No mês passado, um diretor de operações 3PL me mostrou dois relatórios. Mesma semana, mesmo prédio: o Relatório A dizia que o UPH de picking era 85, o Relatório B dizia 112. Ele me perguntou: Lao Mi, qual está certo? O sistema está quebrado?
Cinco minutos de leitura depois eu disse: ambos estão certos, e nada está quebrado. O Relatório A divide pelo tempo puro de picking; o Relatório B divide pelas horas registradas. Denominadores diferentes, números diferentes. Óbvio.
Após um go-live de WMS, o «problema de sistema» mais comum é na verdade um problema de pessoas — ninguém jamais alinhou as definições das métricas. O UPH, a precisão e a pontualidade de cada um significam algo diferente. Deixe-me desmontar de uma vez por todas as três métricas mais usadas.
UPH: mude o denominador e o número se move 30%
UPH (unidades por hora) é a métrica de armazém mais usada — e a mais bagunçada. Já vi pelo menos três fórmulas:
Fórmula um: tempo puro de tarefa. O numerador são as unidades separadas; o denominador vai da primeira à última tarefa de picking. Pausas, banheiro, espera de ondas — tudo excluído. O número mais bonito dos três; o UPH passa fácil de 100.
Fórmula dois: horas registradas. O denominador é o tempo de turno — oito horas são oito horas. A mais «honesta» e a mais feia: mesmas pessoas, mesmo trabalho, o UPH cai 20–30%.
Fórmula três: tempo de login no sistema. O denominador é a duração da sessão no terminal portátil. Mais flexível que a fórmula um, mais rigorosa que a dois, o número cai no meio.
Três fórmulas, uma equipe, três números: 85, 98, 112. O chefe leva o 112 para comparar com a indústria e se sente campeão; o RH pega o 85 para definir remuneração por peça e acha a mão de obra cara demais. Falam sem se entender — tudo porque ninguém alinhou o denominador.
Minha recomendação: gerenciem internamente pela fórmula dois (horas registradas), porque esse é o tempo que vocês realmente pagam. Usem a fórmula um para benchmarking externo e SLAs de fornecedores, mas sempre rotulem a base. O mais importante: a empresa inteira reconhece um único número. Imprimam a definição do denominador ao lado de cada métrica em cada relatório — uma linha de texto pequeno economiza discussões sem fim.
Precisão: a etapa medida muda o número em uma ordem de magnitude
«Precisão de picking 99.5%» soa bem. Mas perguntem: precisão em qual etapa?
Precisão na etapa de picking: erros de picking ÷ unidades totais separadas. Geralmente o número mais bonito, porque a auditoria posterior pega alguns erros.
Precisão na etapa de auditoria: pedidos com erros detectados na auditoria ÷ pedidos totais. Mais baixa que a primeira, porque conta os erros que sobreviveram até a auditoria.
Precisão por reclamações de cliente: reclamações de clientes por erros e faltas ÷ pedidos totais. A mais feia — tipicamente um pouco acima de 99% — mas a única que importa para o cliente.
Três etapas: 99.8%, 99.5%, 99.1%. Todas chamadas de «precisão», diferindo apenas em onde o erro foi pego. Muitos armazéns prometem aos clientes um SLA sobre o primeiro número enquanto os clientes medem o terceiro — e termina com os advogados.
Façam direito: acompanhem as três, mas usem separadamente. A etapa um avalia os separadores, a etapa dois avalia o processo de auditoria, a etapa três entra nos SLAs de clientes. Mostrem as três lado a lado no relatório do WMS e dá para ver de relance por onde os erros vazam — é para isso que servem os dados.
Pontualidade: sem regras escritas, o KPI não significa nada
«Taxa de pedidos no prazo 98%» — no prazo em relação a quê? Corte de onda? 24 horas após o pedido? Corte da transportadora?
O pior que já vi: o armazém definia «no prazo» como «despachado no mesmo dia» enquanto o cliente definia como «leitura de coleta da transportadora». No meio estão a transferência para o TMS e os atrasos de coleta da transportadora. O armazém acreditava estar em 99%; o cliente media 94%. Ambos se sentiram enganados.
Uma definição de pontualidade precisa de quatro elementos: início (hora do pedido ou liberação de onda?), fim (expedição, transferência ou entrega?), tolerância (quantos minutos antes do corte ainda contam?), exclusões (atrasos causados pelo cliente e endereços errados contam?). Escrevam os quatro no SOP, extraiam os dados do WMS com essa lógica, e só então o KPI significa algo.
Uma sutileza: o denominador inclui pedidos que nunca tiveram chance? Um pedido feito às 10 PM contra um corte de transportadora às 5 PM é «atrasado» por destino. Incluam e a métrica fica permanentemente puxada para baixo; excluam e a regra complica. Minha abordagem: mostrem dois números — a «taxa no prazo dos pedidos viáveis» e a «taxa no prazo de todos os pedidos». A primeira avalia a operação; a segunda mostra o quadro completo.
Alinhem as definições antes de construir relatórios
Muitos armazéns entram em produção com o WMS e imediatamente começam a customizar relatórios. Eu digo o contrário: façam uma reunião, fechem em uma única página as definições das suas dez métricas principais — um manual de definições de métricas — e então a TI constrói os relatórios conforme o manual. Invertam a ordem e cada relatório novo só cria novas discussões.
O manual não precisa ser sofisticado. Quatro linhas por métrica: nome, numerador, denominador, exclusões. Fixem na parede da sala de reunião; cada novo supervisor lê no primeiro dia. Não subestimem essa página — nos armazéns com que trabalhei, os que alinharam definições cortaram em cerca de um terço o tempo de reunião multifuncional. Porque as pessoas finalmente discutem «como melhorar» em vez de «se o seu número está certo».
Qual fórmula o seu armazém usa para o UPH? Comparem nos comentários e vejam o quanto estamos distantes.
Traduzido do inglês. Em caso de divergência, prevalece a versão em inglês.
