A ascensão da Qualidade 4.0 Fonte: Revista Ad Normas, 22/03/2019

Como a nova era da qualidade está sendo e como será daqui a 20 anos

Nos últimos anos, o termo Qualidade 4.0 entrou em nosso vocabulário. Deriva do programa de industrialização alemão chamado Industry 4.0 e avalia o papel da qualidade em uma era de crescente digitalização e automação do trabalho.

Em 1998, a Quality Progress publicou o artigo de capa, Digital Hammers and Electronic Nails—Tools of the Next Generation que previa como a qualidade evoluiria nas próximas duas décadas em resposta à crescente disponibilidade da tecnologia digital. Previa que as funções e as análises de qualidade se tornariam automatizadas e investigadas: How will the role of quality professionals change in that emerging environment?

Na época, a internet estava criando novas formas de fazer negócios, e o artigo descreveu um futuro no qual informações – como alimentos e eletrônicos de consumo – seriam uma commodity livremente negociada. Esse dia chegou e essas tendências tecnológicas evoluíram para as nossas realidades atuais. Como podemos lidar com os desafios associados a esse novo ambiente e como devemos nos adaptar para nos preparar para um futuro que continuará a evoluir?

- Refletindo sobre o passado

O ambiente digital previsto no texto Digital Hammers and Electronic Nails enfocou dois fatores principais: a tecnologia de telecomunicações e internet; e a computação pessoal, redes e máquinas de pensamento. Essas tecnologias realmente impulsionaram grande parte da mudança que ocorreu nas últimas duas décadas. Entretanto, a tecnologia de computação corporativa, a multimídia integrada, a computação em nuvem e a inteligência artificial (IA) também contribuíram para o estágio atual.

Hoje, o simples ato de fazer uma reserva em voo de avião pode gerar muitos megabytes de dados, que são conectados a experiências passadas e um perfil de viagem para que máquinas pensantes possam propor sua próxima jornada potencial com algum grau de precisão.

A compra de um livro ou a seleção de um filme da internet propõe uma lista de recomendações semelhantes. Fazer uma reserva de restaurante online pode resultar no recebimento de uma oferta de desconto de outro restaurante que tente influenciar suas escolhas.

As empresas de tecnologia de ponta em 1998 incluíam a Nokia Mobile Phones, a Motorola e a Compaq Computer – todas as quais já foram desmanteladas e seus remanescentes foram reestruturados em diferentes entidades. As principais empresas de tecnologia de hoje – como Amazon, Google e Apple – tiveram presença insignificante nos mercados anteriores. A Amazon vendia livros online; o Google tinha um mecanismo de navegação na web; e a Apple produzia computadores gráficos.

Desde então, essas empresas se reinventaram, aproveitando as tendências tecnológicas em evolução e surgiram como potências técnicas globais. Como resultado, muitas organizações se esforçaram para fazer a transição das tecnologias analógicas para as digitais, convertendo seus ambientes predominantemente baseados em atividades humanas em plataformas baseadas em máquinas.

O que aconteceu com o trabalho de profissionais de qualidade nas últimas duas décadas? Também mudou substancialmente à medida que foram adotadas novas abordagens.

Por exemplo: o software estatístico aprimorado influenciou a análise da qualidade e apoiou o movimento six sigma; a extensa disponibilidade de dados relacionados a reclamações e interações de clientes em pontos de contato torna possível entender as tendências de preferência e reagir a problemas de qualidade quase em tempo real; e métodos estatísticos mais sofisticados e aplicativos de computadores são integrados para melhorar as investigações de estrutura causal para resolver os problemas de desempenho.

Ao reduzir a dependência de estatísticos profissionais, esse desenvolvimento também impulsionou a ampla aceitação do six sigma em todas as funções e dimensões organizacionais da sociedade.

- Entendendo os efeitos

As atuais tendências tecnológicas predominantes relacionadas à digitalização da sociedade são o big data e a IA. A primeira evoluiu à medida que o mundo se tornou mais conectado e os aplicativos começam a registrar mais interações de usuários como resultado de links (linkedin) e likes (facebook), que permitem referências cruzadas de escolhas individuais em relação às preferências do consumidor.

A Amazon tem sido mais visível na aplicação desses métodos ao seu modelo de compras online que evoluiu de uma rede de compras domésticas para um portal mundial de bens e serviços. Até as eleições políticas foram influenciadas pela capacidade de acessar e manipular bancos de dados massivos.

