ads:
3217,)Ë&,$81,9(56,'$'(&$7Ï/,&$'23$5$1È
352*5$0$'(3Ï6*5$'8$d2(0(1*(1+$5,$'(
352'8d2(6,67(0$6
(521&$5/266&+())(5
352326,d2'(80$'(),1,d2(0(1685$d2'29$/25(080
352&(662352'87,92&20%$6(1$',1Æ0,&$'(6,67(0$6
&85,7,%$
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
(521&$5/266&+())(5
352326,d2'(80$'(),1,d2(0(1685$d2'29$/25(080
352&(662352'87,92&20%$6(1$',1Æ0,&$'(6,67(0$6
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Engenharia de Produção e
Sistemas da Pontifícia Universidade Católica
do Paraná como requisito parcial para obtenção
do título de Mestre em Engenharia de
Produção e Sistemas.
Área de Concentração: Gerência de Produção e
Logística
Orientador: Prof. Dr. Marco Busetti
Co-orientadores: Prof. Dr. Eduardo F. R.
Loures
Prof. Dr. Eduardo Portela
Prof. Dr. George W. L. de Sousa
&85,7,%$
ads:
(521&$5/266&+())(5
352326,d2'(80$'(),1,d2(0(1685$d2'29$/25(080
352&(662352'87,92&20%$6(1$',1Æ0,&$'(6,67(0$6
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e
Sistemas da Pontifícia Universidade Católica do Paraná como requisito parcial para obtenção
do título de Mestre em Engenharia de Produção e Sistemas.
Área de Concentração: Gerência de Produção e Logística
Orientador: Prof. Dr. Marco Busetti
&20,662(;$0,1$'25$
__________________________________________
Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Busetti de Paula
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
___________________________________
Prof. Dr. Eduardo Alves Portela Santos
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
___________________________________
Prof. Dr. Eduardo de Freitas Rocha Loures
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
___________________________________
Prof. Dr. George Wagner Leão e Sousa
Engeflux
___________________________________
Prof. Dr. Roberto Max Protil
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
&XULWLEDGHVHWHPEURGH
¬2WLOLD&DUODH(JRQUD]}HVSULQFLSDLVSDUDHVVDEXVFD
$*5$'(&,0(1726
Ao Senhor Emanoel Carlos Scheffer e à Senhora Maria da Luz Scheffer, meus Pais,
pela vida que me deram e pela crença que, somente com o estudo e a dedicação é que se pode
conquistar algo.
Ao Professor Doutor George W. L. e Sousa, por ter me aceito como orientando no
programa de Mestrado e pela dedicação e sabedoria transmitidos.
Ao Professor Doutor Marco Busetti pela continuidade como orientador.
Ao Professor Doutor Eduardo F. R. Loures pelas correções no desenvolvimento deste
trabalho.
Ao Professor Doutor Eduardo Portela pelas sábias orientações.
Ao Professor Doutor Fábio Favaretto – Disciplina Data Warehouse e Gestão da
Informação deste Mestrado.
Ao Professor Doutor Guilherme E. Vieira – Disciplina Gestão da Produção deste
Mestrado.
À Professora Doutora Maria do Rosário Knechtel – pela confiança depositada.
À Professora Luzia Eliana – Curso de Magistério Superior da FESP.
À Professora Denise – Curso de Magistério Superior da FESP.
Aos Amigos Carlos Campagnaro e Luciano Alves pela amizade e incentivo.
Ao Mestre Nicolau Soltoski e sua capacidade de ensinar apenas com a presença
marcante.
³eRSURIHVVRUDTXHOHTXHHQVLQD´"
20HVWUHpDTXHOHHPTXHHVWiDOX]
3DUDYHUDOX]SUHFLVDPRVGHROKRVSUHSDUDGRV
6HPLVVRR0HVWUHSDVVDGHVSHUFHELGR
1LQJXpPpUHDOPHQWHFDSD]GHHQVLQDURXWUDSHVVRD
2 TXH VH SRGH ID]HU p GHVSHUWDU HVV D IRUoD LQWHULRU TXH
OLEHUWDHOHYDDR0HVWUH
³/RJRRSURIHVVRUpXPOLEHUWDGRUTXHWHP FRPRPLVVmR
FRQYHQFHU TXH VHP RV JULOK}HV GD LJQRUkQFLD QmR Ki
OLPLWHVSDUDRVDEHU´
5(6802
As organizações, enquanto sistemas dotados de propósito, têm como foco central a produção
de valor para os clientes, atendendo necessidades através de produtos e ou serviços. O
ambiente organizacional é composto de diversos fatores que interagem de forma complexa e
dinâmica, em constante mutação. O entendimento acerca de como o valor é produzido, o
modo como flui ao longo de todo o processo produtivo, bem como, a sua migração além das
fronteiras da empresa, deve prover aos gestores uma importante ferramenta para melhoria do
processo decisório. Com base na Análise e Engenharia de Valor, desenvolvida por Miles para
redução de custos, aliada aos conceitos de Dinâmica de Sistemas, desenvolvida por Forrester
e Sterman, a proposta do projeto é alcançar uma definição de Valor. Essa definição envolve:
conceituação qualitativa, causal, dinâmica e matemática, com também, o desenvolvimento de
um modelo de simulação, em que será possível testar o impacto de ações gerenciais no
desempenho organizacional. Para avaliar a sensibilidade do modelo e ajustar a hipótese
dinâmica desenvolvida com o intuito de prover o realismo necessário às variáveis envolvidas,
dados de volume de vendas reais são utilizados como modo de referência. Entendeu-se que
valor é, provavemente, a mais efetiva métrica para avaliar a função básica de uma
organização voltada a atender as necessidades, desejos e expectativas do cliente. O modelo
desenvolvido apresenta uma visão do comportamento da taxa de valor e reproduziu a taxa de
produção real com uma precisão de aproximadamente 85%.
Palavras–chave: Valor. Dinâmica de sistemas. Modelos.
$%675$&7
Enterprises as organized purposeful systems exist to deliver value to customers through
products and or services. The organizational environment is composed of several factors that
interact in a complex and dynamic manner while facing constant change. The understanding
about how value is generate, the manner it flows along the entire internal production process,
as well as along the entire supply chain and beyond the firms boundaries, shall provide an
important decision making tool to the decision makers. Based on Value Analysis and
Engineering techniques developed by Miles for cost reduction and the Systems Dynamic
approach developed by Forrester and Sterman, this project aims at reaching a definition of
value embracing a qualitative, causal dynamic and mathematic form for the term, as well as
the development of a simulation model through which it is possible to test the impacts of the
managerial actions on the enterprise performance. In order to evaluate the model sensitivity
and fine tune the dynamic hypothesis developed in the search of realism for the variables
involved, real sales data is used as reference mode. It was understood that value is probably
the most effective metric to evaluate the basic function of an enterprise as it fulfills customers
needs, desires and expectations. The model developed allows for a behavioral analysis of the
value rate, and reproduced the real production rate data with 85% of accuracy.
Key-words: Value. System dynamics. Models.
/,67$'(),*85$6
Figura. 1: Definição de Organização de EERL .....................................................................15
Figura 2: O Processo de modelagem.....................................................................................25
Figura 3: Metodologia de pesquisa .......................................................................................26
Figura 4: Modelo de causalidade do processo de aprendizagem............................................37
Figura 5: Exemplo de uma ligação de polaridade positiva entre duas variáveis.....................38
Figura 6: Exemplo de um diagrama de “enlaces causais” e as notações de polaridade de
reforço .................................................................................................................................39
Figura 7: Exemplo de uma ligação de polaridade negativa entre duas variáveis. ...................39
Figura 8: Exemplo de um diagrama de “enlaces causais” e as notações de polaridade de
balanço.................................................................................................................................39
Figura 9: Exemplo de um notação que indica atraso (delay) .................................................40
Figura 10: Representação dos fluxos de entrada, saída e estoques.........................................41
Figura 11: Estrutura de primeira ordem em equilíbrio instável..............................................43
Figura 12: Estrutura com retroalimentação negativa .............................................................44
Figura 13: Modelo leva a Busca de Objetivo ........................................................................45
Quadro 14: Comportamentos X Diagrama de enlaces causais...............................................47
Figura 15: Forma de uma onda de ruído branco....................................................................49
Figura 16: “Enlace Causal” ..................................................................................................58
Figura 17: Métrica de Valor Total ........................................................................................67
Quadro 1: Principais dimensões para melhoria no desempenho operacional e suas métricas .69
Figura 18: Representação Dinâmica de uma empresa ...........................................................73
Figura 19: A empresa e seus diversos sub-sistemas ..............................................................74
Figura 20: Ciclo de Vida de um produto...............................................................................76
Figura 21: Custos ao longo do ciclo de vida real de um produto ...........................................78
Quadro 2: Variáveis e suas unidades consideradas no modelo de captura do “valor” em
sistemas produtivos. .............................................................................................................79
Figura 22: Suposição dinâmica do problema.........................................................................81
Figura 23: Diagrama de enlaces causais que geram um comportamento de crescimento com
RYHUVKRRW e colapso..............................................................................................................84
Figura 24: Mapeamento: primeira suposição. .......................................................................85
Figura 25: Mapeamento: segunda suposição.........................................................................85
Figura 26: Mapeamento: terceira suposição..........................................................................86
Figura 27: Mapeamento: quarta suposição............................................................................87
Figura 28: Diagrama de Enlace Causal – Valor ....................................................................88
Figura 29: Construção do Modelo-Passo 1............................................................................89
Quadro 3: Variáveis apresentadas no passo 1........................................................................90
Figura 30: Construção do Modelo-Passo 2............................................................................90
Quadro 4: Variáveis apresentadas no passo 2........................................................................91
Figura 31: Construção do Modelo-Passo 3............................................................................92
Quadro 5: Variáveis apresentadas no passo 3........................................................................93
Figura 32: Construção do Modelo-Passo 4............................................................................94
Quadro 6: Variáveis apresentadas no passo 4........................................................................95
Figura 33: Construção do Modelo-Passo 5............................................................................96
Quadro 7: Variáveis apresentadas no passo 5........................................................................97
Figura 34: Construção do Modelo-Passo 6............................................................................98
Quadro 8: Variáveis apresentadas no passo 6........................................................................99
Quadro 9: Parâmetros iniciais.............................................................................................100
Figura 35: Representação gráfica comparativa entre Valor e Investimento..........................101
Figura 36: Representação gráfica da simulação da Taxa de Produção .................................102
Figura 37: Modelo de simulação com a política de reinvestimento em &RUH %XVLQHVV.........103
Quadro 10: Variáveis incluídas com a política de reinvestimento .......................................104
Figura 38: Teste de consistência dimensional no modelo....................................................105
Figura 39: Simulando Valor a partir do reinvestimento em “ Core Business”.......................105
Figura 40: Simulando a Taxa de Produção a partir do reinvestimento em “Core Business”. 106
Figura 41: Dados reais da produção de motores para veículos ............................................110
Figura 42: Dados reais de produção introduzidos no programa de simulação Vensim.........112
Quadro 11: Suposições e informações iniciais. ...................................................................113
Figura 43: Análise comparativa entre o simulado e dados reais de produção.......................113
Figura 44: Teste de consistência Dimensional satisfatório ..................................................115
Quadro 12: Produção Mundial de Automóveis (x 1000 unidades).......................................117
Figura 45: Teste de consistência Dimensional satisfatório, após inclusões..........................118
Figura 46: Política de investimento em “ core business” simulada e dados reais de produção.
...........................................................................................................................................118
Figura 47: Integração das áreas pesquisadas .......................................................................121
Figura 48: Comportamento do Valor e o impacto na Taxa de Produção..............................123
/,67$'($%5(9,$785$6(6,*/$6
B Balanço
BSC Balanced Score Card
CEF Custos Estruturais Fixos
CM Custo Marginal
CV Custo do Valor
DEC Diagrama de Enlaces Causais
EAV Engenharia de Análise do Valor
EERL Enterprise Engineering Reseach Laboratory
EV Engenharia do Valor
P&D Pesquisa e Desenvolvimento
R Reforço
ROI Return on Investment
SD Systems Dinamics
SMMT The Society of Motor Manufacturers and Traders Limited.
Vc Valor de Compra
VCM Value Creation Model
Ve Valor de Estima
VM Value Management
VSM Value Stream Mapping
Vt Valor de Troca
Vu Valor de Uso
680È5,2
,1752'8d2
1.1 DESAFIO.......................................................................................................................16
1.2 MOTIVAÇÃO ...............................................................................................................16
1.3 PROPOSTA ...................................................................................................................16
1.4 OBJETIVO CENTRAL..................................................................................................17
2EMHWLYRVHVSHFtILFRV
1.5 ORGANIZAÇÃO DO TEXTO ......................................................................................18
0(72'2/2*,$'(3(648,6$
2.1 CONCEITOS METODOLÓGICOS ...............................................................................19
3HVTXLVD
3HVTXLVDH[SORUDWyULD
0pWRGR
3UREOHPD
0RGHODJHPHPGLQkPLFDGHVLVWHPDV
2.2 METODOLOGIA ..........................................................................................................23
2.3 PASSOS PARA O PROCESSO DE MODELAGEM .....................................................26
$UWLFXODomRGRSUREOHPD
)RUPXODomRGDKLSyWHVHGLQkPLFD
)RUPXODomRGR0RGHORGH6LPXODomR
7HVWHV
'HVHQYROYLPHQWRGHQRYDVSROtWLFDVHDYDOLDo}HV
(/(0(1726'$',1Æ0,&$'(6,67(0$6(&21&(,78$d2'(9$/25
3.1 SISTEMAS ....................................................................................................................31
3.2 MÉTRICA .....................................................................................................................33
3.3 COMPLEXIDADE DINÂMICA X COMPLEXIDADE COMBINATÓRIA..................35
3.4 DINÂMICA DE SISTEMAS .........................................................................................36
'LDJUDPDGH(QODFHV&DXVDLV'(&
)OX[RVHHVWRTXHV
'LQkPLFDGHIOX[RVHHVWRTXHV
'LQkPLFDVGHHVWUXWXUDVVLPSOHV
(VWUXWXUDHFRPSRUWDPHQWRGHVLVWHPDVGLQkPLFRV
3.5 RUÍDO...........................................................................................................................48
5XtGREUDQFR:KLWH1RLVH
5XtGR5RVD3LQN1RLVH
3.6 LEAN THINKING VERSUS INTELLIGENT ENTERPRISES .....................................50
3.7 CARACTERIZAÇÃO DE VALOR ...............................................................................55
3.8 CORE BUSINESS .........................................................................................................70
02'(/2',1Æ0,&2
4.1 ARTICULAÇÃO DO PROBLEMA...............................................................................75
6HOHomRGRWHPD
'HWHUPLQDomRGDVYDULiYHLVFKDYH
+RUL]RQWHGHWHPSR
'HILQLomRGLQkPLFDGRSUREOHPD
4.2 HIPÓTESE DINÂMICA................................................................................................81
*HUDomRGHXPDKLSyWHVHLQLFLDO
)RFRHQGyJHQR
0DSHDPHQWRGDHVWUXWXUDGHSURGXomRGHYDORU
)RUPXODomRGHXPDKLSyWHVHGLQkPLFD
)RUPXODomRGRPRGHORGHVLPXODomRHHVWLPDomRGHSDUkPHWURVHFRQGLo}HV
LQLFLDLV
(VSHFLILFDomRGDHVWUXWXUDHUHJUDVGHGHFLVmR
$3/,&$d2'202'(/2(080(678'2'(&$62
5.1 ARTICULAÇÃO DO PROBLEMA.............................................................................109
6HOHomRGRWHPD
9DULiYHLVFKDYHHFRQFHLWRVGHVHQYROYLGRV
+RUL]RQWHGHWHPSR
'HILQLomRGLQkPLFDGRSUREOHPD
5.2 APLICAÇÃO PRÁTICA DO MODELO .....................................................................111
6XSRVLo}HVH,QIRUPDo}HV,QLFLDLV
7HVWHVQRPRGHOR
5.3 FORMULAÇÃO E AVALIAÇÃO DE ESTRUTURAS ALTERNATIVAS.................115
&21&/86®(6(68*(67®(6'(75$%$/+26)878526
6.1 REVISÃO DOS OBJETIVOS......................................................................................121
6.2 CONTRIBUIÇÃO........................................................................................................123
6.3 LIMITAÇÕES .............................................................................................................124
6.4 PROPOSTA PARA TRABALHOS FUTUROS ...........................................................124
5()(5Ç1&,$6
$1(;2$±&/$66,),&$d2'$/,7(5$785$3(648,6$'$
%,2*5$),$5(680,'$
14
,1752'8d2
No mundo empresarial e, principalmente capitalista, a produção de bens e serviços
tem como premissa básica a geração de lucro ou, como definido pelas teorias marxistas, a
mais-valia. O lucro, ainda segundo as teorias marxistas, é a parte do capital apropriada pela
classe proprietária dos meios de produção e é determinante para a sobrevivência do negócio,
bem como, de toda a cadeia envolvida no processo produtivo (MAGALHÃES, 2004). Porém,
quando tratado como foco principal, camufla a real âncora que garante tanto a estabilidade,
quanto a longevidade da organização. Os clientes são movidos pelo valor que percebem e, por
conseguinte, o buscam no produto.
O entendimento do valor, nos diversos níveis do sistema em que se está inserido deve
prover inspiração inicial para o desenvolvimento da atividade. Esclarecendo melhor essa
colocação: independentemente, se o foco é a organização como um todo ou tarefas
operacionais isoladas, cada atividade deve ser planejada visando a condução para uma rota
segura de produção de valor.
Quanto melhor se conhecer as necessidades de todos os envolvidos da atividade que se
queira dimensionar, mais precisa e efetiva será a medição e determinação de valor.
No projeto de uma organização, o valor quando colocado no centro das atenções,
possibilita a correta alocação de recursos. Estendendo essa compreensão ao longo do ciclo de
vida do projeto e suas conseqüentes interações com o todo, é possível vislumbrar a
complexidade dinâmica característica do sistema.
O Laboratório de Pesquisa em Engenharia de Organizações ((QWHUSULVH(QJLQHHULQJ
5HVHDUFK /DERUDWRU\ – EERL), locado no Instituto Politécnico da Virgínia (Virginia
Polytechnic Institute and State University - Virginia Tech), define RUJDQL]Do}HVcomo: um
esforço humano envolvendo um escopo significativo de atividades, complicações e riscos, os
quais são conduzidos, a fim de preencher as necessidades por produtos e serviços (SOUSA,
2004).
A figura 1 demonstra, esquematicamente, as interfaces organizacionais responsáveis
pelo processo decisório e que têm como objetivo central, a produção de valor. Remetendo à
teoria de sistemas, percebe-se que a mensuração do valor é necessária para que se tenha
conhecimento das respostas do sistema e, consequentemente, das ações que possibilitem o
ajuste para o alcance dos objetivos fixados.
15
O mapeamento de fluxo de valor (9DOXH6WUHDP0DSSLQJ- VSM) elaborado a partir
dos desenvolvimentos originais da Toyota, como parte da sistemática de produção enxuta, é
uma importante ferramenta para identificação do fluxo de valor na organização, redução de
desperdícios e melhoria do produto e processo. Porém, não considera determinados aspectos
externos à organização, principalmente no que diz respeito à concorrência e o constante
desenvolvimento tecnológico. Fatores que aceleram a obsolescência do produto ou processo.
Na década de 1940, Lawrence D. Miles, engenheiro de produto da General Eletric Co.,
incumbido de reduzir os custos das matérias primas, desenvolveu a metodologia de análise de
Valor (MILES, 1989). Essa metodologia servirá de base para alguns dos conceitos utilizados
na criação do modelo a que se propõe este trabalho, porém, como veremos adiante, serão
incorporados os impactos da mutação que algumas variáveis, naturalmente, sofrem,
entretanto, não foram completamente exploradas por Miles.
Figura. 1: Definição de Organização de EERL
Fonte: Adaptado de Sousa (2004).
Algumas dessas variáveis: tecnologia, concorrência, obsolescência, devido à limitação
da mente humana para a realização de cálculos complexos, que permitiriam o entendimento
do comportamento do sistema, nem sempre são devidamente consideradas quando da
execução do projeto organizacional.
Um interessante artigo, de autoria de Theodore Levitt, um estudioso de Marketing,
publicado em 1975 pela Universidade de Harvard, aponta justamente para essa dificuldade
Produção de VALOR
16
das organizações em enxergar o que acontece além das fronteiras do negócio (LEVITT,
1975). Comenta o surgimento, crescimento e a desaparição de produtos, tomados como
revolucionários em suas épocas, porém suprimidos pelas mudanças tecnológicas.
Face às limitações dos estudos anteriormente realizados, em determinar a mudança na
percepção de Valor ao longo do tempo, é que o texto que se segue busca uma definição,
mensuração e determinação do comportamento do Valor, através da proposição de um modelo
dinâmico.
1.1 DESAFIO
Conceituar Valor gerado por uma organização, a ponto de permitir sua mensuração,
verificando o seu comportamento e permitindo um controle mais preciso de suas variáveis
1.2 MOTIVAÇÃO
Prover uma ferramenta que nivele o desenvolvimento de processos, buscando o
melhor desempenho possível, entretanto, da maneira mais simples possível.
O entendimento do significado de valor e sua mensuração devem prover uma melhoria
em toda a cadeia produtiva. Em conseqüência, a melhoria, com esse conceito, pode acontecer
de forma sustentada e generalizada.
1.3 PROPOSTA
Face a uma formalização do conceito de valor, definição dos parâmetros de
mensuração, a proposta é apresentar um modelo de simulação que capture e interprete a
relação dinâmica de variáveis comuns aos sistemas produtivos e o seu impacto no
direcionamento adequado da organização.
17
1.4 OBJETIVO CENTRAL
Explorar e propor uma sistemática para a mensuração de valor global, gerado por uma
organização.
2EMHWLYRVHVSHFtILFRV
2EMHWLYRFormalizar o conceito de valor qualitativamente: através de uma pesquisa
exploratória realizada em livros, artigos publicados em periódicos científicos, eventos ligados
a produção científica, disponíveis nas bases de dados, se busca levantar as principais
definições para o tema, bem como, os principais aspectos do “ Valor” nos diversos campos de
aplicação ligados às organizações.
2EMHWLYR : Formalizar o conceito causalmente: Face ao entendimento prévio
conseguido com a formalização qualitativa do conceito, será possível estabelecer as relações
de causa e efeito referentes ao modo que o “ valor” é gerado pelas organizações.
2EMHWLYR Através da quantificação das relações causais, estabelecer as interações
dinâmicas das variáveis e, seguindo os princípios de modelagem em “ Dinâmica de Sistemas”,
construir um modelo de simulação que reproduza o comportamento dos modos de referência
pesquisados anteriormente.
2EMHWLYR Formalizar o conceito matematicamente: Uma vez elaborado e testado, é
possível extrair do modelo de simulação, com auxílio do software Vensim, bem como, dos
conceitos expressos pela ferramenta de “ Dinâmica de Sistemas”, uma proposta de relação
matemática para a mensuração do valor gerado por uma organização.
2EMHWLYR Aplicar a hipótese desenvolvida na simulação de dados reais de produção
em uma empresa do ramo automotivo, a fim de testar a sensibilidade do modelo e a sua
capacidade de reproduzir a realidade.
18
1.5 ORGANIZAÇÃO DO TEXTO
No primeiro capítulo a proposta da pesquisa é apresentada, bem como, a estratégia e
os fundamentos que norteiam o aprofundamento na busca de uma definição de Valor.
No capítulo 2 a metodologia de pesquisa adotada é apresentada detalhadamente.
O capítulo 3 é composto de uma revisão bibliográfica, explorando as teorias
existentes, os conceitos para o tema e fundamentos para as relações causais entre as principais
variáveis abordadas nesse assunto.
No capítulo 4 transcorre a aplicação da metodologia de pesquisa proposta,
apresentando o desenvolvimento do modelo que integra as variáveis identificadas e suas
relações causais na composição de uma hipótese dinâmica.
Com base na hipótese criada, um estudo de caso é conduzido e apresentado no
capítulo 5, buscando ilustrar a confiabilidade dos conceitos desenvolvidos.
O capítulo 6 revisa os objetivos propostos, verifica as contribuições da pesquisa,
documenta as principais conclusões do trabalho, e abre discussão e propostas para projetos
futuros.
19
0(72'2/2*,$'(3(648,6$
2.1 CONCEITOS METODOLÓGICOS
Para alcançar os objetivos definidos no capítulo anterior é preciso determinar a
metodologia de pesquisa a ser seguida. Antes de apresentarmos os passos da pesquisa, vale
ressaltar algumas definições a respeito de pesquisa, método, problema e modelagem em
dinâmica de sistemas.
3HVTXLVD
A pesquisa é uma atividade voltada para a solução de problemas teóricos ou práticos,
com o emprego de processos científicos (CERVO, 2002, p. 63). O pesquisador se municia de
uma seqüência lógica e cadenciada, que permite a reprodução do caminho seguido, a qualquer
tempo. Essa possibilidade de reprodutibilidade determina a universalidade do experimento e,
consequentemente, sua aceitação como conhecimento científico.
Gil (1996, p. 19) define pesquisa como um procedimento racional e sistemático que
tem como objetivo proporcionar respostas aos problemas que são propostos. A pesquisa
desenvolve-se ao longo de um processo que envolve inúmeras fases, desde a adequada
formulação do problema até a satisfatória apresentação dos resultados. Um projeto de
pesquisa é uma seqüência lógica que conecta os dados empíricos às questões iniciais do
estudo e, em última análise, às suas conclusões (YIN, 2005, p. 41).
3HVTXLVDH[SORUDWyULD
A pesquisa exploratória realiza descrições precisas de situação e quer descobrir as
relações existentes entre os elementos componentes da mesma (YIN, 2005, p. 69). Têm como
objetivo proporcionar maior familiaridade com o problema, com vistas a torná-lo mais
20
explícito ou a construir hipóteses. Pode-se dizer que estas pesquisas têm como objetivo
principal o aprimoramento de idéias ou a descoberta de intuições. Na maioria dos casos
envolvem: a) levantamento bibliográfico; b) entrevistas com pessoas que tiveram experiências
práticas com o problema pesquisado; e c) análise de exemplos que estimulem a compreensão
(GIL, 1996, p. 45).
Acerca do tipo de pesquisa, Theodorson e Theodorson (1970) apontam que a pesquisa
exploratória permite ao pesquisador seguir adiante com maior entendimento e precisão,
consequentemente, com uma definição do problema e hipóteses mais precisas.
0pWRGR
O método é o conjunto das atividades sistemáticas e racionais que, com maior
segurança e economia, permite alcançar o objetivo – conhecimentos válidos e verdadeiros –,
traçando o caminho a ser seguido, detectando erros e auxiliando as decisões do pesquisador
(LAKATOS; MARCONI, 2003, p. 83).
Segundo Demo (2004, p. 109), mesclar forma e dinâmica constituem um desafio
metodológico, já que nenhuma em si dá conta de tudo e não temos, a rigor, um procedimento
que faça as duas no mesmo ato; quando vemos a dinâmica, tendemos a esquecer os códigos, e
quando observamos os códigos já não nos damos conta da dinâmica; o jeito é fazer um antes e
outro depois, sugerindo que aconteçam ao mesmo tempo. A possibilidade de agrupar os
códigos em um modelo e simular o seu comportamento, fornecem uma resposta coerente a
esse desafio mencionado.
3UREOHPD
Sterman (2000, p. 85) aponta que o primeiro passo no processo de modelagem é
encontrar qual é o problema real e quem é afetado por ele. Com esse aspecto pode-se
estabelecer o elo entre a pesquisa e a modelagem: A busca do entendimento, acerca de um
problema, resultante de um projeto de pesquisa e a captura dos meandros desse problema,
explicitados em um modelo, definem essa ligação.
21
Acerca de problema Cervo (2002, p. 84) e Lakatos e Marconi (2003, p. 159) o definem
como uma questão que envolve, intrinsecamente, uma dificuldade teórica ou prática, para a
qual se deve encontrar uma solução.
