Big Data na manufatura: como transformar dados em decisões estratégicas
Praticamente tudo, hoje em dia, deixa rastros que podem ser convertidos em dados. Não é à toa que mais de 400 milhões de terabytes são gerados todos os dias, e esse volume se multiplica de forma impressionante, com o passar do tempo. Esses registros, também chamados de “pegadas digitais”, tiveram o seu crescimento impulsionado pelo advento da Internet, o que, por sua vez, alavancou o Big Data.
Big Data refere-se, portanto, a conjuntos de dados tão grandes, variados e gerados em tamanha velocidade que não podem ser processados por métodos tradicionais. Apesar disso, nem todo dado isolado é considerado Big Data, mas qualquer atividade que gere evidências digitais pode, em conjunto com outras, formar grandes volumes de dados.
Ou seja, o que antes era apenas um simples registro, hoje, quando somado a milhões ou bilhões de outros, compõe o universo do Big Data. O desafio está em coletar, armazenar, processar, correlacionar e extrair valor dessas informações, transformando-os em conhecimento útil capaz de influenciar tomadas de decisões em prol das pessoas, de empresas e da sociedade.
Então, por que não utilizar dessa imensa quantidade de sinais disponíveis, repletos de significado, para tomar melhores decisões e, assim, gerar melhores resultados? É o que muitas empresas de Manufatura têm feito – como mencionamos neste outro artigo – e sobre o que vamos aprofundar neste.
7 passos para extrair valor de Big Data na sua indústria de Manufatura
A jornada para a implementação de Big Data na Manufatura pode parecer desafiadora, mas, com uma abordagem estratégica e focada, sua empresa pode transformar sinais brutos em decisões estratégicas e, com isso, conquistar vantagem competitiva.
O segredo está em um plano bem estruturado, que abrange desde a definição de objetivos claros até a implementação de uma cultura orientada a dados. A seguir, vamos explorar os sete passos essenciais para iniciar essa jornada e colher os frutos do Big Data.
1. Desenvolva competências e cultura de dados.
Na era da Indústria 5.0, em que a colaboração entre humanos e máquinas é fundamental, a tecnologia, por si só, não é suficiente. O sucesso do Big Data depende, sobretudo, das pessoas.
É preciso que elas entendam o valor dos dados, saibam como interpretá-los e, acima de tudo, estejam preparadas para tomar decisões informadas. Por isso, o desenvolvimento de competências e uma cultura orientada por dados são pontos de partida para extrair valor do Big Data.
Capacite equipes
Invista em treinamento para que os seus colaboradores entendam o valor dos dados e saibam como utilizá-los. Isso inclui capacitação em análise de dados, interpretação de resultados e tomada de decisões com base neles.
Promova a colaboração
Integre as áreas de TI, Produção, Manutenção e Gestão para garantir o sucesso dos projetos. A parceria entre essas áreas é fundamental para compartilhar informações, coordenar esforços e garantir que todos estejam alinhados com os objetivos da empresa.
2. Defina objetivos claros
A primeira etapa para uma implementação bem-sucedida de Big Data é ter objetivos bem definidos. Sem uma visão clara do que se pretende alcançar, o projeto pode se perder em meio a tantos registros e análises complexas.
Identifique problemas ou oportunidades
Comece identificando as áreas da sua indústria que podem se beneficiar do Big Data. Pense em desafios específicos que você enfrenta, como altos custos de produção, baixa eficiência, problemas de qualidade ou dificuldades na manutenção de equipamentos. As oportunidades também podem ser áreas nas quais o Big Data ajuda a gerar melhorias significativas, como o aumento da produtividade, a otimização do uso de recursos ou a previsão da demanda.
Estabeleça metas mensuráveis
Após identificar e priorizar as áreas de foco, determine metas específicas e mensuráveis. Por exemplo, em vez de "melhorar a eficiência da produção", defina "aumentar a taxa de produção em 15% nos próximos seis meses" ou "reduzir o tempo de parada de máquinas em 20%". Esses objetivos são cruciais para avaliar o sucesso da implementação do Big Data.
3. Mapeie e integre fontes de dados
Coletar os dados certos é essencial para obter insights relevantes. A operação gera evidências de diversas fontes, e integrá-las é fundamental para uma análise completa.
Sensores IoT
A Internet das Coisas (IoT) é uma das principais fontes de informações nas indústrias. Instale sensores em máquinas e equipamentos para coletar dados em tempo real sobre operação, temperatura, vibração, pressão, consumo de energia e outros parâmetros relevantes. Esses dados fornecem informações valiosas sobre o desempenho dos equipamentos e podem ajudar a prever falhas.
Sistemas internos
Utilize informações de seus sistemas internos, como ERPs (Enterprise Resource Planning), MES (Manufacturing Execution Systems), registros de produção, controle de qualidade e feedback de clientes. Esses dados fornecem informações sobre processos de negócios, desempenho da produção, qualidade dos produtos e satisfação do cliente.
Fontes externas
Considere também informações externas, como dados de mercado, de fornecedores (preços de matéria-prima, prazos de entrega), tendências de consumo e registros demográficos. A combinação de conhecimentos internos e externos pode proporcionar uma visão mais completa do seu negócio e do ambiente em que está inserido.
