As organizações dos setores da indústria transformadora, da energia, dos serviços públicos, da indústria química e de indústrias com elevada intensidade de produção enfrentam uma pressão crescente para melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e manter a fiabilidade da cadeia de abastecimento.
No entanto, apesar dos milhares de milhões investidos em sistemas ERP e em iniciativas de transformação digital, muitas empresas continuam a enfrentar dificuldades relacionadas com a qualidade dos dados, ineficiências na gestão de MRO e processos de aquisição fragmentados.
As estratégias estruturadas de MRO e de dados operacionais são cada vez mais essenciais para reduzir o tempo de inatividade, otimizar o inventário, melhorar a produtividade da força de trabalho e explorar oportunidades estratégicas de aquisição.
Maximizar o ROI a partir dos dados de MRO: Dados de investigação da Verdantis
Otimização de MRO baseada em dados
A gestão eficaz dos dados de MRO é fundamental para a continuidade operacional e a eficiência em termos de custos. Os dados dispersos e não estruturados resultam frequentemente em encomendas duplicadas, rupturas de stock e fluxos de trabalho de manutenção ineficientes.
A investigação da Verdantis, realizada junto de centenas de organizações industriais, demonstra que a adoção de práticas estruturadas de gestão de dados de MRO pode resultar em melhorias financeiras e operacionais significativas, incluindo a redução de custos, a otimização do inventário e uma maior eficiência nas aquisições.
As abordagens tradicionais têm obrigado as organizações a escolher entre operações reativas — que acarretam o risco de paragens dispendiosas — e medidas preventivas que podem aumentar o tempo de inatividade planeado e os custos gerais. As práticas modernas de MRO, baseadas em dados, proporcionam uma abordagem equilibrada, minimizando tanto as perturbações operacionais como as despesas desnecessárias.
Num estudo recente com a duração de 18 meses, realizado junto de cerca de 1 900 executivos de topo dos setores da Mineração, Petróleo e Energia, Serviços Públicos e Indústria Transformadora, a Verdantis identificou um défice de eficiência de mil milhões de dólares nas operações com elevada intensidade de ativos. As principais conclusões incluem:
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51% dos inquiridos destacaram problemas relacionados com a qualidade dos dados nas operações de MRO.
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49% foram detetadas inconsistências nos dados mestre dos fornecedores.
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26% identificou lacunas na visibilidade e na integração da cadeia de abastecimento.
Quase 60% dos inquiridos concordaram que dados precisos e fiáveis, processos documentados de forma sistemática e sistemas de software são essenciais para impulsionar melhorias operacionais nas funções de gestão da manutenção e de excelência operacional.
Além disso, A 56% acredita nos sistemas baseados em IA pode desempenhar um papel corretivo, com 51%, referindo-se especificamente a agentes de IA como sendo eficaz na correção de imprecisões nos dados relacionados com a produção.
Estas conclusões sublinham a necessidade urgente de estratégias estruturadas em matéria de dados para otimizar as operações de manutenção, aquisição e gestão de stocks.
Objetivo do relatório
As organizações de todos os setores estão sob uma pressão crescente para gerir os custos, melhorar a eficiência operacional e reforçar a fiabilidade da cadeia de abastecimento. Os dados relativos à manutenção, reparação e operações (MRO), muitas vezes dispersos por vários sistemas e formatos, constituem frequentemente uma fonte de ineficiência, em vez de uma fonte de informação útil.
Este relatório apresenta as conclusões da iniciativa de investigação da Verdantis, que visa quantificar o impacto das práticas estruturadas de gestão de dados de MRO na redução de custos, na gestão de inventário, na eficiência da manutenção e na otimização das aquisições. Ao fornecer referências baseadas em dados concretos, o relatório ajuda as organizações a compreender como a governação de dados, a classificação e as abordagens orientadas pela análise de dados contribuem para melhorias mensuráveis no desempenho operacional.
Os principais objetivos do relatório são:
- Estabelecer referências do setor para a redução de custos baseada em dados no âmbito da manutenção, reparação e revisão (MRO).
- Para destacar as áreas em que as melhorias na governação e na acessibilidade dos dados geram os maiores retornos.
- Para apoiar a tomada de decisões em iniciativas de transformação digital, atualizações de sistemas ERP e otimização da cadeia de abastecimento.
- Capacitar os líderes empresariais e técnicos com estratégias baseadas em dados, com vista à excelência operacional sustentável.
