The current economic situation is pushing the oil industry toward higher efficiency and safety, demanding different ways of work. Optimization is an increasingly important issue, which involves technology, sharing of real-time information, collaboration, and the application of multiple expertise across disciplines, organizations, and geographical locations. In this way, companies are introducing Integrated Operations to redesign and optimize many work processes. To address this challenging scenario, Petrobras, the Brazilian oil operator, decided to optimize the collaborative environments of its drilling centers which are critical for well construction, to introduce integration and improve efficiency. This article presents a methodological approach that is applicable across the oil industry, including a survey of drilling centers to document perceptions concerning the key Integrated Operations components: people, process, technology and organization. This approach applied an intensive assessment. The applicability and scalability of this methodology are reinforced by inclusion of statistical analysis of questionnaire responses. The study results were used to implement a unique collaborative environment that has decreased operating time and facilitated future operational improvements. The research pointed to positive impacts on both, the safety and performance aspects. The preliminary results are promising. For an example, it was observed a 7.25% decrease in time required for a casing run.

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Neste trabalho, objetivou-se apresentar um método de solução de problemas na gestão de suprimentos, tendo como base uma análise quantitativa para auxiliar a tomada de decisão. O modelo proposto constitui um desenvolvimento do método QC Story, a partir da aplicação da técnica estatística de regressão logística. Um estudo de caso é desenvolvido para demonstrar como o QC Story pode ser conduzido e aplicado com efetividade na gestão do suprimento. O problema estudado é o alto índice de materiais comprados que são entregues fora do prazo requerido pelos clientes internos, considerando uma empresa brasileira da indústria de energia. A utilização da análise de regressão logística em conjunto com o método QC Story gerou resultados satisfatórios, permitindo que fosse constatada qual a causa que mais impactava nos atrasos. Por fim, o modelo permitiu ainda quantificar a relação de influência que cada causa tem sobre a probabilidade de ocorrência de atrasos.

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