Jéssica Silva Urgnani; Débora Oliveira da Silva

DOI: 10.22167/2675-6528-202600951

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A precisão na apuração dos custos de produção no setor de autopeças mostrou-se essencial para a confiabilidade das informações gerenciais e a tomada de decisão em ambientes de alta variabilidade operacional e diversidade de produtos. O estudo objetivou analisar as limitações do uso de horas padrão como principal direcionador técnico de custeio e avaliar seus impactos na formação do custo por máquina e no custo unitário dos produtos. Buscou-se, ainda, examinar a aderência entre tempos padrão e reais de execução, mensurar os impactos das divergências na alocação de custos indiretos de fabricação e discutir as implicações dos achados à luz de modelos contemporâneos, como o Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC). A pesquisa, de caráter aplicado com abordagem quali-quantitativa, desenvolveu-se por meio de um estudo de caso em uma indústria automotiva em Mauá (SP). Utilizaram-se dados extraídos do sistema ERP, incluindo ordens de produção, fichas técnicas e apontamentos, complementados por observação direta para mensuração dos tempos reais de execução das operações. Os resultados evidenciaram que o modelo de custeio vigente apresentava caráter estimativo, não refletindo o consumo real dos recursos produtivos. Identificou-se uma divergência média de aproximadamente 18,5% entre o tempo padrão e o tempo real, além de operações realizadas em máquinas não previstas. Financeiramente, essas distorções impactaram o custo unitário e a margem de contribuição, com um efeito potencial estimado em R$ 1,19 milhão mensais. Concluiu-se que o uso exclusivo de horas padrão é limitado, sendo recomendada a adoção de drivers tecnológicos para coleta de dados e a aplicação do TDABC, visando maior aderência ao consumo real de capacidade produtiva. O estudo contribuiu para a literatura de contabilidade de custos e para a prática gerencial, ao evidenciar implicações para decisões de precificação, mix de produtos e gestão da capacidade.

Palavras-chave: Custos industriais; Mão de obra direta; TDABC; Tempo padrão.

1. Introdução

A crescente intensidade da competitividade industrial global exige que as organizações aprimorem continuamente seus sistemas de gestão, com especial atenção à acurácia das informações de custos. No segmento de autopeças, essa demanda é particularmente premente, dada a complexidade inerente aos processos produtivos, a alta variabilidade operacional e a diversidade de produtos fabricados (Horngren et al., 2014). A capacidade de apurar custos de produção com precisão é um fator estratégico, pois fundamenta decisões críticas relacionadas à formação de preços, à avaliação da rentabilidade de produtos e à gestão do mix produtivo. Informações de custos imprecisas podem levar a decisões subótimas, impactando a competitividade e a sustentabilidade da empresa no longo prazo (Cooper; Kaplan, 1998). A relevância de sistemas de custeio que reflitam fielmente o consumo de recursos torna-se, assim, um imperativo gerencial para a manutenção da saúde financeira e operacional.

Historicamente, muitos sistemas de custeio industriais baseiam-se em métodos como o custeio por absorção, que aloca custos indiretos de fabricação utilizando direcionadores genéricos, como horas de mão de obra direta ou horas-máquina (Martins, 2010; Horngren et al., 2012). Embora atendam a requisitos contábeis, sua eficácia gerencial é limitada em ambientes produtivos modernos, caracterizados por automação crescente e alta proporção de custos indiretos. Em contextos de manufatura celular, comuns na indústria de autopeças, a agregação de custos por parâmetros padronizados pode obscurecer o consumo real de recursos por produto, prejudicando a análise de eficiência e a alocação precisa (Datar et al., 1991; Hyer; Wemmerlöv, 2002). Essa imprecisão resulta em distorções na alocação de custos, gerando subsídios cruzados e comprometendo a avaliação fidedigna da rentabilidade individual. A utilização de tempos padrão, essencial para o planejamento, muitas vezes não acompanha a dinâmica real do chão de fábrica, tornando-se uma estimativa teórica que pode divergir significativamente dos tempos efetivamente consumidos.

