Controlo de gestão numa empresa de construção civil
Abstract
O setor da construção em Portugal depara-se com enormes dificuldades no que concerne ao cumprimento de prazos, custos e standards de qualidade exigidos, em resultado dos diversos fatores de incerteza que se encontram associados a esta área, como por exemplo as condições atmosféricas. Deste modo, é essencial aprimorar as estratégias de gestão das empresas, tornando-as mais eficientes e aptas para reagir a eventuais situações adversas. Na presente dissertação recorreu-se à metodologia investigação-ação como meio para identificar e sugerir possíveis oportunidades de melhoria associadas a vários procedimentos executados na organização estudada. Inicialmente foi analisado o relatório de fecho de obra que era utilizado pela organização para a deteção de desvios de custos nas obras, ao qual foram sugeridas algumas propostas de melhoria, de forma a torná-lo mais completo e assim englobar mais informações de caráter financeiro. Em resultado dos elevados desvios de custo associados a determinadas categoriais (como materiais, resíduos, deslocações e estadias), procedeu-se à análise das respetivas técnicas de orçamentação utilizadas e à proposta de novos procedimentos mais minuciosos, com vista a aproximar os custos orçamentados dos reais. O método da gestão de andaimes executado pela organização também foi avaliado com o objetivo de ser melhorado, tendo-se sugerido um outro mais rentável que envolve a compra de alguns modelos e o aluguer de outros ao invés do aluguer de todos os modelos (estratégia inicialmente adotada pela empresa). Ainda na fase de análise e melhoria de técnicas existentes, identificou-se que o procedimento utilizado na análise de contratos era bastante ineficiente, recomendando-se um novo método mais digital, rápido e económico. Com o intuito de simplificar o acesso aos dados, de facilitar a análise da informação e de controlar com rigor os resultados dos processos, foram criadas duas ferramentas que compreendem metodologias business intelligence. A primeira ferramenta, “dashboard”, corresponde a um painel de controlo composto pelos indicadores de desempenho essenciais à monitorização de cada processo. A segunda ferramenta, “Machine Learning”, será mais utilizada no processo de produção e permitirá prever se os custos totais de uma obra com determinadas características serão superiores aos previamente definidos em orçamento.
Full text
Universidade do Minho Escola de Engenharia João Manuel Marinho Caires Monteiro Controlo de gestão numa empresa de construção civil junho de 2021 UMinho | 2021 João Manuel Marinho Caires Monteiro Controlo de gestão numa empresa de construção civil
João Manuel Marinho Caires Monteiro Controlo de gestão numa empresa de construção civil Dissertação de Mestrado Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial Trabalho efetuado sob a orientação de Professor Doutor Paulo Sérgio Lima Pereira Afonso Professora Doutora Maria Teresa Torres Monteiro Universidade do Minho Escola de Engenharia junho de 2021
ii DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição CC BY https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
iii AGRADECIMENTOS A motivação recebida por parte de várias pessoas foi essencial para que a elaboração deste projeto fosse possível, pelo que gostaria de expressar, neste capítulo, a minha gratidão para com elas. As primeiras palavras de agradecimento são para a minha família, nomeadamente, para os meus pais e irmã, pelo constante apoio e força que me transmitiram ao longo desta caminhada. Gostaria também de agradecer à DVM Global e a todos os seus colaboradores pela experiência profissional que me proporcionaram e por todos os conhecimentos transmitidos. Uma palavra de agradecimento também para o meu orientador, Professor Doutor Paulo Afonso, pela sua disponibilidade, partilha de conselhos e ensinamentos essenciais para a realização deste projeto. Por último, e não menos importante, queria também agradecer aos meus amigos pela cumplicidade nos momentos mais difíceis. A todos, um sincero obrigado!
iv DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração. Mais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho.
v Controlo de gestão numa empresa de construção civil RESUMO O setor da construção em Portugal depara-se com enormes dificuldades no que concerne ao cumprimento de prazos, custos e standards de qualidade exigidos, em resultado dos diversos fatores de incerteza que se encontram associados a esta área, como por exemplo as condições atmosféricas. Deste modo, é essencial aprimorar as estratégias de gestão das empresas, tornando-as mais eficientes e aptas para reagir a eventuais situações adversas. Na presente dissertação recorreu-se à metodologia investigação-ação como meio para identificar e sugerir possíveis oportunidades de melhoria associadas a vários procedimentos executados na organização estudada. Inicialmente foi analisado o relatório de fecho de obra que era utilizado pela organização para a deteção de desvios de custos nas obras, ao qual foram sugeridas algumas propostas de melhoria, de forma a torná-lo mais completo e assim englobar mais informações de caráter financeiro. Em resultado dos elevados desvios de custo associados a determinadas categoriais (como materiais, resíduos, deslocações e estadias), procedeu-se à análise das respetivas técnicas de orçamentação utilizadas e à proposta de novos procedimentos mais minuciosos, com vista a aproximar os custos orçamentados dos reais. O método da gestão de andaimes executado pela organização também foi avaliado com o objetivo de ser melhorado, tendo-se sugerido um outro mais rentável que envolve a compra de alguns modelos e o aluguer de outros ao invés do aluguer de todos os modelos (estratégia inicialmente adotada pela empresa). Ainda na fase de análise e melhoria de técnicas existentes, identificou-se que o procedimento utilizado na análise de contratos era bastante ineficiente, recomendando-se um novo método mais digital, rápido e económico. Com o intuito de simplificar o acesso aos dados, de facilitar a análise da informação e de controlar com rigor os resultados dos processos, foram criadas duas ferramentas que compreendem metodologias business intelligence . A primeira ferramenta, “dashboard”, corresponde a um painel de controlo composto pelos indicadores de desempenho essenciais à monitorização de cada processo. A segunda ferramenta, “Machine Learning”, será mais utilizada no processo de produção e permitirá prever se os custos totais de uma obra com determinadas características serão superiores aos previamente definidos em orçamento. PALAVRAS-CHAVE Análises preditivas, Controlo de gestão, Desvios de custo, Indicadores de desempenho.
vi Management control in a construction company ABSTRACT The construction sector in Portugal is facing great challenges and difficulties related with the fulfilment of the deadlines, costs and quality standards, as a result of the various factors of uncertainty that are associated with this specific area, such as atmospheric conditions. Thus, it is essential to improve the management strategies of construction companies, in order to make them more efficient and able to react to any possible adverse situation. In this dissertation, the action-research methodology was used to identify and suggest improvement opportunities in accordance with the different strategies already used in the organization to increase its competitiveness in the current market. Initially, the work closing report used by the organization to detect the constructions cost deviations was analysed. Regarding to this report, some improvement proposals were suggested, mainly related with its overall information and financial data. As a result of the major cost deviations detected in some categories (like materials, waste, travel and accommodation), the respective budget-related techniques used were analysed and new procedures were proposed with the purpose of making the budgeted costs more real. In order to be improved, the scaffolding management process carried out by the organization was also evaluated. A more profitable method was suggested, involving the purchase of some models and the rental of another’s – rather than the rental of all of them, which was the initial strategy adopted by the company. Still in the scope of the existing techniques analysis and improvement, it was identified that the procedure used in the contracts analysis was very inefficient. Thus, it was recommended a new one with the following characteristics: digital approach; easier and faster checking of information; and cheaper. In order to provide a procedure that allows the strictly and efficient control the results of the organization processes, two tools based on business intelligence methodologies were created. The first tool, “dashboard”, corresponds to a control panel composed by the key performance indicators that are crucial for process monitoring. The second tool, “Machine Learning”, for production process, enables to predict whether the total costs of a construction with certain characteristics will be higher than those that were previously defined in the budget. KEYWORDS Cost deviations, Management control, Performance indicators, Predictive analytics.
vii ÍNDICE Agradecimentos .................................................................................................................................. iii Resumo............................................................................................................................................... v Abstract.............................................................................................................................................. vi Índice ................................................................................................................................................ vii Lista de Figuras ................................................................................................................................... x Lista de Tabelas ................................................................................................................................ xii Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos ......................................................................................... xiii 1. Introdução .................................................................................................................................. 1 1.1 Enquadramento .................................................................................................................. 1 1.2 Objetivos e Perguntas de Investigação ................................................................................. 2 1.3 Estrutura da Dissertação ..................................................................................................... 2 2. Revisão da Literatura .................................................................................................................. 4 2.1 Conceitos de Custo ............................................................................................................. 4 2.1.1 Critérios de classificação de custos .............................................................................. 5 2.1.2 Contabilidade de custos ............................................................................................... 7 2.1.3 Sistemas de custeio ..................................................................................................... 8 2.2 Controlo de Gestão ............................................................................................................ 11 2.2.1 Sistemas de controlo de gestão.................................................................................. 13 2.3 Controlo de Custos no Setor da Construção ....................................................................... 14 2.3.1 Métodos de controlo .................................................................................................. 16 2.3.2 Causas dos desvios de custo nas empreitadas ........................................................... 18 2.4 Business Intelligence ......................................................................................................... 19 2.4.1 Desenvolvimento de dashboards ................................................................................ 21 2.4.2 Análises preditivas ..................................................................................................... 24 3. Metodologia de Investigação ...................................................................................................... 29 3.1 Metodologia Investigação-Ação .......................................................................................... 30 3.2 Etapas do Projeto de Investigação ..................................................................................... 30 4. Caso de Estudo......................................................................................................................... 34
1 1. INTRODUÇÃO 1.1 Enquadramento A indústria da construção, em Portugal, depara-se com um cenário altamente competitivo originado pelo elevado número de empresas a operar neste setor. Deste modo, verifica-se uma redução acentuada nas margens de comercialização das empresas deste ramo e, por isso, só as mais capazes e mais bem direcionadas conseguem alcançar o sucesso. Além da elevada competitividade existente neste setor, a indústria da construção é caraterizada por diversas incertezas, nomeadamente no que que concerne às condições atmosféricas. Essas incertezas têm especial impacto no desempenho económico dos projetos de construção, na medida em que são a causa de muitos desvios entre o custo previsto e o custo real de um projeto. Face a este tipo de adversidades, exige-se que as empresas do ramo da construção tenham um planeamento de recursos mais eficaz do que o da generalidade dos diferentes setores de atividade. Porém, aquando da sua comparação com outras indústrias, constata-se que a indústria da construção apresenta um elevado nível de resistência no que concerne à inovação. Este setor é bastante conservador no que se refere à aplicação de novas técnicas e à formação de pessoal, preocupando-se, sobretudo, com o presente, deixando o futuro para segundo plano. O Gabinete de Estratégia e Estudos (GEE) do Ministério da Economia aquando da publicação da ficha de inovação e empreendedorismo referente ao ano de 2019, apresentou um estudo que analisa a intensidade digital dos setores de atividade. Segundo este estudo, apenas, sensivelmente, 7% das indústrias da construção apresentam um índice de intensidade digital elevado. Este valor é bastante reduzido quando comparado com os valores de outros setores de atividade, nomeadamente, empresas de telecomunicações (52%) e agências de viagens (55%). Com base nos dados disponibilizados pelo GEE do Ministério da Economia e sabendo de antemão que a indústria da construção é um setor bastante competitivo e imprevisível, constata-se que existe uma necessidade extrema de as empresas deste ramo evoluírem tecnologicamente e realizarem um controlo de gestão eficiente. Na construção torna-se crucial realizar, através de tecnologias inovadoras, um controlo de custos eficiente, de modo a assegurar a sustentabilidade das empresas. A empresa de construção em causa, DVM Global, assume a necessidade de utilizar métricas que permitam um maior monitoramento do desempenho de cada processo, de forma a permitir uma melhor
2 tomada de decisão por parte dos gestores, sendo este um dos principais objetivos da elaboração desta dissertação. 1.2 Objetivos e Perguntas de Investigação A elaboração desta dissertação assenta em três objetivos genéricos que se complementam na vertente do controlo de gestão de uma empresa de construção civil. O primeiro grande objetivo consiste na melhoraria de alguns procedimentos da empresa que na perspetiva do controlo de gestão não são eficientes, nomeadamente, na implementação de novas técnicas que tornem a orçamentação mais fidedigna e próxima da realidade, reduzindo-se os desvios entre os custos previstos e reais; no departamento de controlo de custos tornar o procedimento de análise de contratos mais digital, melhorando a eficiência da transmissão de informação entre os diferentes departamentos e na gestão de obra melhorar os mecanismos relacionados com a gestão de equipamentos, de forma a aumentarem-se os proveitos resultantes das empreitadas. O segundo grande objetivo traduz-se em propor indicadores-chave de desempenho que permitam monitorizar e controlar a evolução dos resultados (quantitativos e qualitativos) de vários processos existentes na organização. Pretendeu-se, também, desenvolver um dashboard que englobe os respetivos indicadores de desempenho de cada processo, o qual apresenta informação útil e pertinente ao gestor do processo permitindo, assim, aumentar a eficácia da tomada de decisão. O terceiro grande objetivo foca-se no processo de produção e reside na implementação de uma ferramenta capaz de prever se os custos totais de um determinado projeto de construção serão superiores aos previamente definidos em orçamento. Através desta ferramenta espera-se antecipar e posteriormente evitar perdas financeiras que possam advir. Com a elaboração desta dissertação, pretendeu-se, assim, dar resposta às seguintes perguntas de investigação: • Qual é o poder dos métodos de business intelligence na melhoria da tomada de decisão por parte dos responsáveis de uma empresa de construção civil? • Qual é o impacto da visão do controlo de gestão no aumento da eficiência dos procedimentos de uma empresa de construção civil? 1.3 Estrutura da Dissertação
3 O presente projeto de investigação encontra-se organizado em 6 capítulos. No primeiro capítulo, "Introdução", é inicialmente apresentado um enquadramento da temática em estudo, onde se salienta a necessidade das empresas sobretudo do ramo da construção evoluírem tecnologicamente e apresentarem ferramentas que permitam efetuar um controlo de custos eficiente. Ainda neste capítulo, são apresentados os objetivos propostos para este projeto de investigação, bem como a estrutura da dissertação. No segundo capítulo é apresentada a revisão da literatura que sustenta todo o trabalho desenvolvido, a qual permite dar a conhecer possíveis abordagens para o alcance dos objetivos identificados. Mais concretamente, neste capítulo, inicialmente, são abordados alguns conceitos introdutórios relativos ao custo, sendo de seguida apresentada uma abordagem mais focalizada no controlo de gestão, na monitorização de custos e deteção de desvios. Ainda neste capítulo é referida a importância da utilização de conceitos de business intelligence ( dashboard e Machine Learning ) para auxílio à tomada de decisão. No terceiro capítulo é referido o método de investigação utilizado, investigação-ação, sendo efetuada uma breve descrição do mesmo, bem como mencionadas as etapas que envolveram a sua aplicação ao projeto em questão. No quarto capítulo é primeiramente descrita a empresa onde o projeto de investigação foi elaborado, a DVM Global. Ainda neste capítulo é analisada a ferramenta que a organização utiliza para a deteção de desvios de custo nas obras; são avaliadas algumas técnicas de orçamentação aplicadas; é descrito o procedimento aplicado na gestão de equipamentos de obra e é estudado o mecanismo utilizado na análise de contratos efetuado pelo departamento de controlo de custos. A todos estes processos analisados foram sugeridas propostas de melhoria. Por fim, apresentam-se duas ferramentas , dashboard e Machine Learning , que irão proporcionar aos diretores dos vários departamentos um maior controlo e monitorização dos processos pelos quais são responsáveis. Todas as propostas de melhoria e os dois novos modelos apresentados ( dashboard e Machine Learning ) são validados no capítulo seguinte, quinto capítulo. Por fim, no sexto capítulo apresentam-se as conclusões e contribuições deste projeto, assim como as suas limitações e oportunidades para trabalho futuro.
