O que é Otimização de Fornecedores?

Introdução

Na atual economia complexa, as empresas inevitavelmente dependem de fornecedores para produzir e comercializar seus produtos. Mesmo as empresas de menor porte necessitam de uma rede de fornecedores para operar. Nesse contexto, a escolha dos fornecedores e a gestão das compras se tornam estratégias complexas e cruciais. Fatores como risco de atrasos na entrega, prazos, disponibilidade de produtos, esquemas de desconto e demanda influenciam diretamente nessas decisões.

Uma ferramenta poderosa para orientar essas decisões é a Programação Linear de Inteiros Mista (MILP em inglês). Trata-se de um modelo matemático que mapeia o problema, buscando encontrar a solução ótima. Ao longo das décadas, a literatura de pesquisa operacional tem explorado este tema, propondo diversos modelos que abordam essas complexidades.

Um exemplo

Um exemplo relevante dessa literatura é o artigo “Vendor Selection with Bundling” de 1995, que representa uma das primeiras aplicações de MILPs nesse contexto. O estudo destaca a consideração de descontos com base nas quantidades adquiridas. Enquanto um podemos simplesmente buscar o menor preço para um item específico, as possibilidade de descontos ao adquirir múltiplos itens do mesmo fornecedor podem afetar radicalmente o preço final desses itens. Isso adiciona uma camada de complexidade à escolha.

Empresas que estabelecem parcerias com fornecedores muitas vezes se beneficiam de descontos por volume, tornando o processo de seleção mais intrincado. O artigo considera também limitações de capacidade de fornecimento, qualidade dos produtos e prazos de entrega, elementos comuns nesse tipo de análise, embora não sejam o foco principal desta análise.

Os autores demonstram como seu modelo pode resolver uma variedade de problemas, destacando o impacto dos descontos no custo final ao utilizar um MILP para encontrar a solução ideal.

Meu Algoritmo

Há alguns anos, desenvolvi um algoritmo semelhante para uma startup nos Estados Unidos, que visava facilitar a compra de itens online para consumidores comuns. Ao buscar produtos online, nos deparamos com diversas opções de diferentes lojas. Ao adicionar vários itens ao carrinho, podemos aproveitar benefícios como frete grátis e descontos por compras combinadas.

Nesse projeto, desenvolvi um modelo matemático baseado no artigo mencionado, com algumas modificações para minimizar o custo total da lista de compras. Utilizei a biblioteca open source Pulp para implementar o código, realizei pós-processamento dos resultados e criei uma API para integração com a solução da startup.

Estou animado para compartilhar esse conhecimento e muito mais no meu curso em parceria com a Comunidade de Estatística do Prof. Thiago Marques. Além dos tópicos mencionados, abordaremos a organização de projetos utilizando Trello, uma introdução ao GitHub, resolução do problema com a biblioteca generalista de matemática do Python, scipy, e o uso de metaheurísticas com numpy. O curso culminará com os alunos desenvolvendo suas próprias versões do problema sob minha orientação e apresentando seus projetos para a turma. Espero vê-los lá!

Magno Silva

CEO

Scientia