Pesquisa realizada em parceria com a UDOP considera diferenças na produção de cana, terceirização e estrutura operacional para avaliar o dimensionamento de pessoal e identificar oportunidades de melhoria
Em meio às discussões sobre o fim da escala de trabalho 6×1 e à necessidade de maior controle dos custos operacionais, o dimensionamento das equipes ganha importância no planejamento das usinas. Mas como comparar o quadro de colaboradores de unidades que apresentam volumes semelhantes de moagem, porém operam com diferentes proporções de cana própria, atividades terceirizadas e estruturas de produção? É justamente essa diferença que a metodologia desenvolvida pela RPA Consultoria busca considerar na Pesquisa de Headcount de Usinas da safra 2026/27, realizada em parceria com a UDOP.
O levantamento permite que as unidades participantes avaliem o dimensionamento de suas equipes em relação a referências do mercado, a partir de indicadores ajustados às particularidades das operações agrícolas, industriais, automotivas e administrativas. A proposta é oferecer informações que ajudem gestores de Recursos Humanos e diretores a identificar oportunidades de melhoria na distribuição da mão de obra e na gestão dos custos.
Segundo Ricardo Pinto, CEO da RPA Consultoria, a comparação direta do número de funcionários entre usinas pode produzir interpretações equivocadas, mesmo quando as unidades apresentam volumes de moagem semelhantes. Uma usina que produz a maior parte da cana que processa, por exemplo, precisa de uma estrutura agrícola diferente daquela que adquire grande parte da matéria-prima de fornecedores.
Da mesma forma, unidades que terceirizam atividades de colheita, transporte, manutenção ou operações industriais podem apresentar quadros próprios menores, sem que isso represente necessariamente um dimensionamento mais eficiente.
“Os headcounts tradicionais costumam ser simples e, portanto, errados, pois dividem os colaboradores pelo total de cana, sem levar em conta, por exemplo, a cana que é produzida e trazida por terceiros, usando mão de obra que não é da usina, e os serviços terceirizados, que também não utilizam mão de obra da unidade”, explica Pinto.
Por essa razão, a metodologia da RPA ajusta os indicadores de headcount considerando a quantidade de cana efetivamente trabalhada em cada setor e os respectivos níveis de terceirização, antes de estabelecer as comparações.
Como funcionam os ajustes da metodologia
A pesquisa avalia separadamente quatro grandes áreas das unidades sucroenergéticas: Agrícola, Manutenção Automotiva, Indústria e Administração (SG&A). Para cada uma delas, são considerados os fatores que influenciam a necessidade de mão de obra.
No setor Agrícola, os ajustes levam em conta o volume de cana própria produzida, inclusive aquele destinado a outras usinas, além das quantidades efetivamente colhidas e transportadas pela unidade. Também são considerados os níveis de terceirização das operações de preparo de solo, plantio e tratos culturais.
Na Manutenção Automotiva, a metodologia incorpora os volumes de produção, colheita e transporte, além do grau de terceirização das atividades de oficina. Já nas áreas Industrial e Administrativa, os indicadores são ajustados de acordo com a quantidade de cana processada e os níveis de terceirização das atividades executadas em cada setor.
Essas diferenças são importantes porque o número de colaboradores próprios não reflete, isoladamente, toda a estrutura de trabalho necessária à operação. Ao considerar os serviços terceirizados e as atividades efetivamente realizadas por cada unidade, a pesquisa busca tornar os indicadores mais comparáveis.
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Ajustes podem mudar a interpretação dos resultados
Um exemplo apresentado pela RPA Consultoria, com base em dados da safra 2025/26, demonstra a importância desses critérios. Na comparação inicial, realizada sem considerar as particularidades operacionais, uma das unidades avaliadas apresentava quadro de colaboradores 24,5% superior à média das usinas participantes. Após a aplicação dos ajustes metodológicos, que consideraram diferenças na produção de cana e nos modelos operacionais, essa distância caiu para 4,5%.
Para Pinto, o exemplo evidencia como a utilização de indicadores convencionais pode distorcer a avaliação do dimensionamento de pessoal. “Nesse caso, a diferença entre a metodologia parametrizada e a convencional foi de 20 pontos percentuais”, destaca.
O CEO ressalta que as pesquisas anteriores também demonstraram a necessidade de avaliar separadamente os setores de uma mesma usina. Uma unidade pode apresentar uma estrutura enxuta na Indústria, por exemplo, e um quadro de pessoal relativamente maior nas áreas Agrícola, Automotiva ou Administrativa. “As pesquisas anteriores mostraram que não se pode entender os setores de uma usina como iguais. Há setores mais enxutos e outros mais inchados em todas as usinas”, afirma.
Segundo Pinto, a visualização dos indicadores por setor é fundamental para que a alta gestão identifique onde deve concentrar seus esforços de melhoria, em vez de tomar decisões com base apenas no número total de colaboradores.
Pesquisa compara usinas com a média e os grupos mais enxutos
Além de mostrar a posição de cada unidade em relação à média das participantes, o levantamento permite comparações com os grupos dos 20% e dos 10% que apresentam os quadros de pessoal mais enxutos.