Gil (1996, p. 27) aponta problema como uma questão não resolvida e que é objeto de
discussão, em qualquer domínio do conhecimento. O problema pode ser considerado
científico quando envolve variáveis que podem ser tidas como testáveis.
0RGHODJHPHPGLQkPLFDGHVLVWHPDV
A Dinâmica de Sistemas têm suas raízes em trabalhos voltados para o campo da
cibernética, desenvolvidos e publicados por Norbert Wiener, no ano de 1948. Wiener propôs
que diferentes disciplinas, tais como: mecanismos de mercado em sistemas econômicos,
mecanismos decisórios em sistemas sócio-econômicos, e em mecanismos cognitivos de
sistemas psicológicos, podem apresentar as mesmas estruturas genéricas. Mais tarde, na
década de 60, Jay Forrester, introduziu a Dinâmica de Sistemas como um método de
entendimento e resolução de problemas complexos provenientes de interdependência causal
entre diversas variáveis em um sistema (KUMAR; VRAT, 1989).
Segundo Sterman, os modelos mentais humanos tendem a ser limitados, devido a sua
incapacidade de calcular, dinamicamente, todas as interações matemáticas das variáveis
envolvidas no sistema.
A complexidade de nossos modelos mentais excede nossa capacidade de entender suas
implicações. Essa característica propicia que a simulação seja um modo prático de testar esses
modelos, acelerando e fortalecendo o aprendizado das respostas obtidas a partir do ambiente
computacional (STERMAN, 2000, p. 37).
Oliveira (2002, p. 52) define PRGHOR como qualquer representação abstrata e
simplificada de uma realidade em seu todo ou em partes dela. Sterman (2002) diz,
simplesmente, que modelos são pequenas imitações das coisas reais.
Ljung (1999, p. 79) aponta que PRGHORde um sistema é uma descrição de (algumas)
suas propriedades, aplicáveis a um determinado propósito. O modelo não necessariamente
precisa ser uma descrição real e precisa do sistema, nem é necessário que o usuário creia
profundamente nele, para atender a seus propósitos.
22
Segundo Bertalanffy (1977, p. 44) modelos matemáticos apresentam diversas
vantagens, a saber, a ausência de ambigüidade, possibilidade de estrita dedução,
verificabilidade por meio de dados observados. Ressalta, entretanto, que os modelos
formulados em linguagem ordinária não devam ser desprezados ou recusados.
Modelar, como parte do processo de aprendizagem, é interativo, é um processo
contínuo de formulação de hipóteses, testes, revisões tanto de nossos modelos mentais, quanto
formais. Uma de suas aplicações primárias é auxiliar na análise de uma empresa (STERMAN,
2000).
A solução para pequenos problemas rende pequenos avanços. A meta deveria ser
encontrar políticas de gerenciamento e estruturas organizacionais que levassem ao maior
sucesso possível (FORRESTER, 1961 apud STERMAN, 2000).
Modelar não é um processo de isolamento. Os modeladores devem ter acesso a toda a
organização e identificar claramente o cliente. Os clientes são as pessoas que devem ser
influenciadas, bem como, àqueles, cujo comportamento deve mudar para que o problema seja
solucionado.
A modelagem, dependendo da forma como os dados são tratados, pode seguir por dois
caminhos distintos: probabilístico e determinístico.
Na modelagem probabilística uma ou mais variáveis assumem valores de acordo com
distribuições de probabilidade. Dependem fortemente da qualidade dos dados e presumem
incerteza.
A modelagem determinística pressupõe que, com base em observações e
experimentação, se pode chegar a leis que governam o curso dos fenômenos. As variáveis
seguem seqüências de valores conhecidos e a simulação comprova comportamento apenas
para os casos simulados. Presume-se que todos os dados relevantes são conhecidos com
certeza. São úteis quando há poucos insumos controlados incertos (BESSEGATO, 2007;
SANTANA, 2007).
Segundo Vernadat apud Sousa (1999), a complexidade intrínseca às empresas, pode
ser representada através de modelos de uma organização real que auxiliam na compreensão e
gestão. Eles formam uma imagem ou referência comum para todos os seus membros, sejam
eles pessoas, sistemas ou recursos.
Ackoff (1975, p. 32) enumera seis subdivisões de um sistema empresarial que
deveriam ser representadas em um modelo que buscasse a explicação do todo e seu ambiente:
1 - A firma: O que a empresa faz ou pode fazer;
2 - Fornecimento: A cadeia de fornecimento;
23
3 - Distribuição e Vendas: Sistema que leva o produto/serviço da firma ao consumidor
final;
4 - Consumidores: A menos que se entenda a natureza do consumidor e as razões para
se preferir os produtos da firma, não se pode planejar efetivamente, visando ao
futuro;
5 - Concorrentes;
6 - Ambiente: Aspectos econômicos, sociais, políticos e tecnológicos que abrangem a
firma.
A experimentação é uma parte essencial da ciência, mas sistemas grandes (sistema
solar, empresarial ou governamental) não podem ser levados para dentro de um laboratório, e
experimentos não podem ser conduzidos neles como um todo, dentro de seu ambiente natural.
Portanto, desde que a experimentação seja necessária para se conseguir conhecimentos e
controle de tais sistemas, e como não podem ser conduzida neles, os testes devem ser feitos
em outra coisa que não o sistema em estudo. É claro que para que a experimentação leve a um
conhecimento importante para o sistema, ela deve ser conduzida em algo que se pareça com o
sistema em estudo. Modelos são representações de sistemas que sirvam a este propósito. Eles
podem ser representações físicas, como os modelos de aviões em túneis de provas ou de
navios em tanques especiais, representações gráficas, como diagramas ou gráficos ou
simbólicas, como equações matemáticas (ACKOFF, 1975, p. 7.).
Bass (1969) apresenta um modelo para previsão do ciclo de vida de produtos duráveis,
tais como: aparelhos elétricos residências e automóveis. Nesse estudo, aponta que o
comportamento do sistema é regido pelos consumidores do produto, dividido nas categorias
dos diferentes tipos de consumidores, a saber: Inovadores, Compradores Iniciais, Maioria
Inicial, Maioria Tardia, Retardatários. Essa teoria é importante para esse estudo, pois esse
comportamento deve ser considerado na dinâmica do sistema produtivo, responsável pela
produção de bens e serviços.
2.2 METODOLOGIA
Inicialmente uma pesquisa exploratória será conduzida, a fim de obter o necessário
conhecimento acerca do tema, para o prosseguimento na formulação do modelo de simulação
com base na Dinâmica de Sistemas. Com essa pesquisa pretende-se alcançar os REMHWLYR
24
IRUPDOL]DU R FRQFHLWR GH YDORU TXDOLWDWLYDPHQWH e IRUPDOL]DU R FRQFHLWR GH YDORU
FDXVDOPHQWH
Tomando como base as informações obtidas na pesquisa exploratória e o
entendimento das limitações do trabalho e do conceito, o passo seguinte consiste em
determinar uma forma de mensurar “ Valor”.
As diferentes organizações apresentam uma incontável diversidade, porém, algumas
características são comuns a todas. Partindo do conceito de Valor e das limitações verificadas
na busca desse conceito, deve-se obter condições de isolar algumas dessas características que,
de alguma forma, contribuem para a produção de um fluxo dinâmico de valor.
Uma vez determinadas e isoladas, pode-se comparar os resultados observados, com
padrões conhecidos e mensurar a real situação do Valor, ao longo do tempo. O procedimento
mencionado deve render um dimensionamento, ou métrica, possível de ser controlada pela
empresa. Dessa forma deve-se atingir os REMHWLYRVHVWDEHOHFHUDVUHODo}HVGLQkPLFDVH
FRQVWUXLUXPPRGHORGHVLPXODomReIRUPDOL]DURFRQFHLWRPDWHPDWLFDPHQWH.
Segundo Ljung (1999) a identificação de sistemas e modelos desses sistemas pode
surgir a partir de dois caminhos distintos, ou da combinação de ambos. Um dos caminhos
consiste na experimentação direta, onde a observação do comportamento das entradas e saídas
de um determinado fenômeno é registrada e analisada, com o propósito de inferir um modelo.
O outro caminho é o de subdividir o sistema em subsistemas, cujas propriedades são mais
bem compreendidas a partir de experiências anteriores. Através desse conhecimento empírico,
esses subsistemas são reunidos matematicamente em um modelo do todo. Esse método é
conhecido como modelagem e não necessariamente implica em experimentação do sistema
real.
Adotando o segundo caminho, anteriormente mencionado, serão seguidos os passos
definidos por Sterman (2000 p. 86) para a criação do modelo. A figura 2 apresenta uma
adaptação do modelo proposto por Sterman (2000, p. 87), onde é destacada, na região central
da figura, a interação dos passos metodológicos no processo de modelagem.
25
Figura 2: O Processo de modelagem
Fonte: Adaptado de Sterman 2000.
Ainda dentro do processo de modelagem, poderia se escolher entre uma abordagem
probabilística ou determinística. No estudo em questão optou-se pela modelagem
determinística, uma vez que os dados que se pretende modelar são conhecidos e limitados.
Em trabalhos futuros, com um aprofundamento maior da pesquisa, será possível inserir
“ ruídos” (variações aleatórias em variáveis exógenas). Dessa forma, o modelo torna-se então
probabilístico e requer que considerações adequadas, principalmente em termos de tratamento
estatístico, sejam adotadas.
O terceiro passo da metodologia proposta, para desenvolvimento do projeto de
pesquisa, é a utilização do modelo em um estudo de caso real. Os estudos de caso, segundo
Yin (2005), permitem uma investigação dos eventos, preservando as características holísticas
e importantes do objeto em estudo, como exemplo, uma organização.
Com esse estudo pretende-se verificar a funcionalidade do processo de modelagem,
bem como, analisar e definir os ajustes necessários para suporte ao processo decisório. Nesse
passo concretiza-se o REMHWLYRDSOLFDomRGDPpWULFDHUHSURGXomRGDUHDOLGDGH.
A figura 3 apresenta a seqüência dos procedimentos metodológicos para elaboração da
pesquisa.
26
Figura 3: Metodologia de pesquisa
Fonte: O próprio Autor
Como forma de experimentação dessa métrica, um modelo de simulação dinâmica
será empregado para verificar os impactos resultantes de novas políticas que poderiam
resultar na manutenção do ciclo de vida da empresa e seus produtos.
2.3 PASSOS PARA O PROCESSO DE MODELAGEM
Sterman (2000) comenta que não há uma receita que garanta o sucesso na criação de
modelos. Entretanto, aponta que um processo que envolva disciplina no desenvolvimento do
modelo, rende resultados mais consistentes. Os passos que se seguem apresentam uma
seqüência lógica e questões úteis na elaboração de um modelo:
$UWLFXODomRGRSUREOHPD
O passo mais importante na modelagem é a articulação do problema. Qual é o
propósito do modelo. O modelo é a representação de um sistema, porém, para que seja útil,
deve representar um problema específico e deve simplificar, ao invés de tentar representar o
todo em detalhes.
1 - Seleção do tema: Qual é o problema? Por que é um problema?
2 - Articulação
do
Problema
1 - Pesquisa
Exploratória
3 - Formulação de
uma
Hipótese Dinâmica
4 - Formulação de um
Modelo de Simulação
5 - Teste e
Comparação do Modelo
com a Realidade
6 – Desenvolvimento
de Novas
Políticas e Avaliação
7 – Contribuição &
Pesquisas Futuras
3DVVR
3DVVR
3DVVR
27
2 - Variáveis chave: Quais são as variáveis chave e quais são os conceitos que devem
ser considerados?
3 - Horizonte de Tempo: Qual o espaço de tempo futuro deve ser considerado e qual o
tempo passado contempla as raízes do problema?
4 - Definição Dinâmica do Problema (Modos de Referência): Quais os
comportamentos históricos dos principais conceitos e variáveis? Como será o
comportamento futuro
)RUPXODomRGDKLSyWHVHGLQkPLFD
Uma vez que o problema tenha sido identificado e devidamente caracterizado, o passo
seguinte é desenvolver uma teoria, chamada de hipótese dinâmica, a fim de capturar o
comportamento problemático.
1 - Geração de uma hipótese inicial: Quais são as atuais teorias do comportamento
problemático?
2 -Foco Endógeno: Formular uma hipótese dinâmica capaz de explicar as
conseqüências endógenas da estrutura de resposta do sistema.
3 - Mapeamento: Desenvolver mapas de estrutura causal baseados na hipótese inicial,
variáveis chave, modos de referência e outros dados disponíveis, utilizando
ferramentas como:
x Diagrama das limitações do modelo;
x Diagramas de subsistemas;
x Diagramas de enlaces causais;
x Mapas de estoques e fluxos;
x Diagramas demonstrando a estrutura política;
x Outras ferramentas necessárias para facilitar o entendimento do modelo.
28
)RUPXODomRGR0RGHORGH6LPXODomR
Após o desenvolvimento de uma hipótese dinâmica inicial, limitações do modelo e
conceitos envolvidos, a próxima ação é a verificação do seu funcionamento. Devido ás
dificuldades e riscos de se colocar em prática as teorias apontadas nos modelos, a sua
formalização e verificação em uma ambiente computacional apresenta uma possibilidade mais
precisa e controlável.
x Especificação da estrutura e regras de decisão;
x Estimação de parâmetros, relações comportamentais e condições iniciais;
x Testes de consistência como o propósito e limitações do modelo.
7HVWHV
Os testes iniciam-se logo após a definição da primeira equação do modelo. Cada
variável deve apresentar significância com a realidade. Diversas formas de testar a capacidade
do modelo podem ser utilizadas e são muito importantes para descobrir falhas no modelo e
melhorar o entendimento.
x Comparação dos resultados aos Modos de Referência: O modelo reproduz o
comportamento do problema adequadamente para seus propósitos?
A fim de verificar a habilidade do modelo em reproduzir o comportamento de uma
situação real, os dados serão comparados estatisticamente através de uma métrica denominada
R
2
.
A métrica R
2
, segundo comenta Sterman (2000), é um dos métodos mais utilizados
para essa finalidade. Mede a fração de variância entre a série de dados reais e simulados. Caso
o resultado obtido seja R
2
=1, significa que o modelo replica integralmente a realidade.
29
¦
¦
¦
\\
[[
\\[[
22
2
*
*
R
equação 1, (STEVENSON, 2001).
Onde:
X representa os valores individuais de produção obtidos na simulação;
[
= média dos valores de X;
Y representa os valores individuais de produção reais;
\
= média dos valores de y.
x Robustez sob condições extremas: O modelo reage realisticamente quando
testado sob condições extremas?
x Sensibilidade: Como o modelo se comporta sob condições de incerteza nos
parâmetros, condições iniciais, limitações do sistema e agregando todos os
subsistemas?
x e outros testes...
'HVHQYROYLPHQWRGHQRYDVSROtWLFDVHDYDOLDo}HV
Uma vez que o modelo apresenta confiabilidade satisfatória com o propósito definido,
pode-se utilizá-lo para desenvolver e avaliar novas políticas. Esse desenvolvimento envolve:
a) especificação de cenários: Quais condições ambientais devem surgir?
b) novas políticas e seus efeitos: Quais as novas regras de decisão, estratégias e
estruturas devem ser buscadas no mundo real? Como podem ser representadas no
modelo? Quais são os efeitos das novas políticas?
c) análise da sensibilidade: Quão robustas são as recomendações de novas políticas
sob diferentes cenários e incertezas?
30
d) interação das Políticas: As políticas interagem? Há sinergia ou respostas
compensatórias?
Os passos acima foram adaptados de Sterman (2000, p. 86).
Este capítulo buscou descrever o caminho a ser percorrido para que se atinjam os
objetivos fixados para o projeto. No capítulo seguinte são apresentados os conceitos da
dinâmica de sistemas importantes para o desenvolvimento do trabalho, como também, os
resultados da pesquisa acerca de valor.
31
(/(0(1726'$',1Æ0,&$'(6,67(0$6(&21&(,78$d2'(9$/25
Antes de iniciar a caracterização de valor, tomando como premissa que partiremos
para o entendimento do sistema dinâmico em que o valor é produzido, cabe apresentar,
rapidamente, alguns conceitos de sistemas, métricas, complexidade dinâmica e dinâmica de
sistemas.
3.1 SISTEMAS
Segundo Ljung (1999, p. 1) sistema é um objeto em que, diferentes tipos de variáveis
interagem e produzem sinais que podem ser observados. Os sinais que são alvo de estudo são
chamados de VDtGDV. O sistema também é afetado por estímulos externos. Estímulos externos
que podem ser manipulados pelo observador são denominados de HQWUDGDV. Outros estímulos
são chamados de distúrbios e podemos distinguir entre aqueles que podem ser diretamente
mensurados e aqueles que são apenas observados, através de sua influência nos resultados de
VDtGD.
Shearer HWDO(1997, p. 1) definem sistema como uma combinação de componentes
que agem em conjunto para alcançar um determinado objetivo. Filosoficamente, um sistema
pode ser entendido como uma parte conceitualmente isolada do universo que é de interesse
para estudo. Outras partes do universo que interagem com o sistema compõem o ambiente do
sistema ou sistemas vizinhos.
Todos os sistemas mudam ao longo do tempo e quando as taxas de mudança são
significativas, o sistema é denominado de “ Sistema Dinâmico”.
Oliveira (2002, p. 35) comenta que sistema é um conjunto de partes interagentes e
interdependentes que, conjuntamente, formam um todo unitário com determinado objetivo e
efetuam determinada função.
Oliveira (2002, p. 36) ainda aponta os componentes do sistema como:
- objetivos;
- as entradas do sistema;
- O processo de transformação do sistema;
- as saídas do sistema;
32
- os controles e as avaliações do sistema;
- a retroalimentação, ou realimentação , ou IHHGEDFN do sistema.
Níveis de hierarquia de sistemas:
-VLVWHPD: é o que se está estudando ou considerando;
-VXEVLVWHPD: são as partes identificadas de forma estruturada, que integram o sistema;
- VXSHUVLVWHPD ou HFRVVLVWHPD: é o todo, e o sistema é um subsistema dele. P. 38.
Bertalanffy (1977, p. 84) de uma forma simples, porém, muito esclarecedora
demonstra, em sua definição, como se dá a necessária interação dos elementos de um sistema:
Um sistema pode ser definido como um complexo em interação. A interação
significa que os elementos S estão em relações 5, de modo que o comportamento de
um elemento S em 5 é diferente de seu comportamento em outra relação 5¶. Se os
comportamentos em 5 e 5¶ não são diferentes, não há interação, e os elementos se
comportam independentemente com respeito as relações 5 e 5¶(grifo do autor).
O autor divide os sistemas em abertos e fechados, e apresenta algumas de suas
principais características pelas quais se pode distingui-los:
- Sistemas abertos,
x Todo organismos vivo, essencialmente, é um sistema aberto;
x Fluxo contínuo de entrada e saída;
x O estado final pode ser alcançado partindo de diferentes condições iniciais e
por diferentes maneiras;
x Há importação e exportação de matéria com o seu ambiente, construção e
demolição dos materiais que o compõem.
- Sistemas Fechados.
x São considerados isolados de seu ambiente;
x O estado final é determinado pelas condições iniciais;
x Nenhum material entra ou sai dele.
Macmillan e Pretorius (2005) comentam que as organizações são sistemas abertos e,
devido a essa característica, apontam alguns fatores para os quais os gestores devem focar
suas atenções:
- As organizações são sistemas abertos;
- Todos os sistemas são restringidos pela suas saídas;
- Otimização local não é igual a otimização global;
- Processo decisório e medição devem ser integrados em todos os níveis;
- Causa e efeito, geralmente, estão distantes no espaço e no tempo.
33
- Pequenas mudanças geram grandes resultados, porém, os pontos que devem ser
atacados, geralmente estão ocultos.
3.2 MÉTRICA
Um dos objetivos a que propõe este estudo é o de desenvolver uma forma de medir
valor dentro de um processo produtivo, portanto, cabe apresentar alguns conceitos
relacionados com a determinação de métricas.
Wolman (2006) comenta que a Medição consiste na determinação de números a
entidades empíricas, sendo que, objetividade e métodos científicos estão fortemente ligados à
teoria e prática de medição. Pontuação, resultados e taxas não produzem automaticamente
escalas e nem julgamentos baseados na experiência. Ainda reforça que presumir é um risco
para as pesquisas científicas. Somente conclusões significativas podem facilitar o processo
decisório.
Harper (2005) define medição de desempenho como um processo de quantificar a
eficiência e a eficácia de uma ação, através de dimensões simples, tais como: produtividade,
custo unitário ou atendimento de prazos de entrega.
Neely (1997) salienta que a medição possibilita um meio de capturar dados de
desempenho que podem ser usados no processo decisório. O projeto de uma medição de
desempenho é um processo. Entradas na forma de requisitos são capturadas e saídas, na forma
de uma medição de desempenho, são produzidas.
A medição de resultados como lucros, vendas, e nível de serviço são claramente
necessários, pois representam o sucesso ou falha da organização. Porém, cada um desses
indicadores não diz exatamente como reagir. Eles não demonstram claramente a causa raiz
dos problemas que a organização enfrenta. O que é preciso é um modo de medir saídas ou
aquelas coisas que originam resultados finais favoráveis para o negócio (DENTON, 2005).
Macmillan e Pretorius (2005) demonstram, através de um estudo de caso, alguns
efeitos ocasionados pelos erros oriundos de sistemas de medição deficientes, como também,
pelas incorreções no processo decisório e comportamento organizacional.
Os indicadores organizacionais, para que sejam representativos, devem ser úteis na
estratégia de negócios, refletindo os objetivos centrais, bem como, tornando explícita sua
relevância para as necessidades do cliente. É uma responsabilidade da empresa, desenvolver
34
seus próprios indicadores, os quais espelham o relacionamento entre suas especialidades e
seus objetivos de negócio específicos. Loosemore e Hsin (2001) comentam que encorajar as
pessoas a pensar em seus próprios objetivos centrais, não é uma tarefa tão simples, quanto
parece.
A eficiência de um sistema de medição está associada com simplicidade e automação.
A saída é medir o menos possível, porém, garantir que se está medindo a coisa certa. A
eficácia das medições recai sobre a utilização, ou destino que os gestores darão para os dados.
No passado o problema era a falta de indicadores. Na atualidade o problema se encontra no
excesso de informações, sem o valor necessário para a gestão (NEELY, 2000).
Neely (2007) comenta que na atualidade os gerentes estão utilizando ferramentas
como o %DODQFHG6FRUH&DUG (BSC) e 3ULVPDGHGHVHPSHQKR para alcançar equilíbrio em
seus sistemas de medição. Essas ferramentas são projetadas para encorajar os gerentes a
pensar sobre o quê se constitui em sucesso para a organização e assim o quê deveria ser
medido.
O Prisma de desempenho se baseia em cinco questões fundamentais:
a) quem são nossos parceiros-chave e em que lhes somos necessários?
b) quais estratégias nós estamos buscando para satisfazer suas necessidades e desejos?
c) quais processos necessitamos para habilitar-nos a alcançar estas estratégias?
d) qual a capabilidade é requerida se nós estamos operando esses processos
satisfatoriamente?
e) o quê nós queremos e necessitamos de nossos parceiros também?
Segundo Kaplan e Norton (2004, p.67), à medida que as empresas em todo o mundo
se transformam para a competição baseada na informação, a capacidade de explorar ativos
intangíveis tornou-se muito mais decisiva do que a capacidade de construir e gerenciar ativos
físicos. O BSC, além da perspectiva financeira, complementa os indicadores com as
perspectivas: dos clientes, dos processos organizacionais e a do aprendizado e crescimento.
Fernandes (2003) comenta que o BSC foi criado para resolver um problema de
avaliação de desempenho, em face da precariedade de se mensurar o valor a partir de
indicadores financeiros apenas. Ao longo de sua utilização, demonstrou-se útil como um
sistema de gestão estratégica.
Conforme mencionado anteriormente, no capítulo 1.4., um dos objetivos específicos
deste trabalho é a mensuração de valor. Neely (1997) após uma extensa revisão da literatura,
acerca da definição de projetos de medição de desempenho sumariza esse estudo em 22
recomendações a serem seguidas, conforme segue:
35
1 - Medições de desempenho deveriam derivar da estratégia;
2 - Medições de desempenho deveriam ser de fácil entendimento;
3 - Medições de desempenho deveriam prover uma realimentação no tempo certo e
com a precisão adequada;
4 - Medições de desempenho deveriam ser baseadas em quantificações que podem
ser influenciadas ou controladas pelo próprio usuário, ou ainda, em cooperação com
mais agentes;
5 - Medições de desempenho deveriam refletir o processo de negócios. Ex.: tanto
fornecedores e clientes deveriam estar envolvidos na definição da medição;
6 - Medições de desempenho deveriam estar relacionadas a metas específicas
(objetivos);
7 - Medições de desempenho deveriam ser relevantes;
8 - Medições de desempenho deveriam fazer parte de um enlace fechado de
gerenciamento;
9 - Medições de desempenho deveriam ser claramente definidas;
10 - Medições de desempenho deveria ter impacto visual;
11 - Medições de desempenho deveriam focar em melhorias;
12 - Medições de desempenho deveriam ser consistentes (com as coisas que as
mantêm significantes a medida que o tempo passa);
13 - Medições de desempenho deveriam prover uma rápida realimentação;
14 - Medições de desempenho deveriam ter um propósito explícito;
15 - Medições de desempenho em uma fórmula explicitamente definida e fonte de
dados;
16 - Medições de desempenho deveriam aplicar razões ao invés de números
absolutos;
17 - Medições de desempenho deveriam utilizar dados automaticamente coletados,
como parte de um processo, quando possível;
18 - Medições de desempenho deveriam ser relatadas em um formato simples e
consistente;
19 - Medições de desempenho deveriam ser baseadas em tendências, ao invés de
dados estáticos;
20 - Medições de desempenho deveriam prover informações;
21 - Medições de desempenho deveriam ser exatas com relação a que se propõem.
22 - Medições de desempenho deveriam ser objetivas, nunca baseadas em opiniões.
Essas recomendações serão empregadas para verificar a aplicabilidade da métrica
desenvolvida ao longo deste trabalho de pesquisa.
3.3 COMPLEXIDADE DINÂMICA X COMPLEXIDADE COMBINATÓRIA
Segundo Sterman (2000) é comum uma confusão do termo complexidade, com a
quantidade de elementos considerados em um sistema e sua combinação para o processo
decisório. Nessa situação temos um tipo de complexidade denominada de complexidade
combinatória, que em geral é identificada no processo de encontrar a melhor solução, em
meio a diversas opções.
Para ilustrar, podemos citar o trabalho de uma nutricionista para definir um cardápio
balanceado. Esse profissional conta com um grande número de ingredientes e deve combiná-
36
los adequadamente, na busca do melhor resultado para o cliente, tanto em sabor, quanto em
valor nutritivo.
A Complexidade dinâmica pode surgir, mesmo, em um ambiente com poucos
elementos participantes. Surge a partir da interação dos agentes envolvidos no processo ao
longo do tempo. Ilustrativamente, por exemplo, a demora na tomada de decisões e seus efeitos
no estado do sistema são comuns e particularmente incômodos. Criam instabilidade em
sistemas dinâmicos.
Fatores que causam complexidade dinâmica (STERMAN, 2000):
- a própria Dinâmica da natureza;
- tudo esta conectado;
- governado pela retro-alimentação;
- Não linear;
- Dependente do histórico;
- Auto-organizado;
- Adaptativo;
- Contraintuitivo;
- Política de resistência;
- Caracterizado pelo longo prazo nas mudanças de estado.
O entendimento acerca das diferenças entre a complexidade combinatória e dinâmica é
de grande importância dentro das organizações. Auxilia no esclarecimento sobre situações
corriqueiras que, aparentemente simples, crescem em importância e tornam-se de difícil
resolução.
3.4 DINÂMICA DE SISTEMAS
A ferramenta que se segue, fundamenta-se no efeito da realimentação ou IHHGEDFN.
Esse efeito pode gerar conseqüências inesperadas, não previstas e efeitos colaterais, muito
diferentes do propósito inicial de uma ação.
