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Caso

Fresca Mente: Lean aplicado aos pedidos de uma lavandaria

Na Fresca Mente, a lavandaria com recolha e entrega que fundei, cada pedido era uma conversa de WhatsApp e um orçamento feito à mão. Olhei para o processo como para uma linha de produção: onde se espera, onde se erra e o que se faz duas vezes.

Por Pedro MaiaPublicado a 2 min de leitura

Resultado em destaque: 1 minutopara o cliente ter o preço do pedido no site

Onde
Lavandaria com recolha e entrega (serviços)
Resultado
Orçamento no site com preço em 1 minuto, aviso de cada pedido no telemóvel em segundos e 68 testes automáticos em cada alteração.

Contexto

A Fresca Mente é uma lavandaria com recolha e entrega ao domicílio, que fundei. Não é uma fábrica, mas o processo de pedidos tem os mesmos desperdícios de uma linha de produção. Venho da Melhoria Contínua na indústria e olhei para ele da mesma forma.

O problema

No início, cada pedido era feito à mão: uma mensagem no WhatsApp, perguntar as peças, calcular o preço, estimar o transporte, responder ao cliente e anotar tudo noutro sítio. Para cada cliente, e com o cliente à espera.

Visto com os olhos do Lean, havia quatro desperdícios claros:

  • Espera: o cliente esperava pelo orçamento.
  • Dados escritos duas vezes: o pedido era copiado da conversa para outro registo.
  • Erros: preços e transporte calculados à mão, sujeitos a enganos.
  • Falta de visibilidade: não havia uma forma simples de saber em que estado estava cada pedido nem de onde vinha.

O que foi feito

Desperdício a desperdício:

  • Espera → orçamento no site. O cliente escolhe as peças e a localidade e tem o preço em 1 minuto, com o transporte calculado ao quilómetro real de estrada. Se preferir, envia o pedido pelo WhatsApp com a mensagem já escrita.
  • Dados escritos duas vezes → pedido já completo. O pedido entra completo e chega ao meu telemóvel em segundos. Com um toque, abro a conversa com o cliente para responder.
  • Erros → poka-yoke. O preço é sempre recalculado pelo sistema, as datas em dias fechados são recusadas e os pedidos falsos são filtrados.
  • Falta de visibilidade → estados e origem. Cada pedido tem um estado (novo, contactado, agendado, recolhido, entregue) e a origem (anúncio, pesquisa ou direto).
  • Trabalho padronizado. As mesmas regras de preço e transporte no site, no painel de gestão e na calculadora usada no terreno.

Grande parte do código foi escrita com IA. A minha parte foi a de sempre: perceber o processo, definir as regras e testar até funcionar. Cada alteração passa por 68 testes automáticos antes de chegar ao site.

O resultado

O orçamento passou a sair no site, com o preço em 1 minuto, e cada pedido chega ao telemóvel em segundos, já completo. Cada pedido tem estado e origem visíveis num painel, e cada alteração ao sistema passa por 68 testes automáticos.

Ainda é cedo para números de conversão: publico-os quando os tiver.

O que aprendi

Os desperdícios do Lean não são exclusivos da fábrica. Esperas, dados copiados duas vezes e erros evitáveis existem em qualquer processo, e atacam-se da mesma maneira: primeiro ver o processo, depois mudar as regras, e só no fim escolher a ferramenta.

A IA escreveu grande parte do código, mas não sabia quais eram as regras de preço, de transporte ou de agendamento. Essas vieram do processo. É a mesma abordagem que uso nas fábricas: dashboards e automação ao serviço de um processo bem definido.

Na prática

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