Qual é a sua definição de transformação digital?
Para muitos, transformação digital significa olhar para novas tecnologias e perguntar "o que posso fazer com essa tecnologia?” Mas, na prática, esse pensamento ocorre ao contrário. Para mim, a transformação digital deve se concentrar mais na transformação e menos nas tecnologias. Deve ser direcionada para um propósito, conduzindo a uma visão clara da competitividade no futuro.
A questão é: o que você deseja transformar? Suas operações? Processos? Cultura? Modelo de negócios? Cadeia de suprimentos? Sua oferta de produtos? E como isso se parecerá e se realizará? A transformação digital consiste na aplicação de tecnologias para reinventar capacidades e competências operacionais, de forma a alcançar um estado futuro almejado.
Quando eu me encontro com clientes, costumo perguntar: “Você tem uma visão para a sua fábrica do futuro? O que você realmente quer alcançar? Como serão suas operações em 2030?” Surpreendentemente, os líderes muitas vezes têm dificuldades para chegar a uma resposta clara. É uma pergunta importante, pois determina sua excelência operacional e as estratégias de transformação digital.
O que é excelência operacional?
Tradicionalmente, as equipes de excelência operacional têm uma missão “Kaizen” forte, com foco nos problemas incômodos que atrapalham o desempenho diário: gargalos, defeitos, inatividade etc. Isso é totalmente necessário. Mas o escopo da excelência operacional deve ser expandido para cobrir a criação de novas capacidades e os níveis mais elevados de desempenho resultantes. É sobre reinventar o sistema de operações.
Em essência, a excelência operacional define o “o quê” da transformação digital, enquanto as tecnologias definem o “como” você chegará lá. A função de excelência operacional deve explorar completamente como a digitalização pode atuar como esse facilitador. A maioria das equipes de TI não está muito próxima dos aspectos operacionais de um local de fabricação ou cadeia de suprimentos, portanto, a TI sozinha não pode conduzir a definição e execução da transformação digital.
O desafio consiste em como reunir as duas equipes, para que as tecnologias digitais conduzam a excelência operacional para a obtenção das metas definidas e da visão de futuro.
Por que é necessário reinventar seu modelo operacional para criar novas formas de trabalhar na transformação digital?
Cada organização industrial tem um modelo operacional. Ele foi pensado para funcionar de uma certa maneira, e algumas organizações têm uma visão de como querem melhorar esse modelo. Ao transformar o modelo, você pode criar um desempenho radicalmente diferente.
Um exemplo é a jornada de produção lean dos últimos 30 anos. Lean é um modelo de produção estruturalmente diferente, que usa metade do espaço físico e requer metade dos insumos, sejam eles energia, materiais ou atividade humana, ou outras coisas que entram no processo. Inspirado no famoso Sistema Toyota de Produção, o modelo lean trata de novas formas radicais de trabalhar e desenvolver sua força de trabalho.
Em outro exemplo, você estaria enfrentando uma mudança rápida nos requisitos do cliente. Talvez a demanda do mercado esteja mudando para produtos mais personalizados. Mover-se em direção à personalização em massa requer reinventar seu modelo operacional. O que não é fácil, pois provavelmente você enfrenta restrições relacionadas aos fornecedores. Ao mesmo tempo, você pode transformar sua base de fornecimento em algo mais local e sustentável. E seu modelo de produção pode ser otimizado para operações de alto volume. Ou seja, a complexidade de mudar seu modelo operacional pode ser enorme. O normal é haver uma rede complexa de restrições econômicas, políticas, sociais e de mercado afetando suas operações.
Esses exemplos demonstram por que você não pode fazer a transformação digital de forma isolada. Você precisa combinar a estratégia digital com uma estratégia geral para reinventar seu modelo operacional.
Como você acha que as organizações podem reunir as equipes de TI e de excelência operacional da melhor forma possível?
O alinhamento deve começar no topo. Na minha experiência, quando as empresas não gastam algum tempo para alinhar a equipe de liderança, isso voltará para atormentá-los depois. A primeira etapa é fazer com que os principais executivos concordem com a visão para transformar, de ponta a ponta, o fluxo de valor.
