Utilização da simulação de Monte Carlo na gestão de estoques para empresas farmacêuticas
DOI:
https://doi.org/10.21680/2176-9036.2019v11n2ID15602Palavras-chave:
Farmácia, controle de estoque, Simulação de Monte CarloResumo
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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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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