Revista Uniabeu

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Revista
ISSN 2179-5037
Logística e atualidade: empregando tecnologia da informação
em novas oportunidades
Jefferson Borges Araújo
Doutor em Engenharia Nuclear (UFRJ) (*)
Coordenador e Professor da UNIABEU
Viviane da Silva Machado
Bacharel em Administração (UNIABEU)
RESUMO - Este trabalho apresenta inicialmente um histórico sobre a logística, seus
principais objetivos e funções. São apontadas as principais dificuldades no processo
de Gestão de Logística e identificada a utilização agressiva de Tecnologia da
Informação como forte candidata para otimização dos processos da área de logística.
São apresentados os conceitos envolvidos na técnica de Mineração de Dados – Data
Mining e sua aplicação no campo da logística. São apresentadas as diversas técnicas
associadas e discutida a sua aplicação particular na área de logística empresarial. São
apresentadas exemplos de utilização desta metodologia.
Palavras-Chave: Logística, Data Mining, Mineração de Dados, Inteligência Artificial,
Descoberta de Conhecimento
ABSTRACT - This work focuses initially a history description of logistics, their main
functions and goals. The main difficulties of Logistics Management are pointed and the
agressive Information Technology application is identified as a strong candidate for
processes optimization in the logistic field. The concepts related to Data Mining and
their applications for logistic are shown. Also are presented several related techniques
and their particular applications to the enterprise logistic area. Some examples of this
methodology are presented.
Keywords: Logistics Data Mining, Artificial inteligence, Knowledge Discovery data
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1. INTRODUÇÃO
A cada dia que passa novas tecnologias surgem no mundo com o intuito
de facilitar as atividades e procedimentos técnicos e administrativos
empresariais e industriais. Empresas de pequeno a grande porte lançam mão
cada vez mais destas tecnologias, buscando a obtenção de vantagem
competitiva e redução e otimização de recursos e, principalmente, custos.
Com isso o uso da Tecnologia da Informação e de novas técnicas como
Mineração de Dados (“Data Mining”) e Data Warehouse têm tido papel
bastante expressivo em seus planos de expansão.
É necessário que haja um amplo conhecimento no campo de tomada de
decisões e análise de dados, pois a possibilidade do administrador ou analista,
a pessoa que irá verificar a qualidade e veracidade destas informações, de se
influenciar por instintos ou conclusões próprias é grande e propensa a erros,
uma vez que a análise humana é tendenciosa. Uma explicação para este fato é
que, no dia a dia, uma vasta experiência no cotidiano da empresa é absorvida.
Muitas vezes esta experiência é considerada tão valiosa que pode causar
alterações em informação. Adicionalmente, por muitas vezes, esta experiência
é restrita ao interior da empresa, não sendo aproveitada a experiência do
ambiente externo.
Um dos campos em franca expansão na atualidade é a logística, pois
agregar quantidade, qualidade, tempo e custo é fator que o mundo atual julga
como indispensável para um resultado positivo, que gere lucro para a
organização. Nas duas últimas décadas se tornou primordial ter um profissional
qualificado para gerir uma atividade logística, que engloba desde suprimentos a
reposição.
Analisando a era da pré-história, observa-se que lá já se praticava
logística, com todo o trabalho despendido na guarda e transporte de alimentos
deste período.
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O aperfeiçoamento desta técnica ensinou muito aos exércitos, no século
XVII. Em período de guerra, os países puderam constatar que quem detinha
mais condições de armazenar e transportar o maior número de alimentos tinha
um diferencial competitivo, que dava ao batalhão condições de se deslocar por
grandes percursos. Essa técnica mais tarde ficou conhecida como logística
sistêmica.
A logística sistêmica se baseava no reabastecimento das tropas para
que estas pudessem se deslocar mais facilmente em período de guerra, com
isso surgiu a divisão de suprimentos, grupos que efetuavam o trabalho de
reabastecimento no tempo e local estipulados. Os atos históricos comprovam
que a logística teve seu início no século III a.C., o que derivou para o estágio
atual, que visa a redução de custos mantendo a qualidade.