Investigação e Metodologia de Inquéritos
As conclusões apresentadas neste relatório baseiam-se nos profundos conhecimentos da Verdantis, na sua vasta experiência no setor e em dados validados, recolhidos através de inquéritos estruturados e auditorias operacionais. A nossa investigação conta com o contributo de parcerias com mais de 100 clientes satisfeitos e mais de 1 700 especialistas do setor, abrangendo diversos setores, tais como a indústria transformadora, a energia, a indústria química, os serviços públicos, a indústria alimentar e de bebidas, entre outros. Ao longo de anos de experiência na implementação de soluções baseadas em dados, desenvolvemos estruturas, padrões e metodologias que proporcionam, de forma consistente, melhorias operacionais e financeiras mensuráveis.
As conclusões apresentadas neste relatório baseiam-se numa combinação de inquéritos estruturados, entrevistas e auditorias operacionais realizadas junto de um conjunto diversificado de organizações industriais. Os métodos de recolha de dados incluíram:
- Inquéritos aos clientes: Inquéritos quantitativos distribuídos às equipas de manutenção, aquisições e operações em diversos setores.
- Auditorias operacionais: Análise dos níveis de stock, registos de paragens e registos de aquisições, com vista a identificar ineficiências.
- Entrevistas: Conversas com executivos de topo e responsáveis técnicos para compreender os desafios, as práticas e os modelos de governação de dados.
- Análise comparativa: Comparações entre setores para validar as tendências e os padrões observados nos dados.
Todos os dados foram anonimizados e agregados para garantir a confidencialidade. Os instrumentos do inquérito e da auditoria foram revistos por especialistas na matéria da Verdantis e validados com base no feedback dos painéis consultivos dos clientes.
Métodos de Investigação
A abordagem da investigação combinou metodologias qualitativas e quantitativas para garantir a solidez e a relevância prática:
- Triangulação de dados: Combinar respostas a inquéritos, dados de auditoria e entrevistas a especialistas para confirmar as conclusões e reduzir o enviesamento.
- Modelação baseada em cenários: Aplicação de intervalos variáveis de valores de entrada (por exemplo, taxa de acerto de 5–71 TP3T, custos de inatividade) para simular melhorias potenciais em condições operacionais reais.
- Análise de tendências: Identificar padrões em vários clientes, setores e regiões para estabelecer referências escaláveis.
- Avaliação comparativa: Comparar os resultados específicos de cada cliente com as médias do setor e com as normas operacionais validadas.
- Validação contínua: Revisão regular das metodologias e dos resultados, a fim de garantir a adequação às necessidades em constante evolução do setor e às tecnologias emergentes.
Dados demográficos
O inquérito recolheu respostas de um vasto leque de funções organizacionais, setores e regiões geográficas, de modo a garantir que os resultados sejam representativos e passíveis de aplicação prática.
Distribuição geográfica
Estados Unidos: 68%
Europa: 15%
Médio Oriente e África: 8%
Ásia-Pacífico: 10%
Dimensão da organização
Receitas inferiores a $500 milhões: 23%
$500 milhões – $1 mil milhões: 19%
$1 mil milhões – $5 mil milhões: 24%
Mais de $5 mil milhões: 33%
Duração do compromisso
Mais de 5 anos: 40%
2–5 anos: 35%
Menos de 2 anos: 25%
Funções dos participantes
Função | Percentagem |
Gestão de ativos | 8.87% |
Conformidade e Gestão de Risco | 9.92% |
Governança de Dados / MDM | 8.72% |
Engenharia | 10.28% |
TI / Transformação Digital | 8.52% |
Manutenção e Operações | 8.62% |
Excelência Operacional | 7.82% |
Outros | 9.07% |
Aquisições e Abastecimento | 9.42% |
Qualidade e Garantia | 9.12% |
Cadeia de Abastecimento e Logística | 9.62% |
Setores representados
Indústria | Percentagem |
Agricultura | 5% |
Componentes auxiliares para a indústria automóvel | 6% |
Materiais de construção | 6% |
Produção de produtos químicos | 6% |
Bens de grande consumo | 6% |
Alimentação e Bebidas | 5% |
Maquinaria industrial | 6% |
Produção | 6% |
Transformação de carne | 6% |
Metalurgia, Mineração e Minerais | 6% |
Petróleo, Gás e Energia | 6% |
Outros | 6% |
Papel, Plástico e Embalagens | 7% |
Produtos para animais de estimação | 6% |
Pneus e Borracha | 5% |
Serviços públicos | 6% |
Fios e cabos | 6% |
A diversidade de setores garante que as conclusões sejam aplicáveis a um amplo leque de ambientes operacionais, modelos de cadeia de abastecimento e níveis de maturidade dos dados.
