1 |
Planejamento da produção e da logística para empresas produtoras de sementes de milho.Junqueira, Rogério de Ávila Ribeiro 23 May 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DissRARJ.pdf: 1930702 bytes, checksum: a1b0d68f6f193815099874af8118a5e1 (MD5)
Previous issue date: 2006-05-23 / The production of corn seeds involves a complex agro-industrial
production chain whose main agents must offer products of high quality and low price
to stay competitive. Efficient tools to coordinate this chain are thus essential to fulfill
these conditions. This work proposes a linear programming model for the strategic
planning of production, storing and transportation, designed to minimize production,
transportation and tax costs. The model is a function of crop planning, capacity and
client demand restrictions. Although relevant to the product s final cost, taxes are not
traditionally considered by the planning methods currently used by the seed industry.
The raw material is generally sent to the industrial unit closest to the farm; proximity to
the end consumer is of secondary importance. The main productive processes and
features of the seed industry described here are based on literature and visits to plants
that produce corn seeds. The mathematical model detailed in this work is implemented
using the GAMS programming language and the resulting system of equations solved
with CPLEX. The model was validated by using different scenarios with real-world data
collected during the visits to the plants; the results were consistent with those expected.
Next, the results given by the model of a case study with data for an entire season were
compared against those obtained by one of the companies employing the traditional
method of shortest distance between farm and industrial unit. The proposed model
showed a substantial decrease in total cost when compared to the traditional method.
This study also confirmed the importance of integrating taxes with production and
transportation planning at the logistics level. / A produção de sementes de milho envolve uma cadeia de produção
agroindustrial complexa cujos agentes devem primar por oferecer produtos de alta
qualidade a um baixo custo para se manterem competitivos no mercado. Instrumentos
eficientes para a coordenação dessa cadeia são fundamentais para atender a esta
exigência, orientando seus agentes para o cumprimento dos objetivos comuns. Neste
trabalho um modelo de programação linear é proposto para realizar o planejamento
tático da produção, estocagem e de transportes de forma a minimizar custos de
produção, transportes e fiscais, atendendo ao mesmo tempo às restrições de
programação da colheita, de capacidade e de demanda. Tradicionalmente, não são
considerados nos métodos de planejamento do setor custos fiscais, como o de ICMS,
que se mostram relevantes no custo unitário do produto final. A matéria-prima, em
geral, é enviada para a unidade mais próxima ao campo de produção agrícola, deixandose
para um segundo plano a proximidade da demanda. As principais características do
processo produtivo e do setor são descritas de acordo com a literatura e visitas a
empresas produtoras de sementes. Utilizou-se a linguagem GAMS e o solver CPLEX
para resolver o modelo matemático. O modelo foi implementado e testado com dados
realistas das empresas visitadas em diferentes cenários, verificando-se coerência nas
respostas obtidas. Realizou-se um estudo de caso em uma das empresas estudadas
utilizando-se os dados completos de uma safra e os resultados obtidos com o modelo
proposto foram comparados com o método empregado na empresa, que considerava
apenas a menor distância entre a região agrícola e a unidade industrial. Os resultados
dessa comparação foram bastante satisfatórios, proporcionando uma redução
significativa dos custos considerados. Além disso, foi confirmada, também para este
caso, a importância de incorporar os custos fiscais na disciplina de logística integrando
planejamento tributário com o de produção e dos transportes.
|
Page generated in 4.6866 seconds