Recebido em 05/10/2018.  Aprovado em 13/01/2019. Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2019.v9n2.p173-189.849

Análise
do arranjo empresarial de uma cooperativa de apicultores da região de
Sorocaba-SP pelo método de clustering

Sandro
Eduardo de Souza

Mestre
em Processos Tecnológicos e Ambientais. Instituto Federal de Educação,
Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Brasil. [email-masked]

Waldemar
Bonventi Jr.

Doutor
em Engenharia Elétrica. Universidade de Sorocaba (UNISO) - Brasil.
[email-masked]

Daniel
Bertoli Gonçalves

Doutor
em Engenharia de Produção. Processos Tecnológicos e Ambientais da
Universidade de Sorocaba (UNISO) - Brasil. [email-masked]

RESUMO

As escolhas de
localização são extremamente importantes para as organizações produtivas, por
trazerem impactos significativos sobre sua cadeia de valor e sobre os custos
operacionais das empresas. A análise de agrupamentos ou clustering é uma ferramenta matemática com capacidade de oferecer informações
estratégicas para este tipo de problema. Neste sentido, o presente estudo
buscou aplicar a análise de agrupamentos para definir oportunidades de redução
de custos na rede de distribuição de mel de uma Cooperativa de Apicultores de
Sorocaba-SP, da qual participam 357 cooperados distribuídos em 75 municípios,
em um raio de atuação de mais de 200 km. A área abrangida pelos
municípios e suas localizações foi dividida em grupos, onde foram analisadas
distâncias e custos de transportes, através de algoritmo de agrupamentos. Os
resultados apontaram que a redução de custos
poderá ser obtida mediante instalação de centros de distribuição em pontos
estratégicos da área de abrangência da cooperativa.

Palavras chave: Arranjo produtivo.
Localização. Agrupamentos. Clustering.
Mel.

Analysis of the enterprise arrangement of a beekeepers cooperative of the region of Sorocaba-SP by the
clustering method

ABSTRACT

Location choices are extremely important for productive organizations
because they have significant impacts on their value chain and on the
operational costs of companies. Clustering or clustering analysis is a
mathematical tool capable of providing strategic information for this type of
problem. In this sense, the present study sought to apply cluster analysis to
define opportunities for cost reduction in the honey distribution network of a
Beekeepers Cooperative of Sorocaba-SP, with the participation of 357 members
distributed in 75 municipalities within a radius of operation of more than 200
km. The area covered by the municipalities and their locations was divided into
groups, where distances and transport costs were analyzed through clustering
algorithms. The results showed that cost reduction can be achieved through the
installation of distribution centers at strategic points in the area covered by
the cooperative.

Key words: Productive arrangement.
Location. Groupings. Clustering. Honey.

1 INTRODUÇÃO

A região de Sorocaba,
no interior do estado de São Paulo, abriga uma das mais importantes
cooperativas de pequenos produtores rurais do estado, a Cooperativa de
Apicultores de Sorocaba e Região, COAPIS, que conta com a participação de 357
cooperados distribuídos em 75 municípios, em um raio de atuação de mais de 200
km, uma característica peculiar que traz à tona desafios logísticos e
econômicos, comuns para estas organizações, com grandes oportunidades para
melhorias ( SOUZA, 2017).

Na ótica do
cooperativismo agrícola, Brito (2011), FAO (2012), e Beserra
(2013), reforçam a importância das cooperativas no desenvolvimento regional
nacional, bem como podem ser instrumento de redução do êxodo rural e da pobreza
nos municípios estagnados e de baixa renda no Brasil. A FAO (2012) determina as
políticas das Nações Unidas para erradicação da fome e miséria alicerçada no
trabalho cooperativo e no fortalecimento da associação de produtores de zonas
rurais.

Este trabalho parte da
hipótese de que a otimização da rede logística (posicionamento e simulação de
entrepostos de produção) permitirá a redução de custos, estoques e de prazos,
bem como incremento na escala de produção de mel e hortifrútis. A problemática
apresentada pela direção da cooperativa, direcionou o estudo para a questão dos
custos de frete na distribuição de mel, mas também, em como buscar formas de
alavancar a comercialização dos produtos agrícolas de seus cooperados através
da COAPIS, almejando a geração de renda e manutenção de empregos nas
propriedades rurais.

O arranjo empresarial
da cooperativa COAPIS, discutido por Souza (2017), sugere uma análise mais
estruturada de sua configuração devido a sua dispersão geográfica em 75
municípios. Nesse contexto podem ser adotados diversos tipos de arranjos para a
produção solidária de mel, como Arranjo Produtivo Local e Cluster, sendo que ambos diferem estruturalmente da cooperativa
(MARTINS; SILVA, 2015). Parte-se assim de uma avaliação considerando a COAPIS
como uma cadeia produtiva mais complexa, integrando produtores de mel ao
mercado paulista, nacional e internacional.

Dados da COAPIS
informam que do total de 75 municípios que compreendem os 357 cooperados,
Sorocaba tem 97 apicultores, seguido de Votorantim com 16, Araçoiaba da Serra
com 6, Itatinga com 6, Botucatu com 5, Capão Bonito com 5, Itu com 5, Tapiraí com 4 e Piedade com 3 apicultores. Nas cidades
listadas, encontram-se 41,2% do total de cooperados permitindo nova análise
pela sua representatividade para a proposta de instalação de centros
distribuidores.

Localização
de instalação é o processo que determina os locais geográficos para as
operações de uma empresa. As escolhas de localização podem ser extremamente
importantes e tem um impacto profundo sobre a cadeia de valor da empresa. [...]
a localização tem um impacto significativo sobre os custos operacionais da
companhia, os preços que ela cobra por serviços e bens e sua capacidade de
competir no mercado e de penetrar em novos segmentos de clientes (RITZMAN;
KRAJEWSKI; MALHOTRA, 2009, p. 350).

