Ops 4.0: Fueling the next 20 percent productivity rise with digital analytics

Ops 4.0: Impulsionamento dos próximos 20% de aumento de produtividade com digital analytics

Ops 4.0: Impulsionamento dos próximos 20% de aumento de produtividade com digital analytics

Mais do que nunca, as empresas precisam aumentar a produtividade. Graças às inovações em digitalização e analytics, quatro novas metodologias podem gerar os avanços em produtividade de que as organizações necessitam.

As empresas estão agora no meio da ruptura mais significativa já ocorrida em décadas. Essa transformação histórica tem sido impulsionada em grande parte por mudanças tecnológicas - big data e advanced analytics, manufatura aditiva, Internet das Coisas, robótica e inteligência artificial – chamadas juntas como a quarta revolução industrial. Chegando a uma velocidade vertiginosa (leia a coluna “Lewis Carroll sobre o ritmo das mudanças”), suas consequências já são evidentes em todos os setores: a concorrência está se intensificando não apenas dentro das indústrias, mas também entre elas. Pense na Apple criando uma empresa de veículos autônomos ou na Tesla entrando no ramo de fornecimento de energia. E há também as start-ups agressivas e ágeis, com modelos de negócios que ignoram as restrições convencionais.

Juntas, essas pressões estão intensificando a antiga imposição de aumentar a produtividade (leia a coluna “O que é produtividade?”) e deixando muito menos espaço para erros. No entanto, novas ferramentas e métodos também estão envolvidos - por exemplo, conectividade vastamente ampliada e a Internet das Coisas - com um enorme potencial para a obtenção de novos níveis de produtividade em toda a cadeia de valor.

Em 2016, cerca de 17,6 bilhões de dispositivos foram conectados à Internet. Até 2025, esse número provavelmente já terá aumentado para cerca de 80 bilhões, a um ritmo de 152.000 por minuto.

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A dificuldade, evidentemente, é aproveitar esses avanços tecnológicos de maneiras que levem a avanços comparáveis ao desempenho. Isso nunca foi fácil de fazer. Em 1987, mais de 30 anos depois de as empresas começarem a usar computadores mainframe, Robert Solow, economista vencedor do Prêmio Nobel, observou: “Você pode ver a Era dos Computadores em todos os lugares, menos nas estatísticas de produtividade”.

As empresas - na verdade, as sociedades - não podem esperar mais 30 anos para atingir uma produtividade significativamente melhor. Elas precisam de ganhos da ordem de 20% ou mais, e precisam deles o quanto antes. O problema agora, como na geração anterior, é que as organizações muitas vezes investem demais em tecnologia, mas investem pouco nas capacidades humanas necessárias para tornar a tecnologia útil.

A verdadeira lição aprendida com os líderes em tecnologia é que eles a aplicam criteriosamente, como parte de uma transformação mais ampla da forma como conduzem seus negócios, começando com as pessoas. A maneira como as empresas se transformam depende, em grande medida, das capacidades de que mais precisam.

Observamos quatro estruturas principais, que coletivamente tornam-se o chamado Operations 4.0 (Quadro 1).

The four transformation approaches consist of a budget-driven transformation, or zero-based budgeting (ZBB); a manufacturing-driven transformation, or McKinsey Digital Manufacturing; a customer-journey-driven transformation, or EdgE--end-to-end digitization, at scale; and finally a product-driven transformation, or analytics-to-value (AtV)
  • Orientado pelo Produto. Para organizações cuja imposição estratégica seja projetar e lançar produtos com mais eficácia, advanced analytics se unem ao design a ser calculado, tornando-se analytics to value, ou AtV.
  • Orientado pela jornada. Muitas organizações já obtiveram resultados surpreendentes com a aplicação da metodologia de gestão lean (gestão enxuta) de ponta a ponta em suas jornadas de clientes. Tecnologias digitais e processos ágeis permitem que as organizações façam essas mudanças com mais facilidade, rapidez e sustentabilidade - e em maior escala, com maior impacto do que nunca. Juntas, as tecnologias e processos formam o EdgE, ou capacitação digital de ponta a ponta.
  • Orientado pelo custo e orçamento. As medidas tradicionais de controle de custos frequentemente têm sido um instrumento impiedoso, na melhor das hipóteses, mas uma análise mais sofisticada exigia muitos dados e coordenação para ser prática. Agora, as sofisticadas técnicas de análise tornam o orçamento base zero, ou ZBB, mais viável, flexível e lucrativo do que nunca.
  • Orientado para a Manufatura. Para ajudar as empresas a alcançar novos níveis de produtividade e eficácia de recursos, a manufatura digital conecta fontes de dados novas e existentes a máquinas mais inteligentes e novas tecnologias de processo.

