sábado, 11 de abril de 2020

Quatro desafios para implementar uma estratégia de dados na fabricação

As empresas devem não apenas tirarem proveito das enormes oportunidades oferecidas pela tecnologia de dados, mas também, garantir a adoção de uma estratégia para o sucesso dos dados a longo prazo.

Os dados são há muito tempo um chavão na fabricação. O Relatório Anual de Fabricação 2020, do site The Manufacturer, que pesquisou mais de 350 fabricantes em todo o espectro da indústria do Reino Unido, destacou que:

  • 89% dos fabricantes concordam que os dados de máquinas e pessoas conectadas melhorarão seus relacionamentos na cadeia de suprimentos;
  • 91% acreditam que as novas tecnologias de dados permitirão que os funcionários trabalhem de maneira mais inteligente e aumentem o envolvimento dos funcionários;
  • 87% esperam que os dados acelerem a inovação em design e desenvolvimento.
E, no entanto, a manufatura está muito atrasada em relação a outras indústrias em termos de capacidade de dados, enquanto, ao mesmo tempo, os primeiros adotantes estão vendo enormes ganhos em produtividade e eficácia.

Abaixo pode-se ver vários desafios comuns.

1. Salto de fé

Observar o impacto real dos projetos de dados geralmente requer muita informação e, assim, é gasto muito tempo coletando dados antes que deduções reais possam ser obtidas. Essa necessidade de investir, tanto financeiramente quanto em termos de recursos para um retorno que é visto como distante e incerto, representa um desafio real. Dados ainda são vistos como um projeto monolítico que deve ser implementado de uma só vez, e os resultados devem ocorrer imediatamente. A verdade, no entanto, é mais sutil. A coleta de dados pode começar pequena e simples, sem tecnologia cara.

Com alguma reflexão e planejamento, o simples registro (robusto) das informações já geradas, ajuda bastante na construção de um conjunto de dados valioso - sem muito investimento inicial. Como alternativa, os projetos piloto podem permitir que você se concentre em uma área da empresa como prova de conceito e também como prática.


2. Gerenciamento de cultura e mudança

Os dados são frequentemente vistos como algo estéril, sem emoções e desumano. Mas, na realidade, as pessoas são o principal fator na implementação e obtenção de valor dos projetos de dados.

É fundamental que a cultura da sua organização seja levada em consideração ao planejar sua estratégia de dados. Seu pessoal está pronto para os dados? Caso contrário, como você pode prepará-los? Se sua força de trabalho não estiver aberta ao envolvimento com dados, quaisquer iniciativas de dados existirão no vácuo. Se ninguém se apropriar de processos e projetos, a qualidade dos dados será ruim, se é que é registrada.

Além disso, os dados não serão usados ​​para informar as decisões se as pessoas não os usarem, confiarem ou se envolverem com eles, para que o valor seja perdido. Como em muitas outras áreas, é necessário um gerenciamento eficaz de mudanças. A comunicação da intenção e do objetivo de um programa de dados e como ele se alinha aos objetivos e valores da empresa é um bom começo e pode fazer uma enorme diferença no engajamento e aceitação - ao mesmo tempo em que garante que a gerência entenda e concorde com eles.

Fornecer treinamento adequado e buscar e aceitar feedback são outros aspectos importantes do processo de gerenciamento de alterações de dados.

3. Coordenação organizacional

Uma fonte comum de frustração para os gerentes de programas de dados é a falta de utilização eficaz do recurso de dados de uma organização. Frequentemente, grandes investimentos são feitos em sistemas complexos (e brilhantes) de coleta de dados e armazenamento e relatórios - mas esses sistemas existem em silos isolados em uma organização. Isso leva a uma duplicação de esforços em diferentes funções, além de dedicar uma quantidade enorme de tempo e energia para discutir qual versão da verdade está correta.

O resultado? Programas de dados caros que parecem bonitos, mas geram mais problemas e atritos do que valorizam. O pior aspecto disso é que ele é mantido como um exemplo de por que os dados 'não funcionam', 'não valem a pena' ou 'não são adequados para nós'.

Estratégias de gerenciamento de dados em toda a organização são a chave para coordenar e focar efetivamente os esforços. Isso significa incluir as partes interessadas de todas as funções e níveis e decidir quais dados precisam ser coletados, planejar a estratégia de coleta e criar uma estrutura de comunicação para manter os esforços de todos alinhados. Isso leva a custos mais baixos e melhores resultados em um prazo mais curto - crucial para o sucesso de qualquer projeto.

4. Mantendo-o vivo

Finalmente, uma das maiores maneiras de desperdiçar recursos com um projeto de dados é deixá-lo morrer logo após gastar tanto tempo, dinheiro e esforço para colocá-lo em funcionamento. Infelizmente, isso acontece com muita frequência e parcialmente se vincula aos problemas discutidos acima.

A falta de propriedade e robustez, bem como a falta de comunicação, podem levar os funcionários a se "desligarem" dos sistemas de dados assim que o 'champion', que dirige a mudança, passe para o próximo projeto. A solução mais simples seria a permanência dos champions, sempre monitorando e reforçando os processos de dados. Isso, no entanto, é claramente impossível, pois os champions de dados são necessários em outras partes da empresa. Em vez disso, projetar processos robustos e garantir cuidadosamente o entendimento e a adesão de todos os envolvidos através do comprometimento da alta gerência para fornecer suporte pessoal e de recursos.

Resumindo tudo

É certo que os dados são difíceis, mas há empresas de diversos setores que estão fazendo isso bem e colhendo os benefícios.

Através de experiências de aprendizado virtual altamente interativa, você pode descobrir como enfrentar os desafios por meio de uma série de palestras conduzidas por especialistas e sessões de discussão digital com colegas líderes de negócios. Pense nisso.

AQC - Amancio Quality Consulting (ME)
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