Para a realização de
um processo sistemático de localização de uma unidade de distribuição,
inicialmente deve-se evidenciar a melhoria no desempenho global da organização
com uma nova planta. A comparação de novos locais para a instalação de uma
unidade também deve conter dados relativos as alternativas de uma localização
que justifiquem qualitativa e quantitativamente os fatores de localização para
a melhoria do canal de distribuição para a organização (RITZMAN; KRAJEWSKI;
MALHOTRA, 2009, p. 360). Conforme Ballou (2006),
tratar das decisões de localização das instalações e suas estratégias envolve:

Localizar
instalações fixas ao longo da rede da cadeia de suprimentos é um importante
problema de decisão que dá forma, estrutura e contornos ao conjunto completo
dessa cadeia. Essa formulação define alternativas, juntamente com os custos e
níveis de investimentos a elas associadas, usadas para operar o sistema.
Decisões sobre localização envolvem a determinação do número, local e
proporções das instalações a serem usadas (BALLOU, 2006, p. 433).

Nesse contexto, foi
objetivo do presente trabalho definir oportunidades de redução de custos na
rede de distribuição de mel da Cooperativa de Apicultores de Sorocaba e Região
– COAPIS por meio de análise de agrupamentos (clustering)
(JAIN, MURTY e FLYNN, 1999) a fim de propor uma configuração de centros de
distribuição que satisfaça dois critérios: primeiro, dada a localização dos
produtores no Estado de São Paulo, como agrupá-los de modo a ter um número de
centros de distribuição ótimo e, segundo, definido o número de grupos de
produtores geograficamente próximos entre si, qual a melhor localização destes
centros de distribuição.

Nesta pesquisa foi
adotado o método do estudo de caso (YIN, 2015), para observação do cenário tão
particular da COAPIS. Não apenas sua abrangência e dispersão geográfica
demandaram uma análise mais detalhada, mas também as problemáticas envolvidas
do ponto de vista da apicultura, logística e organização.

Para a aplicação do
estudo, foi definido o delineamento observacional através de coleta de dados
sobre produção, demandas e características da cadeia produtiva da cooperativa
diretamente com sua gerência administrativa, por meio de uma entrevista
estruturada.

De acordo com
Lakatos e Marconi (2005), esta técnica permite estabelecer uma técnica de
coleta de dados para conseguir informações relevantes através do exame de fatos
e fenômenos estudados.

A entrevista
é um encontro entre duas pessoas, a fim de que uma delas obtenha informações a
respeito de determinado assunto, mediante uma conversação de natureza
profissional. É um procedimento utilizado na investigação social, para a coleta
de dados ou para ajudar no diagnóstico ou no tratamento de um problema social.
(LAKATOS; MARCONI, 2005, p. 203).

Para a estruturação do
levantamento de dados, posteriormente realizou-se a observação direta extensiva
com a aplicação de questionário enviado por correio eletrônico para a gerência
da empresa para identificação de oportunidades na pesquisa.

Paralelamente às
observações supracitadas, foi fundamental a realização de uma pesquisa
bibliográfica não apenas para embasamento teórico, mas para nortear e
justificar as propostas futuras à COAPIS. Tal modalidade de pesquisa, de acordo
com os mesmos autores, tem por finalidade colocar o pesquisador em contato
direto com tudo o que foi escrito, dito ou filmado sobre determinado assunto.
De acordo com Manzo (1971, p. 32), a bibliografia
“oferece meios para definir, resolver, não somente problemas já conhecidos,
como também explorar novas áreas onde os problemas não se cristalizaram
suficientemente”.

O presente estudo está
estruturado partindo da identificação dos tipos de arranjos empresariais, suas
características e dos arranjos aplicados à produção de mel, seguido dos pilares
que norteiam o conceito de cooperativas, sua origem na agricultura rural
familiar brasileira e do cooperativismo como modelo de apoio aos pequenos
produtores, abordando, em seguida a metodologia de simulação matemática
empregada, seguida dos resultados e considerações finais do estudo.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A fundamentação teórica
faz uma abordagem de três tópicos principais: os arranjos empresariais, o
Arranjo Produtivo Local (APL) e as cooperativas.

2.1 Arranjos Empresariais

Existem vários termos
utilizados na literatura para identificar os diversos tipos de Arranjos
Empresariais, tais como Clusters,
Distritos Industriais, Arranjos Produtivos Locais (APL), Complexos Industriais,
Redes de Empresas e Sistemas Produtivos e Inovativos Locais (SPIL), mas
comumente estes são interpretados como sinônimos. No Brasil, o termo amplamente
utilizado é APL, inclusive pelo próprio Governo Federal (MARTINS; SILVA, 2015).

Há várias
lógicas que exploram as definições, características e aplicações conceituais
dos tipos de Arranjos e que dificultam o entendimento de aspectos que possam
distinguir de maneira clara um Arranjo de outro. Logo, distinguir esses
relacionamentos entre organizações não é tarefa fácil, uma vez que determinadas
características podem ser comuns a alguns tipos de Arranjos, entretanto, a
visualização de diferenças estruturais parece ser distintiva em alguns
formatos. (GONÇALVES; LEITE; SILVA, 2012, p. 829).

Em cada caso há
características distintas em termos de história, evolução, organização
institucional, contextos sociais e culturais, da forma de organização da
produção e da forma de governança local. Nesse sentido, é possível encontrar
diferenças significativas entre muitas das diversas experiências no que se
refere a graus de desenvolvimento, de articulação e interação entre agentes e
instituições locais e de capacidades sistêmicas para a inovação (SUZIGAN,
2006).

Partindo destas
considerações, a seguir apresentam-se os principais tipos de arranjos
empresariais e, posteriormente, uma breve comparação entre suas estruturas de
gestão como base para as análises de dados iniciais propostas pela presente
pesquisa.

O termo Arranjo
Produtivo Local (APL) é comumente utilizado para aglomerações ou concentrações
territoriais e setoriais de agentes econômicos, políticos e sociais em torno de
uma atividade econômica específica, nas quais se estruturam vínculos e relações
de interação, interdependência, cooperação e aprendizagem, voltadas para a
capacitação contínua, essencial para geração de competitividade e
sustentabilidade dos seus membros, como também para a promoção do dinamismo
econômico local da região em que o APL está inserido, diminuindo as diferenças
regionais (MARTINS; SILVA, 2015).

