Logística de distribuição do Leite A:
um estudo de caso utilizando Teoria Fuzzy
Matheus Cardoso de Freitas*
Magda da Silva Peixoto
José Geraldo Vieira Vidal
Universidade Federal de São Carlos, Campos Sorocaba,
Rodovia João Leme dos Santos, Km 110, 18052-780, Sorocaba, SP
E-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
RESUMO
A indústria de laticínios, por lidar exclusivamente com produtos perecíveis, apresenta
importantes atividades logísticas, como a de estoque e principalmente a de transporte, que
garantem acondicionamento dos produtos no local desejado e que estes sejam transportados no
momento oportuno, em veículos geralmente refrigerados e nas condições ideais para o consumo
pelo cliente [4]. Sendo a distribuição a principal função logística de agregação de valor ao
cliente final, esse trabalho tem por objetivo elaborar um modelo de tomada de decisão para
distribuição de leite em diversos canais a partir de um centro de distribuição. Como método de
apoio à tomada de decisão de um gerente decisor logístico, utilizou-se a abordagem fuzzy que
permitiu criar um conjunto de regras que atendesse a diversos cenários de distribuição do leite
aos seis segmentos atendidos pela empresa: as grandes redes varejistas, supermercados de
pequeno e médio porte, mercearias de bairro, padarias, consumidor final e institucional. Para
elaboração do modelo e coleta dos dados, foi realizada uma visita técnica ao centro de
distribuição da segunda maior produtora de leite tipo A do país, além de cinco reuniões com o
gerente responsável pela logística. De posse dos dados da distribuição de leite integral tipo A,
do ano de 2010, para os diferentes segmentos varejistas e dados referentes à lucratividade por
litro e o preço de venda para cada segmento, foi desenvolvido um sistema baseado em regras
fuzzy [3] para reprodução das escolhas de distribuição realizadas na época, sendo o volume total
de leite disponível a variável de entrada, e as quantidades a serem distribuídas para cada
segmento as variáveis de saída. Utilizou-se o método de inferência de Mamdani [1]. Com
auxílio do gerente e de um modelo de otimização linear feito por meio da ferramenta solver, do
software Microsoft® Excel®, foi possível direcionar quais segmentos deveriam ter aumento no
volume distribuído. Por fim, foi feito outro sistema baseado em regras fuzzy, que avaliava o
quanto a opção de distribuição utilizada era lucrativa de acordo com o volume distribuído, tendo
como variáveis de entrada os volumes para cada segmento e como saída uma nota para a
lucratividade. Como principais resultados têm-se: um modelo que gerou uma distribuição com
receita 3% maior que a da distribuição fornecida, os segmentos de mercado que apresentaram
distribuição mais lucrativa e a conclusão de que, para um volume disponível médio/alto, a
distribuição atingia seu ponto de maior lucratividade, tendo a partir disso valor pouco atrativo
para competitividade da empresa no mercado de leite tipo A. Por fim, a pesquisa forneceu
modelos computacionais que permitiram ao decisor logístico avaliar suas tomadas de decisão,
bem como aperfeiçoá-las, buscando a cada período uma melhora do lucro. A utilização e
avaliação da distribuição com esses modelos mostraram, em análise de situações extremas,
quais são as opções de um gerente de distribuição em casos de escassez ou excesso de produtos
em estoque.
Palavras-chave: conjuntos fuzzy, base de regras, sistemas fuzz,logística de distribuição,leite.
* Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/CNPq
351
Referências
[1] L. C. Barros, R. C. Bassanezi,. “Introdução à teoria Fuzzy: Aplicações em Biomatemática”,
Unicamp, Campinas, 2010.
[2] M. Cristopher, “Logística e Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos”, p. 2-111, 2007.
[3] M. S Peixoto, “Sistemas Dinâmicos e Controladores Fuzzy: um Estudo da Dispersão da
Morte Súbita dos Citros em São Paulo”, Tese de Doutorado, IMECC-Unicamp, 2005.
[4] A. V. N Santos, L. B. Felix, J. G. V. Vieira, “Estudo da logística de distribuição física de
um laticínio utilizando lógica fuzzy”, Revista Produção, volume 22, número 4, 2012 [no
prelo].
* Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/CNPq
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