Jean Lucas De Oliveira Guimaraes Monteiro; Gustavo Luiz Scatolini Vieira

DOI: 10.22167/2675-6528-202600945

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

Resumo

A execução de obras públicas envolve elevada complexidade operacional e contratual, tornando o controle de prazo e custo dependente de monitoramento contínuo e gestão de mudanças. Analisou-se o desempenho de obras públicas, com foco na estabilidade do fluxo físico-financeiro, na ocorrência de reprogramações e aditivos, e em sinais de variabilidade associados a desperdícios, sob uma perspectiva Lean aplicada à Gestão de Projetos. A pesquisa, de natureza aplicada, quantitativa e descritivo-analítica, utilizou dados secundários de fonte pública, organizados na granularidade obra-mês. Realizou-se um processo de ETL para padronização, checagens de consistência e modelagem analítica, seguido da construção de indicadores e visualizações em dashboards, utilizando Microsoft Excel e Power BI, para comparação por recortes como unidade federativa e tipo de obra. Os resultados indicaram variabilidade relevante no progresso físico mensal e defasagens recorrentes entre valores medidos e pagos, além de uma distribuição assimétrica de atrasos de pagamento com presença de casos extremos. Observou-se concentração temporal de eventos de reprogramação e aditivos em períodos específicos e diferenças de atraso médio entre tipos de obra, sugerindo influência de fatores contextuais. Concluiu-se que a variabilidade do fluxo e as defasagens financeiras podem atuar como restrições sistêmicas, reforçando a importância do monitoramento e controle, do controle integrado de mudanças e do fortalecimento da governança do ciclo físico-financeiro para aumentar a previsibilidade em obras públicas. A pesquisa contribuiu com evidências empíricas para o diagnóstico gerencial em ambientes complexos.

Palavras-chave: Aditivos; Controle; Dashboards; Gestão de projetos; Previsibilidade.

1. Introdução

A execução de obras públicas é um empreendimento de elevada complexidade, envolvendo múltiplos *stakeholders*, restrições institucionais e uma significativa exposição a riscos técnicos, financeiros e contratuais. Essa complexidade frequentemente resulta em desvios de prazo e custo ao longo do ciclo de vida dos projetos. A literatura de gestão de projetos preconiza que a previsibilidade é sustentada por práticas estruturadas de planejamento, monitoramento e controle, que abrangem o acompanhamento contínuo, a integração entre cronograma e orçamento, e um controle robusto de mudanças, especialmente em ambientes com alta incerteza (Project Management Institute, 2021). A fragilidade na articulação entre o plano e a execução intensifica a necessidade de replanejamentos e ações corretivas, impactando negativamente a governança e a capacidade de entrega. Historicamente, projetos públicos são notórios por enfrentarem desafios como sobrecustos e atrasos, muitas vezes atribuídos a estimativas iniciais otimistas ou vieses de planejamento (Flyvbjerg et al., 2002), o que sublinha a importância de um controle mais rigoroso e transparente.

Nesse contexto, a Lean Construction oferece uma lente complementar, tratando a produção na construção como um sistema focado em fluxo e confiabilidade, visando à redução sistemática da variabilidade e dos desperdícios (Koskela, 1992; Koskela, 2000). O modelo TFV (Transformation, Flow, Value) da Lean Construction enfatiza que o desempenho não se resume à transformação de insumos em produtos, mas também à gestão eficaz do fluxo e à agregação de valor. Interrupções no fluxo de trabalho, como as observadas em obras públicas, tendem a gerar retrabalho administrativo, reprogramações e maior esforço de coordenação. A teoria de operações reforça essa compreensão, demonstrando que sistemas com alta variabilidade e capacidade limitada produzem, de forma estrutural, aumento do tempo de atravessamento e formação de filas (Hopp & Spearman, 2008). Pequenas instabilidades, quando recorrentes, podem se acumular e resultar em atrasos e esperas, inclusive nos processos administrativos e financeiros.

Em obras públicas, a dinâmica entre medição, validação e desembolso pode introduzir defasagens no fluxo financeiro, que, por sua vez, afetam a mobilização de recursos, a aquisição de suprimentos e a continuidade das frentes de serviço, ampliando a instabilidade do sistema de produção. A confiabilidade do planejamento, um pilar da Lean Construction, é frequentemente abordada por meio de sistemas como o Last Planner System, que promove o planejamento colaborativo de curto prazo e a remoção proativa de restrições (Ballard, 2000; Ballard & Howell, 1998; Howell, 1999). Embora métricas operacionais diretas de canteiro nem sempre estejam disponíveis em bases públicas, registros administrativos mensais podem funcionar como indicadores *proxy* para identificar padrões de instabilidade e interrupções (Koskela, 2000; Hopp & Spearman, 2008).

Paralelamente, a literatura de gestão de projetos reconhece que as mudanças contratuais de escopo e prazo são parte intrínseca da dinâmica dos projetos, mas seu impacto no desempenho depende da maturidade do controle integrado de mudanças e da governança decisória (Project Management Institute, 2021; Kerzner, 2017). A ocorrência frequente de extensões de prazo e aditivos pode sinalizar fragilidades no planejamento inicial, na gestão de riscos ou na coordenação de suprimentos (Turner, 2009; Flyvbjerg et al., 2002). Nesse contexto de complexidade e variabilidade, o uso de painéis analíticos (*dashboards*) e rotinas de monitoramento contínuo emerge como um instrumento gerencial crucial. Tais ferramentas não são soluções automáticas, mas suportes à decisão que tornam visíveis padrões, anomalias e tendências, orientando ações corretivas e preventivas (Ohno, 1988; Liker, 2004). Essa lógica se alinha aos princípios Lean de controle visual e detecção rápida de desvios, reduzindo a assimetria de informação e ampliando a capacidade de reação, desde que sejam acionáveis e integrados às rotinas de governança (Project Management Institute, 2021).

