NA ANÁLISE DE DADOS

A identificação e correção eficientes dos diferentes pontos de desperdício na produção são cruciais para melhorar a eficiência operacional e reduzir os custos operacionais, consequentemente aumentando as margens de lucro.

Os softwares matemáticos emergem como ferramentas indispensáveis nesse contexto, fornecendo insights valiosos e permitindo a implementação de estratégias precisas para otimizar processos e garantir uma produção mais eficiente e econômica.

Essas ferramentas oferecem capacidades avançadas de análise de dados, permitindo uma compreensão mais profunda dos padrões de produção e das variáveis que contribuem para o desperdício. Algoritmos de aprendizado podem analisar grandes conjuntos de dados históricos para identificar tendências e padrões que são imperceptíveis aos métodos tradicionais.

Investir em softwares matemáticos é focar não apenas na redução de desperdício, mas na construção de operações mais inteligentes e resilientes. Essas iniciativas são fundamentais para a construção de um futuro mais sustentável e equitativo.

* Ulisses Assis é diretor de Network Design da Linear Softwares Matemáticos.

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