Biblioteca Digital - UNIMEP

Visualização do documento

Título

A UTILIZAÇÃO DO APS COMO AUXÍLIO NO PROCESSO DE S&OP: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR AUTOMOBILÍSTICO NO BRASIL

Orientador

Prof. Dr. João Batista de Camargo Junior

Autor

DIEGO APARECIDO WOLFSHORNDL

Palavra chave

Cadeia de Suprimentos, Gestão da Cadeia de Suprimentos, Planejamento de Vendas e Operações, Setor Automotivo, Sistemas de Planejamento Avançado, Tecnologia de Comunicação e Informação.

Grupo CNPQ


Programa

MS - ADMINISTRAÇÃO - MESTRADO PROFISSIONAL

Área

CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS

Data da defesa

23/08/2018

Nº Downloads

633

Resumo

As empresas estão inseridas atualmente em um mundo onde a concorrência está intimamente ligada às Tecnologias de Comunicação e Informação (TIC) e ao desempenho da Cadeia de Suprimentos (Supply Chain - SC). A partir da busca por informações mais abrangentes e um melhor planejamento para a SC, as empresas têm investido cada vez mais em sistemas que possam auxiliar no planejamento conjunto, considerando restrições, otimizando o plano de produção e auxiliando o planejamento da demanda. Neste ponto, surgem os Sistemas de Planejamento Avançados (APS). O APS é um sistema que proporciona a otimização de atividades de programação e planejamento futuro, considerando capacidade finita, do planejamento de uma empresa, fornecendo suporte para a previsão e o planejamento da demanda, criando um planejamento produtivo otimizado e fornecendo suporte para o planejamento de materiais. Dessa forma, o presente trabalho tem o objetivo de identificar como o sistema APS pode auxiliar no processo S&OP, especificamente na etapa de Planejamento da Demanda, em uma empresa da indústria automobilística localizada no Brasil. A empresa escolhida para o estudo de caso é uma montadora de automóveis sediada no interior de São Paulo com produção anual de aproximadamente 170 mil veículos, contando com cerca de 2700 funcionários diretos. Os dados foram coletados através de entrevistas e da aplicação de um questionário semiestruturado havendo a participação de onze profissionais envolvidos no processo de S&OP e parte no planejamento realizado através do APS. Os resultados demonstram que o APS auxilia o processo de S&OP, especificamente na etapa de Planejamento da Demanda, ao possibilitar a visualização da demanda considerando as restrições existentes no horizonte de planejamento e permitindo a visualização de histórico, trazendo como maior benefício o auxílio à tomada de decisão e acuracidade no plano de demanda.

Abstract

Companies are currently inserted in a world where competition is closely linked to Communication and Information Technologies (ICT) and Supply Chain (SC) performance. Due research for more comprehensive information and better planning for SC, companies have increasingly invested in systems that can assist in joint planning, considering constraints, optimizing the production plan and assisting demand planning. At this point, Advanced Planning Systems (APS) are emerging. APS is a system that provides the optimization of programming activities and future planning, providing support for forecasting and demand planning, creating optimized production planning, and providing support for material planning. This research aims to identify how APS systems can assist S&OP process, specifically in Demand Planning step, in an automobile industry company located in Brazil. The company chosen for the case study is a car manufacturer based in the middle of São Paulo state with an annual production of approximately 170 thousand vehicles, with approximately 2700 direct employees. All data were collected through interviews and the application of a semi-structured questionnaire with participation of eleven professionals involved with S&OP process and part of then with planning over APS. The results demonstrate that APS can assist S&OP process and specifically in the Demand Planning stage, allows visualization of demand considering constraints that exist in the planning horizon and allows the visualization of history, bringing as greater benefit the improvement for decision making and accuracy in the demand plan.