Investir na qualidade da coleta e análise de dados na indústria não é novidade para nenhum gestor nos dias atuais. Principalmente com o avanço da Indústria 4.0, hoje temos sistemas de banco de dados cada vez mais complexos e que permitem consultar, inserir e alterá-los para que se transformem em informações para uma boa gestão.
O resultado prático deste conceito é que, hoje em dia, existe uma massa gigantesca de dados, com diversas origens e significados (grandezas físicas, registros de transações bancárias, e-mails, imagens, vídeos, etc.) espalhados por aplicações industriais em todo o mundo.
Porém, dados coletados e armazenados nada dizem para o gestor: é preciso transformar a análise de dados na indústria em informação para que melhores decisões sejam tomadas. Por isso, te convidados a acompanhar qual é a importância da análise de dados na indústria, assim como a estratégias para realizar esse processo da melhor forma.
Análise de dados na indústria e sua importância para o setor
Na Indústria 4.0, os dados ganham uma importância ainda mais significativa, permitindo que outros pilares existam e tenham suas funções específicas também. Afinal, hoje em dia, a maioria dos equipamentos de escala industrial é equipada com sensores, displays ou alguma tecnologia de conexão que permite um melhor controle e manuseio dos processos de produção.
“Do ponto de vista de gestão da empresa, sabemos que existe pressão por eficiência em todos os setores, e no setor industrial não é diferente”, comenta Paulo Narciso Filho, CEO da HarboR. Ele aponta que todas as indústrias precisam reduzir custos, prazos de entrega, defeitos e impactos ambientais – áreas em que a análise de dados pode fazer toda a diferença. “A análise de dados permite que se estude racionalmente as perdas registradas, se entenda as causas dos desperdícios, e defina quais as que podem ser atacadas com custo-benefício positivo. Olhando sob o aspecto de gestão de processos industriais, a análise de dados dos processos pode mostrar as causas de problemas de qualidade, encontrar potenciais problemas de segurança, e descobrir desvios de consumo de energia ou insumos, por exemplo”, completa.
Dessa forma, estruturar uma boa análise de dados garante à indústria a possibilidade de tomar decisões muito mais assertivas e fundamentadas em informações confiáveis, que representam o verdadeiro cenário, por exemplo, das atividades de manufatura. Para Paulo Sentieiro, vice-presidente de Vendas & Marketing da Dürr Brasil, a capacidade de prever, mesmo que parcialmente, o comportamento do consumidor é muito apreciada. Da mesma forma, ele explica que a análise de dados na indústria permite vislumbrar o comportamento do mercado, usando como base padrões previamente projetados.
“A análise de dados a cada dia vem sendo uma ferramenta poderosa que permite as indústrias serem mais eficientes tanto no processo produtivo. Isso aumenta o poder competitivo no mercado”, complementa Sentieiro.
Impactos da análise de dados na indústria
A análise de dados é o ato de transformar dados em informação de qualidade. “Não ter ou não usar dados para tomar decisões e medir resultados das ações deixa a gestão ‘no escuro’, sem saber se está acertando ou errando na sua condução das operações, tendo que se basear exclusivamente na intuição ou experiência passada para conduzir seu trabalho”, defende o CEO da HarboR. Por isso, a análise de dados na indústria tem seus impactos positivos divididos em algumas áreas:
No chão de fábrica:
- Analisar o tempo de máquinas rodando, o que permite antecipar a manutenção, evitando tempo de máquina parada e reduzindo custos de manutenção;
- Análise de processo. “Hoje temos sensores que enviam informações em tempo real e com a ajuda de algoritmos inteligentes, com isso é permitido que sejam feitos ajustes durante a produção para garantir a qualidade do produto“, diz Sentieiro;
Na área comercial:
- A análise de dados permite avaliar quais produtos têm melhor aceitação no mercado e quais devem ter sua estratégia alterada;
- Permite avaliar o público-alvo da indústria e, com isso, alterar estratégias de marketing para ampliar e reter este público, beneficiando principalmente a equipe de vendas;
Porém, apesar de todos estes impactos positivos, ainda há indústrias que não se preocupam com a análise de seus dados gerados, e, com isso os impactos negativos passam, primeiramente, pelo não conhecimento do mercado.
“A falta de análise de dados faz com que a indústria não perceba mudanças de tendências no mercado e isso certamente pode prejudicar sua competitividade”, diz o vice-presidente de Vendas & Marketing da Dürr Brasil.
Outro item importante é a perda do potencial de produtividade e qualidade nos produtos.
Assim, os impactos negativos sem análise de dados implicam em:
- Perda de produtividade devido a processos inadequados e tempo de manutenção;
- Perda de clientes, principalmente devido à falta de inovação e não acompanhamento das tendências mundiais de sustentabilidade e qualidade.
Integração de sistemas: essencial para a análise de dados na indústria
Hoje, com a disseminação da tecnologia e da alta disponibilidade de dados, fica claro que a grande massa de dados disponível supera a capacidade humana de análise.
Por isso, para que os dados estejam disponíveis para análise, as indústrias, há alguns anos, vêm trabalhando forte na integração dos sistemas produtivos de chão de fábrica com o IT corporativo, pois quando falamos em indústria 4.0, também temos que pensar em sustentabilidade, ergonomia, produtividade e coleta de dados.
“Hoje os fornecedores de produtos de automação têm focado em dar suporte para as indústrias com oferta de produtos de alta tecnologia, que permitem fácil interação entre si”, complementa Sentieiro.
Além disso, os profissionais formados na área têm visão de integração e aquisição de dados, então este conjunto de fatores promove a criação de uma base de dados, sendo possível que ela seja analisada de forma estratégica.
Confiabilidade dos dados é indispensável
Tão importante quanto obter os dados é garantir que esses dados sejam condizentes com a realidade. Segundo o Narciso Filho, asseguar que os dados usados para a análise estejam acurados e recentes é um dos primeiros passos para o uso estratégico dessas informações. “Tomar decisão sem ter ou olhar dados é arriscado, mas tomar decisão com base em informações erradas é muito pior. É preciso ter certeza que os dados são confiáveis”, defende.
Para o CEO da HarboR, o melhor jeito de conseguir isso é automatizar a coleta dos dados. “A automação da coleta e do processamento dos dados também permite que as informações estejam atualizadas para tomar decisões. Os dados de ontem não refletem a realidade de hoje”, completa.
Outro ponto importante defendido pelo especialista é a necessidade de trabalhar com ferramentas que permitam entender o problema e investigar sua causa. Ou seja, quando um indicador mostrar que existe um problema (uma linha perdeu 5 horas de produção por parada hoje), tem que ser fácil entender o que aconteceu (quantas paradas foram? quais os motivos? em que horário? fazendo qual produto?). “É preciso ter acesso aos dados do passado, para encontrar os erros que se repetem, os que têm maiores impactos, e direcionar os recursos de melhoria dos processos para eliminar suas causas, aumentando a eficiência das ações”, finaliza.