Jay Forrester um dos principais, senão o maior precursor dos estudos de sistemas
dinâmicos demonstra que em sistemas abertos, onde a influência humana é predominante, a
complexidade, mesmo com poucos agentes envolvidos, é grande e de difícil previsão.
37
Os modelos mentais que predominam na estrutura e que, normalmente, não estão
explícitos na forma de regras e políticas, devido às suas raízes profundas, determinam o
comportamento do sistema.
O Pensamento Sistêmico é um quadro de referência conceitual, um conjunto de
conhecimentos e ferramentas desenvolvido ao longo dos últimos cinqüenta anos para
esclarecer os padrões como um todo e ajudar-nos a ver como modificá-los efetivamente
(SENGE, 2000, p. 40).
O processo de aprendizado se caracteriza pela observação dos fatos em que o agente
está inserido e a mutação constante dos estoques de conhecimento.
Essa mudança é determinada por uma taxa de aprendizado, que depende de diversos
fatores, ou melhor dizendo, variáveis que agem na estrutura.
Na figura 4 encontra-se um modelo das relações causais, que simula a dinâmica
geradora de conhecimento, como também, a aplicação de modelos que, através de
experimentação indireta, auxiliam na mudança dos modelos mentais.
Figura 4: Modelo de causalidade do processo de aprendizagem
Fonte: Adaptado de Sterman (2000)
Na figura 4 o modelo é apresentado de uma forma bem particular. O processo de
modelagem através da DS (Dinâmica de Sistemas) apresenta uma semiótica própria, a qual
deve ser esclarecida, para um entendimento sintético e apropriado das relações definidas nos
modelos.
38
'LDJUDPDGH(QODFHV&DXVDLV
O diagrama de enlaces causais (DEC) é uma importante ferramenta para representar as
estruturas de retro-alimentação de sistemas:
a) rapidamente capturam hipóteses a respeito das causas da dinâmica;
b) demonstram e capturam os modelos mentais dos indivíduos ou times;
c) comunicam as retro-alimentações importantes que acreditamos, sejam responsáveis
pelo problema.
Um diagrama causal consiste de variáveis ligadas por setas, denotando a influência
causal entre as variáveis.
Uma ligação de polaridade positiva (+) significa que quando a causa aumenta, o efeito
aumenta acima do que seria de outro modo, e se a causa diminui, o efeito diminui abaixo do
que de outro modo teria sido. Na figura 5 é demonstrada uma ligação de polaridade positiva
entre as variáveis JDOLQKDV e RYRV
*DOLQKDV
2YRV
Ligação de
polaridade positiva
Figura 5: Exemplo de uma ligação de polaridade positiva entre duas variáveis.
Fonte: o autor.
Na figura 6 observa-se que a variável “ Galinhas” reforça a variável “ Ovos”. Isso,
sendo dito de outra forma, significa que um crescimento numa determinada população de
Galinhas, terá como conseqüência, o aumento na quantidade de ovos. Inversamente, uma
redução na população de galinhas, deve reduzir a quantidade de ovos produzidos. Também é
possível definir a expressão “ enlace causal”. Quando o ciclo se fecha, ou seja, quanto mais
galinhas, mais ovos e consequentemente mais galinhas, completamos uma volta nesse elo e,
ao retornarmos no ponto de partida, verificamos o efeito resultante. O efeito sendo o mesmo,
aumento ou diminuição, indica que o enlace é de reforço.
39
Galinhas
Ovos
5
Figura 6: Exemplo de um diagrama de “ enlaces causais” e as notações de polaridade de reforço
Fonte: Adaptado de Sterman (2000)
Uma ligação de polaridade negativa (-) significa que se a causa aumenta, o efeito
diminui abaixo do que de outro modo teria sido, e se a causa diminui, o efeito aumenta acima
do que de outro modo teria sido. Na figura 7 a variável 0RUWDOLGDGH provoca uma redução da
variável 3RSXODomR, portanto, trata-se de uma polaridade negativa.
0RUWDOLGDGH
3RSXODomR
Ligação de
polaridade negativa
Figura 7: Exemplo de uma ligação de polaridade negativa entre duas variáveis.
Fonte: O autor.
A figura 8 indica que aumentos na variável “ Mortalidade” reduzem a quantidade de
elementos na variável “ População”. Em contrapartida, aumentos na população, provocam
aumentos na quantidade de óbitos. O resultado obtido, quando completamos um ciclo desse
sistema, em qualquer uma das variáveis analisada, é o oposto, portanto, denomina-se que se
trata de um “ enlace”de balanço.
Mortalidade
População
+
-
B
Figura 8: Exemplo de um diagrama de “ enlaces causais” e as notações de polaridade de balanço
Fonte: Adaptado de Sterman (2000)
40
A polaridade dos elos descreve a estrutura do sistema. Eles não descrevem o
comportamento das variáveis.
Um aumento em uma variável causal não necessariamente significa que o efeito, de
fato, aumentará. É necessário conhecer como todas as entradas estão mudando. DEC não
distinguem entre estoques e fluxos.
Nota: Em algumas situações, podemos encontrar a letra Vno lugar do símbolo, significa
VDPH (mesmo), ou a letra R no lugar do símbolo (-), significa RSSRVLWH (oposto).
Não se devem incluir correlações entre variáveis. Um modelo de sistema dinâmico
deve imitar a estrutura de um sistema real, tão bem, que o modelo se comporta do mesmo
modo que a realidade se comportaria.
A polaridade das ligações pode ser determinada de duas formas:
a) o modo rápido: Contar o número de ligações negativas. Caso seja ímpar, a
polaridade é negativa. Caso seja par, a polaridade é positiva.
b) o modo certo: Rastrear o efeito de uma mudança em uma das variáveis e sua
propagação ao redor do enlace. Caso o efeito da retro-alimentação reforce a
mudança original, a ligação é positiva. Caso seja oposta à mudança original, a
ligação é negativa.
Ligações causais não devem ter polaridades ambíguas.
As ligações ou enlaces devem ser nomeadas e numeradas, para melhorar a clareza do
diagrama.
Atrasos são críticos na criação de dinâmicas. Causam inércia ao sistema, podem criar
oscilações e geralmente são responsáveis por mudanças no efeito das políticas de curto e
longo prazo. Em DEC atrasos (GHOD\ são representados por barras duplas, traçadas sobre as
setas, como representado na figura 9.
Figura 9: Exemplo de um notação que indica atraso (delay)
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
’
41
Os nomes das variáveis devem ser substantivos ou frases substantivas. Também
devem ter um senso claro de direção. Preferencialmente positiva.
As metas determinadas em “ enlaces negativos” devem ser explícitas, especialmente,
quando capturam o comportamento humano.
No desenvolvimento de diagramas causais, entrevistas são um método efetivo, para
angariar dados úteis na formulação do modelo, tanto conceituais, como formais.
Porém, devem ser completadas com outras fontes de dados qualitativos e
quantitativos.
)OX[RVHHVWRTXHV
Dois conceitos centrais na teoria de sistemas dinâmicos.
Estoques são acumulações. Caracterizam o estado do sistema e geram as informações
que formarão a base para tomada de decisões. Promovem inércia e memória ao sistema. A sua
representação, como se observa na figura 10 é dado pelo nome da variável no interior de um
retângulo.
Notação:
Estoque
Fluxo de Entrada Fluxo de Saída
Figura 10: Representação dos fluxos de entrada, saída e estoques
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
Estoques acumulam ou integram os fluxos; O fluxo líquido de entrada em um estoque
é a taxa de mudança do estoque. As unidades para estoque são quantidades. Exemplo:
Número de peças, pessoas empregadas, saldo em uma conta bancária. Na figura 10 os fluxos
são representados por válvulas e setas. O nome da variável que determina o fluxo é colocado
sob a válvula.
Fluxos também são conhecidos como taxas ou derivadas. São as taxas nas quais o
estado do sistema muda. Possuem a mesma unidade do estoque por período de tempo.
42
Exemplo: A taxa de contratação de pessoas por mês, quantidade de peças compradas por
semana.
Teste da fotografia (Snapshot): “ Congelando” o sistema, estoques seriam todas as
coisas que poderiam ser contadas ou medidas.
“ Constantes” são variáveis que mudam tão lentamente que, portanto, são consideradas
constantes, no horizonte de tempo escolhido para o modelo.
“ Auxiliares” consistem em funções do estoque.
Cada equação, dentro de um modelo, deve representar uma idéia principal.
Em sistemas dinâmicos, o tempo, quase sempre, é representado de forma contínua.
Um fluxo em qualquer intervalo de tempo é definido como sendo uma aproximação de
seu valor instantâneo.
Estoques com duração curta em relação ao horizonte de tempo do modelo, não
precisam ser representados explicitamente e podem ser omitidos, ou colocados em estoques
adjacentes.
Atividades paralelas podem ser agregadas, caso os fluxos sejam governados por regras
de decisão similares e se os tempos, dos diferentes itens, gastos em estoques individuais,
sejam semelhantes.
O sucesso do modelo requer que os detalhes necessários para satisfazer o cliente sejam
incluídos. Deve-se, criticamente, analisar as fronteiras que foram determinadas.
'LQkPLFDGHIOX[RVHHVWRTXHV
Um estoque está em equilíbrio quando não sofre mudanças, portanto, a taxa líquida de
mudança deve ser zero.
A quantidade adicionada a um estoque em qualquer intervalo de tempo, é igual à área
limitada, sob a curva da sua taxa de mudança.
Quantidade adicionada durante um intervalo de tempo (Q), pode ser representada pela
equação: Q = R * dt , onde:
A Quantidade (Q) é dada em (Unidades), R em (Unidades/Tempo) e dt em unidades
de Tempo.
Estoques acumulam ou integram seus fluxos. A cadência de uma linha tangente em
qualquer ponto da trajetória de um estoque é igual à taxa líquida de mudança do estoque
43
naquele ponto. A cadência da trajetória de um estoque é a derivada do estoque. A diferencial
gráfica de um estoque revela, somente, sua taxa líquida de mudança.
'LQkPLFDVGHHVWUXWXUDVVLPSOHV
A “ Ordem” de um sistema dinâmico é determinada pela quantidade de variáveis de
estado, ou estoques, que o sistema contém. Um sistema de primeira ordem contém apenas um
estoque.
O estado de um sistema acumula suas taxas líquidas de entrada. Em contrapartida, o
fluxo de entrada depende do estado do sistema. Em geral, a entrada líquida é uma função não-
linear possível do estado do sistema (S):
S= INTEGRAL (Fluxo Líquido, S(0))
Fluxo Líquido = f(S)
Caso o sistema seja linear, o fluxo líquido deve ser diretamente proporcional ao estado
do sistema:
Fluxo Líquido= gS
Onde a constante “ g” tem unidades de (1/tempo) e representa a taxa de crescimento
fracionário do estoque.
Estado do
Sistema "S"
Tx Líquida de
entrada (dS/dt)
+
R
g - Tx de crescimento
Fracionário
+
G6GW 7[GHHQWUDGDOtTXLGD J6
(VWUXWXUD*HUDO
Figura 11: Estrutura de primeira ordem em equilíbrio instável
Fonte: Adaptado de Sterman (2000)
44
Caso o S fosse igual a Zero, o sistema estaria em equilíbrio, porém, instável.
Adicionando qualquer quantidade ao estoque, o estado começa a crescer de forma
exponencial. Um equilíbrio é instável sempre que a cadência da taxa líquida no ponto de
equilíbrio é positiva.
Crescimento exponencial tem a propriedade de dobrar o estado do sistema em um
período fixo de tempo, independentemente do seu tamanho.
Temos um erro de percepção quanto a crescimentos exponenciais. A nossa tendência é
a de assumir que uma quantidade aumenta pela mesma quantidade absoluta por período de
tempo, portanto, linear. Quando a taxa de mudança é pequena ou o horizonte de tempo que
adotamos é curto, esta inferência é razoável. Entretanto, para taxas maiores de mudança, ou
para tempos de análise mais longos, o erro torna-se evidente.
Sistemas com retro-alimentação positiva linear geram crescimento ou diminuição
exponencial. Sistemas com retro-alimentação negativa linear geram um comportamento de
“ Busca de Objetivo”.
(VWUXWXUD*HUDO
Estado do
Sistema "S"
Tx de Saída
Líquida
+
B
d = Tx de Queda
Fracionária
-
7[GH(QWUDGD/tTXLGD 7[GH6DtGD/tTXLGD G6
Figura 12: Estrutura com retroalimentação negativa
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
O caso acima é uma estrutura especial em sistemas de retro-alimentação linear
negativa. O objetivo implícito é Zero. Geralmente, o objetivo de “ enlaces” negativos não é
zero e devem estar explicitados.
45
(VWUXWXUD*HUDO
Estado do
Sistema "S"
Tx. Líquida de
Entrada - dS/dt
Discrepância
(S*-S)
-
+
B
AT = Tempo de
Ajuste
-
S* = Estado do
Sistema Desejado
+
G6GW 7[GH(QWUDGD/tTXLGD
'LVFUHSkQFLD$7 66$7
Figura 13: Modelo leva a Busca de Objetivo
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
Sistemas lineares de primeira ordem podem gerar apenas crescimento exponencial,
queda ou equilíbrio.
Para que haja oscilação, um sistema deve possuir, no mínimo, uma segunda ordem,
significando que deve haver um enlace de retro-alimentação com dois estoques, pelo menos.
Os conceitos apresentados formam a base mínima para a modelagem de sistemas
através de suas relações dinâmicas e complexas. Deve-se ressaltar que nesse processo é de
extrema importância a clara definição do problema que se deseja atacar.
Como visto anteriormente, modelos são tentativas de representação da realidade, logo,
dificilmente podemos assumir que estejam completos. Apenas que atendem as necessidades
do cliente direto do trabalho proposto.
(VWUXWXUDHFRPSRUWDPHQWRGHVLVWHPDVGLQkPLFRV
O Comportamento de um sistema surge de sua estrutura, da relação entre ambos. Os
modos básicos de comportamento na dinâmica de sistemas são: Crescimento, criado por uma
retro-alimentação positiva; busca de objetivo, criado por retro-alimentação negativa; oscilação
(incluindo oscilação amortecida, ciclos limite e caos), criados por retro-alimentação negativa,
com tempos de atraso. Outros padrões mais complexos de comportamento surgem a partir da
interação não linear dessas estruturas com uma outra.
46
O crescimento com formato S, inicialmente, apresenta um crescimento exponencial,
porém, esse crescimento gradativamente se reduz, até que o sistema atinja um estado de
equilíbrio. O formato da curva lembra a letra S. Em inglês é batizado de 6VKDSHGJURZWK A
estrutura que gera esse comportamento está relacionada com um conceito estudado em
ecologia denominado de “ capacidade de carga”. A capacidade de carga de qualquer ambiente
é determinada pelo número de organismos de um determinado tipo, que esse ambiente pode
suportar e é determinado pelos recursos disponíveis no meio e pelas necessidades da
população.
Quando a população se aproxima de sua capacidade de carga, os recursos por
habitante diminuem, reduzindo a taxa de crescimento líquido, até que os recursos sejam
suficientes apenas para balancear as entradas e saídas de habitantes no meio.
Acrescentando um atraso a essa estrutura, surge o comportamento denominado de
“ Crescimento 66KDSHG com 2YHUVKRRW”. Outro modo fundamental de comportamento se
origina quando a capacidade de carga é fixa. A habilidade do ambiente suportar o crescimento
da população é consumida pela própria população. Esse modo denomina-se 2YHUVKRRW e
Colapso.
Pontos a se considerar:
a) a conexão entre a estrutura e o comportamento proporciona uma importante
heurística para a conceitualização do processo;
b) o termo taxa, no estudo de dinâmicas, geralmente se refere à taxa absoluta de
mudanças em uma quantidade. A sua unidade de medição são: unidades/período de
tempo. A unidade para taxa fracional de fluxo é: unidades por unidade por período
de tempo.
O quadro 14 demonstra um paralelo entre os diversos comportamentos e a
representação de suas estruturas dinâmicas.
47
Continua
&RPSRUWDPHQWR (VWUXWXUD
Taxa Líquida de
Crescimento
Estado do Sistema
+
+
R
Ação Corretiva
Estado do Sistema
+
B
Discrepância
-
+
Meta (Estado do
Sistema Desejado)
+
Tx de Crescimento
Líquida
Estado do Sistema
Adequação dos
Recursos
Tx de Crescimento
Líquidp Fracional
Capacidade de
Carga
+
+
-
+
+
+
R
B
Quadro 14: Comportamentos X Diagrama de enlaces causais
Fonte: Adaptado de Sterman (2000)
Crescimento “S-shaped”
Tempo
Capacidade de Carga
Estado do Sistema
Oscilação
Tempo
Ação Corretiva
Estado do Sistema
+
B
Discrepância
-
+
Meta (Estado do
Sistema Desejado)
+
Atraso
Atraso
Atraso
Medição, relatórios
e
Atraso de Percepção
Atrasos na ação
Atrasos na
administração e
tomada de decisão
Busca de Objetivo
Tempo
Crescimento Exponencial
Tempo
48
&RPSRUWDPHQWR (VWUXWXUD
Quadro 14: Comportamentos X Diagrama de enlaces causais
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
- No modo crescimento 6VKDSHG duas condições são necessárias:
1ª- /RRSV negativos não devem incluir nenhum tempo de atraso significante, caso
contrário, o sistema transporia a capacidade de carga oscilando ao seu redor.
2ª- A capacidade de carga deve ser fixa. Não pode ser consumida pelo crescimento da
população.
Sterman (2000) comenta que aleatoriedade, de fato, é uma medição de nossa
ignorância em relação ao sistema, não é intrínseca ao sistema.
3.5 RUÍDO
No capítulo 2 foi mencionada a opção de uma modelagem determinística para o
desenvolvimento do projeto e que, como proposta para trabalhos futuros, “ ruídos” poderiam
ser incluídos no modelo, o que o tornaria probabilístico.
Tx de Crescimento
Líquida
Estado do Sistema
Consumo/Erosão da
Capacidade de Carga
Capacidade de
Carga
Adequação dos
Recursos
Tx de Crescimento
Líquido Fracional
+
+
-
+
-
+
+
+
R
B
B
Tx de Crescimento
Líquida
Estado do Sistema
Adequação dos
Recursos
Tx de Crescimento
Líquidp Fracional
Capacidade de
Carga
+
+
-
+
+
+
R
B
Atraso
Atraso
Crescimento “S-shaped” com “Overshoot”
Tempo
Capacidade de Carga
Estado do Sistema
“Overshoot” e Colapso
Tempo
Capacidade de Carga
Estado do Sistema
49
Diante dessa possibilidade, cabe apresentar alguns conceitos sobre: ruído, ruído
branco (ZKLWHQRLVH) e ruído rosa (SLQNQRLVH).
Ruídos são variações aleatórias em variáveis exógenas e fazem parte do fluxo de
decisões que o modelo não consegue explicar ou simular (Sterman, 2000).
O que o modelador julga ser um padrão sistemático de comportamento e aquilo que o
modelador julga como variações aleatórias irrelevantes, dependem da perspectiva e do
propósito do modelo. Quando o que se busca é o entendimento acerca de uma tendência de
longo prazo, o ruído pode ser desconsiderado. Entretanto, se a preocupação é demonstrar as
oscilações do negócio em períodos mais curtos de tempo, o modelo deveria explicar esses
movimentos.
5XtGREUDQFR:KLWH1RLVH
Quando as variações de uma determinada variável apresentam um comportamento
NORMAL, ou seja, as variações são independentes e distribuídas de forma idêntica em
relação a um valor médio, diz-se que se trata de um ruído branco. O adjetivo branco é uma
analogia ao funcionamento da luz branca, uma vez que está é obtida por meio da combinação
simultânea de todas as freqüências cromáticas. A figura 15 é uma representação do
comportamento de uma onda de ruído branco.
0
0.2
0.4
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
3
2
2
-
-
3
-
=
V
rms
rms
t
6 V
Figura 15: Forma de uma onda de ruído branco
Fonte: Adaptado de Noceti (2008).
50
5XtGR5RVD3LQN1RLVH
Processos envolvendo ruídos com persistência são chamados de “ ruído rosa” (SLQN
QRLVH). Comparado com o ruído branco, o qual contém todas as freqüências em igual
proporção, no ruído rosa as altas freqüências são filtradas e cresce em potências nas
freqüências mais baixas. O termo também se refere a uma analogia com o espectro luminoso,
pois a luz vermelha possui a mais baixa freqüência do espectro visível.
Esses tipos de ruído são mais comuns na natureza. Comparando com estudos de
acústica, um ruído rosa poderia ser representado por um barulho de chuva, vento, cachoeira e
outros sons naturais. O ruído rosa gera uma distribuição que é essencialmente uma Normal,
com uma média e um desvio padrão.
Ruídos consistem de sinais de variadas freqüências e amplitudes. Sistemas dinâmicos
agem como filtros, seletivamente atenuando algumas freqüências e amplificando outras.
Quando o ruído possui uma potência significativa, o sistema pode apresentar flutuações, em
dadas ocasiões, violentas (STERMAN, 2000).
3.6 LEAN THINKING VERSUS INTELLIGENT ENTERPRISES
A expressão /HDQ7KLQNLQJ, oriunda do Sistema Toyota de produção, diante do bom
desempenho da indústria automotiva japonesa, cada vez mais tem sido motivo de pesquisas e
publicações. O tema central é focado em valor, fluxo de valor, agregar valor para o cliente
(NONAKA; TAKEUCHI, 1997; OHNO, 1997; WOMACK, 2006).
Essa expressão que, literalmente, pode-se traduzir como pensamento enxuto, remete a
uma reflexão e estabelecimento de um paralelo com outra expressão em voga no cenário das
organizações, LQWHOOLJHQWHQWHUSULVHVou “ organizações inteligentes”.
Segundo Wittig, Wright (2004) uma organização inteligente busca o entendimento do
sistema a fim de garantir a provisão de valor sustentável para os acionistas, clientes,
colaboradores, fornecedores e a sociedade. Se uma organização planeja e gerencia seu
trabalho, baseado em conhecimento adequado dos elementos que a compõem e seus
relacionamentos ela, de fato, irá descobrir como seu “ genoma” dirige o comportamento e
resultados.
51
Para Ring (2004) uma organização pode se considerar inteligente quando demonstra a
capacidade de adaptar-se: às mudanças no ambiente em que está inserida; às suas capacidades
internas e às mudanças nos interesses dos VWDNHKROGHUV(a expressão VWDNHKROGHUV refere-se a
todo o conjunto de pessoas, fornecedores, acionistas, clientes, funcionários etc, que
apresentam envolvimento com uma organização).
Liker (2004) faz um apanhado sobre o pensamento básico embutido no sistema Toyota
e traduz esse pensamento em quatorze princípios que, independentemente da abordagem
operacional, podem ser adotados nos mais variados tipos de empresas.
A seguir apresentamos um resumo desses princípios:
)XQGDPHQWDUDVGHFLV}HVJHUHQFLDLVHPXPDILORVRILDGHORQJRSUD]R
Segundo Gaither, Frazier (2002), as empresas devem possuir abordagens eficazes para
prever. Parece uma colocação óbvia, entretanto, pesquisas demonstram que grandes partes das
empresas, não completam seu primeiro ano de vida. A Toyota entende que a manutenção dos
empregos de seus associados é parte de suas obrigações para com a comunidade e a sociedade
(LIKER, 2004).
Um exemplo interessante de simulação do efeito das decisões de curto prazo em uma
cadeia de distribuição é o conhecido “ Jogo da Cerveja”. Desenvolvido por Jay Forrester, nos
anos 50 para apresentar aos estudantes os princípios dos conceitos da dinâmica de sistemas e
simulação computacional, demonstra o impacto das decisões individuais diante de um
horizonte curto (STERMAN, 2000).
&ULDUXPIOX[RGHSURFHVVRFRQWtQXRSDUDWUD]HURVSUREOHPDVjWRQD
O sistema de produção ideal é composto de um fluxo de um único produto em cada
vez. Genericamente chamado de RQH SLHFH IORZ. Com essa prática, todos os estoques
intermediários seriam eliminados, e os problemas apareceriam no momento em que
ocorressem, obrigando a sua correção imediata.
Um grande desafio para a maioria das empresas, visto que a preocupação em manter
níveis de estoque para garantir os abastecimentos é a principal restrição para essa prática.
$GRWDUVLVWHPDV³SX[DGRV´SDUDHYLWDUSURGXomRH[FHVVLYD
Sistemas puxados significam que um produto será produzido após a colocação do
pedido pelo cliente. Taichii Ohno, inventor do sistema Toyota de produção, menciona que
extraiu essa idéia dos supermercados americanos, em meados dos anos 50. Observou que os
produtos estavam no lugar que o comprador procurava, no momento que ele desejava e na
quantidade necessária (OHNO, 1997).
52
Em algumas situações, como no caso da produção de matérias prima: borracha, aço
etc. onde a preparação do processo toma tempos muito elevados, essa abordagem não se
aplica.
A maioria das empresas adota o sistema contrário, “empurrado”. Nesse modelo, em
função das previsões de vendas, são emitidas as ordens de produção, a partir dos processos
mais primários para frente, produzindo estoques de material em processo que empurram a
produção.
1LYHODUDIRUoDGHWUDEDOKR
Seu objetivo é fazer com que um processo produza a mesma quantidade do processo
precedente. Nesse sistema, os processos de produção estão dispostos de forma a facilitar a
produção da quantidade necessária, no momento necessário. Os trabalhadores e
equipamentos, bem como, outros fatores estão organizados para esse fim (SHINGO, 1996).
Nas empresas focalizadas no processo, chamadas MRE VKRSV, comumente usam
sistemas de empurrar (GAITHER; FRAZIER, 2002).
Novamente, devido às oscilações do consumo, o nivelamento torna-se um desafio,
porém, não se deve negar as vantagens e redução das perdas que proporciona.
&RQVWUXLU XPD FXOWXUD GH SDUDU SDUD FRUULJLU RV SUREOHPDV ³ID]HU FHUWR GD
SULPHLUDYH]´
Esse princípio encontra uma barreira, muito mais, cultural que física. Parar a
produção, não é algo desejável em nenhuma empresa certamente, entretanto, é uma boa forma
de buscar e combater as raízes dos problemas. Aqui se aplica, também, a parada em função do
cumprimento das metas de produção. Não se deve produzir estoques desnecessários de
produtos em processo ou acabados.
O gerenciamento da produção deve incluir na suas previsões, tempos de paradas
programadas e não programadas. Essa conduta minimiza potenciais perdas maiores, devido a
potencialização das falhas.
3DGURQL]DomRGHWDUHIDVpRIXQGDPHQWRSDUDPHOKRULDFRQWtQXDHFUHVFLPHQWR
GRVFRODERUDGRUHV
Mais que um conceito moderno de fabricação a padronização é baseada nos princípios
da engenharia industrial, primeiramente estudada e desenvolvida por Frederick Taylor o “ Pai
da Administração Moderna” (LIKER, 2004).
A padronização reduz a complexidade das atividades, produz-se os mesmos produtos
padronizados todos os dias, as tarefas do trabalhador são bem entendidas, os trabalhadores
53
adquirem maior familiaridade com suas tarefas, e a qualidade do produto pode ser melhorada.
(GAITHER; FRAZIER, 2002).
8WLOL]DomRGHFRQWUROHVYLVXDLVSDUDQmRSHUPLWLUDRPLVVmRGHSUREOHPDV
Controles visuais são quaisquer dispositivos de comunicação usados no ambiente de
trabalho que demonstram como o trabalho deveria ser feito, como também, caso haja algum
desvio do padrão definido.
Uma expressão comum nas práticas de produção enxuta é a comunicação binária, ou
seja, ações do tipo “ sim ou não”. Dessa forma, reduzindo a complexidade da operação, os
erros são minimizados (LIKER, 2004).