4. Estruture a coleta e o armazenamento
Com as fontes de dados mapeadas, o próximo passo é estabelecer como esses registros serão coletados, armazenados e gerenciados.
Garanta a qualidade dos dados
A qualidade dos dados é fundamental para obter análises precisas e confiáveis. Antes de armazená-los, filtre, limpe e padronize as informações para evitar análises distorcidas. Remova duplicatas, corrija erros e preencha valores ausentes. A padronização dos dados facilita a análise e a comparação entre diferentes fontes.
Implemente soluções escaláveis
O Big Data envolve grandes volumes de dados em expansão, por isso é essencial implementar soluções de armazenamento escaláveis. Plataformas, como Hadoop, Spark ou bancos de dados em nuvem (Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage), são ideais para armazenar conjuntos massivos de dados, de forma eficiente e econômica.
5. Analise e transforme dados em insights
Com os dados armazenados e limpos, é hora de transformá-los em aprendizados acionáveis.
Ferramentas analíticas
Utilize softwares de análise avançada, Inteligência Artificial e Machine Learning para identificar padrões, prever falhas, otimizar processos e gerar recomendações. As ferramentas de análise podem incluir modelos estatísticos, algoritmos de Machine Learning, análise de séries temporais e mineração de dados.
Visualização de dados
Utilize dashboards e relatórios para facilitar a interpretação dos dados e a tomada de decisão em tempo real. A visualização transforma informações complexas em gráficos, tabelas e mapas que são fáceis de entender e analisar. Os dashboards podem ser personalizados para exibir os KPIs (Indicadores-chave de Performance) mais relevantes para cada área da Manufatura.
6. Execute projetos-piloto
Antes de implementar o Big Data em toda a fábrica, comece com projetos-piloto.
Comece pequeno
Escolha um processo ou uma linha de produção para testar a aplicação do Big Data. Isso permite que você aprenda e ajuste as estratégias antes de investir em uma implementação em larga escala.
Avalie os resultados
Meça os ganhos obtidos no projeto-piloto. Analise os resultados e ajuste as estratégias com base no que você aprendeu. Se o projeto-piloto for bem-sucedido, você pode expandir a implementação para outras áreas da fábrica.
7. Escale e inove continuamente
Após validar os primeiros resultados e construir uma base sólida, é hora de expandir o uso do Big Data e continuar inovando.
Expanda as aplicações
Explore novas oportunidades, ampliando o uso do Big Data para outras áreas da Manufatura, como cadeia de suprimentos, logística, gestão de estoque e desenvolvimento de produtos.
Acompanhe tendências
Esteja atento a novas tecnologias e metodologias para garantir que sua empresa permaneça competitiva e continue a extrair o máximo de valor dos dados. O Big Data está em constante evolução, por isso é importante acompanhar as últimas tendências e inovações.
O papel do SiDi como ICT
Um dos maiores Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, criador de mais de 1.200 projetos de inovação e líder em Inteligência Artificial, o SiDi é uma referência em Big Data Ciência de Dados para o segmento de Manufatura. Possuímos expertise em análise avançada, modelagem preditiva e otimização de decisões baseadas em dados. Além disso, somos capacitados a transformar informações complexas em insights estratégicos acionáveis.
O nosso papel é ser uma liderança nesse contexto, interligando a pesquisa realizada nas universidades e a sua aplicação na sociedade, por meio do setor empresarial. Isso envolve catalisar a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico, interligando as pontas e promovendo soluções inovadoras por meio de parcerias.
Além disso, também temos o dever de conscientizar a sociedade e as empresas, bem como fomentar conversas entre os players para facilitar a busca e a concretização das soluções. Por isso, se a sua organização tem interesse em desenvolver soluções de Inteligência Artificial, no contexto da Indústria 5.0, entre em contato conosco.
Sobre o SiDi
O SiDi atua com foco em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). Fundado em 2004, conta com um corpo de mais de 700 profissionais altamente especializados, incluindo mestres e doutores. Seus profissionais possuem conhecimento diferenciado em frentes como Inteligência Artificial, Data Science, MLOps e Segurança Cibernética, o que permite ao instituto oferecer soluções fim a fim usando tecnologia de ponta e as melhores práticas de mercado, que vão desde a concepção até a implementação e entrega de soluções e produtos.
Com escritórios localizados nos maiores polos tecnológicos do Brasil – Campinas, Recife e Manaus –, o SiDi é parceiro de universidades reconhecidas no cenário de pesquisa e desenvolvimento tecnológico, tais como PUC-CAMPINAS, Unicamp, USP, UFPE, UPE, UFRJ, UFC, UFMG e IFPE. O instituto é credenciado para operar projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação pelo CATI, CAPDA (Lei da Informática) e ANP, e tem auxiliado grandes empresas em projetos que utilizam esses incentivos, assim como os programas de P&D da ANEEL, Inovar PE, entre outros. Desde a sua fundação, o ICT atuou em mais de 1.200 projetos, sendo grande parte deles de abrangência global.