A gestão de obras públicas, intrinsecamente complexa, é marcada pela variabilidade do fluxo físico-financeiro, defasagens entre medição e pagamento, e pela recorrência de reprogramações e aditivos. Essa realidade exige o desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico que permitam monitoramento eficaz e a identificação de restrições sistêmicas, pois a ausência de uma visão clara e integrada desses padrões dificulta a tomada de decisão proativa e compromete a previsibilidade. A presente pesquisa justifica-se, portanto, pela necessidade de fornecer evidências empíricas e um arcabouço analítico para aprimorar a governança e o controle em ambientes complexos. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de obras públicas, com foco na estabilidade do fluxo físico-financeiro, na ocorrência de reprogramações e aditivos, e em sinais de variabilidade associados a desperdícios, sob uma perspectiva Lean aplicada à Gestão de Projetos, utilizando indicadores e visualizações em *dashboards* para apoiar o diagnóstico gerencial.

2. Material e Métodos

A pesquisa foi caracterizada como aplicada, de abordagem quantitativa e com finalidade descritivo-analítica, buscando diagnosticar padrões de desempenho em obras públicas a partir de registros mensais de medição e pagamento. Conforme Gil (2022), a pesquisa aplicada gera conhecimento com potencial de uso prático em problemas concretos, enquanto a descritiva foca em descrever características de fenômenos. Nesse sentido, o estudo descreveu e analisou o comportamento de variáveis associadas ao fluxo físico-financeiro e a sinais de mudanças contratuais, considerando recortes comparativos por características das obras, alinhando-se também à classificação descritiva e analítica de Vergara (2016).

O estudo foi realizado no contexto de obras públicas, utilizando exclusivamente dados secundários de fonte pública. A base de dados foi obtida do repositório Kaggle, no conjunto “Base Obras Públicas”, disponibilizado pelo usuário dipohenrique. O período de análise abrangeu os registros de março de 2021 a dezembro de 2026. A unidade de análise foi definida no nível obra-mês, o que permitiu avaliar a estabilidade do fluxo físico e financeiro ao longo do tempo, bem como identificar indícios de variabilidade e desperdícios por meio de indicadores proxy (Johnston, 2014; Kitchin, 2014).

A amostra da pesquisa consistiu em 955 registros no nível obra-mês, correspondendo a 120 obras únicas identificadas por um código de obra (obra_id). Esses registros foram selecionados por estarem disponíveis na base de dados pública e por conterem informações mensais de medição e pagamento, essenciais para a análise do fluxo físico-financeiro. A escolha de dados secundários é uma estratégia comum em estudos quantitativos, visando ampliar a transparência e a reprodutibilidade da pesquisa, desde que a fonte e suas limitações sejam rigorosamente explicitadas (Creswell & Creswell, 2018).

Tabela 1. Caracterização da base (obra-mês)

Indicador	Valor
Registros (obra-mês)	955
Obras únicas	120
Período (mín.)	2021-03
Período (máx.)	2026-12

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Os dados foram coletados exclusivamente de fontes secundárias, especificamente do conjunto “Base Obras Públicas” disponível na plataforma Kaggle. Não houve aplicação de questionários, entrevistas ou observações diretas. Como instrumento de apoio à análise e à apresentação dos resultados, utilizaram-se painéis de visualização, conhecidos como *dashboards*. Esses painéis foram desenvolvidos para organizar os indicadores, permitir a aplicação de filtros e recortes comparativos, e facilitar a identificação de padrões e meses críticos, alinhando-se às orientações de coerência metodológica (Gil, 2022; Vergara, 2016).

A preparação da base de dados seguiu um processo de ETL (Extract, Transform, Load). A extração consistiu na obtenção do arquivo do Kaggle e importação para o ambiente de análise. Na transformação, realizou-se verificação de integridade e padronização dos campos, incluindo conversão de tipos de dados, formatos temporais, tratamento de registros ausentes e não aplicáveis, checagens de consistência e identificação de duplicidades (Rahm & Do, 2000). A carga e organização final estruturaram os dados em um modelo analítico, separando a tabela de fatos (registros mensais) das tabelas de dimensão (atributos como UF, município, tipo de obra e órgão), visando à consistência no cálculo das medidas (Kimball & Ross, 2013).

O processamento e a análise dos dados foram realizados com o auxílio de ferramentas como Microsoft Excel, para inspeções iniciais, e Microsoft Power BI, para modelagem, construção de medidas e visualização analítica. As variáveis foram organizadas em categorias funcionais, incluindo identificação e estratificação (obra_id, uf, tipo_obra), temporais (ano, mês, competência) e de desempenho mensal (progresso_fisico_mes_pct, valor_medido_mes, valor_pago_mes, dias_atraso_pagamento). Variáveis adicionais, como reprogramacao_mes e aditivo_mes, foram consideradas sinais de variabilidade e instabilidade (Wooldridge, 2019).

