Os 1.000 Diagnósticos da Go44 Transformação Digital
Desde 2019, quando a Go44 Transformação Digital iniciou a sua jornada de análises diagnósticas em várias temáticas e empresas, não tínhamos ideia do volume de informações que coletaríamos e a forma na qual elas chegariam até nós. Eu lembro da primeira versão do modelo de maturidade da Indústria 4.0 que elaboramos, que na verdade era um modelo de priorização de princípios da Indústria 4.0, e testamos em 02/2019 em uma aula da pós-graduação do professor Fernando Deschamps na UFPR. Naquela época a plataforma estava em sua primeira versão e tinha a usabilidade bem restrita para o algoritmo de comparação e priorização de elementos que tínhamos implementado. Os alunos ficaram curiosos e ao mesmo tempo confusos com o modelo (que na época foi uma novidade a eles). Contudo, responderam a avaliação, que fazia parte de um exercício de aula, e nos deram os primeiros feedbacks para melhorarmos a plataforma e a qualidade de entrega dos resultados. Ao todo, naquela aula, foram coletadas umas dez respostas no máximo.
Passados pouco mais de cinco anos, em 2024 ultrapassamos a marca de 1.000 diagnósticos executados (o número exato é 1.026). Revendo os números de cada empresa, me lembro exatamente do contexto de cada avaliação e da forma como ela foi feita e aplicada (com ou sem a ajuda de nossos parceiros). Ao todo são dados de 29 empresas, incluindo três universidades, com cada uma tendo a sua história. Uma boa parte delas passou rápido pelo diagnóstico e seguiu a sua vida por conta própria. Uma outra parte seguiu uma linha firme, com ou sem a Go44 Transformação Digital, e conseguiu desenvolver bons projetos e ideias que vingam até hoje.
As avaliações diagnósticas, que trabalhamos na Go44 Transformação Digital, são do tipo priorização, causa-efeito, questionário (com viés para obtenção do índice de maturidade) e de seleção (tem caráter mais prognóstico de seleção de portfólio de projetos). Elas podem atuar em conjunto ou de forma separada dependendo do contexto da aplicação. Elas fazem uso de métodos de suporte à tomada de decisão bastante consolidados e validados por diferentes acadêmicos ao redor do mundo. Muitas destas avaliações que utilizamos são oriundas da academia, sendo a maioria das pesquisas do Programa de Pós-Graduação de Engenharia de Produção e Sistemas (PPGEPS) da PUCPR. Algumas até geraram registro de software e processo de registro de patente para fins de formalização da metodologia desenvolvida.
A interação com as universidades foi fundamental para entendermos a percepção de nossos clientes e como eles enxergam a aplicação destes distintos modelos diagnósticos. Ao longo destes cinco anos, fomos convidados a participar de algumas aulas da UFPR, PUCPR e UTFPR para apresentar a plataforma da Go44 e fazer um experimento com alguns modelos standard que possuímos para gerar interesse de nossos futuros clientes. Criamos um Módulo Leads para tornar possível esta operação sem interferir na estrutura base da plataforma. Além das universidades, estivemos em algumas empresas, de forma presencial ou remota, e pudemos ter uma boa percepção de como os clientes compreendem o que falamos e como eles respondem as questões (aqui cabe uma discussão mais profunda que será mais bem descrita em textos futuros).
Em suma, mais de 1.000 diagnósticos se passaram e continuamos inovando e buscando novos modelos de avaliação. Atualmente, não atuamos somente com a Indústria 4.0, conforme descrevi no primeiro parágrafo, mas sim com outras temáticas, tais como: Lean Manufacturing, Lean Healthcare, Transformação Digital, Interoperabilidade Empresarial, Excelência Operacional, Hoshin Kanri, sistemas PLM e MES, PCM (Planejamento e Controle de Manutenção), NR12, entre outras específicas que variam caso a caso. Seguimos em frente buscando um dia alcançar 2.000, 3.000, 4.000, 5.000, e, quem sabe, 10.000 diagnósticos nos próximos anos. Nas próximas semanas, trarei mais informações sobre cada avaliação diagnóstica e um pouco da história da aplicação de algumas avaliações em algumas empresas para que todos possam melhor compreender o quão complexo é todo este processo de análise diagnóstica e as boas lições que se pode tirar disso tudo.
