Utilización de la simulación de Monte Carlo en la gestión de estoques para empresas farmacéuticas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.21680/2176-9036.2019v11n2ID15602

Palabras clave:

Farmacia, control de inventario, Simulación de Monte Carlo

Resumen

Objetivo: El objetivo del estudio es aplicar la Simulación de Monte Carlo (SMC) para la gestión de las mercancías en una farmacia de pequeño tamaño.

Metodología: Con características de investigación exploratoria y descriptiva, la presente investigación se utilizó de datos reales recolectados en una farmacia de pequeño porte, y con participación del gestor y farmacéutico. Se seleccionaron 22 medicamentos considerados de alta rotatividad, para la prueba de modelado. En seguida se observó la demanda diaria por 22 días hábiles y consecutivos, para la determinación de los parámetros del modelo a ser utilizado. Para el modelado se utilizó la técnica de Simulación de Monte Carlo (SMC), propuesta por Corrar y Theóphilo (2004).

Resultados: El modelo se mostró aplicable y de fácil utilización por parte de los gestores. En los ejemplos de análisis del medicamento DRAMIN fue posible verificar que el aumento de stock mínimo de 60 unidades para 100 unidades elevaría el índice de atención del 87% al 92,3%. También se observó en la unidad de análisis que algunos medicamentos, como en el caso del DORFLEX, podrían tener sus existencias reducidas en más del 300% que se mantendría la misma eficiencia en relación a la atención de la demanda.

Contribuciones del Estudio: El presente trabajo contribuye con la literatura de controles gerenciales, apuntando técnicas de investigación operacional para gestión de stocks. Además, trae una valiosa contribución a pequeñas empresas del sector farmacéutico, auxiliándolas en la utilización del uso de herramientas estadísticas simples para mejorar la eficiencia de la inversión en stock, y consecuentemente el desempeño financiero.

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Biografía del autor/a

Rodrigo Campos Lopes, Graduado em Administração pela Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Graduado em Administração pela Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Administrador da Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Alcindo Cipriano Argolo Mendes, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Graduado em Ciências Contábeis pela FIPAG (2003), mestre em Ciências Contábeis pela FUCAPE Business School (2008) e doutor em Contabilidade pela Universidade Federal de Santa Catarina-UFSC (2017). Ex-professor da Universidade Federal de Viçosa (UFV), atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), com experiência na área de Controladoria e Contabilidade Gerencial, tendo como principais interesses de pesquisa: Sistemas e práticas de controle gerencial.

Rogério João Lunkes, Professor do Programa de Pós-Graduação em Contabilidade e Administração da Universidade Federal de Santa Catarina

Pós-doutorado em Contabilidade pela Universidad de Valencia

Citas

Agência Nacional de Vigilância Sanitária – ANVISA, Recuperado em 05 de maio de 2018, de: http://www.anvisa.gov.br/medicamentos/conceito.htm#1.10.

Ackoff, R. L., & Sasieni, M. W. (1971). Pesquisa Operacional. Tradução de José L. M. Marques e Cláudio G. Reis. LTC, Rio de Janeiro.

Ali, A. K. (2011). Inventory management in pharmacy practice: a review of literature. Archives of pharmacy practice, 2(4), 151.

Amorim, F. R., Abreu, P. H. C., Patino, M. T. O., & Terra, L. A. A. (2018). Análise dos Riscos em Projetos: Uma Aplicação do Método de Monte Carlo em uma Empresa do Setor Moveleiro. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, 10(2), 332-357. https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2018.v10i2.314

Anthony, R. N., & Govindarajan, V. (2008). Sistemas de controle gerencial. 12 ed. São Paulo, SP: McGraw-Hill.

Ballou, R. H. (2006). Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial (5a ed.). Porto Alegre: Bookman.

Brasil. Lei n. 5.991/1973 (1973). Dispõe sobre o Controle Sanitário do Comércio de Drogas, Medicamentos, Insumos Farmacêuticos e Correlatos, e dá outras Providências. Brasília, DF. Recuperado em 03 março, 2018, de http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/LEIS/L5991.htm

Bruni, A. L., Famá, R., & Siqueira, J. O. (1998). Análise do risco na avaliação de projetos de investimento: uma aplicação do método de Monte Carlo. Cadernos de Pesquisa em Administração, 1(6), 62-74.

Carvalho, M. S. D. D. S. (2013). A gestão em farmácia comunitária: metodologias para optimizar a rentabilidade da farmácia (Master's thesis).

Correia Neto, J. F., Moura, H. J., & Forte, S. H. A. C. (2002). Modelo prático de previsão de fluxo de caixa operacional para empresas comerciais considerando os efeitos do risco, através do Método de Monte Carlo. REAd. Revista Eletrônica de Administração, 8(3), 1-23.

Corrar, L. J. & Theóphilo, C. R. (2004). Pesquisa Operacional para Decisão em Contabilidade e Administração: Contabilometria. São Paulo: Atlas.