4 2. REVISÃO DA LITERATURA Nesta secção é apresentada a revisão da literatura, onde são abordados os temas que se consideram essenciais para contextualizar e apoiar o projeto de investigação. Esta revisão, numa primeira fase, centrar-se-á nos conceitos de custo, nos seus critérios de classificação e nos sistemas de custeio. Posteriormente será abordado o tema de controlo de gestão, no qual serão explicadas as vantagens associadas à sua implementação numa organização. De seguida será realizada uma análise mais focalizada na aplicação do controlo de gestão na construção, sendo referidos os principais métodos de controlo existentes, bem como as principais causas associadas aos desvios de custo nas empreitadas. Por fim, introduz-se o conceito de business intelligence e a sua importância no fornecimento de informação pertinente para a tomada de decisão, nomeadamente, através de métodos de análises preditivas ( Machine Learning ) e desenvolvimento de dashboards . 2.1 Conceitos de Custo Perante o panorama atual, constata-se ser necessário clarificar a dimensão da palavra custo, na medida em que este termo, segundo Afonso (2002), é constantemente confundido com o conceito de despesa, pagamento ou perda. De uma forma genérica, o custo, segundo Theotónio (1992), refere-se ao sacrifício de um recurso com o intuito de se alcançar um objetivo definido. Contrariamente ao custo, a despesa corresponde à utilização de meios monetários para a obtenção dos recursos. O pagamento, segundo Theotónio (1992), consiste na prestação pecuniária que liberta a empresa do vínculo obrigatório decorrente da aquisição de recursos. Relativamente à perda, o mesmo autor define-a como o valor dos recursos consumidos sem proveito. Horngren et al. (2012) reforçam a definição de custo anteriormente referida, afirmando que este é a quantia paga ou o valor trocado para um determinado fim. O custo pode ser definido como custo tecnológico, quando os recursos são contabilizados sob a forma de quantidade (quilogramas, metros, etc.) ou como custo monetário, quando os bens ou serviços utilizados são contabilizados sob a forma de valor monetário. Segundo Nabais (1991), o custo monetário é mais comumente utilizado pela contabilidade analítica. Segundo Franco et al. (2015), o facto de o custo corresponder ao valor monetário associado à utilização de um recurso, significa que as atividades de qualquer organização implicam custos, na medida em que estas consomem recursos. O artigo a ser custeado designa-se por objeto de custeio e segundo Horngren et al. (2012), estes podem ser produtos/serviços, clientes, canais ou regiões.
5 2.1.1 Critérios de classificação de custos Segundo Silva (1991), os custos podem ser classificados de forma diferente consoante os critérios utilizados. Cada critério estabelece uma relação entre os respetivos elementos envolvidos e os fins pretendidos. Silva (1991) identifica os seguintes critérios: • Destino funcional; • Relação com o nível de atividade; • Forma de imputação do custo ao produto ou serviço; • Natureza do produto ou serviço; • Custos do produto e do período. A. Destino funcional Relativamente ao seu destino funcional, os custos podem ser classificados em diversas categorias principais, que geralmente são comuns às várias empresas independentemente do seu ramo: custos industriais, custos administrativos, custos financeiros, custos de distribuição ou comerciais. No que concerne aos custos industriais, estes englobam todos os custos afetos à produção, nomeadamente os custos com matérias-primas, mão-de-obra, maquinaria afeta à produção, gastos gerais de fabrico e todos os custos associados ao aprovisionamento. Relativamente aos custos administrativos, são considerados todos os custos relativos à gestão da empresa. Estão incluídos nesta categoria os custos relacionados com os salários do pessoal administrativo e os custos associados ao material de escritório. No que diz respeito aos comerciais, contabilizam-se os custos afetos à venda e pós-venda dos produtos, sendo incluídos os custos de transporte, comissões de venda e custos associados aos salários do pessoal inserido na área comercial. Por fim, surgem os custos financeiros, os quais estão associados ao recurso a capital alheio por parte da empresa para financiar as suas atividades. Um exemplo associado a este custo são os juros decorrentes de empréstimos bancários. B. Relação com nível de atividade Relativamente à sua variabilidade, os custos podem ser classificados, segundo Afonso (2002), como fixos, variáveis, semi-fixos ou semi-variáveis.
6 Atendendo aos custos fixos, estes não sofrem alteração no seu valor em função do nível de atividade da empresa. Drury (2015) define custos fixos, como custos de estrutura, sendo exemplos destes as rendas, as depreciações e os seguros. Contrariamente aos custos fixos, os custos variáveis dependem do volume de atividade da organização. Um exemplo de um custo variável consiste na compra de matérias-primas, na medida em que se o nível de produção de um determinado bem aumentar, os níveis de consumo das matérias-primas que constituem esse bem também aumentam. Os custos semi-fixos ou semi-variáveis, segundo Afonso (2002), dependem do nível de utilização, ou seja, têm valor total constante até certo volume de produção, e uma vez ultrapassado esse volume esses custos variam. Um exemplo associado aos custos semi-fixos é a energia elétrica, na medida em que é cobrada uma taxa mínima independentemente do nível de utilização, à qual é adicionado um valor cobrado por killowatts consumidos. C. Forma de imputação do custo ao produto ou serviço No que diz respeito à forma de imputação dos custos, esta pode realizar-se de forma direta ou indireta. Segundo Franco et al. (2015), os custos diretos são exclusivos de determinado objeto de custo. Exemplos de custos de base de imputação direta são os referentes a matérias-primas e mão-de-obra direta. Relativamente aos custos de imputação indireta, estes estão relacionados com os recursos que não atuam diretamente na conceção do produto, pelo que, segundo Horngren et al. (2008), não são facilmente alocados aos objetos de custo. De acordo com Caiado (2020), esta alocação é feita através de coeficientes e bases de imputação, quando usada a abordagem tradicional de custeio, ou aplicando indutores de custo, quando se utiliza o custeio baseado em atividades. D. Custos do produto e do período De acordo com Franco et al. (2005), os custos do produto referem-se ao montante atribuído ao produto como resultado de valorização dos respetivos inventários. Os custos do período são os custos que afetam o resultado de um período, englobando além dos custos dos produtos vendidos, os custos financeiros, administrativos e de função comercial. Assim, segundo Coelho (2012), apenas os custos dos produtos que foram vendidos devem ser afetos aos custos do período, devendo os restantes ser considerados custos do produto. E. Natureza do produto ou serviço Segundo Afonso (2002), os custos, segundo a sua natureza, podem-se dividir em matérias-primas, matérias subsidiárias, gastos com pessoal, amortizações, impostos, taxas e gastos financeiros de acordo
7 com a norma contabilística em vigor. A classificação dos custos por natureza corresponde às várias contas pertencentes à classe 6 (Gastos) da norma contabilística que consta no código de contas do Sistema de Normalização Contabilística. Das várias contas existentes nessa classe, evidenciam-se as seguintes: • Conta 61 - Custos das mercadorias vendidas e das matérias consumidas (CMVMC); • Conta 62 - Fornecimentos e serviços externos (FSE); • Conta 63 - Gastos com pessoal; • Conta 64 - Gastos de depreciação e de amortização; • Conta 69 - Gastos e perdas de financiamento. 2.1.2 Contabilidade de custos Alguns autores, como Horngren et al. (1994), referem que a contabilidade de custos moderna poderá, também, ser conotada com a contabilidade de gestão. Contudo, de acordo com Afonso (2002), a contabilidade de custos e a contabilidade de gestão não têm o mesmo campo de atuação, pelo que é importante definir com clareza os dois conceitos e evitar sobreposições. Na perspetiva de Mahajan & Kulkarni (2014), a contabilidade de custos e a contabilidade de gestão complementam-se, sendo a contabilidade de custos a principal fonte de informação da contabilidade de gestão. A contabilidade de gestão tem por objetivo suportar a tomada de decisões, enquanto a contabilidade de custos tem por finalidade apurar todos os custos da empresa e fornecer essa respetiva informação à contabilidade de gestão. A contabilidade de custos objetiva o apuramento de todos os custos verificados numa organização incluindo, segundo Martins (2008), os custos administrativos, financeiros, de venda e os custos industriais relacionados com a compra de recursos e transformação dos mesmos. De acordo com Carvalho (1999), a contabilidade de custos procede à valorização de existências e ao cálculo e controlo do custo dos produtos. Segundo Neves & Viceconti (2013), a informação proporcionada pela contabilidade de custos permite auxiliar a gestão no que concerne à tomada de decisão, apoiar o processo de controlo, bem como identificar padrões e definir previsões. Segundo Pimentel et al. (2013), a contabilidade de custos surgiu devido à necessidade de se determinar o custo associado ao produto, com vista à valorização dos stocks . De acordo com Pires (2001), o seu surgimento resultou da falta de capacidade da contabilidade geral em atender à crescente necessidade
8 de informação sobre o custo associado à fabricação de produtos, aquando da substituição da produção manual pela produção fabril (revolução industrial). Augusto et al. (2018) também defendem que a sua aparição resultou do aumento das operações de compra e venda espoletadas pela revolução industrial. De facto, nessa época, muitos autores publicaram obras nas quais descreviam técnicas associadas à contabilidade de custos. De entre as quais, destaca-se a publicação de Robert Hamilton intitulada “An Introduction to Merchandize”. Segundo Beuren (1993), esta obra foca a utilização da informação proporcionada pela contabilidade de custos como meio para a tomada de decisão eficaz por parte da gestão. De acordo com Pires (2001), o elevado número de recursos materiais, financeiros e humanos utilizados nas indústrias de grande dimensão resulta num aumento da necessidade de informação por parte dos gestores, a qual é fornecida através da contabilidade de custos, sendo esta, portanto, um meio essencial à tomada de decisão. O apuramento exato dos custos, proporcionado pela contabilidade de custos, assume um papel crítico na sustentabilidade de uma organização, na medida em que surge como um guia de ação para a gestão de uma empresa (Santos, 2011).Conclui-se, assim, que a informação transmitida pela contabilidade de custos à gestão é fundamental para a sua tomada de decisão e consequentemente para o sucesso da organização. 2.1.3 Sistemas de custeio Um sistema de custeio é, segundo Heitger et al. (1992), um conjunto de métodos que permite medir e fornecer informações sobre os custos. Os sistemas de custeio podem ser divididos em: sistemas de custeio tradicionais e sistemas de custeio modernos. 2.1.3.1 Sistemas de custeio tradicionais Os sistemas de custeio tradicionais podem ser classificados quanto ao processo de obtenção de custos e quanto à sua natureza. Segundo Afonso (2002), no que concerne ao processo de obtenção dos custos, distingue-se o custeio por encomenda do custeio por processo e relativamente à natureza dos custos distingue-se o custeio por absorção do custeio variável. Além dos mencionados, há autores que consideram os sistemas de custos padrão como sistemas de custeio tradicionais. A. Custeio por encomenda e custeio por processo
9 Segundo Martins (2008), no que concerne ao processo de obtenção de custos, temos dois tipos de sistemas de custeio: por encomenda e por processo. Relativamente ao sistema de custeio por encomenda, os custos são apurados de forma direta para cada ordem de produção ou encomenda. No sistema de custeio por processo, os custos são acumulados em centros de produção durante um determinado período, sendo no fim do mesmo definido o custo médio de cada produto com base na quantidade produzida (Pereira & Franco, 1987). O sistema de custeio por encomenda, segundo Garrison et al. (2013), aplica-se a organizações que produzam bens ou serviços não padronizados, nomeadamente produtos únicos que sejam produzidos por medida. Este método é bastante utilizado nas empresas cuja produção é puxada pelo cliente, ou seja, em empresas cuja produção só se inicia com a chegada de uma encomenda. Nos sistemas de custeio por processo, o produto é custeado de acordo com o seu processo de fabrico e não por tipo de encomenda, sendo, portanto, adequado a empresas que pratiquem a produção em massa de produtos similares, como é o caso da indústria eletrónica. B. Custeio por absorção e custeio variável No que concerne ao critério utilizado na imputação dos custos fixos aos produtos, distingue-se o custeio por absorção do custeio variável (Horngren et al., 2004). Isto é, no sistema de custeio variável são considerados no custo dos produtos os custos que variam em função do nível de atividade da organização, ou seja, os custos variáveis, sendo os custos fixos de produção considerados como despesas do período. Contrariamente, no sistema de custeio por absorção, tanto os custos fixos de produção, que não variam em função do nível de atividade, como os custos variáveis são imputados ao produto. Convém reforçar que ambos os sistemas de custeio consideram a existência dos custos fixos, a única diferença é que um deles, sistema de custeio por absorção, considera-o como parte do custo do produto e o outro, sistema de custeio variável, não. Afonso (2002) afirma que um sistema de custeio que não considere a existência dos custos fixos é um sistema incompleto. No que concerne ao sistema de custeio por absorção, apesar de este ser prático e de fácil aplicação apresenta algumas fragilidades. A incorporação dos custos fixos nos custos dos produtos pode distorcer os seus resultados e, consequentemente, induzir a administração a uma tomada de decisão errada.
10 Crepaldi (2010) afirma que o sistema de custeio variável, ao imputar aos produtos o seu valor de produção real, fornece a informação necessária para um maior controlo dos seus custos e para uma melhor tomada de decisão por parte da gestão. C. Sistemas de custos padrão De acordo com Matz et al. (1987), o custo padrão consiste numa metodologia de cálculo do custo associado a um produto com base nas condições de operação correntes e do histórico de produção e tendo em consideração as condições de eficiência e volume das ordens de produção. De acordo com Leone & Leone (2010), os valores obtidos através do custo padrão devem ser comparados com os custos reais, de forma a que os desvios sejam analisados e tidos em consideração na melhoria do desempenho operacional. De acordo com Heitger et al. (1992), o custo padrão pode ser distinguido entre ideal, básico ou corrente. O custo padrão ideal assume condições ideias de produção, ou seja, não considera eventuais condicionantes e contratempos que possam ocorrer no processo produtivo O custo padrão básico, segundo Afonso (2002), assume condições normais de produção, ou seja, considera quantidades, preços e grau de utilização semelhantes aos detetados em experiências anteriores. Por fim, o custo padrão corrente, segundo Afonso (2002), assume a produção esperada para o período em questão, bem como as condições atuais de produção. De acordo com Matz et al. (1987), existem várias vantagens associadas ao sistema de custos padrão, entre as quais o facto de este sistema permitir medir a eficiência de um sistema produtivo, permitir realizar o controlo de custos, avaliar inventários e determinar preços de venda. 2.1.3.2 Sistemas de custeio modernos Os sistemas de custeio tradicionais focam-se sobretudo na redução dos custos diretos, mais precisamente nos custos de MOD, uma vez que, aquando do seu desenvolvimento, os custos diretos eram os que mais contribuíam para o custo total de um produto, pelo que a falta de rigor relativa à imputação dos custos indiretos não era muito determinante no cálculo do custo final do produto. Contudo, com o aumento do número de atividades que suportam o processo de produção, os custos diretos associados à mão-de-obra tornaram-se cada vez menos determinantes no custo total de um produto. Desta forma, os custos indiretos começaram a ter cada vez mais influência na definição dos custos dos produtos, pelo que segundo Robin Cooper & Kaplan (1988), houve a necessidade de serem desenvolvidos modelos mais precisos na repartição desses custos pelos produtos.
17 Este sistema, contrariamente ao anteriormente mencionado, analisa cada empreitada na sua globalidade, não sendo a deteção dos desvios efetuada de forma particular para cada atividade executada. Segundo este método, o controlo dos trabalhos apenas é efetuado aquando do seu término, sendo nessa fase efetuada uma comparação entre os custos reais verificados na obra com os prédefinidos ao nível do planeamento. Este sistema ao ser executado apenas no fim da empreitada, não permite que sejam postas em prática ações corretivas no decorrer da obra. Contudo, são na mesma analisadas e identificadas as causas dos desvios, de forma a que essa informação seja tida em consideração na execução de obras futuras. Devido a este fator, de acordo com A. C. dos Reis (2013), este método deve ser utilizado apenas em projetos de construção de pequena dimensão e curta duração. C. Ganhos e perdas por períodos de avaliação Este sistema analisa cada empreitada de forma global e não por natureza de atividades, o que faz com que o seu uso não seja indicado para projetos cuja avaliação exija um grau de complexidade elevado. Neste método, contrariamente ao anteriormente abordado, o apuramento de lucros e perdas é feito em vários períodos ao longo da obra e não apenas aquando do seu término. D. PERT-custos ou CPM-custos Segundo este método, o controlo é efetuado de forma independente para cada tarefa que constitui o plano de trabalhos de uma determinada empreitada, pelo que antes da sua aplicação é necessário proceder à subdivisão da obra no seu conjunto de tarefas que a compõem. Este sistema compara assim os custos realmente ocorridos durante a execução de uma determinada tarefa com os pré-definidos ao nível do orçamento, exigindo tal facto a realização de sucessivas medições ao longo do progresso dos trabalhos. Por fim, este método revela-se mais completo que os restantes, na medida em que além dos custos, também permite efetuar um controlo ao nível dos prazos da obra. E. Custos padrão O que está na base do cálculo do custo padrão de um determinado produto é a definição dos recursos associados à sua produção. Uma vez estes definidos, o cálculo do custo é feito através da multiplicação do consumo padrão dos recursos e o custo unitário dos mesmos. Após o apuramento do custo padrão, é feita a sua comparação com o custo de produção real, de forma a serem detetados possíveis desvios, bem como as suas causas. Este sistema é pouco utilizado nas atividades de construção civil devido à variabilidade dos seus produtos, sendo mais comumente aplicado na indústria transformadora.