A construção dos indicadores quantitativos derivou diretamente dos registros mensais, calculando a diferença entre valor_medido_mes e valor_pago_mes, a variação mensal do progresso_fisico_mes_pct e dias_atraso_pagamento, permitindo avaliar defasagens temporais e oscilações no ritmo de execução. Eventos como reprogramacao_mes e aditivo_mes foram tratados como variáveis indicativas de mudanças contratuais. Os procedimentos de análise incluíram estatísticas descritivas básicas, comparações gráficas e temporais no nível obra-mês, e diagnóstico de distribuição das variáveis contínuas por meio de estatísticas sumarizadas e inspeção gráfica (Montgomery, Peck & Vining, 2012; Chatfield, 2003).

Para comparações entre grupos, como unidades federativas e tipos de obra, adotou-se uma abordagem mista, utilizando testes de hipótese paramétricos (ANOVA) ou não paramétricos (Kruskal-Wallis, Mann-Whitney) (Hollander, Wolfe & Chicken, 2013). Para variáveis categóricas, empregou-se tabela de contingência com teste qui-quadrado de independência. Critérios objetivos foram definidos para classificar eventos excepcionais, como dias_atraso_pagamento no percentil 95, variações negativas no progresso_fisico_mes_pct superiores a dois desvios padrão, e aumento relativo na frequência de reprogramacao_mes ou aditivo_mes superior a 50% em janela móvel de três meses.

O tratamento de dados ausentes e valores não aplicáveis seguiu procedimentos explícitos, registrando como NA contextualizado quando a ausência configurava “não aplicável”. Em casos de falha de registro em variáveis essenciais, avaliou-se o padrão de *missingness* e procedeu-se com *listwise deletion* ou imputação por métodos adequados (Little & Rubin, 2002; White, Royston & Wood, 2011). Checagens de robustez foram conduzidas, incluindo a variação de critérios de corte para as *flags*, avaliação da influência de obras com séries curtas e análise de consistência temporal por subperíodos (Wooldridge, 2019).

A interpretação dos indicadores foi orientada pelos princípios da Lean Construction, adotada como lente complementar à gestão de projetos para avaliar a estabilidade do fluxo, a variabilidade e os sinais de desperdício. A Lean Construction enfatiza que o desempenho depende da confiabilidade do fluxo e da redução sistemática de perdas (Koskela, 2000; Ballard, 2000). Considerando as limitações dos dados secundários, a aplicação da Lean ocorreu por meio de indicadores *proxy* para representar fenômenos mensuráveis nos registros mensais, como defasagens no ciclo de pagamento e oscilações no ritmo de avanço físico.

Em relação aos procedimentos éticos, a pesquisa utilizou exclusivamente dados secundários de acesso público, sem identificação nominal de pessoas físicas e sem tratamento de informações sensíveis individualizadas. Dessa forma, não houve coleta direta com participantes humanos, nem manipulação de dados pessoais que exigissem consentimento informado ou submissão a comitê de ética. A transparência metodológica foi um requisito central, com todas as etapas de preparação, transformação e cálculo de indicadores descritas detalhadamente para garantir a rastreabilidade e a replicação (Peng, 2011; Nosek et al., 2015).

No que se refere às limitações metodológicas, destaca-se que a base utilizada consiste em dados administrativos agregados mensalmente, o que impede a observação direta de rotinas operacionais internas, como planejamento de curto prazo ou controle diário de produção no canteiro. Assim, os indicadores de variabilidade e instabilidade foram interpretados como *proxies* baseados em registros documentais, e não como medidas diretas de práticas de gestão *in loco*. A pesquisa está sujeita às limitações inerentes ao processo original de registro, incluindo possíveis inconsistências de preenchimento e ausência de variáveis explicativas adicionais.

Dessa forma, os resultados devem ser compreendidos como evidências descritivas e analíticas fundamentadas nos registros disponíveis, adequadas para diagnóstico e comparação entre contextos observados, mas não para inferências causais definitivas sobre desempenho ou eficácia de práticas específicas de gestão. A pesquisa procurou assegurar integridade metodológica, transparência e aderência aos princípios científicos de validação, evitando extrapolar os resultados para além do domínio observável e mensurado pelas variáveis disponíveis (Wooldridge, 2019).

3. Resultados e Discussão

Os resultados apresentados neste estudo foram estruturados com o propósito de garantir máxima transparência e rastreabilidade, permitindo que a análise dos padrões observados na base de dados seja acompanhada de forma lógica e coerente. Cada achado, seja ele proveniente de tabelas ou figuras, é introduzido por um texto de contextualização, seguido da sua representação visual e, subsequentemente, por uma análise aprofundada que cruza os dados empíricos com a literatura teórica e discute suas implicações práticas.

A base de dados utilizada para a pesquisa, conforme detalhado na Tabela 1 (apresentada na seção de Material e Métodos), consistiu em 955 registros no nível obra-mês, abrangendo 120 obras únicas e um período de análise de março de 2021 a dezembro de 2026. Essa caracterização inicial é fundamental, pois estabelece a granularidade e a extensão temporal dos dados, elementos cruciais para a validade das análises longitudinais. A observação de um número significativo de registros ao longo de um período de quase seis anos, com a capacidade de desagregar os dados por obra e mês, confere à pesquisa uma robustez que permite identificar padrões de variabilidade, a ocorrência de mudanças contratuais e as defasagens entre medição e pagamento em diferentes momentos do ciclo de vida dos projetos. A escolha da unidade de análise obra-mês, como ressaltado por Wooldridge (2019) e Montgomery, Peck & Vining (2012), é vital para assegurar a coerência entre o nível de mensuração dos dados e as inferências realizadas, mitigando riscos de interpretações equivocadas decorrentes de agregações inadequadas.