± 8WLOL]DU WHFQRORJLDV WHVWDGDV H TXH VHMDP UHDOPHQWH ~WHLV SDUD DV SHVVRDV H
SURFHVVRV
Pessoas fazem o trabalho, computadores movem as informações (LIKER, 2004). Não
se pode esquecer que a tecnologia é a ciência aplicada para o benefício dos seres humanos.
Uma análise de valor delimita, adequadamente, essa fronteira.
,QFHQWLYDU DV OLGHUDQoDV TXH FRQKHoDP R WUDEDOKR YLYHQFLHP D ILORVRILD
RUJDQL]DFLRQDOHHQVLQHPXQVDRVRXWURV
Conhecimento é um processo humano dinâmico de justificar a crença pessoal com
relação à verdade. A informação proporciona um novo ponto de vista para a interpretação de
eventos ou objetos, o que torna visíveis significados antes invisíveis ou lança luz sobre
conexões inesperadas.
A informação é um fluxo de mensagens, enquanto o conhecimento é criado por esse
fluxo de informação, ancorado nas crenças e compromissos de seu detentor. Essa
compreensão enfatiza que o conhecimento esta essencialmente relacionado com a ação
humana (NONAKA; TAKEUCHI, 1997, p. 64).
'HVHQYROYHUSHVVRDVDOWDPHQWHFDSDFLWDGDVHHTXLSHVTXHVHJXHPDILORVRILDGD
HPSUHVD
Segundo Spear e Bowen (1999) as organizações administradas através do Sistema
Toyota de Produção partilham da crença de que as pessoas são o patrimônio corporativo mais
significativo e que os investimentos em seus conhecimentos e suas habilidades são
necessários para construir a competitividade.
Para reforçar o processo de aprendizagem e melhoria, todas as fábricas e principais
unidades de negócio do Toyota Group utilizam uma série de consultores do Sistema Toyota
54
de Produção, cuja responsabilidade primária é ajudar os gerentes seniores a fazerem suas
organizações progredir na direção do ideal.
5HVSHLWDUWRGRVRVSDUWLFLSDQWHVGDVXDFDGHLDGHIRUQHFLPHQWRGHVDILDQGRRVH
DMXGDQGRRVDPHOKRUDU
Todas as empresas visam o lucro. Porém, num sistema de produção enxuta, esse
pensamento carece do entendimento de todos os elos da cadeia, e da importância do
crescimento conjunto das partes. A parceria é a idéia central desse princípio.
O respeito aqui, trata da possibilidade de cada associado desenvolver todas as suas
habilidades, da melhor forma possível, para que todos na cadeia atinjam as metas
corporativas.
7HVWHPXQKDURVIDWRVSDUDHQWHQGLPHQWRGDVLWXDomR
Não se pode estar certo de que realmente haja entendimento de qualquer parte do
negócio, a menos que tenha sido testemunhado (LIKER, 2004).
Os sistemas computadorizados permitem um bom gerenciamento do processo,
entretanto, a precisão da informação carece de monitoramento constante, avaliando
periodicamente a aderência com a realidade.
7RPDUGHFLV}HVOHQWDPHQWHDWUDYpVGRFRQVHQVRFRQVLGHUDQGRWRGDVDVRSo}HV
LPSOHPHQWDUDVGHFLV}HVUDSLGDPHQWH
As pressões do mundo moderno levam as empresas a se tornarem cada vez mais
competitivas, entretanto, certos níveis de decisão podem e devem esperar, pois poderão
comprometer principalmente os clientes que clamam por velocidade.
Uma análise minuciosa de todas as variáveis, na fase de projeto, evita retrabalhos
dispendiosos em projetos implantados.
7RUQDUVH XPD RUJDQL]DomR GR FRQKHFLPHQWR DWUDYpV GD FRQVWDQWH UHIOH[mR H
PHOKRULDFRQWtQXD
Os funcionários da linha de frente fazem as melhorias em seus serviços, e seus
supervisores dão orientação e assistência como professores. Se houver algo de errado com a
maneira como um funcionário se conecta com um determinado fornecedor em sua área de
montagem imediata, os dois devem fazer as melhorias com a assistência de seu supervisor em
comum (SPEAR; BOWEN, 1999).
55
3.7 CARACTERIZAÇÃO DE VALOR
Segundo Kant (1983), conceitos podem ser divididos em duas categorias distintas, a
saber: sintéticos e analíticos. Os conceitos sintéticos nos são dados a priori. Por exemplo:
quando simplesmente observamos um objeto, podemos definir sua extensão. Porém, ao
contrário, só poderemos dizer algo a respeito de seu peso, efetuando a devida medição do seu
peso. Logo o conceito de peso deve ser verificado empiricamente, a posteriori. A essa
segunda categoria pertencem os juízos analíticos.
Essa base conceitual nos remete à necessidade de termos formas de mensurar
determinadas dimensões, que não nos são dadas pela observação direta. Um dos objetivos
deste trabalho é a mensuração de Valor através de um indicador positivo, que empiricamente
possa ser verificado e, quantitativamente, avaliado.
Na figura 1, apresentada na página 15, que fundamenta o desenvolvimento desta
pesquisa, encontra-se uma demonstração de organização que tem como saída ou resultado, a
produção de Valor. É um senso comum, dentro de todo o tipo de organização, a premissa de
produzir ou agregar Valor.
Mas exatamente do que trata, quando se pensa em adicionar valor? Num primeiro
momento, pode-se pensar valor como o preço, pura e simplesmente do produto. De fato, a
teoria econômica, em algumas definições, não distingue os dois termos. Porém, alguns fatores
no ambiente de produção e do processo decisório, agregam mais complexidade à questão e
nos levam a busca de um entendimento mais amplo e, consequentemente, a uma definição que
melhor represente o termo, dentro de um processo produtivo.
Simon (1970, p.xiv) explica que o termo RUJDQL]DomR refere-se ao complexo sistema
de comunicações e inter-relações existentes num grupamento humano. Esse sistema
proporciona a cada membro do grupo parte substancial das informações, pressupostos,
objetivos e atitudes que entram nas suas decisões, propiciando-lhes, igualmente, um conjunto
de expectações estáveis e abrangentes quanto ao que os outros membros do grupo estão
fazendo e de que maneira reagirão ao que ele diz e faz.
Cyert (1992, p. 32) diz que RUJDQL]Do}HV são coalizões de interesses e seus objetivos
são determinados de três principais formas:
- O processo de barganha;
- O processo de controle interno da organização;
- O processo de alinhamento da experiência através do “ feedback” do ambiente.
56
As entradas, na forma de matéria-prima, energia, conhecimento etc. são processadas e
transformam-se em saídas para os clientes, na forma de produtos ou serviços que, em
essência, deveriam levar o valor esperado.
O termo Valor e sua busca, dentro das empresas, tem sido largamente difundido,
porém, observa-se que, devido ao desconhecimento de suas interações ao longo do tempo,
como também, das dimensões exatas de suas fronteiras, as empresas falham em seu controle.
Como um dos objetivos a que se propõe este trabalho, apresentamos os resultados de
uma pesquisa exploratória para determinar um senso comum sobre o conceito de Valor dentro
das organizações industriais.
Diversas definições para o termo Valor são encontradas no dicionário, sendo que, para
o propósito desta pesquisa, destacam-se as seguintes:
a) qualidade pela qual determinada pessoa ou coisa é estimável em menor ou maior
grau;
b) mérito ou merecimento intrínseco; valia.
c) o equivalente, em dinheiro ou bens, de alguma coisa; preço, poder de compra.
d) valor adicionado ou agregado: diferença entre o valor de venda de uma mercadoria
e o custo total das matérias-primas s serviços adquiridos para sua fabricação.
e) valor de uso: Capacidade de um bem de satisfazer necessidades humanas.
(FERREIRA, 1999, p. 2044).
Para tornar mais clara a conceituação da palavra Valor, Aristóteles, 350 A.C.
identificou sete tipos de Valor (BASSO, 1991, p. 10; PEREIRA, 1994, p. 27):
a) valor Econômico;
b) valor Político;
c) valor Moral;
d) valor Estético;
e) valor Social;
f) valor Jurídico;
g) valor Religioso.
Destes tipos de Valores, somente o Valor Econômico pode ser considerado objetivo,
pois é o único que pode ser mensurado quantitativamente, enquanto os demais só admitem
avaliações subjetivas.
Para Saussure apud Garcia (2003), valor é identidade e essa identidade, na concepção
lingüística do termo, só é possível de ser compreendida pela diferença. É precisamente a
identidade compreendida a partir das diferenças que estabelece um jogo de trocas, no qual se
57
torna possível dimensionar o valor do signo. Assim, é esse jogo de comparações, que vai além
da significação e estabelece o valor.
Comparação com um objeto “ dessemelhante”, cuja troca implica determinar o valor
desse outro objeto. Comparação com um objeto “ semelhante”, cuja comparação já é possível
de ser efetuada (GARCIA, 2003).
Magalhães (2004) articula os conceitos de valor, preço e mais-valia extraordinária
implícita no desenvolvimento capitalista. Questiona se a mais valia é produzida pela
complexidade do trabalho ou pela transferência de valor?
A experiência empírica destaca o desenvolvimento tecnológico como o traço de
desenvolvimento capitalista, inerente à dinâmica do sistema.
Preço é a expressão financeira do valor, medida em quantidades monetárias, e valor a
expressão econômica dos preços, medida em quantidade de trabalho. Preço representa a
aparência visível e valor a essência oculta, na junção das duas, definindo-se o fenômeno
econômico.
Marx (1995 apud MAGALHÃES, 2004) define o valor de mercado como o valor
médio das mercadorias produzidas numa determinada indústria, ou, alternativamente, como o
valor individual das mercadorias produzidas sob condições médias de produtividade e que
formam a maior parte das mercadorias produzidas naquela indústria. Ao contrário, admitamos
que, sem variar a totalidade das mercadorias trazidas ao mercado, o valor das mercadorias
produzidas nas condições mais desfavoráveis não se compense com o valor das produzidas
nas melhores condições, de modo que a porção produzida nas condições mais desfavoráveis
constitua magnitude de maior peso tanto em relação à massa produzida nas condições mais
desfavoráveis rege o valor de mercado social.
Magalhães (2004) desenvolve um “ enlace causal”, representado na figura 16, entre:
desenvolvimento tecnológico continuado / lucro-investimento / aumento histórico do salário
real, com a seguinte análise:
O desenvolvimento tecnológico continuado é que seria a verdadeira explicação do
lucro, ao mesmo tempo em que seria por ele explicado: é da diferenciação da
produtividade, introduzida pelo desenvolvimento tecnológico continuado, que
resulta o lucro, e é da busca do lucro que resulta a continuidade do desenvolvimento
tecnológico.
58
Desenvolvimento
Tecnológico
Produtividade
Lucro
+
+
+
Figura 16: “ Enlace Causal”
Fonte: Magalhães (2004).
De acordo com Basso (1991, p. 23) e Pereira (1994, p. 30), a Engenharia de Análise
do Valor (EAV) foi desenvolvida na década de 1940 por Lawrence Dellos Miles, na época
engenheiro do departamento de compras da General Electric americana.
A abordagem de EAV considera o Valor Econômico e o define como sendo:
“ Valor é o menor custo atribuído a um produto ou serviço, que deverá possuir a
qualidade necessária para atingir a função desejada.”
Apesar da afirmação acima, de que o Valor Econômico é objetivo, este tipo de Valor
apresenta subdivisões que podem ser mensuradas quantitativamente, e outras que são
meramente subjetivas.
O Valor Econômico pode ser classificado das seguintes formas:
a) valor de Uso (Vu): é a menor quantidade de dinheiro necessária para que um
produto apresente o uso que dele se espera (BASSO, 1991, p. 11; PEREIRA, 1994,
p. 31).
b) valor de Estima (Ve): é a quantidade de dinheiro necessária para dotar um produto
de beleza, aparência, status, etc.
c) valor de Custo (Vc): é a quantidade de dinheiro que representa a soma de custos de
mão de obra, matéria prima, despesas gerais, etc, necessária a obtenção do produto.
d) valor de Troca (Vt): é a quantidade de dinheiro que equivale à troca do produto no
mercado (BASSO, 1991, p. 11; PEREIRA, 1994, p. 32.). Essas colocações podem
ser expressas como se segue:
59
Vt=Vu+Ve
Vt=Vc+ V
Então: Vu+Ve= Vc + V
Ou seja, tanto maior será a variação de valor ( V) quanto maior for Vu e Ve e
quanto menor for Vc.
Valor de Mercado: Valor de uma empresa deriva de sua capacidade de geração de
fluxo de caixa e de retornos sobre o investimento, baseados no fluxo de caixa (COPELAND,
2002, p. IX). Jacobs e Levy (1988) afirmam que em um mercado eficiente, preços são bons
indicadores de valor. Porém, há uma crescente pesquisa sugerindo que preços desviam-se do
valor. Valor é um múltiplo constante de dividendos.
Slywotzky (1997, p. 5) define Valor de Mercado como a capitalização de uma
empresa (ações comercializadas vezes o preço da ação mais a dívida a longo prazo) em
qualquer dado momento.
O valor intrínseco se baseia nos fluxos de caixa futuros ou no poder de ganho da
empresa. Isto significa, em essência, que os investidores estão pagando pelo desempenho que
esperam obter da empresa no futuro, não por aquilo que ela fez no passado e, certamente, não
pelo custo de seu ativo (COPELAND, 2002, p. 55).
Os retornos obtidos pelos acionistas dependem mais de mudanças quanto às
expectativas, do que do desempenho efetivo da companhia (COPELAND, 2002, p. 57).
O Valor de um produto é o preço que os compradores estão dispostos a pagar pelo
pacote de benefícios que esse produto possa oferecer. Compradores, quando estão medindo o
valor inerente de um produto, deveriam balancear os benefícios de um produto com seus
custos. Quanto maior a taxa de benefícios, em relação aos custos, maior o valor. A análise da
cadeia de valor é baseada na premissa que uma empresa é composta por diversas atividades,
que são desempenhadas para: projetar, produzir, comercializar, entregar e prestar assistência
pós-venda de seus produtos e serviços, a fim de garantir que o cliente receba valor e satisfação
(THOMPSON et al., 1994).
Para Gonzales et al. (2001), as empresas gostariam de projetar um conjunto de
produtos para maximizar o valor a ser obtido por estes produtos. Gonzales ainda coloca que
valor é, simplesmente, a somatória de benefícios realizados a partir de um conjunto de
60
produtos menos o investimento (ou custos) para desenvolvê-los e comercializa-los (ou
operar), incluindo todos os fatores relativos ao ciclo de vida (exemplo: projeto, fabricação,
manutenção, disposição, etc.).
9DORU 6RPDWyULDGH%HQHItFLRV±6RPDWyULDGH,QYHVWLPHQWRV
Kaplan e Norton (2004, p.112) comentam que a essência de qualquer estratégia de
negócios é a proposição de valor para o cliente, a qual descreve uma combinação única de
atributos de produtos e serviços, de relacionamentos com os clientes e de imagem corporativa.
Ela define como a organização diferencia-se dos concorrentes, a fim de atrair, reter e
aprofundar relacionamento com os clientes almejados. A proposição de valor é crucial,
porque ajuda a organização a conectar seus processos internos à melhoria dos resultados com
os clientes.
Tipicamente, a proposição de valor é escolhida entre três diferenciadores: excelência
operacional, intimidade com o cliente, e liderança do produto.
Sobrio et al. (2007), em uma pesquisa sobre a criação de Valor nos serviços de Saúde
e enfermagem, define Valor a partir dos resultados obtidos, dividido pelos custos, expressos
em unidade monetária. Nesse caso, sugere que a métrica a ser adotada, deve partir da
estratégia da organização e baseada nos interesses e necessidades dos envolvidos, direta e
indiretamente, com a empresa (VWDNHKROGHUV).
Segundo Zeithaml (1988) apud Holbrook (1999) valor é uma função de 5 fatores:
a) qualidade;
b) outros atributos extrínsecos, como funcionalidade;
c) atributos intrínsecos, como prazer;
d) alto nível de abstração, como valores pessoais;
e) sacrifícios, definidos tanto quanto custos monetários e não monetários, como:
tempo e esforço.
Holbrook (1999, p. 55) ainda aponta outros fatores que contribuem na definição
desejada:
a) primeiro: utilidade em seu senso mais real: A necessidade coberta pelo produto,
desconsiderando os custos.
b) análise comparativa de uma situação futura em relação a uma mudança do estado
corrente. Aqui se pode usar a expressão “ mais valor que”
c) saídas comparadas aos sacrifícios para obtenção do produto.
Com base no exposto, Holbroook (1999, p. 5) conceitua valor como uma experiência
de preferência, relativa e interativa:
61
a) interativa: relação entre um elemento subjetivo (cliente ou consumidor) e um
elemento objetivo (o produto);
b) relativa: valor é (a) comparativo (envolve preferências entre objetos); (b) pessoal
(varia de pessoa para pessoa); e (c) situacional (específico a cada contexto);
c) preferência: valor incorpora um julgamento de preferência.
O conceito geral de preferência contempla uma série de fatores, entre os quais estão:
a) afeição (agradável x desagradável);
b) atitude (gosto x aversão);
c) avaliação (bom x mau);
d) predisposição (favorável x desfavorável);
e) opinião (pro x contra);
f) tendência de resposta (abordar x evitar) ou valência (positiva x negativa).
Valor: julgamento preferencial.
Valores: critérios relevantes sob os quais um julgamento sumário recai.
A tese defendida por Holbrook (1999, p. 9) é que o que as pessoas realmente desejam
não são os produtos, mas experiências de satisfação. Experiências são obtidas a partir de
atividades. Para que as experiências aconteçam são necessários: objetos físicos, ou serviços de
seres humanos.
O marketing voltado para o valor, conforme Churchill e Peter (2000, p.10), é uma
orientação para se alcançar objetivos, desenvolvendo valor superior para os clientes. Ela é
uma extensão da orientação para marketing que se apoia em vários princípios e pressupostos
sobre os clientes, a saber Princípios do marketing voltado para o valor:
Princípios são regras fundamentais e abrangentes para a ação. Há seis princípios
do marketing voltado para o valor que, juntos, formam a essência dessa abordagem.
x Princípio do cliente: concentre-se nas atividades de marketing que criam e
fornecem valor para o cliente.
O cliente como foco principal do negócio significa que os profissionais de marketing
devem reconhecer que as trocas com os clientes representam a vida das organizações. As
empresas devem compreender os seus clientes, saber o que eles pensam, o que sentem e como
compram e usam produtos e serviços. Porém, o marketing voltado para o valor centra-se não
só nos clientes, mas, mais especificamente, nas maneiras de criar valor para eles. Os
profissionais de marketing podem alcançar seus objetivos fornecendo um valor superior aos
clientes. Claro que a receita e os lucros potenciais devem compensar o aumento dos custos.
62
Dentro dessa visão, há pelo menos dois tipos de relacionamento que as empresas podem ter
com os clientes:
- Relacionamentos diretos: os profissionais de marketing conhecem o nome e
outras informações dos clientes, como endereço, número de telefone e preferências. Eles
podem comunicar diretamente com eles. Os relacionamentos diretos permitem que a
empresa conheça e atendam melhor os clientes, criem valores superiores para eles e
aumentem os lucros.
- Relacionamentos indiretos: nessas relações, os produtos e marcas têm
significado para os clientes por um período prolongado, mesmo pela vida toda, mas os
profissionais de marketing podem não conhecer pelo nome quem são os seus clientes. As
empresas não conhecem, individualmente, seus compradores.
x Princípio do concorrente: ofereça um valor superior aos clientes em relação às
opções da concorrência.
O direcionamento do marketing para o valor reconhece que as estratégias competitivas
têm influências importantes sobre os clientes. Para muitos produtos e serviços, os clientes
poderiam ficar satisfeitos com as opções da concorrência. Assim, os profissionais de
marketing devem considerar não só o valor que seus produtos oferecem, mas também se eles
oferecem um valor superior em relação aos produtos e serviços dos concorrentes. Se isso não
acontecer, e não houver nenhuma estratégia disponível para corrigir a situação, a empresa
pode Ter dificuldades para sobreviver no longo prazo.
x Princípio proativo: mude o ambiente para melhorar as chances de sucesso.
Os profissionais de marketing que buscam o valor não ficam simplesmente sentados
esperando as mudanças nos mercados e no ambiente para, então, reagir a elas. Embora reagir
ao ambiente seja uma estratégia sensata, os profissionais de marketing também devem ser
proativos e mudar mercados e ambientes para melhorar sua posição competitiva. O marketing
voltado para o valor não afirma que os profissionais de marketing devem “ manipular” os
clientes para atingir suas próprias metas. Ele não defende a prática de atividades ilegais,
antiéticas ou que não sejam socialmente responsáveis. Ele não compactua com as atividades
de profissionais que violam suas responsabilidades.
x Princípio interfuncional: use equipes interfuncionais quando elas melhorarem a
eficiência e a eficácia das atividades de marketing.
Embora o marketing e a pesquisa de marketing muitas vezes tenham papéis
importantes a desempenhar no desenvolvimento de novos produtos e serviços, outras funções,
incluindo pesquisa e desenvolvimento, engenharia, finanças e produção, também
63
desempenham papéis fundamentais. O marketing focado no valor reconhece a necessidade de
que o pessoal de marketing interaja continuamente com outros grupos funcionais.
x Princípio da melhoria contínua: melhore continuamente o planejamento, a
implementação e o controle de marketing.
x Princípio de VWDNHKROGHU: considere o impacto das atividades de marketing
sobre outros públicos interessados na organização.
Embora o marketing voltado para o valor seja centrado no cliente, ele não ignora as
obrigações e relações importantes com os outros públicos de uma organização. 6WDNHKROGHUV
são indivíduos e grupos que também têm um interesse nas conseqüências das decisões de
marketing das organizações e podem influenciá-las. Incluem tanto clientes como concorrentes
e devem ser tratados lealmente. Incluem também proprietários, fornecedores, financiadores,
órgãos de governo, grupos de pressão, funcionários, comunidades locais e a sociedade em
geral.
O marketing voltado para o valor pressupõe que as avaliações de valor dos clientes
podem mudar ao longo do tempo e em diferentes situações. Há quatro tipos comuns de
benefícios que os clientes podem receber da compra e uso de produtos e serviços e quatro
tipos de custos que podem tentar reduzir.
Tipos de benefícios que os clientes podem receber da compra de produtos ou serviços:
a) Benefícios funcionais. São os tangíveis de se obter produtos e serviços.
b) Benefícios sociais. São as respostas positivas que os clientes obtêm das outras
pessoas por comprar e usar determinados produtos e serviços.
c) Benefícios pessoais. São os bons sentimentos que os clientes experimentam pela
compra, propriedade e uso de produtos, ou pelo recebimento de serviços.
d) Benefícios experimentais: Refletem o prazer sensorial que os clientes obtêm de
produtos e serviços.
Basso (1991, p. 11) e Pereira (1994, p. 31) apresentam o Valor do produto ou serviço
como uma função direta da sua Função e do seu Custo, que pode ser representado pela
seguinte equação:
9 I)& ou 9 )& onde:
V = Valor;
F = função;
C = Custo.
Função: é toda atividade que o objeto desempenha.
Função básica é a finalidade da existência do objeto.
64
Função secundária é toda função que:
a) auxilia o desempenho da função básica, ou;
b) auxilia a venda do produto, ou
c) atende a um requisito de projeto.
Representa o conjunto de utilidades que atendem as necessidades do usuário ou
consumidor.
Utilidade: é toda atividade que o usuário desempenha com o objeto. Podemos ainda
distinguir entre:
a) utilidade básica: é a razão pela qual o usuário compra o objeto com a finalidade de
atender às suas necessidades;
b) utilidade marginal: é o uso atribuído pelo usuário ao objeto e que não apresenta
relação com a utilidade para a qual o objeto foi projetado.
Segundo Dell`Isolla (1997) a Engenharia do Valor: (EV) é uma metodologia
reconhecida e aceita no setor industrial. É um processo organizado com uma expressiva
história de melhoria de qualidade e valor. A EV identifica oportunidades de remover custos
desnecessários, mantendo os níveis de qualidade, aplicação, desempenho e outros fatores
críticos para atendimento das expectativas do cliente. As melhorias são o resultado das
recomendações feitas por uma equipe multidisciplinar que representa todas as partes
envolvidas.
EV pode ser usada para variados objetivos: Economia de dinheiro, redução de tempos
e melhoria da qualidade, aplicabilidade, manutenção e desempenho. EV pode, também,
contribuir para melhorar fatores humanos, como: atitude, criatividade e trabalho em equipe.
Ainda com essa abordagem de EV, Sakurai (1997) aponta que a engenharia de valor
(EV) é um instrumento indispensável para o custo-meta. Entretanto, é praticada
diferentemente no Japão e nos Estados Unidos. O uso do custo-meta também difere em sua
finalidade, em outras áreas.
Custo-meta: é um processo estratégico de gerenciamento de custos para reduzir os
custos totais, nos estágios de planejamento e de desenho do produto. Atinge esta meta
concentrando os esforços integrados de todos os departamentos de uma empresa, tais como
marketing, engenharia, produção e contabilidade. Esse processo de redução de custos é
aplicado nos estágios iniciais de produção. O resultado é o incentivo e a inovação.
(SAKURAI, 1997, p. 52).
O processo decisório pode ser melhorado através de uma abordagem de trabalho em
equipe, onde cada pessoa tem uma opinião, que afeta o valor de um produto ou serviço.
65
Geralmente, as decisões são tomadas com base na escolha de um único critério, como: custo,
qualidade ou aplicabilidade.
De acordo com Ryan (1999), a gestão baseada em valor carece de ser examinada além
das implicações financeiras, em termos de suas implicações para a estratégia global de
negócios. Através de uma pesquisa desenvolvida em uma amostragem considerável de
corporações norte-americanas, os resultados obtidos sugerem que sistemas baseados em valor
precisam ser mais completamente integrados dentro da organização caso se queira atingir os
objetivos e melhor relacionar as decisões operacionais com a estratégia corporativa.
Bryant et al. (2004) investigam a relação que existe entre múltiplas medições de
desempenho e como capturar informação para a criação de valor para a empresa. Demonstram
que há uma relação positiva entre indicadores financeiros e satisfação dos clientes, como
também, com a apresentação dos produtos. Entretanto, esta relação é válida somente para
empresas que utilizam tanto indicadores financeiros e não financeiros, em seu sistema de
medição.
Para entender a criação de valor, os gestores devem ter em mãos sistemas de medição
de desempenho para capturar informações em todos os aspectos do negócio, não somente os
resultados financeiros.
Fletcher e McClintock (2004) comentam que Gerenciamento de Valor (VM do inglês
9DOXH 0DQDJHPHQW) busca alimentar proprietários/Usuários/Compradores com itens que
satisfaçam as funções básicas requeridas no melhor valor pelo dinheiro gasto.
A Gestão do Valor pode ser definida como uma abordagem sistemática e baseada em
funções, para melhorar o valor de produtos, projetos ou processos, usando equipes
multidisciplinares, empenhadas em obter o melhor valor. O entendimento chave é que valor é
uma relação inversa entre necessidades (funcionalidade, benefícios, desempenho, qualidade,
etc.) e custos.
É instrutivo considerar o quê VM não é:
a) o trabalho que um bom projetista faz usualmente.
b) reduções de custos convencionais, usando menores quantidades ou materiais mais
baratos.
c) esforços para priorizar apenas funções essenciais e cortar custos.
d) um programa de sugestão, revisões rotineiras de projeto, ou uma revisão para
simplesmente eliminar materiais muito caros.
e) um método para reduzir custos pela classificação de desempenho, aplicabilidade
e/ou manutenção.
66
f) reflexão acerca da competência de projetar.
Três elementos básicos determinam uma medição do valor para o usuário: Função,
qualidade e custos. Esses elementos podem ser representados pela seguinte relação:
Valor = Função + Qualidade , onde:
Custo
Função = O trabalho específico que um projeto/produto deve desempenhar.
Qualidade = As necessidades do proprietário ou cliente, desejos e expectativas.
Custo = O custo ao longo do ciclo de vida de um produto (DELL`ISOLLA, 1997, p.
xix).