Cluster ou
Agrupamento denomina uma aglomeração geograficamente concentrada de organizações
com características similares, que trabalham direta ou indiretamente para o
mesmo mercado final, com relações verticais e horizontais, mostrando uma clara
tendência de cooperação e de compartilhamento de competências, valores e
conhecimentos entre os seus membros, com ênfase na concorrência como fator de
dinamismo (MARTINS; SILVA, 2015).

Rede de Empresas são
formatos organizacionais, definidos a partir de um conjunto de articulações
entre entidades empresariais independentes e geograficamente dispersas, que
atuam através de ações de coordenação, interação e cooperação, baseadas ou não
em contratos formais, compartilhando recursos, pessoas, tecnologias,
informações, conhecimentos, sob uma única forma de atuação e uma mesma
estratégia, com o objetivo de obter maior capacidade competitiva para lidar com
a complexidade do atual ambiente de negócios (GONÇALVES; LEITE; SILVA, 2012).

Já o termo
Cooperativa denomina uma organização de pessoas que se reúnem voluntariamente,
em igualdade de direitos, com o objetivo comum de desenvolver uma atividade
econômica ou prestar serviços, a partir da criação de uma empresa de
propriedade coletiva gerida democraticamente, como parte integrante das
empresas individuais de cada membro. Apresentam particularidades em sua constituição
legal, com a adoção de princípios e doutrinas com reflexos na sua estruturação,
delegação e exercício de poder e, consequentemente, na forma como ocorre o
processo decisório (BRASIL, 2006).

Cadeia de
suprimentos ou Supply Chain, consiste
em uma rede de organizações que mantêm relações mútuas, agregando valor aos
produtos e/ou serviços, desde os fornecedores de matéria-prima, passando pelos
distribuidores, até os consumidores finais, incluindo também, eventualmente, os
movimentos de retorno de produtos não consumidos ou descartados. Consiste em
uma sequência de processos e fluxos que acontecem dentro e entre estágios da
cadeia, em um formato contínuo e sistêmico, no qual o princípio básico está
voltado à integração de informações entre seus membros (BALLOU, 2006).

Cadeia Produtiva
consiste em um conjunto de operações sucessivas responsáveis por transformações
dissociáveis desde a obtenção de matéria-prima até a comercialização dos
respectivos produtos finais. Cada membro da cadeia é responsável pela
realização de diferentes etapas do processo e podem estar localizados em
regiões ou localidades distintas (GONÇALVES; LEITE; SILVA, 2012).

Condomínio
Industrial consiste em uma infraestrutura que se configura quando empresas
montadoras reúnem, ao redor de sua fábrica, seus principais fornecedores
diretos, chamados de sistemistas, os quais
abastecem a montadora diretamente ao lado da linha de montagem, mas não
participam da linha de montagem final do produto, a qual permanece a cargo da
montadora (VENANZI, 2009).

Consórcio Modular
consiste em um caso de terceirização radical entre uma montadora e um pequeno
número de fornecedores diretos, chamados de modulistas,
que ficam instalados dentro da planta da própria montadora. Neste tipo de
Arranjo, os fornecedores são responsáveis pela montagem prévia do módulo e pela
montagem final na linha de produção da montadora (VENANZI, 2009).

Dentre os tipos de
Arranjos em análise, Clusters e APL são definidos com conceitos similares; na
verdade, o principal aspecto que os diferencia diante das definições abordadas,
é que o APL se trata de um tipo específico de Cluster, que abrange Pequenas e
Médias Empresas (GONÇALVES; LEITE; SILVA, 2012).

Quanto às
Cooperativas, comparando-as aos Arranjos supracitados, conclui-se que elas
apresentam peculiaridades em sua constituição legal, com a adoção de princípios
e doutrinas que exercem significativos reflexos na sua estruturação e
governança, e na forma como ocorre o processo decisório. Consiste em uma
organização em que os seus membros concordam entre si para criar uma empresa e
operá-la em conjunto como parte integrante de suas empresas individuais (FENG;
HENDRIKSE, 2007), o que não ocorre nos casos de Cluster, APL e Redes de
Empresas.

A Cadeia de
Suprimentos é conceituada como um conjunto ou rede de organizações que
trabalham juntas a fim de, necessariamente, agregar valor ao produto e/ou
serviço. Batalha (2007) afirma que Cadeia Produtiva seria um conjunto sucessivo
de etapas ou operações ou atividades de transformação da matéria-prima em
produto acabado, em que cada membro é responsável pela realização de diferentes
etapas do processo.

Desconsiderou-se
para fins do presente artigo, os arranjos empresarias relativos a Condomínio
Industrial e Consórcio Modular por suas particularidades e constante aplicação
em indústrias, principalmente do setor automotivo ou montadoras de veículos.

2.2 Arranjo Produtivo Local

As vantagens
observadas em sistemas locais de produção foram pioneiramente apontadas por
Marshall (1920), a partir de experiências e estudos realizados nos distritos
industriais ingleses no século XIX. Marshall apontou três forças principais que
explicam a formação de aglomerações: primeiro, a existência concentrada de mão
de obra qualificada com habilidades específicas ao setor; segundo, a presença
de fornecedores especializados que garantem baixos custos e fácil acesso a produtos
e serviços; e, em terceiro lugar, a ocorrência de transbordamentos de
conhecimentos, decorrentes da rápida difusão de conhecimentos decorrente da
proximidade entre os agentes.

Nos sistemas locais
de produção, a forte especialização dos agentes econômicos permite que ocorra
uma densa divisão do trabalho entre as firmas que, por sua vez, possibilita a
interação frequente entre os atores locais a partir de relações comerciais e
produtivas. Esses processos acarretam o aumento da produtividade das empresas e
do sistema como um todo, além de ganhos obtidos na esfera organizacional. Com
isso, as economias externas são geradas e intensificadas (GARCIA; MADEIRA,
2013).

Conforme destaca Cabete e Dacol (2008, p. 10) o
que caracteriza uma aglomeração industrial para que seja considerada um APL
são: “mesma localização geográfica, interdependência e cooperação, e em
consequência destes processos há ainda as características competitividade,
difusão do conhecimento, inovação e confiança”.

Para Lastres e Cassiolato (2005), o conceito de aglomeração tornou-se mais
estruturado através dos diversos estudos realizados. Para as autoras um marco
para este entendimento foi a relação da ideia de aglomeração com a de redes,
particularmente observando cadeias produtivas ao redor de uma empresa “âncora”,
ou nos moldes cooperativistas, através da governança de uma cooperativa
central.