18 2.3.2 Causas dos desvios de custo nas empreitadas A indústria da construção é caraterizada por diversas incertezas, pelo que normalmente o que é previsto na fase de planeamento não se verifica na realidade. Tal desfasamento leva à ocorrência de desvios nomeadamente ao nível dos custos, os quais podem ser positivos ou negativos. No caso de os custos reais serem superiores aos previstos, verifica-se um desvio positivo. Por outro lado, se os custos orçamentados forem superiores aos realmente verificados, sucede um desvio negativo. Como é de fácil constatação, os desvios positivos são mais preocupantes do que os negativos, pelo que é crucial que aquando do seu surgimento sejam identificadas as suas causas, de forma a serem tomadas as respetivas medidas de ação corretivas. De acordo com Shane et al. (2009), existem diversas causas geradoras de desvios de custos, as quais podem ser de origem externa ou interna. Segundo o mesmo autor, as causas internas, contrariamente às externas, são da responsabilidade da empresa e como tal controláveis pela mesma. Relativamente aos fatores internos, Shane et al. (2009) identifica: • Otimismo exagerado sobre parâmetros chave do empreendimento; • Complexidades construtivas; • Alterações do âmbito do projeto; • Alterações de planeamento; • Estimativas de custo inadequadas; • Alterações contratuais (custo/prazo da obra); • Má gestão (organização deficiente). No que concerne aos fatores externos, Shane et al. (2009) refere: • Efeitos da inflação; • Situação do mercado; • Ocorrência de imprevistos (catástrofes ambientais); • Alterações legais/regulamentares. Yeo (1990) também salienta que existem diversos fatores responsáveis pelos desvios de custos das empreitadas, dos quais destaca: • Soluções ao nível da inovação e tecnologia ineficientes;
19 • Mão-de-obra inadequada/inexperiente; • Políticas contratuais deficientes (atrasos na documentação); • Escassez de mão-de-obra; • Equipamentos ineficientes (avaria de máquinas); • Erros na estimativa dos custos. A indústria da construção depara-se com um cenário altamente competitivo, em resultado do elevado número de empresas existentes no ramo. Tal facto faz com que as organizações aquando da elaboração dos orçamentos tentem manter os custos o mais baixo possível, de forma a conseguirem apresentar as melhores propostas ao cliente. Estas estimativas dos custos tornam-se assim imprecisas e irreais, sendo por isso também uma fonte de desvios (Cheng et al., 2013). Constata-se assim que a identificação das causas dos desvios assume um papel de destaque no controlo de custos, na medida em que além de permitir a tomada de ações corretivas atempadas no decurso de uma determinada obra, previne a ocorrência de falhas idênticas em empreitadas futuras. Por vezes a identificação das causas associados aos desvios é uma tarefa complexa e difícil, pelo que a mesma deve ser realizada com a participação de vários intervenientes no processo, nomeadamente, orçamentistas e diretores de obra. Para que as ações corretivas surtam algum efeito nas empreitadas em curso, é necessário que os desvios de custos sejam identificados com a devida antecedência. Tal facto, só é exequível se houver mecanismos que permitam um acompanhamento em tempo real das obras, tais como as tecnologias de business intelligence (BI). 2.4 Business Intelligence No que concerne ao termo business intelligence (BI), a sua definição não é única, podendo variar consoante o ponto de vista de cada autor (A. Cooper, 2012). Uma definição que aparentemente gera consenso entre vários autores é apresentada por Wixom & Watson (2010), segundo a qual BI é um conjunto de tecnologias, aplicações e processos de recolha e análise de dados que apoiam a tomada de decisão por parte da gestão. Segundo Wu et al. (2007), o conceito BI pode ser compreendido como um conjunto de metodologias, processos e tecnologias que transformam dados não tratados e provenientes de diversas origens em informação útil que potencia a previsão, o pensamento estratégico e a tomada de decisão eficiente nas
20 organizações. Desta forma, um mecanismo business intelligence proporciona ao decisor uma visão histórica, presente ou preditiva da atividade da organização, que é essencial ao seu processo de tomada de decisão. Atualmente, os sistemas de informação de uma determinada organização encontram-se repletos de dados referentes a diversos processos e provenientes de origens várias. Tal facto suscita o crescente interesse das organizações na utilização de ferramentas BI capazes de transformar os dados presentes nesses sistemas de informação em conteúdo útil e relevante (Cody et al., 2002). Constata-se assim que é necessário a uma organização possuir não apenas o máximo de informação, mas sobretudo informação pertinente e capaz de suportar os vários tipos de tomada de decisão (Cody et al., 2002). Existem diversos fatores que são críticos na implementação de um sistema de BI com sucesso, os quais devem ser merecedores de atenção por parte da organização. O primeiro elemento reside no apoio e no comprometimento da gestão de topo. Segundo Díaz et al. (2018), a promoção da mudança na organização, bem como a disponibilização dos recursos financeiros e humanos necessários são tarefas cuja responsabilidade deve recair sobre a alta administração. De acordo com Yeoh & Koronios (2010), o segundo fator consiste na identificação das necessidades do negócio, de forma a que estas sejam tidas em consideração aquando do processo de implementação do sistema BI. Williams & Williams (2006) destacam a importância da organização identificar as suas prioridades e objetivos, de forma a que sejam eficientemente identificadas as ferramentas que permitam fornecer a informação necessária ao alcance dos mesmos. Por fim, no que concerne ao nível tecnológico, Yeoh & Koronios (2010) afirmam que as ferramentas devem garantir a qualidade e integridade da informação, bem como a sua contínua atualização. Relativamente ao processo de implementação de um sistema BI, Williams & Williams (2006) defendem que este se divide em duas fases: criação e utilização. Segundo estes autores, a criação do BI é a fase que requer mais dispêndio de recursos humanos e financeiros. Contrariamente, Sangar & Iahad (2013) afirmam que esse procedimento se encontra divido em três etapas: pré-implementação, onde se procede à escolha do fornecedor com base nos objetivos estabelecidos pela organização; implementação, que envolve a construção e implementação da ferramenta e pós-implementação, onde através de processos de melhoria contínua é garantida a corrente satisfação dos utilizadores. Olszak & Ziemba (2007) enumeram vários benefícios e ganhos provenientes da utilização de sistemas BI, nomeadamente, o facto de permitirem a integração e correlação de informação que se encontra dispersa; terem a capacidade de analisar vários conjuntos de dados; permitirem desenvolver relatórios
21 (financeiros e não financeiros) e permitirem a realização de previsões e simulações, possibilitando à gestão uma reação rápida a alterações do mercado. Chung & Tseng (2012) defendem que os sistemas BI permitem por um lado recolher informação sobre o ambiente externo, nomeadamente, informação relativa aos principais concorrentes e por outro lado acumular dados operacionais da própria organização, de forma a reunir informação relevante sobre o seu desempenho. De acordo com Williams & Williams (2006), um mecanismo BI permite identificar quais os processos de uma determinada organização sobre os quais é necessário atuar, de forma a aumentarem-se as receitas e/ou reduzirem-se os custos. Elbashir et al. (2008) referem que os sistemas BI além de permitirem à gestão de topo analisar o desempenho geral da empresa, também possibilitam a otimização de processos de caráter mais operacional, nomeadamente, a gestão da cadeia de abastecimento, a produção e o serviço ao cliente. Segundo Fedouaki et al. (2013), um sistema BI, pelo conhecimento e informação que fornece, permite a uma organização estar sempre um passo à frente da sua concorrência e assim responder eficientemente à crescente pressão do mercado. De acordo com Rikhardsson & Yigitbasioglu (2018), o facto de os mecanismos BI disponibilizarem aos utilizadores um acesso direto à informação, leva a que os controllers assumam novas funções na organização, nomeadamente, auxiliar os utilizadores a trabalhar com o BI e a interpretar dados e apoiar os informáticos no desenvolvimento do sistema BI. Constata-se assim que um sistema BI traz vários benefícios às empresas, dotando-as também de novos desafios que são fundamentais para o seu crescimento. De entre as várias funcionalidades associadas às tecnologias business intelligence destacam-se as seguintes: • Desenvolvimento de dashboards ; • Análises preditivas. 2.4.1 Desenvolvimento de dashboards O aumento da quantidade de informação a ser alvo de análise nas empresas provocou a necessidade do surgimento de uma ferramenta capaz de reunir os dados essenciais à tomada de decisão por parte da
22 gestão (Rasmussen et al., 2009). Esta ferramenta foi realmente construída e denomina-se quadro de comando ou dashboard . Few (2006) define dashboard como sendo uma representação visual, num único ecrã, da informação mais importante e relevante à organização, para que esta consiga alcançar os objetivos definidos previamente. Os autores Yigitbasioglu & Velcu-Laitinen, (2012) validam a definição anteriormente referida, acrescentando que esta ferramenta interativa permite ao utilizador identificar, explorar e comunicar as áreas problemáticas que necessitam de ação corretiva. Few (2006) compara o dashboard a um painel de bordo de um automóvel, cuja função é disponibilizar ao condutor, de forma rápida e intuitiva, um conjunto de informações relevantes e críticas sobre o funcionamento do veículo. De acordo com Malik (2005), os dashboards podem ser classificados segundo três tipos: estratégicos, operacionais e analíticos. Os dashboards estratégicos têm como principal finalidade monitorizar os objetivos globais previamente definidos por parte da organização, pelo que se prevê que esta ferramenta seja comumente utilizada pelos executivos que se encontrem no topo da hierarquia da empresa. Os dashboards operacionais fornecem informação essencial para o controlo particular de cada processo da organização, pelo que o uso desta ferramenta destinar-se-á aos responsáveis de cada departamento da empresa. Contrariamente aos anteriores, estes dashboards necessitam de uma monitorização em tempo real, na medida em que quanto mais rapidamente forem detetadas situações de risco, mais atempadamente será realizada a devida intervenção. Por fim, no que concerne aos dashboards analíticos, estes permitem que o utilizador tenha acesso quer a informação resumida e geral sobre toda a organização, como também a dados mais detalhados e minuciosos sobre um determinado departamento ou processo. Vários autores defendem que os dashboards são cada vez mais relevantes e necessários nas organizações, enumerando várias vantagens associadas ao uso desta ferramenta: • Aumento da eficiência dos trabalhadores, na medida em que o seu tempo poderá ser utilizado mais para atividades de análise e menos na recolha e tratamento de dados (Caldeira, 2010); • Melhoria da tomada de decisão e consequente evolução do desempenho da empresa (Caldeira, 2010); • Redução do tempo de deteção de situações adversas (Alexander & Walkenbach, 2013); • Simplificação do processo de monitorização (Alexander & Walkenbach, 2013); • Acessível e de baixo custo (Alexander & Walkenbach, 2013).
23 Para que todas estas vantagens resultantes do uso de dashboards se verifiquem na prática, é necessário que aquando do seu processo de elaboração sejam tidos em consideração certos fatores: • Informação clara - evitar apresentar dados com excessivo detalhe ou informação descontextualizada e irrelevante (Eckerson, 2011); • Informação atualizada - os dados presentes no dashboard devem ser atualizados em curtos períodos de tempo (Rushton et al., 2010); • Público-alvo - o sistema deve ser elaborado tendo em consideração os seus futuros utilizadores (Weiner et al., 2015); • Ação - o dashboard deve ser um suporte à tomada de decisão (Rushton et al., 2010); • Identificação de variações - o sistema deve ser capaz de detetar e rastrear mudanças de desempenho ocorridas ao nível das operações (Eckerson, 2011); • Qualidade dos dados - o dashboard deve estar conectado a uma fonte de informação composta por dados fidedignos e reais (Eckerson, 2011); • Facilidade de acesso - os dashboards devem poder ser visualizados através de diferentes dipositivos ( e.g., computador, telemóvel, tablet) (Eckerson, 2011); • Design simples e intuitivo - não colocar demasiados elementos decorativos e não usar gráficos, tabelas ou diagramas de forma desadequada (Few, 2006). Segundo Abd-Elfattah et al. (2014) é possível constatar que com o apoio do dashboard , a qualidade global do processo de tomada de decisão melhorou, sendo por isso inegável o contributo desta ferramenta para o sucesso das organizações. 2.4.1.1 Indicadores de desempenho A transmissão de informação através dos dashboards é realizada sobretudo com recurso a indicadores de desempenho, pelo que é importante definir este conceito, bem como enumerar as etapas necessárias à sua conceção. De acordo com Searcy et al. (2005), um indicador de desempenho é uma medida quantitativa ou qualitativa através da qual é possível analisar o estado de um projeto em relação aos objetivos previamente definidos. Parmenter (2020) corrobora a definição anteriormente mencionada, afirmando que os indicadores de desempenho são um conjunto de valores mensuráveis que traduzem a situação operacional e estratégica da organização face às metas inicialmente traçadas. Segundo Maté et al.
24 (2017), para que o estado atual de uma organização possa ser melhorado, este tem de ser medido, sendo tal facto possível através dos indicadores de desempenho. No que concerne aos tipos de indicadores de desempenho, existem várias classificações que variam consoante o tipo de autor. Por exemplo Rezaee (2007) apenas divide os indicadores de desempenho em financeiros e não financeiros. Segundo o autor, uma seleção cuidadosa e ponderada destes dois tipos de indicadores permite à gestão verificar os setores onde deve atuar, de forma a melhorar o nível de desempenho da organização. Para que seja possível monitorizar o desempenho de forma eficiente, os indicadores existentes para tal efeito devem estar alinhados com as necessidades reais da organização, desempenhando assim o seu processo de seleção uma etapa preponderante (Carlucci, 2010). De acordo com Searcy et al. (2005), o procedimento relativo à construção dos indicadores de desempenho deve englobar um conjunto de seis etapas: • Identificação das necessidades - elaborar um diagnóstico e detetar as informações que a organização necessita para a tomada de decisão; • Elaboração do planeamento - definir as várias fases do processo de desenvolvimento dos indicadores de desempenho, bem como os prazos destinados à execução de cada etapa; • Construção de um grupo de indicadores - elaborar um conjunto primitivo de indicadores de desempenho, que correspondem à primeira versão dos mesmos. • Aprimoramento dos indicadores - os indicadores de desempenho anteriormente desenvolvidos devem ser alvo de uma análise conjunta por parte dos vários colaboradores da organização, de forma a que estes sejam aperfeiçoados e enquadrados no contexto real da empresa; • Aplicação - os indicadores até então elaborados e testados começam a ser utilizados como um meio para a tomada de decisão; • Melhoria contínua - os indicadores de desempenho serão continuamente ajustados e melhorados face a novas necessidades apresentadas pela empresa. Constata-se assim que o processo apresentado é algo moroso e detalhado, contudo a sua não execução potencia a criação de indicadores deficientes e inúteis à organização. 2.4.2 Análises preditivas
25 As ferramentas de análise preditiva permitem extrapolar tendências e prever comportamentos futuros através da deteção de padrões e relacionamentos em dados históricos. A análise preditiva pode assim desempenhar um papel importante na elaboração do planeamento e na definição de objetivos estratégicos de curto, médio e longo prazo (Hyndman & Athanasopoulos, 2018). Além disso, segundo os mesmos autores, esta tarefa fornece um bom suporte à tomada de decisão, sendo, portanto, bastante apreciada por parte das organizações. Segundo Hyndman & Athanasopoulos (2018), para que os modelos de análise preditiva potenciem melhorias ao nível da tomada de decisão, o seu processo de implementação deve ter em consideração as seguintes etapas: identificação das necessidades e objetivos da empresa; definição do horizonte temporal; seleção dos dados que servirão de suporte à previsão e identificação do método de previsão que melhor se ajusta à realidade da organização. A análise preditiva engloba uma variedade de técnicas estatísticas, nomeadamente, o Machine Learning , que face às suas capacidades, será posteriormente utilizado como um meio de suporte à tomada de decisão na empresa em questão, DVM Global. 2.4.2.1 Machine Learning Langley & Carbonell (1984) definem Machine Learning como o campo de estudo que permite a um sistema aprender informação a partir de um grupo de dados e não através de programação explícita. De acordo com Müller & Guido (2017), os algoritmos de Machine Learning usam métodos computacionais para aprender informação diretamente através de dados, não recorrendo a equações e fórmulas previamente definidas como padrão. Segundo Géron (2017), a precisão preditiva de um algoritmo de Machine Learning depende da quantidade, qualidade e relevância dos dados. De acordo com Abiodun et al. (2018), as técnicas de Machine Learning são aplicadas em diversos setores de atividade, nomeadamente, na medicina para auxílio à deteção de tumores, nas finanças para a previsão do mercado financeiro, no automobilismo para a deteção de peões, na engenharia para estimar margens de lucro em projetos de construção e no campo de entretenimento para sugerir filmes ou livros com base nos anteriormente consultados. Géron (2017) destaca a utilidade e o sucesso da ferramenta Machine Learning na procura de soluções para problemas complexos, que não são decifráveis através de técnicas tradicionais.