Portanto, podemos dizer que: Valor = O mais efetivo custo para atender uma função
que atenderá as necessidades, desejos e expectativas do cliente.
Watson (2005) comenta que “ Valor” é a razão do custo funcional pelo benefício
obtido. É determinado pelo custo mínimo para obter a mesma ou função equivalente.
ËQGLFHGH9DORU )XQomR&XVWR)XQomR%HQHItFLR
De acordo com a abordagem tradicional, valor é o menor custo para obter o
desempenho funcional desejado, onde entende-se por Função como o trabalho desejado pelo
cliente e Valor é uma quantidade equivalente de algo.
Watson também aponta que Qualidade é um indicador de utilidade. Valor é a
percepção comparada com a expectativa original.
O Valor vai além do preço. Deve ser determinado a partir da perspectiva do cliente
baseada em sua experiência de posse, a qual inclui o custo projetado da operação ao longo do
seu ciclo de vida. Seguindo uma análise mais centrada no cliente, valor pode ser definido
como o ato de entregar um produto ou serviço ao custo mais baixo de todo o seu ciclo de vida.
Uma definição de valor mais orientada para negócios é a relação entre as necessidades
funcionais e o custo para atender essa necessidade ou para entregar nível de desempenho
funcional medido em unidades de desempenho por unidade monetária. Baixo desempenho e
baixo custo são iguais a pobre valor
Engenharia do valor, historicamente, tem sido definida como: um esforço organizado
para analisar as funções do sistema, equipamento, instalações, serviços e fornecedores com o
objetivo de entregar as funções essenciais ao custo do ciclo de vida mais baixo e consistente
com o desempenho requerido, qualidade, funcionalidade e segurança.
67
Johansson et al. (1993) apud Naylor et al. (1999) comentam que diversas métricas
podem ser utilizadas para a análise de Valor, porém, devem ser agregadas em quatro aspectos
principais, a saber: Qualidade, Serviço, Custo e Prazo de Entrega (figura 17).
Figura 17: Métrica de Valor Total
Fonte: Adaptado de Naylor et al. (1999).
Dell‘Isolla (1997) ainda aponta outras definições para “ Valor”:
Valor estético ou Valor de Estima: A soma monetária que um cliente esta disposto a
pagar por funções que propiciam prestígio, aparência, e/ou outros benefícios não mensuráveis.
Valor econômico: A relação entre os benefícios e os custos percebidos pelo usuário.
Os lucros durante o ciclo de vida do produto, relacionados ao custo da posse, uso e disposição
do produto. Os componentes do valor econômico são os seguintes: valor de uso, valor de
estima e valor de troca.
Valor de troca: A soma monetária pela qual um produto pode ser negociado. O valor
de mercado de um produto num determinado ponto no tempo.
Valor funcional: Relação entre a função esperada e o custo da função.
Valor de mercado: O preço de venda de um produto sob condições voluntárias de um
vendedor e um comprador. Em Michelon (2006) encontramos que o valor de mercado de uma
Valor
=
X
X
Qualidade
Serviço
Custo
Prazo de Entrega
68
empresa é definido pela totalidade das ações que compõem as frações do capital dividida pelo
valor ou preço que está sendo negociada cada ação.
Valor percebido: A visão dos benefícios recebidos e o preço pago pelo cliente
(MICHELON, 2006, p. 421-422).
Segundo Evans (1997, p. 21) qualidade acoplada com o preço define a noção de Valor.
A decisão de adquirir um produto ou serviço depende da qualidade percebida, em relação ao
preço.
Miles (1989) argumenta que o Valor é característico de produtos ou serviços que
apresentem desempenho e custos adequados. Acrescenta que o valor é maior tanto maior for o
seu desempenho e menor quanto maior for o custo necessário para obtenção dos resultados
desejados.
O valor desenvolvido dentro de uma organização é, primariamente, concebido em
termos de métricas financeiras. Uma das vantagens de modelar valor dentro de uma empresa é
a possibilidade de distinguir o valor a partir dos fluxos financeiros envolvidos em cada
transação do negócio. Essa separação permite analisar o fluxo de valor dentro de uma malha
e, dessa forma, identificar as relações que são estabelecidas pela transferência de valor e não
necessariamente fluxos financeiros (NAYAK et al., 2007).
Davidson (2003) defende que organizações focadas no cliente, e no reconhecimento e
desenvolvimento de suas habilidades específicas ou “ core business”, podem obter ganhos
significativos no seu desempenho operacional. O quadro 1 apresenta cinco dimensões
principais, para alcance desse objetivo.
a) Precisão é a habilidade de oferecer ao cliente, produtos e serviços altamente
dirigidos às suas necessidades, com o preço e condições de entrega únicas.
b) Micro-segmentação é a capacidade de segmentar o mercado, com alto nível de
profundidade e detalhamento.
c) Segmentação em massa é a condição de levar produtos dirigidos a clientes
específicos, em grandes mercados.
69
3DUkPHWURGH'HVHPSHQKR2SHUDFLRQDO 0pWULFDVHOHFLRQDGD
Produtividade Saídas por unidades de mão-de-obra ou custos de transação
variáveis de capital
Velocidade Tempos de ciclo e Giros de estoques
Qualidade Taxas de defeitos, expectativa de vida e custos de ciclo de
vida.
Precisão nos negócios Custos articulados e atividades de precificação,
Segmentação em massa e atividades de micro-segmentação
Serviço ao Cliente Taxas de retenção, compras repetitivas, fidelização ,
satisfação do cliente.
Quadro 1: Principais dimensões para melhoria no desempenho operacional e suas métricas
Fonte: Adaptado de Davidson (1993).
Fernandes (2003) pontua que, a partir da perspectiva interna, uma organização
buscando, satisfazer seus clientes, deve se perguntar em quais processos deve desenvolver
excelência. Os objetivos mais comuns são relacionados à produtividade, qualidade dos
produtos, tecnologia empregada, utilização da capacidade, tempos, etc. As medidas nessa
perspectiva podem gerar conclusões mais imediatas que as demais, visto que grande parte dos
resultados podem ser extraídos internamente.
Para a construção do modelo de simulação de Valor, também é necessário o
conhecimento das principais causas para perda de “ Valor”.
DellÌsolla (1997, p. xx) enumera algumas das variáveis que ocasionam o fluxo de
esvaziamento do valor:
a) Falta de informação;
b) Falta de idéias: falha em desenvolver soluções alternativas;
c) Circunstancias temporárias:
d) Crenças errôneas;
e) Hábitos e atitudes: hábito é uma forma de resposta ou modo de fazer a mesma coisa,
do mesmo modo, sob as mesmas condições, que as pessoas aprenderam a executar,
sem pensar muito a respeito.
f) Mudanças nos requisitos do cliente;
g) Falta de comunicação e coordenação;
h) Padrões e especificações desatualizadas.
Andreou (2007) desenvolveu uma lista de conhecimentos operacionais que devem
prover base para uma linguagem comum, que represente os vetores de valor intangíveis e
estratégicos. Comenta que as organizações, na era do conhecimento, precisam tornar-se
inteligentes a respeito de seu ambiente, a fim de, reconhecendo seu próprio patrimônio
70
intangível, poder conhecer o seu valor. A lista desenvolvida por Andreou é composta dos
seguintes vetores de Valor: Clientes, Concorrentes, Colaboradores, Informação, Parceiros,
Processos, Produto/Serviço, Tecnologia.
Kirchhoff et al. (2005) desenvolveram um modelo para gerenciamento da criação de
valor em uma empresa de Pesquisa e Desenvolvimento em alta tecnologia, denominado de
9DOXH &UHDWLRQ 0RGHO (VCM). Esse modelo consiste de um conjunto de quatro fatores
financeiros quantitativos condensados em duas métricas, mais seis atributos qualitativos
tomados de quatro categorias: iniciativa estratégica, mercado, propriedade intelectual e
unidades de negócios.
As condições básicas para esse sistema de gestão de pesquisa e desenvolvimento são
as seguintes:
a) o VCM deve focar em decisões gerenciais preocupadas com a alocação de recursos
em termos de receitas e lucros.
b) VCM deve prover os gestores com informações usadas para ajustar a linha básica
de operações e objetivos,
c) VCM deve ser de fácil entendimento por todos os membros da organização a
acessada interativamente;
d) o VCM deve ligar P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) da corporação com
estratégias financeiras;
e) o processo deve incluir fatores de criação de valor corporativo associados com
todos os objetivos do processo de comercialização de tecnologia.
Arquitetura de Negócios é reconhecida com a arte e a ciência de conduzir projetos de
negócios, de forma coerente, dinâmica e completa. Dentro de uma organização, Nayak et al.
(2007) enumera cinco domínios principais que compõem essa arquitetura: valor do negócio,
estrutura, comportamento, políticas e desempenho, sendo que o foco na arquitetura de ³FRUH
EXVLQHVV ´ pode ser definida como o conjunto de elementos essências em cada um dos cinco
domínios e a inter-relação entre esses elementos (NAYAK et al., 2007).
3.8 CORE BUSINESS
Nos anos 1980 Tom Peters e Robert Waterman propuseram que as organizações
deveriam encontrar suas competências centrais e desenvolver atividades dentro de seu campo
71
de conhecimento. A competência central de uma organização, ou FRUHEXVLQHVV representa
sua atividade original e que a diferencia das demais (ROEVER, 1999).
Como fator limitante dessa pesquisa, a determinação de valor dentro de um processo
produtivo e tendo como pano de fundo, o valor econômico, entende-se que a função de uma
empresa é a obtenção de receita financeira.
Partindo-se desse raciocínio, também se pode inferir que o principal esforço, dentro de
uma organização, se traduz em custos. Nesse ponto é importante estabelecer uma
diferenciação entre as mais variadas formas de despesas encontradas em uma organização,
como exemplo: transporte, manutenção, segurança etc.; daquelas despesas que compõem a
razão primeira de existência e destaque da firma. A essa categoria de despesas encontram-se
as que determinam o FRUHEXVLQHVV do negócio.
Theodore Levitt (1975) demonstra claramente essa abordagem. Os fatores de
concorrência a um determinado produto, nem sempre se encontram nas empresas que
disputam o mercado diretamente. Em diversas situações os produtos são simplesmente
substituídos por outros que cumprem melhor a necessidade ou função requerida pelo usuário
ou cliente. Um exemplo desse raciocínio é o de que a redução no consumo de esponjas de aço,
não se deve a um novo fabricante de esponjas, mas no desenvolvimento de novos materiais
para a fabricação de panelas, como o “ teflon”, que não carecem do mesmo tratamento das
panelas fabricadas em metais, como o alumínio e outros.
As despesas destinadas ao “core business” da organização, segundo a observação
realizada nessa pesquisa, devem ser encaradas como um vetor positivo no processo de
produção de valor organizacional. Propomos que essas despesas sejam deduzidas das demais,
incrementando o “ valor” resultante.
Logo, apontamos que:
9DORU 5HFHLWDVILQDQFHLUDV&XVWR7RWDO±&XVWRVF³&RUH%XVLQHVV´
Dentro da variável “ Custos c/ Core Business”, a qual, doravante será denominada de
Custo do Valor ou CV, podemos enumerar algumas métricas comuns a qualquer tipo de
empresa:
- Investimento em especialização de pessoal;
- Tecnologia voltada para as especificidades do negócio;
- Processos especiais de fabricação;
- Métodos de entrega do produto ou serviço etc.
Os próximos passos do projeto consistem na elaboração do modelo de simulação
dinâmica, seguindo os passos apresentados no capítulo 2.8. do texto. Como forma de
72
verificação e validação dos conceitos e suposições apresentadas, o modelo será empregado em
um estudo de caso.
73
02'(/2',1Æ0,&2
Seguindo o caminho metodológico definido no capítulo 2, bem como, os conceitos
teóricos explorados no capítulo 3, passamos para a construção de um modelo dinâmico que
fará uso da métrica de valor, a fim de verificar o impacto desse indicador no comportamento
do sistema.
Antes de iniciar a construção do modelo, cabe relembrar os conceitos verificados no
capítulo 3.2. a respeito de complexidade dinâmica. Segundo Sterman (2000) a complexidade
dinâmica pode surgir, mesmo com poucos elementos no sistema.
Uma empresa, com a visão de sistema, pode ser representada por uma única variável
de estado, ou mais simplesmente, como um único estoque, figura 18. Nesse caso, teríamos um
sistema de primeira ordem.
Empresa
Entradas
Saídas
Figura 18: Representação Dinâmica de uma empresa
Fonte: O Autor.
Porém, as empresas, são compostas de diversas atividades, que cada uma em si, pode
ser também representada, por um sub-sistema regido por regras próprias de decisão. A figura
19 demonstra essa possibilidade dinâmica.
Também resgatando o conteúdo visto anteriormente sobre Dinâmica de Sistemas,
estoques ou estados podem ser identificados através do teste da fotografia, VQDSVKRRWonde,
ao se congelar o sistema, tudo que pode ser mensurado, como estoques de produtos, saldo de
dinheiro em banco, peças em produção, clientes na fila de espera, são estoques. Como a
ordem de um sistema é dada pela quantidade de variáveis de estado ou estoques, logo, mais
complexo é o sistema quanto maior for o número de estoques que devam ser administrados.
74
Figura 19: A empresa e seus diversos sub-sistemas
Fonte: O Autor.
O que se quer defender com essa reflexão é que, as organizações que buscam reduzir a
quantidade de atividades que fogem das suas competências centrais, devem ganhar em
eficiência administrativa de seus negócios.
No início da década de 80, quando o autor desse trabalho começou sua vida
profissional, as empresas não faziam uso do conceito de atividades-fins ou atividades centrais
ou, como é mais conhecida a expressão oriunda da língua inglesa, FRUHEXVLQHVV. Nessa época
era comum todas as pessoas que trabalhavam sob o mesmo “ teto” serem empregados diretos
da empresa.
Assim desde o pessoal responsável pela segurança patrimonial, cozinheiras, pessoal de
limpeza e serviços gerais; apenas para exemplificar alguns tipos de atividades que, em nada
refletiam o FRUH EXVLQHVV da organização; eram funcionários diretos e, consequentemente,
faziam parte da gestão e processo decisório da empresa.
A “ terceirização”, que nada mais é que a contratação de serviços por meio de empresa
intermediária, ganhou destaque na indústria brasileira na década de 90, principalmente com as
mudanças políticas no governo Fernando Collor de Melo, com a abertura das importações.
Esse processo permite às empresas concentrarem-se na sua atividade principal (TEIXEIRA,
2006, p. 21).
O processo de desverticalização é uma decorrência da terceirização. Consiste na
eliminação de todos os departamentos que não sejam essenciais à atividade-fim da empresa.
Empresa
Entradas
Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
Sub-SistemasEmpresa
Entradas Saídas
75
Defini-se o foco de atuação da empresa, racionalizando o sistema produtivo, abandonando
tudo aquilo que não é estratégico (TEIXEIRA, 2006, p. 26).
Segundo Silva (1997) todos os esforços gerenciais e operacionais devem estar
perfilados com a vocação da empresa e direcionados ao seu negócio principal, buscando a
excelência do serviço ou produto. Dessa forma a empresa torna-se menos complexa, mais
enxuta e com uma estrutura mais dinâmica.
4.1 ARTICULAÇÃO DO PROBLEMA
Sterman (2000) enfatiza que não se deve buscar a modelagem do sistema e sim do
problema em questão, logo, é de suma importância para o trabalho que haja uma clara
definição do objeto de estudo. Para tanto, algumas questões fundamentais devem ser
respondidas, como: qual é o problema? Por que é um problema? Qual o seu comportamento?
6HOHomRGRWHPD
Com essa breve introdução pretende-se argumentar sobre a necessidade de se controlar
o fluxo de valor na organização, a fim de propiciar aos gestores uma ferramenta de suporte a
decisão, baseada no comportamento dinâmico do negócio.
Respondendo as questões colocadas no capítulo 2.8. acerca da articulação do
problema, temos que:
- O Problema de pesquisa é determinado pela figura 20, onde se observa que os dados
de venda de um determinado produto demonstram o fim de um ciclo de vida que, neste caso
especificamente, representou o fim de uma organização. Conhecendo-se os fatores
determinantes na estrutura, que originam o comportamento em questão, pode-se definir o
momento certo de gerar as mudanças necessárias que poderiam garantir a longevidade do
negócio.
76
Figura 20: Ciclo de Vida de um produto
Fonte: Adaptado de Evans, 1997.
Não se pode simplesmente associar o ciclo de vida do produto com o ciclo de vida
organizacional. Tigre (1988) aponta que uma das funções da firma é transformar insumos em
produtos, bem como, acelerar o ciclo de vida do produto, a fim de conquistar maior fatia de
mercado. No estudo em questão o ciclo de vida do produto, determinou o ciclo de vida da
organização.
O ciclo de vida da empresa depende do processo de gestão e o ambiente institucional
determina as oportunidades de lucro, direcionando as decisões e o processo de acumulação de
conhecimentos das organizações, gerando trajetórias virtuosas ou viciosas (TIGRE, 1988).
'HWHUPLQDomRGDVYDULiYHLVFKDYH
Quanto às variáveis que compõem um modelo dinâmico, cabe diferenciar entre duas
categorias, a saber: endógenas e exógenas.
A Dinâmica de Sistemas busca uma explicação endógena do fenômeno. A palavra
“ endógena” significa “ que ocorre dentro do corpo”, ou, no estudo em questão, “ dentro do
sistema” (ROCHA, 1996; STERMAN, 2000). Uma teoria endógena expõe a interação entre as
variáveis e os agentes representados no modelo. Em contrapartida, variáveis exógenas
encontram-se fora das fronteiras do modelo e o responsável pela criação do modelo assume
sua existência e os impactos sobre o sistema, porém, essas variáveis não sofrem nenhuma
mutação, causada pelos resultados endógenos.
77
Os custos, dentro de um processo produtivo, representam os esforços da organização
para a produção de valor. Mensurados em unidades monetárias, simplificam a tradução dos
trabalhos demandados pelos agentes do sistema para alcance dos objetivos de empresa.
Santos (2005) apresenta algumas definições para o tema:
a) Custo marginal (CM) – são aqueles custos que guardam proporção direta com o
volume de vendas realizado.
b) Custos estruturais fixos (CEF) – São custos incorridos por “ competência de
exercícios”, de natureza fixa (não guarda proporção direta com as vendas),
necessários para manter a estrutura operacional instalada de uma empresa em
condições operacionais adequadas para administrar, produzir e vender produtos e
serviços, até o limite da capacidade instalada.
c) Os custos de produção são compostos das matérias-primas, da mão-de-obra direta e
dos custos indiretos de produção.
d) Além dos custos de produção, a empresa incorre em custos de períodos, que são
suas despesas de natureza não industrial.
e) Custos semivariáveis – são os que variam em função do volume de produção ou
venda, mas não exatamente nas mesmas proporções. Estes custos têm uma parcela
fixa, a partir da qual passam a ser variáveis.
De acordo com Sakurai (1997) o custo do ciclo de vida é um método de apuração do
custo de um produto ou de um equipamento durante toda a sua vida útil.
A figura 21 demonstra, em cada fase do ciclo de vida do produto, a quem tipicamente
cabe a atribuição dos custos.
78
Figura 21: Custos ao longo do ciclo de vida real de um produto
Fonte: adaptado de Sakurai (1997).
Schier (2005) diferencia “ despesas” de “ custos” e conceitua custos fixos e variáveis:
a) Despesa – bem ou serviço consumido direta ou indiretamente para a obtenção de
receitas.
b) Custo fixo – é o custo que permanece constante dentro de determinada capacidade
instalada, não se alterando com as modificações na quantidade produzida.
c) Custo variável – é o custo que acompanha o crescimento do volume de produção na
mesma proporção.
Santos (2005) também traz dois conceitos importantes para a construção de um
modelo que busca o entendimento e captura de valor:
a) Investimento – são todos os bens e direitos registrados no ativo das empresas para
baixa em função de venda, amortização, consumo, desaparecimento, perecimento ou
desvalorização.
b) Receita bruta (RB) – corresponde ao preço total cobrado pelos produtos e serviços
fornecidos aos clientes, cuja receita bruta é reconhecida no momento da entrega,
acompanhados pelas respectivas notas fiscais de vendas.
&XVWRVGR
)DEULFDQWH
Pesquisa e
Desenvolvimento
Planejamento
e desenho
Produção
Marketing
Operação
Manutenção
Descarte
&XVWRVGR
8VXiULR
79
O quadro 2 apresenta uma relação das variáveis consideradas na criação do modelo
para captura do valor, dentro de um processo produtivo. Essas variáveis foram selecionadas a
partir da pesquisa exploratória acerca do tema estudado.
9DULiYHLV
Receitas
8QLGDGHV
Unidades Monetárias
Investimentos Unidades Monetárias
Taxa de Produção Unidades de Produto / Mês
Preço Unitário Unidades Monetárias
Índice de Valor ou Valor Unidades Monetárias / Mês
Mercado “ 0DU NHW6KDUH” %
Concorrentes Unidades monetárias
Custos Variáveis Unidades Monetárias
Custos Fixos Unidades Monetárias
Custo Total Unidades Monetárias
Custo do Valor Unidades Monetárias
Quadro 2: Variáveis e suas unidades consideradas no modelo de captura do “ valor” em sistemas produtivos.
Fonte: O autor.
+RUL]RQWHGHWHPSR
A definição de sistemas dinâmicos denota que mudanças ocorrem ao longo do tempo.
Logo, o tempo deve ser cuidadosamente controlado, pois, conforme aponta Sterman (2000),
nossos modelos mentais tendem a nos fazer pensar que causa e efeito ocorrem de forma local
e imediata. A escolha do horizonte de tempo influencia dramaticamente a percepção do
problema.
Bass (1969) demonstra que no ciclo de vida dos produtos, o tempo, onde ocorrem
todas as vendas de um determinado produto, é uma função das vendas possíveis a todos os
consumidores. Logicamente, esse número é limitado.
A escolha do horizonte de tempo deve levar em consideração um período passado,
suficiente para demonstrar o comportamento do problema, bem como, seus sintomas. Deve se
prolongar no futuro para capturar os atraso e efeitos indiretos de potencias políticas
(STERMAN, 2000).
Considerando o estudo em questão, os dados demonstram que o ciclo de vida do
produto e determinado pelas seguintes fases:
a) Introdução;
b) Crescimento;
80
c) Maturidade;
d) Declínio.
Os termos: introdução, crescimento, maturidade e declínio são característicos de
estudos de ciclos de vida de produtos e podem apresentar outras terminologias (BASS, 1969;
EVANS, 1997).
'HILQLomRGLQkPLFDGRSUREOHPD
A percepção de Valor pelo cliente, para um produto ou serviço está norteada pela
capacidade de atendimento de suas necessidades, no tempo certo, com a qualidade adequada.
O ciclo de vida de um produto segue um comportamento típico e muito conhecido. A
figura 20 representada na página 76 demonstra o comportamento mencionado.
No período de introdução e crescimento, a produção cresce rapidamente, até atingir
um patamar, onde não haverá oscilações abruptas, por um dado período de tempo. Esse
período é denominado de maturidade.
Após esse período, o produto entra em um processo de saturação, os volumes de
produção começam a cair, até a extinção de sua produção.
O que se observa em produtos que se mantêm ativos por vários anos seguidos, é uma
mudança, ainda na fase de maturidade, alavancando sua continuidade. Podemos citar
exemplos clássicos, profundamente estudados na área de 0DUNHWLQJ, como é caso da Coca-
Cola e do carro Gol.
O abandono ou substituição do produto depende de variáveis como: novos produtos
substitutos, inovações tecnológicas, custos de manutenção aumentados devido ao desgaste
natural, e outras variáveis que, após uma pesquisa mais profunda, poderão ser incluídas no
modelo.
A figura 22, proposta por Forrester (1975) e adaptada pelo autor com base na dinâmica
de fluxos e estoques, apresenta os modos de crescimento de vendas, tipicamente encontrados
nas organizações. Segundo Forrester a curva D representa o padrão mais comum de
comportamento, dentre as empresas que conseguem manter uma longevidade considerável
dos negócios, onde o crescimento é acompanhado por repetidas crises.
81
Tomando como base esses modos de referência, inferimos que esse comportamento
nasce do modo como o valor entregue para o cliente flui ao longo da vida do produto. No caso
representado pela figura, o gráfico denota a Taxa de Produção de produtos.
Figura 22: Suposição dinâmica do problema
Fonte: O Autor.
4.2 HIPÓTESE DINÂMICA
*HUDomRGHXPDKLSyWHVHLQLFLDO
O início de um processo produtivo, após a sua idealização nas mentes
empreendedoras, se dá por um Investimento inicial, necessário para a produção física do
objeto que deverá estar direcionado para o atendimento de uma necessidade de um grupo de
clientes ou compradores.
Esse investimento desperta o interesse dos Compradores em estado potencial, gerando
uma Taxa de Adoção do produto. Sterman (2000), tomando emprestados os conceitos
desenvolvidos por Bass (1969), apresenta um modelo dinâmico que explicita essa relação e
determina a difusão de novos produtos, recém lançados.
O desempenho de vendas de um novo produto, além de despertar o interesse do
mercado, também chama atenção de potenciais concorrentes, que enxergam possibilidade de
ganhos com a busca de uma fatia do mercado potencial.
O desenvolvimento tecnológico representa um papel importante nessa fase de
crescimento de vendas, pois a concorrência inicia um processo de evolução do produto,
Produto
Taxa de Produção
Taxa de Entrega
Tempo
Quantidade
82
oferecendo soluções tecnológicas, cada vez mais completas, em alguns casos, excedendo
inclusive a função básica do produto.
Podemos lembrar, rapidamente, o caso dos telefones celulares. A função básica de um
telefone é a comunicação de voz entre duas pessoas posicionadas em locais diferentes. A cada
novo lançamento, essa função parece que perde a importância. Os celulares agregam diversas
outras possibilidades, como: fotos, filmagens, mensagens escritas, rádio, transferências de
arquivos eletrônicos, monitoramento via satélite, apenas para citar algumas mudanças.
Como mencionado anteriormente, essa tendência a agregar diversas funções ao
produto deve ser encarada com restrições, a fim de evitar a perda do foco da organização, ou
foco em seu “ FRUHEXVLQHVV”.
Segundo Boomer (2006) valor é agregado quando a empresa constrói liderança,
relacionamento e criatividade. Liderança leva à direção, relacionamento gera confiança, e
criatividade produz novas habilidades. Todos esses componentes são necessários na gestão da
tecnologia e da empresa.
As empresas, quando investem em um meio de produção, do ponto de vista financeiro,
pensam inicialmente no retorno sobre investimento (ROI do inglês 5HWXUQ RQ ,QYHVWPHQW).
Esse indicador é muito utilizado para medir o desempenho de um novo negócio, entretanto,
não considera os fatores, anteriormente mencionados acerca do desenvolvimento tecnológico
e concorrência. O método ROI combina três variáveis críticas de medição de desempenho
gerencial: vendas, lucro e investimento (SAKURAI, 1997).
72,19(67,0(1
9(1'$6
9(1'$6
5(&(,7$
72,19(67,0(1
5(&(,7$
*
O Investimento, que no princípio gera o interesse e atração de Compradores e,
consequentemente, o crescimento da taxa de vendas, apresenta um comportamento de EXVFD
GH REMHWLYR ou seja, à medida que os clientes são atraídos pela concorrência, o valor e o
Investimento se reduzem, até que se atingido todo o mercado a que se destina o produto da
organização. Esse comportamento produz um reflexo contrário na taxa de valor que, como
visto na teoria sobre Dinâmica de Sistemas, se traduz em um tendência com “ formato-S” ou
66KDSHG com RYHUVKRRW e colapso.
Na seção 3.5.5 foi apresentado o conceito de capacidade máxima ou capacidade de
carga. Segundo Sterman (2000) a capacidade de carga de qualquer ambiente é determinada
83
pelo número de organismos de um determinado tipo, que esse ambiente pode suportar e é
determinado pelos recursos disponíveis no meio e pelas necessidades da população.