O formato de rede,
onde podemos inserir a COAPIS, é o caso de aglomerações de Micro e Pequenas
Empresas com governança em forma de redes, que pode ser caracterizado a partir
dos chamados distritos industriais italianos (LASTRES; CASSIOLATO, 2005). Estes
são estruturados em torno de “setores” como calçados, vestuário, mel etc. onde
a especialização das aglomerações é predominantemente setorial e voltada para
resultados comuns de participação em mercados mais competitivos aos membros da
cooperativa.

Com o objetivo de
melhoria do desempenho das Pequenas e Médias Empresas (PMEs)
participantes do APL ou Rede de Empresa, destaca-se que “a cooperação é um
instrumento que permite incorporar as PMEs em uma
rede, promover o ciclo de inovação tecnológica e determina os resultados do
processo de melhoria de um aglomerado de PMEs”
(GALDÁMEZ; CARPINETTI; GEROLAMO, 2009, p. 137).

Observando aspectos
relativos a desempenho do APL, Schmitz e Nadvi (1999, p. 1.504) definem como eficiência coletiva “a
vantagem competitiva derivada das economias externas e da ação conjunta”. Neste
contexto, a eficiência coletiva também é destacada por Keller (2008), podendo
ser passiva ou ativa. A eficiência coletiva passiva seria resultado intrínseco
da participação no aglomerado e “a eficiência coletiva ativa uma vantagem
buscada de forma deliberada por meio da ação conjunta, aquela que requer
esforços conjuntos dos agentes econômicos” (KELLER, 2008, p. 36).

A resposta
adequada dos clusters industriais nos países em desenvolvimento aos desafios
colocados pela globalização econômica pressupõe a eficiência coletiva e a
criação de formas de governança local da cadeia em um trabalho conjunto, tanto
dos agentes econômicos que integram a cadeia do produto e suas entidades
representativas quanto das instituições de apoio. Esta resposta adequada dos
clusters industriais (caminhando na direção de um cluster virtuoso) emerge
somente em um meio social (cultural e institucional) mais forte que envolve
maior confiança entre os agentes econômicos e a presença de instituições
sociais consolidadas. (KELLER, 2008, p. 44).

Independente da
nomenclatura adotada como referência para ações entre empresas participantes de
um aglomerado com objetivos comuns e de alguma forma estruturada para obtenção
de vantagens competitivas, seu modelo de governança, dispersão geográfica,
territorialização e abrangência de mercado irão influenciar em seus resultados
(LASTRES; CASSIOLATO, 2005).

Devida à
característica intrínseca da Cooperativa de Apicultores de Sorocaba e Região,
desde a sua criação, trataremos dos fundamentos que caracterizam as
cooperativas e sua estrutura, independente de práticas em regiões produtoras de
mel com o Arranjo Produtivo Local, Cluster ou Rede de Empresas.

2.3 Cooperativas

Em se tratando de
desenvolvimento agrário, historicamente é impossível não destacar Marx e seus
estudos quanto à agricultura familiar, particularmente em “O capital” (MARX,
1988). Em seu diálogo com os populistas russos, Marx coloca uma questão
fundamental para compreender o desenvolvimento da agricultura familiar, qual
seja, “as particularidades históricas”, uma vez que, aquilo que Marx observou
na Inglaterra e na França, não é, necessariamente, válido para compreender a
agricultura familiar em todos os contextos (PLEIN; FILIPPI, 2011).

As teses marxistas
apontavam para o desaparecimento da agricultura familiar com o desenvolvimento
das relações capitalistas na agricultura, com o surgimento das grandes
corporações. “Quanto mais a agricultura se identifica com os padrões
capitalistas, tanto mais se diferenciam qualitativamente as diferenças técnicas
empregadas pelos grandes estabelecimentos das empregadas pelos pequenos”
(KAUSTKY, 1986 apud PLEIN; FILIPPI, 2011, p. 99).

Entretanto,
constatou-se o predomínio da agricultura familiar na estrutura agrária nos
países onde o modo de produção capitalista mais se desenvolveu, sobretudo no
período pós-guerra (1945-1973). De acordo com Veiga (1991, p. 188), “durante o
grande impulso do desenvolvimento capitalista (meados da década de 1930 ao
início da década de 1970) foi a agricultura familiar que acabou se firmando em
todos os países do chamado Primeiro Mundo”.

Não é tarefa fácil
definir e situar o lugar da discussão sobre agricultura familiar em meio à
teoria social contemporânea. Parece que a construção do conhecimento científico
nesse campo disciplinar decorre, em larga medida, dos princípios teóricos e
metodológicos que guiam as opções e convicções de vários autores (SCHNEIDER;
NIEDERLE, 2009).

Antes de
explicitar os fundamentos dessa perspectiva analítica, vale a pena comentar
sobre o interesse recente e cada vez mais frequente no Brasil em torno da
agricultura familiar. Afinal, ainda que não se tenha uma definição rigorosa e
consensual sobre o estatuto conceitual da agricultura familiar, há uma certa
generalização em torno da ideia de que o agricultor familiar é todo aquele
sujeito que vive no meio rural e trabalha na agricultura juntamente com sua
família. Assim definido pelo senso comum, o agricultor familiar abarca uma
diversidade de formas de fazer agricultura que se diferencia segundo tipos
diferentes de famílias, o contexto social, a interação com os diferentes
ecossistemas, sua origem histórica, entre outras. Tomando-se o Brasil de norte
a sul, é possível encontrar uma diversidade muito grande de agricultores
familiares, muitos deles obedecendo a denominações locais e regionais, como as
de colono, sitiante, posseiro, morador, ribeirinho, entre outras. (SCHNEIDER;
NIEDERLE, 2009, p. 990).

Nas unidades
familiares de produção, o sistema produtivo em geral se assenta no trabalho da
terra, realizado por uma família, e na produção primária, destinada
prioritariamente à satisfação das necessidades internas da propriedade e do
grupo doméstico (composto pelos membros da família). Nessa forma de organização
do trabalho e da produção, as atividades agrícolas quase sempre coexistem e se
complementam com outras atividades não agrícolas, como o artesanato e o
comércio. O processo de mercantilização crescente da vida social e econômica
leva a uma crescente interação e integração das famílias aos mercados.
(SCHNEIDER; NIEDERLE, 2009).