26 De acordo com Géron (2017), os modelos de Machine Learning podem ser divididos consoante o tipo de supervisão recebida durante a fase de treino em: supervised learning, unsupervised learning e reinforcement learning . No que concerne ao modelo supervised learning , os dados fornecidos aos algoritmos durante o processo de treino incluem também o resultado esperado ( lable ), isto é, a variável dependente resultante das variáveis independentes observadas (Müller & Guido, 2017). Esta técnica pode ser utilizada para responder a dois tipos de problemas: regressão, nos quais a variável a prever é do tipo contínua e classificação, onde se preveem respostas discretas. Relativamente aos problemas de classificação, estes ainda podem ser divididos em binário, onde as respostas são classificadas segundo duas categorias e multi-classe, quando o número de categorias é superior a dois (Müller & Guido, 2017). De acordo com Géron (2017), existem diversos algoritmos de supervised learning , nomeadamente, logistic regression , decision tree , random forest , naive bayes e support vector machines . Em unsupervised learning os algoritmos não consideram a categoria ( lable ) a que os dados de entrada pertencem. Segundo Géron (2017), um algoritmo de unsupervised learning tenta encontrar padrões e relações existentes num conjunto de dados não categorizados. Este modelo pode ser aplicado a diferentes tipos de tarefas, nomeadamente, clustering , que consiste na formulação de grupos constituídos por dados semelhantes; visualização, que procura simplificar os dados através da sua realocação a um espaço de menor dimensionalidade e deteção de anomalias, que consiste na identificação de padrões de comportamento não comuns nos dados (Géron, 2017). Em reinforcement learning o sistema procura identificar a melhor ação consoante as circunstâncias e o ambiente em que a mesma será realizada. Em função de cada tarefa executada, o sistema irá receber uma punição ou uma recompensa, ajustando o seu comportamento em função do feedback recolhido. Espera-se que com o passar do tempo e com a repetição do processo, o sistema efetue as ações que gerem uma maior recompensa para cada situação (Géron, 2017). 2.4.2.1.1 Métricas de avaliação De acordo com Müller & Guido (2017), a escolha e aplicação de métricas de avaliação é essencial em qualquer projeto Machine Learning , na medida em que estas definem o nível de performance dos modelos desenvolvidos. A matriz de confusão, que surge representada na Tabela 1, permite avaliar o desempenho de um modelo na previsão de cada categoria ( lable ). De acordo com Müller & Guido (2017), esta matriz é constituída por duas dimensões (real, normalmente representada pelas linhas da matriz e prevista, normalmente
33 informação e na aquisição de novos conhecimentos técnicos relacionados com a área da construção civil.
34 4. CASO DE ESTUDO O presente estudo teve como finalidade atuar em dois grandes campos, um relativo à melhoria de procedimentos existentes na organização e outro referente à disponibilização de novas ferramentas que permitem dotar a empresa de mecanismos de controlo mais eficientes. Este capítulo encontra-se subdividido em 7 secções. Na primeira é realizada uma breve apresentação da empresa onde foi executado o projeto de investigação, a DVM Global. Na segunda procede-se à análise do relatório de fecho de obra que era utilizado pela organização para a deteção de desvios de custos nas obras, ao qual são sugeridas algumas propostas de melhoria, de forma a torná-lo mais completo e assim englobar mais informações de caráter financeiro. Na terceira secção procede-se à análise das respetivas técnicas de orçamentação utilizadas e à proposta de novos procedimentos mais minuciosos, com vista a aproximar os custos orçamentados dos reais. Na quarta secção avalia-se o método de gestão de andaimes executado pela organização, sugerindo-se um outro mais rentável que envolve a compra de alguns modelos e o aluguer de outros ao invés do aluguer de todos os modelos (estratégia inicialmente adotada pela empresa). Na última secção, relativa às propostas de melhoria, avalia-se o procedimento utilizado na análise de contratos e recomenda-se um novo método mais digital, rápido e económico. Nas duas últimas secções são descritas duas ferramentas ( dashboard e Machine Learning ) que permitirão melhorar a tomada de decisão dos responsáveis da organização, uma vez que esta será devidamente justificada e sustentada em factos. A Figura 2 ilustra os campos de atuação deste projeto de investigação. Figura 2 - Campos de atuação do projeto
35 4.1 A Empresa Este capítulo destina-se à apresentação da organização onde o projeto de investigação foi elaborado, a DVM Global. Inicialmente é realizada uma breve descrição do grupo ao qual a empresa pertence, International Business Group (IBG), sendo de seguida efetuada uma apresentação mais detalhada da respetiva empresa. 4.1.1 International Business Group A International Business Group (IBG) é uma multinacional que atua, através de um portefólio diversificado de empresas, em diversos setores de atividade, nomeadamente, construção, revestimentos, indústria, serviços e promoção imobiliária (Figura 3). A IBG tem como objetivo futuro crescer nas suas diferentes áreas de negócio e afirmar-se cada vez mais no mercado mundial, mais concretamente no continente africano (Moçambique e Angola) e noutros países europeus como França e Inglaterra. Atualmente, o grupo tem 20 empresas localizadas em 17 países e conta com mais do que 1 200 colaboradores. Figura 3 - Portefólio de empresas do grupo IBG
36 4.1.2 DVM Global No que concerne à DVM Global, esta é uma empresa da área da construção civil com sede em Oleiros, Vila Verde, que atua sobretudo no setor dos revestimentos interiores e exteriores. Esta empresa foi criada em 2011 e já conta com mais do que 7000 obras realizadas em vários pontos do mundo, empregando mais de 500 colaboradores. Os seus projetos passam pelo revestimento de aeroportos, auditórios, centros comerciais, hotéis, hospitais, universidades, entre outros. A Figura 4 ilustra os segmentos de atividade da empresa em estudo, sendo os compactos fenólicos, as paredes divisórias e os tetos falsos aqueles que mais contribuem para a faturação da organização. Figura 4 - Segmentos de atividade da DVM Global 4.2 Relatório de Fecho de Obra O controlo de custos realizado no fim de cada empreitada é efetuado pela empresa com recurso ao relatório de fecho de obra (RFO), o qual o é constituído por três mapas internamente relacionados: mapa de fecho, controlo de custos e proveitos e controlo de custos detalhado. O mapa de fecho é preenchido com base nos valores que constam no mapa de controlo de custos e proveitos, o qual, por sua vez, é realizado com base nos valores que constam no mapa de controlo de custos detalhado. É com base neste relatório, RFO, que a empresa deteta se uma determinada empreitada obteve um custo superior, inferior ou igual ao custo perspetivado.
37 4.2.1 Mapa de fecho No que concerne ao mapa de fecho, que surge representada na Figura 5, este é a capa do relatório de fecho de obra e permite avaliar o desempenho global económico de uma determinada empreitada, surgindo como um resumo da análise que será apresentada no mapa de controlo de custos e proveitos. Figura 5 - Mapa de fecho do RFO 4.2.2 Mapa de controlo de custos e proveitos No que concerne ao mapa de controlo de custos e proveitos, que surge representada na Figura 6, este é o corpo do relatório de fecho de obra e é constituído por seis campos: • Previsões; • Custos reais; • Desvios; Diretor de Obra Custos previstos para o término da obra (a) Custos reais (b) Diferença em Valor c = (b-a) 900,00 € 900,00 € 172,55 € 342,55 € 170,00 € 176,81 € 176,81 € 0,00 € 7 101,35 € 8 792,52 € 1 691,17 € 8 281,00 € 8 171,00 € -110,00 € Custos Variáveis (d) 16 631,71 € 18 382,88 € 1 751,17 € Preço de Venda/Valor Faturado (e) 22 500,08 € 22 500,08 € Custos Fixos 8% (f) 1 800,01 € 1 800,01 € Total Custos g=(d+f) 18 431,72 € 20 182,89 € 1 751,17 € Margem € h=(e-g) 4 068,36 € 2 317,19 € -1 751,17 € Margem % i=(h/e) 18,08% 10,30% -7,78% Diretor da Produção: MAPA DE FECHO Centro 1429-19 Remodelação do Edifício 25 - Cave, Piso 5 Mão-de-obra Mão-de-obra Tratamento de resíduos Material Aluguer de máquinas Deslocações e estadias Transportes DOCUMENTO FECHO DE OBRA Local / Zona Obra: Categorias: Comentários: Referência: Designação: Cliente: Deslocações e estadias Aluguer de equipamentos Material Categorias Tratamento de resíduos Transportes Administração: Diretor de Obra:
38 • Identificação dos desvios; • Balanço ajustado; • Comentários. Nos campos das previsões e dos custos reais, os custos foram classificados segundo sete categorias: tratamento de resíduos, aluguer de equipamentos, deslocações e estadias, transportes, material, mãode-obra própria e subempreiteiros. Sendo que nos campos das previsões, os custos são calculados com base nas projeções ao nível do orçamento e no campo dos custos reais, estes são obtidos através de documentos internos da organização que traduzem o que ocorreu verdadeiramente no terreno. No que diz respeito ao tratamento de resíduos, este custo está associado ao transporte e ao tratamento dos resíduos, que resultam da empreitada, num aterro sanitário. Relativamente aos custos associados ao aluguer de equipamentos, estes apenas ocorrem em empreitadas específicas que necessitem de um equipamento de uso não comum para a execução de um determinado trabalho, sendo o andaime aquele que é mais requisitado. No que concerne aos custos associados às deslocações e estadias, estes apenas se verificam quando as empreitadas se localizam no centro e sul do país. Neste caso, os próprios funcionários da empresa (mão-de-obra própria), que residem no norte, necessitam de se deslocar e permanecer no local onde se localiza a obra em questão. Relativamente aos gastos de transporte, este pode ser efetuado através de meios internos, quando a própria empresa transporta o material desde o seu próprio armazém para a respetiva empreitada, como através de meios externos, quando o serviço é subcontratado ao fornecedor de material, sendo este o responsável de efetuar o respetivo transporte para a obra em questão. No que diz respeito aos materiais, estes englobam todas as matérias-primas necessárias para a execução de uma dada empreitada. Relativamente à mão-de-obra própria e subcontratada, estas correspondem aos meios humanos necessários para a execução dos respetivos trabalhos. 1. Previsões Associado a este campo, além das várias categorias de custo anteriormente referidas e dos seus respetivos valores previstos para o término da obra, surge o preço de venda da empreitada, ou seja, o valor global da empreitada que consta no contrato, que resulta de uma proposta de orçamento que foi adjudicada pelo cliente.
39 Com base nestes dados, calcula-se o total de custos variáveis, que resulta da soma dos custos associados a cada uma das classes anteriormente mencionadas, e o total de custos fixos, que correspondem, segundo a organização, a 8% do preço de venda da obra. De seguida, é calculada a margem, que resulta da diferença entre o preço de venda da obra e os seus custos totais. Relativamente aos custos fixos, estes englobam, as despesas associadas a energia elétrica e água, salários de pessoal do escritório, serviço de limpeza do escritório, despesas associadas à internet e telefone e material de escritório. 2. Custos Reais Nesta secção, numa fase inicial, apenas são apresentados as várias categorias de custo e os seus respetivos valores, obtidos através de documentos internos da organização que traduzem o que ocorreu verdadeiramente no terreno. De seguida são calculados o total de custos variáveis e o subtotal de custos relativos aos serviços, ou seja, o total de custos variáveis com a exceção dos materiais. 3. Desvios Neste campo, comparam-se os custos realmente ocorridos com os custos previstos ao nível do orçamento, de forma a serem calculados os respetivos desvios para cada categoria de custo existente. Além dos valores monetários dos desvios também é calculada a percentagem do desvio em relação ao valor de venda da empreitada, de forma a serem identificados aqueles que são significativos. Na empreitada exemplo, que surge na Figura 6, constata-se que se verificaram desvios positivos ao nível dos materiais e ao nível das deslocações e estadias, o que significa que nestas categorias, os custos previstos foram inferiores aos custos realmente ocorridos no terreno. 4. Balanço Ajustado Por fim, é efetuado um balanço ajustado com o objetivo de se identificar, com base no valor dos custos e proveitos realmente ocorridos, o valor da margem obtida com execução da respetiva empreitada. Assim, no balanço é calculado inicialmente o valor total dos proveitos: 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠 (€)=Faturação(€)+Autos por faturar(€) De seguida, com base nos valores dos proveitos e dos custos totais identificados é calculado o valor da margem: 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚(€)=Proveitos(€)− Custos Fixos(€)− Custos Variáveis(€) Este valor é comparado com a margem calculada com base nos custos e proveitos previstos. Na empreitada exemplo, que surge na Figura 6, o valor da margem real é de 2 317,19€ e o valor da margem prevista é de 4 068,36€, registando-se, assim, uma perda de 1 751,17€ relativamente ao valor esperado.
40 5. Identificação dos desvios Neste campo são identificados os desvios significativos, ou seja, aqueles que assumem uma percentagem superior a 5%, em valor absoluto, em relação ao valor de venda da empreitada. Convém referir que se identificam quer desvios positivos, nos quais os custos previstos foram inferiores aos custos reais, quer desvios negativos, nos quais os custos reais são inferiores aos custos previstos. Na empreitada exemplo, que surge na Figura 6, constata-se que apenas ocorreram desvios significativos ao nível dos materiais (7,52%), pelo que com base no mapa de controlo de custos detalhado, que será posteriormente abordado, identificar-se-ão os respetivos itens responsáveis pelos desvios. 6. Comentários/ justificações Neste campo serão dadas as respetivas justificações, por parte do diretor da respetiva obra, para os desvios encontrados. Figura 6 - Mapa controlo de custos e proveitos do RFO (versão atual) 4.2.3 Mapa de controlo de custos detalhado O mapa controlo de custos detalhado resulta da importação de dados que constam em documentos existentes no ERP ( Enterprise Resource Planning ) da organização em questão, provindo os custos previstos das propostas de orçamento e os custos reais dos seguintes documentos internos: material Referência: Designação: Cliente: 22 500,08 € Valor Valor Valor % 900,00 € 900,00 € 172,55 € 342,55 € 170,00 € 0,76% 176,81 € 176,81 € 7 101,35 € 8 792,52 € 1 691,17 € 7,52% 8 171,00 € 16 631,71 € 18 382,88 € 1 751,17 € 7,78% Custos Fixos 0,08 1 800,01 € Custo de Serviços 9 590,36 € 18 431,72 € Margem € 4 068,36 € Margem % 18,08% Faturação 22 500,08 € Observações: Autos Por Fact. Materiais Proveitos 22 500,08 € VINILICO ALLURA Custos Fixos 1 800,01 € Previsto 3 234,92 € Custos Variavéis 18 382,88 € Real 5 058,38 € Total Custos 20 182,89 € Desvio 1 823,46 € Margem € 2 317,19 € Margem % 10,30% Dif. Margem % -7,78% GANHO/PERDA -1 751,17 € Comentários/Justificações: Controlo de Custos e Proveitos NOTA: Desvios que ultrapassem os 5% devem ser devidamente justificados. Data de início: Data de conclusão: 1429-19 Desvios Custos Variáveis Mão de Obra Própria Tratamento de resíduos Aluguer de equipamentos Deslocações e estadias Transortes Custos Variáveis Preço de Venda (Obra) 8 281,00 € Custos Reais Subempreiteiros Material Material Identificação dos Desvios -0,49% -110,00 € Total Custos Mão de Obra Própria Subempreiteiros 19/11/2020 21/12/2020 Tipo de obra: Diretor de obra: Remodelação do Edifício 25 - Cave, Piso 5 Previsões Tratamento de resíduos Transportes Aluguer de equipamentos Deslocações e estadias Balanço Ajustado
41 direto obra; auto de medição a subempreiteiro; pessoal em obra; guia de transporte; equipamento em obra e custos diversos obra. Os valores que surgem associados a cada uma das categorias de custo mencionadas no mapa de controlo de custos e proveitos advêm do mapa de controlo de custos detalhado. Neste mapa, que surge representado na Figura 7, para cada referência de item, surge a sua designação, o seu tipo (material ou serviço), a quantidade prevista a ser utilizada até ao término da obra e a quantidade que realmente foi consumida. Associada a cada quantidade surge o respetivo valor monetário correspondente. No mapa controlo de custos e proveitos apenas é possível comparar os desvios ocorridos em função das categorias de custo definidas. No mapa de controlo de custos detalhado é possível identificar os itens que compõe cada uma das categorias de custo e analisar para cada um as variações ocorridas entre o seu custo previsto e o seu custo real. Tal facto permite identificar as causas que originam os desvios de custo ocorridos ao nível de cada categoria. Associado ao valor monetário do desvio também é calculada a sua percentagem em relação ao valor de venda da empreitada, de forma a serem identificados aqueles que são significativos (superiores a 5% ou inferiores a -5%). A empreitada que surge analisada na Figura 6 e na Figura 7, assume um valor de venda 22 500,08 €, pelo que, devem ser identificados os itens que apresentem um desvio correspondente a um valor igual ou superior a 1 125€ e os artigos que apresentem um desvio correspondente a um valor igual ou inferior a -1 125€. Como tal, com base no mapa de controlo de custos detalhado, foram detetados três artigos que apresentavam desvios dessa ordem de grandeza na empreitada em questão: subempreiteiros; mãode-obra interna e vinílico marca “allura”. Relativamente ao desvio verificado no material vinílico, este resulta de um erro de previsão ao nível das quantidades a utilizar em obra, tendo sido aplicada uma quantidade maior do que aquela que foi prevista segunda o orçamento. Sendo este artigo o maior responsável pela diferença de custo verificada na categoria dos materiais. No que concerne aos desvios verificados ao nível da mão-de-obra, segundo o orçamento ia ser utilizada na empreitada apenas mão-de-obra subcontratada, mas na realidade foi aplicada somente mão-de-obra interna. Na fase de orçamentação, como ainda não se conhece a entidade executora dos trabalhos, os custos de mão-de-obra, por defeito, são imputados na sua totalidade à mão-de-obra subcontratada. Apresentando estes dois itens valores simétricos, o desvio resultante ao nível da mão-de-obra, assumiu um valor de -110€, não sendo por isso significativo.
