Gestão de stocks de matéria-prima de uma empresa da área da colchoaria

Abstract

No âmbito da tese de Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial da Universidade de Aveiro, foi realizado um trabalho na área de Gestão de Stocks de matérias-primas, numa empresa do ramo da colchoaria. Dada a crescente concorrência nos mercados, as empresas deparam-se com a necessidade constante de reduzir os custos em todos os setores da organização. Neste sentido, com este trabalho pretende-se a melhoria dos parâmetros de gestão de stocks de matérias-primas, nomeadamente através do desenvolvimento de uma ferramenta em Excel que auxilie a tomada de decisões na área da gestão das matérias-primas, na determinação automática dos parâmetros de gestão de stocks, como o stock de segurança, ponto de encomenda e quantidade a encomendar de matérias-primas. Assim, o tempo despendido na tomada de decisão relativa aos parâmetros de gestão de stocks será muito inferior e todo este processo tornar-se-á mais fiável, podendo assim reduzir-se os custos associados aos stocks. No início deste trabalho procedeu-se à recolha de dados relevantes, relativos ao ano de 2012, sobre as matérias-primas. Estas foram posteriormente classificadas segundo a análise ABC, tendo como critérios o prazo de entrega do fornecedor e o consumo durante o período em análise, de modo a selecionar as matérias-primas prioritárias a analisar. Em seguida, procedeu-se à classificação do tipo de procura (procura contínua, procura intermitente, errática e irregular). Tanto para as matérias-primas com procura contínua, como intermitente, foram aplicados modelos de previsão da procura. Com vista a ajustar os parâmetros de gestão de stocks de matérias-primas, foram utlizados modelos de gestão de stocks para produtos com procura contínua. Foi ainda desenvolvida uma ferramenta em Excel que permite a determinação automática dos parâmetros de gestão de stocks de matérias-primas. Por último, recorreu-se a indicadores de desempenho, para avaliar a eficiência dos modelos utilizados. Os resultados deste projeto poderão vir a auxiliar na Gestão de Stocks e facilitar a tomada de decisões na área de Supply Chain.

This thesis was produced for the Master course on Industrial and Management Engineering at the University of Aveiro and it deals with the Inventory Management of the raw materials, of a branch company of mattresses and similar products. The competitiveness of markets is higher, so companies need to reduce costs constantly in all areas of the organization. The aim of this work is concerned with the improvement of stock management parameters of raw materials, namely through the development of an Excel tool which assists the decision-making in demand forecasting. Besides this, it also automatically assists the decision-maker to determine the main inventory management parameters, such as safety stock, reorder point and order quantity of raw materials. The time spent on the decision-making process, regarding the inventory management parameters, will be reduced, and all the process of inventory management will become more faithful. Therefore, the costs associated with stocks can potentially be reduced. At the start of this project relevant data on the raw materials were collected over the year 2012. In order to select the critical raw materials to be analysed, these data were further classified according to an ABC analysis, taking as criteria the lead time and the demand. The next step was to classify the type of demand (continuous, intermittent, erratic and irregular). Forecast demand and inventory management models were applied, for the raw materials with continuous demand and forecast demand models were applied for the raw materials with intermittent demand. This allowed the optimization of the stock management parameters of raw materials. Furthermore, an Excel tool was developed so as to allow automatic determination of the inventory management parameters of raw materials. Finally, some performance indicators were used to evaluate the efficiency of the models used. The results of this project will eventually assist in the inventory management and facilitate the decision-making on the Supply Chain area.