Para uma compreensão inicial do alinhamento físico-financeiro das obras públicas, procedeu-se à consolidação dos somatórios anuais dos valores medidos e pagos. A Tabela 2 apresenta esses totais por ano, revelando uma dinâmica financeira que merece atenção detalhada.

Tabela 2. Totais anuais de valores medidos e pagos.

Ano	Total medido (R$)	Total pago (R$)
2021	111381366.42	100176152.38
2022	287282589.40	261539574.47
2023	342730756.88	313561525.19
2024	308802411.35	282966781.33
2025	188513887.79	172549462.10
2026	25196279.60	21587372.88

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A análise da Tabela 2 demonstra que, embora os valores medidos e pagos sigam uma tendência geral de crescimento e decréscimo ao longo dos anos, existe uma diferença persistente entre o montante medido e o efetivamente pago. Essa defasagem não é trivial; ela sugere que o ciclo de pagamento em obras públicas pode estar sujeito a atrasos sistemáticos ou a uma gestão financeira que não acompanha o ritmo da execução física. Sob a ótica da Lean Construction, tal discrepância representa uma forma de desperdício, especificamente a “espera” (Koskela, 2000; Hopp & Spearman, 2008). A espera por pagamentos pode ter um efeito cascata, impactando a capacidade dos contratados de mobilizar recursos, adquirir suprimentos e manter a continuidade das frentes de serviço, o que, por sua vez, pode levar a interrupções no fluxo de produção e, consequentemente, a atrasos no cronograma geral da obra.

A literatura de gestão de projetos, conforme o Project Management Institute (2021), enfatiza a importância do controle financeiro rigoroso e da gestão de fluxo de caixa para a saúde do projeto. Quando há um desalinhamento crônico entre medição e pagamento, a previsibilidade financeira é comprometida, forçando as equipes de projeto a operar em um ambiente de incerteza. Isso pode resultar em decisões subótimas, como a desaceleração deliberada do ritmo de trabalho para evitar o acúmulo excessivo de medições não pagas, ou a busca por financiamentos alternativos que podem gerar custos adicionais. A implicação prática é a necessidade urgente de as entidades contratantes revisarem seus processos de liquidação financeira, buscando identificar os gargalos que causam esses atrasos. Isso pode envolver a otimização de fluxos de aprovação, a digitalização de documentos, a melhoria da comunicação entre os departamentos de medição e financeiro, e o estabelecimento de metas claras para o tempo de processamento de pagamentos. A transparência sobre os prazos de pagamento e a comunicação proativa com os contratados podem mitigar parte dos riscos associados a essa espera.

A Figura 1 ilustra graficamente os totais anuais de medição e pagamento apresentados na Tabela 2, tornando a visualização das defasagens ainda mais evidente.

Figura 1. Fluxo financeiro anual (medido vs pago).

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A leitura visual da Figura 1 facilita a identificação dos anos com maior desalinhamento entre os valores medidos e pagos. A observação de que a curva de pagamento se mantém consistentemente abaixo da curva de medição ao longo de vários anos não apenas corrobora a existência de defasagens, mas também sugere um acúmulo de obrigações financeiras não liquidadas. Esse cenário, como discutido por Flyvbjerg et al. (2002), pode ser um indicativo de subestimação de custos ou prazos iniciais, ou de uma gestão de riscos ineficaz que não previu adequadamente as necessidades de caixa. O acúmulo de obrigações tem um impacto direto na continuidade das frentes de serviço, pois os contratados podem enfrentar dificuldades de capital de giro, levando a paralisações ou à redução da intensidade de trabalho.

Do ponto de vista prático, a persistência dessa lacuna financeira exige uma análise mais profunda das causas-raiz. Não se trata apenas de um problema de fluxo de caixa, mas de um sintoma de possíveis falhas na governança do ciclo físico-financeiro. As implicações incluem a necessidade de desenvolver modelos de previsão de fluxo de caixa mais precisos, que considerem não apenas as medições esperadas, mas também os prazos médios de pagamento. Além disso, a implementação de mecanismos de alerta precoce, como painéis de controle (dashboards) que monitorem a diferença entre medido e pago em tempo real, pode permitir que os gestores intervenham antes que a situação se torne crítica. A discussão com os fornecedores e contratados sobre esses desafios financeiros e a busca por soluções colaborativas, como a revisão de termos de pagamento ou a antecipação de pagamentos em situações específicas, podem ser estratégias eficazes para mitigar os impactos negativos na execução das obras.

A estabilidade do fluxo físico, um componente essencial para a previsibilidade e eficiência na construção, foi examinada pela média do progresso mensal, agregada por mês do ano. Essa abordagem permite identificar meses com comportamento sistematicamente mais baixo ou mais alto ao longo do calendário, conforme ilustrado na Figura 2.

Figura 2. Fluxo físico: progresso médio mensal (por mês do ano).

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O padrão evidenciado na Figura 2 revela variações significativas no progresso físico médio ao longo do ano. Essas oscilações são compatíveis com a existência de sazonalidade operacional, que pode ser influenciada por fatores como restrições climáticas (períodos de chuva intensa, por exemplo), disponibilidade de insumos (interrupções na cadeia de suprimentos) e janelas administrativas (períodos de férias coletivas ou fechamento de balanço). A teoria da Lean Construction, em particular o modelo TFV de Koskela (2000), enfatiza que o desempenho não se resume à transformação de insumos em produto, mas também à confiabilidade do fluxo. A variabilidade no fluxo físico, mesmo que esperada em certos contextos, é um sinal de instabilidade que pode levar a desperdícios, como esperas, retrabalho e superprodução, se não for adequadamente gerenciada.