Como digital analytics impulsiona os próximos 20% de aumento de produtividade

O digital analytics da quarta revolução industrial pode apoiar um salto de produtividade porque gera muitas oportunidades diferentes (Quadro 2). Entre as mais simples está a aceleração mais rápida: as mudanças acontecem mais rapidamente e as organizações podem fazer mais coisas em menos tempo. Maior eficiência significa que essas mudanças exigem menos recursos, enquanto a eficácia aprimorada proporciona um impacto maior às mudanças. O aumento da previsibilidade - obtida, por exemplo, por meio de previsões mais pontuais com base em dados não estruturados - permite que as organizações planejem suas ações de maneira mais consistente e reajam com maior agilidade. Finalmente, um engajamento mais profundo em todos os níveis gera redes de recursos mais sólidas e maiores, que reforçam novos comportamentos e ajudam a construir uma escala de transformação.

The industrial revolutions have progressed from the first: mechanization, water power, steam power; to the second: mass production, assembly line, electricity; to the third: computer  and automation; and now the fourth, a cyber-physical system, which in turn encompasses new physical technologies (AI, 3D printing, robotics), data analytics, pervasive sensors, ubiquitous connectivity, and unprecedented data.

Todas essas áreas de impacto se encaixam de maneiras diferentes, dependendo do ponto de partida da organização e do tipo de transformação que ela realiza. Juntas, elas tornam mais provável que as mudanças mantenham a melhoria do desempenho com o passar dos anos.

Orientado pelo Produto: da relação custo-design ao analytics-to-value

Agora que as funções essenciais dos produtos se parecem cada vez mais com uma commodity, o design do produto surge como uma fonte essencial de diferenciação. Mas as melhores empresas já exploraram essa fonte de vantagem ao máximo. O próximo nível de otimização de produtos, portanto, não apenas combina o mais recente design thinking com diversas fontes de dados, mas também aproveita sofisticadas metodologias de advanced-analytics para gerar insights sobre potenciais melhorias de custo e valor. Por exemplo, ferramentas de projeto auxiliadas por computador, vinculadas a vastos conjuntos de dados sobre Compras e Aquisições, atividades de redes sociais e benchmarks de custos e complexidade podem permitir que uma empresa identifique rapidamente designs que maximizam a rentabilidade, minimizando o desperdício de tempo e esforços.

Tais avanços não acontecem apenas no setor de consumo. Um dos maiores conglomerados industriais do mundo materializa essas ideias com produtos destinados não apenas a pessoas, mas também a serviços essenciais - cujo modelo de negócios tradicional foi revolucionado por fontes de energia renováveis (e cada vez mais geradas pelos clientes) e por consumidores mais sofisticados. A meta de melhoria do conglomerado: em quatro anos, reduzir em mais da metade os prazos de entrega, proteger e aumentar a participação no mercado e aumentar as margens de lucro em cerca de 30%.

