Manutenção predial na UFMS: uma previsão de custos a partir de série temporal com uso do modelo de Suavização Exponencial Simples (SES)

Abstract

A manutenção predial é um conjunto de atividades a serem realizadas para conservar ou recuperar a capacidade funcional da edificação e de suas partes constituintes de modo a atender às necessidades e segurança dos seus usuários. O planejamento dos custos de manutenção deve ser parte de um plano institucional para corrigir e prevenir falhas e patologias nos diversos sistemas construtivos e, assim, atingir um nível de serviço adequado quanto à utilização das diversas instalações educacionais utilizadas pelos discentes, docentes e servidores da Universidade. Na Universidade Federal do Mato Grosso do Sul existem cerca de 280 Ordens de Serviço emitidas, de 2018 a 2022, com serviços de manutenção predial realizados na Cidade Universitária, que envolvem desde a troca de vidros, repinturas, manutenção em telhados, reparos hidráulicos, troca de pisos, forros e elementos de vedação, que foram classificadas e quantificadas na tentativa de traçar um prognóstico a partir de modelos estatísticos existentes. O objetivo deste trabalho foi verificar se o modelo de Suavização Exponencial Simples (SES) pode ser usado como ferramenta estatística para previsão dos custos de manutenção predial em instalações educacionais de nível superior, de forma que essa previsão auxilie na gestão orçamentária da manutenção predial e, consequentemente, na otimização do uso dos recursos advindos do erário. Os custos bimestrais dos serviços de manutenção foram obtidos por meio da somatória de subgrupos de serviços, e corrigidos pela soma dos percentuais do Índice Nacional de Custos da Construção (INCC), utilizando-se neste caso o mês de abril de 2022 como referência, para elaboração de uma série temporal entre os anos de 2018 e 2021. Após a plotagem dos dados em forma de gráfico, foi realizada a avaliação quanto à presença de missings e possíveis outliers, que poderiam comprometer a análise da série. Foi realizada uma decomposição da série temporal, com a utilização da ferramenta computacional RStudio, para se obterem os gráficos com os quais poderão ser avaliadas a tendência, a sazonalidade, e o erro associados. Com a utilização do software, foi possível fazer uma previsão dos custos para os 3 (três) bimestres subsequentes do ano de 2022. Como principal resultado, tem-se que é possível prever os custos de manutenção com uso do modelo de SES, com um erro de aproximadamente 10%, de forma que o montante de custos previsto seja equiparado com o montante de custos efetivamente demandado. Dessa maneira, um importante fator é adicionado ao planejamento da gestão orçamentária da universidade, onde a previsão dos custos da manutenção por meio estatístico ajudaria no processo de realocação interna dos recursos orçamentários, principalmente com o advento de cortes frequentes nos orçamentos das Instituições Federais de Ensino Superior (IFES).

Abstract: Building maintenance is a set of activities to be carried out in order to maintain or recover the functional capacity of the building and its constituent parts in order to meet the needs and safety of its users. The planning of maintenance costs should be part of an institutional plan to correct and prevent failures and pathologies in the various construction systems and thus achieve an adequate level of service regarding the use of the various educational facilities used by students, teachers and staff of the University. At the Federal University of Mato Grosso do Sul there are around 280 Service Orders, from 2018 to 2022, issued with building maintenance services carried out in the University City which involve everything from glass change, repainting, roof maintenance, hydraulic repairs, changing floors, ceilings and sealing elements, which were classified and quantified in an attempt to establish a prognosis based on existing statistical models. The objective of this work was to verify if the Simple Exponential Smoothing (SES) model can be used as a statistical tool to predict building maintenance costs in higher education institutions, so that this prediction can assist in budgetary management of building maintenance and, consequently, in optimizing the use of resources from the public purse. The bimonthly costs of maintenance services were obtained by adding service sub-groups and corrected by the sum of the percentages of the National Index of Construction Costs (NICC) using for it the April 2022 as reference and creating a time series between the years 2018 and 2021. After plotting the data in graphic form, the presence of missings and possible outliers which could compromise the analysis of the series was evaluated. A time series decomposition was performed using the RStudio computational tool to obtain the graphs with which the associated trend, seasonality and error can be assessed. Using the software was possible to forecast costs for the subsequent 3 (three) bi-month periods of the year 2022. As a main result it is possible to forecast maintenance costs using the SES model, with an error of 10% approximately, so that the amount of costs forecast is almost equal to the amount of costs effectively demanded. In this way, an important factor is added to the university's budget management planning in which the forecasting of maintenance costs by statistical means would help in the process of internal reallocation of budget resources, especially with the advent of frequent cuts in the budgets of Federal Institutions for Higher Education (FIHE).