Em projetos industriais, a precisão das informações utilizadas durante o planejamento influencia diretamente o desempenho da execução. Cronogramas, estratégias de contratação, alocação de recursos e processos de aquisição dependem da qualidade dos dados disponíveis para a engenharia. Entre esses dados, poucos possuem impacto tão significativo quanto os quantitativos de materiais. Eles servem como base para estimativas de custo, planejamento de compras, contratação de fornecedores e definição de cronogramas de fornecimento.
Quando estão corretos, contribuem para a previsibilidade do projeto. Quando estão incorretos, podem desencadear uma série de impactos que se propagam ao longo de toda a execução. Apesar dos avanços em modelagem digital e ferramentas de engenharia, erros quantitativos continuam sendo uma realidade frequente em projetos industriais, especialmente em ambientes brownfield. E, na maioria dos casos, o problema não está nos cálculos. Está nas informações utilizadas para realizá-los.
Quando o quantitativo parece correto, mas não está
A elaboração de quantitativos é tradicionalmente tratada como uma atividade técnica baseada em documentos, modelos e levantamentos disponíveis. No entanto, a confiabilidade do resultado depende diretamente da aderência dessas informações à realidade física do ativo. Em instalações industriais que passaram por décadas de modificações operacionais, expansões e adequações, é comum que existam diferenças entre a documentação disponível e a configuração real do campo.
O problema é que nem sempre essas mudanças são incorporadas aos modelos e documentos utilizados pela engenharia. Quando isso acontece, os quantitativos passam a refletir uma condição teórica do ativo, e não sua condição real. O resultado é que erros aparentemente pequenos durante a fase de planejamento podem gerar consequências expressivas durante a execução.
O impacto sobre compras e suprimentos
Uma das primeiras áreas afetadas por quantitativos incorretos é o processo de aquisição de materiais. Quando quantidades são superestimadas, recursos financeiros são direcionados para materiais que podem nunca ser utilizados. Além do impacto direto sobre o orçamento, isso gera custos adicionais relacionados à logística, armazenamento e gestão de estoque.
Por outro lado, quando materiais críticos são subestimados ou omitidos, o impacto costuma ser ainda maior. Novos processos de compra precisam ser iniciados. Fornecedores precisam ser acionados em caráter emergencial. Prazos de entrega tornam-se incompatíveis com o cronograma da obra. Equipes podem ficar ociosas enquanto aguardam a chegada de componentes essenciais para a continuidade das atividades. Em projetos industriais, onde determinados equipamentos possuem ciclos de fabricação de semanas ou meses, uma única inconsistência pode comprometer significativamente o planejamento originalmente estabelecido.
O efeito sobre cronogramas e produtividade
O impacto dos quantitativos incorretos não se limita ao fornecimento de materiais. Quando uma divergência é descoberta durante a execução, raramente ela afeta apenas uma atividade isolada. Mudanças em materiais frequentemente exigem revisões de engenharia. Revisões de engenharia podem gerar novas aprovações. Novas aprovações podem impactar compras e planejamento.
O resultado é uma sequência de ajustes que afeta a produtividade de múltiplas equipes simultaneamente. Além disso, existe um efeito menos visível, mas igualmente relevante: a perda de confiança nas informações do projeto. Quando equipes de construção, suprimentos e engenharia passam a questionar a precisão dos quantitativos disponíveis, processos de validação adicionais são incorporados ao fluxo de trabalho. Embora essas verificações sejam necessárias, elas também consomem tempo, recursos e capacidade produtiva.
O desafio dos projetos brownfield
Em projetos greenfield, grande parte das informações necessárias para o desenvolvimento dos quantitativos é gerada ao longo do próprio projeto. Já em projetos brownfield, a situação é diferente. A engenharia precisa considerar uma infraestrutura existente que, muitas vezes, passou por anos ou décadas de modificações.
O desafio não está apenas em dimensionar aquilo que será construído. Está também em compreender com precisão aquilo que já existe. Quanto maior a dependência de documentos desatualizados, maior tende a ser o risco de inconsistências nos quantitativos gerados. Por essa razão, organizações que atuam em refinarias, plantas químicas, terminais e plataformas offshore têm buscado formas mais eficientes de validar a realidade física antes de iniciar atividades críticas de engenharia e aquisição.
A importância de validar antes de comprar
Historicamente, a validação das condições de campo foi tratada como uma etapa pontual dentro do ciclo do projeto. Hoje, esse paradigma começa a mudar.
À medida que os custos associados ao retrabalho e às mudanças de escopo aumentam, cresce a percepção de que validar a realidade física antes da geração de quantitativos pode representar uma das formas mais eficientes de reduzir riscos. A lógica é simples: quanto mais cedo uma inconsistência for identificada, menor será seu impacto sobre compras, planejamento e execução. Em vez de corrigir erros após a emissão de pedidos de compra ou durante a construção, as equipes passam a atuar preventivamente, utilizando informações mais confiáveis para embasar suas decisões. Para EPCs e operadores industriais, isso significa maior previsibilidade financeira, melhor utilização de recursos e menor exposição a mudanças inesperadas ao longo do projeto.
Como a Vidya aborda esse desafio
A Vidya é uma empresa de tecnologia especializada em transformar a realidade física dos ativos industriais em informações confiáveis para tomada de decisão. Combinando inteligência artificial, dados espaciais e contexto de engenharia, a empresa ajuda organizações a reduzir incertezas e aumentar a previsibilidade em projetos e operações. Para EPCs e proprietários de ativos, isso significa tomar decisões críticas com base em uma compreensão mais precisa das condições reais de campo, reduzindo riscos antes que eles impactem engenharia, suprimentos, construção e desempenho do projeto.
A abordagem da Vidya para esse desafio parte da necessidade de aumentar a confiabilidade das informações utilizadas pela engenharia antes que decisões críticas sejam tomadas. Por meio da aplicação Digital Reality Match (DRM), imagens capturadas em campo por câmeras 360°, drones são associadas aos modelos digitais da instalação. A tecnologia utiliza inteligência artificial para comparar automaticamente a condição projetada com a condição observada em campo, identificando discrepâncias que podem impactar quantitativos, planejamento e execução.
Ao permitir uma validação mais eficiente da realidade física, a solução ajuda equipes de engenharia a identificar inconsistências antes da geração de listas de materiais, emissão de requisições de compra ou mobilização de recursos. Em vez de depender exclusivamente de documentação histórica ou verificações manuais extensivas, as organizações passam a contar com uma abordagem escalável para validar informações críticas ao longo do ciclo do projeto. O resultado é uma base mais confiável para a tomada de decisão e para o desenvolvimento de quantitativos alinhados às condições reais do ativo.
Conclusão
A precisão dos quantitativos influencia muito mais do que o processo de compra de materiais. Ela afeta cronogramas, produtividade, planejamento financeiro e a capacidade de execução de um projeto como um todo. Em ambientes industriais cada vez mais complexos, a qualidade dos quantitativos deixa de depender apenas da capacidade técnica da engenharia. Passa a depender também da qualidade das informações que descrevem a realidade física do ativo. Nesse contexto, reduzir incertezas antes da geração de quantitativos não é apenas uma forma de evitar desperdícios. É uma maneira de aumentar a previsibilidade do empreendimento e criar condições mais sólidas para que decisões estratégicas sejam tomadas ao longo de todo o projeto. Para EPCs e operadores, a busca por quantitativos mais confiáveis começa muito antes da primeira planilha. Ela começa pela compreensão precisa daquilo que realmente existe em campo.
About the Author: Jorge Kawano
