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1 - Planejamento Agregado Vamos agora discutir o planejamento de pedidos dentro de uma cadeia de suprimentos nas quais diversas variáveis devem ser ajustadas de modo a diminuir os custos de determinada organização. O objetivo é observar a complexidade dos sistemas organizacionais nos quais a empresa deve ser administrada de forma integrada, já que adotar apenas uma política pode não ser a melhor solução. De acordo com Chopra e Meindl, autores da obra Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos,
Isso tudo é necessário porque em nosso mundo atual, a capacidade de produção, armazenagem, transporte etc. possuem custos que devem ser administrados. Empresas eficazes devem saber tomar decisões a respeito dos níveis de capacidade de fabricação, antecipando-se à demanda e sabendo como atendê-la ao menor custo de modo a maximizar seus lucros. Esse é o objetivo principal do planejamento agregado. No exemplo que será tratado, o período considerado para gerenciamento é de 12 meses. Uma das restrições é que não há tempo suficiente para se investir em novos conjuntos de instalações para a produção. Um dos problemas
mais sérios enfrentados por muitas organizações é
a sazonalidade da demanda. Isso significa que, para determinados produtos,
a demanda oscila durante períodos do ano, o que torna mais complexo,
porém, ao mesmo tempo mais necessário, o planejamento da
produção. |
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2 - Parâmetros Operacionais do Planejamento Agregado Os principais parâmetros operacionais com os quais os planejadores lidam ao longo de um horizonte de tempo específico são:
Evidentemente o planejamento não termina aí. O planejamento de diferentes capacidades de produção ao longo de período implica também em mudanças na cadeia de suprimentos. Se um fabricante planejou um aumento na produção para um determinado período, o fornecedor e o transportador devem ser avisados sobre esse plano para que possam fazer os ajustes necessários aos seus próprios planos. Como foi dito, o objetivo do plano agregado é atender à demanda de modo a maximizar os lucros da empresa, especificando um tempo futuro denominado horizonte de planejamento. Esse horizonte deve, por sua vez, ser dividido em unidades de tempo, normalmente semanas, meses ou trimestres. Geralmente, o planejamento agregado é utilizado para períodos de 3 a 18 meses. |
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3 - Informações básicas para o Planejamento Agregado É necessário definir todas as informações para realizar o plano e as decisões que deverão ser tomadas. Como exemplo, pode-se citar:
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Essas informações subsidiam o desenvolvimento do plano agregado, auxiliando as empresas nas seguintes decisões:
O planejamento agregado é muito importante para as organizações, pois influi diretamente em sua rentabilidade. Planejamentos mal feitos podem provocar aumento de custos durante o horizonte de tempo, perda de vendas, excesso de estoques de produtos acabados, interrupções na produção/produção acelerada etc.
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4 - Estratégias do Planejamento Agregado As estratégias do Planejamento Agregado consistem, basicamente, em manipular os custos de capacidade, estoque e pedidos em atraso. Um planejamento agregado que reduza um desses custos normalmente acarreta o aumento dos outros dois. Conseguir a combinação mais lucrativa é o objetivo do responsável pelo planejamento. Essas combinações representam trade-offs, ou seja, são escolhas que implicam em "abrir mão" de certas vantagens em favor de outras. A essência do trade-off é a renúncia a algumas atividades, produtos, serviços ou áreas de atuação em benefício de outras. Escolhendo claramente atuar de um modo e não de outro, os gerentes tornam claras as prioridades da organização.
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Essencialmente, existem três estratégias de planejamento agregado envolvendo trade-offs entre os itens citados: 1. Estratégia de acompanhamento – utilizando a capacidade como alavanca
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2. Estratégia de flexibilidade de tempo da mão-de-obra ou da capacidade – a utilização tornando-se a alavanca
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3. Estratégia de nível – utilizando o estoque como alavanca
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Exemplo – Planejamento Agregado para a empresa Fernat A empresa Fernat comercializa um kit para jardinagem, composto de diversas ferramentas modulares, armazenadas em uma prática e bonita maleta plástica pré-moldada. A demanda pelos kits de jardinagem da Fernat é altamente sazonal, com picos durante a primavera, quando as pessoas plantam seus jardins e no Natal, quando são comprados para serem dados de presente. A previsão de demanda para o próximo ano foi estimada com base nas demandas dos nos anteriores e é apresentada na Tabela e no Gráfico a seguir:
Comportamento previsto para a demanda de kits da Fernat |
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A
Fernat vende cada kit aos varejistas por R$ 40,00. A empresa possui um
estoque inicial de 100 kits e 30 funcionários contratados, que
recebem um salário base de R$ 640,00 por mês e produzem,
em média, 40 kits por mês (custo de R$ 18,00 por kit produzido).
Os clientes
da Fernat não aceitam atrasos nas encomendas (portanto não
é gerado backlog),
por outro lado, a Fernat não subcontrata sua produção.