Bass (1969) em seu estudo sobre o ciclo de vida de bens duráveis, aponta que um dos
fatores que limitam a produção de um determinado bem é a quantidade total de compradores
que possam se interessar pelo produto. Estudos de 0DUNHWLQJ fornecem maiores detalhes
sobre a segmentação do mercado a que se destina um produto (KOTLER, 1998) e que
determinam os potencias clientes.
Fazendo uma analogia do conceito de capacidade de carga de Sterman (2000), com o
modelo desenvolvido por Bass (1969), pode-se inferir que o ciclo de vida de um produto é
limitado pela quantidade máxima de potencias clientes desse produto. Essa quantidade de
clientes, na hipótese em construção, é a capacidade máxima do modelo.
)RFRHQGyJHQR
Ainda em Sterman (2000), vemos que nenhuma quantidade cresce indefinidamente.
Cada sistema em crescimento, se encontra sob a condução de um IHHGEDFN positivo e,
limitado pelo pelas fronteiras de seu ambiente, segue em direção à sua capacidade máxima.
Quando a capacidade máxima é alcançada, ocorre uma transição não linear do
IHHGEDFN positivo, para um IHHGEDFN negativo. Sob certas condições, o resultado é um
crescimento “ S-VKDSHG”, onde o crescimento da população, no caso em estudo seriam
compradores de um determinado produto, suavemente alcança o equilíbrio.
Na figura 23 é representada, em um diagrama de “ ORRSV causais”, uma estrutura cujo
comportamento do Estado do Sistema é de crescimento com RYHUVKRRW e colapso. Isso
significa que, após a Capacidade de Carga ter sido alcançada, ainda há um pequeno
crescimento, porém, o sistema começa a declinar, até a completa extinção dos recursos.
Diversos estudos aplicados no campo da biologia, que explicam o comportamento de
epidemias, bem como, a disseminação de novos produtos, utilizam os conceitos demonstrados
na estrutura representada pela figura 23. No presente estudo, o conceito que desejamos extrair
é que as organizações produtoras de bens de consumo, como automóveis, devem entender que
seus clientes representam uma quantidade finita e que a vida útil do valor que é produzido
dentro das empresas é regido por condições endógenas dentro de uma estrutura semelhante à
representada na figura 23.
84
Tx de Crescimento
Líquida
Estado do Sistema
Consumo/Erosão da
Capacidade de Carga
Capacidade de
Carga
Adequação dos
Recursos
Tx de Crescimento
Líquido Fracional
+
+
-
+
-
+
+
+
R
B
B
Figura 23: Diagrama de enlaces causais que geram um comportamento de crescimento com RYHUVKRRW e colapso
Fonte: Adaptado de Sterman (2000).
Algumas respostas do sistema, como exemplo, estabilidade no volume de vendas,
devem ser entendidas como um sinal de que o produto encontra-se na fase de estabilidade, em
direção ao colapso. Com base nessa informação, bem como, uma pesquisa nas tendências
tecnológicas, dentro do segmento em que o produto está inserido, podem ser lançados no
modelo de simulação dinâmica, a fim de prover informação para decisões gerencias acerca do
negócio.
0DSHDPHQWRGDHVWUXWXUDGHSURGXomRGHYDORU
A fim de determinar as relações entre as variáveis consideradas no modelo em
construção, como também, capturar a sua estrutura, a construção de um diagrama de ORRSV
causais é uma ferramenta muito apropriada e de rápido entendimento. Como forma de
melhorar a descrição do diagrama, as variáveis serão colocadas em negrito.
A primeira suposição é de que os LQYHVWLPHQWRV efetuados pelas organizações, como
esforço em prover um produto que atenda as necessidades de um grupo de clientes,
imediatamente, se revertem em UHFXUVRV necessários para a produção. Holbrook (1999),
Zeitham (1988), Sóbrio et al. (2007), Churchil e Peter (2000) apontam diversos fatores que,
quando considerados pelas organizações no projeto e desenvolvimento de seus pURGXWRV
85
despertam o interesse de um determinado PHUFDGR e, consequentemente, promovem a
percepção de YDORU para o cliente.
Investimento
Valor
Recursos
+
Figura 24: Mapeamento: primeira suposição.
Fonte: O autor.
O 9DORU percebido pelo 0HUFDGR eleva o volume de YHQGDV do produto. Esse
aumento de YHQGDV, também desperta o interesse dos potenciais FRQFRUUHQWHV em participar
desse PHUFDGR. Com um número maior de concorrentes, o valor se divide, promovendo uma
redução no valor. No DEC esse ORRS é denominado “ &RQFRUUrQFLD”.
Essas suposições se fundamentam na revisão bibliográfica apresentada no capítulo 3,
onde verificou-se que apesar da diversidade do termo, dentro de um processo produtivo, há
um senso comum acerca da definição de YDORU, como sendo uma relação direta entre uma
função pretendida e o esforço demandado para satisfazer essa pretensão. Como fator limitante
dessa pesquisa, a determinação de valor dentro de um processo produtivo e tendo como pano
de fundo, o valor econômico, entende-se que a função de uma empresa é a obtenção de
IDWXUDPHQWR através do crescimento das YHQGDV.
Na figura 25 encontra-se representada essa relação de causalidade descrita, bem como
a aplicação de LQYHVWLPHQWR em UHFXUVRV através de um OLQN de polaridade positiva.
Investimento
Valor
Vendas
+
Concorrentes
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Figura 25: Mapeamento: segunda suposição.
Fonte: O autor.
86
A conseqüência direta do aumento no volume de YHQGDV é o aumento na SURGXomR.
Como visto anteriormente (SANTOS, 2005; SCHIER, 2005), um dos esforços necessários
para a realização da produção, é representado pelos diversos custos pertinentes ao processo
produtivo. Dentro do desenvolvimento do modelo vamos considerar os FXVWRV IL[RV e
YDULiYHLV, porém sem detalhá-los em profundidade.
5HFXUVRV necessários ao processo produtivo geram FXVWRV IL[RV e o processo
produtivo apresenta FXVWRV YDULiYHLV. A soma desses custos reduz os OXFURV da organização
que poderiam ser aplicados em novos LQYHVWLPHQWRV. Porém, custos representam uma parcela
intrínseca a qualquer negócio e, com base na pesquisa realizada, traduzem-se nos esforços
demandados para produção de valor. /RRS &XVWRV representado na figura 26.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
Concorrentes
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Custos
Figura 26: Mapeamento: terceira suposição.
Fonte: O autor.
Além dos FRQFRUUHQWHV diretos, o desenvolvimento tecnológico (WHFQRORJLD),
agregando outras funções ao produto, afeta o desempenho de YHQGDV do produto, reduzindo o
PHUFDGR. À medida que um novo produto é lançado no mercado, há uma aumento no
interesse dos compradores daquele produto, como também, no desenvolvimento de novas
soluções tecnológicas, desenvolvidas a partir daquela nova solução.
Diversos exemplos dessa idéia podem ser encontrados em Levitt (1975), como o caso
da indústria automobilística: Ford quando lançou o “ Ford T” apresentou uma solução de
automóvel produzido em massa a um custo acessível.
87
Porém, seus concorrentes perceberam que poderiam desenvolver e oferecer mais
conforto, maior quantidade de opções de acabamento e motorização. O desenvolvimento
prosseguiu e ainda prossegue, oferecendo uma diversidade cada vez maior de soluções.
Todo esse desenvolvimento reduziu o valor inicial da solução oferecida por Ford,
causando a obsolescência do “ Ford T”.
A esse outro enlace batizamos de “ 2EVROHVFrQFLD”, vide a figura 27.
O PHUFDGR composto pela parcela de uma determinada população, que busca no
produto oferecido a satisfação de uma necessidade ou função específica, é limitado e,
portanto, finito. A essa característica, dentro da linguagem de sistemas dinâmicos,
identificamos a capacidade máxima ou capacidade de carga do sistema em desenvolvimento.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
Concorrentes
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Custos
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Figura 27: Mapeamento: quarta suposição.
Fonte: O autor.
Para completar o raciocínio explicitado é incluído o enlace denominado de 52,. Esse
enlace representa o direcionamento de uma parcela dos OXFURV da empresa em LQYHVWLPHQWRV
destinados às atividades com que geram YDORU.
A figura 28 demonstra as relações causais das características organizacionais
apontadas pela pesquisa, como determinantes para a produção de valor. Trata-se de um
diagrama de ORRSV causais, onde toda a estrutura descrita anteriormente é capturada.
88
É importante salientar que pensando um sistema dinâmico, todos os fenômenos estão
acontecendo ao mesmo tempo e o diagrama pode ser visto como um modelo da organização,
em que se pode observar o todo e compreender melhor as interações das diversas partes.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Custos
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Figura 28: Diagrama de Enlace Causal – Valor
Fonte: O autor.
)RUPXODomRGHXPDKLSyWHVHGLQkPLFD
Com base na estrutura causal representada na figura 28 passamos a delinear os mapas
de Fluxos e Estoques, a fim de determinar a formulação dinâmica do modelo proposto.
Na construção do diagrama com fluxos e estoques, a cada passo, o diagrama de enlace
causal será reapresentado, com destaque para os elos que demonstram a hipótese
desenvolvida.
89
O LQYHVWLPHQWR HP FRUH EXVLQHVV é definido como um estoque de unidades
monetárias, aplicado em UHFXUVRV para a produção de um determinado produto. Ao longo do
ciclo de vida desse produto, esse investimento se transfere para um estoque de LQYHVWLPHQWR
UHDOL]DGR. O investimento realizado significa que os recursos foram adquiridos para produzir
e gerar vendas do produto da organização. A transferência ou realização é determinada por
uma WD[D GH YDORU. Essa suposição é demonstrada na figura 29 com a utilização de uma
simbologia própria de Fluxos e Estoques. Na figura também encontram-se representados o
enlace de reforço, denominado ,QRYDomR e o enlace de balanço, denominado 2EVROHVFrQFLD.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Custos
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Figura 29: Construção do Modelo-Passo 1
Fonte: o autor
No diagrama de enlace causal a hipótese representada pela figura 29 demonstra a
formulação com fluxos e estoques do enlace representado na figura 27 apresentada na página
88 e resgatada, a fim de melhorar o entendimento.
90
O quadro 3 mostra as variáveis que compõem o passo 1.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business – ICB
Dinheiro ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor - V
Dinheiro/Month V(t)=(ICB(t)*TAM(t))/CGN(t)*IR(t)
Investimento Realizado - IR
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Quadro 3: Variáveis apresentadas no passo 1.
Fonte: O autor.
A WD[D GH YDORU que promove o fluxo do investimento no processo produtivo,
segundo o levantamento teórico efetuado no capítulo 3, é dada pela relação entre a função
desejada e os custos necessários para obtenção dessa função. Essa relação é complementada
com as variáveis: 7D[D GH DGHUrQFLD GR PHUFDGR (representa a velocidade com que o
mercado percebe a inovação e adere ao produto. A unidade de 0RQWK significa a quantidade
de novas vendas a cada período de tempo) e &XVWR*OREDOGR1HJyFLR. Na figura 30 são
incluídas essas variáveis na construção do modelo de simulação.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Figura 30: Construção do Modelo-Passo 2
Fonte: O autor.
continua
91
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global do
Negócio
+
-
Figura 30: Construção do Modelo-Passo 2
Fonte: O autor.
conclusão.
O quadro 4 mostra as variáveis que compõem o passo 2.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business
Dinheiro
ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor
Dinheiro/Month V(t)= (ICB(t)* TAM(t))/CGN(t)*IR(t)
Investimento Realizado
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Taxa de Aderência do
Mercado - TAM
1/Month
Ver nota 1
Custo Global do Negócio -
CGN
Dinheiro
CGN(t) = CF(t) + CP(t)
Quadro 4: Variáveis apresentadas no passo 2.
Fonte: O autor.
À medida que o valor é consumido pela realização do investimento, ele promove uma
WD[DGHSURGXomR do produto, que determina a cadência de produção do bem. Essa estrutura é
a base de todo o processo, onde as variáveis, ainda exógenas, como por exemplo, o tempo de
92
ciclo de vida do produto, podem ser trazidas para dentro das fronteiras do modelo e seu
aspecto endógeno possa ser considerado.
O LQYHVWLPHQWRUHDOL]DGR, dividido pelos FXVWRVPHQVDLVGHSURGXomR ao longo do
IDWRUWHPSR se integram em SURGXomRDFXPXODGD. Vide figura 31.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global
do Negócio
+
-
Produção
Acumulada
+
Taxa de Produção
Custos Mensais
de Produção
+
+
Fator Tempo
Figura 31: Construção do Modelo-Passo 3
Fonte: O autor.
93
O quadro 5 mostra as variáveis que compõem o passo 3.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business
Dinheiro
ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor
Dinheiro/Month V(t)=(ICB(t)*TAM(t))/CGN(t)*IR(t)
Investimento Realizado
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Taxa de Aderência do
Mercado - TAM
1/Month
Ver nota 1
Custo Global do Negócio
Dinheiro
CGN(t) = CF(t) + CP(t)
Taxa de Produção - TP
Produto/Month TP(t) = (IR(t)/CMP(t))*FT(t)
Produção Acumulada – PA
Produto
PA(t) =
³
W3$GWW73
0
)0()(
Custos Mensais de
Produção -CMP
Dinheiro/Produto
Fator Tempo – FT
1/Month Ver nota 1
Quadro 5: Variáveis apresentadas no passo 3.
Fonte: O autor.
A WD[DGH SURGXomR multiplicada pelo SUHoRXQLWiULR do produto gera as UHFHLWDV
PHQVDLV do negócio. Essas receitas, consequentemente, se integram em um estoque,
denominado Receitas Acumuladas. Vide figura 32.
94
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global
do Negócio
+
-
Produção
Acumulada
+
Taxa de Produção
Custos Mensais
de Produção
+
Receitas
Acumuladas
+
Receitas Mensais
Preço Unitário
+
+
Fator Tempo
+
Figura 32: Construção do Modelo-Passo 4
Fonte: O autor.
95
O quadro 6 mostra as variáveis que compõem o passo 4.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business – ICB
Dinheiro
ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor – V
Dinheiro/Month V(t)=(ICB(t)*TAM(t))/CGN(t)*IR(t)
Investimento Realizado –
IR
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Taxa de Aderência do
Mercado - TAM
1/Month
Ver nota 1
Custo Global do Negócio
– CGN
Dinheiro
CGN(t) = CF(t) + CP(t)
Taxa de Produção - TP
Produto/Month TP(t) = (IR(t)/CMP(t))*FT(t)
Produção Acumulada –
PA
Produto
PA(t) =
³
W3$GWW73
0
)0()(
Custos Mensais de
Produção - CMP
Dinheiro/Produto
Fator Tempo – FT
1/Month Ver nota 1
Receitas Acumuladas –
RA
Dinheiro
RA(t)=
³
W5$GWW7&9W50
0
)0()]()([
Receitas Mensais – RM
Dinheiro/Month RM(t)=TP(t)*PU(t)
Preço Unitário - PU
Dinheiro/Produto
Quadro 6: Variáveis apresentadas no passo 4.
Fonte: O autor.
As receitas são consumidas por uma taxa de custos necessários para a produção e que
impactam o fluxo de valor da organização. Os FXVWRV GH SURGXomR são gerados antes ou
durante a produção efetivamente, entretanto, o que se deseja modelar é o modo como o valor
é impactado pela geração de custos ao longo do processo produtivo. A figura 33 apresenta o
loop de balanço FXVWRVWRWDLV onde também é representada a soma dos custos variáveis com o
FXVWRIL[R, dando origem ao cXVWRJOREDOGRQHJyFLR.
96
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
B
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global
do Negócio
+
-
Produção
Acumulada
+
Taxa de Produção
Custos Mensais
de Produção
+
Receitas
Acumuladas
+
Receitas Mensais
Preço Unitário
+
Custos de
Produção
Custo Unitário
Custo Fixo
+
Fator Tempo
+
Taxa de Custos
Variáveis
+
+
+
B
Custos Totais
Figura 33: Construção do Modelo-Passo 5
Fonte: O autor.
97
O quadro 7 mostra as variáveis que compõem o passo 5.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business – ICB
Dinheiro
ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor – V
Dinheiro/Month V(t)= (ICB(t)*TAM(t))/CGN(t)*IR(t)
Investimento Realizado –
IR
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Taxa de Aderência do
Mercado - TAM
1/Month
Ver nota 1
Custo Global do Negócio
– CGN
Dinheiro
CGN(t) = CF(t) + CP(t)
Taxa de Produção - TP
Produto/Month TP(t) = (IR(t)/CMP(t))*FT(t)
Produção Acumulada –
PA
Produto
PA(t) =
³
W3$GWW73
0
)0()(
Custos Mensais de
Produção - CMP
Dinheiro/Produto
Fator Tempo – FT
1/Month Ver nota 1
Receitas Acumuladas –
RA
Dinheiro
RA(t)=
³
W5$GWW7&9W50
0
)0()]()([
Receitas Mensais – RM
Dinheiro/Month RM(t)=TP(t)*PU(t)
Preço Unitário - PU
Dinheiro/Produto
Taxa de Custos Variáveis
- TCV
Dinheiro/Month
TCV(t)= CU(t)*RA(t)
Custos de Produção – CP
Dinheiro
CP(t)=
³
W&3GWW7&9
0
)0()(
Custo Unitário – CU
1/Month Ver nota 1
Custo Fixo - CF
Dinheiro
Quadro 7: Variáveis apresentadas no passo 5.
Fonte: O autor.
O desempenho da organização é difundido no mercado promovendo o interesse de
novos FRQFRUUHQWHV que começam a buscar compartilhar dessa tendência de vendas. Essas
suposições, bem como, as demais relações descritas determinam a estrutura do sistema.
98
A estrutura representada na figura 34 foi construída a partir de um programa de
modelagem em dinâmica de sistemas, denominado Vensim PLE. Esse programa pode ser
obtido livremente na Internet, para fins acadêmicos, a partir do endereço: www.vensim.com.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global
do Negócio
+
-
Produção
Acumulada
+
Taxa de Produção
Custos Mensais
de Produção
+
Receitas
Acumuladas
+
Receitas Mensais
Preço Unitário
+
Custos de
Produção
Custo Unitário
Custo Fixo
Concorrentes
+
Concorrência
Competidores
+
R
Concorrência
+
Fator Tempo
+
Taxa de Custos
Variáveis
+
+
+
B
Custos Totais
+
Figura 34: Construção do Modelo-Passo 6
Fonte: o autor.
99
O quadro 8 mostra as variáveis que compõem o passo 6.
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Investimento em Core
Business – ICB
Dinheiro
ICB(t)= GWW9GWW,&% )()0(
0
³
Taxa de Valor – V
Dinheiro/Month V(t)= (ICB(t) * TAM(t))/CGN(t) * IR(t)
Investimento
Realizado – IR
Dinheiro
³
W,59GWW,5
0
)0()(
Taxa de Aderência do
Mercado - TAM
1/Month
Ver nota 1
Custo Global do
Negócio – CGN
Dinheiro
CGN(t) = CF(t) + CP(t)
Taxa de Produção - TP
Produto/Month TP(t) = (IR(t)/CMP(t))*FT(t)
Produção Acumulada
– PA
Produto
PA(t) =
³
W3$GWW73
0
)0()(
Custos Mensais de
Produção - CMP
Dinheiro/Produto
Fator Tempo – FT
1/Month Ver nota 1
Receitas Acumuladas
– RA
Dinheiro
RA(t)=
³
W5$GWW7&9W50
0
)0()]()([
Receitas Mensais –
RM
Dinheiro/Month
RM(t)=TP(t)*PU(t)
Preço Unitário - PU
Dinheiro/Produto
Taxa de Custos
Variáveis - TCV
Dinheiro/Month
TCV(t)= CU(t)*RA(t)
Custos de Produção –
CP
Dinheiro
CP(t)=
³
W&3GWW7&9
0
)0()(
Custo Unitário – CU
1/Month Ver nota 1
Custo Fixo - CF
Dinheiro
Concorrência – CCRA Concorrentes/Month CCRA(t)= RM(t)*CPT(t)
Competidores – CPT Concorrentes/Dinheiro
Concorrentes - CCTS Concorrentes
CCTS(t)=
³
W&&76GWW&&5$
0
)0()(
Quadro 8: Variáveis apresentadas no passo 6
Fonte: O autor.
100
1RWD : A unidade 1/Month não apresenta um sentido físico, é inserida no modelo
para ajustar as mudanças da variável ao longo do tempo. Em trabalhos futuros e com o
aprofundamento da pesquisa, deve-se buscar uma definição lógica das unidades dessas
variáveis.
)RUPXODomRGRPRGHORGHVLPXODomRHHVWLPDomRGHSDUkPHWURVHFRQGLo}HVLQLFLDLV
Para efeito de verificação de seu comportamento dinâmico, foram definidos os
parâmetros iniciais das variáveis que compõem o modelo. Esses parâmetros, bem como, as
suas unidades presentes nessa hipótese inicial, encontram-se relacionados abaixo:
9DULiYHO8QLGDGH
3DUkPHWURV
,QLFLDLV
&RPHQWiULRV
,&% (Dinheiro) 250.000.000,00
50% do Investimento total destinado
ao desenvolvimento de produto
,5 (Dinheiro) 100.000,00
Custos Iniciais para a produção da
primeira entrega
7$0 (1/Month) 78 Taxa de aumento das vendas
3$ (Produto) 0 Quantidade total produzida
&03 (Dinheiro/Produto) 12.500,00
Custos de produção ao longo de um
mês
)7 (1/Month) 1
Fator para cálculo da Taxa Mensal de
Produção
5$ (Dinheiro) 0 Receitas Totais
38 (Dinheiro/Produto) 1.000,00 Preço de venda de cada produto
&3 (Dinheiro) 0
Totalização dos Custos Variáveis de
Produção
&8 (1/Month) 0,2 Taxa de custos unitários
&) (Dinheiro) 50.000.000.000,00
Custo Fixo Total ao longo do ciclo de
vida da empresa
&37 (Concorrentes/Dinheiro) 0,01
Relação entre o aumento da
concorrência o volume de entrega do
produto no mercado
&&76 (Concorrentes) 0 Quantidade de concorrentes
FINAL TIME (Month) 78 Tempo de duração da simulação
INITIAL TIME (Month) 0 Tempo inicial da simulação
TIME STEP (Month) 0.5
Freqüência em que o programa realiza
os cálculos
Quadro 9: Parâmetros iniciais.
Fonte: O autor.
101
A partir dessas suposições iniciais podemos extrair gráficos que demonstram o
comportamento simulado. Tais representações gráficas podem ser comparadas com
comportamentos conhecidos e verificamos a aproximação do modelo com a realidade.
A figura 35 demonstra que a 7D[DGH9DORU apresenta um crescimento seguido de
uma queda. Esse tipo de comportamento é denominado em Dinâmica de Sistemas de
“ Crescimento com 2YHVKRRW e Colapso”. Explicando um pouco melhor esse comportamento,
inferimos que o Valor produzido por um novo produto age no mercado como um processo
epidêmico, ou seja, novos compradores ao perceberem as vantagens e o diferencial oferecido
pelo produto são “ contaminados”, movidos a usufruir dessas vantagens. A quantidade total de
compradores de um determinado produto é limitada e é essa limitação que define o início do
processo de declínio do Valor percebido pelo Mercado.
O ,QYHVWLPHQWR HP &RUH %XVLQHVV que assumimos como o fato gerador de Valor
dentro de um processo produtivo, é tratado como uma variável de estado e apresenta um
comportamento denominado de “ Busca de Objetivo”, cujo fluxo é determinado pela Taxa de
Valor.
É importante explicar que o “ objetivo” nesse caso é uma característica do sistema. O
mercado que se pretende alcançar é limitado e a totalidade dos compradores representa tanto o
conceito de “ capacidade de carga”, como o objetivo do sistema.
Figura 35: Representação gráfica comparativa entre Valor e Investimento
Fonte: O autor.
Investimento X Valor
400 M Dinheiro
40 M Dinheiro/Month
300 M Dinheiro
30 M Dinheiro/Month
200 M Dinheiro
20 M Dinheiro/Month
100 M Dinheiro
10 M Dinheiro/Month
0 Dinheiro
0 Dinheiro/Month
0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78
Time (Month)
Investimento em Core Business : Current Dinheiro
Taxa de Valor : Current Dinheiro/Month
102
Na figura 36 o que se observa é o comportamento da taxa de produção simulada, a
partir do modelo criado no programa Vensim. Como mencionado anteriormente, esse
comportamento reflete uma aproximação do ciclo de vida de um produto. Com o presente
estudo pudemos observar melhor o fenômeno e verificar que o ciclo de vida do produto é
representado por um crescimento denominado em Dinâmica de Sistemas de 66KDSHG, onde o
colapso da produção se dá ainda na fase de estabilidade dos volumes de vendas do produto.
Taxa de Produção
20,000
15,000
10,000
5,000
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Time (Month)
Taxa de Produção : Current Produto/Month
Figura 36: Representação gráfica da simulação da Taxa de Produção
Fonte: O autor.
(VSHFLILFDomRGDHVWUXWXUDHUHJUDVGHGHFLVmR
Como contribuição principal desse modelo, incluímos na simulação o impacto de uma
política de reinvestimento em atividades centrais da organização, as quais denominamos de
“ core business”. Como vimos anteriormente, o Valor está diretamente associado com a visão
de inovação que o cliente tem a partir das ofertas agregadas ao produto. A organização que
consegue uma clareza das suas atividades nas quais reside a sua especialidade e desenvolve
soluções dentro desse campo, consegue se destacar em relação aos seus concorrentes diretos
e, principalmente, no caso de produtos substitutos.
Obviamente que cada negócio deve verificar cuidadosamente as necessidades
inerentes ao seu negócio para promover uma mutação que se traduza em valor para o cliente.
O que se quer demonstrar com o modelo proposto é que o Valor é uma característica da
organização em constante mutação e que apresenta um ciclo de vida, determinado pela
percepção do cliente, bem como, das limitações de mercado.
103
A figura 37 apresenta o modelo de simulação dinâmica onde incluímos a taxa de
“ reinvestimento” em atividades centrais da organização e o impacto que essa política gera no
comportamento da taxa de produção.
Investimento
Valor
Vendas
+
Produção
+
Faturamento
Lucros
+
+
+
R
ROI
Concorrentes x
-
+
Concorrência
Recursos
+
Custos Fixos
Custo Total
Custos Variáveis
+
+
+
+
-
B
Tecnologia
+
+
B
Obsolescência
Mercado
-
+
Investimento em
Core Business
Investimento
Realizado
+
Taxa de Valor
+
-
R
Inovação
B
Obsolescência
Taxa de Aderência
do Mercado
Custo Global
do Negócio
+
-
Produção
Acumulada
+
Taxa de Produção
Custos Mensais de
Produção
+
Receitas
Acumuladas
+
Receitas Mensais
Preço Unitário
+
Custos de
Produção
Custo Unitário
+
Custo Fixo
+
R
B
Custos Totais
Concorrentes
+
Concorrência
Competidores
+
R
Concorrência
Caixa
+
Poupança
Taxa de
Reinvestimento
+
Reinvestimento em
Core Business
R
ROI
Tempo
+
+
Taxa de Custos
Variáveis
+
+
+
+
Fator Tempo
Figura 37: Modelo de simulação com a política de reinvestimento em &RUH %XVLQHVV
Fonte: O autor.
104
9DULiYHO 8QLGDGHV (TXDomR
Caixa - C
Dinheiro
C(t)=
³
W&GWW,&%W3
0
)0()]()([
Poupança - P
Dinheiro/Month P(t)= RM(t)*TrI(t)
Taxa de re-Investimento -
TrI
Dmnl
Reinvestimento em Core
Business - RCB
1/Month
RBC(t)=C(t)*Tempo(t)
Tempo
1/Month
Investimento em Core
Business – ICB’
Dinheiro
³
W,&%GWW9W5&%W,&% )0()]()([)(’
Quadro 10: Variáveis incluídas com a política de reinvestimento
Fonte: O autor.