No Brasil a logística ganhou expressão na década de 1980, tendo seu
valor reforçado pela tecnologia da informação. O estudo da logística sistêmica
deu origem à logística empresarial.
2. LOGÍSTICA EMPRESARIAL
Com o surgimento da logística empresarial percebeu-se o enorme
potencial de expansão e que seu crescimento ocorria de forma constante, uma
vez que o cenário externo influenciava suas atividades, e este vivia em
mudança devido a novas tecnologias que surgiam a todo o momento. Outro
fator que contribuiu para o forte e consistente desenvolvimento da logística foi a
particularidade e característica de cada país em relação à questão econômica
e capacidade industrial e de serviços. A existência de um período de
estabilidade e desenvolvimento industrial, gerados pela década de 70,
proporcionou amplos avanços na busca de novas tecnologias e uma parcial
estabilidade financeira na década de 80, o que fez com que a população
migrasse do campo para a cidade, causando um alto índice de pobreza.
Grandes inovações na era da tecnologia surgiram como um diferencial
para a área de logística como redução de custos, tornando o mercado mais
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competitivo no que tange a novas oportunidades, sendo elas um fator de
avanço nos dias atuais. Percebe-se que hoje a Tecnologia da Informação (TI)
tem contribuído em vários campos de atuação empresarial, inclusive na
logística. Em todos os campos empresariais existem dados e informações, e o
seu correto e adequado entendimento e compreensão gera o que hoje se
chama de maior patrimônio da empresa – conhecimento.
A quantidade de dados gerados e coletados, a velocidade em que se
transmitem estas informações e conhecimento estão em um patamar nunca
antes visto.
Em termos de logística, o gerenciamento adequado destes fatores
reforça a redução de custos, criando novas possibilidades, fazendo que o
cliente perceba seu diferencial e se torne fiel. Considerando a tendência dos
dias atuais de demanda crescente, novas técnicas e ferramentas se fazem
necessárias para evitar ou mitigar um descompasso entre a entrada de dados e
o resultado expresso nas análises utilizadas no processo de tomada de
decisões.
Ações
tomadas
dentro
da
empresa,
como
por
exemplo,
procedimentos para identificação de itens, programas para cálculo de rotas e
distribuição
de
itens,
programas
para
localização
de
mercadorias,
procedimentos para manutenção de estoques otimizados e procedimentos para
avaliação de fornecedores, também contribuem para resultados mais eficazes.
As análises efetuadas com estas informações podem apontar situações que
possibilitem espaços para melhorias ou onde ações corretivas são necessárias
para evitar perdas de recursos ou de credibilidade da empresa.
Já existem sistemas criados exclusivamente para a cadeia de logística,
como controle de rotas e tráfego. Estes sistemas se baseiam em um processo
integrado, unindo software e hardware, propiciando uma utilização simples e
fácil. Fleury apresenta a seguinte classificação para sistemas de informação
logísticos – (1) Sistema Transacional, (2) Sistema para Controle Gerencial, (3)
Sistema para Apoio à Decisão e (4) Sistema para Planejamento Estratégico.
O Sistema Transacional unifica as várias áreas da empresa com a
logística, proporcionando uma integração entre setores. Ele é o responsável
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pelo ciclo do pedido (este fato se dá pela facilidade de controle do pedido
desde sua colocação na empresa até a chegada do produto ao cliente). Com a
utilização do sistema de informação, hoje é possível ter em tempo real o
acompanhamento do processo de pedido.
O Sistema para Controle Gerencial aborda as atividades de controle de
logística a partir de informações geradas pelo Sistema Transacional. A maior
dificuldade encontrada é na falta de relatórios próprios para acompanhamento
e controle dos processos logísticos. Hoje é necessário o desenvolvimento de
relatórios gerais e específicos de acompanhamento, pois não há um padrão de
utilização para este processo de controle.
