O custo correto (preciso) é um dos processos cruciais para as empresas de manufatura porque lhes permite definir adequadamente o preço de venda de um produto, analisar margens de lucro, determinar o mix ideal de produtos para produção e decidir se o melhor é fabricar internamente ou comprar determinados itens de outros fornecedores.
Encontrar as respostas certas para essas perguntas geralmente determina o sucesso ou o fracasso de uma indústria.
O custo correto também é a base do controle e monitoramento da produção. Ao medir o custo real de cada produto ou ordem de serviço em comparação com o custo esperado, é possível identificar imediatamente os desvios na produção e resolvê-los antes que tenham um efeito devastador na lucratividade.
Um dos erros mais comuns que levam a custos imprecisos é a dificuldade na medição. Frequentemente, o custo do produto depende totalmente de estimativas padrão para os processos envolvidos, sem considerar o tempo de inatividade real da máquina, os rendimentos variáveis de cada produto e a energia real consumida para produzi-lo.
Por que 80% dos fabricantes estão errando nos custos? O sucesso na definição do custo de um produto depende principalmente dos dois componentes a seguir:
Os custos indiretos (ou despesas gerais), como aluguel, são relativamente fixos e, portanto, podem ser estimados com bastante facilidade. Basicamente, é possível saber com um ano de antecedência – ou mais – quanto vai se gastar com aluguel. Isso não vai mudar inesperadamente.
Os custos diretos, no entanto, têm mais impacto e não são tão fáceis de medir. Eles incluem custos de mão de obra, materiais, energia e horas de máquina usados para cada produto finalizado. Eles podem variar bastante e, como os fabricantes sabem, são afetados por eventos inesperados, como falha da máquina, variação de rendimento ou alteração nos custos de matérias-primas. É difícil medir com precisão os custos diretos devido a dificuldades no acesso a dados, como o consumo de energia por hora. Como resultado, com muita freqüência, os fabricantes devem se contentar com estimativas e esperar o melhor.
Claramente, os fabricantes precisam de maior precisão na medição de custos diretos e na disponibilização dos dados para gerentes e outros tomadores de decisão.
Para dar apenas alguns exemplos: horas reais da máquina juntamente com os custos não trabalhistas (não relacionadas a salários e benefícios) da operação de cada máquina (combustível, peças de reparo etc.), custos trabalhistas por turno, incluindo horas extras, custos de material e sucata. Esses dados devem ser compilados e apresentados à gerência, juntamente com estimativas anteriores relevantes, para que possam ver rapidamente se os custos estão sendo contidos ou não.
Com o advento da tecnologia que impulsiona toda a Indústria 4.0, o custo de detectar esses dados por meio de sensores e outros dispositivos adicionados ao equipamento legado diminuiu, tornando possível reunir custos 100% precisos e outros dados de KPI, em vez de se decidir por estimativas.
A utilização de dados para tomada de decisão pode ser implementada gradualmente, começando com linhas de produção específicas e expandindo-se em diante, a outras áreas do chão de fábrica.
Por trabalharem em ritmo constante, as empresas verão os benefícios de fornecer dados precisos sobre custos aos seus tomadores de decisão. Dados detalhados de custos, analisados e apresentados por meio de painéis de pesquisa que apoiam as decisões de implantação imediatamente, permitem que os fabricantes vejam a lucratividade de cada produto, cliente, trabalho e também o custo versus o preço de venda.
Com esses dados em mãos, os tomadores de decisão também obtêm as seguintes vantagens:
Atualmente, como os lucros são rigorosamente examinados, é imprescindível que os gerentes de negócios não apenas tenham todas as informações relevantes na ponta dos dedos, mas que possam ser acionadas, usando a mesma plataforma que as reúne e processa. O resultado é um negócio com melhor funcionamento e mais lucrativo, no qual todos os funcionários podem substituir tarefas banais e propensas a erros na coleta de dados por ações mais gratificantes que melhoram seus resultados.
*CEO da Magic Software Brasil
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