A transformação digital 4.0 e o problema da 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.

Os sete problemas 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: 

   • “você não pode gerenciar aquilo que não é medido” (Peter Drucker); 

   • “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);

   • “People don´t do what you expect. People do what you inspect” (Louis V. Gerstner Jr, Ex-Presidente da IBM)

   • “Nem sempre o que conta tem como ser contado. E nem tudo o que pode ser contado interessa ser contado.” (Einstein).

2. 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”;

3. 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;

4. 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;

5. 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;

6. Muitas empresas têm à sua disposição inúmeros IDs e KPIs, mas nem sempre os realmente necessários e/ou confiáveis para suas avaliações e decisões;

7. 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.