O fluxo de valor inclui como o valor é criado, como as pessoas trabalham, como os materiais são movidos, como os processos funcionam, como os sistemas de TI funcionam e como o gerenciamento gerencia. A equipe de liderança deve desenvolver uma abordagem alinhada e com debate saudável entre si.
Quais são nossas prioridades? Por onde começamos? Quais são os principais casos de uso? Quais deles são de curto prazo? Médio prazo? Longo prazo? E como o sucesso se parece? Quais são os resultados que queremos obter? O que isso significa em termos de KPIs operacionais?
Fazer isso corretamente no início é fundamental. É preciso ter uma direção clara.
O segundo aspecto importante é reunir grupos de trabalho multifuncionais, com representação ampla das operações. A inovação verdadeira ocorre envolvendo as pessoas que trabalham nos processos, ou em japonês, o Genba - o local onde o valor é criado. A força de trabalho no chão de fábrica tem, em geral, muitas ideias e percepções que podem ajudá-lo a moldar casos de uso e soluções digitais. E dado que eles se tornarão os usuários das soluções digitais, é essencial atender às suas necessidades no projeto da experiência do usuário.
E obter a aceitação dos usuários é crucial. Se a tecnologia for imposta às pessoas, seja ela melhor ou não, elas podem rejeitar, sabotar, criticar ou, em geral, impedir que se obtenha sucesso, porque ninguém pediu suas contribuições. A boa comunicação é essencial ao longo de todo o processo.
Quais foram os fatores críticos que contribuíram para o sucesso das transformações digitais que você viu?
O fator número um é o foco na inovação e não na tecnologia. A inovação consiste em explorar os problemas que você deseja resolver e em realizar uma análise profunda desses problemas. Às vezes isso envolve se perguntar "eu estou mesmo fazendo as perguntas certas?” É sobre fazer coisas como realizar estudos etnográficos para entender como as pessoas fazem as coisas hoje e como elas poderiam fazer de forma diferente, talvez de uma maneira melhor. É uma questão de ideação, às vezes criando ideias malucas que podem lhe proporcionar um grande avanço. É uma questão de ideação e experimentação.
Por que razões a transformação digital pode falhar?
Provavelmente a maior causa de falha é ser muito centrado na solução. As pessoas às vezes se apaixonam por uma solução muito cedo e querem apenas instalar a tecnologia, sem fazer uma análise profunda dos problemas a serem resolvidos no contexto da excelência operacional. A tecnologia pode se tornar um martelo à procura de pregos. Isso desfoca as pessoas dos casos de uso potencial e da descoberta de abordagens inovadoras para resolver os problemas reais. Acho que o setor de TI é parcialmente culpado por isso, com todas as abordagens de entrada no mercado baseadas em produto dos últimos 20 anos.
Uma segunda causa do fracasso é a falta de alinhamento interno em toda a equipe de gerenciamento que mencionei anteriormente.
E a terceira causa é retornarmos ao que falamos antes. O seu objetivo é instalar um monte de tecnologia ou transformar a forma como o trabalho é feito? Há uma quantidade enorme de reengenharia de processos e mudanças organizacionais que acompanham a digitalização. E, geralmente, todo o modelo de gestão precisa ser modernizado.
Qual será a 4ª Revolução Industrial?
Desde 2015 se fala em uma 4ª revolução industrial. O conceito sempre foi um tanto vago, mas para muitos é simplesmente sobre a implementação massiva de tecnologia, ou seja, TI (tecnologia da informação) e TO (tecnologia de operações). Eu discordo dessa visão simplista. E, a propósito, o uso crescente de TI e TO na indústria não é de agora. Foi a 3ª revolução industrial que nos trouxe robôs industriais, TI e software empresarial, como por exemplo o MES, que nasceu na década de 1980.
Se olharmos mais profundamente para essas revoluções industriais, perceberemos que se trata principalmente de uma mudança fundamental na forma como o trabalho é feito. Isso significa uma mudança no modelo de produção, o que requer uma transformação nas competências do trabalho, modelos organizacionais e métodos de gestão. Os modelos sociais e econômicos da indústria foram revolucionados.
Em um nível superior, você poderia dizer que:
- A 1ª Revolução Industrial girou em torno do trabalho especializado. Artesãos.
- A 2ª Revolução Industrial girou em torno da padronização do trabalho, produção em massa e taylorismo. Os conceitos de Henry Ford.
