Para o empresário do setor metalmecânico, não há nada mais precioso do que prever falhas em máquinas e equipamentos, desperdícios de energia e matéria-prima, falta de qualidade do produto final, entre outros fatores de risco ligados à manufatura industrial.

A partir da mineração de dados (processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistente) de uma linha produtiva, a análise preditiva de dados surge como uma nova forma de descobrir padrões e avaliar a probabilidade de acontecimentos futuros, sejam eles positivos ou negativos para a indústria metalmecânica. O resultado dessa tecnologia é a simplificação da tomada de decisões e a geração de novos insights que levam a melhores ações e processos produtivos.

Isso porque os modelos preditivos ajudam na análise de cenários específicos e na identificação de tendências e mudanças capazes de afetar as estratégias comerciais e os processos industriais, por meio do uso de ferramentas do Big Data Analytics. 

Qualquer setor produtivo de uma indústria possui um grande volume de informações importantes que, constantemente, são negligenciadas pelo empresário e podem servir, certamente, como levantamento estatístico para prever, por exemplo, a produção do dia, da semana ou do mês em tempo real.

Mas para que serve a análise preditiva?

Para Paulo Sandres, consultor de serviços tecnológicos do Instituto SENAI de Tecnologia Automação e Simulação, uma das maiores vantagens da análise preditiva na indústria metalmecânica é a possibilidade de o empresário planejar com antecedência a manutenção de uma máquina, sem grandes prejuízos para a sua produção.

“Diferentemente da manutenção preventiva de um equipamento, quando são realizadas manutenções periódicas com base em previsões estatísticas do fabricante, a análise preditiva ocorre quando um operador analisa os dados antigos e os atuais de uma máquina e verifica a informação de que alguma coisa não está funcionando como deveria. A partir desse dado, o operador pode começar a identificar um possível problema futuro e a planejar com antecedência a manutenção, antes que a máquina pare por falha ou quebra”, afirma.

A tecnologia é importante, inclusive, quando o operador planeja parar uma máquina. Afinal, a partir da análise preditiva é possível prever quanto tempo ela vai ficar parada, quando ela voltará a produzir e como será a produção dela antes e depois da manutenção.

“Agora, se você espera a máquina quebrar para depois fazer a manutenção corretiva, pode ser pego de surpresa no meio de um grande pedido e depender da sorte para ter a peça em estoque ou no fornecedor. Dependendo da peça, sua produção pode ficar parada por até uma semana”, alerta o consultor.

Como colocar a análise preditiva em prática?

O uso do Big Data ainda é pouco utilizado pela indústria brasileira. De acordo com estudo da CNI, apenas 9% das indústrias coletam, processam e analisam grandes quantidades de dados.

Apesar disso, vale a pena ressaltar que, em um mercado cada vez mais competitivo, as indústrias do setor metalmecânico que mais se destacam são aquelas que apostam nas tecnologias da Manufatura Avançada.

Confira, a seguir, quais são os primeiros passos a serem dados para a adoção da análise preditiva na sua indústria.

#1 Identificar o problema

O primeiro passo é decidir o que se espera conseguir com a análise preditiva de dados. Prever manutenção de máquinas? Reduzir falhas de produção? Aumentar a qualidade de produtos? Antever tendências do mercado?

#2 Minerar dados

Com os objetivos definidos, é hora de reunir todos os dados possíveis que tenham valor e relevância para o seu negócio, tanto de fontes internas (padrões operacionais, memória dos funcionários, etc.) quanto externas (pesquisas de mercado, de associações industriais, etc.).

Será necessário alguém com experiência para minerar, gerenciar e analisar esses dados. A preparação deles é um dos aspectos mais demorados da implantação da análise preditiva.

#3 Implantar os modelos

Será necessário um software e um analista de dados para a implantação de modelos preditivos a fim de que se alcance o melhor desempenho. A modelagem preditiva exige uma abordagem em equipe e que todos entendam do problema industrial a ser resolvido.

A análise preditiva de dados é um recurso que pode favorecer uma otimização da performance de seus funcionários e de seu maquinário e a geração de vantagem competitiva para o seu negócio.

Você já conhecia as vantagens da análise preditiva de dados na indústria? Continue acompanhando nosso canal de conteúdo para conferir as tendências do setor industrial e até a próxima!