As oscilações persistentes em meses específicos indicam pontos de atenção cruciais para o planejamento. Por exemplo, se o progresso físico tende a cair consistentemente em determinados meses, isso sugere a necessidade de um planejamento de suprimentos mais robusto para esses períodos, uma mobilização de equipes mais flexível e uma gestão proativa de restrições. Ballard (2000), ao discutir o Last Planner System, destaca que a confiabilidade do planejamento depende da remoção antecipada de restrições. A identificação desses padrões sazonais permite que os gestores de projeto antecipem problemas e implementem ações preventivas, como a estocagem estratégica de materiais, a negociação de contratos de suprimento com maior flexibilidade ou a programação de atividades menos sensíveis ao clima para os meses de menor progresso. A implicação prática é a necessidade de integrar a análise de sazonalidade nos processos de planejamento mestre e de curto prazo, utilizando dados históricos para refinar as estimativas de produtividade e alocação de recursos, transformando a variabilidade observada em uma oportunidade para otimizar o fluxo de trabalho.

A defasagem entre medição e pagamento foi analisada mais profundamente pela distribuição do atraso de pagamento em dias. A Figura 3 apresenta o histograma do atraso, após o tratamento dos dados para garantir valores não negativos.

Figura 3. Distribuição do atraso de pagamento (dias).

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A distribuição assimétrica na Figura 3, com uma concentração de registros em atrasos menores, mas com uma “cauda longa” que se estende a atrasos elevados, é um achado crítico. Isso significa que, embora a maioria dos pagamentos ocorra com atrasos gerenciáveis, uma parcela significativa dos registros apresenta atrasos substanciais. Hopp e Spearman (2008) explicam que, em sistemas com variabilidade e capacidade limitada, pequenas flutuações podem gerar efeitos desproporcionais, resultando em filas e esperas prolongadas. Em obras públicas, esses atrasos extremos funcionam como gatilhos para uma série de problemas, incluindo paralisações, reprogramações e aumento de custos indiretos, pois a obra entra em um ciclo de avanço e espera, comprometendo a estabilidade do fluxo de trabalho.

As implicações desses atrasos extremos são multifacetadas. Para os contratados, representam um risco financeiro significativo, podendo levar à insolvência ou à incapacidade de cumprir compromissos com subcontratados e fornecedores. Para o órgão público, resultam em perdas de produtividade, aumento de custos indiretos (como custos de mobilização e desmobilização, equipamentos parados, etc.) e, em última instância, na entrega tardia e mais cara do projeto. A perspectiva da Lean Construction vê esses atrasos como um desperdício de “espera” e “movimento desnecessário” (Koskela, 2000), pois os recursos ficam ociosos ou são realocados de forma ineficiente. A prática recomendada é a implementação de um sistema robusto de gestão de pagamentos que não apenas monitore os prazos, mas também identifique proativamente os pagamentos em risco de atraso prolongado. Isso pode envolver a automação de processos, a definição de SLAs (Service Level Agreements) para aprovação de medições e pagamentos, e a criação de um fundo de contingência para mitigar os impactos de atrasos inevitáveis. Além disso, a revisão dos contratos para incluir cláusulas que incentivem o pagamento pontual ou penalizem atrasos excessivos pode ser uma medida eficaz.

Mudanças de planejamento, frequentemente manifestadas por reprogramações e aditivos contratuais, são indicadores de instabilidade. A Tabela 3 apresenta a soma anual desses eventos, fornecendo uma visão quantitativa da frequência dessas alterações ao longo do tempo.

Tabela 3. Eventos anuais de reprogramações e aditivos.

Ano	Reprogramações (soma)	Aditivos (soma)
2021	7	6
2022	25	7
2023	34	27
2024	31	11
2025	27	18
2026	3	2

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A Tabela 3 revela um aumento notável nos eventos de reprogramação e aditivos em determinados anos, com picos em 2023 e 2024 para reprogramações e em 2023 e 2025 para aditivos. Esse padrão de elevação indica períodos de maior instabilidade no planejamento das obras. A literatura de gestão de projetos, como o Project Management Institute (2021) e Kerzner (2017), reconhece que mudanças contratuais são parte da dinâmica dos projetos, mas sua frequência excessiva pode sinalizar fragilidades na definição inicial do escopo, na gestão de riscos ou na gestão de suprimentos. Flyvbjerg et al. (2002) destacam que estimativas iniciais em projetos públicos frequentemente subestimam custos e prazos, levando a revisões e aditivos.

Sob a ótica da Lean Construction, reprogramações e aditivos frequentes são sintomas de um fluxo de trabalho instável e de um planejamento não confiável. Ballard (2000) argumenta que a confiabilidade do planejamento é essencial para a eficiência, e que desvios constantes do plano original indicam a presença de desperdícios, como retrabalho administrativo e esforço excessivo de coordenação. A implicação prática é a necessidade de fortalecer o controle integrado de mudanças. Isso envolve não apenas o registro formal das alterações, mas também uma análise rigorosa de suas justificativas, impactos em prazo e custo, e a rastreabilidade das decisões. É fundamental que os órgãos contratantes e as equipes de projeto invistam em processos de planejamento mais robustos, incluindo uma fase de levantamento de requisitos mais detalhada, análises de risco abrangentes e um planejamento de suprimentos mais eficaz. A criação de um comitê de controle de mudanças com poder decisório e a implementação de um sistema de informação que centralize todas as solicitações de mudança e seus impactos podem melhorar a governança e reduzir a instabilidade do plano.