Em resposta a essas deficiências, modelos como o Activity-Based Costing (ABC) e, mais especificamente, o Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC) propõem uma abordagem refinada, utilizando o tempo como principal direcionador de custos (Kaplan; Anderson, 2007). O TDABC, ao focar no tempo efetivamente consumido, permite uma representação precisa da relação entre recursos e objetos de custo, facilitando a identificação de ineficiências e variações operacionais. Contudo, sua efetividade depende da disponibilidade e confiabilidade de dados de tempo real. A realidade operacional de muitas indústrias, incluindo o setor de autopeças, frequentemente revela que os tempos padrão registrados nos sistemas de gestão, como ERPs, são estáticos e nem sempre refletem as condições dinâmicas de produção, como mudanças de máquina, variações na eficiência dos operadores ou microparadas não planejadas (Russomano, 2000; Slack et al., 2019). A ausência de mecanismos robustos para a coleta automatizada e validação contínua desses dados perpetua a dependência de estimativas, o que pode gerar distorções significativas na apuração do custo unitário e na margem de contribuição dos produtos, especialmente em volumes elevados. A magnitude potencial dessas distorções é um motivador constante para a busca por maior aderência entre os sistemas de custeio e a realidade fabril.

A persistente lacuna entre tempos padrão e a realidade operacional, crucial para a acurácia das informações gerenciais, motiva esta investigação. Aprimorar o custeio é vital para decisões estratégicas de precificação, mix de produtos e gestão da capacidade. Este estudo propõe-se a analisar as limitações das horas padrão como direcionador de custeio e seus impactos no custo por máquina e unitário dos produtos. Visa-se, ainda, examinar a aderência entre tempos padrão e reais, mensurar as divergências na alocação de custos indiretos e discutir as implicações à luz de modelos como o Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC).

2. Material e Métodos

A pesquisa caracterizou-se como aplicada, com abordagem metodológica que combinou elementos qualitativos e quantitativos. Do ponto de vista dos procedimentos técnicos, configurou-se como um estudo de caso, permitindo a investigação aprofundada de um fenômeno contemporâneo em seu contexto real. Quanto aos fins, classificou-se como descritiva, buscando analisar e descrever as características do sistema de custeio adotado pela organização, bem como a relação entre o uso de tempos padrão e a qualidade das informações de custos geradas, sem intervenção no ambiente estudado. Essa abordagem foi essencial para compreender as práticas de custeio e os sistemas de coleta de dados utilizados.

O estudo foi conduzido em uma indústria do setor automotivo, localizada no município de Mauá, estado de São Paulo, com 54 anos de atuação no mercado. A empresa, classificada como de médio porte, emprega aproximadamente 200 colaboradores e registra faturamento anual estimado em R$ 100 milhões. Seu portfólio abrange a fabricação de diversos componentes automotivos, incluindo hastes de amortecedor cromadas, cremalheiras do sistema de direção e outros itens. A unidade de análise selecionada foi a haste de amortecedor cromada, produto de código 950730832C, e o período de análise correspondeu ao mês de março de 2026.

A escolha da haste de amortecedor cromada justificou-se pela sua elevada representatividade no volume produtivo da empresa e pela complexidade operacional inerente ao seu processo de fabricação. Este item percorre múltiplas etapas, como usinagem, tratamento térmico, acabamento e inspeção, utilizando diversos equipamentos, o que o tornou adequado para analisar os impactos de direcionadores de custeio baseados em tempos padrão. O mês de março de 2026 foi selecionado por apresentar um volume de produção superior a 500 mil peças e por não ter características atípicas, garantindo a representatividade dos dados para a análise da estrutura produtiva e dos critérios de custeio.

A coleta de dados fundamentou-se na extração de informações operacionais, produtivas e financeiras diretamente do sistema Enterprise Resource Planning (ERP) da organização. Foram consultadas ordens de produção, fichas técnicas, apontamentos de produção e registros de mão de obra. Esses documentos forneceram dados cruciais sobre os tempos planejados, os volumes produzidos, as operações executadas e as variações observadas ao longo do processo produtivo. Tais informações foram essenciais para a análise da aderência entre os parâmetros técnicos definidos pela engenharia e a realidade operacional, servindo como base para a avaliação da consistência dos dados de custeio.