Principais conclusões da investigação
- Prevenção de custos de inventário – Reduzir o desperdício e melhorar a disponibilidade
A má gestão do inventário conduz a compras desnecessárias e ao excesso de stock. A nossa investigação revela que:
- Despesa média anual com MRO por organização: $750 milhões
- Compras duplicadas devido à fraca precisão dos dados: 5-7%
- Potencial de poupança pontual resultante da redução de existências: $37,5M – $52,5M
- Poupanças nas despesas gerais na gestão das lojas: $3M – $6,3M por ano
Perspetivas:
As organizações que melhoraram a classificação e a visibilidade do stock existente reduziram significativamente as encomendas duplicadas. A melhoria das taxas de disponibilidade de stock permitiu um abastecimento mais rápido a partir dos armazéns existentes, reduzindo tanto os custos como o tempo de aquisição.
- Redução dos custos de manutenção de stock – Otimização do stock disponível
O excesso de stock implica capital imobilizado e custos de armazenamento. A nossa análise revela que:
- Avaliação média do stock: $1,5 mil milhões
- Oportunidades de redução: 5-7% dos níveis de stock
- Poupanças decorrentes de uma redução pontual: $75M – $105M
- Poupanças recorrentes nas despesas gerais: $7,5M – $15,75M por ano
Perspetivas:
Uma melhor classificação baseada em dados permitiu às organizações retirar peças obsoletas, otimizar os pontos de reabastecimento e adotar estratégias de gestão de stocks orientadas pela procura, reduzindo os custos de manutenção de stock sem comprometer os níveis de serviço.
- Redução do tempo de inatividade devido à falta de stock – Melhoria da continuidade operacional
O tempo de inatividade não planeado é um dos principais fatores de custos ocultos nas operações industriais. A nossa investigação revelou que:
- Média de rupturas de stock por ano: 52
- Tempo de inatividade por evento: 1 a 2 horas
- Custo por hora de inatividade: $50,000
- Exposição anual aos custos decorrentes de paragens: $26M – $52M
- Potencial de redução do tempo de inatividade: 25-50%
- Poupanças anuais decorrentes da redução do tempo de inatividade: $6,5M – $26M
Perspetivas:
Uma maior precisão dos dados e uma melhor classificação ajudaram as equipas de manutenção a prever os riscos de ruptura de stock e a dar resposta de forma proativa às necessidades de reabastecimento. As empresas que investiram em alertas baseados em dados e na visibilidade do inventário registaram menos tempo de inatividade e uma maior disponibilidade do equipamento.
- Melhoria da produtividade do pessoal responsável pelos materiais – Redução do desperdício de tempo
As equipas de engenharia e manutenção perdem frequentemente horas valiosas à procura de peças ou a corrigir dados imprecisos.
- Tempo de trabalho desperdiçado anualmente: 1 200 – 2 000 horas
- Custo horário da mão-de-obra: $70 – $85
- Potencial de poupança em termos de produtividade: $84K – $170K por ano
Perspetivas:
As organizações que adotaram fluxos de trabalho baseados em dados estruturados e sistemas centralizados de informação sobre peças sobressalentes reduziram o tempo dedicado a pesquisas e reconciliações manuais, o que resultou numa maior eficiência operacional e numa maior satisfação dos colaboradores.
- Aprovisionamento Estratégico – Aproveitar as sinergias nas aquisições
As ineficiências no processo de aquisição, especialmente no que diz respeito a compras fora de catálogo e à agregação não estruturada da procura, conduzem a custos mais elevados e a uma má gestão dos fornecedores.
- Despesas fora do catálogo que podem ser influenciadas: 10-15%
- Oportunidades de melhoria: Redução 15-20%
- Potencial de agregação da procura: 10-15%
- Poupanças decorrentes de um melhor aprovisionamento: $22,5M – $45M por ano
Perspetivas:
Com uma melhor gestão dos dados e maior visibilidade, as organizações agregaram as suas necessidades, identificaram oportunidades estratégicas de aprovisionamento e reduziram a dependência de compras de emergência de custo elevado, otimizando assim as negociações com os fornecedores e os contratos.