42 Os restantes desvios verificados no mapa de custos detalhado são muito pouco expressivos em comparação com o detetado ao nível do material vinílico, sendo este a principal causa do desvio de custo total verificado na empreitada em questão (Figura 7). Figura 7 - Mapa controlo de custos detalhado do RFO 4.2.4 Versão melhorada do mapa de controlo de custos e proveitos Relativamente ao RFO anteriormente apresentado, constatou-se que o mapa de controlo de custos e proveitos carecia de algumas informações sobretudo de caráter financeiro que eram importantes para uma análise completa do desempenho de uma determinada empreitada. Por este motivo foram adicionados dois campos ao mapa existente: ajustamentos da faturação e dados financeiros (Figura 8). 7. Ajustamentos da faturação Neste campo é verificado se o valor da faturação corresponde à produção realizada, ou seja, é comparado o valor medido pelo cliente com base em autos de medição 3 (valor da produção realizada) com o valor total faturado dos trabalhos realizados na obra em questão. Este campo permite, assim, verificar se houve algum trabalho executado que não foi faturado pelo cliente. 8. Dados Financeiros Esta secção permite verificar se o valor que foi faturado pelo cliente relativamente à obra em questão já foi cobrado ou não. No caso de ainda não ter sido cobrado, o cliente possui uma dívida perante a 3 Auto de medição: é um documento em que se indica a quantidade de obra executada e respetivo valor, normalmente de carácter mensal. Referência Designação Unidade Tipo de artigo Quantidade prevista no fim da obra Custo previsto no fim da obra Quantidade real consumida Custo real Desvio de custo Percentagem de desvio CALUGAND ALUGUER DE ANDAIME DIA Serviço 20,000 900,00 € 20,000 900,00 € 0,00 € 0,00% 107009004 BANDA ARMADA (30ML) UN Material 15,000 67,70 € 15,000 67,70 € 0,00 € 0,00% 105003003 CANAL 48X3000MM ML Material 319,000 122,00 € 319,000 122,00 € 0,00 € 0,00% 105004003 CANTONEIRA DE ALHETA13MM ML Material 198,629 208,65 € 95,806 100,64 € -108,01 € -0,48% 206001023 COLA VINILICO ULTRABOND (16KG) KG Material 176,114 425,25 € 176,114 425,25 € 0,00 € 0,00% CDESLOC DESLOCACOES E ESTADIAS UN Serviço 3,000 172,55 € 3,000 342,55 € 170,00 € 0,76% SDIVMOINT MAO DE OBRA INTERNA - CUSTOS PESSOAL H Serviço 4000,000 8 171,00 € 8 171,00 € 36,32% SDIVMO SUBEMPREITEIROS M2 Serviço 4000,000 8 281,00 € -8 281,00 € -36,80% 105002008 MONTANTE 46X3000MM ML Material 776,366 402,16 € 644,093 333,64 € -68,52 € -0,30% 106001031 PAINEL DE LÃ DE ROCHA 70KG M2 Material 134,306 808,29 € 134,306 808,29 € 0,00 € 0,00% 107001003 PASTA DE JUNTAS LENTA SACO 25KG UN Material 17,000 860,89 € 17,000 860,89 € 0,00 € 0,00% 108002036 PIVOT CRUZAMENTO (CX.250) UN Material 750,000 44,25 € 44,25 € 0,20% 101001028 PLACAS GYPTEC BA 13 A M2 Material 695,648 971,48 € 695,648 971,48 € 0,00 € 0,00% CTRANSP TRANSPORTE DE MERCADORIAS KM Serviço 100,120 176,81 € 100,120 176,81 € 0,00 € 0,00% 200002031 VINILICO ALLURA M2 Material 196,056 3 234,92 € 306,570 5 058,38 € 1 823,46 € 8,10% Custos Previstos vs Custos Reais Controlo de Custos Detalhado
49 transporte mais económico para a equipa e constar esse custo no orçamento. Convém referir que o custo associado ao transporte de carro por pessoa, pressupõe a ida de três passageiros, pelo que conforme a lotação do veículo este terá de ser recalculado. Além disso, os custos aduzidos na tabela de preços referem-se apenas à viagem de ida e tem como município de partida a cidade de Braga, já que é onde residem a maior parte dos colaboradores internos, bem como subempreiteiros da organização. Quanto aos preços referentes às estadias na zona centro do país, após a realização de uma pesquisa de mercado, foi definida, com base na média do custo por noite associada a uma reserva num hotel ou ao aluguer de um quarto nos respetivos municípios, a tabela de preços, que se encontra representada na Figura 14. Quando os colaboradores se deslocam à zona centro/sul para a execução de uma empreitada, formam sempre equipas constituídas, no mínimo, por duas pessoas, pelo que os custos por noite de estadia nessas zonas, têm por base essa premissa. Além das tabelas de preços que serão posteriormente projetadas, para que os orçamentistas consigam calcular o custo associado às deslocações e estadias de uma determinada empreitada, é crucial saber o número de colaboradores que se irão movimentar desde o norte e o período que estarão deslocados. Tal informação é fornecida pelo diretor de obra com base na dimensão e características da empreitada. Figura 13 - Mapa de preços de deslocações
50 Figura 14 - Mapa de preços de estadias 4.3.3 Resíduos 4.3.3.1 Causas dos desvios detetados No que concerne à categoria de custo titulada de resíduos, com base na aplicação do relatório de fecho de obra, constatou-se que dos desvios verificados, todos eles assumiam um valor positivo. Ainda assim, tal como pode ser observado na Figura 15 e na Figura 16, em algumas empreitadas não se registaram diferenças entre o custo real e o custo previsto ao nível do orçamento. Figura 15 - Desvios de custo na categoria resíduos em obras de gesso cartonado
51 Figura 16 - Desvios de custo na categoria resíduos em obras de fenólico Com base nos gráficos anteriormente projetados, é possível constatar que as obras onde se verificaram os desvios eram de especialidade gesso cartonado (paredes e tetos). Além disso, através de um estudo mais preciso, também foi possível verificar que das 26 empreitadas analisadas, em nenhuma se previram custos associados a esta categoria, pelo que o custo orçamentado para os resíduos foi de 0 € em todas as empreitadas. Sabendo que os desvios positivos só ocorreram em empreitadas de especialidade gesso cartonado e que o custo orçamentado para os resíduos foi de 0 € em todas as empreitadas, é possível deduzir que não se verificaram custos com resíduos ao nível da especialidade fenólica. Tal observação é totalmente fidedigna, na medida em que nas obras de fenólico, o material é preparado na própria empresa, sendo na empreitada somente aplicado. Deste modo, nas obras de fenólico não se geram resíduos que tenham de ser transportados e tratados num aterro sanitário. As sobras de material resultantes da sua preparação no interior da empresa são armazenadas nas próprias instalações, com vista à sua utilização em obras futuras. Nas empreitadas de gesso cartonado o cenário é outro, na medida em que nestas obras é necessário, por vezes, efetuar demolições antes de se aplicar as novas estruturas, estando associado um custo aos resíduos daí resultantes. Relativamente a esta categoria, realça-se que a principal causa associada aos desvios monetários detetados resulta assim da não orçamentação dos custos relativos aos resíduos nas empreitadas de gesso cartonado. 4.3.3.2 Propostas de melhoria
52 Nas obras de especialidade gesso cartonado, os resíduos resultam maioritariamente da demolição de placas que constituem as paredes ou tetos inicialmente existentes. Havendo a necessidade de demolir as estruturas que as suportam, o cliente (empreiteiro) é quem efetua esse trabalho. Convém referir, que a organização em questão, DVM Global, atua como subempreiteiro de empresas do ramo da construção. Aquando do envio de um pedido de cotação para a execução de um determinado trabalho, o cliente informa se há a necessidade ou não de serem executadas demolições antes da aplicação das novas estruturas. No caso de existir, o cliente nos desenhos do projeto especifica a área a demolir, o tipo de material que constitui as placas e, por vezes, a sua espessura. Das empreitadas analisadas, identificaram-se aquelas em que houve a necessidade de se efetuar demolições, com vista à elaboração de um estudo sobre o tipo de material que constituía as placas inicialmente existentes e concluiu-se que: • Empreitada 0008-20 – Gesso Cartonado; • Empreitada 0127-20 – Ripado de Madeira OSB; • Empreitada 0146-20 – Aglomerado Cru; • Empreitada 0361-20 – Gesso Cartonado; • Empreitada 1283-20 - Ripado de Madeira OSB; • Empreitada 0560-20 – Ripado de Madeira OSB; • Empreitada 0763-20 – Aglomerado Cru; • Empreitada 0840-20 – Gesso Cartonado; • Empreitada 0966-20 – Gesso Cartonado. Os materiais anteriormente referidos são os mais comuns, segundo os vários diretores de obra da organização, em placas preexistentes que são necessárias demolir. Além dos mencionados, um outro material que por vezes também é observado nessas estruturas é o MDF. Como foi anteriormente referido, o cliente aquando do envio do pedido de cotação pode não ter conhecimento da espessura do material utilizado nas placas a demolir e, nessa eventualidade, os orçamentistas têm de obter essa informação através de outro meio, de forma a conseguirem calcular o custo previsto dos resíduos. Uma vez conhecidos os materiais mais frequentemente observados nas placas a demolir, foi efetuada uma análise sobre as espessuras mais comumente associadas a esses materiais, as quais surgem mencionadas na Tabela 3.
53 Tabela 3 - Espessura de cada tipo de material Material Espessura 1 (mm) Espessura 2 (mm) Espessura 3 (mm) Espessura 4 (mm) Espessura 5 (mm) Espessura 6 (mm) Placa de Gesso Cartonado 7 10 13 15 18 25 Placa OSB 8 10 12 15 18 22 Placa MDF 10 16 19 22 25 30 Aglomerado Cru 8 12 16 19 25 30 Uma vez conhecidas as espessuras mais frequentemente utilizadas, estabeleceu-se que nos cálculos relativos aos custos dos resíduos iria ser utilizada a espessura máxima de cada tipo de material, ficando associada ao gesso cartonado uma espessura de 25 mm, ao ripado de madeira OSB uma espessura de 22 mm e ao MDF e ao aglomerado cru uma espessura de 30 mm. Assim, os orçamentistas dispondo da informação fornecida pelo cliente relativa à área das placas a demolir e ao tipo de material existente nas mesmas, conseguem calcular o volume associado aos resíduos que terão de ser transportados e tratados num aterro sanitário. A entidade externa encarregue pelo transporte e transformação de resíduos resultantes das empreitadas de gesso cartonado da empresa cobra 150€ por viagem desde o local da empreitada ao aterro sanitário, se esta se localizar a menos de 50 km e 200€ se a obra se localizar a mais de 50km do mesmo. Consoante a localização da empreitada, os resíduos podem ser encaminhados para o aterro sanitário situado no município de Penafiel, Viana do Castelo, Póvoa de Lanhoso, Vila Nova de Gaia ou Vila Franca de Xira. Além do custo associado ao transporte, também existe um custo associado à transformação dos resíduos, o qual é cobrado em função do número de contentores de 4 m³ utilizados, sendo o custo por contentor de 110€. Assim, os orçamentistas sabendo o volume de resíduos a transformar, bem como a localização da empreitada conseguem estimar os custos associados aos resíduos resultantes de uma determinada obra. A maior fonte de erro que pode estar associada a este cálculo do custo dos resíduos resulta da espessura do material que constitui as placas a demolir. Como forma de prevenção de ocorrência de desvios positivos (principal objetivo dos planos de melhoria sugeridos), nos cálculos dos custos dos resíduos será utilizada a espessura máxima de cada tipo de material, tal como foi anteriormente referido. Com base no que foi anteriormente referido, foi definida uma fórmula de cálculo constituída por três etapas, que pode auxiliar os orçamentistas no cálculo dos custos previstos dos resíduos resultantes de uma determinada empreitada. a) 1ª Etapa do Cálculo
54 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠=(Á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎 𝑃𝑎𝑟𝑒𝑑𝑒× 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑠𝑠𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑜 𝑀𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 4) Notas: • Espessura de material – no caso de não ser fornecida pelo cliente, define-se como padrão para o MDF e aglomerado cru uma espessura de 30 mm, para o gesso cartonado uma espessura 25 mm e para o OSB uma espessura de 22mm; • Número de contentores – arredondamento por excesso às unidades. b) 2ª Etapa do Cálculo 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜 (€)=𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 × 110 c) 3ª Etapa do Cálculo 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑠í𝑑𝑢𝑜𝑠 (€) =𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎çã𝑜+ 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒 Nota: • Custo transporte – Se se localizar a menos de 50km do aterro mais próximo tem um custo de 150€, caso contrário tem um custo de 200€. 4.4 Estratégia de Gestão de Andaimes Ao longo do processo de análise dos desvios, verificou-se que nas empreitadas examinadas de gesso cartonado (paredes e tetos), os custos associados à categoria de aluguer de equipamentos tinham um impacto significativo nos gastos totais das empreitadas, nomeadamente, 13% em certas obras. Como tal, foi feita uma análise relativamente aos custos totais verificados no ano 2020 devido ao aluguer de andaimes, comparando-se de seguida esse valor, com os que se verificariam caso se optasse pela sua compra. 4.4.1 Procedimento atual vs novo procedimento Através de dados obtidos com base no sistema de informação da própria organização, constatou-se que no ano de 2020 foram despendidos 117 392,28€ no aluguer de nove modelos de andaimes, os quais surgem projetados na Figura 17. Na designação de cada modelo, está descrita a sua largura, o seu comprimento e a sua altura pela ordem indicada.
55 Figura 17 - Modelos de andaimes alugados no ano de 2020 No gráfico anterior, surge representado o custo total do aluguer associado a cada modelo de andaime requisitado no ano de 2020, bem como o número de unidades alugadas de cada tipo. Com base nesses dados, é possível constatar que as categorias 0,7×1,8×3 m e 0,7×1,8×4 m foram as mais utilizadas e, consequentemente, aquelas que totalizaram um maior custo. Relativamente a esse ano, contabilizou-se para cada modelo de andaime o número de unidades que foram utilizadas em cada empreitada, bem como o período durante o qual foram alugadas. Verificou-se em algumas situações que andaimes do mesmo modelo tinham sido utilizados em empreitadas que estavam a ocorrer ao mesmo tempo, originando, deste modo, uma sobreposição de necessidades. Tendo em consideração esse fator, foi calculado para cada tipo, o número de andaimes que satisfaziam as requisições no ano de 2020. Na Figura 18, surge a aplicação do mecanismo que permitiu obter as necessidades do andaime 0,7×1,8×5m no ano de 2020, tendo o mesmo procedimento sido aplicado nos restantes modelos.
56 Figura 18 - Necessidades do andaime 0,7×1,8×5m Através da representação projetada na Figura 18, é possível constatar que a maior sobreposição de necessidades verificada durante o ano de 2020 foi registada quer entre 27-02-2020 e 29-02-2020 quer entre 07-03-2020 e 10-03-2020. Durante esses dois períodos foram necessários 6 andaimes face aos trabalhos de gesso cartonado ocorridos simultaneamente em duas empreitadas. Durante os restantes períodos do ano, todas as sobreposições de necessidades verificadas foram inferiores a esse valor, pelo que se pode concluir que a compra de 6 andaimes do modelo 0,7×1,8×5m seria suficiente para corresponder a todos os trabalhos executados durante o ano de 2020. Esta análise foi efetuada para os restantes modelos, tendo-se obtido para cada um o número de andaimes necessários, caso se optasse pela sua compra. Além disso, também se procedeu, com base num estudo de mercado, à definição dos preços unitários associados a cada modelo: • modelo 0,7×1,8×3m: preço unitário de 445€ (marca Altrex ) e necessidade de 48 unidades; • modelo 0,7×1,8×4m: preço unitário de 459€ (marca Altrex ) e necessidade de 104 unidades; • modelo 0,7×2,5×6m: preço unitário de 805€ (marca Altrex ) e necessidade de 2 unidades; • modelo 1,3×1,8×4m: prelo unitário de 514€ (marca Altrex ) e necessidade de 2 unidades; • modelo 1,3×2,5×3m: preço unitário de 455€ (marca Altrex ) e necessidade de 4 unidades; • modelo 1,3×2,5×4m: preço unitário de 524€ (marca Altrex ) e necessidade de 10 unidades; • modelo 1,3×2,5×5m: preço unitário de 1 039€ (marca Manutan ) e necessidade de 7 unidades; • modelo 1,3×2,5×6m: preço unitário de 855€ (marca Altrex ) e necessidade de 22 unidades; • modelo 0.7×1,8×5m: preço unitário de 1 019€ (marca Manutan ) e necessidade de 6 unidades.