A organização extrai de parte de suas receitas, recursos para a aplicação em suas
atividades centrais. Com essa política consegue, ainda na fase de estabilidade, manter e
possivelmente aumentar seu volume de vendas. Essa teoria é suportada por diversos estudos
de “ marketing”, que dizem que manter clientes é menos dispendioso que conseguir novos
(KOTLER, 1998). Na figura 39 observa-se o comportamento obtido com a simulação dessa
política de aplicação de recursos em atividades centrais da organização. Nesse estudo
adotamos uma suposição de 1 % das receitas em reinvestimento.
O modelo deve ser submetido ao teste de verificação de unidades a fim de comprovar
a adequação de suas equações. A figura 38 apresenta o resultado satisfatório realizado com
auxílio das ferramentas do VRIWZDUH de modelagem.
105
Figura 38: Teste de consistência dimensional no modelo
Fonte: O autor.
Investimento X Valor
300 M Dinheiro
30 M Dinheiro/Month
225 M Dinheiro
22.5 M Dinheiro/Month
150 M Dinheiro
15 M Dinheiro/Month
75 M Dinheiro
7.5 M Dinheiro/Month
0 Dinheiro
0 Dinheiro/Month
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
Time (Month)
Investimento em Core Business : Current Dinheiro
Taxa de Valor : Current Dinheiro/Month
Figura 39: Simulando Valor a partir do reinvestimento em “ Core Business”.
Fonte: o autor.
106
Diferentemente das simulações anteriores, onde a Taxa de Valor apresentava o
comportamento de RYHUVKRRW ou colapso, nessa nova simulação a curva retoma uma leve
ascensão. Essa tendência também pode ser observada na figura 40 que se refere a Taxa de
Produção.
Taxa de Produção
40,000
30,000
20,000
10,000
0
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
Time (Month)
Taxa de Produção : Current Produto/Month
Figura 40: Simulando a Taxa de Produção a partir do reinvestimento em “ Core Business”.
Fonte: o autor.
A hipótese foi desenvolvida a partir da combinação de modelos existentes, como
observado na figura 23 da página 84, bem como, dos conceitos capturados ao longo pesquisa
exploratória apresentada no capítulo 3.
A variável taxa de valor, traduzida em unidades monetárias por período de tempo,
apresenta um comportamento dinâmico de crescimento com RYHUVKRRW Essa representação
permite aos gestores premeditar, com maior eficácia os impactos de seus produtos no
mercado, como também, a reação que o mercado e os concorrentes podem apresentar diante
de novos produtos e inovações.
Dessa forma parece razoável aceitar a métrica de valor como unidades monetárias
divididas por unidades de tempo:
W
9
$
, onde
$ representa o investimento em atividade centrais da organização;
EWrepresenta o escoamento do valor ao longo do ciclo de vida do produto.
107
O esforço realizado rendeu uma estrutura aparentemente simples e óbvia, porém, foi
possível explorar aspectos importantes dentro de um processo produtivo, como a aplicação de
recursos em atividades centrais e seus possíveis impactos no desempenho da organização. O
próximo passo é verificar a sensibilidade e o realismo do modelo.
108
$3/,&$d2'202'(/2(080(678'2'(&$62
Este capítulo apresenta a aplicação do modelo em um estudo de caso real
desenvolvido a partir dos dados de uma empresa de manufatura de motores para veículos de
passeio. Ilustra, principalmente, a reprodução do comportamento real com as simulações
obtidas e traz a luz do conhecimento em engenharia de produção uma visão diferenciada do
comportamento e do fluxo de Valor dentro das organizações que produzem bens duráveis.
Os produtos fabricados na empresa em estudo podem ser classificados como:
a) industrial - são utilizados na produção de outros bens;
b) duráveis - sobrevivem a ocasiões de múltiplo uso;
c) partes e materiais - bens que são agregados a um produto final (KOTLER, 1998).
A empresa executa a usinagem dos componentes principais, adquiri diversos
componentes, tais como: parafusos, cabos, conectores, bombas hidráulicas etc. de seus
fornecedores e desenvolve a montagem e testes do produto final.
As linhas de usinagem são dispostas em centros automatizados, controlados por
programas de computador e a montagem dos componentes, mesmo apresentando um nível
menor de automatização, segue um fluxo balanceado pela demanda do cliente e de uma peça
por vez (RQHSLHFHIORZ).
Com o propósito de preservar o anonimato da empresa, alguns detalhes não serão
apresentados, porém, mantendo a profundidade necessária para o desenvolvimento da
pesquisa.
Os passos adotados seguem a metodologia descrita no capítulo 3, a saber:
a) articulação do problema;
b) formulação de uma hipótese dinâmica;
c) formulação de um modelo de simulação;
d) testes do modelo;
e) avaliação de políticas alternativas.
109
5.1 ARTICULAÇÃO DO PROBLEMA
No caso estudado a empresa foi projetada para trabalhar rigorosamente dentro dos
princípios do sistema Toyota de produção, tornando-se uma referência nessa abordagem.
Entretanto, após o término do ciclo de vida do produto, a empresa mesmo com todos os
indicadores do seu %DODQFHG6FRUH&DUG apresentando resultados positivos, não foi capaz de
manter os seus clientes e seus volumes de vendas.
A indústria automotiva, em função da alta competitividade do ramo, apresenta uma
velocidade acentuada na necessidade de mudança e, consequentemente, no tempo de ciclo de
vida dos diversos modelos de automóveis.
Diferentemente dos conceitos implantados por Ford, com as linhas de produção e a
produção em massa, de que os carros poderiam ter qualquer cor, desde que fossem pretos,
vimos que a introdução de novos concorrentes, bem como, inovações tecnológicas, mudou em
muito as expectativas dos compradores. Essas mudanças determinaram a necessidade de
segmentar e micro-segmentar os mercados, tornando mais precisa a definição da faixa de
clientes que se deseja alcançar com a oferta de produtos (ANDREOU, 2003).
No capítulo 2 foi verificado que o Valor dentro de um processo produtivo está
relacionado diretamente entre os esforços demandados para a obtenção do Produto e as
expectativas funcionais que se busca nesse produto.
A questão que se deseja levantar com esse estudo, está relacionada com o
conhecimento que os gestores precisam dominar a respeito do negócio em que estão inseridos
e o momento e a direção que devem dar para seus investimentos.
6HOHomRGRWHPD
O gráfico apresentado na figura 41 retrata a taxa de produção da empresa, desde o
lançamento, em janeiro de 2000 até a parada de produção, em junho de 2007 e serve de base
para a determinação do problema em estudo. Mesmo com o cuidado de trilhar os princípios
do sistema de produção enxuta, reduzindo os custos e mantendo um controle rigoroso nas
variáveis de produção, eliminação de desperdícios, qualidade, estoques e prazos de entrega,
ainda assim não foi possível garantir a continuidade dos negócios. O comportamento da taxa
110
de produção caracteriza a situação problemática que se busca capturar com o modelo
proposto.
0
5000
10000
15000
20000
25000
Jan-00
Feb-00
Mar-00
Apr-00
May-00
Jun-00
Jul-00
Aug-00
Sep-00
Oct-00
Nov-00
Dec-00
Jan-01
Feb-01
Mar-01
Apr-01
May-01
Jun-01
Jul-01
Aug-01
Sep-01
Oct-01
Nov-01
Dec-01
Jan-02
Feb-02
Mar-02
Apr-02
May-02
Jun-02
Jul-02
Aug-02
Sep-02
Oct-02
Nov-02
Dec-02
Jan-03
Feb-03
Mar-03
Apr-03
May-03
Jun-03
Jul-03
Aug-03
Sep-03
Oct-03
Nov-03
Dec-03
Jan-04
Feb-04
Mar-04
Apr-04
May-04
Jun-04
Jul-04
Aug-04
Sep-04
Oct-04
Nov-04
Dec-04
Jan-05
Feb-05
Mar-05
Apr-05
May-05
Jun-05
Jul-05
Aug-05
Sep-05
Oct-05
Nov-05
Dec-05
Jan-06
Feb-06
Mar-06
Apr-06
May-06
Jun-06
Jul-06
Aug-06
Sep-06
Oct-06
Nov-06
Dec-06
Jan-07
Feb-07
Mar-07
Apr-07
May-07
Jun-07
Jul-07
Figura 41: Dados reais da produção de motores para veículos
Fonte: o autor.
9DULiYHLVFKDYHHFRQFHLWRVGHVHQYROYLGRV
Variáveis chave:
- Quantidade de Produtos fornecidos mensalmente;
- Investimento inicial da empresa;
- Tempo do ciclo de vida do produto;
- Preço de Venda do Produto;
- Custo Unitário.
Conceitos desenvolvidos:
- Taxa de Valor;
- Taxa de Reinvestimento;
111
+RUL]RQWHGHWHPSR
Os dados de produção demonstram que o ciclo total de vida do produto foi de 78
meses, logo ajustaremos a simulação para compreender esse período de tempo.
'HILQLomRGLQkPLFDGRSUREOHPD
Conforme mencionado no capítulo 3, a empresa após um investimento inicial,
apresenta um período de crescimento nos volumes de vendas, até atingir um determinado
patamar, por volta de 15000 unidades por mês. Esses volumes se mantêm, até a parada de
produção. No estudo em questão, não houve mais nenhum investimento significativo,
principalmente em mudanças tecnológicas, que pudessem atrair a atenção dos mesmos ou de
novos clientes.
Salientando que em se tratando de uma empresa baseada no sistema de produção
enxuta, que buscava o cumprimento dos princípios delineados no capítulo 3.5, cujo foco
principal é a entrega de valor para o cliente, a questão problemática que se pretende levantar
é, exatamente, onde ou quando os clientes deixaram de receber o valor almejado e partiram
para outros produtos concorrentes.
O comportamento do ciclo de vida do produto, independentemente da abordagem
adotada pela organização, não mudou em relação aos padrões conhecidos, justificando o
esforço em explicar conceitualmente e matematicamente esse fenômeno através de um
modelo de simulação.
5.2 APLICAÇÃO PRÁTICA DO MODELO
O modelo desenvolvido ao longo do capítulo 3, será posto em prática, a partir dos
dados reais de investimento, taxa de vendas, custos variáveis de produção, preço de venda dos
produtos gerados na empresa em estudo.
112
Apenas para efeito comparativo, os dados de vendas do produto foram introduzidos no
software de simulação Vensim, através do recurso de “ look up” e o gráfico representado na
figura 42 demonstra o comportamento real de vendas da empresa.
No caso em estudo a Taxa de Vendas e a Taxa de Produção são iguais. Como se trata
de uma empresa regida pelo sistema Toyota de Produção, a empresa adota uma política de
atendimento da demanda interna e externa denominada de 0DNHWRRUGHU, onde os pedidos
dos clientes disparam a produção dos itens que deverão ser entregues. Não há estoques de
produtos acabado (LIN; SHAW, 1998 apud NAZARENO, 2003).
Figura 42: Dados reais de produção introduzidos no programa de simulação Vensim
Fonte: o autor.
6XSRVLo}HVH,QIRUPDo}HV,QLFLDLV
O quadro 11 apresenta as suposições e informações iniciais, obtidas a partir dos dados
reais da empresa com as quais serão verificados os resultados de simulação e compatibilidade
do modelo proposto com a realidade.
Dados Reais
25,000
18,750
12,500
6,250
0
0
4
8
12
16
20
24
28
3
2
36
40
44
48
52
56
60
64
68
72
76
80
Tempo (Mês)
Tx Motores mes :
Produto/Month
113
9DULiYHO 'DGRV,QLFLDLV &RPHQWiULRV
Investimento Inicial $500.000.000,00
Investimento em “ core business” 50 % do investimento inicial Cerca de 250 milhões investidos
em desenvolvimento do produto
Preço Unitário $1000,00
Horizonte de Tempo 78 meses Período em que houve produção na
empresa estudada.
Custo Unitário 20% das receitas Custos de aquisição dos
componentes e Matérias-Prima
para a produção de um motor.
Quadro 11: Suposições e informações iniciais.
Fonte: o autor.
7HVWHVQRPRGHOR
5HSURGXomR GH &RPSRUWDPHQWR O modelo dinâmico desenvolvido no capítulo
4.2.4., como também a formulação descrita no capítulo 4.2.5. continua válida e a partir dos
dados do quadro 11, uma simulação foi conduzida sendo que os resultados obtidos
encontram-se representados na figura 43 que se segue.
Figura 43: Análise comparativa entre o simulado e dados reais de produção.
Fonte: o autor.
Produção Real X Simulado
25,000
Produto/Month
25,000
Produto/Month
18,750
Produto/Month
18,750
Produto/Month
12,500
Produto/Month
12,500
Produto/Month
6,250
Produto/Month
6,250 Produto/Month
0
Produto/Month
0
Produto/Month
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
68
72
76
80
Time (Month)
Taxa de Produção :: Simulado
Produto/Month
Produção Mensal de Motores : Dados Reais
Produto/Month
114
Esse comportamento obtido, como demonstrado anteriormente, é denominado em
Dinâmica de Sistemas de 6VKDSHG, e pode-se observar que a simulação, apesar de não
capturar os efeitos oscilatórios dos dados reais, apresenta a mesma tendência da curva, ao
longo do horizonte de tempo determinado. A fim de verificar a habilidade do modelo em
reproduzir o comportamento de uma situação real, os dados serão comparados
estatisticamente através de uma métrica denominada R
2
, apresentada no capítulo 2, seção
2.3.4, página 29.
A métrica R
2
, segundo comenta Sterman (2000), é um dos métodos mais utilizados
para essa finalidade. Mede a fração de variância entre a série de dados reais e simulados. Caso
o resultado obtido seja R
2
=1, significa que o modelo replica integralmente a realidade.
¦
¦
¦
\\
[[
\\[[
22
2
*
*
R
equação 1, fonte: Stevenson (2001).
Onde:
X representa os valores individuais de produção obtidos na simulação;
[
= média dos valores de X;
Y representa os valores individuais de produção reais;
\
= média dos valores de y.
Após extrair os dados do modelo no Vensim, tanto os dados simulados, como também
os dados reais e efetuar os cálculos, o resultado obtido foi 0,85. Pode-se dizer que o modelo
apresenta um grau de relacionamento entre as duas séries de dados de 85%.
Tomando-se em conta que as variações de produção podem ser ocasionadas por
diversos fatores, que não foram considerados na construção do modelo, tais como: paradas de
produção devido a quebras de máquinas, feriados, compensações de horas não trabalhadas,
falta de componentes, quedas e aumentos no volume de vendas devido a sazonalidade, apenas
para citar algumas fontes de oscilações, consideramos satisfatória a reprodução de
comportamento obtida com o modelo proposto.
115
&RQVLVWrQFLDGLPHQVLRQDOUm dos testes mais básicos que se pode realizar em um
modelo, é verificar se as unidades de medida especificadas apresentam consistência com as
diversas interações das variáveis consideradas. Erros nas unidades de medida revelam
importantes falhas no entendimento da estrutura ou no processo decisório que se busca
modelar (STERMAN, 2000).
O software empregado para realizar a simulação, possui uma ferramenta que realiza
esse teste, permitindo ao criador do modelo, verificar a consistência, durante o
desenvolvimento do projeto.
Seguindo o caminho: 0RGHO±8QLWV&KHFN, automaticamente é recebida uma resposta,
informando o resultado da verificação. Na figura 44 é demonstrado o resultado satisfatório
obtido na construção do modelo.
Figura 44: Teste de consistência Dimensional satisfatório
Fonte: o autor.
5.3 FORMULAÇÃO E AVALIAÇÃO DE ESTRUTURAS ALTERNATIVAS
A proposição de uma política de reinvestimento nas atividades centrais da organização
deve render a possibilidade de vislumbrar um crescimento e manutenção desse crescimento de
forma sustentável.
116
Essa colocação parece extremamente óbvia, porém, somente a partir de um
entendimento claro a respeito do valor a que a empresa se propõe entregar é que se pode saber
onde e quando investir.
No caso em estudo a preocupação com “ valor”, visto que se tratava de uma empresa
com base no sistema de produção enxuta, fazia parte da cultura organizacional. Resgatando o
conteúdo do capítulo 3.5. sobre os princípios do sistema Toyota de Produção, podemos tentar
verificar em qual, ou quais desses princípios a empresa deveria conduzir esforços mais
intensos, a fim de garantir a longevidade esperada.
O produto gerado pela empresa destinava-se a equipar veículos de passeio. Os
compradores desse tipo de produto, quando satisfeitos, tendem a realizar uma nova aquisição
de um modelo mais novo. Entretanto, esperam encontrar uma inovação motivadora. A
montadora, para a qual o produto era vendido, desenvolveu uma alternativa, tecnologicamente
superior, em um concorrente.
O que se observou na empresa é que as linhas de produção, apesar da alta tecnologia
aplicada para produção de motores em série, não permitia flexibilidade para produzir outros
motores tanto geometricamente diferentes, como também, com outras soluções em materiais e
periféricos.
Com essa análise, destacamos que a empresa deveria se preocupar com o primeiro
princípio do sistema Toyota apresentado por Liker (2000):
)XQGDPHQWDUDVGHFLV}HVJHUHQFLDLVHPXPDILORVRILDGHORQJRSUD]R
Provavelmente reunindo as equipes e gerentes, para uma visão de valor, o problema da
chegada do fim do ciclo de vida do produto teria sido trazido a luz de todos e a busca de
soluções que, logicamente, necessitariam de investimentos, poderiam ser criadas.
Dentre as possíveis soluções, podemos presumir que mudanças nas linhas de
produção, permitindo produzir uma variedade maior de modelos, diferentes tanto em
geometria, quanto em matérias-prima, seria uma das principais alternativas.
O quadro 12 demonstra dados da produção mundial de automóveis de passeio. Esses
dados mostram o crescimento do setor e, segundo um relatório de um instituto europeu de
pesquisa, a grande preocupação dos fabricantes, motivados pelas discussões ambientais, é
aumentar a produção de veículos, de forma sustentável, reduzindo a emissão de carbono e
resíduos sólidos na atmosfera (SMMT – 2007). O mesmo relatório ainda aponta que o
controle e redução do impacto ambiental, através de operações mais eficientes quanto ao uso
dos recursos naturais, bem como, o investimento em tecnologia são fatores críticos que devem
ser considerados no desenvolvimento de soluções industriais.
117
$QR
3DtV
-DSmR
8619 8478 8720 9017 9757 9944
$OHPDQKD
5123 5145 5192 5350 5399 5709
&KLQD
1091 2019 2316 3931 5233 6381
(8$
5019 4510 4230 4321 4366 3924
&RUpLDGR6XO
2651 2768 3123 3357 3489 3723
)UDQoD
3283 3220 3227 3113 2728 2554
%UDVLO
1520 1505 1863 2010 2092 2388
(VSDQKD
2267 2399 2403 2098 2079 2196
,QGLD
706 908 1178 1264 1472 1708
5HLQR8QLGR
1630 1658 1647 1596 1442 1535
7RWDOGRV3DtVHV$SUHVHQWDGRV
2XWURV3DtVHV
10357 10397 11411 11992 13038 12980
7RWDO
Quadro 12: Produção Mundial de Automóveis (x 1000 unidades)
Fonte: International Organization of Motor Vehicle Manufacturers (2007)
Para simular o impacto de uma política de busca de soluções tecnológicas focadas na
manutenção do cliente, incluímos no modelo um ORRS que denominamos de ROI, U HWXUQ RQ
LQYHVWPHQW. As fórmulas matemáticas apresentadas na seção 4.2.6 continuam válidas.
Assumimos que a empresa poderia aplicar 1% das suas receitas nessa política de
desenvolvimento das atividades centrais, focadas na manutenção do cliente.
Realizamos um novo teste de consistência dimensional, a fim de verificar a validade
do modelo sob este aspecto e apresentamos o resultado satisfatório na figura 45.
118
Figura 45: Teste de consistência Dimensional satisfatório, após inclusões
Fonte: o autor.
A figura 46 demonstra o comportamento da taxa de produção após a aplicação de um
investimento de 1% em atividades de “ FRUH EXVLQHVV”. Lembrando a figura 22, apresentada
no capítulo 4, página 81, percebe-se uma similaridade com a curva D, onde, Forrester apud
Sterman (2000) comenta que essa é uma característica das empresas que conseguem uma
tendência de crescimento a longo-prazo.
Figura 46: Política de investimento em “ core business” simulada e dados reais de produção.
Fonte: o autor.
Produção Real X Simulado
45,000
Produto/Month
45,000
Motores/Month
33,750
Produto/Month
33,750
Motores/Month
22,500
Produto/Month
22,500
Motores/Month
11,250
Produto/Month
11,250
Motores/Month
0
Produto/Month
0
Motores/Month
0
6
12
18
24
30
36
42
48
54
60
66
72
78
Time (Month)
Taxa de Produção :Simulação
Produto/Month
Produção Mensal de Motores : Dados Reais
Motores/Month
119
Checkland e Poulter (2006) comentam que somente tomando parte no processo de
construção de um modelo, na prática, que realmente se pode compreender e aproveitar os
benefícios do método de modelagem. Modelos, como pesquisado anteriormente, são respostas
provisórias para um problema e, como ilustra Sterman (2002), WRGRVHVWmRHUUDGRV. Explica
que, de fato, modelos raramente conseguem capturar toda a complexidade em que o se
inserem, logo, traduzindo um pouco melhor, sempre é possível melhorar a abrangência do
modelo.
Uma das propostas da pesquisa é desenvolver uma métrica que propicie aos gestores
do sistema produtivo, condições de verificar o andamento do fluxo de valor ao longo da
dinâmica do processo.
No capítulo 2 exploramos um trabalho de Neely (1997) no qual aponta uma série de
recomendações que auxiliam na avaliação de uma determinada métrica. O esforço que se
segue busca comparar a métrica proposta neste capítulo, com os tópicos apresentados
anteriormente. Os itens em negrito serão apontados no capítulo 6, como fontes para pesquisas
futuras:
1 - O trabalho proposto deriva da estratégia da organização;
2 - A abordagem de Dinâmica de Sistemas é de fácil entendimento;
$ UHDOLPHQWDomR H R WHPSR ID]HP SDUWH GR SURFHVVR SRUpP D SUHFLVmR
GHSHQGHGDVEDVHVGHGDGRVDFHUFDGRQHJyFLR
4 - A métrica desenvolvida é baseada em quantificações que podem ser influenciadas
ou controladas pelo próprio usuário, ou ainda, em cooperação com mais agentes;
2 PRGHOR UHIOHWH R SURFHVVR GH QHJyFLRV([ WDQWR IRUQHFHGRUHVH FOLHQWHV
SRGHPHVWDUHQYROYLGRVQDGHILQLomRGDPHGLomR
6 - A definição de valor tornou a metas mais clara e específica;
7 - O problema proposto é relevante;
8 - A abordagem de Dinâmica de Sistemas fecha o ciclo, através de “ ORRSV causais”;
9 - A métrica é claramente definida;
10 - Os gráficos desenhados demonstram visualmente o impacto do valor;
11 - A política proposta busca a melhoria;
12 - A proposta se demonstrou consistente;
13 - O modelo permite uma rápida realimentação;
14 - O modelo tem um propósito explícito;
15 - As fórmulas e os dados precisam estar explícitos para a simulação do modelo;
120
&RP R DSURIXQGDPHQWR GR DSUHQGL]DGR p SRVVtYHO WRUQDU R PRGHOR PDLV
HQGyJHQRGHVHQYROYHQGRPHOKRUDVUHODo}HVPDWHPiWLFDVLPSOtFLWDVQRVLVWHPD
17 - Os dados utilizados são automaticamente coletados, fazem parte do processo;
18 - O modelo é simples e consistente;
19 - O comportamento problemático fornece a tendência necessária;
20 - O modelo, se bem aplicado, fornece informações;
$HVWUXWXUDEXVFDDH[DWLGmRSRUpPHVVHDVSHFWRFDUHFHGHFRQWLQXLGDGHH
DSURIXQGDPHQWRGRVFRQFHLWRV
22 - O processo é objetivo.
Seria de extrema presunção se imaginássemos que encontraríamos uma resposta
definitiva acerca do valor dentro de um processo produtivo. Entretanto, as respostas obtidas
com a estrutura representada ao longo deste capítulo, de maneira muito simples, demonstram
aderência com as recomendações apresentadas. Também se pode observar a necessidade de
gestores e equipes de trabalho dominar, ou pelo menos, estarem munidos de informações a
respeito do negócio em que estão envolvidos.
121
&21&/86®(6(68*(67®(6'(75$%$/+26)878526
O desafio a que se propôs essa pesquisa, além de prover uma definição para o valor
dentro de um processo produtivo, também está em aplicar a ferramenta de modelagem em
Dinâmica de Sistemas.
Agregar esses três pilares fundamentais do projeto: modelos, dinâmica de sistemas e
valor; abre um caminho interessante de pesquisa em engenharia de produção, pois permite
desenvolver respostas a problemas que fazem parte da rotina em organizações responsáveis
pela produção de bens duráveis. Trata com a complexidade do assunto de uma forma
simplificada, porém, com a profundidade necessária para lidar com o todo, dentro de um
ambiente totalmente controlável onde o processo decisório pode ser mais bem compartilhado.
Figura 47: Integração das áreas pesquisadas
Fonte: o autor.
6.1 REVISÃO DOS OBJETIVOS
O objetivo central enunciado no capítulo foi: Explorar e propor uma sistemática para a
mensuração de valor global, gerado por uma organização. Analisando os resultados obtidos,
bem como, o aprofundamento na pesquisa, consideramos que o objetivo central do trabalho
foi alcançado. Os diversos ângulos do tema foram verificados e observou-se que, apesar da
122
abrangência da expressão valor, se pode obter um senso comum a respeito do termo. Também
se deve ressaltar que a escolha pelo caminho da modelagem em dinâmica de sistemas, abre
uma possibilidade de visão ampla dos diversos fenômenos que envolvem a organização.
Dois fatores intrínsecos às organizações, porém, que não costumam ser considerados
com a importância necessária, a saber: o tempo e a influência dos diversos modelos mentais,
puderam ser explorados de maneira mais eficiente com a prática adotada.
A forma com que se buscou atingir os objetivos específicos do trabalho, que
revisamos a seguir, cria uma base melhor de compreensão para a crença acerca do objetivo
central.
2EMHWLYR Formalizar o conceito qualitativamente através de uma pesquisa
exploratória, demandou uma ampla revisão bibliográfica nas bases de dados, focando a gestão
de operações e rendeu uma base conceitual importante para futuras pesquisas.
2EMHWLYR : Formalizar o conceito causalmente: O modelo embasado em informações
reais de produção e a análise da estrutura que determinam o comportamento dinâmico de
valor reforçam as reações sistêmicas de causa e efeito, presentes no fluxo de valor dentro um
processo produtivo. Lembrando que a relação de causalidade é condição básica para a
modelagem. No capítulo 4 foi desenvolvido o diagrama de enlaces causais que serviu de base
para a construção da hipótese dinâmica apresentada.
2EMHWLYR Através da quantificação das relações causais, estabelecer as interações
dinâmicas das variáveis e, seguindo os princípios de modelagem em “ Dinâmica de Sistemas”,
construir um modelo de simulação que reproduza o comportamento dos modos de referência
pesquisados anteriormente. O diagrama de enlaces causais com fluxos e estoques apresentado
no capítulo 4, na medida em que foi traduzido em termos quantitativos com o auxílio do
VRIWZDUH Vensim, criou um sistema de equações diferenciais que permitiu a simulação
avaliação do comportamento dos dados reais utilizados como referência.
2EMHWLYR Formalizar o conceito matematicamente: A versão final do sistema de
equações criado e apresentado passo-a-passo nos capítulos 4 e 5, cumprem o quarto objetivo
específico.
2EMHWLYR Aplicar a hipótese desenvolvida na simulação de dados reais de produção
em uma empresa do ramo automotivo, a fim de testar a sensibilidade do modelo e a sua
capacidade de reproduzir a realidade. Com a reprodução do comportamento pesquisado,
através da taxa de produção utilizada como referência, consideramos satisfatória a resposta
desenvolvida através do modelo proposto.