A visualização gráfica desses eventos de mudança, embora não incluída como figura separada devido ao limite estabelecido, complementa a Tabela 3 ao tornar mais evidente a concentração temporal de reprogramações e aditivos. Um padrão de elevação seguido por uma queda pode indicar o encerramento de ciclos contratuais ou uma redução no volume de obras no período, mas também pode sinalizar uma estabilização do fluxo de trabalho após um período de ajustes intensos. A análise detalhada das causas desses aditivos e reprogramações, conforme sugerido pelo painel de confiabilidade do planejamento (Figura 5 no documento original), revela que uma parte significativa das mudanças está relacionada a fatores como revisão de escopo, atraso de insumos e licenças/autorizações.

Esses achados reforçam a importância de uma gestão proativa de riscos e de um planejamento de restrições eficaz. A revisão de escopo como causa recorrente de aditivos aponta para a necessidade de maior rigor na fase de levantamento de requisitos e projeto executivo, garantindo que as especificações sejam claras e completas antes do início da execução. Atrasos de insumos e licenças, por sua vez, sublinham a importância da gestão da cadeia de suprimentos e da gestão de stakeholders, respectivamente. A teoria de operações, conforme Hopp e Spearman (2008), demonstra que a variabilidade na chegada de insumos ou na liberação de licenças pode criar gargalos e atrasos em todo o sistema. As implicações práticas incluem a implementação de um sistema de planejamento e controle de suprimentos mais sofisticado, com monitoramento em tempo real do status dos pedidos e planos de contingência para atrasos. Para licenças, é crucial um mapeamento detalhado dos requisitos regulatórios e um acompanhamento proativo dos processos de aprovação, com comunicação constante com as autoridades competentes. A adoção de um Last Planner System (Ballard, 2000) pode ser uma ferramenta valiosa para identificar e remover essas restrições antecipadamente, aumentando a confiabilidade dos compromissos de produção.

A análise do atraso médio de pagamento por tipo de obra, embora a Tabela 4 não seja incluída como tag separada devido ao limite, revelou diferenças significativas entre as categorias. Tipos de obra como “Habitação social”, “Edificação escolar” e “Reforma predial” apresentaram atrasos médios ligeiramente superiores a outras categorias como “Saneamento” e “Ponte/viaduto”. Essas diferenças sugerem que a complexidade técnica, as exigências de licenciamento, as interferências externas e a dinâmica de suprimentos podem variar consideravelmente entre os tipos de obra, afetando o ritmo de medição e, crucialmente, a liquidação financeira.

Essa heterogeneidade no desempenho financeiro por tipo de obra reforça a necessidade de uma leitura segmentada dos resultados, evitando generalizações baseadas em médias globais. A literatura de gestão de projetos e de operações reconhece que diferentes tipos de projetos possuem características intrínsecas que influenciam sua complexidade e, consequentemente, seu desempenho (Kerzner, 2017). Uma obra de habitação social, por exemplo, pode envolver uma maior interação com stakeholders sociais e burocráticos, enquanto uma obra de saneamento pode ter desafios técnicos específicos relacionados ao subsolo. As implicações práticas são que a gestão do fluxo financeiro e a avaliação de desempenho devem considerar as especificidades de cada tipo de obra. Isso significa que as metas de prazo de pagamento e os indicadores de desempenho devem ser adaptados ao contexto, e não aplicados de forma universal. Os gestores de projetos e os formuladores de políticas públicas devem realizar análises de causa-raiz para os tipos de obra com atrasos mais pronunciados, identificando os fatores específicos que contribuem para essa situação. Isso pode levar ao desenvolvimento de diretrizes de planejamento e governança mais robustas e personalizadas para cada categoria, otimizando a alocação de recursos e a mitigação de riscos.

Os painéis analíticos (dashboards), embora não incluídos como figuras separadas (Figuras 6, 7 e 8 no documento original), foram ferramentas metodológicas essenciais para consolidar os indicadores, permitir filtros e facilitar a leitura por recortes, como unidade federativa e tipo de obra. O painel de estabilidade do fluxo (Figura 4 original) consolidou a leitura do fluxo físico e financeiro, evidenciando que as oscilações no progresso físico, somadas à diferença entre medido e pago, sustentam a interpretação de instabilidade do sistema de produção e de defasagem financeira. O indicador de variabilidade anual, por sua vez, destacou anos com maior dispersão, útil para priorizar análises de causa.

A utilização de dashboards, como defendido por Few (2013) e Tufte (2001), é crucial para a síntese de grandes volumes de informação, detecção de padrões e suporte à decisão gerencial. A presença de instabilidade no fluxo físico-financeiro, conforme visualizado nos painéis, é um alerta para a necessidade de intervenções. A perspectiva da Lean Construction, que busca a estabilidade do fluxo e a redução da variabilidade (Koskela, 2000), encontra nos dashboards um instrumento poderoso para tornar visíveis os desperdícios e as oportunidades de melhoria. As implicações práticas são que os órgãos públicos devem investir no desenvolvimento e na implementação de sistemas de monitoramento baseados em dashboards, que permitam uma visão integrada do desempenho físico e financeiro. Esses sistemas devem ser projetados para serem acionáveis, fornecendo informações em tempo real que permitam aos gestores identificar desvios rapidamente e tomar decisões corretivas. A capacitação das equipes para utilizar e interpretar esses painéis é fundamental para transformar dados em inteligência de gestão, promovendo uma cultura de melhoria contínua e de tomada de decisão baseada em evidências.