57 Uma vez conhecidos quer o número de andaimes de cada modelo que seriam necessários comprar quer o preço unitário associado a cada um, procedeu-se a uma análise económica comparativa entre a compra e o aluguer de cada tipo de andaime, a qual se encontra representada na Tabela 4. Tabela 4 - Comparação entre a compra e o aluguer de andaimes Tabela 5 - Comparação entre a estratégia atual e a nova estratégia (andaimes) Através da comparação dos custos totais associados ao aluguer de cada modelo de andaime com os custos totais associados à respetiva compra, calculados com base nas necessidades verificadas no ano de 2020 e no correspondente preço unitário, constata-se que para os modelos 0,7×1,8×3 m, 0,7×1,8×4 m e 1,3×2,5×4 m a compra seria uma solução economicamente mais viável. Nessa medida, é possível deduzir que a melhor estratégia relativamente à gestão de andaimes seria proceder à compra dos anteriormente referidos, nas devidas unidades necessárias, e continuar a recorrer ao aluguer dos restantes modelos. Caso se optasse por essa estratégia, em detrimento da atual, que consiste no aluguer Modelo de Andaime Custo total de Compra Custo total de Aluguer (dados 2020) 0,7×1,8×3m 21 360,00 € 27 507,28 € 0,7×1,8×4m 47 736,00 € 62 668,91 € 0,7×1,8×5m 6 114,00 € 2 971,53 € 0,7×2,5×6m 1 610,00 € 830,77 € 1,3×1,8×4m 1 028,00 € 530,23 € 1,3×2,5×3m 1 820,00 € 510,96 € 1,3×2,5×4m 5 240,00 € 8 127,00 € 1,3×2,5×5m 7 273,00 € 6 453,68 € 1,3×2,5×6m 18 810,00 € 7 791,93 € Modelo de Andaime Estratégia atual Nova estratégia 0,7×1,8×3m 27 507,28 € 21 360,00 € 0,7×1,8×4m 62 668,91 € 47 736,00 € 0,7×1,8×5m 2 971,53 € 2 971,53 € 0,7×2,5×6m 830,77 € 830,77 € 1,3×1,8×4m 530,23 € 530,23 € 1,3×2,5×3m 510,96 € 510,96 € 1,3×2,5×4m 8 127,00 € 5 240,00 € 1,3×2,5×5m 6 453,68 € 6 453,68 € 1,3×2,5×6m 7 791,93 € 7 791,93 € Total 117 392,29 € 93 425,10 € Ganho 23 967,19 €
58 de todos os modelos de andaimes, registar-se-ia um ganho de 23 967,19€ no ano de 2020, o qual surge explicado na Tabela 5. Convém referir que, na contabilização dos custos associados à estratégia de compra dos andaimes não foi considerado o custo relativo ao seu transporte desde o armazém até à respetiva empreitada, uma vez que os andaimes são transportados juntamente com outros materiais que são necessários na obra. O custo relativo a este transporte é apenas contabilizado quando se trata de um andaime alugado, uma vez que é um transporte que tem de ser feito exclusivamente. 4.5 Procedimento de Análise Contratual Na organização em questão, verificou-se que o procedimento utilizado aquando da análise de contratos de empreitada assumia-se bastante dispendioso, moroso e insustentável, pelo que, nesta secção será apresentado um novo mecanismo que irá, certamente, permitir à empresa alcançar melhores resultados. 4.5.1 Procedimento atual Aquando de um pedido de cotação por parte do cliente para a execução de uma determinada especialidade de trabalhos numa empreitada, os orçamentistas efetuam uma proposta de orçamento para a execução dos mesmos, caso estes se enquadrem nas especialidades da organização. Após o envio da proposta de orçamento e caso o cliente adjudique os trabalhos à empresa, este enviará um contrato relativo à empreitada antes do seu início. O contrato de empreitada é constituído por várias cláusulas, as quais informam a entidade prestadora do serviço das condições em que os seus trabalhos serão executados. Os requisitos que surgem no contrato englobam vários domínios: financeiro no que concerne, por exemplo, às condições de pagamento; segurança e higiene, relativo a vários fatores como a obrigatoriedade do uso de equipamentos de proteção individual por parte dos colaboradores e produção, referente, por exemplo, aos materiais e suas quantidades a utilizar nos trabalhos. Assim, contata-se que é fundamental que todos os departamentos tenham acesso ao contrato, de forma a analisarem as cláusulas relativas ao seu domínio. Aquando da receção do contrato, o respetivo técnico de controlo de custos da organização, imprime o mesmo juntamente com um documento destinado ao registo de observações. Após a sua impressão, o técnico procede à sua análise, anotando, se assim o entender, possíveis a alterações a solicitar ao cliente. De seguida, este entrega o contrato e o documento para registo de observações ao responsável do departamento financeiro. Após a sua análise, o técnico de controlo de custos recolhe o mesmo e entregao ao posterior envolvente, repetindo-se este procedimento ao longo de todos os responsáveis de departamento. No fim do processo de análise, o técnico verifica o documento e no caso de este não
65 determinada empreitada, as condições de pagamento acordadas e o procedimento de envio de faturas (e-mail ou correio). Além deste departamento, o próprio responsável da produção, também, regularmente entra em contacto com o responsável de controlo de custos com o intuito de confirmar a marca de determinado material a ser aplicado, bem como se a responsabilidade da execução de determinados trabalhos pertence à organização ou não. Deste modo, o técnico de controlo de custos despende parte do seu período de trabalho a responder individualmente a cada uma das dúvidas relativas a dados que constam no contrato. Assim, de modo a diminuir estes desperdícios associados à ocupação da mão-de-obra, após o envio do contrato assinado ao cliente, este deveria de ser partilhado na rede da organização. Nesta deveria de existir uma pasta onde, em função do cliente e da referência da empreitada, seriam partilhados os respetivos contratos, aos quais apenas os responsáveis de departamento tinham acesso. Assim, estes poderiam consultar os contratos e esclarecer as suas dúvidas sem que fosse necessário contactar o responsável de controlo de custos. O novo procedimento, ao ser totalmente digital permitiria que não existissem gastos associados a papel e tinteiro. Além disso, este procedimento contribuiria para a preservação do planeta, não comprometendo a sustentabilidade das gerações futuras. O novo procedimento também não exigiria que o técnico de controlo de custos tivesse de se deslocar aquando da entrega e recolha de contratos a cada responsável de departamento, podendo aplicar esse tempo improdutivo em operações de valor acrescentado para a organização. Neste processo, o período despendido na análise de contratos por parte dos departamentos seria de 3 dias, tal facto, teria um grande impacto na chegada atempada dos materiais às respetivas empreitadas. De facto, considerando os dados do mês de janeiro de 2021 verificar-se-ia que em nenhuma empreitada o material chegaria após a data agendada para o seu início. Uma vez chegado o material de forma atempada às empreitadas, o atrasado verificado na obra 0001-21 não teria ocorrido, tendo se evitado o pagamento de uma coima. Contabilizando-se todos os ganhos este novo método poderia permitir à empresa um encaixe de 3 593,40€/ano. 4.6 Dashboard A gestão de qualquer organização necessita de ter acesso, de forma atempada, a informação correta e intuitiva para que o seu processo de tomada de decisão seja o mais rigoroso e eficiente possível. Os sistemas de business intelligence , nos quais se encontra incluído o desenvolvimento de dashboards ,
66 surgem assim como mecanismos que permitem combinar dados provenientes de diversas fontes e disponibilizá-los de forma simplificada e intuitiva ao decisor. Através desta ferramenta, os gestores não necessitam de recorrer a várias tabelas com dados não tratados e irrelevantes, estando toda a informação necessária à sua tomada de decisão numa única plataforma. Face às necessidades verificadas na organização, foi projetado um dashboard constituído pelos indicadores de desempenho que se revelaram, segundo os vários responsáveis de departamento, fundamentais à monitorização dos seus processos. O dashboard desenvolvido incorpora assim informação referente a três processos existentes na organização cujo controlo é reduzido ou inexistente, nomeadamente, produção, comercial e segurança/higiene. Esta ferramenta assume duas grandes vantagens, a primeira resulta do facto de a informação nela contida poder ser partilhada com vários utilizadores simultaneamente, a segunda consiste na atualização automática dos dados existentes no dashboard , na medida em que este se encontra diretamente conectado ao sistema de informação da organização. 4.6.1 Etapas de construção do dashboard A conceção do dashboard envolveu várias reformulações e melhorias promovidas pelo contributo de vários membros da organização, tendo sido por isso um procedimento bastante detalhado e exaustivo, o qual envolveu as seguintes etapas: • Seleção e recolha dos dados; • Seleção do software ; • Definição e cálculo dos indicadores de desempenho; • Criação do dashboard . 4.6.1.1 Seleção e recolha de dados A primeira etapa relativa à construção do dashboard envolveu a pesquisa no sistema de informação da organização de todos os dados que poderiam ser relevantes para o cálculo dos indicadores de desempenho associados a cada processo. Num segundo momento e com o apoio de alguns membros da organização, identificou-se, de entre os dados recolhidos, aqueles que seriam importantes para análises futuras e que por isso deveriam ser incluídos no dashboard . 4.6.1.2 Seleção do software
67 O tipo de software escolhido, devido às suas capacidades e características pode não permitir ao criador do dashboard projetar os dados sob a forma apelativa e intuitiva que este deseja, o que poderá induzir a erradas interpretações por parte do gestor aquando do seu processo de análise. Tal facto revela a importância da decisão relativa ao tipo de software a utilizar. Após a análise de vários tipos de software em conjunto com a administração foi decido que a escolha recairia sobre o Microsoft Power BI , o qual apresenta como principais vantagens: • Interface bastante apelativa e de fácil interação; • Possuí idioma em português; • Permite que o dashboard seja partilhado entre vários utilizadores simultaneamente; • Apresenta verão mobile – permite que os relatórios sejam visualizados em diferentes tipos de dispositivos (computador, tablet , telemóvel); • Apresenta uma grande comunidade – existe muita informação de apoio à utilização do software ; • Permite que seja armazenada uma grande quantidade de dados (10 GB); • Pode ser conectado a diversos tipos de bases de dados e ainda a ficheiros com formato xls. 4.6.1.3 Definição e cálculo dos indicadores de desempenho Esta etapa, numa primeira fase, envolveu a realização de benchmarking no que concerne ao tipo de indicadores de desempenho mais comumente utilizados na indústria de construção. Como tal, foi realizada uma pesquisa sobre os principais KPI ( Key Performance Indicators ) utilizados em indústrias portuguesas, sendo estes de seguida comparados com os aplicados em outros países, nomeadamente, Dinamarca, Inglaterra, Estados Unidos, Brasil e Chile. Uma vez feito o levantamento dos indicadores para cada um dos processos, os mesmos foram partilhados com os vários membros da organização, com o intuito de serem melhor enquadrados na filosofia da empresa. Este processo de otimização foi feito em várias iterações e resultou na definição de um conjunto de indicadores que permitiriam colmatar as necessidades da empresa no que concerne à disponibilização de informação relevante para a tomada de decisão, os quais surgem representados na Figura 21.
68 Figura 21 - Árvore de indicadores de desempenho 4.6.1.4 Criação do dashboard Nesta última etapa procedeu-se à representação dos vários indicadores concebidos nas páginas do dashboard . Para tal, houve a necessidade de se proceder à aprendizagem do novo software , Power BI , através de um processo de pesquisa intensivo e moroso. 4.6.2 Organização do dashboard O dashboard concebido é constituído por oito páginas, estando três destas associadas ao processo de produção, uma associada ao processo de segurança e quatro relacionadas com o processo comercial. 4.6.2.1 Produção Relativamente ao processo produtivo, o dashboard contempla três páginas destinadas à monitorização do mesmo: • Produção global; • Produção em curso; • Produção particular. Estas páginas devem principalmente ser consultadas pelo diretor da produção, de forma a que este consiga realizar um controlo preciso do desempenho das várias obras executadas pela organização.
69 A. Produção global Quanto à primeira página relativa ao processo produtivo, esta foca-se sobretudo na análise global dos desvios, identificando as especialidades dos trabalhos, os diretores de obra, as categorias de custo (serviços 4 ou materiais) e as obras onde os mesmos são mais frequentes. Relativamente aos desvios de custo das empreitadas, o seu processo de monitorização deve seguir um conjunto de 5 etapas: • 1ª etapa – Definição do valor do custo que se pretende alcançar (custo orçamentado); • 2ª etapa – Identificação do valor do custo real, o qual é medido por parte dos diretores de obra e encontra-se em vários documentos internos existentes no ERP da organização; • 3ª etapa – Cálculo dos desvios de custo (custo real – custo orçamentado); • 4ª etapa – No caso de o desvio de custo ser positivo (custo real superior ao custo orçamentado) tomar ações corretivas no terreno; • 5ª etapa – Monitorização posterior, de forma a verificar se as ações corretivas tiverem o efeito desejado. Relativamente aos restantes indicadores de desempenho, o seu processo de monitorização deve seguir um procedimento semelhante ao anteriormente referido. Na Figura 22 surge representada a página do dashboard relativa à análise global da produção. 4 Serviços: Categoria de custo constituída pela mão-de-obra interna e subcontratada, aluguer de equipamentos, deslocações e estadias, transportes e tratamento de resíduos.
70 Figura 22 - Página do dashboard relativa à produção global 1. Desvios em função da especialidade e do diretor de obra – Enumera as especialidades que apresentam os maiores desvios de custo face ao orçamentado, bem como associado a cada uma, os diretores de obra que mais contribuem para esses desvios. 2. Maiores desvios totais – De todas as empreitadas executadas pela organização identifica aquelas que apresentam os maiores desvios de custo. 3. Faturação mensal – Indica o valor total da faturação em cada mês e compara-o com o valor registado no ano anterior. 4. Desvios de serviços e materiais – Compara os desvios de custo ocorridos ao nível dos serviços com os desvios ocorridos ao nível dos materiais. 5. Segmentação de dados e cartões informativos – Neste campo são apresentados em primeiro lugar dois filtros, um relativo à especialidade dos trabalhos e outro relativo ao ano em que se pretende efetuar a análise, cuja seleção atualiza todos os indicadores existentes nesta página. Além disso, este sector indica o diretor de obra e a região do país com maiores e menores participações nos desvios de custo contabilizados. B. Produção em curso
71 Esta página, que surge representada na Figura 23, identifica os desvios de custo ocorridos nas empreitadas em curso, bem como trabalhos que já foram executados quer pela própria empresa quer por subempreiteiros, mas que ainda não foram pagos. Figura 23 - Página do dashboard relativa à produção em curso 1. Maiores desvios nas obras em curso – este gráfico identifica as oito empreitadas em curso que apresentam os maiores desvios de custo e divide-as segundo quatro quadrantes, encontrando-se no primeiro quadrante as obras que apresentam os maiores desvios de custo quer ao nível dos materiais quer ao nível dos serviços. 2. Maiores desvios totais nas obras em curso – este indicador de desempenho associa a cada uma das empreitadas mais problemáticas o seu desvio de custo total, que resulta da soma do desvio de custo associado aos materiais com o desvio de custo associado aos serviços. 3. Autos pendentes a fornecedores – Apresenta os autos de medição relativos a trabalhos executados por um determinado subempreiteiro que ainda não foram remunerados pela própria organização. 4. Autos pendentes a clientes – Enumera os autos de medição relativos a trabalhos executadas pela própria organização que ainda não foram cobrados ao cliente. 5. Segmentação de dados e cartões informativos – Neste campo surge em primeiro lugar um filtro relativo à obra em curso que se pretende analisar, cuja seleção atualiza os gráficos
72 mencionados em 1 e 2. Além disso neste setor são apresentados cartões que indicam o número de obras em curso que apresentam desvios e o número de autos pendentes a subempreiteiros e de clientes. C. Produção particular Relativamente à terceira página relativa ao processo de produção, esta permite avaliar o desempenho individual de cada empreitada. O diretor de obra após identificar nas páginas um e dois as obras que apresentam os maiores desvios de custo, pode pretender realizar uma avaliação mais precisa e detalhada de cada uma dessas obras, sendo tal facto possível na página três do dashboard. Esta secção, que surge na Figura 24, além de permitir avaliar os desvios de custo de cada empreitada, também permite analisar os seus índices económicos. Figura 24 - Página do dashboard relativa à produção particular 1. Custos reais vs custos previstos – Compara os custos que já foram imputados à obra com o total previsto no orçamento. Com base nestes indicadores o utilizador consegue perceber o valor que ainda pode ser despendido na obra sem que o custo total previsto no orçamento seja ultrapassado. 2. Desvios de custo – Identifica para a empreitada em questão os desvios de custo ao nível dos materiais, serviços e o total dos mesmos. Este cálculo dos desvios de custo resulta da diferença
73 entre o custo real ocorrido e o custo previsto para a fração de obra executada, pelo que um desvio negativo é favorável, na medida em que induz que houve um gasto inferior ao expectável. 3. Indicadores económicos – Este campo permite ao diretor de obra analisar de uma forma rápida e intuitiva o desempenho económico de uma determinada empreitada. Com base nestes indicadores o utilizador consegue comparar o coeficiente de venda previsto (K previsto), que resulta da divisão entre o preço de venda da obra e o seu custo total previsto, com o coeficiente de venda real (K real), que resulta da divisão entre o valor faturado e o custo total atual da obra. Além disso, este quadro informa sobre o valor dos trabalhos que já foram executados, mas que ainda não foram faturados (autos por faturar); a percentagem do valor da empreitada que foi retida pelo cliente como salvaguarda para eventuais não conformidades (retenção); a faturação atual, bem como a prevista até ao término da obra; a margem bruta real e a sua comparação com a que seria expectável segundo o orçamento. Por fim, nesta página ainda surgem representados os custos reais da obra segundo as suas diversas categorias, a comparação do valor faturado com o que foi realmente cobrado ao cliente e a faturação que a respetiva empreitada obteve no último mês. 4. Segmentação de dados e cartões informativos – Neste campo é inicialmente apresentado um filtro relativo à obra que se pretende analisar, cuja seleção atualiza todos os indicadores presentes nesta página. Além disso, ainda nesta secção, são fornecidas informações gerais sobre obra, nomeadamente, o nome do cliente, a especialidade dos trabalhos, o diretor de obra e a sua localização. 4.6.2.2 Segurança/Higiene No que concerne aos índices de segurança e higiene da organização, o dashboard contempla apenas uma página destinada à sua avaliação: A. Análise da sinistralidade laboral Esta página permite ao responsável do departamento de segurança e higiene analisar o número de acidentes ocorridos em cada ano, bem como as causas que os originaram e os seus tipos, tal como ilustra a Figura 25.