Assim, caso não haja estoque suficiente para atender aos pedidos,
estes são considerados como não atendidos e contabilizados
a um custo de R$ 5,00 por kit. Todos os custos estão listados na
tabela a seguir.
Considerou-se também o Estoque inicial de kits como de 100 unidades. O objetivo do gerente da cadeia de suprimentos é obter um planejamento agregado da produção que atenda à demanda da maneira mais satisfatória possível, de modo a alcançar o maior resultado bruto acumulado ao final dos 12 meses. Para isso, será necessário trabalhar com três variáveis: o plano de contratação, o plano de demissões e a produção por funcionário. |
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O gerente da cadeia de suprimentos já fez um primeiro teste com o planejamento mostrado a seguir. a) Planejamento de Contratações
b) Planejamento de demissões
Plano de Produção por funcionário: 40 kits por mês |
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5 - Políticas adotadas É importante observar que o funcionário, depois de contratado, só entra na linha de produção no mês seguinte, sendo este atraso considerado como o tempo necessário de treinamento. Da mesma forma, os funcionários demitidos só saem da empresa no mês seguinte, após cumprirem o aviso prévio. Isso pode ser observado na tabela e no gráfico da quantidade de funcionários. Comportamento da quantidade de funcionários planejada
Comportamento da quantidade de funcionários planejada
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Resultados alcançados pelo gerente da cadeia de suprimentos Com as políticas adotadas, o gerente da cadeia de suprimentos obteve os resultados apresentados a seguir. Custo total
mensal
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O resultado alcançado pelo gerente foi satisfatório, considerando que o resultado do exercício foi positivo. Porém, a pergunta que se coloca é: É possível melhorar este resultado? Para isso será necessário realizar outras simulações, trabalhando apenas as três variáveis anteriormente mencionadas: o plano de contratação, o plano de demissões e a produção por funcionário. Em outras palavras, está lançado um desafio para que você seja o gerente de planejamento da Fernat e consiga um melhor resultado. Este desafio pode ficar mais interessante se você disputar com os colegas de seu grupo quem conseguirá o melhor resultado. Diagrame o modelo
quantitativo de acordo com as instruções
e fórmulas detalhadas a seguir. Lembre que antes de simular o modelo
devemos verificar a consistência do modelo e consistências
de unidades. Se necessário, incorpore variáveis para garantir
a consistência das unidades do modelo. |
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6 - Como alterar planos de contratação e demissão Os dois planos foram construídos utilizando-se a função lookup do Vensim. Essa função permite que se entre com os valores em forma de uma tabela, que, por sua vez, gera um gráfico de comportamento. Preste atenção nos passos a seguir:
A coluna de Input à esquerda, representa os valores do eixo x (coordenadas), no caso os meses que serão simulados. A coluna de Output representa os valores do eixo y (abscissas) que é a quantidade de funcionários que serão contratados mês a mês. Para que o gráfico tenha o visual apresentado, observe os valores que foram colocados nos parâmetros X-min (menor valor de X), X-max, Y-max e Y-min.
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7 - Como fazer o planejamento da produção por funcionário A produção média por funcionário é de 40 kits/mês. Contudo, esse valor pode ser aumentado. Porém, há que se atentar para o fato de que há um custo adicional de 20% (representando as horas-extras ou prêmio por produtividade), passando o custo de R$ 18,00 para R$ 21,60 por kit que exceda a média de 40. É importante lembrar que uma produção por funcionário menor que 40 kits não implicam em redução dos custos salariais. Para introduzir uma política de produção um bom recurso é a utilização da função STEP do Vensim. Um exemplo é dado na fórmula a seguir: Produção por funcionário = 40+STEP(5,7)-STEP(5,8) Isso gerará a produção de 40 kits por funcionário até o mês 6 (junho), aumentando para 45 no mês 7 (julho) e retornando para 40 a partir do mês 8 (agosto), conforme gráfico a seguir.
