Modelagem de cenários prepara indústria alimentícia para triplicar demanda, com economia de R$ 130 milhões

A indústria alimentícia brasileira vive um momento de transformação acelerada. Empresas consolidadas enfrentam o desafio de ampliar suas operações em poucos anos, enquanto lidam com margens cada vez mais apertadas e clientes exigindo níveis de serviço crescentes. Recentemente, tivemos a oportunidade de conduzir um projeto que ilustra bem como a modelagem avançada de cenários pode resolver esse aparente paradoxo: crescer reduzindo custos.

O desafio: crescer sem colapsar

Uma grande indústria alimentícia nos procurou com um problema que muitos executivos de logística conhecem bem. A empresa operava 19 centros de distribuição, mantinha 7 milhões de itens em estoque, apresentava 6% de ruptura nos pontos de venda e seus custos logísticos representavam 11% do faturamento. O cenário futuro exigia preparação para triplicar a demanda nos próximos anos.

A questão central não era apenas reduzir custos, mas redesenhar toda a operação para suportar um crescimento exponencial sem comprometer o nível de serviço. Esse tipo de desafio requer uma abordagem que chamamos de Inteligência Logística: ir além da eficiência pontual e rever malha, modelo operacional, tecnologia e processos de forma integrada.

Modelagem como ferramenta de decisão

A base do projeto foi a construção de um simulador robusto de cenários logísticos. Diferentemente de abordagens tradicionais, que partem de modelos prontos, desenvolvemos uma modelagem que se adapta à realidade dos dados disponíveis, inclusive em contextos com lacunas informacionais.

Simulamos múltiplas configurações de operação, testando variáveis como custos de transporte, níveis de estoque, localização de instalações e capacidade de atendimento. O diferencial está em incorporar não apenas otimização matemática, mas também restrições operacionais reais. Nem sempre o que é ótimo matematicamente é factível operacionalmente.

As diferentes simulações permitiram traçar cenários comparativos, identificar fluxos inconsistentes e, principalmente, eliminar o "achismo" nas decisões estratégicas. O cliente ganhou a capacidade de testar cenários adicionais por conta própria, entendendo o comportamento da malha e o nível de serviço em cada configuração.

A importância da análise de estresse

Um conceito que aplicamos sistematicamente é o que chamamos de "Stress Analysis". Traduzindo: não basta encontrar a configuração ideal em condições normais; é preciso entender quanto de variabilidade cada cenário suporta quando as coisas saem do planejado.

Nossa modelagem e roadmap de implementação levam em consideração falhas de execução, atrasos e dimensionamentos até certo nível. Isso constrói confiança nas lideranças para mudanças mais profundas, porque sabem que o modelo não é utópico.

Dados externos como vantagem competitiva

Uma das inovações metodológicas foi a incorporação de dados externos ao projeto. Processamos informações do IBGE e Receita Federal, mapeando 1,3 milhão de CNPJs com potencial de se tornarem futuros clientes da indústria.

Nossos algoritmos identificaram padrões na base atual de clientes e selecionaram, dentre os potenciais, aqueles com maior probabilidade de conversão. Com a demanda estimada para regiões ainda não atendidas, modelos gravitacionais definiram onde deveriam estar CDs e Transit Points para obter os melhores fluxos com menor custo.

Essa abordagem reflete uma cultura de decisão baseada em dados que processa grandes volumes de informações internas e externas para dimensionar o tamanho real das oportunidades.

A solução: menos pontos, mais eficiência

A configuração final reduziu a malha de 19 CDs para 6 pontos de estoque com Transit Points associados, diminuindo o inventário de 7 milhões para 5 milhões de unidades.

A lógica técnica está na redução da variabilidade de demanda. Com mais CDs, é preciso distribuir o estoque entre todos, incorrendo em maiores erros de alocação. Com menos pontos de armazenagem e Transit Points estratégicos, reduzimos significativamente a incidência de problemas de alocação.

A modelagem visa maximizar o atendimento aos clientes com o menor custo possível, penalizando o não atendimento da demanda e buscando alternativas de abastecimento. É importante esclarecer que o modelo não elimina completamente a ruptura, pois não faz sentido econômico manter estoque dimensionado para demandas muito fora dos padrões históricos.

Impactos tangíveis na operação

Os resultados projetados demonstram o potencial da abordagem:

No transporte, os ganhos vêm de redução dos custos de distribuição, otimização de frotas, melhoria da ocupação dos veículos, substituição de trechos com veículos menores por maiores, redução das distâncias médias de distribuição e diminuição de horas extras de motoristas e ajudantes.

Na operação, as melhorias incluem processos mais simples nos Transit Points em relação aos CDs tradicionais, otimização de estoques, redução da área de armazenagem, implementação de tecnologia, maior giro de docas e aumento de produtividade. Há também simplificação das operações com redução dos custos de mão de obra.

A redução de custos logísticos de 11,1% para 8,6% do faturamento representa uma economia anual de R$ 130 milhões. A diminuição da ruptura de 6% para 2,5% projeta potencial de faturamento adicional de R$ 145 milhões.

Implementação como ativo estratégico

Um aspecto crucial do projeto foi garantir que a solução fosse modular e escalável. O modelo logístico proposto permite que a empresa ajuste o roadmap conforme suas decisões estratégicas futuras.

A modelagem foi desenvolvida para permanecer como um ativo do cliente, que pode ajustar o ritmo e a profundidade das mudanças conforme sua estratégia de crescimento. Mesmo após a conclusão do projeto, a empresa consegue mover o roadmap na direção que seu planejamento estratégico sugerir.

Monitoramos simultaneamente indicadores de projeto (custo, percentual de evolução da implementação, prazo) e indicadores de negócio (custo logístico, R$/ton, OTIF). Monitorar apenas uma das linhas não garante o impacto da implementação. Ambas devem andar em simbiose para assegurar o objetivo do projeto.

O retorno do investimento total necessário, comparado às eficiências e ao aumento da rentabilidade projetados, ocorre entre 1,5 e 5 anos, dependendo do tempo de implementação e taxas de retorno consideradas.

Lições para o mercado

Este projeto reforça algumas convicções que desenvolvemos ao longo de centenas de implementações logísticas:

Primeiro, a importância de conectar modelagem avançada com presença em campo e escuta ativa das lideranças e equipes operacionais. Transformação logística não acontece apenas no papel.

Segundo, a necessidade de construir modelos que se adaptem à realidade do negócio, e não o contrário. Dados imperfeitos não devem ser desculpa para decisões baseadas em intuição.

Terceiro, o valor de incorporar variabilidade e cenários de estresse desde o início do projeto. Confiança nas decisões vem de entender não apenas o cenário ideal, mas também o comportamento do sistema quando as premissas mudam.

Por fim, a transformação logística deve ser encarada como jornada contínua, não como projeto pontual. Deixar capacidade instalada no cliente para simular novos cenários é tão importante quanto entregar a solução inicial.

O futuro da logística industrial passa por decisões cada vez mais fundamentadas em dados e modelagem sofisticada. Os casos de sucesso virão das empresas que souberem combinar rigor analítico com pragmatismo operacional.

Andrey Leite e Diego Begara são diretores da Ekantika Consultoria para a área de Supply Chain.