Ângelo D. Banchi, José Roberto Lopes e Antonio Beraldo Neto(*)

A agricultura brasileira tem-se desenvolvido em processo acelerado nas últimas décadas e, em específico, na cultura da cana-de-açúcar, que, segundo a Conab (2020), na safra 2019/2020, foi produzido em torno de 642 milhões de toneladas. Nesse meio, a utilização de máquinas é essencial para o aumento das áreas cultivadas, principalmente no processo de colheita, que atinge o patamar de 89,1% de mecanização no Brasil, e 97,1% na região centro-sul do país (CONAB, 2020).

Seu custo, contudo, é expressivo, constituindo-se em uma parcela significativa, a qual, por si só, induz a necessidade de gestão técnica e econômica do equipamento de colheita. Para o sucesso técnico e econômico da operação, é necessária a otimização de vários processos que, se não respeitados, poderá acarretar perdas financeiras significativas.

O custo dos equipamentos é composto por duas parcelas, fixa e variável, sendo que somente é possível reduzir custo nas parcelas variáveis. Dentre os custos variáveis, estão o consumo de combustível, o lubrificante e o custo com reparos e manutenção (CRM), sendo que esse último representa 30% do custo global do equipamento. Com isso, é razoável aplicar esforços para trabalhar de maneira correta, visando mitigá-lo. A Figura 1 apresenta o fluxograma dos custos que compõem o CRM.

Figura 1- Fluxograma do Custo com Reparo e Manutenção

Segundo Banchi et al. (2009), o CRM é composto pelo custo com peças próprias, mão de obra própria e serviços realizados por terceiros, como apresentado no fluxograma da Figura 1. Tendo em vista a representatividade do CRM no custo global das colhedoras, é importante entender corretamente como se faz o cálculo desse indicador. A Equação 2 fornece os parâmetros para o cálculo do CRM.

O cálculo das despesas com reparo e manutenção (DRM) se deu através da Equação 1:
DRM = (DPP + DMOP + DPT + DMOT + RP + RMO)

Após o cálculo do DRM, é possível calcular o CRM com a Equação 2:
CRM = DRM / PT

Onde:
DRM = Despesas com reparo e manutenção, R$.
DPP = Despesas com peças próprias, R$.
DMOP = Despesas com mãos de obra, R$.
DPT = Despesas com peças de terceiros, R$.
DMOT = Despesas mão de obra de terceiros, R$.
RP = Rateio com peças, R$.
RMO = Rateio com mão de obra, R$.
CRM = Custo com reparo e manutenção, R$/h.
PT = Período trabalhado do equipamento em análise, h.

Ao estudar cada uma das parcelas, foi possível verificar a representação de cada um dos custos do CRM, como mostra a Figura 2.

Figura 2 – Distribuição do CRM em percentual

Nota-se que o custo de peças representa a maior parcela, 62,1% do total do custo, seguido pela mão de obra mecânica, com 32,2% de representatividade e, finalmente, com 5,7% de representação de prestação de serviços realizados por terceiros.

Para o entendimento aprofundado do CRM, é necessário ter conhecimento de que este não é fixo e varia em função da vida dos equipamentos, ou seja, quanto mais velho o equipamento em análise, maior será o CRM. Sendo assim, quando necessário, fazer projeção desse custo, afinal não se pode simplesmente utilizar o custo do ano anterior, pois estará subdimensionado e, com isso, todo o orçamento planejado estará incorreto.

A American Society of Agricultural and Biological Engineers (ASABE) desenvolveu uma metodologia para modelagem matemática do CRM em função da vida, tornando possível fazer predições do custo de equipamentos através de modelos preditivos.

Através da base de dados de 10 unidades sucroalcooleiras da região centro-sul, a Assiste Engenharia de Softwares técnicos estudou a curva de CRM para colhedoras em um período de 5 anos, para dois modelos de colhedoras, denominados modelo A, modelo B, sendo que também foi analisado os dois modelos juntos, denominado modelo Geral.

Para tal, acumulou-se o custo anual do equipamento, do primeiro ao último ano estudado, e então plotou-se o gráfico mostrado na Figura 3.

