OTIF para distribuidora farmacêutica: como medir, diagnosticar e levar para 98% sem pirotecnia
Hospital cobra OTIF acima de 95% em SLA. Pregão do CEAF cobra 98%. Mas medir OTIF "no fim do mês" sem decompor por causa-raiz só gera relatório bonito. Como atacar ruptura, separação e transportadora simultaneamente — com sistema, não com força bruta.
Neste artigo
OTIF (On Time, In Full) é a métrica que mais aparece em SLA de hospital de grande porte e em contrato de Sistema de Registro de Preços (SRP) de Secretaria de Saúde. Pregão do Componente Especializado em UFs maduras (SP, MG, RS, PR) cobra OTIF de 98%. Hospital privado de Joint Commission costuma fixar 96-97%. Distribuidora que entrega 95% em "On Time" e 95% em "In Full" entrega 90% em OTIF combinado — abaixo do mínimo, sob penalidade contratual. Este artigo cobre como medir, decompor e atacar.
A matemática do OTIF: por que cair de 99% para 95% é catástrofe
OTIF é métrica multiplicativa:
OTIF = (Entregas no prazo / Total) × (Entregas completas / Total)
| On Time | In Full | OTIF combinado |
|---|---|---|
| 99% | 99% | 98,01% |
| 97% | 97% | 94,09% |
| 95% | 95% | 90,25% |
| 90% | 90% | 81,00% |
Distribuidora que tem 97% On Time e 97% In Full está abaixo de 95% de OTIF combinado. Decompor a métrica é o primeiro passo para diagnosticar — relatório consolidado esconde a causa.
Por que decompor: identificando a causa-raiz
Cada uma das quatro causas tem alavanca operacional distinta:
| Causa | % típico | Alavanca |
|---|---|---|
| Ruptura de estoque | 40-55% | Planejamento de compras, sugestão de reposição |
| Atraso de transportadora | 20-30% | Gestão de transportadora, SLA contratual, multitransportadora |
| Erro de separação (picking) | 10-20% | WMS com leitor mobile, separação por onda |
| Erro de documentação (NF-e) | 5-10% | Cadastro mestre, automação de CFOP/CST |
| Outros (recall, força maior) | 5% | Plano de contingência |
Ruptura: a maior causa, com solução estrutural
Ruptura é a causa #1 em distribuidora regional. Acontece quando o pedido do cliente chega e o produto não está disponível na quantidade solicitada. Cinco subcausas:
- Previsão de demanda ruim: comprador olha histórico de 30 dias sem considerar sazonalidade ou tendência. Pico em campanha de inverno (gripe, vacinas) pega o estoque despreparado.
- Lead time do fornecedor mal-medido: parâmetro cadastrado é "10 dias" mas a média real é 18. Ponto de pedido fica curto, estoque atinge zero antes da reposição.
- Pedido único de cliente grande: pregão da Secretaria de Saúde com volume 5x maior que o mensal médio. Sem alerta antecipado, distribuidora não consegue absorver.
- Atraso de fabricante: produção do detentor do registro atrasou, fornecedor não comunicou. Distribuidora descobre quando faz pedido novo.
- Curva A com baixo estoque de segurança: SKUs de alto giro com parâmetro de segurança igual a SKUs de baixo giro. Curva A merece estoque de segurança mais robusto.
Alavanca operacional: sugestão automática de reposição que combina histórico, sazonalidade, lead time real medido, e variação histórica. Quem usa só média móvel simples está usando 1/4 da informação disponível.
Ruptura não se resolve aumentando estoque uniformemente — engessa capital de giro. Resolve-se ajustando estoque de segurança por SKU conforme curva ABC, lead time real e variabilidade da demanda.
Transportadora: a causa que distribuidora controla menos
Atraso de transportadora é a segunda maior causa de OTIF baixo, e a mais frustrante: distribuidora separou no prazo, faturou no prazo, mas a transportadora atrasou. Três alavancas:
- SLA contratual com penalidade: contrato que paga "tabela única" não cria incentivo para transportadora respeitar prazo. SLA com bonus/penalty cria.
- Multitransportadora por UF: depender de um único transportador para Bahia ou Pará é receita para OTIF baixo. Duas ou três opções por UF, com roteirização que escolhe a mais confiável para cada tipo de carga.
- Visibilidade em tempo real: distribuidora que descobre atraso pelo cliente reclamando perdeu. Integração via TMS ou pelo menos tracking automatizado por SLA do CT-e dá tempo para reroteamento ou comunicação proativa.