O Sistema para Apoio à Decisão utiliza programas específicos, criados
para dar condições de tomar decisões com baixo índice de erros. Estes
programas executam análises nas informações armazenadas e identificam
situações que podem sinalizar oportunidades para a empresa. Esses
programas auxiliam os administradores e gerentes na tomada de decisão (não
devem ser tomadas decisões baseados em conhecimentos próprios e
individuais, mas a partir de novas relações identificadas, analisadas e/ou
criadas), tornando menor o erro causado pelo uso de opinião própria.
O Sistema de Planejamento estratégico é utilizado, de maneira geral,
para a obtenção de resultados a longo prazo. Este sistema prioriza e promove
direção às ações que serão tomadas ao longo do tempo. Todo projeto precisa
ter um planejamento, pois, sem esta estratégia, o foco seria perdido e isso
acarretaria em perdas ou desperdício de recursos, o que consequentemente
reduziria a vantagem competitiva da empresa.
3. GESTÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Como discutido anteriormente, durante a realização dos processos
inerentes aos negócios das empresas, são coletados dados em quantidades
cada vez maiores e também são geradas enormes quantidades de
informações. Estas informações podem, por muitas vezes, apresentar
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situações positivas e/ou negativas, não perceptíveis ou não abordadas nas
análises empresarias. Para que nada se perca, deve existir um sistema de
gestão empresarial, que seja responsável pela integração destas informações,
consolidando-as através de indicadores que possam ser utilizados no processo
de tomada de decisões. Para que este sistema seja eficaz é necessário que as
informações estejam “limpas”, ou seja, sem erros, duplicidades, imprecisões ou
contrapontos que prejudiquem sua análise e ainda devem ser ordenadas e
classificadas de forma correta, de maneira que sejam capazes de ser
analisadas e de gerar relatórios concisos.
Neste contexto, a ferramenta Data Warehouse se apresenta como forte
candidata para solução deste problema, por ser um sistema de gerenciamento
de banco de dados de alta capacidade e de grande precisão. É neste banco de
dados capaz de armazenar grande volume de informação, que os dados serão
armazenados e processados. Ele centraliza informações de uma grande rede
interna, e ainda receber informações externas, como hábitos de consumo,
rotas, informações demográficas, entre outras.
4. APLICAÇÕES E SOLUÇÕES TECNOLÓGICAS
Existe
hoje
em
dia
uma
quantidade
enorme
de
programas
computacionais com diferentes capacidades e recursos, para todos os tipos e
tamanhos de empresas, utilizados para o gerenciamento da cadeia de
suprimentos. A utilização desta tecnologia é capaz de trazer resultados acima
dos planejados e previstos para uma empresa, mas é necessário se adequar,
adquirindo o produto certo para sua necessidade.
A utilização de programas computacionais inadequados quase sempre
conduz a um mau gerenciamento de atividades de análise e controle, tornando
o trabalho lento e oneroso. Existem várias ferramentas capazes de auxiliar as
empresas em momentos de reestruturação e/ou busca do crescimento. Uma
das técnicas em fase de expansão no mercado é a Mineração de Dados ou
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Data Mining, que atua principalmente na análise de dados de informações de
clientes e fornecedores, obtidos principalmente nos pontos de vendas (PDV).
O Data Mining ocorre em fases, o que facilita a realização de
experimentos e avaliação e, logo, sua utilização, uma vez que, testada uma
hipótese, pode-se aplicá-la com baixos índices de erros. O estudo de rotas e
novos trajetos de distribuição são oportunidades para utilização do Data
Mining. Os resultados desta aplicação podem ser muito úteis, pois conseguem
extrair de grandes massas de dados e de informações, situações e análises,
que após estudos e avaliações, podem ser utilizadas como diferencial
empresarial.
