Uma grande empresa do setor de bebidas buscava entender como ampliar a capacidade de seus processos logísticos para acompanhar o crescimento da produção, garantindo maior eficiência, previsibilidade e melhor utilização dos recursos existentes. O sistema analisado apresentava elevada complexidade, integrando nove linhas de produção a um centro de distribuição responsável pelos fluxos de recebimento, armazenagem, picking, movimentações internas e expedição.

O crescimento dos volumes movimentados vinha aumentando a pressão sobre a armazenagem e a expedição, enquanto diferentes atividades, como inbound, transferências e distribuição, competiam simultaneamente pelos mesmos recursos. A variabilidade do mix de produtos, a dispersão do estoque e as regras de utilização das estruturas de armazenagem adicionavam ainda mais complexidade ao sistema.

Embora a instalação demonstrasse capacidade para atingir volumes elevados em determinados dias, esses resultados não eram sustentados de forma consistente. O histórico indicava uma capacidade típica de aproximadamente 22 a 31 caminhões por dia, enquanto picos superiores já haviam sido observados.

O desafio, portanto, não era simplesmente determinar o maior volume possível, mas compreender qual capacidade poderia ser sustentada em condições normais, quais fatores efetivamente limitavam o desempenho e quais mudanças poderiam preparar o sistema logístico para o crescimento futuro.

O desafio

A capacidade logística era resultado da interação simultânea entre diferentes processos, recursos e restrições. Produção, recebimento, armazenagem e expedição compartilhavam equipamentos e áreas, fazendo com que alterações em um processo tivessem impacto direto sobre os demais. Entre os principais desafios identificados estavam:

  • Crescimento da produção sem expansão equivalente da capacidade logística;
  • Alta variabilidade diária de desempenho;
  • Aumento de filas, tempos de espera e movimentações internas;
  • Competição por recursos entre inbound, transferências e distribuição;
  • Dispersão de SKUs e lotes no estoque;
  • Efeito colmeia e perda de capacidade efetiva de armazenagem;
  • Complexidade gerada pelo mix de SKUs nas cargas;
  • Utilização e dimensionamento dos recursos;
  • Dificuldade de sustentar volumes elevados de transferência de forma consistente.

Diante desse cenário, foi necessário avaliar o sistema de forma integrada, evitando decisões baseadas na análise isolada de equipamentos, áreas ou processos.

Solução

A EYF desenvolveu um Digital Model do sistema logístico utilizando o FlexSim para representar de forma integrada os principais processos logísticos e avaliar diferentes alternativas antes de qualquer intervenção no ambiente real. O modelo incorporou dados históricos de produção, inbound e outbound, além das regras de armazenagem, estoque inicial, características dos veículos, disponibilidade de operadores e equipamentos, turnos de trabalho e paradas planejadas e não planejadas.

A representação contemplou o fluxo desde a saída das nove linhas de produção até a armazenagem e expedição, incluindo recebimento, movimentações internas, picking, realocação de pallets, carregamento de transferências e carregamento de rotas.

Com o Digital Model, diferentes hipóteses puderam ser avaliadas em um ambiente virtual controlado, permitindo compreender não apenas o impacto individual de cada mudança, mas também seus efeitos sobre todo o sistema. As análises foram estruturadas em quatro principais dimensões:

  • Layout e estratégia de armazenagem: Avaliação de diferentes configurações físicas e regras para utilização das posições de armazenagem;
  • Variabilidade do processo: Análise do impacto do número de SKUs por veículo sobre a capacidade de expedição;
  • Disponibilidade de recursos: Avaliação de diferentes dimensionamentos de operadores e empilhadeiras;
  • Expansão da capacidade: Exploração de alternativas para suportar volumes superiores de produção e transferência.

Para aprofundar a análise de armazenagem, a EYF também utilizou o OptLayout, uma solução de otimização de layout que considera as dimensões reais da instalação, a localização das linhas de produção e docas e as restrições de armazenagem associadas aos diferentes produtos.

A combinação entre FlexSim e OptLayout permitiu desenvolver e avaliar configurações alternativas de layout, regras de ocupação, disponibilidade de recursos e estratégias de processo antes da implementação.

Resultados

 

As análises permitiram quantificar o impacto das principais oportunidades identificadas e estabelecer uma visão mais clara dos direcionadores da capacidade logística.

Os principais resultados do projeto incluíram:

  • +6,2% de produtividade: A otimização do layout e a melhor distribuição da capacidade entre as áreas resultaram em ganhos de produtividade;
  • +10,7% de capacidade de expedição: As melhorias avaliadas aumentaram o potencial de movimentação de produtos e transferências;
  • +22% de utilização das empilhadeiras: O melhor dimensionamento e alocação dos recursos aumentaram a utilização dos equipamentos disponíveis;
  • 53% de ROI estimado: O cenário de melhoria avaliado demonstrou forte potencial econômico para as iniciativas de expansão da capacidade;
  • 12.393 posições no layout otimizado: A revisão das áreas de armazenagem e das regras de ocupação permitiu avaliar um melhor aproveitamento da capacidade;
  • Alterações isoladas de layout apresentaram impacto limitado: Os resultados reforçaram a necessidade de combinar mudanças físicas, regras de processo e disponibilidade de recursos para aumentar a capacidade;
  • Identificação dos principais direcionadores de capacidade: Disponibilidade de recursos, mix de SKUs, organização do estoque, layout, regras de armazenagem e competição entre fluxos foram identificados como fatores determinantes para o desempenho.

Digital Model logístico para planejamento de capacidade em uma empresa de bebidas

Impacto

O projeto demonstrou que a capacidade do sistema logístico não estava condicionada a um único gargalo físico.

O desempenho era resultado da interação entre recursos, armazenagem, formação das cargas e compartilhamento dos fluxos logísticos, tornando essencial uma avaliação integrada de todo o sistema.

As análises permitiram diferenciar iniciativas com impacto limitado de alternativas capazes de gerar ganhos mais significativos de capacidade.

As oportunidades identificadas incluíram a revisão das estratégias de formação de cargas para reduzir a complexidade do mix de SKUs, o rebalanceamento dos recursos entre recebimento e expedição, o dimensionamento adequado do headcount por turno e a utilização das estruturas de armazenagem de acordo com a criticidade dos processos.

Na armazenagem, a combinação entre a otimização do layout e a revisão das regras de ocupação demonstrou potencial para melhorar o aproveitamento das posições existentes e reduzir as ineficiências causadas pela dispersão do estoque e pelo efeito colmeia.

Para horizontes de maior crescimento, o estudo também permitiu avaliar alternativas estruturais, incluindo fluxos dedicados para picking, expansão do centro de distribuição e maior integração das informações de estoque.

Mais do que simplesmente estabelecer uma capacidade máxima teórica, o projeto proporcionou uma compreensão clara das condições necessárias para sustentar diferentes níveis de produção e expedição.

Com o Digital Model desenvolvido pela EYF, apoiado por FlexSim e OptLayout, diferentes decisões puderam ser avaliadas virtualmente antes da implementação, reduzindo incertezas e criando uma base quantitativa para priorizar melhorias e investimentos.

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