Design de Indicadores de Desempenho— Parte 1
Prólogo
Quando precisamos monitorar um processo, seja ele qual for, frequentemente recorremos aos indicadores, estruturas de dados mensuráveis que representam propriedades específicas desse processo e de suas entidades (entradas, saídas e vizinhanças) em um espaço-tempo bem definido. A sinergia entre as áreas de administração de negócios e os processos produtivos e de serviços “enlataram” as definições e construção de indicadores, sendo hoje os Indicadores[-chave] de Desempenho, estruturas padronizadas e pré-fabricadas (market share, Lead Time, Produtividade, Tempo Médio entre Falhas, etc), às quais os negócios e processos se submetem para serem monitorados.
O objetivo específico dessa série de artigos é estabelecer uma metodologia para criação de indicadores orientados ao processo ao qual se deseja monitorar, seja para atender demandas do plano estratégico organizacional ou simplesmente o cumprimento de metas operacionais. Para tal iniciamos com um downgrade dos conceitos preestabelecidos sobre indicadores retornando ao estado primordial: os dados.
Indicadores como Estruturas de Dados
Os indicadores, do ponto de vista existencial, são estruturas de dados, que encerram em si uma quantidade de informação obtida e organizada em suas diversas camadas de abstração.
Indicador Primitivo: constituído por uma estrutura de dados homogênea com valores medidos diretamente como, por exemplo, “temperatura”, “pressão”, “número de peças”, “quantidade de dinheiro no caixa”, “tempo de produção”, etc.
Indicador Abstrato Nível 1: constituído por estruturas de dados heterogêneas que relacionam indicadores primitivos entre si, depreendendo valores em que as suas dimensões e domínios são conservados. Por exemplo, o indicador abstrato “número de peças produzidas por hora [unidades/hora]” pode ser obtido pela relação aritmética “número de peças produzidas [unidades]”/“tempo de produção [em horas]”, nota-se que são conservadas as dimensões primitivas de quantidade e tempo.
Indicador Abstrato Nível 2: constituído por estruturas de dados heterogêneas que combinam indicadores primitivos e/ou abstratos de Nível 1, obtendo-se um valor conceitual. Estudo de caso: no negócio da soja em grãos, dois indicadores importantes nas relações de compra e venda são os teores de proteína e de óleo no grão, valores médios expressos normalmente em termos de percentual mássico em relação a amostra. A depender da aplicação, teores mínimos devem ser atendidos, por exemplo, o recebimento de sacas de soja em uma refinaria de óleo vegetal está condicionado a um valor mínimo (MIN) de teor de óleo de 8,0[%m/m]. Um indicador abstrato nível 2 pode ser construído da seguinte forma: “SE ‘teor de óleo [%m/m]’ ≥ 8 [%m/m] → ‘Aceitar’, SE NÃO → ‘Rejeitar’ ”, note que a relação entre dois indicadores primitivos em uma mesma dimensão e domínio teve como resultado um indicador conceitual adimensional em um domínio binário.
Indicador Abstrato Nível 3: Combinam diversos indicadores de várias topologias, depreendendo além de um valor conceitual um valor comportamental. Estudo de caso: supondo que na indústria do caso anterior, o recebimento das sacas seja limitada a um teor mínimo de óleo (Indicador Abstrato Nível 2), e em adição a isso, o valor pago por saca do lote amostrado seja inferido através da sua capacidade de retorno financeiro (Indicador Abstrato Nível 3). Essa capacidade se relaciona primeiramente, com o indicador primitivo “teor de óleo” que impõe o rendimento máximo possível da extração. O indicador primitivo “teor de proteína” complementa a perspectiva de rentabilidade da matéria prima por valorar o resíduo sólido da extração. Dados da Embrapa, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, mostram que os teores de óleo e proteína no grão de soja variam de 8,0 a 25,4 [%m/m] e 31,7 a 57,9 [%m/m], respectivamente. Indicadores abstratos nível 2 podem ser construídos para definirem fatores de normalização. Estes fatores quando aplicados ao preço de mercado da soja (Indicador Primitivo), através de um modelo de correlação definido, arbitra um novo valor que encerra em si toda a perspectiva de retorno financeiro diretamente ligada à qualidade do lote (comportamento).