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Diagrama do modelo
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| Diagrama do modelo
Você
agora está em um micromundo gerencial. Que tenha um ótimo
desempenho! |
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Resumo Chopra e Meindl, autores da obra Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos, definem: “o planejamento agregado é o processo pelo qual a empresa determina os níveis de capacidade, produção, subcontratação, estoque, esgotamento de estoque e até precificação, sobre um horizonte de tempo específico”. Isso é necessário, pois em nosso mundo atual, a capacidade de produção, armazenagem, transporte etc. possuem custos a serem administrados. Empresas eficazes tomam suas decisões acerca dos níveis de capacidade de fabricação antecipando-se à demanda e sabendo como atendê-la ao menor custo, de modo a maximizar lucros. Um sério problema enfrentado é a sazonalidade da demanda. Ou seja, para determinados produtos, a demanda oscila durante períodos do ano, o que torna complexo e ao mesmo tempo necessário, o planejamento da produção. Os principais parâmetros operacionais com que os planejadores lidam ao longo de um horizonte de tempo específico são: taxa de produção, mão-de-obra, horas extras, nível de capacidade das máquinas, subcontratação, pedidos em atraso. O plano agregado deve atender à demanda de modo a maximizar os lucros, especificando um tempo futuro denominado horizonte de planejamento, o qual deve ser particionado em unidades de tempo (semanas, meses ou trimestres). As decisões tomadas pela empresa quanto ao planejamento agregado serão: quantidade de produção a partir de carga horária normal, horas extras e horas de subcontratação (determina o número de funcionários e os níveis de compra dos fornecedores), estoque mantido (determina a quantidade de espaço no depósito e o capital de giro necessário), quantidade de pedidos em atraso/esgotamento de estoque (determina os níveis de serviço do cliente), mão-de-obra contratada/demitida (determina possíveis questões trabalhistas), aumento/redução da capacidade de máquina (determina a necessidade de novos equipamentos). As estratégias do Planejamento Agregado consistem em manipular os custos de capacidade, estoque e pedidos em atraso. Um planejamento agregado que reduza um desses custos normalmente acarreta o aumento dos outros dois. O objetivo do planejador é chegar a uma combinação mais lucrativa. A essência do trade-off é a renúncia a atividades, produtos, serviços ou áreas de atuação em benefício de outras. A escolha em atuar de um modo e não de outro tornam claras as prioridades da organização pelos gerentes. Os trade-offs fundamentais ao planejador acontecem entre os itens: capacidade (período normal de trabalho, horas-extras, subcontratação); estoque; pedidos em atraso/vendas perdidas. Existem três
estratégias de planejamento agregado envolvendo trade-offs: |
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- Difusão de Inovação Tecnológica
Dentre várias possibilidades, o conceito de marketing pode ser entendido como:
As variáveis tratadas pelo marketing
não são exclusivas de uma área ou departamento, como
se pode observar. Na realidade, tais variáveis permeiam toda a
organização. Porém, o que se quer enfatizar neste
momento é: como a modelagem de negócios pode contribuir
para o melhor entendimento, não apenas da área de marketing,
bem como dar feedbacks para as demais áreas? |
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A modelagem de negócios permite estudar o ambiente empresarial e compreender o comportamento dinâmico das variáveis que o compõem. Uma boa modelagem permite antecipar entendimentos que, no ambiente real, levaria anos. Para demonstrar isso, vamos escolher um determinado processo de marketing para elaborar um modelo de simulação, respeitando algumas premissas que serão estabelecidas ao longo do trabalho. Para a construção do modelo, consideremos uma situação muito comum na área de marketing: a introdução de um produto inovador no mercado (como, por exemplo, um produto de alta tecnologia).
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| Os
produtos de alta tecnologia, em geral, têm um ciclo de vida característico.
Eles são lançados com um preço alto para tentar recuperar
os altos investimentos em pesquisa e desenvolvimento efetuados antes da
introdução do produto no mercado. No início, poucas
pessoas estão dispostas a pagar esse alto preço para ter a
novidade. Com o passar do tempo, a empresa começa a baixar o preço,
aumenta a divulgação e utiliza outras estratégias de
marketing para ganhar mercado. O volume de vendas cresce até o mercado
ficar maduro. Posteriormente, o produto vai ficando obsoleto e o volume
de vendas vai decrescendo até a sua “morte”.
Uma das pessoas que estudou profundamente esse tipo de comportamento foi o comunicólogo Norte-americano Everett Rogers (Diffusion of Innovations, 1995). Rogers identificou um conjunto de cinco atributos, segundo os quais uma inovação pode ser classificada: vantagem relativa, compatibilidade, complexidade, visibilidade e experimentalidade. A partir desta classificação pode-se prever a taxa de adoção da tecnologia e a reação dos potenciais utilizadores à inovação.
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Rogers identificou o padrão que geralmente ocorre na disseminação tecnológica. Este padrão classifica os usuários que adotam produto em categorias, em função do tempo para adoção, o qual começa com um pequeno número de inovadores (innovators), tomando forma e acelerando até o ponto máximo, quando metade dos inovadores potenciais já está utilizando a inovação. Em seguida, a curva começa a declinar até os poucos e últimos inovadores (leggards). |
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| As
categorias propostas por Rogers são:
Inovadores (Innovators)
Adotantes Iniciais (Early Adopters)
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- Análise do Modelo
Observe o diagrama a seguir.
