A transformação digital 4.0 e a tomada de decisões com base em indicadores

No âmago da questão do modelo de produção Indústria 4.0, tudo acaba tendo a ver com a informação sobre uma empresa (máquinas, processos, pessoas, custos, etc.), quais, quando e como decisões (de melhoria) serão tomadas e atuadas no sistema com base em dados, indicadores de desempenho (ID) e KPIs (Key Performance Indicators), e a posterior retroalimentação desse ciclo.

As arquiteturas de sistemas computacionais ligadas à automação e gestão industrial / empresarial basicamente refletem a lógica desse ciclo, propiciando inúmeras TICs de suporte para os mais variados requisitos funcionais e não funcionais dos sistemas e processos.

Após muitos anos estudando o assunto e empresas, tenho observado sete problemas básicos nesse ciclo do ponto de vista de indicadores de desempenho em geral. Vários desses problemas têm a ver com pressupostos assumidos ou, como se costuma dizer no linguajar popular, “tem que combinar antes com os russos”.

Isso porque, por exemplo, como se geram indicadores se sequer existem as informações requeridas para tal, se não há pessoas preparadas para os interpretar, ou se a cultura da empresa coíbe efetivas atuações no sistema mesmo que diante de cenários adversos mostrados pelos indicadores?

A origem desses problemas tem diretamente a ver com a falta de cultura de gestão com base em dados, em indicadores e em KPIs, com base em métricas de desempenho, e com base em princípios de melhoria contínua.

As sete situações são:

  1. Quais são as informações efetivamente necessárias de se conhecer (e posterior transformação delas em dados / digitalização) para o melhor entendimento da empresa, do negócio, e para sua melhoria ? Aqui se faz necessário uma reflexão de custo/benefício. Para tal, eu gosto de usar 4 “ditados”, e que devem ser ponderados também com o tipo e nível de “controle” que a empresa tem ou deseja ter:
    1. “você não pode gerenciar aquilo que não é medido” (Peter Drucker);
    2. “If we have data, let’s look at data. If all we have are just opinions, let’s go with mine” (Jim Barksdale, ex-CEO da Netscape);
    3. “People don´t do what you expect. People do what you inspect” (Louis V. Gerstner Jr, Ex-Presidente da IBM)
  1. “Nem sempre o que conta tem como ser contado. E nem tudo o que pode ser contado interessa ser contado.” (Einstein).
  1. Muitas empresas sequer coletam informações do chão de fábrica ou de processos e os transformam em dados (digitais). Têm uma gestão baseada em “Achos” e no “Sempre foi assim”;
  2. Das que as coletam, muitas têm à sua disposição inúmeros dados (muitos gerados por sistemas de coleta de dados ou digitados em planilhas), mas não fazem nada com eles, simplesmente os desconsideram;
  3. Das que geram dados, muitas empresas têm à sua disposição inúmeros indicadores de desempenho (muitos geradas por sistemas de gestão), mas não fazem nada com eles;
  4. Das que têm indicadores de desempenho e que trabalham com algum princípio de métricas de desempenho, é muito comum não terem instrumentos confiáveis de controle, de averiguação dos seus cumprimentos;
  5. Muitas empresas têm à sua disposição inúmeros IDs e KPIs, mas nem sempre os realmente necessários e/ou confiáveis para suas avaliações e decisões;
  6. Muitos gestores sequer têm conhecimento técnico para interpretar os IDs e KPIs, não conseguem analisá-los para então deduzirem se estão bem ou não, e têm grandes dificuldades de transformar essas análises em adequadas medidas corretivas, em boas e mensuráveis tomadas de decisão. Portanto, pouco ajuda se ter bonitos dashboards e tal da informação em tempo real.

O não lidar de forma adequada com esses problemas acaba por gerar grandes entraves para a efetiva concretização dos objetivos da transformação digital num cenário de Indústria 4.0.

Fonte: CIMM

Sobre Ramires, F. A. Borja

Proficiência em Regras de Negócios e Tecnologia da Informação
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