5. A APLICAÇÃO DO DATA MINING
As informações e dados armazenados serão mineiradas, ou tratadas por
um Sistema de Data Mining. Este Sistema utiliza processos lógicos, de
Inteligência Artificial (incluindo a utilização de algoritmos genéticos, redes
neurais, sistemas especialistas ou lógica fuzzy), matemáticos, ou estatísticos
para o estabelecimento e identificação de padrões para análise. A utilização
destas técnicas apresenta relacionamentos existentes, que por si só
dificilmente seriam identificados em análises simplificadas.
Neste
contexto,
o
analista
vai
estabelecer
regras
para
obter
conhecimento, passível de interpretação humana. Embora existam outros
processos, as técnicas apresentadas a seguir são consideradas como as
principais e abordam as demais técnicas existentes (Vidal 2005). . As técnicas
são
selecionadas
em
função
da
necessidade
do
modelo
definido.
Considerando processos estatísticos, destacam-se as principais técnicas:
Classificação, Estimativa, Previsão, Análise de Afinidade e Análise de
Agrupamentos. O processo de Data Mining apresenta as seguintes fases
(CARVALHO, 2005): Identificação do problema, Descoberta de conhecimento
(também denominado KDD ou Knowledge Discovery Data), análise das
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relações descobertas, tudo destas relações, avaliações dos resultados obtidos
e, potencialmente, uma retroalimentação ou nova simulação.
A metodologia se inicia com a postulação de um problema da empresa.
São estabelecidas hipóteses e estabelecidas as condições de contorno. A
seguir são efetuadas amplas aplicações de ferramentas de Inteligência
Artificial, pois estas possibilitam a descoberta de relações, como por exemplo
de identificação de pontos de mínimos ou máximos (exemplos de situações de
identificação em dias que a empresa vende mais ou menos um determinado
produto, ou itens que saem mais ou menos de estoques), existência de
padrões característicos (exemplos de conjunto de itens que são vendidos
simultaneamente ou itens que têm características de vendas regionais).
Concluído o processo de descoberta de conhecimento, inicia-se o estudo das
relações descobertas. Esta fase é caracterizada por utilização do conhecimento
humano, associado a processos estatísticos. Nesta fase ainda podem ser
realizadas simulações para verificação de conjunto de soluções ótimas que
podem ser implementadas. Estes resultados são então aplicados na empresa e
feita então uma análise dos resultados para a verificação da correta aplicação e
possivelmente da obtenção de correções de desvios para otimização do
processo.
A aplicação do processo de Data Mining na logística de uma empresa
pode proporcionar uma grande redução de custos nas operações da empresa,
pois sua aplicabilidade pode reduzir substancialmente os desperdícios e as
falhas de operações.
6. O PROBLEMA DO CAIXEIRO VIAJANTE
O Caixeiro Viajante (“Traveling Salesman Problem – TSP”) é um dos
problemas mais complexos na atividade de logística para a obtenção de
resultados otimizados. Este problema foi documentado pela primeira vez em
1759, por Euler. O conceito deste problema é centrado em um vendedor que
precisa passar por “n” cidades, sem que passe por uma mesma cidade mais de
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uma vez, e no menor percurso e retornar ao ponto inicial (MICHAELEVIWXZ,
1996).
De acordo com estas variáveis, este problema pode apresentar uma
infinidade de soluções diferentes, com o consequente custo variando de um
extremo (mais econômico) a outro (de custo elevado). O foco consiste na
obtenção da melhor solução para o problema apresentado. É um problema
bastante característico para a área de logística, pois, em sua essência, procura
encontrar a melhor rota, encurtando percursos e otimizando o tempo,
proporcionando assim rapidez e lucro certo. Este problema é um clássico
desafio matemático que parece não ter fim, uma vez que a solução ótima pode
ser melhorada em função dos recursos e técnicas matemáticas, estatísticas e
computacionais empregadas.