O Diagrama 1 mostra a construção de indicadores em todas as camadas de abstração para o estudo de caso da “Estratégia de recebimento de matéria prima em uma refinaria de óleo de soja”. Nesse diagrama os indicadores são representados pelos terminadores de fluxo (retângulos arredondados) e os modelos de correlação utilizados na geração e consolidação de [novos] indicadores abstratos representados por containers de dados (paralelogramos).
Indicadores e Tipos de Variáveis
Estabelecido que os indicadores são informações encapsuladas em estruturas de dados, é importante definir a sua natureza. A maioria dos indicadores utilizados são quantitativos, isso pois atendem explicitamente ao primeiro fundamento de um indicador: ser mensurável. Nada é tão mensurável quanto entidades representadas por valores numéricos ou que possam ser contadas. Essas entidades são ainda classificadas conforme o modelo de representação numérica podendo ser Indicadores quantitativos Discretos ou Contínuos.
Discretos: Os valores possíveis estão contidos dentro de um conjunto ou intervalo finito ou enumerável. Exemplo: “número de peças produzidas”, “alunos evadidos”.
Contínuos: Valores expressos dentro de um conjunto ou intervalo ou ainda união de números reais. Exemplos: “temperatura”, “índice glicêmico”.
Os indicadores qualitativos são menos comuns por não serem representações numéricas. As entidades qualitativas tem seus valores representados por categorias e para serem mensuradas devem ser organizados em escalas adequadas.
Escala intervalar: quando é possível quantificar diferenças entre os valores, mas não há um zero absoluto, sendo impossível estabelecer um intervalo representativo e ordenado. Exemplo: temperatura mínima e temperatura máxima.
Escala ordinal: quando as entidades podem ser ordenadas, mas não é possível quantificar a diferença entre os seus valores. Exemplo: classe social (A, B, C, D, ou E), tipo de leite pasteurizado (A, B, C).
Escala nominal: quando as variáveis não podem ser hierarquizadas ou ordenadas, sendo comparadas apenas por similaridade ou diferença. Exemplos: etnia, escolaridade, gênero, nacionalidade.
A adoção de novos paradigmas e tecnologias como Fuzzy Sets, Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial no processamento de volumes gigantescos de dados, torna a representação de resultados por variáveis numéricas pouco eficiente. Os indicadores qualitativos tem ganhado espaço nesse novo cenário, já que os resultados podem ser simplificados pela categorização dos mesmos e posterior exibição. Um exemplo é a técnica de representação de dados TreeMap, que utiliza retângulos aninhados de diferentes dimensões para representar dados hierárquicos. O Diagrama 2 mostra um TreeMap representando as exportações brasileiras em 2017. Nota-se a hierarquização por setor econômico (similaridade de cor) e pela cota de participação no balanço de exportação (dimensões dos retângulos), seja em relação ao setor, seja em relação a todo volume exportado.
Processos, Sistemas e Negócios — Conceitos e Divagações
Nesta série de artigos, utilizamos os processos como alvos dos indicadores, posto que, quaisquer que seja a complexidade das estruturas demandantes dessa ferramenta, estas poderão ser decompostas em processos. Ademais, os processos são as entidades funcionais de um sistema, sendo responsáveis pela execução de cada uma das atividades que o constitui. O Diagrama 3, representa as relações entre estas entidades. O negócio contem sistemas que por sua vez contêm processos. Os processos podem ser exclusivos a um sistema, ou compartilhado entre vários (interseções dos sistemas), alguns destes com funções de conectar o fluxo entre sistemas.
