O que deve ser medido antes de automatizar uma operação

A decisão de automatizar começa antes do fornecedor

Uma empresa de embalagem plástica em Leiria investiu 380 mil euros numa linha automatizada de enchimento. O fornecedor prometeu 40% de ganho de produtividade. Seis meses depois do arranque, a produção por turno tinha subido 12%. A equipa industrial tinha-se mantido igual. O OEE da linha ficou nos 58%, abaixo dos 71% que a linha manual anterior apresentava nas suas melhores semanas.

O problema não foi o equipamento. Foi o que ninguém mediu antes de assinar o contrato. Ninguém tinha cronometrado o setup entre referências. Ninguém sabia qual era a taxa de paragens não planeadas da linha antiga. O cálculo de payback assentou num número de cabeça, não num estudo. Quando a automação chegou, o mesmo desorganização que limitava a linha manual passou a limitar a linha nova, só que agora com custos fixos mais altos.

Este padrão repete-se em sectores diferentes e em escalas muito diversas. Uma fábrica que mecaniza uma linha. Um escritório que digitaliza um processo de aprovações. Uma cadeia logística que implementa um WMS. Em todos os casos, o erro não está na decisão de automatizar. Está em decidir sem ter os números que permitem distinguir o que vale a pena automatizar do que precisa, antes disso, de ser reorganizado.

Três perguntas que antecedem qualquer business case

Antes de qualquer indicador, três perguntas têm de estar respondidas. Sem elas, a medição que se segue não tem enquadramento.

1. O que é, exactamente, que se vai automatizar?

Parece óbvio, mas raramente está claro. "Automatizar a produção" não é uma definição. "Automatizar a operação de enchimento de frascos de 500ml entre o fim da mistura e o início da rotulagem" é. O perímetro tem de estar delimitado em termos de processo, de fronteiras físicas ou lógicas, de referências incluídas e excluídas. Sem perímetro, os indicadores ficam ambíguos e o payback torna-se uma negociação em vez de um cálculo.

2. Qual é o objectivo estratégico que justifica o investimento?

Automatizar para reduzir custo de mão-de-obra é diferente de automatizar para aumentar capacidade, de automatizar para reduzir variabilidade, de automatizar para reduzir acidentes. Cada objectivo gera um conjunto diferente de indicadores a medir antes e depois. Uma linha que automatiza para ganhar capacidade precisa de um baseline sólido de output por hora, por turno e por semana. Uma linha que automatiza para reduzir variabilidade precisa de um baseline de dispersão de resultados e de taxa de defeitos. Confundir os dois leva a escolher o equipamento errado.

3. Qual é o estado actual do processo que se vai automatizar?

Este é o ponto onde mais empresas se enganam. Presume-se que o processo está estável e documentado quando na verdade está desenhado na cabeça de três operadores experientes. Se o processo actual não está escrito, não está medido e não é consistente entre turnos, automatizá-lo significa congelar uma das versões (normalmente a mais visível ou a do turno da manhã) e impor-lhe o resto da operação.

O baseline mínimo: seis famílias de indicadores

Há seis famílias de indicadores que têm de estar medidos antes de automatizar qualquer operação, seja ela industrial, logística, administrativa ou comercial. A natureza dos indicadores muda com o contexto. A lógica não muda.

Família 1. Volume e capacidade real

Qual é o output médio da operação? Por hora, por turno, por dia, por semana. Não o output teórico que consta do catálogo do equipamento actual, mas o número que sai efectivamente para o cliente ou para a etapa seguinte. A diferença entre capacidade nominal e capacidade real é, na maioria das operações, superior a 30%. Se esse gap não está medido, o business case da automação vai usar o número teórico e prometer um ganho que, em produção real, não se materializa.

Importante aqui é distinguir capacidade instalada de capacidade utilizada. Uma linha que corre a 60% da sua capacidade nominal não precisa de ser automatizada para produzir mais. Precisa de perceber porque é que não corre a 85%. A resposta a essa pergunta é, frequentemente, o verdadeiro projecto.