Gestão de complexidade. Nos serviços essenciais, como em grande parte do mundo dos negócios de hoje, décadas de aquisições levaram muitas empresas a gerenciar dezenas de sistemas - especialmente sistemas de TI - que nunca são totalmente integrados. Enquanto isso, a proliferação de produtos é uma batalha constante, já que pequenas variantes nas especificações geram centenas de SKUs que se sobrepõem em grande parte. Metodologias padrão para combater essa complexidade não apenas exigem muito tempo e esforço, mas também podem até mesmo não identificar as mudanças corretas. No entanto, com novas ferramentas de digital analytics, uma análise foi concluída em apenas duas semanas em vez de vários meses, identificando semelhanças específicas que a empresa poderia utilizar para reduzir as variações entre famílias de produtos, subsistemas e componentes.

Analytics e automação. O processo de analytics tornou as tarefas de Compras e Aquisições muito mais promissoras em termos de economia, explorando uma fonte de dados anteriormente impraticável: as próprias listas de materiais dos departamentos de compras e engenharia. Novas ferramentas podem carregar milhares de registros, mantidos em todo o mundo em dezenas de idiomas locais e estruturas de numeração de peças, para encontrar potenciais pontos em comum e oportunidades para negociar melhores preços.

Um passo inicial em direção à inteligência artificial, a automação de processos robóticos, pode permitir que robôs de software assumam processos tediosos, como agrupar informações de sistemas diferentes para formulários complexos e, assim, liberar as pessoas para se concentrarem no trabalho que usa o discernimento humano e experiência. Por fim, a combinação de vários fluxos de dados - como gastos reais, estruturas de custos de produtos, vendas e assim por diante - em um data lake permite que algoritmos sofisticados se envolvam na otimização de forma dinâmica, possibilitando ajustes constantes à medida que as condições mudam.

Análise de portfólio eficaz. Juntas, técnicas como essas podem gerar uma análise muito mais detalhada de todo um portfólio de produtos. Com pequenas modificações, o conglomerado descobriu que poderia eliminar de 15% a 80% das variantes de produtos dentro de uma categoria. Os custos já melhoraram em aproximadamente 30%.

Orientado pela jornada: Minimização do meio

Em primeiro lugar na manufatura e, mais tarde, em praticamente todos os setores, do bancário ao governo e passando pelo armazenamento, as disciplinas coletivamente conhecidas como lean management permitiram que as organizações se concentrassem cada vez mais em fazer apenas o que cria o valor pelo qual os clientes estão dispostos a pagar. Novas tecnologias estão tornando essas disciplinas mais essenciais e eficazes do que nunca. Uma seguradora, por exemplo, reduziu o tempo de entrada de novos produtos no mercado de 18 para 3 meses, e um órgão governamental substituiu 50 plataformas de legado por sistemas operacionais obsoletos por um novo sistema de ERP entregue no prazo e dentro do orçamento.

Compreensão da jornada completa. Em primeiro lugar, as tecnologias estão tornando mais fácil e rápido para organizações de todos os tipos verem seus processos como seus clientes (ou integrantes) veem - não como uma série de departamentos, mas como jornadas que têm início, meio e fim. O problema geralmente está no meio, pois os clientes enfrentam etapas excessivas, falhas de comunicação e atrasos porque setores da empresa não coordenam suas atividades adequadamente.

As ferramentas de analytics permitem que as organizações vejam exatamente como os clientes mudam de um ponto para outro, dentro e entre os canais. Esses insights podem ajudar uma empresa a corrigir problemas básicos - como simplificar os formulários de registro online ou lembrar os clientes de levar um documento de identificação ao retirar os produtos pessoalmente – o que faz uma grande diferença na experiência do cliente.

Acelerando a jornada com o digital. Em seguida, a organização começa a pensar sobre onde a tecnologia pode mudar os processos de forma mais fundamental. O objetivo é garantir que a digitalização se encaixe na maneira como os clientes de hoje se comportam, e não na maneira como as empresas construíram processos em um mundo analógico. Links entre sistemas de back-office, por exemplo, ajudam a pré-preencher formulários para clientes existentes - ou a eliminar os formulários inteiramente porque as informações já estão disponíveis e a automação de processos robóticos já reuniu todos esses dados.