74 Figura 25 - Página do dashboard relativa à sinistralidade laboral 1. Índice de frequência – Identifica para cada mês o número de acidentes ocorridos por cada 1 000 000 horas-Homem trabalhadas. Neste indicador o índice de frequência é analisado de forma isolada para cada uma das três classes de acidentes representadas: mortais e não mortais, que inclui todos os acidentes, mesmo aqueles que não provocaram um período de baixa; mortais e não mortais com baixa superior a 0 dias e mortais e não mortais com baixa superior a 3 dias. 2. Índice de incidência – Avalia em cada mês o número de acidentes ocorridos por cada 1 000 Homens. Neste indicador, a análise também é realizada de forma individual para cada uma das três classes de acidentes anteriormente referidas. 3. Índice de gravidade – Identifica para cada mês o número de dias perdidos por cada 1 000 000 horas-Homem trabalhadas. O índice de gravidade é analisado segundo duas classes de acidentes: mortais e não mortais com baixa superior a 0 dias e mortais e não mortais com baixa superior a 3 dias. 4. Tipos e causas dos acidentes – Enumera os tipos de acidentes ocorridos no ano em questão, bem como as causas que os originaram. 5. Segmentação de dados e cartões informativos – Neste campo são fornecidas informações gerais sobre a sinistralidade laboral relativas ao ano em análise, nomeadamente, número médio de colaboradores a laborar por mês; total de acidentes mortais e não mortais e total de dias
81 possibilidade de registarem um custo total superior ao previamente definido em orçamento. Uma vez essas obras identificadas, os diretores de obra e o responsável pelo controlo de custos, aquando da sua execução, irão assumir um controlo incisivo nas mesmas de modo a que esses desvios de custo não se cheguem a concretizar. O projeto de Machine Learning desenvolvido teve por base a aplicação de uma metodologia de Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), a qual compreende as seguintes fases: • Business Understanding; • Data Understanding; • Data Preparation; • Modeling; • Evaluation; • Deployment. A metodologia CRISP-DM consiste assim num conjunto de etapas que auxiliam e orientam a implementação de um projeto de Machine Learning . Neste caso em particular, o mecanismo Machine Learning foi criado e desenvolvido com recurso à linguagem de programação Python . 4.7.1 Business Understanding Aquando de um pedido de cotação por parte de um cliente, a DVM Global realiza um orçamento que compila os custos de todos os artigos que serão utilizados no respetivo trabalho requisitado. Uma vez identificados esses custos, a empresa define um preço de venda para a execução da obra, o qual pode ou não ser aceite pelo cliente. No caso de ser aceite e uma vez terminados os trabalhos, os custos reais da obra podem ser superiores aos previamente definidos no orçamento, o que gera uma perda financeira à organização. Desta forma, foi desenvolvido um mecanismo Machine Learning que tem como finalidade identificar previamente as obras que são propícias à ocorrência de desvios de custo, de forma a que aquando da sua execução sejam devidamente monitorizadas. Da aplicação do respetivo projeto de Machine Learning esperam-se assim alcançar os seguintes objetivos: • Definir o perfil das obras que mais registam derrapagens financeiras; • Aumento da produtividade do controller , destinando a maioria do seu tempo à monitorização de obras que apresentem uma probabilidade elevada de ocorrência de desvios;
82 • Redução dos desvios de custo e consequentemente diminuição de perdas financeiras da organização. 4.7.2 Data Understanding Relativamente aos dados que serviram de base à aplicação das técnicas de Machine Learning , estes constavam num mapa que se encontrava no sistema de informação da organização. Cada linha deste mapa representa uma obra que fora executada pela empresa, havendo até então informação relativa a 1011 empreitadas. Por outro lado, as colunas desse mapa são constituídas por 14 atributos, que surgem caracterizados na Tabela 9, e 1 variável alvo (desvio de custo). O mapa em questão é atualizado automaticamente sempre que a empresa executa uma nova empreitada, pelo que o conjunto de dados que sustentam as respetivas técnicas de Machine Learning serão com o passar do tempo mais abundantes, permitindo atingir melhores desempenhos preditivos. Tabela 9 - Atributos existentes no dataset Atributos Tipo de variável Tipo de informação Obra Categórica nominal Dados contextuais Cliente Categórica nominal Dados contextuais Diretor de obra Categórica nominal Dados contextuais Tipo de obra Categórica nominal Dados contextuais Área Categórica nominal Dados contextuais Custos previstos orçamento Numérica contínua Dados económicos Custos previstos obra Numérica contínua Dados económicos Custos previstos subempreiteiros Numérica contínua Dados económicos Custos previstos materiais Numérica contínua Dados económicos Custos previstos serviços Numérica contínua Dados económicos Faturação prevista orçamento Numérica contínua Dados económicos Faturação prevista obra Numérica contínua Dados económicos Duração Numérica discreta Dados económicos Comercial Categórica nominal Dados económicos Ainda na fase de Data Understanding procedeu-se à análise dos dados que se encontravam no dataset com recurso a representações gráficas na perspetiva de serem detetadas algumas tendências e relações entre os mesmos. Inicialmente foi projetado um mapa de calor a nível nacional (Figura 30) que envolve o cruzamento de três atributos, sendo estes o “Custo previsto obra”, a “Área” e o “Tipo de obra”. Com base nesse mapa é possível constatar que a zona de Lisboa é a que apresenta maiores valores de custos previstos médios por obra na maioria das especialidades. Verifica-se também que a especialidade de paredes e tetos é a que obtém maiores valores de custos previstos médios por obra nas várias áreas à exceção de Lisboa. Ainda, relativamente ao mapa em questão, é possível afirmar que as zonas Norte e
83 Lisboa são as únicas onde são praticadas todas as especialidades e que os tipos de obra pavimentos, paredes e tetos e fenólicos são os únicos que são executados em todo o país. Por fim, é de realçar que os trabalhos de fachadas em Lisboa são os que apresentam um maior custo previsto médio por obra comparativamente com os restantes. Figura 30 - Análise do custo previsto médio por obra em função do seu tipo e localização Figura 31 - Análise da faturação prevista média por obra em função do seu tipo e localização
84 Posteriormente foi projetado um outro mapa de calor a nível nacional (Figura 31), através do qual foram analisadas as relações existentes entre outros três atributos: “Faturação prevista obra”, “Área” e “Tipo de obra”. As mesmas constatações detetadas ao nível dos custos previstos no mapa de calor anterior estendiam-se neste mapa para a faturação prevista, pelo que a especialidade de trabalhos e a área que apresentavam em grande parte dos casos maiores custos previstos médios por obra, eram aquelas que também apresentavam maiores faturações previstas médias por obra. Tal facto levou a que fosse testada e confirmada a relação de proporcionalidade direta existente entre essas duas variáveis, “Custo previsto obra” e “Faturação prevista obra” (Figura 32). Figura 32 - Relação entre "Faturação prevista obra" e "Custo previsto obra" Subsequentemente foi feita uma análise relativa aos desvios de custo e concluiu-se, através dos gráficos que surgem representados na Figura 33 e Figura 34, que estes diminuem quer com o aumento dos custos previstos quer com o aumento da faturação prevista. Constatando-se assim que os desvios de custo são menores, tendencialmente negativos, em obras de maior dimensão.
85 Figura 33 - Variação dos "Desvios de custo" em função da "Faturação prevista obra" Figura 34 - Variação dos "Desvios de custo" em função do "Custo previsto obra" Com base nas diversas análises efetuadas é possível então reter as seguintes constatações: • Lisboa é a área que apresenta maiores valores de custos e faturações previstas médias por obra para a maioria das especialidades; • Paredes e tetos é a especialidade que assume maiores valores de custos e faturações previstas médias por obra em todas as zonas do país à exceção de Lisboa; • Custo previsto e faturação prevista são aproximadamente diretamente proporcionais; • Os desvios de custos são menores, tendencialmente negativos, em obras de maior dimensão.
86 4.7.3 Data Preparation O dataset que serviu de base para a aplicação de técnicas de Machine Learning apresentava dados que não eram pertinentes para o problema em questão bem como informações que tinham o mesmo significado, mas que se encontravam escritas de forma diferente. Tal facto culminou na necessidade de se proceder a um tratamento inicial dos dados composto pelas seguintes tarefas: • Eliminar do dataset as variáveis cujo valor não era relevante para o problema em questão, nomeadamente, o nome da obra e o nome do cliente; • Homogeneizar denominações referentes ao mesmo elemento. Posteriormente procedeu-se à identificação e correspondente eliminação dos outliers através da aplicação do algoritmo Isolation Forest . Ainda nesta fase foram eliminadas as obras referentes a amostras, bem como as que por erro de imputação ao nível do sistema de informação apresentavam um custo nulo. Ainda na etapa de Data Preparation procedeu-se à conversão de variáveis categóricas em numéricas, de modo a que estas fossem interpretadas pelos algoritmos de Machine Learning . Para tal foi utilizado inicialmente o método Label Encoding , o qual atribui a cada dado em forma de texto um número de forma sequencial (Figura 35). Figura 35 - Aplicação do método Label Encoding Uma vez que este método utiliza um processo de atribuição numérica incremental, os algoritmos de ML ( Machine Learning ) podem atribuir maior relevância aos dados representados por valores numéricos maiores, o que resultaria em previsões pouco credíveis. Como resultado de tal facto, houve a necessidade de se utilizar um método alternativo para a conversão de variáveis categóricas em numéricas, One Hot Encoding . Segundo esta técnica, um determinado atributo é removido e os seus dados exclusivos são transformados em variáveis binárias, onde o 1 representa o valor afirmativo e o 0 o negativo (Figura 36). E stado original E stado após conversão Tipo de obra Tipo de obra C orian 0 Fachadas 1 Fenólicos 2 Paredes e tetos 3 Pavimentos 4 Outros 5
87 Figura 36 - Aplicação do método One Hot Encoding 4.7.4 Modeling Neste ponto serão aplicados dois tipos de sistemas de Machine Learning , nomeadamente, Supervised Learning e Unsupervised Learning . Nos modelos de Unsupervised Learning será aplicada uma técnica de Clustering , a qual será posteriormente avaliada através da aplicação de duas métricas. Relativamente ao Supervised Learning serão aplicadas técnicas de classificação, com recurso a diversos algoritmos, sendo posteriormente avaliados e identificados os que permitem atingir melhores resultados. 4.7.4.1 Unsupervised learning - clustering Esta técnica permite efetuar o agrupamento automático de dados de acordo com o seu grau de semelhança. Pelo que os grupos formados em resultado da aplicação destes métodos são constituídos por dados que apresentam mais caraterísticas idênticas entre si do que com outros que se encontram associados a um diferente cluster . No caso particular deste projeto, através desta técnica pretende-se inicialmente definir o número de clusters ideal entre os quais os dados seriam divididos e de seguida identificar-se-iam os grupos mais representativos, sobre os quais seria construído um perfil relativo às obras que apresentam maior tendência para registar desvios de custo positivos. Com vista à aplicação da respetiva técnica utilizou-se o algoritmo clustering k-means , que recorre a técnicas iterativas, que envolvem o cálculo das distâncias médias entre cada ponto, para agrupar um conjunto de dados em clusters . Para se proceder à aplicação deste algoritmo é necessário definir o número de grupos em que os dados devem ser agrupados, o qual foi identificado através da aplicação do elbow method . Segundo este método o número de clusters ideal surge como o “cotovelo” do gráfico que representa a soma da estimativa quadrada dos erros (SSE) em função do número de clusters , sendo neste caso em concreto três grupos, o valor indicado pelo gráfico (Figura 37). E stado original Tipo de obra C orian Fachadas Fenólicos Paredes e tetos Pavimentos Outros C orian 1 0 0 0 0 0 Fachadas 0 1 0 0 0 0 Fenólicos 0 0 1 0 0 0 Paredes e tetos 0 0 0 1 0 0 Pavimentos 0 0 0 0 1 0 Outros 0 0 0 0 0 1 E stado após conversão
88 Figura 37 - Aplicação do elbow method De forma a serem representados os respetivos clusters , elaborou-se um gráfico, que surge representado na Figura 38, cujo eixo das abcissas corresponde ao atributo “Custos previstos materiais” e o eixo das ordenadas ao “Custos previstos serviços”. Figura 38 - Agrupamento dos dados em clusters Uma vez definidos os respetivos três clusters , constatou-se que o cluster 0 é o que compreende uma maior quantidade de dados, sendo os dois restantes ( cluster 1 e 2) constituídos por um número de obras praticamente irrelevante. Assim sendo, o cluster 0 é o que representa o conjunto de obras com caraterísticas mais comumente verificadas. Deste modo, utilizar-se-á o cluster 0 para a definição do perfil
89 de obras que apresentam uma maior tendência para o registo de derrapagens. Para que fosse possível efetuar a definição do perfil foi necessário previamente efetuar a descrição do cluster 0, a qual surge na Figura 39, Figura 40, Figura 41 e Figura 42. Figura 39 - Desvios positivos em função do tipo de obra Figura 40 - Desvios positivos em função do diretor de obra Figura 41 - Desvios positivos em função do local Figura 42 - Desvios positivos em função do comercial
90 Da descrição anteriormente apresentada é possível assim salientar as seguintes conclusões relativamente perfil das empreitadas que mais se encontram associados a desvios de custo positivos: • Diretores de obra – Alberto e João; • Comercial – Luís; • Tipo de obra – Fachadas; • Área – Outras zonas de Portugal. 4.7.4.2 Supervised learning - classificação Relativamente aos problemas de classificação, o dataset foi divido em três grupos, o conjunto de treino que compreende 65% dos dados, o conjunto de desenvolvimento/validação que contém 16% dos dados e o conjunto de teste que engloba 19% dos dados. O primeiro grupo é unicamente utilizado para treinar o modelo. O segundo conjunto fornece uma avaliação relativa ao ajuste do modelo aos dados de treino, permitindo afinar os hiperparâmetros 6 do algoritmo de forma a melhorar o seu desempenho. Por fim, o grupo de teste contém dados desconhecidos até então, permitindo simular o comportamento do modelo em novos casos com base no treino desenvolvido anteriormente. Ao avaliar o modelo no conjunto de teste, é possível identificar o seu nível desempenho em novos registos ( performance operacional do modelo). Se apenas fosse considerada a avaliação realizada no grupo de desenvolvimento, o modelo construído poderia muito possivelmente apresentar um desempenho inferior ao esperado, uma vez que os hiperparâmetros são afinados para melhorar as métricas de avaliação nesse conjunto. As técnicas de classificação têm como finalidade prever um valor de saída, classe, a partir de um conjunto de variáveis de entrada. Os modelos de classificação podem ser binários, quando se procede à distinção entre duas classes e multi-classe quando o número de classes é superior a dois. No caso concreto do projeto em questão, pretende-se prever se uma determinada empreitada terá um desvio de custo positivo (1) ou não (-1), tendo-se utilizado para dar resposta ao seguinte problema de classificação binário os respetivos algoritmos: • Nearest Neighbors Classification (KNeighborsClassifier); • Random Forest (RandomForestClassifier); 6 Hiperparâmetros: parâmetros intrínsecos de um modelo de Machine Learning cuja afinação permite uma melhoria do desempenho do mesmo.