Impacto financeiro consolidado
Área | Tipo de poupança | Poupança mínima | Máxima poupança |
Prevenção de excessos de stock | Único | $37,5M | $52,5M |
Despesas gerais de inventário | Recorrente | $3M | $6.3M |
Redução de existências | Único | $75M | $105M |
Manutenção de existências | Recorrente | $7,5M | $15,75M |
Tempo de inatividade | Recorrente | $6,5M | $26M |
Produtividade | Recorrente | $0,08M | $0.17M |
Aprovisionamento Estratégico | Recorrente | $22,5M | $45M |
Poupança total no 1.º ano | Misto | $671M | $1.12B |
Para além da otimização do inventário, da redução do tempo de inatividade e das melhorias no aprovisionamento, a nossa investigação revelou vários desafios subjacentes que as organizações enfrentam na gestão das operações de MRO. Estes desafios acarretam riscos significativos em termos de custos, eficiência e conformidade – e destacam a razão pela qual são essenciais abordagens estruturadas e baseadas em dados.
Aproveitar as tecnologias inteligentes para a manutenção, reparação e revisão (MRO)
As estratégias estruturadas de dados de MRO tiram partido da tecnologia e da análise de dados para fornecer informações úteis e em tempo real em todas as operações:
Plataformas de gestão de inventário e ferramentas de análise
Sistemas de gestão da manutenção
Plataformas de aquisição e abastecimento
Sensores de IoT, telemática e localização de ativos
Ao transformar processos fragmentados e manuais em fluxos de trabalho integrados e orientados por dados, as organizações podem:
Prever a falta de stock e gerir o inventário de forma proativa
Otimizar os planos de manutenção para reduzir o tempo de inatividade não planeado
Optimizar o processo de aquisição e identificar despesas fora do catálogo
Aumentar a produtividade da força de trabalho através da centralização dos dados de MRO
Principais áreas de impacto
1. Otimização do inventário – Redução do desperdício e melhoria da disponibilidade
As compras duplicadas e o excesso de stock imobilizam capital e aumentam os custos. Um estudo da Verdantis revela que uma melhor classificação e visibilidade podem reduzir as encomendas duplicadas e melhorar a eficiência do aprovisionamento.
2. Redução do tempo de inatividade – Melhoria da continuidade operacional
O tempo de inatividade não planeado devido a ineficiências na manutenção, reparação e revisão (MRO) continua a ser um fator de custo significativo. Os dados do inquérito indicam que:
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50,78% dos inquiridos experiência 25–50% ou mais de tempo de inatividade devido a problemas de qualidade dos dados de MRO.
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As estratégias estruturadas de gestão de dados de MRO permitem a manutenção preditiva e o reabastecimento proativo, de modo a minimizar as interrupções na produção.
3. Dados relativos a fornecedores e aquisições – Redução do risco e dos custos
A fragmentação dos dados dos fornecedores conduz a excedentes de custos e a ineficiências na cadeia de abastecimento:
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49,171 TP3T dos inquiridos encontram frequentemente inconsistências nos registos dos fornecedores.
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O relatório 26% aponta a falta de integração da cadeia de abastecimento como um obstáculo à eficiência operacional.
Dados estruturados e validados sobre fornecedores permitem às organizações consolidar a procura, negociar melhores contratos e reduzir os custos com aquisições de emergência.
4. Produtividade da força de trabalho – Racionalização das tarefas
As equipas de engenharia e manutenção desperdiçam frequentemente horas a conciliar registos imprecisos ou a localizar materiais. A centralização dos dados de MRO reduz o trabalho manual e permite uma tomada de decisões mais rápida, melhorando tanto a eficiência operacional como a satisfação dos colaboradores.
5. Adoção da IA – Correção de dados e obtenção de insights
Apesar dos desafios, a adoção da IA está a acelerar:
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56% dos inquiridos já implementaram a IA ou estão a testar sistemas de IA com vista a melhorias operacionais.
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O 51% baseia-se em dados fiáveis para impulsionar a tomada de decisões baseada na IA.
A análise e a automatização baseadas em IA ajudam a corrigir erros nos dados, a identificar anomalias e a otimizar os processos de manutenção e aquisição.
Maximizar o ROI a partir dos dados de MRO: Dados de investigação da Verdantis
Desafios e Oportunidades
Baixa qualidade dos dados
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Tempo de inatividade: O 50.78% sofreu um grave período de inatividade relacionado com a manutenção, reparação e revisão (MRO) devido a problemas com os dados.
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Registos de fornecedores: 49.17% depara-se frequentemente com erros nos dados mestre dos fornecedores.