Complementarmente à extração de dados do ERP, realizou-se observação direta em campo, conduzida pela autora, para a mensuração dos tempos reais de execução das operações. Essa abordagem empírica permitiu capturar o tempo efetivamente despendido nas atividades produtivas, conferindo maior aderência à realidade operacional. Adicionalmente, foram analisados documentos como fichas de produção, relatórios de apontamento de produção, relatórios de rateio de mão de obra e de utilização de máquinas. O cartão de trânsito interno, um instrumento central da empresa, também foi examinado para compreender o controle e rastreabilidade das atividades produtivas.

A execução da pesquisa envolveu uma fase inicial de levantamento e extração dos dados operacionais, produtivos e financeiros do sistema ERP da empresa. Em seguida, procedeu-se à coleta de dados de tempo real por meio de observação direta das atividades produtivas no chão de fábrica. Posteriormente, realizou-se uma análise documental aprofundada dos registros internos, como fichas técnicas e ordens de produção. Finalmente, efetuou-se uma análise comparativa entre os parâmetros de tempo padrão e os tempos reais observados, visando identificar e quantificar as divergências e seus impactos na estrutura de custos.

O tratamento e a análise dos dados combinaram técnicas qualitativas e quantitativas. A análise qualitativa concentrou-se na compreensão dos processos e práticas de custeio da organização, enquanto a análise quantitativa envolveu a avaliação de dados operacionais, como tempos padrão, tempos reais e volumes de produção. Realizou-se uma análise comparativa entre os parâmetros padrão estabelecidos pela engenharia e os dados observados empiricamente. Essa abordagem permitiu identificar as divergências e avaliar seus impactos na estrutura de custos, fornecendo uma base sólida para as discussões sobre a aderência do custeio à realidade operacional.

Para mensurar a distorção de custos, aplicou-se uma formulação específica que considerou a diferença entre o tempo padrão por unidade (Tp) e o tempo real observado (Tr), multiplicada pelo custo da hora de mão de obra na célula (Ch) e pelo volume produzido (Q). Essa equação, Distorção de Custo (DC) = (Tp – Tr) × Ch × Q, permitiu quantificar o impacto financeiro das discrepâncias entre os tempos estimados e os efetivamente realizados. A análise buscou evidenciar como a utilização de parâmetros desatualizados poderia afetar a acurácia do modelo de custeio e a alocação de recursos.

O estudo apresentou algumas limitações metodológicas, como a sua circunscrição à análise de um único produto e a um recorte temporal específico. Essa delimitação, embora estratégica para a profundidade da investigação, implica que os resultados não podem ser generalizados irrestritamente para todo o portfólio de produtos ou para outros períodos de produção. O objetivo principal não foi a generalização, mas sim a compreensão aprofundada das inter-relações entre a estrutura produtiva e os apontamentos operacionais em um caso representativo, o que foi alcançado com a abordagem adotada.

Adicionalmente, a coleta de dados por observação direta, embora essencial para a mensuração dos tempos reais, pode estar sujeita a variabilidades operacionais. Fatores como a experiência do operador, as condições específicas das máquinas, os tempos de setup e as microparadas não planejadas podem influenciar a produtividade e, consequentemente, a precisão dos dados observados. A conversão do tempo observado em indicadores de produtividade, como “peças por hora”, pressupôs uma estabilidade produtiva que nem sempre se verifica na prática. Assim, os valores obtidos devem ser interpretados como uma aproximação representativa da realidade operacional.

3. Resultados e Discussão

Os resultados obtidos neste estudo evidenciam de forma inequívoca as limitações do modelo de custeio atualmente adotado pela organização, particularmente no que tange à sua capacidade de representar o consumo real de recursos produtivos. Embora a estrutura do sistema de custeio se baseie em princípios tradicionais de apropriação de custos por absorção, como descrito por Martins (2010), o modelo demonstra uma sensibilidade acentuada à qualidade e à atualização dos parâmetros utilizados, especialmente os tempos padrão e a consistência dos roteiros produtivos. Essa dependência de parâmetros teóricos, muitas vezes desatualizados, compromete a acurácia das informações de custos e, por conseguinte, a confiabilidade das decisões gerenciais.

