iLab Sistemas Especialistas

O cenário atual de altos investimentos do setor sucro-energético (antigo sucro-alcooleiro) em novas plantas industriais, ampliação da oferta de produtos diferenciados, e crescente preocupação com redução dos custos logísticos tem demandado estudos e projetos complexos voltados para a análise e simulação da cadeia completa de produção da empresa. O sistema OPL nasceu como resposta a essa necessidade do mercado, tendo evoluído e amadurecido ao longo do último ano como fruto de parcerias estratégicas da iLab Sistemas com setores acadêmicos e de pesquisa, associada à validação e implantação em grupos e usinas do mercado. O sistema OPL compreende, assim, uma aplicação completa de "Supply-Chain Optimization", ou seja, de otimização da cadeia de produção, especificamente desenhado para o modelo de decisão das empresas do setor.

Para isso, considera desde a programação de colheita da matéria-prima no campo, até o atendimento das demandas comerciais e contratuais de venda de produtos acabados. Passando, por toda a definição do mix de produção ideal de cada período, pela gestão de depósitos e pela logística de distribuição desses produtos. Da mesma forma que as demais soluções da iLab Sistemas, trata-se de um sistema de apoio à decisão que trabalha integrado aos sistemas de gestão e controle da empresa (ERPs), de onde extrai as informações e parâmetros necessários para o modelo de decisão, e para onde retorna a programação otimizada encontrada como solução ideal do problema.

O OPL foi projetado para se integrar ao planejamento de colheita, tomando como base a estimativa de safra e a qualidade da cana gerada para diferentes cenários nesse sistema. Com base nessa projeção, trabalhada "talhão-a-talhão", o OPL elabora o plano ideal de produção e distribuição que atende a todas as restrições e critérios industriais, logísticos e comerciais, buscando a solução de melhor rentabilidade para a empresa, seja ela uma unidade autônoma, um grupo de usinas, ou mesmo uma cooperativa de usinas. As variáveis de produção tratadas nessa aplicação envolvem as diferentes matérias-primas processadas, o mix de açúcar, álcool, melaço e co-geração de energia, projeção de produção de co-produtos e subprodutos, bem como estimativa de insumos e custos de produção. Já no ambiente logístico, temos a gestão de depósitos, rotas de distribuição, contratos de transporte, cadência do escoamento da produção, e as demandas comerciais, sejam de contratos pré-firmados, seja por projeção de comercialização "SPOT" de produtos.

Baseado nesse modelo de decisão, a aplicação elabora uma programação estratégica completa de produção e logística para o horizonte de tempo safra/entressafra, respondendo às questões:

• Quantidade de cana a processar em cada unidade e período
• Mix de produtos para fabricação em cada unidade e período
• Movimentação de melaço entre unidades em cada período
• Destinação de melaço para produção de álcool indireto
• Escoamento da produção para os depósitos existentes nas unidades
• Gestão de entrada/saída de produtos nos depósitos próprios e terceirizados
• Programação de transportadoras para movimentação de produtos
• Cadenciamento de alocação da capacidade de depósitos em centros de estoque
• Quantidade de produtos destinados ao atendimento de contratos comerciais
• Destinação de volumes e épocas de venda de produtos em mercado spot

Modelo de decisão: Produção

O modelo de otimização do OPL, na camada de produção, inicia-se com a entrada de dados referentes à previsão de quantidade e qualidade de matéria-prima. Nesse módulo, são informadas as estimativas de safra da usina ou unidades que compõem o grupo, podendo-se segmentar os volumes de cana-de-açúcar por tipo de contrato ou origem da matéria-prima. A esses volumes, são acrescidos os dados de previsão de moagem mensal e de qualidade, com índices de maturação projetados (p.e. pol, fibra e a.t.r.). Esses dados são provenientes de um planejamento prévio de colheita elaborado na empresa, usando por exemplo o sistema de planejamento de colheita ICOL. Complementando os dados relacionados ao processo de colheita, também podem ser modelados critérios e restrições associados à estrutura de transporte de cana entre o campo e as unidades industrial, configurando-se os tipos de frotas disponíveis, bem como capacidades e custos associados.