A IA foi combinada com o big data para tornar os mecanismos de busca mais eficientes usando o reconhecimento de padrões e lógica baseada em regras derivada das escolhas que as pessoas fazem, e são usadas para obter percepções mais profundas e assim obter as preferências pessoais. O crescimento do big data não é surpresa. Houve um crescimento evolutivo no tamanho do poder computacional desde que o transistor foi desenvolvido no final da década de 1940.

A Lei de Moore para a Progressão Tecnológica é usada para descrever esse crescimento como uma função de duplicação do poder na computação a cada dois ano. Essa poderosa tecnologia de computação agora está disponível para quase todos por meio de mudanças transformacionais, como os telefones celulares se tornando plataformas de computação móvel.

O acesso à informação completa está disponível na ponta dos nossos dedos, onde quer que possamos nos conectar à internet, que está em quase toda parte. Na primeira década deste século, a transição para a tecnologia digital tornou-se tão completa que pode ser considerada onipresente.

A Industry 4.0 baseia-se na estrutura de que a conectividade à internet por meio das telecomunicações sem fio permite a integração de diversos tipos de dispositivos (como eletrodomésticos, automóveis, plataformas industriais e mercados de mercadorias) para fins comerciais ou pessoais. Os sinais digitais agora estão influenciando quase todos os aspectos de nossas vidas, como a realização de diagnósticos em elevadores remotos; a entrega de comida de restaurante por um motoqueiro ou ciclista; estabelecer as rotas antes de chegar na casa para entrega: aquecer remotamente os carros em dias frios de inverno; médicos que recebem opiniões secundárias sobre dados de exames médicos de colegas fora do local: e cirurgiões que recebem conselhos de doutores que são altamente especializados em um procedimento ou em um campo específico de diagnóstico.

Como isso afeta a profissão de qualidade? Uma tendência visível é o surgimento de um novo trabalho relacionado: os cientistas de dados que usam ferramentas de gerenciamento de dados e aplicativos para explorar as afinidades entre as medições de grandes bancos de dados online (geralmente armazenados na nuvem) usando a análise preditiva. Essas avaliações apoiam a tomada de decisão organizacional com base nos resultados previstos, o que fornece insights, não possibilidades, para o futuro. Claramente, a tecnologia permitiu a aplicação generalizada do pensamento estatístico.

Mas qual é a implicação dessa mudança no acesso à tecnologia para o profissional da qualidade? Geralmente, a pesquisa acadêmica é a principal fonte de novas abordagens para engenharia industrial e estatística. Agora, os currículos desses campos incorporam o pensamento sistêmico e a ciência de dados para estudantes de engenharia industrial e estatística, respectivamente. Às vezes, essas áreas são estabelecidas como campos independentes de estudo.

Há uma necessidade crescente de as organizações dividirem seus recursos de análise de dados em dois compartimentos – desenvolvendo os conhecimentos estratégicos e as posições de mercado (ciência de dados) e gerenciando operações diárias de rotina (qualidade). Esse arranjo desafia a percepção do valor da gestão da qualidade e levanta questões sobre a importância de pequena análise de dados que foca as investigações em tempo real baseadas em dados sobre as causalidades dos problemas e garante que uma qualidade consistente seja produzida por um processo estável.

Muitos dos mecanismos de controle nesse sistema de gerenciamento diário podem ser ativados por meio da robótica ou outros tipos de automação que usam sistemas de sensores, monitores de dados ou telemetria. Esses sistemas são suportados por sistemas de IA que fornecem sinais de ação corretiva por meio de um mecanismo de feedback adaptativo para alterar as configurações do sistema de produção.

- A evolução da qualidade

Por que ainda precisamos de profissionais de qualidade? Será que a essa profissão se tornou insignificante porque a tecnologia digitalizada pode substituí-la? O que podemos fazer para mudar essa percepção e reformular nossa profissão nas próximas duas décadas? Como podemos convencer os tomadores de decisões de que a análise de dados automatizada não substitui os profissionais de qualidade e o big data?

Joseph Juran declarou em seu importante Last Word, um discurso em que ele apontava que o século 21 seria o século da qualidade. Devemos agir para garantir a verdade da sua previsão.

Vamos começar esclarecendo as raízes de como os profissionais de qualidade pensam e trabalham. Vamos comparar as histórias da indústria e da qualidade para entender como nossos princípios, métodos e ferramentas amadureceram ao longo do tempo.

A Qualidade 4.0 será mostrada como a companheira apropriada para a Industry 4.0. Como em períodos de desenvolvimento anteriores, essa relação entre avanços industriais e desenvolvimentos de qualidade é interativa e operacionaliza essas mudanças usando uma abordagem alinhada, que é descrita resumidamente na Tabela 1.