A origem da palavra processo remonta ao latim procedere → processus cujo significado é ‘mover-se adiante’ que corresponde a sua definição metafísica de que processo é um caminho, um método, uma sequência de esforços para se atingir um objetivo. A definição física de processo delimita e posiciona esse conjunto de esforços energéticos e materiais no espaço-tempo, sendo definida uma fronteira em torno dessa região de ação. Dentro dessa fronteira, ações são realizadas sobre as entidades ali contidas de modo a provocar mudanças ou resistir a elas. No modelo físico, os fluxos afluentes à fronteira do processo são as suas entradas e, consequentemente, os fluxos efluentes são as saídas. Os processos podem ser encadeados sequencialmente (pipeline process), de modo que a saída de um seja a entrada de outro, sendo considerados [sub-]processos de uma entidade maior. A evolução do modelo de processos está representado no Diagrama 4.
Uma das melhores maneiras de representar processos é através de Diagramas de Blocos, pois exprimem de forma simples os fluxos de entrada e saída e as relações de subordinação entre sub-processos. Os mecanismos e ações implementadas em cada bloco (processo ou sub-processo) seguem o modelo caixa-preta, sendo suprimidos. Considera-se apenas as relações de causa (entrada) e efeito (saída).
Em uma aplicação real os processos estarão relacionados como entidades de um sistema, sendo este responsável pela execução de cada um deles em uma sequência estabelecida. Por exemplo, considerando um sistema de para manutenção de veículos, podemos definir processos e relações entre eles para que o sistema funcione. Nesse exemplo o Cliente entrega o veículo havendo um processo de recepção, envolvendo cadastro, histórico de avarias, relatos de defeito, etc. O processo seguinte, de vistoria, tem a função de identificar o estado do veículo, pertences no interior, nível de combustível na entrega, quilometragem, defeitos visíveis, dentre outros. Esse processo tem como primeira saída cientificar o cliente do estado do veículo. A outra entrada desse processo é justamente a confirmação por parte do cliente do estado e a autorização para o reparo, que caso ocorra, a saída final do processo de vistoria será uma ordem de serviço especificando os defeitos autorizados pelo cliente a serem sanados. O processo seguinte, de reparo, pode ser dividido em diversos sub-processos, conforme a especialidade envolvida no defeito (funilaria, mecânica, elétrica, etc.). Ele tem como entradas o próprio veículo e a ordem de serviço. As saídas serão o veículo para teste contra os defeitos inicialmente encontrados e um diagnóstico de defeitos ocultos enviado ao processo anterior para ser consultado com o cliente, retroalimentando os processos anteriores. O processo de reparo ainda pode envolver requisição (saída) e recepção (entrada) de peças, caso identifique essa necessidade no reparo. O armazém de peças é um sistema separado com seus processos internos. O processo de teste do veículo retorna duas saídas condicionais, se o reparo estiver correto, ele segue para o processo seguinte, que é de lavagem e limpeza do veículo, senão ele retorna ao processo anterior de reparo. Finalizada a limpeza, o processo seguinte envolve a geração da ordem de pagamento ao cliente. Após o processo de entrega do veículo ao cliente, mediante confirmação do pagamento, um processo de relacionamento é iniciado de modo a propiciar garantias quanto a manutenção realizada. Este sistema está graficamente representado na forma de diagrama de blocos no Diagrama 5.
Dimensões de Desempenho
O desempenho de um processo ou sistema está relacionado com o papel de cada um deles no negócio. Os processos são unidades funcionais de um sistema. Assim, para que o sistema funcione corretamente, cada processo deverá realizar a sua função conforme fora programado. Com isso a eficácia é a principal dimensão de desempenho que deve ser atingida por um processo. O sistema por sua vez contém todos os processos necessários ao negócio, sendo responsável por organizar e modular o fluxo entre eles de modo a obter o melhor resultado final, ou seja, a principal dimensão de desempenho a ser alcançada é a eficiência. Note que a eficácia é uma variável discreta, pois os únicos valores que importam são se o processo realizou o que deveria realizar, ou não. Já a eficácia é representada por uma variável contínua, ou seja, existem nuances possíveis entre o estado mais eficiente (ótimo) e o menos eficiente (ruim) do sistema. Essas características serão muito importantes na definição dos indicadores como veremos a frente.