Este
é um modelo teórico que não tem a pretensão
de fornecer valores exatos. Os pesos das variáveis foram atribuídos
intuitivamente, uma vez que o objetivo não é efetuar previsões
com precisão matemática, mas sim demonstrar o comportamento
dinâmico das variáveis e permitir seu estudo por meio de
um modelo simulável de fluxos e estoques. |
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No modelo, foram consideradas as seguintes premissas básicas:
1. O Tamanho total do mercado potencial (não clientes) é grande, cerca de 100 milhões de pessoas; 2. O produto tem ciclo de vida de aproximadamente 20 anos; INITIAL TIME = 0 FINAL TIME = 20 3. O preço de lançamento do produto é de R$ 10.000,00. Em função da concorrência e da necessidade de aumentar a participação no mercado, o preço é reduzido anualmente a uma taxa de 15% ao ano;
4. O nível de observação inicia-se com zero. Com o passar do tempo, em função da divulgação crescente, o nível de observação aumenta a uma taxa de 0,5 dmnl/ano;
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5. O nível de experimentação inicia-se com zero Dmnl no lançamento e aumenta na proporção de 1/15 do valor atual do nível de observação por ano. Ou seja, a cada ano, em função das observações bem sucedidas do desempenho do produto, o nível de pessoas interessadas em experimentar o produto também aumenta;
6. O nível de complexidade inicia-se com 1,0 Dmnl e decresce anualmente em 1/10 da taxa de experimentação. Isto porque quanto maior a taxa de experimentação do produto, menor sua complexidade no longo prazo;
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7. Quando o produto é lançado, ele possui um nível de compatibilidade igual a 10,0 Dmnl, compatível com os produtos anteriores existentes. Com o passar do tempo, produtos mais sofisticados surgem e o nível de compatibilidade de nosso produto decresce a uma taxa de 0,5 Dmnl/ano;
8. No lançamento, o produto possui vantagem relativa de 10,0 Dmnl por ter melhor qualidade intrínseca que os produtos anteriores. Este nível decresce a uma taxa de 2,0 Dmnl/ano. Paralelamente, em função da política anual de redução de preços para ganhar mercado, o nível de vantagem relativa cresce a uma taxa dada pela fórmula: (taxa de redução de preço/influência do preço) A influência do Preço no nível de vantagem relativa é 10,0. Portanto, cada 1% de redução do preço, aumenta o nível de vantagem relativa em 0,1 Dmnl/mês. Logo, o nível de vantagem relativa irá aumentar a uma taxa de 1,5 Dmnl/ano e, simultaneamente, decrescerá a uma taxa de 2,0 Dmnl/ano, e resulta em uma variação líquida negativa de 0,05 Dmnl/ano.
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| 9.
Existe uma taxa de crescimento inercial de 2%. Isso significa que uma parte
das pessoas adotará o produto mesmo que ele apresente desvantagem
ou esteja obsoleto;
10. A inovação percebida é diretamente proporcional ao produto das variáveis: (vantagem relativa x compatibilidade x experimentação x observação) e inversamente proporcional à complexidade. 11. A taxa de adoção é dada pela fórmula: fator de adoção x inovação percebida + Clientes x taxa de influência inercial. 12. Ainda por hipótese, admite-se que cada unidade de inovação percebida corresponde a 1000 clientes adotando o produto (fator de adoção = 1000 pessoas).
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Fórmulas do modelo
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| Analisando
o modelo – Antes de simular o modelo é interessante
analisar previamente o comportamento da algumas variáveis:
a) Para verificar as variáveis que interferem na taxa de adoção, clique com o mouse nesta variável e selecione a ferramenta Causes Tree:
Como se pode observar, a taxa de adoção depende diretamente do número atual de clientes, do fator de adoção, da inovação percebida e da taxa de influência inercial. A inovação percebida, por sua vez, depende de um conjunto de variáveis (compatibilidade, complexidade, vantagem relativa, etc.). b) Para uma análise inversa, deseja-se agora verificar em que a taxa de adoção é utilizada. Para isso seleciona-se esta variável e aciona-se a ferramenta Uses Tree:
O Vensim mostra claramente que, por meio da taxa de adoção, se pode calcular quantos “não clientes” estão “adotando” o produto, tornando-se clientes e gerando, por conseqüência, um faturamento anual. Experimente utilizar as ferramentas de Causes Tree e Uses Tree para outras variáveis do modelo e veja se faz sentido. Essas ferramentas são importantes para visualizar relações de causa e efeito. |
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3 - Simulando o Modelo Simulando o modelo – Simule o modelo, dando um primeiro nome para a base de dados de simulação (caixa de texto Runname). No exemplo, no modelo abaixo foi utilizado o nome teste_1. a) Para visualizar o comportamento dos clientes que estão adotando o produto anualmente, seleciona-se a variável “adotando” e aciona-se a ferramenta Graph. Se o modelo foi construído corretamente, deverá apresentar o resultado mostrado no gráfico a seguir.
O gráfico traçado é
bem semelhante ao proposto por Rogers no Processo de difusão de
inovação, mostrando desde os inovadores até os retardatários.
Time
(Year) "adotando" Runs: adotando |
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b) Vamos verificar graficamente, agora, o comportamento da variável experimentação. Selecione esta variável e a ferramenta Graph:
Como pode ser observado, o crescimento do nível de experimentação não é linear. |
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| c)
Um cenário interessante é analisar a influência do preço
no número de clientes que adotam o produto. Para isso, altera-se
a equação da taxa de redução de preço
de 15 para 20%. Mude o nome do dataset para teste_2 e execute a simulação.
