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Estudo de caso | Logística e cadeia de fornecimento
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Produtor líder de carne suína dos EUA otimiza a cadeia de fornecimento em 2014

O software Arena® Simulation melhora as rotas para evitar desperdício e aumentar o fluxo de suínos.

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Carne de porco pendurada na área de açougue pronta para embalagem

Desafio

  • Determinar a melhor estrutura de negócios regional para supervisão ideal e menor custo 
  • Automatizar a logística para aproveitar a capacidade em tempo real nos locais contratados, facilitar a seleção de locais e reduzir os custos operacionais

Soluções

O uso do software de simulação Arena fornece metodologia de modelagem de fluxograma, modelagem de processos de fluxo/contínuos, painéis gráficos, análise de cenários, modelos personalizados e relatórios.

Resultados

  • Melhor utilização do espaço – Atualizações semanais de fluxo e capacidade capturam os menores custos regionais de metragem e a disponibilidade de espaço, reduzindo custos e aumentando a flexibilidade 
  • Decisões de negócios mais informadas – O recurso de análise de cenários integra rapidamente variáveis complexas, facilitando decisões operacionais rápidas e precisas 
  • Capacidade de previsão estendida – A modelagem de fluxo automatizada estende a previsão de 1–5 anos

Antecedentes

Da popularidade das costelinhas de porco à obsessão nacional pelo bacon, os americanos têm um apetite voraz por carne suína. The Maschhoffs – o maior produtor de carne suína de propriedade familiar nos Estados Unidos – ajuda a satisfazer essa fome a partir de sua matriz corporativa em Carlyle, Illinois. Em 2014, a empresa vendeu quase USD 1000000000,00 em carne suína – o suficiente para alimentar mais de 16000000 de consumidores médios anualmente. 

Como muitas grandes operações agrícolas, The Maschhoffs começou com uma única fazenda familiar. Por cinco gerações, The Maschhoffs cultivou culturas em fileiras e criou gado. Mas os irmãos Ken e Dave Maschhoff voltaram para a fazenda após a faculdade com sonhos maiores. Em 1991, eles compraram a parte dos pais no negócio e começaram a expandir a operação. 

Hoje, a operação de suínos da The Maschhoffs emprega cerca de 1500 funcionários. Contratando com parceiros de produção – cerca de 550 agricultores familiares em todo o Meio-Oeste – a empresa vende cerca de 5000000 de suínos vivos anualmente. Os compradores são fábricas de empacotamento e produtores de alimentos como Cargill, Hormel Foods e Farmland. 

The Maschhoffs fornece porcos e ração para seus parceiros de produção e paga aos agricultores pelo tempo, trabalho e espaço necessários para criar os suínos. 

Desafio

Executar qualquer operação agrícola de grande porte é uma tarefa complexa. Isso é especialmente verdadeiro na criação moderna de suínos, que envolve um desafio logístico contínuo: a necessidade de mover os porcos para locais especializados na fazenda em diferentes estágios de crescimento. 

Antes, os pequenos agricultores geralmente assumiam toda a operação de farrow-to-finish – criação de porcas, desmame de leitões, crescimento de suínos de engorda e preparação para o mercado ou “acabamento”. 

Mas o aumento dos custos de transporte e alimentação – juntamente com as complexidades da genética suína e os riscos à saúde – forçou muitas fazendas menores a se especializarem e contratarem seus serviços para grandes produtores. 

E assim, uma grande operação como The Maschhoffs deve lidar com um fluxo contínuo de porcos entre diferentes tipos de fazendas – desde instalações de matrizes (ou reprodução), até instalações de desmame, alimentação e acabamento. 

"Temos 73 fazendas de matrizes diferentes e, quando os leitões têm cerca de 21 dias de idade, precisamos começar a procurar o melhor espaço para alojá-los", explicou Morgan Dugan, diretor de gestão da cadeia de fornecimento e logística da The Maschhoffs. 

As fazendas de desmame são especialmente equipadas para leitões, com tamanhos de baias que podem acomodar as matrizes e os leitões. Em 6–10 semanas, os leitões são transferidos para instalações de terminação que podem acomodar animais de maior porte. 

"Estávamos tendo dificuldades para medir todos os impactos de nossas decisões de espaço", disse Dugan, que supervisiona o transporte de 700–800 cargas de caminhão de porcos vivos por semana. 

O sistema logístico da empresa consistia em planilhas do Excel, fornecendo apenas uma pequena janela para saber quantos porcos estavam passando pelo sistema a qualquer momento. Sem ferramentas analíticas mais precisas, eles não podiam projetar quanto espaço na fazenda precisariam no próximo mês, por exemplo, ou comparar os custos de suas instalações próprias e alugadas. 

As limitações analíticas e preditivas da The Maschhoffs ficaram ainda mais evidentes quando os líderes da empresa decidiram reorganizar os negócios de uma estrutura de gestão nacional para uma regional. 