A eficiência de um sistema reporta diretamente quão organizada é a gestão de recursos dentre dele; sejam recursos humanos, financeiros, energéticos ou materiais. Isso se traduz na capacidade em cumprir o objetivo final (benefícios) realizando o menor trabalho possível (menor custo). Porém, ainda assim um sistema ser apenas eficiente, não indica necessariamente que ele está realizando o melhor trabalho possível. Citaremos alguns exemplos bem distintos para introduzir um novo requisito de desempenho de um sistema.
Exemplo 1: O Diesel em uma refinaria de petróleo normalmente é obtido através de mistura de diversas correntes de destilação de outros processos de modo a compor uma mistura de hidrocarbonetos com faixa de destilação compatível ao diesel. A maior eficiência nesse processo é alcançada quando consegue-se incorporar ao diesel o máximo possível de hidrocarbonetos de baixo valor agregado. Isso porém é limitado, pelo fato do diesel seguir uma padronização por um órgão competente, no caso do Brasil a ANP. Uma dessas limitações é o teor de enxofre, que inviabiliza a incorporação massiva de produtos de menor valor agregado que não interferem de forma expressiva nos parâmetros do diesel, exceto o seu teor de enxofre.
Exemplo 2: Ao se lançar um projeto de loteamento em uma área urbana, tem-se naturalmente, que quanto maior a quantidade de lotes no perfil de loteamento forem obtidos da área total, maior será a perspectiva de lucro. A eficiência desse sistema de obtenção de lucro está ligada aos processos topográficos de adequação (terraplenagem e desaterro) e roteamento de vias de acesso, de modo que são eles que direcionarão a obtenção de frações úteis ao loteamento. No entanto, a legislação municipal ou distrital que versa sobre ocupação do solo em áreas urbanas impõe diversos condicionantes à aprovação de um loteamento, fato que define a viabilidade ou não do projeto. Parte da área total deverá ser destinada a proteção ambiental permanente e outra parte reservada como área institucional em frações definidas por lei específica. Alguns municípios dispõem de legislação ambiental que restringe a supressão vegetal em loteamentos. Todos esses fatores são de cumprimento obrigatório e interferem diretamente no vetor de eficientização do projeto (capacidade de fracionamento da área).
Exemplo 3: O projeto de construção de um viaduto por um entidade pública no Brasil é muito mais moroso e delicado que o mesmo projeto executado pela iniciativa privada. Isso por que os processos de licitações públicas (Lei nº 8.666, de 21 de junho de 1993), editais e contratações são estruturados de forma padronizada garantido transparência (não prevaricação por parte dos envolvidos na aprovação) e privilegiando a concorrência leal e o menor custo ao erário público. O critério tempo, em um projeto é essencial tornando-o um fator indispensável ao mensurar a eficiência de sua execução. No exemplo, disponibilizar o viaduto o o mais rápido possível pode compensar o custo adicional da execução mais rápida do projeto. No entanto, se não é uma obra classificada como emergencial, uma licitação pública abrirá mão de uma melhor eficiência em favor do compliance.
O que esses três exemplos de natureza extremamente distinta tem em comum? O comprometimento da eficiência em prol de padrões legais e de qualidade impostos por órgãos externos. Essa nova dimensão de desempenho a ser mensurada em um sistema definimos como conformidade. Nos exemplos notamos que esses padrões são aplicados para viabilizar a entrega do resultado do projeto, estando assim a conformidade relacionada aos fluxos de saída de um sistema. É uma grandeza discreta booleana, ou seja, tem como valores possíveis apenas o status de conforme ou não conforme.
