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?