A análise comparativa entre os tempos padrão estabelecidos pela engenharia e os tempos reais de execução das operações revelou a existência de distorções significativas. Conforme o resumo do estudo, identificou-se uma divergência média de aproximadamente 18,5% entre o tempo padrão e o tempo real. Essa discrepância é um achado central, pois o tempo é o principal direcionador de custos na estrutura analisada. Pequenas imprecisões nos tempos de referência, quando aplicadas a um volume produtivo elevado e repetitivo, como o da indústria automotiva em questão, tendem a ser amplificadas, gerando impactos substanciais na apuração dos custos. A literatura em contabilidade de custos, como Kaplan e Anderson (2007), enfatiza que a precisão na mensuração do tempo é crucial para a alocação fidedigna dos custos, especialmente em modelos como o Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC), que buscam refletir o consumo efetivo de recursos. A superestimação dos tempos padrão, como observado em operações específicas, leva a uma alocação de custos de mão de obra direta que não corresponde ao esforço produtivo real, distorcendo a percepção de eficiência e o custo unitário dos produtos.

Tabela 1. Hora de produção real

OP	Descrição da operação	Quantidade Produzida	Padrão	Horas Totais	Peças por hora real	Horas de produção real	Diferença
30	Cortar Blanks	2.100	360	5,83	360	5,83	0,00
70	Retificar desbaste	2.100	200	10,5	400	5,25	5,25
210	Tornear	2.100	60	35	60	35	0,00
260	Laminar rosca fixação	2.161	600	3,60	600	3,60	0,00
380	Temperar por indução	2.161	180	12,01	300	7,20	4,80
400	Calibrar peças	2.093	180	11,63	200	10,46	1,16
420	Retificar semi acabamento	2.066	280	7,38	300	6,88	0,49
430	Retificar acabamento	2.044	280	7,30	300	6,81	0,49
440	Cromar	2.044	300	6,81	300	6,81	0,00
441	Desidrogenar	2.040	250	8,16	650	3,13	5,02
442	Laminar pistão	2.038	600	3,40	680	2,99	0,40
450	Polir	2.018	200	10,09	400	5,04	5,05
500	Inspeção	1.979	10.000	0,20	10.000	0,19	0,00
900	Pesar e embalar	1.974	10.000	0,20	10.000	0,19	0,00
Total Geral		28.918		122,10		99,44	22,66

Fonte: ERP empresa estudada (03/2026)

A Tabela 1, que consolida a análise comparativa entre o tempo padrão de produção e o tempo real de fabricação, ilustra claramente essa divergência. Nela, observa-se que o tempo total estimado com base nos parâmetros padrão é de 122,10 horas, enquanto o tempo real ajustado à produtividade observada corresponde a 99,44 horas. Essa diferença de 22,66 horas representa uma distorção considerável. Operações como “Retificar desbaste”, “Temperar por indução”, “Desidrogenar” e “Polir” apresentaram desempenho superior ao previsto, resultando em menor tempo de produção por unidade. Este comportamento sugere que os fatores padrão adotados estão subdimensionados em relação à capacidade produtiva real, levando a uma superestimação das horas necessárias para a execução dessas atividades. Essa superestimação, por sua vez, impacta diretamente a apropriação dos custos de mão de obra direta e, consequentemente, o custo unitário dos produtos. A dependência exclusiva de parâmetros teóricos, sem validação contínua com a realidade operacional, como apontado por Russomano (2000), que destaca a importância da padronização e adequação dos tempos de execução para a confiabilidade das informações produtivas, é uma fragilidade crítica do sistema.

Adicionalmente, a análise dos roteiros produtivos revelou inconsistências significativas entre o fluxo de produção planejado e aquele efetivamente realizado no chão de fábrica. A presença de operações realizadas em máquinas não previstas nos roteiros padrão, bem como a ausência de etapas formalmente cadastradas, indica fragilidades na manutenção da base cadastral do sistema. Por exemplo, o estudo menciona a ocorrência de apontamentos em equipamentos não compatíveis com o processo originalmente previsto para operações como torneamento (operação 210) e desidrogenação (operação 441). Essa flexibilidade operacional, embora possa ser benéfica para a produção, introduz um desafio substancial para o sistema de custeio, que não consegue capturar essas variações. A Figura 1, que apresenta o mapa fabril da empresa, ilustra a complexidade do ambiente produtivo e a distribuição das células, o que torna a gestão dos roteiros ainda mais crítica.