Ao selecionar a variável “adotando” e a ferramenta Graph, deve aparecer o seguinte:
Isso mostra que uma variação de 5% ao ano na redução do preço desse produto pode apresentar um incremento enorme no número de clientes. |
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Mas, reduzir o preço isoladamente pode reduzir o faturamento. Vamos ver o comportamento dinâmico da variável faturamento. Para isso selecione esta variável e a ferramenta Graph:
Realmente, embora o número de clientes aumente (marketshare) e o faturamento anual também aumente, será que isso sempre acontece? Vamos agora alterar a taxa de redução de preço de 15 para 25%:
Neste caso, o número de clientes aumentou em função da vantagem relativa obtida pela variação de preço, mas houve queda no faturamento até o 15° ano. |
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As variáveis de marketing podem fornecer feedbacks importantes para as demais áreas da empresa. Em função da vantagem relativa necessária, compatibilidade e complexidade, o pessoal de Pesquisa e Desenvolvimento e Finanças podem planejar melhor. O pessoal de vendas também tem como apurar a importância da experimentação por parte do cliente e a observação dos resultados do produto para o convencimento do cliente. O pessoal de logística e produção pode programar-se em função do ciclo de vida previsto para o produto. Em resumo, quando se utiliza o processo de modelagem de negócios apoiado em ferramentas de dinâmica de sistemas, fica mais fácil tratar a complexidade dos negócios. Comportamentos intuitivos podem ser comprovados ou contestados em função da observação do comportamento dinâmico das variáveis. Diagrame
o modelo quantitativo de acordo com as instruções
e fórmulas detalhadas anteriormente. Lembre que antes de simular
o modelo devemos verificar a consistência do modelo e consistências
de unidades. Se necessário, incorpore variáveis para garantir
a consistência das unidades do modelo. |
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| Resumo
O presente módulo demonstrou, por meio da construção reflexiva de modelos, o papel da área de marketing no contexto organizacional e a geração de feedbacks para as demais áreas da organização. O conceito de marketing pode ser entendido como: “A função empresarial que cria continuamente valor para o cliente e gera vantagem competitiva duradoura para a empresa, por meio da gestão estratégica das variáveis controláveis de marketing: produto, preço, comunicação e distribuição”. As variáveis tratadas pelo marketing não são exclusivas de uma área ou departamento, tais variáveis permeiam toda a organização. De que forma a modelagem de negócios pode contribuir para o melhor entendimento, não apenas da área de marketing, mas fornecer feedbacks às demais áreas? A modelagem de negócios permite estudar o ambiente empresarial e compreender o comportamento dinâmico das variáveis o compõem. Uma boa modelagem permite antecipar entendimentos que, no ambiente real, levaria muitos anos. Os produtos de alta tecnologia têm um ciclo de vida característico: são lançados com um preço alto para tentar recuperar os altos investimentos em pesquisa e desenvolvimento efetuados antes da introdução do produto no mercado. Poucas pessoas se dispõem a pagar o alto preço inicial para obter a novidade. Com o passar do tempo, a empresa diminui o preço, amplia a divulgação e utiliza outras estratégias de marketing para ganhar mercado. O volume de vendas cresce até o mercado ficar maduro. Posteriormente, o produto torna-se obsoleto e o volume de vendas decresce até a sua “morte”. O norte-americano Everett Rogers (Diffusion of Innovations, 1995) identificou um conjunto de cinco atributos, segundo os quais uma inovação pode ser classificada: vantagem relativa, compatibilidade, complexidade, visibilidade e experimentalidade. A partir desta classificação pode-se prever a taxa de adoção da tecnologia e a reação dos potenciais utilizadores à inovação. Vantagem relativa: É o grau em que uma inovação é percebida como superior à que está sendo substituída. Pode ser medido em função da rentabilidade econômica, prestígio social, baixo custo inicial etc. Compatibilidade: É o grau em que uma inovação é percebida como compatível com valores existentes, experiências passadas, e necessidade de potenciais clientes a adotarem. Complexidade: É o grau de dificuldade de entendimento e de utilização percebido pelo potencial usuário. Quanto mais fácil de entender e utilizar, mais fácil será adotada. Experimentação: É o grau em que um potencial usuário pode experimentar a inovação antes de adquiri-la. Observação: É o grau em que os resultados de uma inovação são visíveis para os outros. Rogers identificou o padrão que geralmente ocorre na disseminação tecnológica, o qual classifica os usuários que adotam produto nas seguintes categorias: Inovadores (Innovators):
é o primeiro segmento de público a adotar a inovação.
São pessoas que aceitam o risco de adquirir um produto ainda não
difundido em troca de serem as primeiras a usufruir os possíveis
benefícios, ou aprender algo novo, ou, ainda, pelo status e pelas
diferenciações decorrentes do uso do produto. Devido ao
seu perfil arrojado, são percebidos como extravagantes, não
possuindo credibilidade suficiente para atuar como grupo de referência.