- A 3ª Revolução Industrial girou em torno de sistemas de tração com trabalhadores autônomos, em geral com fluxo de peça única e células em forma de U. Os conceitos da Toyota.
Ou seja, passamos do trabalho especializado para o trabalho padronizado para o trabalho autônomo em um período de cerca de 250 anos.
Seguindo adiante, acredito que a 4ª Revolução Industrial é uma mudança para o trabalho do conhecimento. Os trabalhadores da indústria não serão mais pagos para fazer trabalho físico, mas para fazer trabalho de conhecimento. O valor que eles criam será baseado no que eles sabem, como eles reúnem dados para otimizar a produtividade, resolver problemas, monitorar processos e gerenciar operações. A maior parte do trabalho físico será feito por máquinas autônomas ou semi-autônomas, como já vemos hoje em uma eletrônica avançada ou em fábricas automotivas.
Esta quarta revolução deve criar uma mudança radical nos modelos econômicos e sociais da indústria, da mesma forma que as revoluções anteriores. Qualquer organização que esteja pensando em como se transformar dessa forma não pode pensar somente em tecnologia. Você deve pensar sobre sua fábrica do futuro, as capacidades operacionais e as competências humanas necessárias.
E também é importante desenvolver uma visão sobre sua força de trabalho industrial baseada no conhecimento será melhor: melhor para seus resultados financeiros, melhor para o planeta, melhor para seus clientes e, acima de tudo, melhor para os próprios trabalhadores.
Como a análise preditiva se encaixa?
Excelente pergunta. Ser capaz de antecipar problemas antes que eles aconteçam com um alto grau de probabilidade, isso é maneiro. E isso é o que chamamos de análise preditiva. Não consigo imaginar uma única pessoa, em qualquer tipo de trabalho, que não queira ser capaz de prever com precisão os problemas antes que eles aconteçam. Minha equipe na Hitachi Vantara começou a fazer projetos nesta área usando ciência de dados para realizar modelagem avançada de causa e efeito. Os três principais casos de uso na fabricação são: previsão de problemas de qualidade, previsão de tempo de inatividade não programado e previsão de gargalos de produção.
Uma vez que os dados preditivos estão na frente dos operadores, às vezes eles podem orientá-los sobre como evitar que esse problema aconteça, ou seja, análises prescritivas.
“A análise preditiva é poderosa e, fundamentalmente, mudará a natureza da força de trabalho e como é trabalhar nela.” - Greg Kinsey
A fabricação tem a reputação de ser reacionária, as pessoas sempre “apagam incêndios” e consertam coisas que quebram inesperadamente Acho que a promessa da transformação digital é criar um ambiente mais proativo e sob controle, onde você tenha muito conhecimento sobre o que está acontecendo ao seu alcance. O seu celular na palma da sua mão torna-se a sua fonte de informação principal que você necessita para ser eficaz no seu dia a dia. Avisando sobre problemas antes que eles aconteçam, com base em dados. Isso reduz o “combate a incêndios”, reduz o estresse e coloca as pessoas no controle.
O termo orientado a dados provavelmente é usado em demasia. Mas quando as pessoas podem aproveitar totalmente o poder dos dados em tempo real, isso muda a própria natureza de seu trabalho diário. A revolução chega quando essas pessoas não são apenas executivos sentados em escritórios. Elas são também os motoristas, operadores de máquinas, gerentes de qualidade e pessoal de manutenção no Genba. Quando a força de trabalho no Genba puder se beneficiar de um ambiente de trabalho baseado em dados, nós talvez tenhamos chegado à 4ª Revolução Industrial.
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Foram publicadas mais duas entrevistas com Greg Kinsey:
- Ciência de Dados para todos: Compreendendo a importância da análise preditiva. Com 30 anos de experiência a trabalhar com a indústria transformadora em todo o mundo, vale a pena ler os pensamentos do especialista da indústria Greg Kinsey sobre vários tópicos de ciência de dados! Leia este blog para obter mais informações >
- Fomentar uma Cultura de Inovação: P&R com Greg Kinsey. Obtenha insights de um líder do setor sobre inovação. Leia como promover uma cultura de inovação em nossa entrevista com o consultor sênior da Hitachi, Greg Kinsey. Leia este blog para obter mais informações >