A empresa queria migrar para um modelo de liderança distribuída, com territórios geográficos menores, para dar aos gerentes uma melhor visão dos ativos arrendados e das operações agrícolas contratadas da empresa. 

O problema? Sem modelagem e tecnologia preditiva, eles não conseguiam determinar de forma confiável o número ideal de divisões ou quais instalações deveriam ser incluídas em cada região. 

"Podíamos pedir a um planejador de fluxo para projetar nosso fluxo para os locais nas próximas 52 semanas, mas isso exigiria que alguém ficasse três dias para concluir", disse Dugan. "E você não pode realmente 'simular' diferentes opções se tiver que esperar tanto tempo",  

Solução

The Maschhoffs analisou diferentes pacotes de modelagem da cadeia de fornecimento em conjunto com um grupo de estudantes de pós-graduação em negócios da Washington University em St. Louis. Como parte de um projeto especial com a empresa, os estudantes avaliaram dezenas de soluções. O software Arena foi a recomendação número 1 deles. 

"O aplicativo Arena forneceu total flexibilidade que nos permitiu modelar tudo o que precisávamos", disse Dugan. "Também sentimos que teríamos um bom retorno sobre nosso investimento." 

A metodologia de modelagem de fluxograma da Arena facilitou a criação de um fluxo de processo logístico. Elementos e estruturas de arrastar e soltar simplificam a criação e a visualização da simulação. O software também apresenta painéis dinâmicos integrados para análise de modelos. 

A equipe da Rockwell Automation, que começou a se aprofundar nas operações diárias do negócio, passou semanas no local na matriz corporativa em Carlyle para entender as operações e os parâmetros de negócios da The Maschhoffs. 

Para criar os modelos de avaliação inicial, a equipe da Rockwell Automation coletou amostras do fluxo de porcos pelo sistema por várias semanas, rastreando-os por idade. Eles também observaram o status de saúde das fazendas de matrizes onde os porcos nascem, o que afeta a quantidade de porcos liberados no sistema. 

As simulações da Arena combinaram o tamanho do fluxo com o tamanho e o tipo do local, garantindo que os leitões desmamados, por exemplo, não fossem enviados para fazendas com grandes baias destinadas ao acabamento. 

Outras variáveis para os primeiros modelos incluíam os custos de diferentes instalações, conhecidos como custos de metragem, bem como a capacidade da instalação e os custos anuais de alimentação. Os custos de alimentação foram baseados na demanda projetada de acordo com o tamanho e a idade dos porcos e a fábrica de ração mais próxima. 

E como os porcos de diferentes fontes podem introduzir novas doenças, a equipe do projeto também projetou os modelos para identificar e rastrear os movimentos de grupos comuns de um local para outro. 

No meio da construção, The Maschhoffs lançou um novo desafio para a equipe de implementação: eles adiantaram a data de implementação final em vários meses. A nova data-alvo refletia a crescente urgência em torno da iniciativa de reorganização e a necessidade de uma análise regional modelada.

Resultados

A equipe da Rockwell Automation cumpriu o prazo acelerado. O resultado? A modelagem e análise regional apontaram para quatro regiões de gestão, equilibrando eficiências em fluxo, transporte e custos de alimentação com a utilização de locais contratados. 

"Era exatamente o que precisávamos", disse Dugan. "Os dados nos permitiram fazer recomendações oportunas sobre nossas novas regiões." 

Após a conclusão da primeira fase de modelagem, a equipe fez aprimoramentos adicionais: carregamento de dados ao vivo e transformação do aplicativo estratégico em uma poderosa ferramenta de decisão operacional. 

"Daqui para frente, podemos usar o software Arena para gerenciar o fluxo e a capacidade de forma mais eficiente e nos dar a flexibilidade de que precisamos para nos adaptar às necessidades do local em constante mudança", disse Dugan. 

A equipe do projeto criou um modelo do mundo real tirando um “instantâneo” digital do número existente e das idades dos porcos e seus locais, inserindo os dados em tabelas. Ao repovoar o sistema com dados atuais, The Maschhoffs agora pode executar o modelo para ver as taxas de ocupação de vários locais e fluxos – semanalmente, em vez de anualmente, como no passado. 

Agora, a operação pode tomar decisões de negócios oportunas com base em um modelo do mundo real que reflete toda a variabilidade em seu sistema, visualizando claramente os efeitos sistêmicos das mudanças. 

A liderança da The Maschhoffs está confiante na tomada de decisões por trás de sua nova estrutura regional. Eles também vislumbram muitas oportunidades de prever demandas futuras usando o Arena para impulsionar melhores decisões de ativos. 

Os resultados mencionados acima são específicos para o uso de produtos e serviços da Rockwell Automation pela The Maschhoffs em conjunto com outros produtos. Os resultados específicos podem variar para outros clientes

Publicado 31 de julho de 2014

Topics: Arena Simulation Software Logistics Simulation Software Software de simulação de cadeia de fornecimento

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