Historicamente,
identificou-se o crescente movimento dos produtores agrícolas durante a
revolução industrial na busca de alternativas de participação nos mercados
muitas vezes monopolizado pelas grandes corporações capitalistas industriais
que surgiam, as quais buscavam a máxima exploração do capital aplicado seguindo
as premissas de Adam Smith. Segundo Fleury (1983), as associações se opunham a
essa figura capitalista, buscando assim através de sistemas cooperativos de
rateio de custos e agregação de volumes produzidos no campo, melhorar a
competitividade em um mercado que cada vez mais obrigava o trabalhador a migrar
para as grandes cidades para os sistemas produtivos industriais em massa.

As associações e o
uso de práticas solidárias e cooperativas têm sido entendidos como mecanismos
que podem facilitar o processo produtivo, além de propiciar melhores
relacionamentos com o mercado, instituições públicas e com a sociedade de
maneira geral, o que contribuiu para a emergência, desde a década de 1980, de
inúmeras iniciativas associativistas ou comunitárias
que se propõem ao fortalecimento da agricultura familiar, resgatando a experiência
democrática e as atividades de cooperação (BESERRA, 2013).

Portanto, foi no
início dos anos 1900 que o cooperativismo começou a se delinear no Brasil,
influenciado pela religiosidade e pelo pensamento político dos imigrantes. O
movimento seguiu principalmente o chamado “modelo alemão”, que defendia a
educação cooperativista para estimular a solidariedade entre as pessoas, a
união de todo o sistema na defesa dos interesses comuns e a distinção entre o
cooperativismo e a economia de mercado, sendo o primeiro marcado pelo
comprometimento com a justiça social (BRASIL, 2006).

Com potência para
gerar renda e para irradiar educação, o cooperativismo vem sendo um aliado dos
governos e, por isso, tem recebido incentivos e amparo legal. No Brasil, o
setor é incluído na legislação pela primeira vez no século XIX, na Constituição
Federal de 1891, que garantia aos trabalhadores o direito de se associarem em
cooperativas e em sindicatos.

Dadas as principais
definições e conceitos envolvidos nesta pesquisa, apresenta-se no tópico a
seguir a metodologia de análise a ser empregada no estudo.

3 METODOLOGIA DE ANÁLISE

A análise de
agrupamentos pertence a um ramo da análise multivariada cujo objetivo é
sintetizar ou simplificar a estrutura de variabilidade dos dados. O objetivo
dessa técnica é organizar elementos, sejam essas observações ou variáveis, em
grupos, com base nas informações quanto à sua proximidade. O objetivo da
análise de agrupamentos é identificar grupos de objetos similares, cujas
características sejam muito próximas entre aqueles pertencentes ao mesmo grupo
e sejam bem distintas entre objetos pertencentes a grupos diferentes. Isto
define uma tarefa de classificação, ou seja, objetos separados em grupos aos
quais podem ser associadas (e rotuladas) classes ou categorias.

Para se definir a
similaridade entre objetos, é necessário executar o levantamento das
características relevantes para o problema abordado. Por exemplo, a análise da
distribuição dos cooperados foi feita por critérios geográficos, baseados na localização
descrita em valores de latitude e longitude. Com isto, pode-se identificar
grupos de cooperados próximos entre si para sugerir o posicionamento de centros
de coleta do mel bruto e sua redistribuição para os centros beneficiadores ou
consumidores. Em linhas gerais, a análise de agrupamentos inicia-se com uma
base de dados de N objetos (registros) e M características
(campos). Neste trabalho, M=2 (latitude e longitude).

O cálculo da distância
ou dissimilaridade entre objetos é executado entre cada objeto e cada
centroide. As métricas utilizadas para essa distância são euclidiana, manhattan, correlação de Pearson, de Mahalanobis,
coeficiente de Jaccard, cossenos e muitas outras (JAIN; MURTY; FLYNN, 1999). Algumas são apropriadas para dados contínuos,
outras para nominais e outras para dados binários.

Neste trabalho, foi
utilizada a distância euclidiana, que corresponde à distância em linha reta
entre dois pontos em um plano, o que é bem adequada devido aos dados
provenientes de localização geográfica. Foram utilizados os valores em graus de
arco, pois o diâmetro da Terra é considerado constante nas escalas de distância
aqui abrangidas. Assim, existe uma proporção direta entre a distância na
superfície terrestre (em km) e o deslocamento (em graus) na latitude e
longitude.

Quando as variáveis
apresentam escalas de medida muito diferentes entre si, é necessário empregar
uma etapa de normalização, antes do processo de agrupamento propriamente dito.
Porém, devido ao fato de que as únicas duas dimensões aqui utilizadas são
proporcionais às distâncias geográficas (graus e km), não há necessidade de
normalização.

Então, a aplicação da
análise de agrupamentos implica em duas escolhas: primeiro, qual a métrica de (des)similaridade a ser utilizada e, segundo, qual o método
de particionamento do conjunto de objetos em grupos. Os métodos de
particionamento podem ser hierárquicos ou não, os mais conhecidos estão dentre
os hierárquicos, que essencialmente se subdividem em aglomerativos
e divisivos. Dentre todos estes, neste trabalho foi
escolhido o método hierárquico divisivo denominado k-means.

O algoritmo k-means (MACQUEEN, 1967) consiste em assumir k grupos
fixados a priori, definindo k centroides,
um para cada grupo. Cada centroide fica posicionado no valor médio do seu grupo
no espaço de dados, logo, é considerado o “centro de gravidade” do grupo. Nessa
definição inicial, a melhor escolha é colocá-los o máximo possível longe um do
outro. O próximo passo é tomar cada ponto pertencente a um determinado conjunto
de dados e associá-lo ao centroide mais próximo. Quando nenhum ponto está
pendente, o primeiro passo é concluído e um agrupamento inicial é feito. Em
seguida, deve-se recalcular k novos centroides dos grupos resultantes do
passo anterior. Depois, é necessário fazer uma reclassificação dos dados,
verificando qual o centroide novo mais próximo de cada dado. Com a reatribuição
dos dados aos grupos, os centroides dos novos grupos devem ser recalculados.
Esses dois procedimentos geram uma repetição.

