Utilização da simulação de Monte Carlo na gestão de estoques para empresas farmacêuticas

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Farmácia, controle de estoque, Simulação de Monte Carlo

Resumo

Objetivo: O objetivo do estudo é aplicar a Simulação de Monte Carlo (SMC) para o gerenciamento dos estoques em uma farmácia de pequeno porte.

Metodologia: Com características de pesquisas exploratória e descritiva, a presente pesquisa utilizou-se de dados reais coletados em uma farmácia de pequeno porte, e com participação do gestor e farmacêutico. Foram selecionados 22 medicamentos considerados de alta rotatividade, para o teste de modelagem. Em seguida observou-se a demanda diária por 22 dias úteis e consecutivos, para determinação dos parâmetros do modelo a ser utilizado. Para a modelagem foi utilizado a técnica de Simulação de Monte Carlo (SMC), proposta por Corrar e Theóphilo (2004).

Resultados: O modelo se mostrou aplicável e de fácil utilização por parte dos gestores. Nos exemplos de análise, do medicamento DRAMIN foi possível verificar que o aumento de estoque mínimo de 60 unidades para 100 unidades elevaria o índice de atendimento de 87% para 92,3%. Também se observou na unidade de análise que alguns medicamentos, como no caso do DORFLEX poderiam ter seus estoques reduzidos em mais de 300% que seria mantida a mesma eficiência em relação ao atendimento da demanda.

Contribuições do estudo: O presente trabalho contribui com a literatura de controles gerenciais, apontando técnicas de pesquisa operacional para gerenciamento de estoques. Além disso, traz uma valiosa contribuição para pequenas empresas do setor farmacêutico, auxiliando-as na utilização do uso de ferramentas estatísticas simples para melhorar a eficiência do investimento em estoque, e consequente o desempenho financeiro.

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Biografia do Autor

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

Referências

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.

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Publicado

03-07-2019

Como Citar

RODRIGO CAMPOS LOPES; MENDES, A. C. A.; LUNKES, R. J.; COSTA, G. D. Utilização da simulação de Monte Carlo na gestão de estoques para empresas farmacêuticas. REVISTA AMBIENTE CONTÁBIL - Universidade Federal do Rio Grande do Norte - ISSN 2176-9036, [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.

Edição

v. 11 n. 2 (2019): Jul./Dez.

Seção

Seção 1: Contabilidade Aplicada ao Setor Empresarial (S1)

Licença

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