Qualidade 4.0: os novos padrões de excelência organizacional

Entenda como a manufatura se adequou historicamente para atingir novos níveis de qualidade de produtos e serviços e o papel desempenhado pela tecnologia de ponta para que isso siga acontecendo

 

A Indústria 4.0 nunca teve a intenção de se restringir somente às técnicas do chão de fábrica. Na dianteira de toda uma nova maneira de enxergar e utilizar novas tecnologias, hoje o seu sufixo foi apropriado por diversos outros movimentos que querem demonstrar maior relevância e vantagem dentro de um setor específico. O 4.0 já é, por si só, sinônimo de inovação.

Quando falamos da quarta revolução industrial, é comum mencionarmos a readaptação e a remodelação de antigas práticas a partir do impulsionamento pela tecnologia de ponta. Há uma série de procedimentos e etapas a serem seguidas, porém, para garantir o sucesso desta delicada transição.

Além de dispositivos inteligentes, sistemas autônomos e da aplicação avançada de métodos de machine learning, que promovem outros níveis de consistência e segurança de uma entrega final, a excelência organizacional entra no guarda-chuva da Qualidade 4.0, que visa à diminuição de custos operacionais e à facilitação da correspondência a marcos regulatórios existentes.

Ao longo desta postagem, vamos explicar as mudanças nas rotinas de excelência empresarial, como a quarta revolução industrial se ajustou a padrões globais de qualidade e o papel que a Ciência de Dados assume nestas transformações. Acompanhe:

O histórico da excelência organizacional

A Primeira Revolução Industrial, de infraestrutura e maquinário baseados na utilização de água e vapor para quebrar o paradigma da produção artesanal, tinha uma preocupação maior com o abastecimento e o volume da produção do que com a qualidade propriamente dita, limitada a inspeções ocasionais sem um olhar dedicado a questões de ineficiência e redução de desperdícios e gastos.

Durante a Segunda, que se apropria da energia elétrica para massificar os processos fabris, a utilização das capacidades máximas de produção continua sendo o mais crucial parâmetro de qualidade, embora se passe a prestar maior atenção na aderência a padrões previamente estabelecidos.

(Divulgação: freepik.com)

Já no último século, quando a utilização de computadores e a aplicação da Tecnologia da Informação marcaram mais um ponto de virada, desta vez para a Terceira Revolução Industrial, a qualidade passou a ser um imperativo corporativo. A ISO, Organização Internacional da Normalização, foi para o primeiro plano com a elaboração de padrões mundiais para se atingir a excelência organizacional, bem como passou a haver uma complacência maior com a satisfação do consumidor.

Construindo a Qualidade 4.0

Nosso crescimento tecnológico foi tão intenso nos últimos trinta anos, no entanto, que já há um rompimento com a Terceira Revolução Industrial. A velocidade na transmissão de informações evoluiu exponencialmente e a quantidade de tarefas atingidas pela digitalização é tal que as barreiras entre o físico e o digital estão pouco a pouco menos nítidas.

Entramos de vez na Quarta Revolução Industrial, era dos dispositivos inteligentes, da robótica e da manufatura aditiva. O termo Indústria 4.0 foi cunhado pelo governo alemão em 2011 e veio a público mais tarde naquele ano, durante a Feira Industrial de Hannover, para se referir sobretudo à modernização da manufatura e vem ganhando cada vez mais espaço desde então.

Todas as mudanças tecnológicas proporcionadas pela quarta revolução industrial afetam todo o ambiente de trabalho e sua liderança, exigindo uma adaptação maior para que as entregas se tornem mais constantes, confiáveis e, é claro, de qualidade. A Qualidade 4.0 é o termo correto para nos referirmos à excelência organizacional dentro do contexto da quarta revolução industrial. Mas quais são as suas proposições?

  • Incrementar a inteligência humana
  • Aumentar a qualidade e a rapidez da tomada de decisão
  • Melhorar as condições de transparência, rastreabilidade e auditabilidade da empresa
  • Antecipar e prever mudanças, revelar vieses em conjuntos de dados e viabilizar a adaptação a novas circunstâncias e conhecimentos
  • Ultrapassar limites corporativos para revelar oportunidades para melhorias contínuas e novos modelos de negócios

(Divulgação: freepik.com)

Para atingirmos essas proposições plenamente, é preciso que o trabalho da Qualidade 4.0 se sustente sobre diferentes pilares tecnológicos. Selecionamos os quatro principais para que isso fique mais claro:

  • Big Data: Big Data não é o mesmo que Data Science, mas o grande manancial de dados estruturados e não-estruturados produzidos e coletados a todo momento por organizações, petabytes de informações prontas para serem transformadas em conhecimento estratégico. Já destrinchamos as muitas dimensões do Big Data em outras ocasiões e você pode saber mais clicando aqui.
  • Deep Learning: o deep learning (DL), ou aprendizado aprofundado, é a próxima etapa do machine learning. Impulsionado pelas chamadas redes neurais artificiais, algoritmos que se propõem a simular o comportamento e o funcionamento do cérebro humano, o DL permite uma análise não-linear e pouco ortodoxa de grandes conjuntos de dados, fazendo com que sejam identificados os menores e mais específicos padrões.
  • Tecnologias de base: englobam os equipamentos, dispositivos e métodos, que, conectados entre si em um esquema de rede, têm o potencial de alavancar as atuais capacidades de uma equipe ou organização por inteiro por meio da coleta, armazenamento e análise de grandes conjuntos de dados.
  • Compliance: a Qualidade 4.0 provê uma variedade de ferramentas e técnicas que podem ser implementadas para garantir uma maior conformidade com marcos regulatórios. Não só elas possibilitam que um negócio avalie rigorosamente as atuais estratégias de compliance, como também emitem alertas no caso de possíveis violações.

A excelência voltada para dados

A qualidade de dados é a qualidade dentro da qualidade. Se estamos lidando com estratégias guiadas por dados e com a aplicação da Inteligência Artificial e outras metodologias avançadas, nós precisamos garantir que as bases de dados sejam de qualidade. Com o Big Data, estamos tratando necessariamente de grandes volumes de informação, mas isso não significa que toda parcela é adequada e aplicável em projetos.

Entendemos que um banco de dados é altamente qualificado no momento em que ele é apropriado para as operações, planejamento e toda a cadeia de tomada de decisão de uma empresa e reflete o mundo real no qual esta se insere. Pensar nisto apenas de forma abstrata, contudo, pode gerar discordâncias internas entre aquilo que pode ou não ser pertinente. A avaliação deve ser sempre a primeira etapa do gerenciamento da qualidade de dados. É por isso que, mais uma vez, continuamos a guiar nossas ações segundo aquilo que foi definido pela ISO.

Se a ISO foi uma das protagonistas de todas as mudanças no âmbito da excelência organizacional, ela segue sendo, até hoje, uma das referências mais indispensáveis da qualidade de dados a nível global. Enquanto a ISO 9001, a mais aplicada das normas do Sistema de Gestão de Qualidade (SGQ), ocupa-se com o aumento da eficácia de processos institucionais, a ISO 8000 é o padrão para a qualidade de dados, trazendo consigo a definição de conceitos basilares aos procedimentos dos SGQ.

(Divulgação: freepik.com)

Para o trabalho de avaliação, são definidas dimensões de qualidade, KPIs — key performance indicators, ou indicadores-chave de desempenho, em português —, descritas como um conjunto de atributos que representam, individual ou coletivamente, diferentes aspectos da estrutura de um dado.

Aqui, separamos algumas das dimensões mais relevantes que guiam os trabalhos de qualificação de dados:

  • Completude: a disponibilidade de todas os valores necessários para se compreender e utilizar um conjunto de dados
  • Objetividade: o quanto os parâmetros e valores de uma base de dados, assim como aquilo que os determina, são independentes de qualquer influência externa
  • Atualidade: a certeza de que os dados estão sendo atualizados constantemente e são coletados e processados dentro do intervalo de tempo estipulado
  • Consistência: a garantia de que todas as bases espalhadas por uma empresa refletem as mesmas informações e concordam entre si
  • Interpretabilidade: a facilidade pela qual usuários podem entender, utilizar e analisar dados devidamente

 

Na Twist, entendemos o quão sensível pode ser a questão da qualidade de dados para diferentes empresas. O Quality é a nossa ferramenta para a qualificação de bancos de dados no contexto da Indústria 4.0. Para tanto, contamos com o apoio da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina para mapear estas bases, identificar problemas em tempo real, gerando notificações para pronta resolução, e atribuir uma nota a cada dado.

Para saber mais sobre as soluções da Twist voltadas para a excelência de dados e organizacional, converse com o nosso time de especialistas! Aqui no blog, trazemos sempre o melhor conteúdo em inovação tecnológica. Para recebê-lo em primeira mão, assine nossa newsletter.

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