Assim,
podemos notar que os centroides mudam cada vez menos sua localização até um
limiar, logo o algoritmo é convergente. O algoritmo visa minimizar uma função
objetiva, neste caso, uma função de erro ao quadrado. O
algoritmo também é sensível às escolhas das posições iniciais dos centroides,
então, k-means pode ser executado várias vezes para reduzir esse efeito.
Algumas heurísticas podem ser propostas para uma boa escolha inicial, como por
exemplo, distribuir uniformemente os k centroides, evitando
posicioná-los onde a densidade de dados é baixa (o que requer um outro
algoritmo de inicialização com uma certa complexidade). Muitas vezes, um grupo
razoavelmente denso pode ficar associado a dois ou mais centros, com muitos
dados na divisa entre os grupos assim formados.

O algoritmo k-means converge pela minimização de uma função
objetivo dada pela soma dos erros quadráticos (ou variâncias intragrupos),
como segue:

(1)

em que xj são
as coordenadas de um objeto j (no caso, clientes ou cooperados), xc são as coordenadas do centroide. As somas
são executadas sobre todos os objetos pertencentes ao respectivo centro (xj Î C) e sobre todos os k centros
obtidos.

O
método k-means pode ser
pensado como o inverso da análise de variância (Anova) (VIEIRA, 2006) enquanto
o teste de significância Anova avalia a variabilidade intergrupos com a
variabilidade intergrupos, o k-means realoca dados nos grupos
iterativamente para otimizar os valores de Anova. É um algoritmo de
implementação relativamente simples, geralmente convergindo para uma
configuração estável em poucas iterações.

O
algoritmo k-means pode ser descrito da seguinte maneira:

1.
Escolher k distintos valores para centros dos grupos (de forma aleatória
ou utilizando alguma heurística baseada na natureza do problema);

2.
Associar cada ponto ao centro mais próximo;

3.
Recalcular o centro de cada grupo;

4.
Repetir os passos 2 e 3 até nenhum elemento mudar de grupo. Se houver a necessidade
de saber a distância de cada elemento ao centroide do grupo a que pertence, o
critério de parada poderá ser uma variação mínima nas distâncias a cada passo.

Como
a divisão em k grupos é um requisito inicial da execução do algoritmo, e
não se sabe ao certo quantos grupos resultam na melhor partição da massa de
dados, foram desenvolvidos critérios de
desempenho. O critério utilizado neste trabalho foi o proposto por Xie e Beni (1991) para a variante difusa do k-means, o fuzzy c-means (BEZDEK; EHRLICH; FULL, 1984). A diferença para e
entre estes métodos é que, enquanto o k-means
atribui simplesmente cada dado ao centroide mais próximo, a versão fuzzy atribui um valor de pertinência para
cada dado em relação a cada um dos grupos. O maior valor de pertinência é o
grupo onde o objeto estiver “mais inserido”. Neste caso, existe um parâmetro de
nebulosidade (m>1) o qual, quanto mais próximo de 1, mais “nítida” é
a partição do conjunto de dados em grupos (ou seja, mais próxima dos resultados
do k-means). Então, para tirar proveito do
critério de validação de Xie e Beni, foi aplicado o
algoritmo fuzzy c-means.
No final, o melhor particionamento da massa de dados (melhor número de
grupos) é dado pelo menor índice Xie-Beni.

Em resumo, a
metodologia aplicada para definir quantos centros de distribuição para a
distribuição de cooperados foi a seguinte:

1) levantamento
geográfico da localização dos cooperados em latitude e longitude;

2) aplicação do
algoritmo fuzzy c-means
com os seguintes parâmetros:

·
N = 75 cooperados;

·
2 campos ou variáveis: latitude e longitude;

·
número de grupos a atribuir: variando de 2 até 10
(9 execuções do algoritmo);

·
“fator de nebulosidade” m = 1,1;

·
saídas geradas pelo algoritmo: melhor número k*
de grupos a atribuir, posição dos k* centroides, distância de cada
cooperado a cada centroide, grupo atribuído a cada cooperado, valor do
indicador de Xie-Beni;

3) avaliação e
interpretação dos resultados. Análise da coerência obtida.

Os dados primários utilizados
para a realização deste estudo foram obtidos a partir de documentos fornecidos
pela Cooperativa COAPIS em 2015 e 2016, tais
como relatórios e fichas cadastrais. Informações complementares estão
detalhadas em Souza (2017).

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A partir das
informações de localização geográfica de cooperados e clientes fornecidos pela
cooperativa COAPIS, e da aplicação do método de agrupamento, foram obtidos dois
grupos de resultados: por agrupamentos e por clientes, como descritos a seguir.

4.1 Resultados para a rede de cooperados

O resultado da
execução do algoritmo está expresso na Tabela 1, na qual vê-se o valor do
índice de Xie-Beni em função do número atribuído de
grupos. Verifica-se que para k=5 foi apresentado o menor índice (em destaque na
tabela).

A localização
geográfica dos cooperados está no gráfico da Figura 1. Nesta, foram marcadas as
localizações dos centroides resultantes do processo de agrupamento (com o
símbolo □). Veem-se também linhas demarcatórias para ilustrar
os grupos formados. Estas linhas apenas cercam os grupos, não foi efetuado
nenhum cálculo a respeito do seu posicionamento. Entretanto, é importante notar
que cada cidade está mais próxima do centroide (Figura 1) do grupo à qual
pertence, principalmente aquelas limítrofes, como, p. ex., Itatiba, Indaiatuba,
Jundiai, Tatuí, Tapiraí e São Miguel Arcanjo.

Tabela 1 – Índice de Xie-Beni
para várias partições do conjunto de dados

k

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Índice
XB

0,370

0,367

0,261

0,207

0,461

0,481

0,555

0,420

0,446

* variando-se o número de grupos. A melhor
partição está indicada em negrito.

Fonte: elaborado pelos autores (2017)

Os grupos ficaram assim
constituídos:

Grupo 1 – 7 cooperados:
Angatuba, Botucatu, Carlópolis (PR), Itapetininga,
Itatinga, Porangaba, Tupã.