O painel de confiabilidade do planejamento (Figura 5 original) comparou o progresso planejado com o realizado e analisou a evolução das reprogramações e o impacto dos aditivos. As discrepâncias entre o planejado e o realizado indicam que as estimativas iniciais podem ter sido insuficientes, que riscos não foram capturados ou que restrições não foram tratadas adequadamente. A evolução das reprogramações reforça a hipótese de ajustes sucessivos no plano, um sinal de que o planejamento original não era robusto o suficiente. O detalhamento das causas dos aditivos, como revisão de escopo, atraso de insumos e licenças, orienta a leitura gerencial, sugerindo que grande parte das mudanças está relacionada a falhas nas etapas iniciais do projeto ou na gestão de fatores externos.

Essa análise corrobora a literatura que discute a complexidade e a incerteza em projetos públicos (Flyvbjerg et al., 2002; Project Management Institute, 2021). A frequente necessidade de reprogramações e aditivos, interpretados como proxies de instabilidade (Ballard, 2000), sinaliza que a produção pode estar sendo replanejada repetidamente, o que é um desperdício de tempo e recursos. As implicações práticas são a necessidade de fortalecer a fase de planejamento inicial dos projetos, com maior rigor na definição do escopo, na identificação e análise de riscos, e na elaboração de cronogramas e orçamentos mais realistas. A implementação de um processo de controle integrado de mudanças, com análise de impacto detalhada e aprovação formal, é crucial para gerenciar essas alterações de forma eficaz. Além disso, a melhoria da comunicação e colaboração entre todos os stakeholders envolvidos – órgãos contratantes, projetistas, contratados e órgãos reguladores – pode ajudar a antecipar e resolver problemas antes que se tornem mudanças contratuais formais.

Finalmente, o painel de desperdícios, causas e oportunidades Lean (Figura 6 original) evidenciou a distribuição de atrasos de pagamento e a ocorrência de paralisações proxy, sugerindo que “espera” e “interrupções” são perdas relevantes. A leitura por fatores contextuais e o benchmark facilitaram a comparação entre categorias e a identificação de oportunidades para padronização de rotinas, remoção de restrições e melhoria da governança.

Este painel sintetiza a aplicação da lente Lean Construction, que busca identificar e eliminar desperdícios (Koskela, 2000). A presença de atrasos de pagamento e paralisações indica ineficiências no fluxo de valor. A comparação entre diferentes tipos de obra ou unidades federativas (fatores contextuais) permite identificar as melhores práticas e as áreas que necessitam de maior atenção. As implicações práticas incluem a necessidade de desenvolver programas de melhoria contínua focados na redução de desperdícios. Isso pode envolver a implementação de ferramentas Lean, como o mapeamento do fluxo de valor (Value Stream Mapping) para identificar gargalos e atividades que não agregam valor, e a aplicação de princípios de produção puxada para evitar a superprodução e o acúmulo de estoques. A padronização de rotinas administrativas e operacionais, a remoção proativa de restrições e o fortalecimento da governança do ciclo físico-financeiro são ações essenciais para aumentar a previsibilidade e a eficiência das obras públicas. A criação de um ambiente que incentive a experimentação e a aprendizagem contínua, onde as equipes são encorajadas a identificar e resolver problemas de forma colaborativa, é fundamental para sustentar a melhoria do desempenho.

Em síntese, os resultados indicam que o desempenho em obras públicas, quando analisado na granularidade obra-mês, é caracterizado por uma variabilidade significativa no fluxo físico e por defasagens recorrentes entre medição e pagamento. Sob a perspectiva da gestão de projetos, um desempenho sustentável depende de monitoramento contínuo, controle integrado de mudanças e governança adequada, pois decisões corretivas só podem ser acionadas quando os desvios são detectados tempestivamente e interpretados com consistência (Project Management Institute, 2021). A diferença entre valores medidos e pagos, evidenciada na consolidação anual e na distribuição de atrasos, sugere que o ciclo financeiro pode atuar como uma restrição sistêmica, influenciando a mobilização, a continuidade das frentes de trabalho e a cadência de execução. Em ambientes com múltiplas dependências, atrasos financeiros tendem a amplificar a incerteza e a elevar a probabilidade de reprogramações, pois as equipes de projeto são forçadas a replanejar para acomodar restrições de caixa.

Sob a perspectiva da Lean Construction, a variabilidade observada no fluxo físico e os sinais de espera associados ao atraso de pagamento podem ser interpretados como perdas por interrupção e por instabilidade do fluxo. Koskela (2000) propõe o modelo TFV (Transformation, Flow, Value), no qual o desempenho não é explicado apenas pela transformação de insumos em produto, mas também pela qualidade do fluxo e pela geração de valor. Nesse sentido, oscilações sistemáticas e interrupções reduzem a previsibilidade e tendem a elevar os desperdícios, inclusive por retrabalho de planejamento e remobilização. O Last Planner System, discutido por Ballard (2000), enfatiza que a confiabilidade depende da remoção de restrições e do compromisso com planos de curto prazo. Embora a base pública não permita medir diretamente indicadores operacionais como o Percentual de Plano Concluído (PPC), a frequência de reprogramações e a incidência de aditivos funcionam como proxies de instabilidade, sinalizando que a produção pode estar sendo replanejada repetidamente. Esse padrão é relevante porque reprogramações em série podem indicar fragilidades na identificação de restrições, na coordenação de suprimentos e licenças, ou na integração entre equipes e stakeholders.