Figura 1. Mapa fabril da empresa estudada

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

A ausência de mecanismos de validação automática entre o roteiro de produção definido e a execução real das operações, conforme destacado por Kaplan e Cooper (1998), que enfatizam a relação direta entre a qualidade dos sistemas de custeio e a precisão dos dados operacionais, compromete a rastreabilidade e a confiabilidade dos dados utilizados na apuração de custos. Embora o cartão de trânsito interno, apresentado na Figura 2, seja um instrumento central para o controle e rastreabilidade das atividades produtivas, sua eficácia é limitada pela disciplina operacional e pela correta utilização pelos operadores. A utilização de QR Code, embora agilize a coleta de dados, não é suficiente para eliminar inconsistências decorrentes de falhas de registro ou de desvios não documentados. Slack, Brandon-Jones e Johnston (2019) reforçam que a intervenção humana no registro de dados, especialmente sem padronização rigorosa, aumenta a variabilidade e reduz a precisão dos direcionadores de custo, o que se alinha perfeitamente aos achados deste estudo.

Figura 2. Cartão de trânsito interno

Fonte: MES ERP empresa estudada (03/2026)

Outro ponto crítico é a variabilidade observada entre operadores no que se refere às horas totais registradas. Em diversos casos, o volume de horas atribuídas supera a capacidade real de trabalho diário, como exemplificado pelos operadores 1933 e 1936, que registraram 12,26 e 11,09 horas, respectivamente, em um único dia, contra uma capacidade efetiva de aproximadamente 6,4 horas. Tais valores são incompatíveis com a capacidade física de trabalho e indicam que as horas registradas não correspondem ao tempo efetivamente trabalhado, mas sim a valores calculados pelo sistema com base em parâmetros teóricos. Esse comportamento reforça o caráter teórico do modelo de custeio, que desconsidera as condições reais de execução das operações, como eficiência individual, variações de máquina, paradas não programadas e outras interferências operacionais. A utilização de fatores distintos entre operações e, em alguns casos, para um mesmo operador em diferentes atividades, contribui para distorções na mensuração do tempo, podendo superestimar ou subestimar o consumo de recursos e impactar diretamente o custo de fabricação e a avaliação da capacidade produtiva.

A análise da alocação dos custos de mão de obra nas diferentes células produtivas permitiu consolidar o custo total do produto ao longo de seu fluxo de fabricação. O custo total unitário do produto 950730832C atingiu R$ 12,92, conforme detalhado na Tabela 2.

Tabela 2. Custo total item 950730832C

Célula	Fator	Qtde Produzida	Horas Totais	Participação	Custo total TDABC (R$)	Custo unitário TDBAC (R$)
A1-1	0,00333333	2712	9,48533333	9%	106.257,98	3,57
B10-1	0,00357142	5371	24,96388888	4%	64.345,94	0,51
B10-2	0,00555555	2093	11,62777777	8%	11.611,47	0,47
B12-2	0,004	337	1,348	11%	4.044,98	1,30
B16-2	0,00166666	1227	2,04966666	2%	18.186,20	0,32
B17-2	0,00166666	3350	5,58333332	5%	26.863,20	0,43
B7-2	0,00357142	6054	21,62142856	17%	18.645,23	0,53
C10-1	0,0001	1143	0,1143	0%	52.352,57	0,03
C13-1	0,01666666	3291	54,85	39%	30.000,57	3,53
C14-2	0,0001	2164	0,2164	0%	10.351,27	0,01
C16-1	0,00166666	2300	6,51666666	6%	16.590,22	0,42
C17-1	0,005	2235	11,175	8%	31.678,13	1,13
C3-2	0,00555555	4163	23,12777777	4%	10.911,24	0,11
C6-3	0,00277777	5094	19,81	3%	49.003,27	0,29
INSPEC C	0,0001	1039	0,1039	1%	54.837,97	0,27
Total:						12,92

Fonte: ERP empresa estudada (03/2026)

