A análise de negócios continua sendo uma das maiores prioridades nas indústrias para tornar os processos mais enxutos e custo-eficientes. Mas, mesmo com todas as ferramentas disponíveis, muitas empresas ainda encontram dificuldade ao fazer a transição para a manufatura orientada por dados.
"Embora as indústrias manufatureiras tenham uma quantidade cada vez maior de dados disponíveis, gerados a partir de diversas fontes internas e externas, seu uso ainda é incipiente. No entanto, a tendência é de que, cada vez mais, os dados sejam incorporados ativamente na cadeia de valor das indústrias", afirma Felipe Azevedo, consultor e cientista de dados.
O que é a manufatura orientada por dados?
Cada vez mais, a conectividade está presente nas empresas, sendo responsável pela geração de uma quantidade considerável de dados.
No caso das indústrias, a manufatura orientada por dados significa que sempre que se toma uma decisão, seja definindo taxas de produção para diferentes produtos com base na demanda prevista ou reorganizando o chão de fábrica para otimizar o fluxo de recursos, ela se baseia em uma grande quantidade de fatos e informações relevantes - e não em fatos, suposições, desejos, teorias ou opiniões.
Minerar dados e liberar o potencial da informação em um contexto da Internet das Coisas, chips RFID e de outros sistemas, utilizando Big Data e serviços de Inteligência Artificial, permite que os dados certos cheguem ao lugar certo, na hora certa.
Isso significa que os processos podem ser ajustados para colocar as máquinas em funcionamento de maneira a torná-las mais produtivas, enquanto os funcionários recebem tarefas de maior valor que somente os humanos podem executar.
Manufatura orientada por dados: quais os impactos e as vantagens para a indústria?
A capacidade de coletar dados sobre o processo de fabricação começa a afetar áreas críticas que envolvem todas as operações de fabricação no curto, médio e longo prazo.
O primeiro deles é o design de produtos. Por meio da modelagem digital, é possível eliminar o custo das falhas, impedindo antes que elas aconteçam. Também se consegue economizar tempo durante a pesquisa e o desenvolvimento, antecipando problemas ao fazer a análise de dados do mundo real e que tangibilizam demandas de mercado.
A capacidade de coletar dados e subsequentemente gerar modelos que prevejam falhas cria, também, maneiras para controlar a qualidade de produção e garantir um fornecimento consistente de produtos que chegam ao mercado.
É possível, ainda, controlar os processos industriais em virtude da modelagem de dados, aproveitando esse conhecimento privilegiado para aumentar sua velocidade de produção. Ainda, pode-se gerenciar trocas rápidas de peças e moldes, bem como processos de manutenção preditiva, estabelecendo um modelo agilizado, produtivo e eficiente de fabricação.
E tudo isso pode ser aplicado de diferentes formas, trazendo diferentes tipos de vantagens, conforme exemplifica Azevedo.
"Uma grande indústria automotiva pode utilizar os dados de pedidos acumulados de clientes para prever melhor a demanda futura, fazendo ajustes nos pedidos de matéria-prima e na alocação de espaço no depósito. Da mesma forma, outra indústria pode vender produtos que exigem um nível elevado de personalização usando o aprendizado de máquina para prever combinações prováveis de modo a se preparar para atender pedidos customizados antes mesmo desses se materializarem, garantindo mais agilidade na produção, satisfação do cliente e produtividade. Outras vantagens desse modelo são a redução de desperdícios, aumento na eficiência e adição de valor para a competição em um cenário de Indústria 4.0."
Como estar pronto para esta tendência?
Colocar os dados no coração de uma organização é a etapa fundamental em um cenário de Indústria 4.0. Para isso, é preciso implantar soluções para capturar, armazenar e estruturar esses dados. Por meio de um planejamento cuidadoso e de métodos inteligentes de coleta, é possível gerenciar a imensa quantidade de informações enviada por sensores ao longo do chão de fábrica.
No entanto, para aproveitar ao máximo os dados, é preciso aplicar métodos que ajudem a tratar esses dados e a extrair deles insights que realmente ajudarão no processo produtivo. Fazer isso significa investir em tecnologias que possam, de fato, proporcionar uma vantagem competitiva.
"Por exemplo, o tipo certo de software pode ajudá-lo a automatizar a coleta de dados e o fluxo de informações, transformando conceitos e práticas de melhoria de processos em ferramentas de suporte à decisão relacionados às metas e aos objetivos gerais do negócio", destaca.
O especialista ressalta, ainda, a importância do Analytics para que as indústrias, de fato, consigam utilizar os dados de modo estratégico para gerar inteligência e resultados.
"Para apostar na manufatura orientada por dados, é preciso combinar a IA com a análise das informações para que as empresas comecem a perceber completamente o valor de seus dados. A IA emprega tecnologia e algoritmos para ajudar os gestores a extrair automaticamente conceitos e cruzamentos de dados, entender seu significado e criar melhorias a partir disso. O Analytics fornece o elemento vital para interpretar o significado dessas informações e aplicá-las para acelerar e melhorar a tomada de decisões nas indústrias", finaliza.
Assim, a recompensa por análises bem-sucedidas se torna clara e quantificável. Uma indústria que investe na manufatura orientada por dados colhe mais rapidamente os inúmeros benefícios para as operações, o que aumenta a sua competitividade e, potencialmente, a satisfação do cliente.
Agora que você já sabe mais sobre os impactos e as vantagens da manufatura orientada por dados, descubra, também, como manter a segurança desses dados em sua empresa.