A empresa, entretanto, deve identificar esse grupo para realizar testes
de produto e obter feedback para ajustes e correções no
plano de lançamento para o mercado mais amplo. Maioria Inicial (Early Majority): é o público dos segmentos de maior poder aquisitivo, apoiados nas propagandas do produto e nas opiniões dos adotantes iniciais. Grupo responsável pelo maior volume a ser adquirido, tornando-se clientes típicos do produto. A estratégia de marketing deve objetivar a conquista da fidelidade desse grupo, mantendo-o permanentemente satisfeito. Maioria tardia (Late Majority): grupo que compõe 34% do público e tende a ser mais cético e conservador e, em geral, possui menor poder aquisitivo. Formado por pessoas menos sensíveis a apelos de inovação, que esperam a queda dos preços ou a pressão dos amigos para passar a consumir o produto. Retardatários (Laggards): são os últimos a adotar uma inovação. São pessoas idosas, de baixo poder aquisitivo, ou residentes em áreas rurais, mais distantes. Contribuem pouco para o desempenho das vendas, não sendo alvo de ações de marketing dirigidas. |
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1 - Variáveis financeiras Um dos grandes objetivos da área de finanças é mensurar o valor do dinheiro no tempo. Neste aspecto, a dinâmica de sistemas pode colaborar muito por meio da construção de modelos de negócios, levando em conta o comportamento das variáveis financeiras e sua evolução temporal.
Uma das formas mais efetivas de se apurar o valor de um ativo é descontar seus fluxos de caixa futuros a valor presente. Para isso, é necessário descontar todas as entradas e saídas em função da taxa de custo do capital.
Entradas
= valor dos recebimentos de caixa |
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Exemplo:
Entrando com os valores na fórmula para calcular o VPL do exemplo acima, temos: VPL = – 3000/(1+10/100)0 + (– 3500/(1+10/100)1 + 4.000/(1+10/100)2 + 5000/(1+10/100)3 VPL = – 3000/1 – 3500/1, 1 + 4000/1,12 + 5000/1,13 VPL = R$ 880,54 Isso significa
que o resultado de todas as entradas e saídas do fluxo de caixa
acima, levando-se em conta o valor do dinheiro no tempo, equivale a ter
R$ 880,54 no instante zero. Para modelar no Vensim pode-se utilizar um modelo conforme o exemplo:
Diagrame o modelo quantitativo de acordo com as instruções e fórmulas detalhadas a seguir. Lembre que antes de simular o modelo devemos verificar a consistência do modelo e consistências de unidades. Se necessário, incorpore variáveis para garantir a consistência das unidades do modelo. Divulgue no
fórum seu modelo no formato VPM |
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Clicando na variável VPL descontado e na ferramenta “Causes Tree” pode-se ver o relacionamento causal das variáveis:
Por meio da ferramenta “DOC” obtém-se a descrição das variáveis:
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- Utilizando a função Lookup
A função Lookup tem um importante papel no modelo anterior que é o de gerar o fluxo de caixa. Acompanhe os passos a seguir para utilizar corretamente a função.
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| Dentro da caixa = with Lookup (selecione a variável Time). Em seguida, clique no botão As Graph como mostra a figura a seguir.
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| 3
- Análise do modelo
Nos modelos que envolvem fluxos e estoques, o valor de um determinado fluxo só é incorporado ao estoque depois de decorrido um intervalo de tempo t. Isso exige um certo cuidado para quem trabalha com o conceito de regime de caixa. Caso se inicie um investimento com zero e seja depositado 100 no primeiro ano, o Vensin só irá alterar o valor do estoque no ano 2:
Para contornar esse problema existem duas alternativas: Alternativa A: apurando saldo em t (ano) por meio de uma variável auxiliar (saldo atual):
No decorrer desse módulo, serão vistos outros exemplos de acréscimo de uma unidade de tempo no horizonte de simulação. Com isso, todos os fluxos gerados até a data “t” são contemplados no estoque de “t + 1”, não necessitando forçar esta soma por meio de uma variável auxiliar. Exemplo: Alternativa B: apurando saldo em t (ano 3) da verificação do estoque (VPL descontado) em t + 1 (ano 4):
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Ciclos
operacional e financeiro da empresa Alpha – Elaboraremos
o modelo da Empresa Alpha, a qual compra mercadorias de um único
fornecedor para revender a clientes, à vista e a prazo. O Negócio
da empresa apresenta as seguintes características:
b) O prazo médio de pagamento ao fornecedor é de 28 dias após a data da compra. O custo unitário da mercadoria é de R$ 10,80.