97 Figura 47 - Previsões de desvios de custo para uma obra (parte1) Figura 48 - Previsões de desvios de custo para uma obra (parte2)
98 Após ser efetuada uma previsão, o protótipo, consoante o valor de alguns dos parâmetros escolhidos (tipo de obra, diretor de obra, área e comercial) projeta um gráfico que analisa cada um em função do seu histórico de ocorrência de desvios de custo positivos. Tal facto permite ao controller ter uma noção dos intervenientes que mais se encontram associados à ocorrência de derrapagens financeiras (Figura 48). No caso de se pretender analisar mais que uma obra, é possível inserir no protótipo um ficheiro MS Excel que contenha o valor dos parâmetros relativos às várias empreitadas e assim prever para cada uma a possibilidade de esta ter uma derrapagem financeira, sendo neste contexto utilizado apenas o modelo preditivo Random Forest Classifier (Figura 49). Figura 49 - Previsões de desvios de custo para várias obras Como já foi referido na fase de data understanding , os dados que serviram de base para o treino, desenvolvimento e avaliação dos modelos preditivos deste protótipo constam num mapa que se encontra no sistema de informação da organização, o qual é atualizado automaticamente sempre que a empresa executa uma nova empreitada. Neste protótipo foi criado um botão (carregar dados) que permite que os dados que se encontram no mapa do sistema de informação da organização sejam transferidos para um ficheiro (MS Excel), que passará a ser a fonte de recolha de informação para o treino, desenvolvimento
99 e avaliação dos modelos preditivos. Assim, sempre que for realizada uma nova previsão, o protótipo não necessita de carregar os dados que constam no sistema de informação, o que tornaria o modelo bastante moroso e ineficiente. De forma, a se manter os dados que se encontram no ficheiro MS Excel atualizados, o botão “carregar dados” deve ser pressionado semanalmente.
100 5. VALIDAÇÕES Este capítulo foi concebido com o intuito de se verificar se as propostas de melhoria relativas a procedimentos existentes na organização obtinham, na prática, o desempenho especulado. Além disso nesta secção também foi verificado se as duas ferramentas desenvolvidas ( Machine Learning e dashboard ) satisfaziam as necessidades da organização no que concerne à disponibilização de informação necessária para o controlo rigoroso dos resultados dos processos. 5.1 Técnicas de Orçamentação Com o intuito de se verificar se as propostas de melhoria sugeridas em algumas técnicas de orçamentação surtiriam melhorias quanto à redução de ocorrência de desvios de custo, as mesmas foram aplicadas num conjunto de 11 empreitadas decorridas no ano de 2021. Aquando do processo de orçamentação dessas obras, foi solicitado ao respetivo orçamentista que tivesse em consideração as novas técnicas sugeridas. Convém referir que antes de se proceder à avaliação da aplicação dos novos métodos, os orçamentistas dispuserem de algum tempo para adquirirem os conhecimentos necessários ao cálculo dos custos relativos à categoria resíduos, deslocações e estadias e também para receberem o feedback por parte dos diretores de obra essencial para o cálculo dos custos dos materiais. Após o término das respetivas obras, foi analisado para cada categoria de custo, o desempenho das novas técnicas de orçamentação sugeridas, sendo este posteriormente comparado com o obtido através dos procedimentos utilizados na organização (Tabela 13, Tabela 14 e Tabela 15). Tabela 13 - Análise efetuada na categoria materiais Tabela 14 - Análise efetuada na categoria deslocações e estadias Técnica de Orçamentação Nº de obras analisadas Nº de obras com desvios acima de 500€ % de obras com desvios acima de 500€ Nº de obras com desvios entre [250,500] € % de obras com desvios entre [250,500] € Procedimento antigo 26 4 15% 5 19% Novo Procedimento 11 0 0% 2 18% Técnica de Orçamentação Nº de obras analisadas Nº de obras com desvios acima de 500€ % de obras com desvios acima de 500€ Nº de obras com desvios entre [250,500] € % de obras com desvios entre [250,500] € Procedimento antigo 26 6 23% 1 4% Novo Procedimento 11 2 18% 0 0%
101 Tabela 15 - Análise efetuada na categoria resíduos Com base nos resultados anteriormente apresentados, é possível constatar que as novas técnicas de orçamentação sugeridas apresentam melhores resultados que as utilizadas, devendo por isso a organização optar pelos novos métodos nos próximos orçamentos a realizar. Convém referir que nas 11 empreitadas de 2021 e nas 26 empreitadas ocorridas em 2020 existia a mesma percentagem de obras de especialidade gesso cartonado (paredes e tetos). Além disso, nesses dois grupos de empreitadas também existia a mesma percentagem de obras localizadas no norte do país, podendo-se por isso proceder a uma comparação justa entre os resultados. Por fim, salienta-se que só foram contabilizados os desvios situados acima dos 250 €, na medida em que são esses os mais críticos e por isso os prioritários a reduzir. 5.2 Estratégia de Gestão de Andaimes Apesar da organização ter ficado convicta, com base no estudo apresentado, que a estratégia que envolvia quer a compra quer o aluguer de andaimes era mais rentável que a atualmente praticada, que envolve apenas o aluguer de andaimes, esta não chegou a ser implementada antes do término do estágio, pelo que não houve a possibilidade de se comprovar os ganhos estimados (23 967,19 €). Ainda assim, o estudo teórico desenvolvido permitiu alertar a empresa de que o procedimento utilizado na gestão de andaimes não era o mais rentável, sendo este um problema que a organização desconhecia até então. 5.3 Procedimento de Análise Contratual Com o propósito de se confirmar os ganhos potenciados pelo novo método digital de análise de contratos em relação ao utilizado na organização, procedeu-se à sua aplicação ao mesmo conjunto de 11 empreitadas decorridas no ano de 2021, que tinha sido utilizado na validação das novas técnicas de orçamentação, encontrando-se os resultados projetados na Tabela 16. Técnica de Orçamentação Nº de obras analisadas Nº de obras com desvios acima de 500€ % de obras com desvios acima de 500€ Nº de obras com desvios entre [250,500] € % de obras com desvios entre [250,500] € Procedimento antigo 26 4 15% 5 19% Novo Procedimento 11 1 9% 1 9%
102 Tabela 16 - Comparação entre o procedimento antigo e o novo procedimento (análise contratual) Técnica de Análise Contratual Nº de obras analisadas Custos associados a papel e tinteiro Custos associados a papel e tinteiro por contrato Gastos com trabalho improdutivo Gastos com trabalho improdutivo por contrato Gastos decorridos de atrasos nas obras Gastos decorridos de atrasos nas obras por contrato Procedimento antigo 17 66,86 € 3,93 € 62,59 € 3,12 € 170,00 € 10,00 € Novo Procedimento 11 0,00 € 0,00 € 0,00 € 0,00 € 0,00 € 0,00 € Como era de prever, nos 11 contratos analisados através do novo procedimento não se registaram custos com papel e tinteiro nem desperdícios de mão-de-obra em deslocações. Além disso, como neste novo procedimento o período despendido na análise de cada contrato por parte dos departamentos é no máximo 3 dias, os materiais chegam de forma atempada às obras, o que contribui para que nas 11 empreitadas não fosse registado nenhum atraso relativo ao término dos trabalhos e por conseguinte não se tivesse procedido ao pagamento de coimas. Contrariamente, como já tinha sido verificado, o procedimento rudimentar utilizado na organização potência gastos económicos relacionados com papel e tinteiro, deslocações improdutivas e atrasos nas empreitadas. Constata-se assim que este novo método, além de ganhos económicos também proporciona benefícios ao nível da sustentabilidade e equilíbrio ambiental, em resultado da redução do consumo de papel, pelo que deverá ser o aplicado nas próximas análises de contratos. 5.4 Dashboard Como foi anteriormente referido, o principal objetivo a alcançar com a implementação do dashboard residia na disponibilização de informação correta e atempada, que permitisse ao diretor de cada departamento melhorar a sua tomada de decisão, através de uma monitorização rigorosa e eficiente dos processos sobre os quais era responsável. Além desse propósito primordial, pretendia-se também que uma vez desenvolvido, o dashboard fosse uma ferramenta intuitiva, fácil de manusear e que compreendesse apenas informação útil, permitindo ao responsável de cada departamento identificar rapidamente alguma eventual situação alarmante/crítica. Com o intuito de se compreender se esses objetivos inicialmente traçados foram cumpridos, foi elaborado um questionário (Anexo1 – Inquérito n.01 – Avaliação do Dashboard ), que permitiu obter um parecer por parte dos envolvidos. O questionário foi submetido a 7 elementos que irão utilizar o dashboard como ferramenta de apoio à execução das suas atividades, nomeadamente, 1 diretor de produção, 1
103 responsável pela segurança e higiene, 1 diretor comercial, 1 comercial, 1 diretor de obra, 1 diretor geral e 1 administrador. O questionário é composto por 3 questões, todas elas com 5 respostas possíveis (numeradas de 1 a 5 por ordem de concordância com a questão), encontrando-se os resultados das respostas ao mesmo representados na Figura 50, Figura 51 e Figura 52. Figura 50 - Respostas à questão 1 do questionário nº01 Figura 51 - Respostas à questão 2 do questionário nº01
104 Figura 52 - Respostas à questão 3 do questionário nº01 Com base nos resultados anteriormente expostos, é possível constatar que todos objetivos definidos foram cumpridos, sendo o dashboard uma ferramenta fácil de utilizar e que compreende apenas informação útil, sendo por isso uma mais-valia para o processo de tomada de decisão. 5.5 Machine Learning Relativamente ao modelo de Machine Learning , este apresentava como principais objetivos a definição do perfil das obras que mais registam derrapagens financeiras, o aumento da produtividade do controller e a redução dos desvios de custo nas empreitadas. Relativamente ao primeiro objetivo, este foi concluído com sucesso, sendo o perfil das empreitadas que mais registam derrapagens financeiras, como já foi anteriormente referido, composto por: • Diretores de obra – Alberto e João; • Comercial – Luís; • Tipo de obra – Fachadas; • Área – Outras zonas de Portugal. Uma vez criada esta ferramenta, o diretor de produção, no início de cada mês, informaria o controller sobre as obras que se iriam iniciar nesse mesmo mês. Com base nesses dados, o responsável pelo controlo de custos identificaria, com base no modelo de Machine Learning , as empreitadas mais críticas
105 e apenas desenvolveria um controlo minucioso sobre as mesmas. Deste modo, o responsável pelo controlo de custos aumentaria assim a sua produtividade, na medida em que destinaria a maioria do seu tempo à monitorização das obras que apresentassem uma maior probabilidade de registarem uma derrapagem financeira, cumprindo-se assim também o segundo objetivo definido. Relativamente ao terceiro objetivo, uma vez que o modelo de Machine Learning apenas foi desenvolvido na fase final do projeto, não foi possível testar se a aplicação do mesmo trouxe efetivamente melhorias na redução dos desvios de custo nas empreitadas. Contudo, com o intuito de compreender a opinião dos colaboradores da organização sobre as potencialidades do Machine Learrning , foi submetido um questionário (Anexo2 – Inquérito n.02 – Avaliação do Modelo de Machine Learning ) a 6 elementos que interagem diretamente com o processo de controlo de custos, nomeadamente, 3 diretores de obra, 1 diretor de produção, 1 diretor geral e 1 administrador. O questionário em questão também é composto por 3 questões, todas elas com 5 respostas possíveis (numeradas de 1 a 5 por ordem de concordância com a questão), encontrando-se os resultados das respostas ao mesmo representados na Figura 53, Figura 54 e Figura 55. Figura 53 - Respostas à questão 1 do questionário nº02
106 Figura 54 - Respostas à questão 2 do questionário nº02 Figura 55 - Respostas à questão 3 do questionário nº02 Com base nos resultados anteriormente expostos, é possível constatar que, embora não seja possível comprovar que o projeto de Machine Learning trará melhorias na redução das derrapagens financeiras, existe uma grande probabilidade de tal facto se suceder.
113 O’Reilly. Flamholtz, E. (1996). Effective management control: theory and practice . Springer. Franco, V. S., Morais, A. I., Lourenço, I. C., Serrasqueiro, R., Oliveira, B. de J., Jesus, M. A. de, Major, M. J., & Oliveira, Á. V. de. (2005). Contabilidade de Gestão - Volume I . Publisher Team. Franco, V. S., Oliveira, Á. V. de, Morais, A. I., Oliveira, B. de J., Lourenço, I. C., Major, M. J., Jesus, M. A. de, & Serrasqueiro, R. (2015). Temas de Contabilidade de Gestão: Os Custos, os Resultados e a Informação para a Gestão (4a edição). Livros Horizonte. Freixo, M. J. V. (2013). Metodologia Científica - Fundamentos, métodos e técnicas (4a edição). Instituto Piaget. Garrison, R. H., Noreen, E. W., & Brewer, P. C. (2013). Contabilidade Gerencial (14th edi). McGraw-Hill Education. Géron, A. (2017). Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems (First edi). O’Reilly Media. Heitger, L. E., Ogan, P., & Matulich, S. (1992). Cost Accounting (2nd edi). South-Western Pub. Co. Hilton, R. W., & Platt, D. E. (2019). Managerial accounting: creating value in a dynamic business environment (Twelfth ed). McGraw-Hill Education. Horngren, C. T., Datar, S. M., & Foster, G. (2004). Contabilidade de custos: uma abordagem gerencial (11th edi). Pearson. Horngren, C. T., Datar, S. M., & Rajan, M. V. (2012). Cost accounting: a managerial emphasis (14th edi). Pearson/Prentice Hall. Horngren, C. T., Foster, G., & Datar, S. M. (1994). Cost accounting: a managerial emphasis (Eighth edi). Prentice-Hall International. Horngren, C. T., Sundem, G. L., Stratton, W. O., Burgstahler, D., & Schatzberg, J. (2008). Introduction to management Accounting (14th edi). PHI Learning. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice (Second edi). OTexts. Jordan, H., Rodrigues, J. A., & Neves, J. C. das. (2021). O Controlo de Gestão ao serviço da estratégia e dos gestores (11a edição). Editora Áreas. Kanawaday, A., & Sane, A. (2017). Machine Learning for Predictive Maintenance of Industrial Machines using IoT Sensor Data. 2017 8th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science , November . https://doi.org/10.1109/ICSESS.2017.8342870 Kaplan, R. S., & Atkinson, A. A. (1998). Advanced management accounting (3rd edi). Prentice Hall. Langley, P., & Carbonell, J. G. (1984). Approaches to machine learning. Journal of the American Society
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118 ANEXO1 – INQUÉRITO N.01 – AVALIAÇÃO DO DASHBOARD UNIVERSIDADE DO MINHO ESCOLA DE ENGENHARIA MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA E GESTÃO INDUSTRIAL INQUÉRITO NO ÂMBITO DA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO INQUÉRITO N.01 – AVALIAÇÃO DO DASHBOARD A elaboração deste inquérito é destinada única e exclusivamente à obtenção de dados que posteriormente serão utilizados numa investigação. É completamente assegurada a confidencialidade das respostas. Para cada uma das seguintes questões terá 5 opções de resposta ordenadas por grau de concordância (1Não concordo a 5Concordo totalmente) 1. A implementação de um dashboard facilita o processo de tomada de decisão? 2. O dashboard apresenta unicamente informação útil? 3. O dashboard é uma ferramenta intuitiva e fácil de manusear?
119 ANEXO2 – INQUÉRITO N.02 – AVALIAÇÃO DO MODELO DE MACHINE LEARNING UNIVERSIDADE DO MINHO ESCOLA DE ENGENHARIA MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA E GESTÃO INDUSTRIAL INQUÉRITO NO ÂMBITO DA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO INQUÉRITO N.02 – AVALIAÇÃO DO MODELO DE MACHINE LEARNING A elaboração deste inquérito é destinada única e exclusivamente à obtenção de dados que posteriormente serão utilizados numa investigação. É completamente assegurada a confidencialidade das respostas. Para cada uma das seguintes questões terá 5 opções de resposta ordenadas por grau de concordância (1Não concordo a 5Concordo totalmente) 1. O protótipo de Machine Learning desenvolvido é intuitivo e fácil de manusear? 2. O modelo de Machine Learnig é útil para identificar as obras que sejam propícias à ocorrência de desvios de custo? 3. Considera que o modelo de Machine Learning irá contribuir para a redução dos desvios de custo das obras?