A composição desse custo revela uma concentração relevante em determinadas etapas, com destaque para as células C13-1 e A1-1, que respondem por parcelas significativas das horas totais e, consequentemente, exercem maior influência na formação do custo final. Esse comportamento decorre da lógica de alocação do sistema, na qual o fator técnico expresso em tempo padrão por unidade é o principal direcionador de custos. Assim, operações com maior tempo estimado ou maior volume processado tendem a concentrar maior parcela dos recursos. Essa abordagem, embora tradicional, como descrito por Horngren et al. (2014), pode levar a distorções significativas em ambientes complexos e diversificados. Datar et al. (1991) e Hyer e Wemmerlöv (2002) já apontavam para as limitações da mensuração agregada de custos em ambientes produtivos organizados por células, onde a identificação do consumo específico de recursos por produto é dificultada, prejudicando a acurácia da apropriação dos custos.

O confronto dos dados da Tabela 2 com o roteiro de produção planejado (Tabela 3, que não será incluída, mas é referenciada) revela inconsistências relevantes entre o fluxo produtivo planejado e o efetivamente realizado. A presença de células nas quais o produto foi processado, mas que não constam formalmente na estrutura padrão, e a baixa representatividade ou ausência de etapas previamente definidas na apropriação de custos, evidenciam fragilidades na aderência entre o modelo cadastral e a realidade operacional. A superestimação dos tempos padrão implica a apropriação de um volume de horas superior ao efetivamente necessário, resultando em uma sobrealocação de custos ao produto analisado. Consequentemente, o custo unitário apurado não representa o custo econômico real de fabricação, mas uma estimativa condicionada a premissas que não se confirmam integralmente na prática operacional.

Essa distorção na apropriação dos custos intensifica o fenômeno de subsídio cruzado entre produtos. Itens processados sob condições distintas das previstas absorvem custos de forma desproporcional ao seu consumo real de recursos. Isso significa que alguns produtos podem parecer mais rentáveis do que realmente são, enquanto outros podem parecer deficitários, comprometendo a análise de rentabilidade individual e afetando a formação de preços e a gestão do mix de produtos. Garrison et al. (2013) destacam que a análise da margem de contribuição, fundamental para decisões de curto prazo, é diretamente impactada pela precisão dos custos variáveis. Quando os custos são distorcidos, as decisões estratégicas baseadas nessas informações podem ser inadequadas, levando a alocações subótimas de recursos e, em última instância, a uma redução da competitividade da organização. Monden (1995) enfatiza a importância da gestão estratégica de custos para a redução contínua de custos e adequação dos produtos às condições de mercado, o que é inviabilizado por informações de custos imprecisas.

A análise integrada entre custos e preços de venda reforça essa problemática. O preço de venda líquido do produto, no valor de R$ 8,03 (Tabela 10, que não será incluída, mas é referenciada), situa-se abaixo do custo unitário apurado pelo sistema de custeio vigente (R$ 12,92). Em uma leitura inicial, essa condição poderia sugerir uma margem negativa e a inviabilidade econômica do produto. No entanto, essa interpretação deve ser realizada com cautela, pois as distorções no modelo de apropriação de custos, especialmente a superavaliação dos tempos padrão, podem gerar uma superavaliação sistemática dos custos atribuídos aos produtos. Assim, a aparente condição de prejuízo pode ser um efeito de mensuração inadequada, e não necessariamente uma ineficiência econômica real do produto. A qualidade da informação de custos, portanto, revela-se um elemento central para a adequada avaliação de rentabilidade, formação de preços e definição do mix de produtos, como bem argumentado por Cooper e Kaplan (1998).

Do ponto de vista estrutural, o custo total da célula produtiva mantém-se constante no período analisado, no montante de R$ 40.875,08. Isso significa que o problema identificado não reside no nível global de custos, mas sim em sua alocação inadequada entre os produtos, caracterizando uma distorção de natureza alocativa. Essa condição compromete a acurácia dos custos unitários e, por conseguinte, a confiabilidade dos indicadores de rentabilidade e desempenho econômico. A principal limitação do modelo de custeio não reside em sua estrutura conceitual, mas na ausência de mecanismos que garantam a atualização contínua e a aderência dos parâmetros utilizados à realidade operacional.

