Contribuições para a coleta e a análise de indicadores de planejamento e controle da produção na construção civil

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Bortolazza, Rodrigo Cremonesi
• Orientador(a): Formoso, Carlos Torres
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Planejamento e controle da produção; Indicadores de desempenho; Construção civil
• Palavras-chave em Inglês: Production planning and control; Last planner system; Indicators
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/13516

Nos últimos anos, muitas empresas de construção civil têm buscado melhorar seus sistemas de Planejamento e Controle da Produção (PCP) como uma das formas de melhorar o desempenho de empreendimentos em termos de prazo e custo, além dos constantes objetivos de aumentar a qualidade e a produtividade. Um marco importante no desenvolvimento de sistemas de PCP para esse setor foi a introdução do sistema Last Planner de controle da produção, concebido com base em modelos e teorias desenvolvidos para a Engenharia Industrial, a partir de meados da década de 90. Esse sistema tem sido refinado em diversos estudos ao redor do mundo, grande parte deles baseados em uma análise qualitativa dos dados gerados. De fato, as pesquisas relacionadas à implementação de sistemas de PCP desenvolvidas no Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil da UFRGS nos últimos anos também foram fortemente baseadas no Last Planner. O objetivo geral dessa dissertação consiste em propor contribuições para a coleta e a análise de dados que permitam avaliar o impacto de sistemas de PCP no desempenho de empreendimentos de construção civil, assim como identificar algumas dificuldades de implementação. Foi criada uma base de dados com as medidas de desempenho coletadas em empresas, em pesquisas anteriores, e também com dados inseridos em um sistema de indicadores para benchmarking de empresas do setor. Foram realizadas diversas análises, principalmente dos indicadores PPC e causas do não cumprimento das tarefas, utilizando a análise de regressão múltipla. Entre as principais conclusões, o estudo apontou formas de melhorar a coleta de dados, incluindo a utilização de mecanismos pró-ativos para evitar o acúmulo de valores faltantes e dados espúrios. Além disso, sugeriu-se a formação de um banco de dados único para cada empresa para possibilitar o melhor aproveitamento dos dados, uma vez que algumas medidas são coletadas e acabam descartadas sem uma análise aprofundada. Quanto às dificuldades de implementação do PCP, destacaram-se as falhas na análise das causas do não cumprimento dos pacotes de trabalho na etapa de curto prazo e a implementação parcial do planejamento de médio prazo, devido à desconsideração da análise sistemática de restrições.