sexta-feira, 10 de outubro de 2025

Trazendo a IA para uma transformação enxuta: por onde começar

 A questão não é "IA ou Lean"

Imagem: AMFG

É como usar a IA como um parceiro de pensamento para permitir a liderança enxuta – para reduzir o tempo entre o problema visto e o problema resolvido, aprimorar a estratégia por meio de insights orientados por dados e fortalecer o alinhamento por meio da captura digital.



Quando bem usada, a IA se torna um sensei digital: um parceiro que desafia seu pensamento, acelera o aprendizado e ajuda você a construir sistemas mais fortes e resilientes.


A IA deve ampliar o respeito pelas pessoas e a melhoria contínua – não substituí-las


Proteções para IA responsável em Lean

As empresas que adotarem a IA dessa maneira definirão o padrão para a próxima geração de lean.

    • Transparência: seja explícito sobre quando e como a IA influencia as decisões. Algoritmos ocultos minam a confiança; os visíveis convidam ao diálogo e ao aprendizado.
    • Aprendizado contínuo: trate a IA como um trabalho padrão – ela deve evoluir e melhorar por meio de reflexão e experimentação frequentes.
    • Design centrado no ser humano: crie sistemas que envolvam os operadores em vez de trabalhar para eles.
    • Capacitação: Assim como o conceito de "menos operador" reinveste o talento humano na melhoria, a adoção da IA deve incluir caminhos de treinamento que elevem as habilidades em vez de substituí-las.
    • Foco no cliente: todo aplicativo de IA deve remontar ao seu objetivo final: atender melhor os clientes.

Um plano inicial de 90 dias

A introdução da IA em uma transformação lean deve ser deliberada e testável, assim como qualquer atividade kaizen.

Veja três estruturas de início, cada uma com medidas claras de sucesso vinculadas aos resultados de negócios e ao valor do cliente.


1. Resolução de problemas e lógica A3

Propósito: Use a IA como coach para melhorar a qualidade e a clareza do pensamento, não apenas a velocidade. AI deve revisar o A3 ou 8D metodologia de solução de problemas para lacunas na lógica, evidências e conexões de causa raiz, ajudando as equipes a fazer melhores perguntas "5 porquês" e debater possíveis causas.

O que é bom: As contramedidas estão mais diretamente ligadas às causas raiz validadas. Os líderes veem maior clareza do fluxo lógico nos relatórios A3, conforme medido por meio de avaliações de coaching. As pontuações de maturidade na resolução de problemas (com base em uma rubrica definida) tendem a aumentar em toda a organização.

Métricas-chave: Porcentagem de A3s que atendem aos critérios internos de qualidade (fluxo lógico, clareza da causa raiz). Aumento das ações corretivas sustentadas por mais de 90 dias. Redução na ocorrência repetida de problemas crônicos.


2. Qualidade na origem através da prova de erros

Propósito: Implante sistemas poka-yoke habilitados para IA, como visão computacional, para detectar anormalidades mais cedo e evitar que defeitos se movam a jusante ou cheguem aos clientes.

O que é bom: Os defeitos são detectados imediatamente na fonte, reduzindo o retrabalho e o refugo. Os operadores recebem alertas e feedback em tempo real que os ajudam a resolver problemas rapidamente.

  • Os problemas de qualidade são sistematicamente abordados por meio de melhorias de engenharia e processos.

Métricas-chave: FPY (Rendimento de primeira passagem): Aumento na % de unidades que atendem às especificações sem retrabalho.

  • Taxa de escape de defeitos: Redução de defeitos que atingem operações ou clientes a jusante. Custo de má qualidade (COPQ): Redução do impacto financeiro de retrabalho, refugo e devoluções.

3. Manutenção e estabilidade de fluxo através do TPM

Propósito: Aplique análises preditivas orientadas por IA para melhorar a confiabilidade do equipamento e dar suporte a iniciativas de manutenção produtiva total (TPM). A IA deve complementar as rotinas fundamentais de atendimento ao operador, prevendo falhas mais cedo e fornecendo insights acionáveis para intervenções planejadas.

O que é bom: Desempenho estável e previsível do equipamento que suporta a produção orientada por takt. As equipes de manutenção mudam do combate a incêndios para a melhoria proativa.

  • Os operadores estão ativamente engajados no cuidado de ativos, com a IA servindo como um guia de diagnóstico.

Métricas-chave: Melhoria da OEE: Ganhos em disponibilidade por meio da redução do tempo de inatividade não planejada. Tempo médio entre falhas (MTBF): aumento impulsionado por insights de manutenção preditiva.

  • Relação de trabalho planejado vs. não planejado: Maior % de trabalho de manutenção programado de forma proativa.

Diretrizes para as estruturas comentadas acima

  • Comece pequeno, escale rápido: comece com um fluxo de valor piloto ou célula para cada cabeça de praia. 
  • Execute ciclos PDCA (planejar-fazer-verificar-agir): trate a implementação da IA como um experimento: defina a hipótese, execute testes e reflita sobre os resultados antes de expandir.
  • Conecte-se à implantação da estratégia: vincule todos os resultados diretamente às prioridades do hoshin e aos fluxos de valor do cliente.

A armadilha a evitar

O maior risco é tratar a IA como um atalho para a construção de capacidades. Como Mike Rother descreve em seu livro "Toyota Kata", a interação entre treinador e aluno é fundamental para o desenvolvimento do pensamento científico e da capacidade de resolução de problemas. Esse diálogo contínuo é o que constrói os hábitos e a cultura que sustentam a melhoria contínua ao longo do tempo.

A IA não deve substituir esse ciclo de feedback essencial. Em vez disso, deve atuar como uma ferramenta suplementar, ajudando tanto o treinador quanto o aluno a:

    • Veja padrões nos dados com mais clareza.
    • Faça perguntas melhores e mais direcionadas.
    • Explore hipóteses por meio de experimentos mais rápidos e orientados por dados.
    • Se os líderes começarem a confiar na IA para fornecer respostas em vez de promover uma cultura de coaching, eles correm o risco de minar as próprias rotinas e mentalidade que tornam as transformações lean bem-sucedidas.
    • A rotina de kata - aprender através da prática, reflexão e diálogo estruturado - deve permanecer no centro da melhoria.
    • A IA deve servir como um parceiro de pensamento, fortalecendo a relação treinador/aluno e acelerando os ciclos de aprendizagem, não como um substituto automatizado para orientação e desenvolvimento humano.

Extraído do artigo https://tinyurl.com/IWialean

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