Figura 3 – Curva do CRM Acumulado (R$) em função da vida.

A curva da Figura 3 representa o comportamento do modelo geral, que é representado pela equação potencial, pois foi o equacionamento que melhor se ajustou aos pontos através do R.

Tendo o custo acumulado (R$) em função da vida, utilizou-se a ferramenta do cálculo matemático chamado de derivada, em que se obteve o custo reais/hora em função da vida, como apresentado na Figura 4. Nota-se a presença de 3 curvas mais os limites inferior e superior da curva geral, sendo que a curva Modelo Geral representa o resultado médio do cálculo feito para a equação apresentada na Figura 3; as demais curvas representam outros modelos estudados, enquanto os limites superior e inferior são os desvios aceitáveis máximo e mínimo do CRM para a base de dados estudada.

Figura 4 – Projeção do CRM (R$/h) em função da vida dos equipamentos

Tabela 1 – Análise do custo do CRM (R$/h) em função da vida dos equipamentos

A equação resultante da derivada do modelo potencial é também uma equação potencial, sendo assim, ao substituir a variável X nesse modelo, terá como resultado o custo em reais/hora. Nota-se que entre os modelos A e B possuem diferenças numéricas, porém pouco significativa, tendo em vista que ambos estão dentro dos limites estabelecidos do desvio.

Uma das aplicações para o resultado mostrado na Tabela 1 é a projeção do custo/hora para custo anual. Tomando como premissa que o uso médio anual das colhedoras é de 3.200 horas, basta multiplicá-lo pelo custo horário, chegando dessa forma que, para o modelo geral com 10.000 horas de vida, terá o custo/ano de R$ 415.328,00. Se aplicar o mesmo cálculo para 20.000 horas de vida para o Modelo Geral, chega-se ao resultado de R$ 590.560,00. Também seria correto aplicar os percentuais das parcelas do CRM mostrados na Figura 2 para entender o custo em reais/ano por parcela.

O estudo do CRM é de extrema importância para o gestor de manutenção, pois, através dele, é possível entender quais as principais causas do custo do equipamento, e assim tomar medidas para diminuir os efeitos desse gargalo, além de ser possível fazer previsões através de modelos matemáticos, podendo planejar o seu custo de maneira correta, minimizando a chance de erro. E, por último, nota-se a importância para tomada de decisões sobre quais modelos adquirir com base em seus respectivos custos, bem como nota-se a importância do seu entendimento para o estudo de renovação de frota, tendo em vista a crescente elevação do custo em função da vida.

Vale a ressalva de que o estudo apresentado pode ser levado como base, porém os percentuais de distribuição de custo, bem como as curvas de CRM podem ser influenciadas por diversos fatores, como boas práticas de manutenção, agressividade do ambiente em que os equipamentos estão inseridos, cuidados do operador, entre outros, sendo necessários estudos aprofundados com o cenário da empresa.

Referências:
ASABE – American Society of Agricultural and Biological Engineers (2011). Agricultural machinery management data ASAE D496.3. In: ASABE standards.
BANCHI, A. D.; LOPES, J.; ROCCO, G. C. Custos de equipamentos motorizados agrícolas – Parte I. Revista Agrimotor, n. 44, p. 10-12, jun. 2009.
CONAB – Companhia Nacional de Abastecimento (2020). Acompanhamento da safra brasileira: cana-de-açúcar, safra 2019/2020. Brasília.

(*)
Ângelo D. Banchi:
Possui Graduação (1979), Mestrado (1990) e Doutorado (2017) em engenharia agrícola, pela Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP. É Diretor e proprietário da Assiste – Engenharia de Softwares Técnicos a 35 anos realiza serviços de consultoria em gerenciamento e manutenção de frotas.
José Roberto Lopes: Graduação em Administração de Empresa (1979) é Diretor e proprietário da Assiste – Engenharia de Softwares Técnicos a 35 anos realiza serviços de consultoria em gerenciamento e manutenção de frotas.
Antonio Beraldo Neto: Graduado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP. Atua como Engenheiro Agrícola na Assiste Engenharia de Softwares técnicos a 3 anos.