Nesse contexto, a incorporação de drivers tecnológicos para mensuração automática do tempo produtivo apresenta-se como uma alternativa viável e de elevado impacto para o aprimoramento do sistema de custeio. A adoção de tecnologias como sistemas de apontamento eletrônico, integração entre Manufacturing Execution Systems (MES) e Enterprise Resource Planning (ERP), bem como sensores industriais de coleta automática de dados, permite a captura contínua e objetiva do tempo efetivamente consumido nas operações. Essa abordagem reduz a dependência de estimativas e aumenta significativamente a confiabilidade das informações utilizadas na formação de custos, alinhando-se aos princípios do TDABC, que Kaplan e Anderson (2007) propõem como um modelo que simplifica a mensuração ao utilizar o tempo como principal direcionador de custos, mantendo a precisão na análise.

A relevância econômica dessa modernização torna-se ainda mais evidente quando considerada a escala operacional da organização, cujo portfólio é composto por 63 tipos distintos de hastes. Embora apresentem variações geométricas e de complexidade, esses produtos compartilham etapas produtivas e estrutura de custeio semelhante, o que implica a replicação sistêmica das distorções identificadas. A distorção média estimada de aproximadamente 18,5% no tempo produtivo tende a se propagar ao longo de todo o portfólio, amplificando o impacto econômico agregado. A mensuração desse impacto, realizada por meio de uma abordagem quantitativa baseada na análise marginal do custo unitário, resultou em uma diferença unitária estimada de R$ 2,38 por unidade. Aplicando-se tal diferença ao volume mensal de 500.000 unidades, obtém-se um impacto econômico potencial da ordem de R$ 1,19 milhão por mês. Este resultado evidencia que pequenas variações percentuais no custo unitário, quando aplicadas a elevados volumes de produção, produzem efeitos expressivos sobre o resultado econômico global da organização.

Figura 3. Comparação impacto financeiro x investimento em drivers tecnológicos

Fonte: Elaborado pela autora (2026)

Ao se contrastar o impacto econômico estimado com o investimento necessário para mitigação das distorções por meio de drivers tecnológicos, observa-se uma assimetria relevante entre as magnitudes envolvidas, conforme ilustrado na Figura 3. O investimento requerido para implementação dessas soluções, incluindo sensores industriais, sistemas automatizados de coleta de dados e integração sistêmica, varia entre R$ 66.000,00 e R$ 396.000,00, a depender do nível de sofisticação tecnológica adotado. Essa relação evidencia a elevada atratividade econômica da solução proposta, uma vez que o custo de implementação representa uma fração significativamente inferior ao impacto mensal potencial decorrente da manutenção das distorções. A análise de viabilidade econômica reforça a atratividade dessa solução, demonstrando que o investimento necessário para sua implementação é significativamente inferior ao impacto potencial das distorções observadas. Tal relação evidencia que a melhoria da qualidade da informação de custos não apenas contribui para maior precisão analítica, mas também configura uma oportunidade concreta de geração de valor para a organização, com um período de retorno extremamente reduzido.

Em ambientes produtivos caracterizados por elevada diversidade de produtos e compartilhamento de recursos, como o analisado, a confiabilidade das informações de custos assume papel central na sustentação da competitividade. A transição de um modelo baseado predominantemente em estimativas para um modelo orientado por dados reais não representa apenas um aprimoramento técnico, mas uma condição necessária para o fortalecimento da capacidade analítica e decisória da empresa. A implementação de sistemas que capturem o tempo efetivamente consumido nas operações permite que a gestão identifique e atue sobre ineficiências, ociosidades e gargalos de produção de forma mais assertiva. Isso não só otimiza a alocação de recursos, mas também melhora a capacidade da empresa de responder às demandas do mercado com maior agilidade e precisão.

A abordagem metodológica adotada neste estudo, que integrou dados operacionais extraídos do sistema ERP com observações empíricas e análises comparativas, permitiu estruturar uma base consistente para a análise da alocação dos custos de mão de obra direta nas células produtivas e identificar inconsistências entre o fluxo produtivo registrado e o efetivamente realizado. Essa metodologia superou as limitações típicas de modelos baseados exclusivamente em parâmetros teóricos, incorporando elementos empíricos que ampliam a confiabilidade das análises desenvolvidas. A granularidade da análise, ao focar no processo produtivo em nível de célula e por produto, favoreceu uma compreensão mais detalhada dos mecanismos de apropriação de custos, o que é particularmente relevante em ambientes com elevada variabilidade e compartilhamento de recursos.