Pode-se descrever algumas considerações importantes para contextualizar o amadurecimento da indústria e da qualidade:

– Qualidade 1.0 remonta há milhares de anos e descreve as primeiras raízes da profissão de qualidade.

– A ideia da Qualidade 2.0 surgiu da Revolução Industrial. Este período é frequentemente chamado de taylorismo, como descrito por Fredrick W. Taylor em seu livro de 1911: Principles of Scientific Management.

– A Qualidade 3.0 evoluiu a partir de Taylor no final do século 20 e foi estimulada pela interpretação de Walter A. Shewhart dos avanços na física descobertos durante sua vida. Ele os aplicou pragmaticamente ao ambiente de produção em seu livro de 1931 Economic Control of Quality of Manufactured Product que se tornou a pedra angular da Qualidade 3.0. Este período representa o equivalente analógico da atual transformação digital.

Agora, os executivos de qualidade devem lidar com a reinvenção de práticas de pesquisa e desenvolvimento. O pensamento de qualidade deve ser incorporado ao projeto de sistemas de negócios holísticos que suportem operações produtivas. Além disso, a reforma da competência da qualidade entre os membros da equipe profissional deve prepará-los para a plena participação nesta era de gerenciamento habilitada digitalmente.

- Conhecimentos sobre o futuro

O caminho emergente para a comunidade de qualidade deve extrapolar essas lições. Qual será o trabalho do profissional de qualidade dentro de 20 anos, e que métodos serão empregados então? As seguintes três conjecturas são baseadas em observações do estado atual:

1) A ênfase mudará da tarefa operacionalmente orientada de criar e executar uma estratégia de qualidade para aplicar de forma mais holística a qualidade como uma estratégia em toda a organização. O pensamento de qualidade irá igualar o pensamento financeiro nos sistemas de gestão operacional das organizações, conforme demonstrado e documentado como o Sistema de Gestão da Toyota, que vai além do bem conhecido Sistema Toyota de Produção.

2) A distinção entre profissionais de qualidade e cientistas de dados será substituída por uma nova abordagem que pode ser chamada de análise colaborativa. Ela mesclará todas as atividades de melhoria contínua em um método integrado, multifuncional em toda a organização, orientado por uma abordagem científica estruturada ao problema de investigação, diagnóstico e remediação.

Além disso, a análise colaborativa dará credibilidade igual aos aspectos tecnológicos do sistema de produção e os aspectos humanos do sistema administrativo. Pesquisas sobre esse sistema estão em andamento desde 2014 pela International Academy for Quality.

3) As ferramentas de análise de dados amadurecerão para incorporar uma nova maneira de conduzir a sua análise exploratória. Isso combinará métodos de big data para identificar subgrupos racionais interessantes (ou, como W. Edwards Deming descreveu, uma abordagem enumerativa) com poucos métodos de dados para determinar possíveis causas e padrões detalhados que possam existir em conjuntos de dados históricos – o que Deming chamou de abordagem analítica.

Muitos novos métodos analíticos serão associados a essa mudança. James Duarte, por exemplo, propôs sete ferramentas de análise que podem ser usadas para análise de dados e outros métodos para usar dados de forma mais eficiente. Outra técnica pode ser rotulada de projeto passivo de experimentos, em que sistemas de computação estatística analisam interrelações naturais entre múltiplos fatores em um grande conjunto de dados.

- Foco no futuro

Talvez a taxa de mudança tenha sido rápida demais para compreendermos o que ocorrerá nas próximas duas décadas. O armazenamento de informações está dobrando a cada dois anos, espelhando os avanços tecnológicos. Esses dois fatores aumentam o acesso à informação e a velocidade de processamento e seu efeito combinado é multiplicativo.

A comunidade de qualidade agora enfrenta as mesmas circunstâncias. Embora um caminho específico possa não ser totalmente previsível nesse ponto, existem fatores conhecidos que melhoram nossa capacidade de previsão. ais importante ainda, devemos desenvolver uma abordagem estratégica para que as organizações possam implementar e sustentar o sucesso enquanto nos concentramos em aprimorar nossos métodos e kits de ferramentas.

Vamos prosperar, em vez de meramente sobreviver, se aprendermos a obter mais conhecimentos a partir de dados coletados e projetar sistemas de qualidade que se encaixem especificamente em nossas organizações, em vez de copiar e colar as abordagens do passado. Estes são os elementos essenciais para que possamos dominar e aproveitar esses tempos turbulentos de transformação digital.