Donatelli, G. D., & Konrath, A. C. (2005). Simulação de Monte Carlo na Avaliação de Incertezas de Medição. Revista de Ciência & Tecnologia, 13(25/26), 5-15.

FEBRAFAR. Grandes Redes Versus Pequenas Farmácias. Recuperado em 08 de maior de 2018, em: http://febrafar.com.br/grandes-redes-versus-pequenas-farmacias/

Garcia, S., Lustosa, P. R. B., & Barros, N. R. (2010). Aplicabilidade do Método de Simulação de Monte Carlo na previsão dos custos de produção de companhias industriais: o caso da Companhia Vale do Rio Doce. Revista de Contabilidade e Organizações, 4(10), 152-173.

Gil, A. C. (2006). Como Elaborar Projetos de Pesquisa. (4a ed.) São Paulo: Atlas.

Gil, A. C. (2008). Métodos e Técnicas de Pesquisa Social. (6a ed.). São Paulo: Atlas.

IBGE. Tábuas de Mortalidade. Recuperado em 19 de julho de 2018, de: https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agenciadenoticias/noticias/18469-expectativa-de-vida-do-brasileiro-sobe-para-75-8-anos.

Machline, C. & Júnior, J.B.C.A. (1998). Avanços Logísticos no Varejo Nacional: O Caso das Redes de Farmácias. Revista de Administração de Empresas - RAE. São Paulo, n. 38, 63-71.

Marziale, M. H. P., & Mendes, I. A. C. (2006). O investimento em pesquisas na área da saúde: termos de referência para o desenvolvimento científico e tecnológico brasileiro. Revista Latino-Americana de Enfermagem, 14(2), 149-150.

McRae, K., Jackson, J. M., Smith, J. L., Brodowy, B., & Leung, R. (2008). U.S. Patent Application No. 11, 456-486.

Meek, R., Jones, T., Sethi, A., Hart, G., & Ganow, B. (2004). U.S. Patent Application No. 10/730,657.

Miller, R., Wangu, M., Thompson, B., Braun, P., Gadagno, R., & Meek, R. (2007). U.S. Patent Application No. 11, p. 423-326.

Mirshawka, V. (1978). Pesquisa Operacional, (1a ed). São Paulo: Nobel.

Moraes, L. P., Maia, P. R. B., Pinto, A. C. F., Klotzle, M. C., & Gomes, L. L. (2016). Aplicação de Técnica de Redução de Variância no Prêmio de Opções Asiáticas de Eletricidade por Simulação de Monte Carlo. Revista Economia & Gestão, 16(43), 33-50.

Neaime, S. (2015). Are emerging MENA stock markets mean reverting? A Monte Carlo simulation. Finance Research Letters, 13, 74-80

Oliveira, M. R. G., & Medeiros Neto, L. B. (2012). Simulação de Monte Carlo e valuation: uma abordagem estocástica. Revista de Gestão, 19(3), 449-466.

Ribeiro, M. A. R. (2001). Saúde pública e as empresas químico-farmacêuticas Public health and chemical-pharmaceutical companies. História, 7(3), 607-626.

Souza, J. C. F., Santos, P. H. D., & Andrade, V. M. M. (2017). Uso do Value-At-Risk (VaR) para Mensuração de Risco em Fundos de Investimento de Renda Fixa a Partir do Modelo Delta-Normal e Simulação de Monte Carlo. Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade, 7(1), 60-77. DOI: 10.18028/2238-5320/rgfc.v7n1p60-77.

Suchia, E. G., Catapan, A., Catapan, E. A., & Smijtink, R. K. (2016). Financial viability for milk production of Dutch and Jersey breeds: An analysis through Monte Carlo simulation and Sensitivity Analysis. Revista Brasileira de Estratégia, 9(2), 130-148.

Vargas, M. A., Gadelha, C. A. G., Maldonado, J. M., & Barbosa, P. R. (2010). Reestruturação na indústria farmacêutica mundial e seus impactos na dinâmica produtiva e inovativa do setor farmacêutico brasileiro. XV Encontro Nacional de Economia Política. Sociedade Brasileira de Economia Política (SEP), São Luiz, MA.

Yang, W., & Tian, C. (2012). Monte-Carlo simulation of information system project performance. Systems Engineering Procedia, 3(1), 340-345.

Publicado

03-07-2019

Cómo citar

RODRIGO CAMPOS LOPES; MENDES, A. C. A.; LUNKES, R. J.; COSTA, G. D. Utilización de la simulación de Monte Carlo en la gestión de estoques para empresas farmacéuticas. REVISTA AMBIENTE CONTÁBIL - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, [S. l.], v. 11, n. 2, p. 1–18, 2019. DOI: 10.21680/2176-9036.2019v11n2ID15602. Disponível em: https://periodicos.ufrn.br/ambiente/article/view/15602. Acesso em: 4 jul. 2024.

Número

Sección

Sección 1: La contabilidad se aplicó al sector de la empresa (S1)