Grupo 2 – 13
cooperados: Apiaí, Capão Bonito, Guapiara, Iguape, Iporanga, Itapeva, Itariri,
Juquiá, Miracatu, Registro, Ribeirão Branco, São Miguel Arcanjo, Sete Barras.

Grupo 3 – 32
cooperados: Alambari, Alumínio, Araçoiaba da Serra,
Boituva, Cabreúva, Capeia do Alto, Carapicuíba, Cotia, Ibiúna, Indaiatuba,
Iperó, Itapecerica da Serra, Itu, Jundiaí, Mairinque, Osasco, Piedade, Pilar do
Sul, Pirapora do Bom Jesus, Porto Feliz, Salto, Salto de Pirapora, Santo André,
São Bernardo do Campo, São Paulo, São Roque, Sarapuí,
Sorocaba, Tapiraí, Tatuí, Vargem Grande Paulista,
Votorantim.

Grupo 4 – 18
cooperados: Americana, Amparo, Araras, Artur Nogueira, Campinas, Casa Branca,
Espírito Santo do Pinhal, Holambra, Itatiba, Jaguariúna, Mogi Mirim, Munhoz MG,
Piracicaba, Rio Claro, São Pedro, Serra Negra, Socorro, Valinhos.

Grupo 5 – 5 cooperados:
Jacareí, Salesópolis, São José dos Campos, São Luís
do Paraitinga, Ubatuba.

No entanto, nenhum
centroide recai exatamente sobre alguma cidade, exceto em Alumínio e Holambra.
Pode-se então pensar na instalação de centros de captação e distribuição nas
cidades ou às margens de rodovias mais próximas a cada centroide.

As coordenadas dos
centros estão na Tabela 2, dispostas em ordem de longitude (oeste para leste),
a fim de melhor identificar suas posições na Figura 1.

Figura 1 - Demarcação
dos grupos obtidos pela execução do algoritmo k-means
e índice Xie-Beni.

(Centroides
indicados por □)

Fonte: elaborado pelos autores (2017).

4.2 Resultados para a rede de clientes

Nesta seção verifica-se
a posição geográfica dos clientes em relação aos centroides definidos na seção
anterior. Os clientes informados nesta pesquisa estão em 13 municípios:
Botucatu, Itapetininga e Itatinga pertencentes ao grupo 1; Capão Bonito, São
Miguel Arcanjo e Sete Barras ao grupo 2; Santo André, Sorocaba e Tatuí ao grupo
3; Rio Claro ao grupo 4; nenhum cliente no grupo 5 e os municípios de
Araçariguama, Itaoca e Sarutaiá (estes não possuem
cooperativas).

Tabela 2 - Coordenadas
dos centroides obtidos e cidades mais próximas a cada um deles.

Centro 1

Centro 2

Centro 3

Centro 4

Centro 5

Longitude (°)

-48,90

-48,10

-47,26

-47,05

-45,61

Latitude (°)

-23,08

-24,28

-23,50

-22,58

-23,33

Cidade mais próxima

Itatinga

Sete Barras

Alumínio

Holambra

Jacareí

Fonte: elaborado pelos autores (2017).

A Tabela 3 é um
complemento da Tabela 2, onde inclui-se uma nova linha indicando se há cliente
no grupo e qual o cliente mais próximo, o que pode ser facilmente verificado na
Figura 2.

Na Tabela 4 estão as
demandas informadas pelos clientes. Em conjunto com a Tabela 3, pode-se
analisar a viabilidade de instalação dos centros nos locais indicados.

Tabela 3 – Coordenadas
dos centroides obtidos, cidades e clientes mais próximos a cada centroide

Centro 1

Centro 2

Centro 3

Centro 4

Centro 5

Longitude (°)

-48,90

-48,10

-47,26

-47,05

-45,61

Latitude (°)

-23,08

-24,28

-23,50

-22,58

-23,33

Cidade mais próxima

Itatinga

Sete Barras

Alumínio

Holambra

Jacareí

Cliente mais próximo

Itatinga

Sete Barras

Sorocaba

Rio Claro

–

Fonte: elaborado pelos autores (2017).

Tabela 4 – Demandas informadas pela COAPIS

Município

Demandas (kg)

Grupo

Botucatu

6362

1

Itapetininga

2037

1

Itatinga

1250

1

Capão Bonito

710

2

São Miguel Arcanjo

1025

2

Sete Barras

2500

2

Santo André

1500

3

Sorocaba

1500

3

Tatuí

3000

3

Rio Claro

1000

4

Araçariguama

3000

–

Itaoca

1500

–

Sarutaia

1240

–

Fonte: elaborado pelos autores (2017).

4.3 Aplicação do método de agrupamento

A área abrangida pelos
municípios e suas localizações foi dividida em grupos de modo que a soma das
distâncias a serem percorridas entre os centros de distribuição e os cooperados
seja a menor possível. Em consequência, os custos de transporte tornam-se
minimizados contabilizando-se todos os grupos. Isto decorre do fato de que o
algoritmo k-means converge pela minimização da
função objetivo descrita na Equação 1.

As vantagens de se
utilizar o algoritmo de agrupamentos k-means,
além de obter o centroide de cada grupo (que é o cerne do problema da
distribuição), é ser simples e intuitivo; a complexidade computacional para
execução é linear para todas as variáveis importantes (número de objetos e
número de grupos); é eficaz para muitos domínios de aplicação, com resultados
de interpretação simples. Ainda, é considerado um dos 10 mais influentes
algoritmos em Data Mining (WU, KUMAR,
2009).

Como desvantagens, a
principal é que não se sabe em quantos grupos deve ser particionado o conjunto
de objetos para otimizar a função objetivo. Além disso, é sensível à
inicialização dos centroides (pode apresentar vários mínimos locais para a
função objetivo). Também, limita-se a encontrar grupos esféricos – para
encontrar grupos alongados, substitui-se a distância euclidiana pela de Mahalanobis (BEZDEK; EHRLICH; FULL, 1984), no entanto,
aumenta o custo computacional. É limitado a atributos numéricos e sensível a outliers
(pontos extremos).