Família 2. Tempo de ciclo e suas componentes

Quanto tempo demora, em média, a completar um ciclo do processo? Do início ao fim e decomposto nas suas etapas. Este indicador tem de existir em dois formatos: o tempo médio e a sua dispersão. Uma operação que demora 12 minutos em média, com desvio padrão de 4 minutos, é uma operação diferente de uma que demora 12 minutos em média com desvio padrão de 1 minuto. A segunda é automatizável com segurança. A primeira vai herdar a sua inconsistência para dentro da máquina, se a máquina não tiver sido dimensionada para o pior caso.

As componentes do tempo de ciclo interessam tanto quanto o total. Quanto tempo é valor acrescentado? Quanto é movimento, espera, preparação, controlo de qualidade, correcção? A automação tende a ter um bom retorno quando ataca o valor acrescentado repetitivo. Tende a ter mau retorno quando herda as esperas e as movimentações sem as resolver.

Família 3. Qualidade e retrabalho

Qual é a taxa de defeitos da operação actual? Qual é a taxa de retrabalho? Qual é a taxa de scrap? Quanto custa, em dinheiro e em tempo, cada unidade não conforme? E, criticamente, em que etapa do processo o defeito é introduzido versus em que etapa é detectado?

A automação raramente melhora, por si só, a qualidade de entrada num processo. Se a matéria-prima chega instável, a automação vai processar a instabilidade com mais consistência, mas não a vai eliminar. Medir a qualidade antes, por etapa, permite perceber se o problema é de processo ou de input. Se for de input, a automação é prematura.

Família 4. Paragens e disponibilidade

Quantas horas está a operação efectivamente a produzir? Quantas horas está parada por avaria, por falta de material, por mudança de referência, por turno cancelado, por reunião, por falta de informação? Esta é a medição que mais revela e a que mais empresas fazem mal.

A parte difícil é registar as paragens curtas. Uma linha que pára seis vezes por turno durante cinco minutos cada, no total perde trinta minutos por turno. Em 220 dias úteis por ano, em dois turnos, são 220 horas de produção perdida. Estas paragens não aparecem no ERP. Não têm registo formal. Vivem na observação dos chefes de linha. Automatizar uma operação sem as ter medido significa comprar equipamento dimensionado para uma disponibilidade que não corresponde à realidade.

Família 5. Recursos humanos envolvidos

Quantas pessoas trabalham no processo? Com que grau de especialização? Qual o custo real por hora, incluindo encargos, formação e rotatividade? Qual a absentismo da equipa? Qual a curva de aprendizagem para um operador novo chegar a pleno rendimento?

Este último ponto é o mais ignorado e o mais importante. Se a operação actual depende de três pessoas que levaram dois anos a atingir a produtividade actual, o processo não é replicável. A automação pode libertar essa dependência, mas só se os gestos e decisões dessas pessoas forem primeiro documentados. Sem essa documentação, automatizar é pedir a um integrador externo que redesenhe, em seis semanas de projecto, o que a equipa interna levou dois anos a aprender.

Família 6. Custo total da operação

Quanto custa, em euros, cada unidade produzida ou cada transacção processada? Decomposto em mão-de-obra directa, mão-de-obra indirecta, energia, consumíveis, manutenção, depreciação de activos existentes, custos de qualidade (retrabalho, scrap, reclamações). Este é o número contra o qual o custo pós-automação vai ser medido. Sem ele, o ROI do projecto de automação é um exercício literário.

Automação em escritório: o mesmo princípio, indicadores diferentes

Quando se fala em automatizar, a imagem mais frequente é a de uma linha de produção. Mas a maioria dos projectos de automação em curso em empresas portuguesas é administrativa, não industrial. RPA para contas a pagar, automação de onboarding de clientes, workflows de aprovação, integrações entre ERP e CRM, bots para atendimento.