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c) O prazo médio de recebimento das mercadorias do fornecedor é de 32 dias após a data do pedido.
d) Os produtos recebidos demoram, em média, 25 dias para serem vendidos. O cliente paga a empresa em um prazo médio de 41 dias após a venda, o que pode ser detalhado da seguinte forma:
d) O preço do produto é R$ 20,00. f) Existe um custo fixo de R$ 29.230,80 para cobrir despesas administrativas, o qual é desembolsado a cada 30 dias.
g) Os
custos e preços se mantêm estáveis durante o horizonte
de tempo de simulação (720 dias) e o custo
do capital é de 8,5 % a.a. |
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4 - O modelo Fixando as fronteiras de tempo do modelo – Acesse o Vensim, crie um novo modelo com o nome Finan_3.mdl e salve-o. Em seguida, defina as fronteiras de tempo (Model -> Settings -> Time Bounds): O horizonte de tempo para simulação é de 721 dias (“t + 1”, conforme comentado na Introdução). Isso é definido no Vensim, conforme figura abaixo.
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Definindo a equivalência de variáveis – Para que o Vensim possa avaliar corretamente as conversões de unidades decorrentes do tratamento de equações, é necessário informar quais nomes de unidades devem ser tratados como sinônimos:
Definindo o processo de compras – Representam-se as compras efetuadas pela empresa como um fluxo. Os fluxos normalmente são contínuos. No caso, é preciso simular um comportamento que efetue uma compra a cada setenta dias e “zero compras” nos demais dias. Para isso será utilizada a função PULSE TRAIN: PULSE TRAIN ({start}, {duration}, {repeattime}, {end})
Esta função irá gerar valor 1 (um) no instante {start}, com duração de {duration}, repetindo o ciclo a cada {repeattime}, até o instante final {end} No caso, será utilizado: Ciclo de Compra = PULSE TRAIN (INITIAL TIME, 1, intervalo de compra, FINAL TIME) Isto retornará a função 1 a partir do instante 0 (INITIAL TIME), com duração de 1 dia (Units for Time), repetindo a cada 70 dias (intervalo de compra), até 721 dias (FINAL TIME). Nos demais dias do intervalo entre INITIAL TIME e FINAL TIME, a função irá retornar zero. A quantidade que se estará comprando, diariamente, será, então, dada pela fórmula: Comprando = Quantidade Comprada * Ciclo de Compra Após a tabulação de todos os dados a variável “comprando” apresentará o seguinte comportamento:
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| Definindo
o processo de pagamento ao fornecedor – Como o pagamento
ao fornecedor é efetuado 28 dias após a compra, é preciso
representar este intervalo de tempo no modelo. Isso pode ser obtido por
meio da função DELAY FIXED:
Pagando = DELAY FIXED (comprando * custo unitário, Prazo para pagamento, 0) Isso fará que o valor do pagamento (variável “comprando”
multiplicado pela variável “custo unitário”),
seja efetuado no “prazo para pagamento” (28 dias).
O comportamento desse processo será:
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| Recebendo
as mercadorias do fornecedor – Como o recebimento da mercadoria
acontece 32 dias após a compra, também irá se representar
esse atraso através da função DELAY FIXED:
Recebendo Mercadoria = DELAY FIXED (comprando, prazo de recebimento mercadoria, 0) Essa função irá retornar a quantidade comprada, decorridos 32 dias (prazo de recebimento).
Representando o processo de vendas – Como os produtos demoram em média 25 dias para serem vendidos, utilizando a função DELAY FIXED, temos: Vendendo = DELAY FIXED (recebendo mercadoria, prazo de venda, 0)
Fórmulas do modelo
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Diagrama do Modelo
Diagrame
o modelo quantitativo de acordo com as instruções
e fórmulas detalhadas anteriormente. Lembre que antes de simular
o modelo devemos verificar a consistência do modelo e consistências
de unidades. Se necessário, incorpore variáveis para garantir
a consistência das unidades do modelo. As respostas a serem geradas pelo Modelo: O modelo deverá responder inicialmente às seguintes perguntas:
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a) Fluxo de caixa nominal da operação – Neste caso, apenas se mostra o gráfico da variável fluxo de caixa nominal. Clique com o mouse na variável fluxo de caixa nominal e selecione a ferramenta “Graph” na caixa de ferramentas
Para saber quais são as variáveis que interferem diretamente no fluxo de caixa nominal seleciona-se a ferramenta Causes Tree na caixa de ferramentas:
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| b)
Valor Presente Líquido da operação após um ano:
Para apurar o VPL após um ano, pode-se utilizar a variável do tipo estoque denominada “VALOR PRESENTE LÍQUIDO” e verificar seu valor quando tempo = 361 dias: Por que 361 dias e não 360? Deve-se tomar cuidado ao se tratar de estoques. Se trabalharmos com t = 360, no 360º dia estarão acumulados no estoque o efeito dos 359 dias anteriores, e no fluxo estarão transitando valores do 360º que comporão o estoque somente no final do dia. Desta forma, se o desejável é que os valores dos 360 dias completos já estejam no estoque, deve-se olhar a situação do dia 361.