Picking: o erro silencioso
Erro de separação é geralmente subdimensionado nos relatórios — porque "produto separado errado" volta como devolução com motivo "erro de pedido", não como "OTIF abaixo". Mas conta. Três alavancas:
- Leitor de código de barras / GS1 DataMatrix: separação cega (visual) tem taxa de erro 1-3%. Separação com scan tem taxa < 0,1%.
- Separação por onda: agrupar pedidos similares reduz idas e voltas no armazém, com checklist por SKU por onda.
- Endereçamento por classe: SKUs de alto giro em endereços de fácil acesso (não no fundo do armazém). Reduz tempo e fadiga, que reduz erro.
Documentação: a causa menor mas evitável
NF-e com CFOP ou CST errado pode ser rejeitada pela SEFAZ ou autorizada com problema. Cliente recusa entrega na portaria do hospital quando NF-e está inconsistente. Solução: ERP que infere CFOP automaticamente a partir do cadastro do cliente + tipo de operação + UF de destino. Operador comercial não escolhe.
O dashboard de OTIF que importa
Reunião de S&OP mensal deveria abrir com:
- OTIF global do mês + variação vs. meta
- OTIF decomposto: On Time isolado + In Full isolado
- Top 5 causas (ruptura por SKU, atraso por transportadora, etc.)
- Top 5 clientes com OTIF abaixo do threshold contratual
- Plano de ação para os top 3 problemas, com responsável e prazo
Sem essa visibilidade, melhorar OTIF é "fazer força" — geralmente não funciona.
Cenário prático: levando OTIF de 92% para 97% em 90 dias
Distribuidora regional, faturamento R$ 30 mi/mês, 1.500 SKUs, 5 estados, 80 clientes ativos. OTIF inicial 92% — abaixo do mínimo de 95% em três contratos hospitalares. Decomposição:
- On Time: 94% (atraso de transportadora 60%, ruptura 30%, picking 10%)
- In Full: 98% (ruptura 80%, picking 20%)
Plano de 90 dias:
- Mês 1: sugestão automática de reposição com lead time real, foco em curva A. Estoque de segurança ajustado por classe.
- Mês 2: SLA contratual com 3 transportadoras principais (bonus/penalty), roteirização inteligente, alertas proativos.
- Mês 3: separação por onda com leitor GS1 mobile, treinamento da equipe.
Resultado típico: OTIF chega a 96-97%, com ganhos compostos nos meses seguintes para 98%.
O que o ERP entrega
O K-SINFI entrega o aparato de OTIF integrado:
- Cálculo em tempo real por cliente, por SKU, por filial, por transportadora
- Decomposição (On Time × In Full × Damage × Quality) para diagnóstico
- Causa-raiz automatizada (ruptura, transportadora, picking, NF-e)
- Dashboard mensal pronto para S&OP
- Alerta de SLA contratual em risco (antes de penalidade)
- Sugestão automática de reposição com lead time real
- Separação por onda com leitor GS1 / DataMatrix integrado
Faq
Qual o OTIF mínimo para hospital privado?
Variável por contrato. Hospitais de Joint Commission costumam fixar 96-97%. Hospitais menores aceitam 95%. SLA de fornecimento contínuo (não pedido spot) tem threshold mais alto.
Recall conta como falha no OTIF?
Boa prática: não. Recall é evento sanitário, não falha logística. Mas devolução por "produto vencido" sim — é falha de gestão de validade.
OTIF inclui pedido de urgência ou apenas pedido programado?
Depende do contrato. Bom contrato distingue: SLA para pedido programado (geralmente >48h) e SLA distinto para urgência (<24h). Misturar tudo na mesma métrica esconde problemas.
Como negociar OTIF mínimo em pregão público?
Pregão geralmente fixa OTIF mínimo no edital. Quem aceita "98%" sem capacidade real está aceitando penalidade futura. Boa prática: levantar OTIF histórico antes do pregão e ajustar proposta de preço para absorver risco.
O cálculo de OTIF é norma ABNT?
Não existe norma ABNT única. Cada operação define cálculo no contrato — geralmente baseada em variações de On Time, In Full, Damage, Quality. Importante: padronizar internamente para ter consistência ao longo do tempo.
OTIF é diferente de Service Level?
Service Level é conceito mais amplo (atendimento à demanda, disponibilidade, capacidade de resposta). OTIF é métrica específica dentro do Service Level — foca em pontualidade e completude da entrega.