A lógica é a mesma, os indicadores mudam. Num processo administrativo, em vez de output por hora mede-se número de transacções por dia. Em vez de taxa de defeitos, mede-se taxa de erro de lançamento ou taxa de retorno do processo (quantas vezes um documento volta para trás). Em vez de OEE, mede-se tempo de ciclo total (do pedido à conclusão) e tempo activo (tempo em que alguém está efectivamente a tratar do caso). A diferença entre os dois revela quanta espera existe no processo, que é normalmente o maior desperdício e o que a automação mais facilmente resolve.

Há um indicador específico para processos administrativos que não tem equivalente industrial: o número de intervenientes por caso. Se um processo de aprovação passa por sete pessoas, automatizar significa escolher quais dessas pessoas continuam a intervir. Sem essa decisão feita antes, o RPA vai replicar os sete passos, incluindo os cinco que só existiam porque ninguém tinha pensado nisso em vinte anos.

Quanto tempo precisa de estar a medir antes de decidir

A tentação é medir uma semana e avançar. A realidade é que uma semana raramente é representativa. Operações têm ciclos de procura, meses bons e meses maus, picos sazonais, paragens de manutenção, finais de mês contabilísticos. Tirar conclusões sobre um processo com base em cinco dias é como avaliar o clima de uma cidade olhando para a quarta-feira.

A regra prática que usamos em projectos com clientes é medir durante um ciclo completo de negócio, com um mínimo absoluto de quatro semanas e um ideal de três meses para operações com sazonalidade. Este intervalo permite ver variações reais, identificar situações excepcionais e perceber se os valores médios escondem dispersão relevante. Em operações industriais com muitas referências, é preciso garantir que o período de medição cobre, no mínimo, os principais SKUs e as principais mudanças de setup.

Há situações em que este tempo parece insuportavelmente longo. Um equipamento em promoção, um incentivo com deadline de candidatura, um fornecedor que pede decisão rápida. Nesses casos, a solução é não decidir, não medir superficialmente. Uma decisão de investimento de centenas de milhares de euros com um baseline de três dias é uma aposta, não uma decisão. E apostas em automação raramente são boas apostas: o custo afundado é alto e o caminho de saída é sempre caro.

Do baseline ao business case

Medir não é o fim. É o princípio. Os dados recolhidos servem quatro propósitos concretos e, se não servirem estes quatro, foram mal recolhidos.

Dimensionar o sistema futuro

O volume real, o tempo de ciclo médio e a sua dispersão, os picos e os mínimos. Estes números são o que o integrador ou o fornecedor precisa de saber para desenhar um sistema correcto. Entregar-lhe apenas o volume máximo leva a sobreinvestimento. Entregar-lhe o volume médio leva a sub-dimensionamento. Entregar-lhe a distribuição completa permite dimensionar para o que interessa.

Construir o business case honesto

Com o custo actual por unidade medido, é possível calcular o custo por unidade pós-automação e, a partir daí, o payback real. Sem essa linha de base, o cálculo é um exercício de confirmação do que já se queria fazer. Um business case honesto inclui cenários: optimista, realista, pessimista. Todos eles dependem da qualidade do baseline.

Definir critérios de aceitação do projecto

Como é que se vai saber, ao fim de três meses, se a automação está a funcionar? Se não houver números de partida, a resposta fica sempre dependente da sensibilidade subjectiva. Com baseline, os critérios de aceitação podem ser quantitativos: output mínimo por turno, taxa de disponibilidade mínima, taxa de defeitos máxima, tempo de setup máximo. Isto muda a conversa com o fornecedor. E muda a conversa interna sobre se o projecto foi ou não bem sucedido.

Identificar o que deve ser resolvido antes

Às vezes, a medição revela que o projecto não é a automação. Revela que o problema principal é outro: um fornecedor pouco fiável, uma matéria-prima variável, um layout físico mal pensado, uma equipa em falta de formação. Se a medição mostra isto, a conclusão honesta é adiar a automação e resolver primeiro o que está abaixo. Este é o resultado que mais valor cria e o que mais resistência encontra internamente.