Ao verificar os dados acima na forma de tabela por meio da ferramenta Table Time Down, tem-se: Para t = 361; VPL = R$ 99.009,00 Porém, pode-se verificar que essa situação é temporária. Logo após esse período, o VPL chega a cair abaixo de zero, depois retoma seu valor. E se o que interessa é saber o Valor presente líquido após 720 dias? É simples. Basta verificar o valor da variável estoque VPL para t = 721, pelos mesmos motivos acima. Ao consultar os valores de VPL, sob a forma de tabela (Table Time Down na caixa de ferramentas) temos: Para t = 721 dias, VPL = R$ 376.766,00 |
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| Se ainda
permanecer dúvida em relação à utilização
de 361 dias e 721 dias e não 360 e 720, respectivamente, volte à
introdução e leia novamente.
c) Qual o prazo seguro para que a operação não tenha Valor presente líquido negativo? Ou seja, qual o período mínimo que devem ser mantidas as operações dessa empresa para que ela gere margem de contribuição suficiente para cobrir os descasamentos de fluxo de caixa existentes? Pelo gráfico anterior pode-se ver que após, aproximadamente, 396 dias o VPL passa a ficar apenas positivo. Para ser mais preciso: Quando t = 406 dias, VPL = R$ 114.102,00 e, a partir deste ponto, o VPL segue oscilando, mas é sempre positivo. Logo após 405 dias o VPL é sempre positivo. d) Outros feedbacks que o modelo pode gerar são: Simulação 1 – Suponha-se que a empresa implante um
novo sistema de cobrança conseguindo que 70% pague à vista,
10% em 30 dias e o restante em 60 dias. Solução: Basta alterar o valor das variáveis abaixo:
Pelo gráfico e pelas informações sobre a forma de tabela do Vensim (Table Time Down na caixa de ferramentas), podemos ver que após 257 dias o VPL gerado é sempre positivo. Isso é bem melhor que a situação anterior.
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| Simulação
2 – Simula-se novamente por que na simulação
anterior, faltou um dado: ao implementar o novo sistema de cobrança
os custos unitários passaram de R$ 10,80 para R$ 13,50.
a) Para a nova situação é necessário efetuar as alterações do item anterior e realizar a alteração do custo unitário de R$ 10,80 para R$ 13,50:
Para: T = 721 dias, VPL = R$ 152.246,00 A situação inicial da empresa é aquela na qual para t=721 dias, VPL = R$ 376.766,00. Logo, não compensa implementar o novo sistema de cobrança, uma vez que o VPL original (R$ 376.766,00) é maior que o VPL da Proposta (R$ 152.246,00).
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| Concluindo,
a Modelagem e Simulação de Negócios, por meio da Dinâmica
de Sistemas, pode oferecer informações importantes para toda
empresa a partir da área financeira. Nesta área, como em várias
outras das organizações, as decisões e suas conseqüências
estão distantes tanto no espaço quanto no tempo.
Para que a intuição ou o pensamento reducionista não atuem de forma a tomar decisões apressadas e de alto risco, é fundamental a utilização de ferramentas automatizadas de simulação que permitam testar a eficácia das estratégias, antes de sua implementação. Experimente fazer suas próprias simulações alterando:
Para cada alteração dessas variáveis veja o comportamento do Valor Presente Liquido no negócio no decorre do tempo. Bom estudo!
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| Resumo
Um dos grandes objetivos da área de finanças é mensurar o valor do dinheiro no tempo. A dinâmica de sistemas pode colaborar muito por meio da construção de modelos de negócio considerando o comportamento das variáveis financeiras e sua evolução temporal. Uma das formas mais efetivas de se apurar o valor de um ativo é descontar seus fluxos de caixa futuros a valor presente. Para isso, descontam-se todas as entradas e saídas em função da taxa de custo do capital. Valor presente do Líquido (VPL) = Onde: Entradas
= valor dos recebimentos de caixa Exemplo:
Entrando com os valores na fórmula para calcular o VPL do exemplo acima, temos: VPL = – 3000/(1+10/100)0 + (–3500/(1+10/100)1 + 4.000/(1+10/100)2 + 5000/(1+10/100)3
VPL = R$ 880,54 Isso significa que o resultado de todas as entradas e saídas do fluxo de caixa acima, levando em conta o valor do dinheiro no tempo, equivale a ter R$ 880,54 no instante zero. Quanto maior o VPL, maior o valor do ativo ou investimento. O módulo apresentou um modelo desenvolvido em Vensim para cálculo do VPL com explicações detalhadas sobre a utilização da função Lookup. O modelo principal foi o de uma empresa fictícia (Empresa Alpha), que compra mercadorias de um único fornecedor para revender a clientes, a vista e a prazo. Todas as características da empresa foram simuladas de modo a tornar compreensível a aplicação da Dinâmica de Sistemas na gestão financeira de organizações. |
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entradas/(1+i) ^ tempo – 