O Data Mining age sobre este problema com o uso de algoritmos,
procurando novas relações, tendo como objetivo encontrar formas de reduzir
rotas, considerando um número n de cidades, onde possa haver rotas
opcionais e se passe por todas as cidades.
Para que se tenha condições de encontrar resposta para cada
questionamento é fundamental implantar na empresa uma rede de sistema de
informação ágil, uma vez que, sem ela, é inviável a execução das metas
propostas. A vantagem tecnológica se alcança a partir de um sistema
estruturado e bem planejado, com a utilização de técnicas como comércio
eletrônico, intranet, extranet e inúmeros outros meios facilitadores para
aquisição, processamento, armazenamento e disponibilização de informação.
Hoje já existem vários softwares que auxiliam na escolha de rotas,
eliminando as rotas sobrepostas e direcionando para o melhor caminho, o que
reduz tempo e gastos. Um exemplo de software neste segmento é o
“Resources
in
Motion
Management
System“
(RIMMS
–
Sistema
de
Gerenciamento de Movimentação de Recursos), que efetua um planejamento
da logística de entrega de agendamento. O “RIMMS” foi desenvolvido pelo
Lightstone Group, sendo o foco da companhia o desenvolvimento de software
para logística e suporte à tomada de decisões empresariais relacionadas a
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cadeia de suprimentos, especialmente direcionados a empresas que exigem
otimização do tráfego e agendamento para seu pessoal de campo e veículos
de entrega.
7. INCERTEZAS ASSOCIADAS À APLICAÇÃO DE DATAMINING
A utilização de programas de transporte de problemas não estruturados
ou método de análise de critérios são recursos de grande auxílio em situações
de incertezas, já que as informações obtidas neste cenário são desconhecidas.
Um problema não estruturado é aquele que não pode ser claramente
definido, pois as variáveis podem mudar a todo o momento. Se planejarmos
uma rota de entrega para uma empresa de cargas por mais que se saiba quais
fatores irão contribuir, como clima, trânsito, horários de carga e descarga, não
se pode ter certeza ou precisão de que os cálculos teóricos planejados estarão
corretos ao longo do percurso na execução real da atividade. Já na análise de
critérios é possível utilizar dados a partir de multicritérios para se chegar à
melhor opção.
Estes fatos podem ser evidenciados em números, tomando como
exemplo situações de distribuição e de transporte na Costa Verde, ou a região
Serrana do Rio, onde, traçando uma análise quantitativa dos períodos de chuva
ocorridos nestes locais, teremos uma tendência para determinarmos melhores
horários e datas de entregas. Cada vez que houver uma variável de incerteza,
deve-se aplicar um novo critério de cálculo. Neste contexto, a utilização de
Pesquisa Operacional pode apontar soluções adequadas a estes problemas.
8. CONCLUSÃO
A logística está se tornando cada vez mais um importante
diferencial das empresas na obtenção de clientes e credibilidade. Tem se
tornado uma forte candidata ao uso agressivo de novas tecnologias
computacionais e matemáticas. O sucesso das empresas está intimamente
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ligado a uma operação deste setor suave e otimizada. Este resultado se traduz
na obtenção de vantagem competitiva, refletido através da redução de custos,
balanceamento otimizado de recursos e aumento de produtividade. Neste
contexto, o Data Mining é uma poderosa ferramenta e a sua utilização pode
alavancar as empresas no mercado altamente globalizado dos dias atuais.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Editora Ciencia Moderna, 2005.
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http://analgesi.co.cc/html/t25350.html
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http://www.cgimoveis.com.br/logistica/logistica-e-um-mercado-em-expansao
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<http://www.administradores.com.br/informe-se/artigos/evolucao-logistica-nobrasil/13574/> Acessado em 25/02/11.
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<http://www.ebah.com.br/reflexoes-sobre-o-cenario-economico-brasileiro-
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Acessado
em
Revista UNIABEU Belford Roxo V.4 Número 7 Mar. – Ago. 2011
25/02/11.