A gestão começa por encontrar o gargalo

Há muitos anos trabalhei em gestão de produção na indústria da eletrónica automóvel.

É um setor que exige uma precisão de gestão extremamente alta.

O inventário tem de estar correto, os planos de produção têm de ser meticulosos, os materiais têm de chegar a tempo, e a qualidade e consistência do produto têm de ser controladas. Um desvio muito pequeno pode ser amplificado vezes sem conta ao longo da cadeia de abastecimento e da linha de produção.

Por trás de tudo isto está uma grande quantidade de informação precisa.

Qual é o nível de stock? Qual é a taxa de rendimento? Que etapa do processo é a mais lenta? Que fornecedor se atrasa com frequência? Que materiais estão a ser consumidos de forma anómala? Qual é o verdadeiro custo de fabrico de um produto?

Para obter estas respostas, uma empresa também tem de suportar custos de gestão consideráveis: ERP, MES, sistemas de qualidade, uma equipa de supply chain, planeadores de produção e muita recolha e manutenção de dados.

Recentemente, ao servir alguns fabricantes locais nos Emirados Árabes Unidos, vi um quadro completamente diferente.

A produção de muitos pequenos fabricantes aqui não é complicada.

Mobiliário, transformação, produtos personalizados, pequenas oficinas... muitos só compram materiais, planeiam a produção e entregam depois de chegar uma encomenda de cliente.

Mas o que me impressionou profundamente é que quase não têm ferramentas digitais de gestão reais.

Grande parte da informação vive em Excel, WhatsApp, papel e na memória das pessoas. A contabilidade pode correr em Tally, produzindo um Balance Sheet e um Profit & Loss no fim do mês.

Esses relatórios são certamente importantes.

Mas para um dono que gere o negócio todos os dias, muitas vezes não conseguem responder diretamente à pergunta mais importante:

Onde exatamente correu mal?

Porque é que um projeto rendeu 20 % menos do que o esperado?

Os materiais foram comprados demasiado caros?

Houve desperdício de materiais?

O tempo de mão de obra ultrapassou o plano?

O fornecedor entregou demasiado devagar?

O ciclo de produção ficou mais longo?

Ou o orçamento estava simplesmente errado desde o início?

Isto trouxe-me de volta a uma convicção muito básica dos meus tempos de gestão de produção:

O ponto de partida da gestão é encontrar os problemas — e encontrar o gargalo.

E para encontrar o gargalo, primeiro é preciso conseguir ver.

Os dados financeiros são apenas uma parte.

Customer Order, Quotation, Purchase, Material Cost, Labour, WIP, Delivery Time, Gross Margin, Receivables...

Quando esta informação — originalmente dispersa — consegue ligar-se em torno de uma encomenda, um projeto, um ciclo de produção, começa a produzir um valor completamente diferente.

Uma empresa de mobiliário, por exemplo, não precisa necessariamente de um sistema de planeamento de produção tão complexo como o da indústria automóvel.

O dono pode só precisar de saber, todos os dias:

Quantos projetos estão em produção neste momento?

Que projeto ultrapassou o orçamento?

Que projeto está parado há mais tempo?

Os custos de materiais subiram ou desceram nos últimos três meses?

Quantos dias demora em média desde a encomenda até à entrega final?

Que tipo de encomenda dá a melhor margem?

Depois, continuar a monitorizar estes números.

Detetar as anomalias.

Encontrar a causa.

Mudar o processo.

E verificar se os números melhoram.

É isto que forma um verdadeiro ciclo de gestão:

Measure → Find the Problem → Find the Bottleneck → Improve → Measure Again.

Acredito cada vez mais que esta pode ser uma das maiores oportunidades que a IA traz aos pequenos fabricantes.

No passado, não era que estas empresas não precisassem de gestão.

Era que obter a própria informação de gestão era demasiado caro.

Para ter dados corretos, era preciso implementar software complexo, obrigar os funcionários a introduzir dados, pagar especialistas para a manutenção e, no fim, encontrar alguém que explicasse uma pilha de relatórios ao dono.

Para uma pequena fábrica de algumas dezenas de pessoas, essa estrutura de custos é difícil de justificar.

O que a IA tem a possibilidade de mudar é precisamente essa estrutura de custos.

Deixar o sistema extrair sozinho a informação de faturas, transações bancárias, compras, encomendas de clientes, documentos de projeto e fluxos de trabalho quotidianos; ligar os dados financeiros aos operacionais; e procurar continuamente anomalias e gargalos.

Não instalar numa pequena fábrica uma versão reduzida de um ERP de grande empresa.

Mas tornar mais fácil para o dono responder todos os dias a uma pergunta muito simples:

What should I fix next?

Para mim, este pode ser também o passo mais interessante para o SnapLedger além do software de contabilidade.

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