Quando pensam em sistemas de informações, a primeira preocupação dos gestores costuma ser a implementação de um software que possa automatizar e simplificar o trabalho gerencial. Isto é reforçado pela opinião – correta – de que velocidade é importante; pois não basta acompanhar os indicadores e fazer uma verificação trimestral ou mensal dos resultados.
Porém, para aprender a correr, é necessário aprender a andar. Antes de qualquer automação, é importante testar os indicadores selecionados para ver se são adequados à gestão e aos objetivos da organização. Portanto, mesmo que não se possa ter a mesma velocidade, é desejável rodar alguns ciclos de análise usando ferramentas mais simples, porém flexíveis, como as planilhas eletrônicas. E, só depois de ter o sistema testado e aprovado na gestão, permitir a sua informatização. Pense nisso!
A automação vai reproduzir os processos existentes. Logo, antes de automatizar, é melhor aprimorar os processos. A especificação dos sistemas fica mais fácil e rápida se o usuário já tiver os processos definidos e as regras para validação estabelecidas.
Em uma indústria química na qual trabalhei na década de 1980 havia várias bombas para movimentar água, óleos e outros produtos químicos entre os diversos equipamentos. Para manter uma boa operação, os engenheiros de processo precisavam acompanhar a pressão na saída dos equipamentos e os engenheiros mecânicos desejavam monitorar a temperatura nos mancais das bombas.
A prática, na época, era solicitar que os operadores olhassem cada bomba de hora em hora e preenchessem os dados em pranchetas com planilhas impressas em papel.
Ao observarem uma pressão mais baixa que a usual, ou uma temperatura mais alta que a permitida, os operadores deviam notificar o supervisor para que fosse tomada alguma providência.
Ao longo dos anos, devido às trocas de equipamentos e outras modernizações, a sequência de preenchimento dos formulários não coincidia com o trajeto que o operador fazia para colher os dados. Então, ele deixava espaços em branco que, mais adiante, eram preenchidos. Isso, eventualmente, provocava algum erro por troca nos dados anotados.
Para avaliar se a pressão das bombas – já que era diferente para cada uma – estava adequada, o operador costumava olhar o resultado anotado no momento anterior. Isso funcionava bem quando havia, por exemplo, um entupimento, fazendo com que houvesse uma variação brusca na pressão medida. Mas as bombas, devido às condições de trabalho rigorosas, sofriam desgaste que se refletia em redução na pressão de saída, diminuindo a eficiência do processo; como a queda na pressão devida à essa causa era lenta e gradativa, a comparação com o valor medido na hora anterior não sinalizava problema. Os operadores se acostumavam com os novos valores e não percebiam a necessidade de manutenção, exceto quando os resultados já eram muito ruins. A mesma coisa acontecia com a temperatura.
Na época, refiz as planilhas alterando a ordem das anotações para coincidir com a ordem em que os equipamentos estavam instalados; também incluí uma linha adicional com os limites aceitáveis para esses valores, para que fossem tomados como referência. Esses dois cuidados muito simples reduziram os erros e aprimoraram a coleta dos dados.
E hoje? Nas empresas menores ainda temos a coleta em papel como descrita. Em outras as anotações são feitas em dispositivos eletrônicos, mas a ordem em que os dados devem ser preenchidos muitas vezes não coincide com a sequência mais conveniente para o operador. E um recurso presente na maioria dos equipamentos de coleta de dados, que permite criar um alarme avisando que determinada entrada de dados não é normal, frequentemente não é usado.
Nas empresas mais modernas, as leituras dos operadores foram substituídas por sensores que colhem os dados e os enviam diretamente para um computador e um painel de controle. Apesar dessa grande sofisticação, ainda há casos em que não há um alerta automático caso o dado colhido esteja fora da faixa aceitável. E, como esses sistemas evoluíram a partir das planilhas usadas anteriormente, muitas vezes monitoram mais ou menos pontos do que deveriam.
Sugestão: Reveja o processo de coleta de dados usados para o controle operacional e para o cálculo dos indicadores usados na gestão dos equipamentos. Use a sequência em que os dados devem ser preenchidos e inclua os limites de operação normal.Afinal, a qualidade das decisões depende da qualidade desses dados.
Quando uma variação é grande, pode ser descrita como “variou”, “cresceu” ou “caiu fortemente”. Na linguagem jornalística, o termo “fortemente” provavelmente seria substituído por “dramaticamente”, para maior impacto. Mas, exceto em condições realmente excepcionais, nas análises internas deve-se evitar termos extremos. A escolha das palavras deve ser cuidadosa, para refletir o que os gráficos mostram, indo desde de um “resultado estável” ou um “leve crescimento” até uma “queda acentuada”, se o objetivo é destacar uma variação significativa, por exemplo.
Pode ser interessante pedir que alguém que apenas leu o texto comente sobre os números ou resultados, como forma de validar a adequação das palavras escolhidas.
Na era da informação, em que colher dados e gerar gráficos se tornou muito barato, cabem algumas questões para os dirigentes das organizações:
Quanto tempo é perdido procurando informação necessária em uma grande quantidade de informação irrelevante?
Quanto tempo é desperdiçado gerando relatórios que ninguém lê?
Quanta decisão errada é tomada porque gerentes e diretoria são distraídos por informações supérfluas e inúteis?
A verdade é que é fácil identificar os custos para melhorar o sistema de informações da organização, mas o desperdício resultante das questões levantadas já faz parte dos processos e da cultura da empresa e são consideradas normais. Portanto não chamam a atenção nem são objeto de maiores cuidados. Entretanto, esses custos da má informação são significativos e podem representar uma desvantagem competitiva.
Em tua empresa isso acontece? Que tal debater o assunto com tua equipe?
Nota: Texto inspirado em artigo de Christer Idhammar, publicado na Pulp & Paper International em set/2014 p. 10.
