O conceito de ‘Economic Batch Size’ refere-se à determinação do tamanho ideal de lotes de produção ou desenvolvimento que otimiza os custos totais do processo. Em vez de simplesmente minimizar os custos de produção unitários, o Economic Batch Size considera fatores econômicos mais amplos, como custos de configuração, custos de transação e custos do atraso. A ideia é equilibrar a eficiência operacional com a capacidade de resposta às demandas do mercado, visando maximizar o retorno sobre o investimento.
A aplicação dos princípios de Economic Batch Size na gestão do desenvolvimento de produtos digitais oferece uma série de benefícios substanciais. Ao otimizar o tamanho dos lotes de trabalho, as organizações podem alcançar uma eficiência operacional aprimorada, reduzindo os custos de transação e minimizando o impacto financeiro do atraso na entrega. Essa abordagem promove agilidade, facilitando a resposta rápida a mudanças nas demandas do mercado e permitindo uma gestão mais flexível em ambientes de desenvolvimento de software. Além disso, ao equilibrar cuidadosamente os custos envolvidos com os benefícios econômicos, as organizações podem otimizar o retorno sobre investimento ao longo do ciclo de vida do produto. Em última análise, a aplicação desses princípios contribui para a competitividade no mercado digital, permitindo que as empresas forneçam produtos de forma mais eficiente, consistente e adaptável.
Este workshop de 4 horas foi desenvolvido para profissionais envolvidos no desenvolvimento de produtos digitais que buscam aprimorar a eficiência do processo, reduzir custos e minimizar atrasos. Com ênfase no conceito de ‘Economic Batch Management’, os participantes explorarão estratégias práticas para gerenciar o custo de transação e o custo do atraso no contexto específico do desenvolvimento de produtos digitais. Além disso, serão discutidas abordagens para definir o tamanho ideal de lotes, bem como maneiras de descomplicar a adoção desses conceitos no dia a dia.
Para quem se destina?
Carga Horária: 4 horas ONLINE (ao vivo)
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