O passo seguinte da elaboração do modelo de decisão envolve a configuração dos processos de produção, onde as capacidades máximas e índices de rendimento (eficiências, perdas por processos, etc...) são alimentados na aplicação, conjuntamente com as fórmulas de conversão e projeção de produção de produtos acabados. Esses dados, conjuntamente com a qualidade e quantidade de matéria-prima informada, permitem à aplicação elaborar os planos de produção, visando a maximização do aproveitamente da capacidade produtiva das unidades. Sendo que uma série de funções assistentes, concebidas especialmente para esse fim, auxiliam a projeção e acompanhamento dos índices de eficiência e perdas em processos, como forma de garantir um alinhamento desses fatores com o comportamento real das plantas industriais.

O modelo pode então ser complementado com diversos outros fatores e critérios de influência no planejamento de produção, como por exemplo, as estimativas de volumes em processo em cada período da safra, eventuais movimentações de melaço entre unidades (do grupo ou externas), programação de produção de subprodutos (p.e. levedura e óleo fúsel), e modelagem da matriz de co-geração de energia elétrica das plantas industriais. A esses fatores, somam-se a projeção de insumos e demais custos associados à produção, para compor o quadro completo de planejamento de produção das unidades.


Modelo de decisão: Logística

A camada subsequente de decisão da aplicação envolve os aspectos relacionados à estocagem e distribuição de produtos acabados, visando o atendimento dos contratos de venda firmados, e o aproveitamento da melhor época de comercialização dos produtos estocados. Para isso, são mapeados todos os depósitos de produtos disponíveis para uso por parte da empresa, considerando-se tanto os armazéns próprios como de terceiros. Nesse mapeamento são alimentados dados de capacidade estática e dinâmica de entrada e saída dos produtos, bem como definidos os custos operacionais envolvidos com essas operações, e, eventualmente os custos adicionais de locação externa.

A movimentação dos produtos é modelada com dados relacionados às transportadoras contratadas para tais operações, bem como as rotas para entrega de produtos em centros de distribuição ou clientes finais. Nesse modelo, são descritas as capacidades e volumes mínimos contratados, bem como os custos dos fretes relacionados a cada rota de distribuição dos produtos, entre outras informações.

O modelo é complementado, então, com a definição dos contratos comerciais de venda de produtos acabados, onde são estabecidos os volumes e prazos de entrega, bem como os eventuais custos adicionais incidentes nessas operações. Também há um tratamento específico para o mercado SPOT, onde os preços dos produtos são projetados para os períodos futuros, dando-se a liberdade do modelo decidir o melhor momento de negociação e venda dos produtos estocados em função da maximização do preço em detrimento aos fatores de capacidade de estocagem interna e, eventualmente, a necessidade de fluxo de caixa da empresa.

Outros critérios podem ser também considerados na camada logística do sistema OPL, como, por exemplo, restrições de segurança e cadenciamento na ocupação de depósitos, quando tratando um modelo de grupo de usinas. Além desses, temos funcionalidades para tratar a compra de produtos acabados de terceiros, venda de serviços logísticos, e distribuição de exportação via terminais portuários.

Resultados Obtidos

Além dos ganhos diretos com um plano otimizado de produção e logística, expressos na maximização do aproveitamento das capacidades da empresa, o planejamento decorrente do uso do sistema OPL possibilita resultados positivos adicionais, como por exemplo:

• Geração das programações de produção e logística de forma integrada
• Modelo completamente parametrizável e configurável pelo usuário
• Recurso para simulação de diferentes estratégia com o uso de cenários
• Acompanhamento completo das metas estabelecidas para a safra
• Antecipação na visualização de condições de limitação de capacidade
• Ferramentas para análise de conflitos e gargalos gerados entre restrições
• Ganho direto sobre o faturamento da empresa estimado entre 2,5% e 5,0%

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Demonstração