Otimização Conjunta do Planeamento de Portfólio e da Estratégia de Produção para um Fabricante de Painéis de Madeira

Um produtor líder de painéis à base de madeira, servindo principalmente o mercado B2B e operando na Alemanha, enfrentou desafios significativos em oferecer propostas comerciais competitivas e fiáveis, mantendo níveis adequados de eficiência operacional. A empresa produz vários tipos de painéis e a sua estratégia de produção era predominantemente make-to-order (MTO, produzir por encomenda), o que resultou em dificuldades em cumprir as expectativas de nível de serviço devido à complexidade de prever a procura e gerir prazos de entrega.

O diagnóstico inicial revelou vários pontos críticos:

• Estratégia de produção mista: A necessidade de melhorar os níveis de serviço, redefinindo a combinação de estratégias make-to-stock (MTS, produzir para stock), make-to-order (MTO) e finish-to-order (FTO, terminar por encomenda).
• Ocupação de stock: Limitações no espaço de armazenamento, que restringiam a capacidade de manter stock.
• Falta de coordenação entre os decisores: As decisões sobre o programa de stock, tomadas pelas equipas de Supply Chain e Marketing, eram feitas sem alinhamento ou uma plataforma comum de suporte à decisão.

Para resolver estes desafios, foi desenvolvida uma solução de simulação-otimização, baseada num modelo de mixed-integer linear programming (MILP, programação linear inteira mista). Este modelo forneceu às equipas de Marketing e Supply Chain uma ferramenta comum, orientada por dados, capaz de sugerir estratégias de produção otimizadas para o seu vasto portfólio de produtos. Os componentes principais incluíram:

• Otimização das estratégias de produção: Decidir se cada produto deve seguir uma estratégia MTS, MTO ou FTO, garantindo que a produção está alinhada com a procura do mercado e a eficiência operacional.
• Tamanhos de lote e níveis de stock: Um modelo capaz de determinar lotes ideais e níveis de stock esperados, considerando a congestão nos postos de trabalho das fábricas e os prazos de entrega previstos, ajudando a equilibrar o fluxo de produção e a gestão de inventário.
• Análises de "what-if": Capacidade de simular múltiplos cenários, com parametrização em vários eixos, permitindo testar diferentes portfólios, misturas de produção e restrições operacionais. Esta flexibilidade é crucial para o planeamento estratégico e gestão de risco.
• Algoritmo de Estratégia de Produção: Utilizado para otimizar indicadores operacionais e comerciais, respeitando as restrições operacionais inerentes. Devido à não-linearidade do problema, optou-se por uma abordagem MILP, que separa a simulação das métricas de fila do algoritmo de otimização, fornecendo uma estrutura robusta para melhorar os processos produtivos.

Foi desenvolvida uma arquitetura intuitiva, integrada com o sistema ERP da empresa, incluindo:

• Interface de parametrização: Permite ajustes fáceis de cenários e um dashboard de resumo de KPIs, oferecendo uma visão global e análise detalhada ao nível do material.
• Implementação web-based: Interface fácil de usar, permitindo aos utilizadores interagir com o modelo de forma eficiente.
• Táticas de gestão de mudança: Formação para os utilizadores, promovendo a adoção autónoma da ferramenta, acompanhada de reuniões frequentes com as partes interessadas para recolher feedback iterativo e garantir a sua utilização contínua.

A implementação do modelo de otimização de simulação produziu vários resultados positivos:

• Prazos de entrega aprimorados: A melhor utilização do estoque e os tempos de troca otimizados levaram a uma diminuição nos prazos de entrega propostos.
• Redução de custos operacionais: O aumento dos níveis de estoque da MTS, intensificado pelo aumento proposto no número de SKUs da MTS, resultou em menos trocas e menores custos operacionais.
• Gerenciamento efetivo de mudanças: A adoção do módulo foi facilitada por meio de várias táticas de gerenciamento de mudanças, garantindo uma integração suave aos processos existentes.

O projeto mostrou o impacto crítico da integração de modelos avançados de otimização de simulação com os sistemas ERP existentes no aprimoramento do planejamento da produção e da otimização da estratégia. Ao enfrentar os principais desafios e envolver várias partes interessadas por meio de um gerenciamento eficaz de mudanças, foi possível obter melhores níveis de serviço, reduzir os custos operacionais e obter maior controle e previsão sobre as estratégias de produção.

Este estudo de caso ressalta a importância das ferramentas projetadas para interação multidepartamental, fornecendo visibilidade em toda a cadeia de valor, do chão de fábrica ao catálogo comercial.

O sucesso alcançado destaca a necessidade de combinar desenvolvimento analítico, mapeamento de processos e gerenciamento de mudanças para obter melhorias operacionais substanciais.