Como recolher os dados sem comprar software novo

A objecção mais frequente é que a empresa não tem ferramentas para medir com este nível de detalhe. Em 80% dos casos, a objecção é uma fuga. As ferramentas necessárias para um baseline útil são modestas. Em projectos com PMEs fazemos medição útil com uma combinação de três coisas: folhas de registo em papel na linha, um Excel partilhado organizado pelo responsável de operações e uma observação directa calendarizada feita por alguém externo ao turno.

Para processos administrativos, os dados já costumam existir dentro do ERP, do CRM ou do sistema de tickets. O problema não é ausência de dados, é ausência de hábito de os extrair com propósito. Uma consulta SQL ou uma query simples resolve mais do que uma licença de BI nova.

Tecnologia adicional entra na fase seguinte. Sensores IoT para contar ciclos em máquinas, scanners de códigos de barras em etapas de produção, sistemas de tracking de tempo em escritórios. Isto é investimento que faz sentido fazer em simultâneo com o projecto de automação, não antes. A decisão de automatizar tem de poder ser tomada com base num baseline que não exija investimento prévio significativo. Se exigir, é porque o processo é tão opaco que a empresa ainda não está pronta.

Cinco armadilhas que atrasam ou descarrilam projectos

• Medir apenas os indicadores que já estão disponíveis. Os sistemas existentes tendem a medir o que é fácil, não o que é relevante. Usar apenas os dados que já existem no ERP ou no sistema de produção significa deixar de fora precisamente as variáveis que mais interessam: paragens curtas, setup entre referências, retrabalho não declarado.
• Confiar no que os operadores dizem sem verificar. Quem está numa operação há muitos anos dá respostas que misturam realidade, optimismo e crença. A informação é preciosa, mas precisa de ser triangulada com observação directa e com dados do sistema. Onde houver discrepância, há quase sempre uma oportunidade.
• Medir só uma parte do processo. Se o gargalo não está na operação a automatizar mas sim numa etapa a montante ou a jusante, o investimento não vai libertar capacidade. Qualquer medição que ignore as etapas adjacentes corre este risco.
• Assumir que a automação resolve variabilidade de input. Matéria-prima instável, especificações de cliente que mudam, fornecedores que entregam quando podem. Automação não melhora isto. Se estas fontes de variabilidade não estão medidas e controladas antes, o equipamento novo vai processar a mesma instabilidade.
• Contratar medição a quem vai vender a solução. O fornecedor do equipamento tem todos os incentivos para construir um baseline que valide a proposta. A medição deve ser feita pela empresa (com apoio externo independente, se necessário) e os números devem ser partilhados com o fornecedor apenas na fase de dimensionamento.

Indicadores por tipo de operação

Como aplicar este conhecimento

Nos projectos em que acompanhamos empresas em decisões de investimento em automação, o nosso ponto de partida é sempre o mesmo: antes de discutir fornecedores, equipamentos ou software, construímos com o cliente o baseline do processo actual. Este exercício tipicamente demora entre quatro e doze semanas, consoante a complexidade da operação e a disponibilidade de dados. Em mais de metade dos casos, o exercício leva a uma reformulação do projecto: o que inicialmente era uma compra de equipamento passa a ser uma intervenção mais ampla que inclui reorganização de processos, formação de equipas e, só depois, automação.

A recomendação prática para empresas que estão a ponderar um investimento em automação é simples. Antes de pedir propostas, antes de visitar feiras, antes de falar com integradores, assegure-se de que tem respostas claras e escritas para três perguntas. Qual é o indicador principal que vou melhorar, medido com método durante pelo menos quatro semanas. Qual é o estado actual desse indicador, com dispersão e causas principais. Qual o nível realista que pretendo atingir após a automação e como vou verificar se cheguei lá. Se alguma destas três respostas não está sólida, não está pronto para automatizar. Está pronto para medir.

Este exercício tem um efeito secundário importante: transforma o projecto de automação de uma iniciativa tecnológica numa decisão de gestão. E isso muda quem toma a decisão, como é avaliada e quanto custa errar.