Segundo Pinto, os resultados das edições anteriores demonstraram que as usinas se encontram em diferentes estágios de dimensionamento de suas equipes. Enquanto algumas ainda buscam se aproximar da média do mercado, outras já alcançaram esse patamar e podem adotar referências mais exigentes.
“Há usinas para as quais estar na média do mercado já não é mais um desafio e devem focar em estar entre as 20% mais enxutas ou até entre as 10% mais enxutas”, afirma.
A metodologia apresenta, para cada setor, os indicadores que delimitam esses grupos de referência. Com isso, a diretoria pode estabelecer metas específicas de dimensionamento, de acordo com a situação e os objetivos de cada área.
A pesquisa também contempla a distribuição dos colaboradores entre os setores, a participação de profissionais em funções operacionais, de suporte e de comando e as variações do quadro de pessoal entre os períodos de safra e entressafra.
Esses indicadores ampliam a capacidade de análise sobre a estrutura de pessoal, permitindo observar não apenas o tamanho das equipes, mas também sua distribuição e adequação às características operacionais de cada unidade.
Do diagnóstico às oportunidades de melhoria
Ao final do levantamento, cada usina participante recebe um relatório individual com seus indicadores ajustados e sua posição em relação às referências do mercado. O documento apresenta comparações gerais e por setor, permitindo que os gestores identifiquem diferenças de dimensionamento e aprofundem a avaliação das áreas com maior potencial de melhoria.
A proposta não é estabelecer um número único de colaboradores considerado ideal para todas as usinas, mas fornecer parâmetros para que cada unidade analise sua estrutura de acordo com suas características operacionais.
Pinto explica que, nos trabalhos de consultoria desenvolvidos pela RPA após essa etapa de diagnóstico, a empresa realiza workshops com as equipes dos setores que apresentam indicadores acima das metas estabelecidas pela diretoria. O objetivo é identificar as chamadas Alavancas de Enxugamento de Headcount, ou seja, mudanças operacionais capazes de reduzir a necessidade de mão de obra.
Entre os exemplos citados está a avaliação da estrutura de portarias de uma unidade industrial. Em determinadas situações, a possibilidade de concentrar o funcionamento de duas portarias em uma única estrutura pode representar uma oportunidade de redução do quadro de pessoal.
As alternativas identificadas são organizadas conforme seus impactos nos indicadores de toneladas de cana por colaborador, permitindo que a diretoria avalie quais medidas apresentam maior potencial de melhoria antes de decidir sobre sua implementação.
Para Pinto, o relatório deve servir como ponto de partida para uma análise aprofundada das operações, e não apenas como um instrumento de comparação entre usinas.
“É preciso se aprofundar com seriedade e profissionalismo no relatório, sem focar na busca de desculpas pelos maus resultados, mas nas oportunidades que os indicadores apontam para deixar a usina mais eficiente, competitiva e resiliente a crises”, afirma.
Mudanças nas escalas de trabalho ampliam a importância do diagnóstico
As discussões sobre o fim da escala 6×1 e a adoção de novos regimes de trabalho acrescentam outra preocupação ao planejamento das equipes no setor sucroenergético.
Segundo Pinto, em um cenário de substituição do regime 5×1, adotado por grande parte das usinas, pela escala 5×2, a necessidade de colaboradores poderia aumentar 18,1%, considerando a mudança de regime apontada pelo executivo.
Na avaliação do CEO, uma ampliação dessa magnitude representaria um desafio para a contratação de trabalhadores e poderia elevar significativamente os custos com a folha de pagamento.
Por isso, ele defende que as usinas antecipem o diagnóstico de suas estruturas de pessoal, identificando áreas com dimensionamento acima das referências do mercado antes de promover eventuais adequações às jornadas de trabalho.
A proposta é que a avaliação das oportunidades de redução de mão de obra ocorra em conjunto com o planejamento de possíveis mudanças nas escalas, buscando minimizar seus impactos operacionais e financeiros.
Nesse contexto, os indicadores da Pesquisa de Headcount podem fornecer referências para orientar as análises e decisões posteriores das usinas. O levantamento, no entanto, não deve ser confundido com uma simulação automática dos efeitos de eventuais alterações na legislação trabalhista.
Inscrições abertas para a safra 2026/27
A Pesquisa de Headcount de Usinas da safra 2026/27 é realizada pela RPA Consultoria em parceria com a UDOP, com o objetivo de ampliar a participação das unidades sucroenergéticas e fortalecer a base de comparação dos indicadores.
As usinas associadas à UDOP têm desconto de 50% para participar, com investimento de R$ 3.500 por unidade. Para as não associadas, o valor é de R$ 7 mil.
As inscrições estão abertas até 4 de dezembro de 2026. Após a adesão, a RPA Consultoria encaminhará os questionários para preenchimento pelas usinas, com prazo de devolução até 31 de dezembro. A entrega dos relatórios individuais está prevista para 29 de janeiro de 2027.
O levantamento é direcionado a gestores de Recursos Humanos, diretores e profissionais envolvidos no planejamento das equipes e no acompanhamento dos custos operacionais das usinas.
FAÇA SUA INSCRIÇÃO AQUI: https://rpaconsultoria.com.br/headcount/