A conformidade impõe novos processos ao sistema de forma que o mesmo atenda a um conjunto de padrões definidos por organismos externos. No Exemplo 1, o Diesel tipo S-500 tem seu limite de especificação para teor de enxofre definido pela legislação brasileira como de no máximo 500 ppm (partes por milhão) ou seja, com qualquer valor igual ou abaixo desse a condicionante de conformidade será atendida. Se por um acaso houvessem dois tanques de Diesel S-500, A e B, sendo A com 50 ppm de enxofre e B com 350 ppm, ambos estariam conformes porém, B incorporou uma maior quantidade de correntes de menor valor agregado (com teores altos de enxofre), tendo um custo de produção menor que A. Logo o projeto de produção de diesel no tanque B foi mais eficiente que A, já que ambos serão vendidos ao mesmo preço. O menor custo de produção, extrínseco, de B em relação a A, é definido como economicidade. Essa nova dimensão de desempenho a ser alcançada por um sistema, se relaciona com a conformidade, no intuito de atendê-la, conforme e somente ao exigido, reduzindo espaço para sobre-especificação. Mas também se relaciona com outros processos no saneamento de custos de aquisição de recursos.
Com base na Tabela 1 e no Diagrama 3 construímos o Diagrama 6 que representa graficamente a relação entre as entidades de um negócio e as respectivas dimensões de desempenho.
Redefinindo e Reposicionando “Indicadores”
Até aqui desconstruímos as ideias predefinidas de indicadores, decompondo-os em estruturas de dados e abordamos conceitualmente seus alvos: os processos [e, no final, sistemas]. A partir deste ponto, livre de qualquer conceito preconcebido, podemos redefinir indicador, na sua forma mais pura, como uma informação específica, disponível, mensurável e acessível; encapsulada em uma estrutura de dados com determinado nível de abstração que quantifica ou qualifica uma entidade de um processo.
[Re]Definido indicador, estendemos o conceito aos indicadores de desempenho, apenas delimitando o fato que serão aplicados às dimensões de desempenho de cada entidade. Assim:
· Indicadores de Desempenho de Processo: Medirão a sua Eficácia e Conformidade;
· Indicadores de Desempenho de Sistema: Medirão sua Eficácia, Eficiência, Conformidade e Economicidade, sincreticamente chamados de Pilares do Desempenho
E os indicadores-chave de desempenho (KPI em inglês), onde entram nessa história?
Estes estão relacionados ao desempenho do negócio como um todo. Regredindo a abstração das entidades, um negócio é um sistema composto por sub-sistemas, e estes por processos. Logo, do ponto de vista prático, ocorre apenas um reposicionamento semântico. Os KPIs medirão as mesmas dimensões de desempenho de sistema (Pilares do Desempenho), porém em um nível acima (negócio).
Conclusão e Próximos Passos
Os indicadores de desempenho, tal qual conhecemos, são consumidos como direcionadores de um negócio, não havendo muitas vezes uma via de mão-dupla para um melhoramento contíguo. Parte disso se deve ao fato de estarem encapsulados em uma estrutura rígida com poucos parâmetros de customização. No primeiro dessa série de artigos, começamos por trazer os indicadores ao seu estado fundamental para em seguida reposiciona-los em relação às quatro dimensões de desempenho das entidades de um negócio, Eficácia, Eficiência, Conformidade e Economicidade. Os próximos artigos dessa série discutirão os seguintes tópicos:
Como construir na prática Indicadores de Desempenho a partir das Dimensões de Desempenho;
Como construir Indicadores de Desempenho utilizando dados oriundos de diversos processos e sistemas — Conectores relativos;
Indicadores de Desempenho em Exemplos — Casos de Uso detalhados.
