fior-analytics 1.0.2

Indicador analítico e modelo matemático para impacto operacional no recebimento de materiais.

FIOR - Fator de Impacto Operacional no Recebimento 📊🚚

O FIOR é uma metodologia analítica e matemática autoral desenvolvida para quantificar a complexidade operacional instantânea enfrentada por equipes de recebimento e conferência de materiais em almoxarifados industriais e centros de distribuição.

Ao contrário de indicadores tradicionais como o OTIF (que avalia o fornecedor) ou o Tempo de Ciclo (que apenas cobra velocidade da equipe), o FIOR mede o grau de impacto que variáveis externas e imprevistos têm sobre a eficiência do setor.

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📐 A Formulação Matemática

O modelo utiliza a abordagem de Análise Multicritério de Decisão (MCDM) com uma estrutura de ponderação linear restrita:

$$FIOR = (F_{urg} \times 0.4) + (F_{div} \times 0.3) + (F_{qual} \times 0.2) + (F_{amb} \times 0.1)$$

Onde cada fator recebe uma nota discreta de 1 a 5 com base no cenário real do pátio:

• F_urg (Urgência): Severidade da demanda (ex: item de máquina parada ou estoque de rotina).
• F_div (Divergência): Complexidade fiscal, cadastral ou documental da Nota Fiscal.
• F_qual (Qualidade): Nível de exigência na conferência física (itens sem identificação, avarias).
• F_amb (Ambiente): Estado da infraestrutura e estresse físico (chuva, queda de sistema, pátio saturado).

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🟢 Matriz de Criticidade (Zonas de Impacto)

O resultado final do FIOR varia de 1.0 a 5.0, classificando a operação em três zonas de criticidade:

• De 1.0 a 2.2 | Zona Verde (Baixo Impacto): Fluxo padrão, sem gargalos.
• De 2.3 a 3.7 | Zona Amarela (Médio Impacto): Operação impactada, exigindo tratativas burocráticas ou esforço extra de conferência.
• De 3.8 a 5.0 | Zona Vermelha (Gestão de Crise): Caos operacional. Justifica quedas bruscas na produtividade e exige atuação da liderança.

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💻 Implementação Automatizada com Python (pandas)

O projeto conta com um script em Python que automatiza o cálculo em lote. Ele lê uma planilha comum do Excel contendo os registros de Notas Fiscais e as respectivas notas dos fatores, injeta a lógica matemática e gera um relatório consolidado com os resultados e classificações.

Pré-requisitos

pip install pandas openpyxl

📊 Como Utilizar

A biblioteca foi desenhada para ser simples e direta, oferecendo suporte para análises individuais ou processamento de planilhas inteiras em lote (Excel).

1. Processamento em Lote (Planilhas Excel)
Esta é a forma mais comum de uso no dia a dia. O pacote varre todas as linhas da planilha, calcula as notas e gera um novo arquivo consolidado.

⚠️ Requisito Obrigatório: A sua planilha de entrada precisa conter exatamente estas 4 colunas: F_urg, F_div, F_qual e F_amb.

Python
import fior

# Defina o nome do seu arquivo original

caminho_da_planilha = "recebimentos.xlsx"

# Executa o processamento

arquivo_gerado = fior.processar_fior_lote(caminho_da_planilha)

print(f"Sucesso! Relatório salvo como: {arquivo_gerado}")

# O pacote criará automaticamente o arquivo 'fior_resultados_consolidados.xlsx'

2. Análise Individual (Modo Unitário)
Se você precisa calcular a criticidade de apenas um recebimento específico de forma rápida:

Python
import fior

# Parâmetros: calcular_fior_unidade(urgencia, divergencia, qualidade, ambiente)

nota_final = fior.calcular_fior_unidade(5, 4, 2, 1)
zona_criticidade = fior.mapear_zona_criticidade(nota_final)

print(f"Nota FIOR: {nota_final}")
print(f"Status do Recebimento: {zona_criticidade}")

🎯 Variáveis do Modelo

O cálculo ponderado avalia os seguintes pilares operacionais (notas de 1 a 5):

F_urg: Grau de urgência do material ou processo.

F_div: Índice de divergência identificada (físico vs. nota).

F_qual: Critérios de conformidade e qualidade do item.

F_amb: Fatores de impacto ao ambiente ou segurança da operação.

O retorno classifica o resultado final entre as zonas:

🟢 Zona Verde (Operação Normal / Baixo Risco)

🟡 Zona Amarela (Atenção / Risco Moderado)

🔴 Zona Vermelha (Crítico / Ação Imediata)

📝 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE.txt para mais detalhes.