Neste trabalho, a
desvantagem de não se saber o número de grupos a priori que melhor
separa os dados foi contornada pela múltipla execução do algoritmo com a
avaliação do índice Xie-Beni. A desvantagem de melhor
separar grupos esféricos (circulares, no caso bidimensional) não ocorre aqui,
pois trata-se de dados de localização geográfica, onde a distância euclidiana
funciona bem.

Figura
2 – localização dos clientes em relação aos centros distribuidores propostos

Fonte: elaborado pelos autores (2017).

O método do centro de
gravidade (BALLOU, 2006), comparado com clustering,
não serve para particionar objetos em grupos, apenas determina o centroide de
um determinado conjunto de dados. Baseado em cálculo de média ponderada, é
fácil de implementar no caso de dados com
pesos (por exemplo, capacidade prévia de um centro distribuidor, como
discutido aqui). No entanto, uma simples modificação no algoritmo k-means pode tratar desta particularidade – atribuir
pesos aos dados.

4.4 Resultados por agrupamentos

Nesta seção analisam-se
os resultados obtidos, discutindo-se as possibilidades de implementação.

Em relação ao grupo 1,
nota-se que Itatinga é a cidade mais próxima do centroide do grupo. Mesmo sendo
uma cidade pequena para os padrões brasileiros (23 mil habitantes), está
localizada muito próxima à Rodovia Castello Branco, que é uma importante via de
escoamento comercial. Além disso, a implantação de um centro de distribuição
melífero no município resulta em expansão e diversificação na sua atividade
comercial.

Quanto ao grupo 2, o
centroide calculado está no meio do Parque Estadual Intervales, tendo como
cidade mais próxima Sete Barras. Em termos logísticos, é recomendável propor a
instalação do centro na cidade de Registro, que fica às margens da rodovia Régis
Bittencourt.

O grupo 3 é o mais
denso, compreendendo 32 municípios e o centroide está no perímetro urbano do
município de Alumínio, cortado pela rodovia Raposo Tavares. Devido à boa malha
viária da região, pode-se propor a instalação do centro em Sorocaba, que é
centro regional.

O grupo 4 é o segundo
mais denso (18 municípios) e as cidades estão em torno de uma boa malha viária,
com alguns pontos de serra. O centro está em Holambra. Poderia se pensar na
instalação do centro de distribuição tanto em Campinas (ao sul) ou em Mogi
Mirim (ao norte), ambas distantes cerca de 35 km de Holambra. No entanto,
Holambra estabeleceu-se como polo floricultor e a associação disto com a
produção e a distribuição de mel se torna apropriada, para alavancar a
instalação do centro.

No grupo 5, observa-se
que o centroide fica próximo a um município não listado (Jambeiro). A análise
da malha viária na região indica a instalação do centro distribuidor em Jacareí
ou São José dos Campos, ambas às margens da Rodovia Dutra.

Desta forma, são
definidas as recomendações para instalação dos centros distribuidores em função
de facilidades logísticas.

4.5 Resultados por Clientes

Com os dados da Tabela
4, é interessante uma rediscussão dos centros de distribuição propostos na
seção anterior, uma vez que vários clientes estão no mesmo município de
cooperados. Os centros propostos, em função da demanda informada, são
atualizados da seguinte maneira:

·
Grupo 1: Itatinga para Botucatu. A distância de
Botucatu ao centroide geográfico 1 é um pouco maior, mas a alteração se
justifica pela enorme demanda de Botucatu, mais que o dobro de qualquer outro
cliente.

·
Grupo 2: mantém-se em Sete Barras, devido a
apresentar a maior demanda do grupo.

·
Grupo 3: com centroide coincidindo com o município
de Alumínio, recomenda-se instalar o centro distribuidor em Sorocaba, devido
aos seguintes fatores: grande demanda, forte infraestrutura, localização viária
privilegiada (confluência de várias rodovias) e centro regional.

·
Grupo 4: apesar de o único cliente estar em Rio Claro,
a região apresenta um potencial de consumo futuro bastante elevado. Mudando-se
o centro para Rio Claro, há um deslocamento considerável por parte dos
cooperados, devido ao afastamento do centroide do grupo. A soma das distâncias
percorridas é maior do que em relação ao centroide. Devido à infraestrutura já
existente em Holambra para ser um centro de distribuição, no caso flores,
recomenda-se manter o centro neste município.

·
Grupo 5: não consta nenhum cliente nesta região, no
entanto, a instalação de um centro distribuidor em Jacareí ou São José dos
Campos possibilita alavancar o desenvolvimento comercial do mel e seus
derivados.

Os três últimos
municípios da Tabela 4 apresentam demanda considerável e, conforme o mapa
mostrado na Figura 2, devem consumir o produto dos respectivos centros
recomendados: Sarutaia de Botucatu (C1), Itaoca de
Sete Barras ou Registro (C2) e Araçariguama de Sorocaba (C3).

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O presente estudo
buscou aplicar a análise de agrupamentos para definir oportunidades de redução
de custos na rede de distribuição de mel de uma Cooperativa de Apicultores, da
qual participam 357 cooperados distribuídos em 75 municípios, em um raio de
atuação de mais de 200 km.

A análise de
agrupamentos por clustering
mostrou ser uma ferramenta prática para esse tipo de estudos, oferecendo
grandes vantagens comparada aos cálculos baseados apenas em centros de
gravidade, com diversas possibilidades de ajustes ao longo de sua aplicação.

Os resultados apontaram
que poderá se obter redução de custos mediante instalação de centros de
distribuição em pontos estratégicos da área de abrangência da cooperativa.

O arranjo empresarial
de cooperativa da COAPIS também sugeriu uma análise mais estruturada de sua
configuração devido a sua dispersão geográfica. Arranjos para a produção
solidária de mel, direcionaram uma avaliação considerando a COAPIS como uma
cadeia produtiva mais complexa, integrando produtores de mel ao mercado
paulista, nacional e internacional.

Sugerem-se assim novas
pesquisas que busquem a elaboração de um plano de negócios e a definição de
viabilidade monetária para a expansão da rede de cooperados e a análise da intralogística, que considerem as atividades inerentes à
movimentação e armazenagem de materiais nas instalações da COAPIS.

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