Desenvolvimento de agilidade para o futuro. Os avanços do ano passado se tornaram as apostas deste ano. Para manter o ritmo, as organizações deverão se comportar como os líderes da área de tecnologia fazem, aprendendo a refinar um alvo em movimento: retirando os excessos das ideias em seu núcleo de “produto mínimo viável”, testando e aprimorando-as e depois adicionando novos recursos no mesmo ciclo.

Uma instituição financeira global já transformou as jornadas dos consumidores, cobrindo cerca de 80% de suas interações com os clientes. Sua cultura está mudando também. A tomada de decisão mais rápida e um maior nível de conforto com o ciclo de construção, teste e revisão está ajudando a melhorar a experiência do cliente, aumentando as conversões de vendas em categorias de produtos altamente competitivos entre 4 e 8%.

Orientado por custo e orçamento: O Zero como herói

Desenvolvido pela primeira vez há quase meio século, o orçamento base zero já provou seu poder ao atingir bilhões de dólares em reduções duradouras de custos. Vários dos exemplos mais importantes são de empresas do setor de consumo, nas quais o crescimento lento exigia medidas drásticas. Mas em outros setores o ceticismo continua sendo comum: executivos temem que essas ideias demandem tanto tempo e atenção que a organização acabe por não fazer mais nada - e, como resultado, o ZBB será feito uma vez e nunca mais.

No entanto, algumas empresas já estão colocando ferramentas simples de digital analytics baseadas em ZBB à disposição de praticamente todos os funcionários com responsabilidade orçamentária. Dessa forma, eles estão agregando velocidade, escala e sustentabilidade a todo o processo de ZBB e obtendo economias de custos de 10% a 25% no primeiro ano, com economia adicional a partir de então.

Fazendo trade-offs melhores. A orçamentação prova o que estamos dizendo. Historicamente, aplicar o ZBB significava desenvolver modelos detalhados e agrupar centenas de planilhas com diferentes estruturas de dados e diferentes níveis de qualidade e detalhamento. As plataformas de planejamento integradas de hoje incorporam os dados necessários, incluindo, em alguns casos, referências detalhadas retroativas a anos ou mesmo décadas. Os gerentes podem prontamente fazer trade-offs complexos que equilibrem considerações de política (por exemplo, uma preferência por passagens não reembolsáveis) com variáveis como tarifas, custos médios de hospedagem, período do ano, país e nível de senioridade do viajante. A plataforma integrada facilita a iteração de componentes individuais do plano orçamentário em qualquer direção: de cima para baixo (de executivos a planejadores) e vice-versa, em um ciclo restrito. O resultado é um orçamento baseado em insights detalhados, com clara responsabilidade pessoal por cada item – o que representa uma imensa mudança cultural.

Apoio a uma nova cultura. Essas melhorias podem facilmente continuar ano após ano. Uma empresa global construiu um centro de excelência no qual os analistas de ZBB trabalham com responsáveis por categorias de custo para atualizar categorias e preços, de forma que a atualização do orçamento todos os anos use os dados otimizados mais recentes. Esse investimento humano ajuda a garantir que a melhoria contínua da empresa se estenda ao próprio ZBB.

Orientado para a manufatura: Mais valor com menos desperdício

O último grande conjunto de oportunidades - como as empresas fabricam produtos - surge do chão de fábrica. Grande parte da atenção do mundo dos negócios concentrou-se em novas tecnologias de fabricação, como a impressão 3D. O que promete exercer um impacto ainda maior é a maneira como essas inovações se combina com avanços menos dramáticos, mas igualmente de longo alcance, como o surgimento de sensores baratos conectados à Internet (uma aplicação altamente pragmática da Internet das Coisas) e ferramentas de advanced-analysis de uso intuitivo. Juntas, essas tecnologias, que dão aos seres humanos um grau sem precedentes de compreensão e controle sobre processos complexos e desencorajadores, têm um enorme efeito econômico.