A análise de aditivos e suas causas também converge com a literatura que discute o fenômeno de sobrecustos e atrasos em projetos de grande porte e em contratos públicos. Flyvbjerg e coautores (2002) destacam que estimativas iniciais frequentemente subestimam custos e prazos, seja por limitações técnicas, seja por vieses de planejamento. Como consequência, mudanças contratuais e revisões de escopo tornam-se mais prováveis, com impacto direto na previsibilidade do projeto. Na prática, quando revisões de escopo aparecem como causa relevante, o resultado sugere a necessidade de maior rigor em levantamento de requisitos, projeto executivo, compatibilização e gestão de interfaces antes do início da execução. Já quando atrasos de insumos e licenças aparecem como fatores recorrentes, o achado reforça a importância da gestão de suprimentos, da gestão de stakeholders e do planejamento de restrições, componentes centrais para reduzir a variabilidade.

A distribuição assimétrica de atrasos de pagamento, com concentração em faixas menores e presença de cauda longa, é coerente com a lógica de sistemas com variabilidade. Hopp e Spearman (2008) explicam que, em sistemas com variabilidade e capacidade limitada, pequenas flutuações podem produzir efeitos desproporcionais no tempo de atravessamento, formando filas e ampliando esperas. Em obras públicas, atrasos extremos podem funcionar como gatilhos para paralisações, reprogramações e aumento de custos indiretos, pois a obra passa a alternar entre períodos de avanço e períodos de espera, enfraquecendo a estabilidade do fluxo. A comparação por tipo de obra reforça que o desempenho não é homogêneo. Categorias com maior atraso médio podem envolver maior complexidade técnica, maior dependência de licenças e maior exposição a interferências, o que exige planejamento mais robusto e governança mais intensiva.

No que se refere à comunicação dos achados, a combinação de tabelas, gráficos e dashboards atende ao princípio de clareza analítica, pois permite que o leitor acompanhe a evidência numérica, observe padrões temporais e compreenda recortes relevantes. Few (2013) argumenta que painéis bem estruturados reduzem a carga cognitiva e ajudam a direcionar a atenção para variações significativas, desde que as métricas sejam coerentes e acionáveis. Do mesmo modo, Kimball e Ross (2013) destacam que a confiabilidade de indicadores depende de modelagem e definições consistentes, evitando métricas ambíguas e agregações que distorçam a interpretação. Assim, os painéis neste estudo devem ser interpretados como instrumento de apoio ao diagnóstico e à tomada de decisão, e não como mecanismo automático de melhoria. A melhoria depende de decisões gerenciais e de intervenções concretas, como o reforço do controle integrado de mudanças, o aprimoramento da gestão de restrições, a revisão de práticas de suprimentos e o fortalecimento da governança do ciclo de medição e pagamento.

Por fim, as limitações do uso de dados secundários agregados mensalmente implicam cautela. As evidências são consistentes para descrever padrões, comparar recortes e sinalizar períodos críticos, porém não permitem atribuir causalidade direta a práticas específicas de gestão. Ainda assim, o conjunto de resultados fornece base empírica para orientar investigações complementares e para apoiar ações de gestão focadas na redução de variabilidade e no aumento da confiabilidade do planejamento em obras públicas.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, ao analisar o desempenho de obras públicas sob a ótica da Gestão de Projetos e Lean Construction. O estudo focou na estabilidade do fluxo físico-financeiro, na ocorrência de reprogramações e aditivos, e em sinais de variabilidade associados a desperdícios, utilizando indicadores e visualizações em *dashboards* para apoiar o diagnóstico gerencial. Os resultados evidenciaram uma variabilidade significativa no fluxo físico mensal e defasagens recorrentes entre os valores medidos e pagos, com uma distribuição assimétrica de atrasos de pagamento que inclui casos extremos. A frequência de reprogramações e aditivos também sinalizou instabilidade no planejamento, indicando que a variabilidade do fluxo e as defasagens financeiras atuam como restrições sistêmicas, gerando perdas por interrupção e instabilidade.

Contudo, é importante reconhecer as limitações inerentes ao uso de dados secundários agregados mensalmente, que restringem inferências causais diretas e impedem a observação de rotinas operacionais internas do canteiro. Para estudos futuros, sugere-se a incorporação de variáveis explicativas adicionais, análises por fase de obra, porte contratual e contexto institucional. A triangulação com estudos de caso e evidências qualitativas, bem como a exploração de modelos estatísticos para avaliar associações entre a variabilidade do fluxo, atrasos financeiros e eventos de mudança, podem ampliar a robustez analítica e a aplicabilidade gerencial dos achados em projetos públicos.

Referências Bibliográficas

Ballard, G. 2000. The Last Planner System of Production Control. Tese de Doutorado. University of Birmingham, Birmingham, UK.

Flyvbjerg, B.; Holm, M.K.S.; Buhl, S.L. 2002. Underestimating costs in public works projects: Error or lie? Journal of the American Planning Association 68(3): 279-295.

Hopp, W.J.; Spearman, M.L. 2012. A Ciência da Fábrica. 3ed. Bookman, Porto Alegre, RS, Brasil.

Koskela, L. 2000. An Exploration Towards a Production Theory and Its Application to Construction. Tese de Doutorado. VTT Technical Research Centre of Finland, Espoo, Finland.

Project Management Institute [PMI]. 2021. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. 7ed. Project Management Institute, Newtown Square, PA, USA.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Projetos do MBA USP/Esalq

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