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A Gestão da Qualidade Total representa uma estratégia de gerenciamento que visa o desenvolvimento da consciência de qualidade em todos os processos organizacionais. Para isso, indicadores de qualidade são definidos e acompanhados, para que planos de ação sejam desenvolvidos, alinhando todos os setores para um mesmo objetivo. Esses indicadores são alimentados por um grande número de dados, provenientes das tecnologias que a Indústria 4.0 trouxe consigo nessa nova fase industrial. Ao reunir todos esses dados de variadas tecnologias, têm-se o que é conceituado como um problema da Big Data, que necessita da Big Data Analysis capazes de analisar e promover a visualização desses dados de forma simples para que tomadores de decisão possam trabalhar com eles. Essa situação destaca a necessidade de uma adequação quanto as formas de acompanhar a qualidade dentro do contexto industrial, portanto, essa pesquisa tem como objetivo adaptar a gestão e o acompanhamento dos indicadores de qualidade de defeitos de produção, às mudanças tecnológicas advindas da I4.0 desenvolvendo, dessa forma, um maior envolvimento entre qualidade e tecnologia. Para isso, foi realizada uma Revisão Sistemática de Literatura, por meio da metodologia Methodi Ordinatio, resultando em um portfólio de artigos com relevância científica, o qual será fonte das coletas de dados para análise de conteúdo, além disso uma pesquisa de campo foi realizada na empresa multinacional do ramo automobilística para que o problema pudesse ser avaliado e desenvolvida a metodologia para construção de uma plataforma on-line. A combinação dessas estratégias de pesquisa resultou na plataforma on-line e-TQM para o acompanhamento da Gestão da Qualidade Total, automatizando o processo de obtenção, análise e disponibilização dos indicadores de defeitos na produção, agregando conhecimento sobre as técnicas e tecnologias para análise de grandes quantidades de dados, além de evidenciar a relação entre Indústria 4.0, Gestão da Qualidade Total e Big Data Analytics. Total Quality Management represents a management strategy that aims to develop quality awareness in all organizational processes. For that, quality indicators are defined and monitored, so that action plans are developed, aligning all sectors to the same objective. These indicators are fed by a large number of data, coming from the technologies that Industry 4.0 brought with it in this new industrial phase. By gathering all this data from various technologies, there is what is conceptualized as a problem of Big Data, which needs Big Data Analysis able to analyze and promote the visualization of this data in a simple way so that decision-makers can work with them. This situation highlights the need for an adaptation as to the ways of monitoring quality within the industrial context, therefore, this research aims to adapt the management and monitoring of quality indicators of production defects, to the technological changes arising from I4.0 thus developing a greater involvement between quality and technology. For this, a Systematic Literature Review was carried out, using the Methodi Ordinatio methodology, resulting in a portfolio of articles with scientific relevance, which will be the source of data collections for content analysis. Also, field research was carried out at a multinational company in the automotive industry so that the problem can be evaluated and the methodology developed for building an online platform. The combination of these research strategies resulted in the e-TQM online platform for monitoring Total Quality Management, automating the process of obtaining, analyzing, and making available defects in production indicators, adding knowledge about the techniques and technologies for analysis of large amounts of data, in addition to highlighting the relationship between Industry 4.0, Total Quality Management and Big Data Analytics.