123
Como mencionado anteriormente, a modelagem em dinâmica de sistemas permite
conduzir a experimentação indireta, ou seja, verificar o impacto de mudanças no sistema,
através de um modelo do sistema, sem que a realidade seja alterada. Assim sendo, é possível
efetuar os testes que forem necessários, em um ambiente virtual, com menos riscos para a
empresa a fim de adquirir a maturidade necessária antes de se proceder com qualquer
intervenção no sistema real. Nesse contexto, a verificação do modelo, partindo de um estudo
de caso, promove uma credibilidade maior na proposta.
6.2 CONTRIBUIÇÃO
A pesquisa conduzida procurou cobrir, dentro do campo da engenharia de produção e
sistemas, em especial com foco em gestão de operações, estudos sobre a relação do “ valor” e
seus aspectos dinâmicos. Com isso observou-se que o assunto é tipicamente tratado de forma
qualitativa, o que provavelmente deve-se à abrangência do conceito.
No trabalho desenvolvido pôde-se definir uma proposta de resposta visual para esse
conceito, ao se estabelecer um comportamento do “ valor” e seu impacto na taxa de produção,
como indica a figura 48.
Figura 48: Comportamento do Valor e o impacto na Taxa de Produção
Fonte: o autor.
O ciclo de vida do produto é determinado por uma expectativa gerada com o
lançamento de uma inovação, sob o ponto de vista do cliente. Essa expectativa apresenta um
crescimento rápido, atingindo seu ápice, que representa a cobertura do mercado a que se
destina o produto e esse valor é consumido ou torna-se obsoleto, a partir do desenvolvimento
de novas soluções para as expectativas geradas.
Taxa de Produção
20,000
15,000
10,000
5,000
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Time (Month)
Taxa de Produção : Current Produto/Month
Taxa de Valor
20 M
15 M
10 M
5 M
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Time (Month)
Taxa de Valor : Current Dinheiro/Month
124
Pesquisas anteriores (BASS, 1969) apresentam modelos matemáticos que reproduzem
o ciclo de vida do produto a partir das informações mercadológicas do produto. Entretanto,
não determinam uma relação direta com o conceito de “ valor”. A contribuição deste projeto é
trazer a luz de futuras pesquisas essa visão diferenciada acerca do comportamento dinâmico
do Valor.
6.3 LIMITAÇÕES
A abrangência do tema é muito extensa e seria inviável um trabalho que buscasse
esgotar o assunto, pois, certamente perder-se-ia o foco em engenharia de produção e sistemas.
Diante desse desafio a pesquisa se restringiu aos sistemas produtivos, onde a
expressão “ agregar valor” encontra-se extremamente difundida, porém, carecendo de um
esclarecimento, bem como, uma representação, não somente qualitativa, mas também
quantitativa.
Da mesma forma, buscar englobar o valor nos diversos tipos de produtos e mercados,
também esbarraria em uma diversidade que seria proibitiva em função da disponibilidade de
tempo e recursos para tal pesquisa. Logo, optou-se por trabalhar com a produção de bens
duráveis, destinados a produção de outros bens, no caso veículos de passeio.
A pesquisa se limitou à reprodução do comportamento de vendas de uma única
empresa, considerando os dados de forma determinística. Não foi considerada nenhuma
aleatoriedade no modelo desenvolvido.
6.4 PROPOSTA PARA TRABALHOS FUTUROS
Com base nas limitações apresentadas, abre-se uma lacuna para pesquisas futuras,
visando ampliar o conceito para outros tipos de produtos e mercados, bem como, verificar a
aplicação em outros ramos da indústria.
Também cabe ressaltar alguns aspectos abordados ainda na fase de verificação do
modelo, capítulo 4, onde se verificou a necessidade de uma pesquisa quantitativa mais
aprofundada. Nesse aspecto, podemos citar os seguintes pontos a melhorar:
125
a) precisão dos dados, através da utilização em empresas com maior longevidade e que
permitam reunir e explorar uma quantidade maior de dados e informações;
O modelo proposto se limitou ao estudo de uma única empresa e que teve suas
atividades encerradas. Para continuidade dos estudos e uma coleta maior de dados, o trabalho
deve se estender a outras empresas, possivelmente, de outros ramos da indústria, permitindo
uma maior precisão das informações.
b) envolvimento de uma cadeia maior de agentes do sistema, tais como: fornecedores,
funcionários e clientes;
Ampliar a abrangência da pesquisa, consultando e explorando um número maior de
pessoas na melhoria do modelo. Esse trabalho pode ser realizado com funcionários das
empresas pesquisadas, bem como, com outros pesquisadores que desejem tomar parte nesse
desenvolvimento.
c) ampliação das fronteiras do modelo, tornando-o mais endógeno;
Tornar o modelo mais endógeno significa capturar a interação das variáveis e agentes
representados no modelo. A dinâmica de sistemas busca uma explicação endógena do
fenômeno. Logo, ampliando a pesquisa e melhorando a qualidade das informações será
possível compreender e controlar variáveis que no modelo proposto foram tratadas como
exógenas.
d) definir dinâmicamente e fisicamente as unidades inseridas no modelo para ajustes
do fator tempo;
As variáveis: Taxa de Aderência do Mercado (TAM), Custo Unitário (CU) e Fator
Tempo (FT), apresentam unidades de 1/Month e carecem de um aprofundamento da pesquisa
para que o modelo se torne mais realístico.
126
5()(5Ç1&,$6
ACKOFF, Russel L. 3ODQHMDPHQWRHPSUHVDULDOtrad. de Marco T. de Freitas. 3. ed. Rio de
Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1975. 114 p.
ANAND, Gopesh; WARD, Peter D. Fit, flexibility and performance in manufacturing: coping
with dynamic environments.3URGXFWLRQDQG2SHUDWLRQ0DQDJHPHQWV6RFLHW\v. 13, n. 4,
p. 369-385, winter 2004.
ANDREOU, Andreas N; GREEN, Annie; STANKOSKY, Michael. A Framework of
Intangible Valuation Areas and Antecedents.-RXUQDORI,QWHOOHFWXDO&DSLWDOv. 8, n. 1,
2007.
BASS, Frank M. A New Product Growth for Model Consumer Durables. 0DQDJHPHQW
6FLHQFH v. 15, n. 5, January, 1969.
BASSO, Jose L. (QJHQKDULDHDQiOLVHGRYDORUSão Paulo: IMAM, 1991. 194 p.
BERTALANFFY, Ludwig von. 7HRULDJHUDOGRVVLVWHPDVtrad. de Francisco M. Guimarães.
3. ed. Petrópolis: Ed. Vozes, 1977. 351 p.
BESSEGATO, Lupércio F. 0RGHORVHPRGHODJHP 2007. Notas de aula. Belo Horizonte.
Disponível em: <http://bessegato.sites.uol.com.br/PUC/modelos.pdf>. Acesso em: 03 nov.
2008.
BOOMER, Gary L. The 10 rules of technology management. $FFRXQWLQJ7RGD\ 2006.
Disponível em: <www.webcpa.com>. Acesso em: 26 mai. 2006.
BROWNING, Tyson R. Analysing the Systems Underlying an Enterprises. ,QFRVH,QVLJKW
International Council of Systems Engineering. v. 6, n. 2, January 2004.
BRYANT, L.; JONES, D.A.; WIDENER, S.K. 0DQDJLQJ9DOXH&UHDWLRQZLWKLQWKH)LUP$Q
([DPLQDWLRQRI0XOWLSOH3HUIRUPDQFH0HDVXUHV -RXUQDORI0DQDJHPHQW$FFRXQWLQJ
5HVHDUFKv.16, n. 4, p. 107-131, 2004.
CERVO, Amado L.; BERVIAN, Pedro A. 0HWRGRORJLDFLHQWtILFD 5. ed. São Paulo: Pearson
Prentice Hall, 2002. 242 p.
127
CHECKLAND, Peter; POULTER, John. /HDUQLQJIRU$FWLRQ±DVKRUWGHILQLWLYHDFFRXQW
RI6RIW6\VWHPV0HWKRGRORJ\DQGLWVXVHIRU3UDFWLWLRQHUV7HDFKHUVDQG6WXGHQWV John
Wiley & Sons Ltd. Chichester-England, 2006, 200 p.
CHURCHILL JR., Gilbert A.; PETER, J. Paul. 0DUNHWLQJcriando valor para o cliente. São
Paulo: Saraiva, 2000.
COPELAND, T.; KOLLER, T.; MURRIN, J. $YDOLDomRGHHPSUHVDVYDOXDWLRQ±
FDOFXODQGRHJHUHQFLDQGRRYDORUGDVHPSUHVDV São Paulo: Makron Books, 2002.
CYERT, Richard M.; MARCH James G. $%HKDYLRUDO7KHRU\RIWKH)LUP2
nd
ed. Malden-
USA: Blackwell, 1992. 252 p.
DAVIDSON, Willian H. Beyond re-engineering: The three phases of business tranformation.
,%06\VWHPV-RXUQDO, v. 32, n. 1, p. 65, 1993.
DELL’ISOLA, Alphonse J. 9DOXH(QJLQHHULQJ3UDFWLFDO$SSOLFDWLRQVIRU'HVLJQ
&RQVWUXFWLRQ0DLQWHQDQFH2SHUDWLRQVKingston-MA-USA: RSMeans, 1997. 427 p.
DEMO, Pedro. 3HVTXLVDHLQIRUPDomRTXDOLWDWLYDaportes metodológicos 2. ed. Campinas:
Papirus, 2004. 135 p.
DENTON, D. Keith Measuring Relevant Things.,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI3URGXFWLYLW\DQG
3HUIRUPDQFH0DQDJHPHQW ABI/INFORM Global 544, 3, p. 278. 2005.
EVANS, James R. 3URGXFWLRQ2SHUDWLRQV0DQDJHPHQW4XDOLW\3HUIRUPDQFHDQG
9DOXH5 ed. St. Paul-MN: West Publishing Company – 1997. 789 p.
FERNANDES, Amarildo da Cruz. 6FRUHFDUG'LQkPLFRHm direção à integração da
dinâmica de sistemas com o balanced scorecard. 2003. 320 f. Tese (Doutorado) -
Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2003.
FERREIRA, Aurélio Buarque de Holanda. 1RYR$XUpOLR6pFXOR;;,: o dicionário da língua
portuguesa. 3. ed. Rio de Janeiro: Nova Fronteira, 1999.
FLETCHER, Tom; McCLINTOCK Scot Integrating Value Engineering into the Quality
Management Framework.4XDOLW\&RQJUHVV$646$QQXDO4XDOLW\&RQJUHVV
3URFHHGLQJV 2004; 58, ABI/INFORM Global, p.553.
128
GAITHER, Norman; FRAZIER, Greg. $GPLQLVWUDomRGDSURGXomRHRSHUDo}HV. 8. ed. São
Paulo: Thomson, 2002.
GARCIA, Maria J.G.F. Em busca do conceito de valor. &DGHUQRVGH6HPLyWLFD$SOLFDGD
São Paulo. v. 1, n. 2, dez. 2003.
GIL, Antonio Carlos. &RPRHODERUDUSURMHWRVGHSHVTXLVD 3. ed. São Paulo: Atlas, 1996.
159 p.
GONZALES, Javier P. et al. Assessing value in platformed product family design.5HVHDUFK
(QJLQHHULQJ'HVLJQCambridge,v. 13, p. 30-41,2001.
HARPER, Douglas G.; BERNOLD, Leonhard E. Success of supplier alliances for capital
projects. -RXUQDORI&RQVWUXFWLQJ(QJLQHHULQJDQG0DQDJHPHQW v. 131, n. 9, p. 979-985,
Sept. 2005.
HOLBROOK, Morris B. &RQVXPHUYDOXHa framework for analysis and research. London:
Routledge, 1999. 203 p.
JACOBS, Buce I.; LEVY, Kenneth N. On the Value of Value.)LQDQFLDO$QDO\VWV-RXUQDO
v. 44, n. 4, p. 47, Jul/Ago, 1988, ABI/INFORM Global.
KAPLAN, Robert S.; NORTON, David P. %DODQFHG6FRUHFDUG,QGLFDGRUHVTXH
LPSXOVLRQDPRGHVHPSHQKRHPSUHVDULDO3. reimpr. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. 126 p.
KANT, Immanuel. &UtWLFDGDUD]mRSXUDtrad. de Valério Rohden e Udo Balbur
Moosburger. 2. ed. São Paulo: Abril Cultural, 1983. 415 p.
KIRCHHOFF, Bruce A.; MERGES, Matthias J.; MORABITO, Joe A Value Creation Model
for Measuring and Managing the R&D Portfolio. (QJLQHHULQJ 0DQDJHPHQW-RXUQDOv. 13,
n. 1, 2004.
KOTLER, Philip. 3ULQFtSLRVGHPDUNHWLQJ. 7. ed. Rio de Janeiro: Ed. Prentice Hall, 1998.
KUMAR, Rakesh; VRAT, Prem. Using computer models in corporate planning. /RQJ5DQJH
3ODQQLQJ, Great Britain, v. 22, p. 144-120, 1989.
129
LAKATOS, Eva Maria; MARCONI, Marina de Andrade. )XQGDPHQWRVGHPHWRGRORJLD
FLHQWtILFD. 5. Ed. São Paulo: Atlas, 2003. 311 p.
LEVITT, Theodore Market Myopia. +DUYDUG%XVLQHVV5HYLHZSeptember-October-1975.
LIKER, Jeffrey K. 7KH7R\RWD:D\±PDQDJHPHQWSULQFLSOHVIURPWKHZRUOG¶V
JUHDWHVWPDQXIDFWXUHU New York: McGraw-Hill, 2004.
LJUNG, Lennart. 6\VWHP,GHQWLILFDWLRQtheory for the user.2
nd
ed. Upper Saddle River,
USA: Prentice Hall, 1999. 609 p.
LOOSEMORE, M.; HSIN, Y. Y. Customer-focused benchmarking for facilities management.
)DFLOLWLHV±3UR4XHVW6FLHQFH-RXUQDOV v. 19, n. 13/14, Nov/Dec 2001. p. 464.
MACMILLAN S.; PRETORIUS P. J. Back to basics - a systems approach to better decision
making.6RXWK$IULFD-RXUQDORI,QGXVWULDO(QJLQHHULQJPretoria, v. 16, n. 1, p. 69-82,
Pretoria, Maio, 2005.
MAGALHÃES, Rogério Antonio Lagoeiro de. Valor, essência e aparência e o conceito da
mais-valia extraordinária. (FRQRPLD. Niterói (RJ), v. 5, n. 1, p. 67-97, jan./jun. 2004.
MICHELON, M. J. et al. A criação do conhecimento corporativo promovido pelos fluxos de
informação gerados na implantação do planejamento estratégico. 5HYLVWD3URGXomR2Q/LQH
v. 6, n. 1, abr., 2006.
MILES, Lawrence D. 7HFKQLTXHVRIYDOXHDQDO\VLVDQGHQJLQHHULQJPublished by Eleanor
Miles Walker. 3
rd
ed. Madison – USA, 1989. 350 p.
MOTOR Industry Facts. 7KH6RFLHW\RI0RWRU0DQXIDFWXUHUVDQG7UDGHUV/LPLWHG,
London, April, 2007.
NAYLOR J. B.; NAIM, M.M.; BERRY, D. Leagility: integrating the lean and agile
manufacturing paradigms in the total supply chain.,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI3URGXFWLRQ
(FRQRPLFVElsevier, v. 62, p. 107-118, 1999.
NAYAK, Nitin et al. Core Business Arquitecture for a Service-Oriented Enterprise.,%0
6\VWHPV-RXUQDO v. 46, n. 4, 2007.
130
NAZARENO, Ricardo R. 'HVHQYROYLPHQWRHDSOLFDomRGHXPPpWRGRSDUDDSOLFDomRGH
VLVWHPDVGHSURGXomRHQ[XWD 2003. 167 f. Dissertação (Mestrado), Universidade de São
Paulo, São Carlos, 2003.
NEELY, Andy et al. Designing performance measures: a structured approach. University of
Cambridge, Cambridge, UK, ,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI3URGXFWLRQDQG2SHUDWLRQV
0DQDJHPHQWv. 17, n. 11, p. 1131-1152, 1997.
NEELY, Andy; BOURNE, Mike. Why measurement initiatives fail. 0HDVXULQJ%XVLQHVV
([FHOOHQFHv. 4, n. 4, p. 3-6, 2000.
NEELY, Andy. The Search for Meaningful Measures. ABI/INFORM Global: 0DQDJHPHQW
6HUYLFHVp. 14, Summer 2007.
NOCETI FILHO, Sidnei. )XQGDPHQWRVVREUHUXtGRVSDUWH,,, ruído branco e ruído rosa.
Disponível em: <http://www.linse.ufsc.br/~sidnei/RuidosParte-III.doc>. Acesso em: 15 nov.
2008.
NONAKA, Ikujiro, TAKEUCHI, Hirotaka. &ULDomRGHFRQKHFLPHQWRQDHPSUHVDFRPRDV
HPSUHVDVMDSRQHVDVJHUDPDGLQkPLFDGDLQRYDomR Rio de Janeiro: Campus, 1997.
OHNO, Taiichi; trad. SCHUMACHER, Cristina. 2VLVWHPD7R\RWDGHSURGXomR além da
produção em larga escala.Porto Alegre: Bookman, 1997.
OLIVEIRA, Djalma de Pinho Rebouças de. 6LVWHPDVRUJDQL]DomRHPpWRGRV uma
abordagem gerencial. 13. ed. São Paulo: Atlas, 2002.
PEREIRA Filho, Rodolfo Rodrigues. $QiOLVHGRYDORUSão Paulo: Nobel, 1994. 186 p.
PIOVESAN, Armando; TEMPORINI, Edméa R. Pesquisa exploratória: procedimento
metodológico para o estudo de fatores humanos no campo da saúde pública. 5HYLVWD6D~GH
3~EOLFD, São Paulo, v. 29, n. 4, p. 318-25, 1995.
PIRES, Eginardo. 9DORUHDFXPXODomR Rio de Janeiro: Zahar, 1979.
RAPPAPORT, Alfred. Ten Ways to Create Shareholder Value. +DUYDUG%XVLQHVV5HYLHZ,
p. 159, Sept. 2006.
131
RENTES, Antonio C. 7UDQV0HWK±SURSRVWDGHXPDPHWRGRORJLDSDUDFRQGXomRGH
SURFHVVRVGHWUDQIRUPDomRGHHPSUHVDV 2000. Tese (Livre docência) - Universidade de
São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, 2000.
RING, J. Intelligent enterprises. ,QFRVH,QVLJKWInternational Council of Systems
Engineering. v. 6, n. 2, January, 2004.
ROCHA, Ruth. 0LQLGLFLRQiULRHQFLFORSpGLFRHVFRODU 9. ed. São Paulo: Scipione, 1996.
ROEVER, Carol. Arguments for focusing on our core business. %XVLQHVV&RPPXQLFDWLRQ
4XDUWHUO\, v. 62, n. 2, June 1999.
RYAN, Harley E.; TRAHAN, Emery A. The Utilization of Value-Based Management: An
Empirical Analysis. )LQDQFLDO3UDFWLFHDQG(GXFDWLRQ Spring/Summer, 1999.
SAKURAI, Michiharu. *HUHQFLDPHQWRLQWHJUDGRGHFXVWRVSão Paulo: Atlas, 1997. 279 p.
SANTANA, Charles N. de. 3URJUDPDomRPDWHPiWLFDNotas de aula Março, 2007.
SANTOS, Joel J. $QiOLVHGHFXVWRVremodelando com ênfase para sistema de custeio
marginal, relatórios e estudos de caso. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2005. 231 p.
SCHIER, Carlos Ubiratan da Costa. &XVWRVLQGXVWULDLVCuritiba: IBPEX, 2005. 189 p.
SENGE, Peter. $TXLQWDGLVFLSOLQDarte e prática da organização que aprende.São Paulo:
Best Seller, 2000. 441 p.
SHEARER, L.; KULAKOWSKI, B. T., GARDNER, J.F. '\QDPLFPRGHOLQJDQGFRQWURORI
HQJLQHHULQJV\VWHPV2
nd
ed.New Jersey-USA: Prentice Hall, 1997. 375 p.
SHINGO, Shigeo. 26LVWHPD7R\RWDGHSURGXomR: do ponto de vista da engenharia de
produção. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 1996.
SILVA, Ciro Pereira da. $WHUFHLUL]DomRUHVSRQViYHOmodernidade e modismo. São Paulo:
LTR, 1997. 134p.
132
SIMON, Herbert. &RPSRUWDPHQWRDGPLQLVWUDWLYRestudo dos processos decisórios nas
organizações administrativas. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, 1970, 277p.
SLYWOTZKY, Adrian J. 0LJUDomRGRYDORUcomo se antecipar ao futuro e vencer a
concorrência. Rio de Janeiro: Campus, 1997. 337 p.
SOBRIO, Andrea; KELLER, Martina Market Analysis-Networked Healthcare-Integration
through Sustainable Value Creation.-RXUQDORI0HGLFDO0DUNHWLQJv. 7, n. 2, p. 102-113,
2007.
SOUSA, George W.L. “ Impact of alternative flow control policies on valuestream delivery
robustness under demand instability: a system dynamics modeling and simulation approach”.
2004. Tese de DoutoradoVirginia Polytechnic Institute and State University, 2004.
SPEAR, Steven; BOWEN, H. Kent. Decodificando o DNA do Sistema Toyota de Produção.
+DUYDUG%XVLQHVV5HYLHZ Set./Out. 1999.
STERMAN, John D. %XV\QHVVG\QDPLFVsystem thinking and modeling for a complex
world. Irwin McGraw-Hill, 2000.
STERMAN, John D. All Models Are Wrong: reflections on becoming a systems scientist.
6\VWHPV'\QDPLFV5HYLHZ, v. 18, n. 4, p. 501-531, Winter, 2002.
STEVENSON, Willian J. (VWDWtVWLFDDSOLFDGDDDGPLQLVWUDomR São Paulo: Harper e Row,
1981.
TEIXEIRA, Paulo H. &RPRJHUHQFLDUDWHUFHLUL]DomR Blumenau: Nova Letra, 2006. 232 p.
THEODORSON, George A.; THEODORSON, Achilles G. $PRGHUQGLFWLRQDU\RI
VRFLRORJ\ London: Metheuen, 1970.
THE UK AUTOMOTIVE Sector Sustainability Report: the Society of Motor Manufacturers
and Traders Limited. London, October, 2007.
TIGRE, Paulo Bastos. Inovação e teorias da firma em três paradigmas. 5HYLVWDGH(FRQRPLD
&RQWHPSRUkQHD Rio de Janeiro, n. 3, Jan-Jun. 1988.
133
THOMPSON, K. N.; COE, B.; LEWIS, J.R. Gauging the Value of Supplier’s Products:
Buyer-Side Applications of Economic Value Pricing Models.7KH-RXUQDORI%XVLQHVV
,QGXVWULDO0DUNHWLQJABI/INFORM Global, v. 9, n. 2, p. 29-40, 1994.
WATSON, Gregory H. Putting Value Back into Engineering. $64:RUOG&RQIHUHQFHRQ
4XDOLW\DQG,PSURYHPHQW3URFHHGLQJV– ABI/INFORM Global, 59, p.163, 2005.
WITTIG, B; WRIGHT, D. Why intelligent enterprises? Current Indicators of Insufficient
Enterprises. ,QFRVH,QVLJKWInternational Council of Systems Engineering. v. 6, n. 2, Jan.,
2004.
WOLMAN, Abel G. Measurement and Meaningfulness in Conservation Science. -RXUQDORI
&RQVHUYDWLRQ%LRORJ\ Society for Conservation Biology. v. 20, n 6, p. 1626-1634,
December, 2006.
WOMACK, James P. Value Streaming Map.0DQXIDFWXULQJ(QJLQHHULQJ v. 36, n. 5, p.145,
2006.
YIN, Robert K. (VWXGRGHFDVRplanejamento e métodos. 3. ed. Porto Alegre: Bookman,
2005. 212 p.
134
$1(;2$±&/$66,),&$d2'$/,7(5$785$3(648,6$'$
O anexo A apresenta uma classificação da literatura pesquisada, cobrindo as três principais
áreas da revisão bibliográfica realizada: Valor, Dinâmica de Sistemas e Sistemas e
Modelagem.
)RQWH 9DORU 'LQkPLFD
GH6LVWHPDV
H6LVWHPDV
0RGHORV 2XWURV
ACKOFF, 1975
ANAND & WARD, 2004
ANDREOU, GREEN &
STANKOSKY, 2007
BASS, 1969
BASSO, 1991
BERTALANFFY, 1977
BOOMER, 2006
BROWNING, 2004
BRYANT, JONES & WIDENER, 2004
CERVO, 2002
CHECKLAND & POULTER, 2006
CHURCHILL & PETER, 2000
COPELAND, KOLLER & MURRIN,
2002
CYERT & MARCH, 1992
DAVIDSON, 1993
DELL’ISOLA, 1997
DEMO, 2004
DENTON, 2005
EVANS, 1997
FERNANDES, 2003
FERREIRA, 1999
FLETCHER & McCLINTOCK, 2004
GAITHER; FRAZIER, 2002
GARCIA, 2003
GIL, 1996
GONZALES, 2001
HARPER & BERNOLD, 2005
HOLBROOK, 1999
JACOBS & LEVY, 1988
KAPLAN & NORTON, 2004
KANT, 1983
135
)RQWH 9DORU 'LQkPLFD
GH6LVWHPDV
H6LVWHPDV
0RGHORV 2XWURV
KIRCHHOFF, MERGES &
MORABITO, 2004
KOTLER, 1998
KUMAR & VRAT, 1989
LAKATOS & MARCONI, 2003
LEVITT, 1975
LIKER, 2004
LJUNG, 1999
LOOSEMORE & HSIN, 2001
MACMILLAN & PRETORIUS, 2005
MICHELON, PILATTI, LIMA &
CARVALHO, 2006
MILES, 1989
NAYLOR, NAIM & BERRY, 1999
NAYAK, 2007
NAZARENO, 2003
NEELY, 1997
NEELY & BOURNE, 2000
NEELY, 2007
NONAKA; TAKEUCHI,1997
OHNO, 1997
OLIVEIRA, 2002
PEREIRA FILHO, 1994
PIOVESAN & TEMPORINI, 1995
PIRES, 1979
RAPPAPORT, 2006
RENTES, 2000
RING, 2004
ROCHA, 1996
ROEVER, 1999
RYAN & TRAHAN, 1999
SAKURAI, 1997
SANTOS, 2005
SCHIER, 2005
SENGE, 2000
SHEARER, KULAKOWSKI &
GARDNER, 1997
SHINGO, 1996
SILVA, 1997
SIMON, 1970
SLYWOTZKY, 1997
SMMT, 2007
SOBRIO & KELLER, 2007
SOUSA, 2004
136
)RQWH 9DORU 'LQkPLFD
GH6LVWHPDV
H6LVWHPDV
0RGHORV 2XWURV
SPEAR; BOWEN, 1999
STERMAN, 2000
STERMAN, 2002
STEVENSON, 1981
TEIXEIRA, 2006
THEODORSON & THEODORSON,
1970
SMMT, 2007
TIGRE, 1988
THOMPSON, COE & LEWIS, 1994
WATSON, 2005
WITTIG & WRIGHT, 2004
WOLMAN, 2006
WOMACK, 2006
YIN, 2005
137
%,2*5$),$5(680,'$
Eron Carlos Scheffer, nascido em 31 de dezembro de 1964 em Curitiba. Técnico em
Mecânica pelo CEFET-PR, graduado em Administração pela FARESC. Atuou na indústria
automotiva de 1983 a 2006, nas áreas de Sistemas da Qualidade e Desenvolvimento de
Fornecedores e na indústria de Óleo e Gás de 2007 até o momento. Interesse especial em
desenvolvimento de soluções para problemas de qualidade e gestão de processo a partir da
Dinâmica de Sistemas e metodologia de análise e solução de problemas – MASP.
Comentários, críticas e sugestões são bem-vindas e podem ser enviadas para o endereço:
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