Em suma, os resultados deste estudo reforçam a necessidade premente de as organizações industriais revisarem seus sistemas de custeio, migrando de modelos baseados em estimativas e tempos padrão desatualizados para abordagens que incorporem a mensuração do tempo real de execução das operações. A não atualização desses parâmetros pode levar a decisões gerenciais equivocadas, comprometendo a rentabilidade e a competitividade. A adoção de tecnologias de mensuração automática e a implementação de modelos como o TDABC não devem ser vistas como um custo adicional, mas como um investimento estratégico que gera ganhos substanciais em acurácia informacional, eficiência gerencial e capacidade de adaptação às dinâmicas de mercado. A qualidade da informação de custos é, portanto, um pilar fundamental para a sustentabilidade e o crescimento da empresa no longo prazo.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido ao analisar as limitações das horas padrão como direcionador de custeio e seus impactos no custo por máquina e unitário dos produtos, bem como ao examinar a aderência entre tempos padrão e reais, mensurar as divergências na alocação de custos indiretos e discutir as implicações à luz de modelos como o Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC). Os resultados evidenciaram uma divergência média de aproximadamente 18,5% entre os tempos padrão e reais, comprometendo a acurácia das informações de custos e gerando um impacto econômico potencial de R$ 1,19 milhão mensais. A pesquisa demonstrou que o modelo de custeio vigente, baseado em parâmetros teóricos desatualizados e roteiros inconsistentes, não reflete o consumo efetivo de recursos, levando a distorções na rentabilidade dos produtos e à ocorrência de subsídio cruzado. A incorporação de drivers tecnológicos para mensuração automática do tempo produtivo foi identificada como uma alternativa viável e economicamente atrativa para mitigar essas distorções e fortalecer a base informacional para a tomada de decisão.

Contudo, o estudo apresenta limitações inerentes à sua natureza de estudo de caso, focado em um único produto e um recorte temporal específico, o que restringe a generalização irrestrita dos achados. Embora a metodologia tenha buscado aprofundar a análise em um contexto representativo, a coleta de dados de tempo real por observação direta, embora mais aderente, pode estar sujeita a variabilidades operacionais não totalmente capturadas. Para estudos futuros, sugere-se a ampliação da amostra para outros produtos e períodos, a fim de validar e generalizar os resultados. Recomenda-se, ainda, aprofundar a investigação sobre a implementação e os benefícios do Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC) em diferentes contextos industriais, explorando a relação entre o consumo de recursos e a geração de valor, com foco na integração de sistemas de coleta de dados automatizados.

Referências Bibliográficas

COOPER, Robin; KAPLAN, Robert S. Cost & Effect: Using Integrated Cost Systems to Drive Profitability. Boston: Harvard Business School Press, 1998.

DATAR, Srikant M.; FOSTER, George; HORNGREN, Charles T. Cost Accounting: A Managerial Emphasis. 7. ed. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1991.

Horngren et al., 2014

HORNGREN, Charles T. et al. Contabilidade de Custos. 14. ed. São Paulo: Pearson, 2014.

HYER, Nancy L.; WEMMERLÖV, Urban. Reorganizing the Factory: Competing Through Cellular Manufacturing. Portland: Productivity Press, 2002.

KAPLAN, Robert S.; ANDERSON, Steven R. Time-Driven

KAPLAN, Robert S.; ANDERSON, Steven R. Time-Driven Activity-Based Costing. Boston: Harvard Business School Press, 2007.

MARTINS, Eliseu. Contabilidade de Custos. 10. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

RUSSOMANO, Victor Henrique. Planejamento e Controle da Produção. 6. ed. São Paulo: Pioneira, 2000.

SLACK, Nigel; BRANDON-JONES, Alistair; JOHNSTON, Robert. Administração da Produção. 8. ed. São Paulo: Atlas, 2019.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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