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Visibilidade da cadeia de abastecimento: O 26% carece de dados integrados entre as operações.
Processos manuais
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Mais de 60% das equipas de manutenção ainda dependem de folhas de cálculo ou de papel para as ordens de trabalho.
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O acompanhamento manual dá origem a atrasos, erros e trabalho repetido.
Barreiras à IA e à transformação digital
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Os dados fragmentados ou não estruturados limitam a eficácia da IA, apesar do interesse generalizado e dos programas-piloto.
Impacto operacional e na força de trabalho
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O 60% apresenta uma maior eficiência quando são utilizados dados limpos e estruturados.
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O acesso deficiente aos dados frustra 58% de técnicos e engenheiros, afetando negativamente a produtividade e o moral.
Benefícios estratégicos das estratégias de MRO baseadas em dados
| Área | Impacto principal | Perspetivas do inquérito |
|---|---|---|
| Otimização do inventário | Redução das encomendas duplicadas e do excesso de stock | A 51% refere problemas com os dados de MRO; a classificação melhorada reduz o desperdício |
| Redução do tempo de inatividade | Menos paragens não planeadas e maior disponibilidade dos ativos | 50.78% afetado pela má qualidade dos dados de MRO; os sistemas preditivos reduzem o tempo de inatividade |
| Precisão dos dados dos fornecedores | Melhoria na gestão de aquisições e na eficiência de custos | O 49.17% depara-se frequentemente com erros nos dados dos fornecedores |
| Produtividade da força de trabalho | Operações simplificadas, redução da reconciliação manual | Os técnicos da 58% manifestam frustração devido ao acesso deficiente aos dados |
| Adoção da IA | Informações preditivas, deteção de anomalias, automatização | 56% dos inquiridos utilizam IA nas operações; 51% dependem de dados fiáveis para a eficácia da IA |
Uma abordagem viável para resolver o problema da eficiência de mil milhões de dólares
A implementação de uma estratégia estruturada de dados de MRO e a promoção de melhorias operacionais exigem uma abordagem pragmática e gradual que combine governação, tecnologia e alinhamento organizacional. A Verdantis recomenda o seguinte roteiro:
1. Avaliar os dados e processos atuais
Realizar uma auditoria operacional para identificar lacunas nos dados relativos à manutenção, reparação e revisão (MRO), ao inventário e às aquisições.
Quantificar o impacto das encomendas duplicadas, da falta de stock e do tempo de inatividade nos custos.
Dê prioridade às áreas em que os dados limpos possam proporcionar o maior retorno sobre o investimento.
2. Estabelecer quadros de governação
Uniformizar os dados mestre nos registos de MRO, fornecedores e aquisições.
Implementar regras de validação, sistemas de classificação e protocolos de gestão.
Criar uma fonte única de informação para os dados relativos a ativos, materiais e fornecedores.
3. Aproveitar a tecnologia e a análise de dados
Implementar plataformas de gestão preditiva de inventário e de manutenção.
Integrar ferramentas baseadas em IA para detetar anomalias, corrigir erros e prever a procura.
Utilize sensores IoT e sistemas inteligentes de localização de ativos para obter visibilidade operacional em tempo real.
4. Iniciativas-piloto e em pequena escala
Comece por ativos ou instalações de grande impacto para testar os fluxos de trabalho de manutenção preditiva e de otimização de inventário.
Acompanhe os resultados em relação a indicadores-chave de desempenho (KPI), tais como a redução do tempo de inatividade, as taxas de acerto do inventário e as poupanças nas aquisições.
Expandir gradualmente os projetos-piloto bem-sucedidos a todas as áreas operacionais relevantes.
5. Promover a adoção por parte dos colaboradores
Proporcionar às equipas acesso centralizado aos dados de MRO e de fornecedores.
Reduzir a reconciliação manual e os fluxos de trabalho em papel.
Formar o pessoal para que tire partido dos painéis analíticos e dos alertas baseados em IA na tomada de decisões.
6. Medir, iterar e melhorar
Estabelecer ciclos de feedback contínuos que integrem os dados operacionais com os sistemas de manutenção e de aquisições.
Acompanhe os benefícios quantitativos e qualitativos, incluindo poupanças de custos, redução do tempo de inatividade e satisfação dos colaboradores.
Aperfeiçoar a governação de dados, os modelos de IA e os fluxos de trabalho operacionais com base nos resultados.
Maximizar o ROI a partir dos dados de MRO: Dados de investigação da Verdantis