Encontrando oportunidades - rapidamente. Um grande fabricante de alta tecnologia ilustra o potencial de combinar essas táticas. Enfrentando concorrência acirrada e perdendo as margens de lucros, os líderes da empresa sabiam que precisavam das melhorias prometidas pelas tecnologias digitais e por advanced analytics. O primeiro passo foi realizar um diagnóstico de 48 horas: os especialistas coletaram dados sobre os equipamentos de produção mais importantes, revelando muitas lacunas na higiene básica do processo de manufatura. O tempo de inatividade dos equipamentos era inaceitavelmente alto, a qualidade da produção era irregular e a eficiência geral era muito menor do que a obtida pelos concorrentes. Até a empresa abordar essas questões, adicionar novas tecnologias seria um desperdício.

Atualização do supply chain. Dentro das operações, o planejamento de demanda e a logística do supply chain estão há muito tempo na vanguarda na utilização de tecnologias digitais. Agora, o nível de exigências está subindo ainda mais: os clientes querem os avanços de qualidade e serviço que as tecnologias que o Operations 4.0 possibilita. O processamento de pedidos no-touch (sem contato humano) e o replanejamento confiável em tempo real, por exemplo, permitem uma melhor experiência do cliente. Além disso, também significam apagar as fronteiras tradicionais entre supply chain, manufatura e o fulfillment, pois a impressão 3D reconfigura a logística e a robótica avançada suporta armazéns inteligentes.

A mudança das pessoas em primeiro lugar. No entanto, as causas principais dos desafios não estão centradas nos equipamentos, e sim nas pessoas – especialmente na gestão de desempenho. Um novo sistema digital agora faz essa gestão desde o chão de fábrica até o CEO, permitindo que todos vejam e corrijam as falhas em todos os momentos. A empresa rapidamente tornou o equipamento cerca de 20% mais eficaz, com aumentos correspondentes de qualidade. Ainda mais importante, pôde então reestruturar cerca de 50% de seus processos de fabricação para viabilizar tecnologias como manutenção preditiva orientada por dados (reduzindo o tempo de inatividade em 30%), um sistema de qualidade digitalizado, controles de processo avançados, logística robótica dentro da fábrica e automação, bem como colaboração homem-máquina (Quadro 3). Ao longo da iniciativa, o capital humano foi preservado, sujeito apenas ao turnover natural e à redistribuição de funcionários para outras áreas da empresa.

The factory of the future combines automated in-plant logistics to handle inventory and warehousing; data collection across the supply chain; data-driven predictive maintenance; automation and human–machine collaboration; digitized quality system and advanced process controls; digital performance-management system working with enablers and it infrastructure; and smart planning and agile operations deliver products directly to customer using latest technologies and tracking.

A combinação de pessoas, novas tecnologias digitais e advanced analytics pode render um novo avanço na produtividade se as empresas aprenderem a mesclá-las da forma correta. Isso exigirá um compromisso sustentado em toda a organização: coordenar os grupos de interesse com agendas divergentes (líderes de TI que lidam com sistemas ultrapassados e líderes de unidades de negócios que controlam “seus” dados) para ajudar as pessoas a mudar suas mentalidades (da intuição à fundamentação ou de generalidades fáceis a pontos específicos) e para criar recursos totalmente novos (para extrair insights de dados e elaborar ações a partir dos insights). Mas com o apoio certo, o poder do Operations 4.0 torna-se grande demais para ser ignorado pelos líderes.

Sobre o(s) autor(es)

Mercedes Goenaga é Especialista da McKinsey no escritório de Paris, Philipp Radtke é Sócio Sênior no escritório de Munique, Kevin Speicher é Sócio Sênior no escritório de Chicago e Rafael Westinner é Sócio no escritório de Madri.

Os autores agradecem a João Dias, Manuela Mareva-Forsell, Yogesh Malik, Abhishek Shirali, Jan Wüllenweber e David Zhu por suas contribuições para a elaboração deste artigo.