Ciência de Dados redefinindo o futuro da manufatura: conheça as principais aplicações

Nos últimos 20 anos, os fabricantes conseguiram reduzir o desperdício nos processos de produção e melhoraram o rendimento, bem como a qualidade dos seus produtos, por meio da implementação das abordagens Six Sigma e Lean. No entanto, a natureza volátil do atual segmento de manufatura levou à necessidade de uma abordagem mais granular para identificar e corrigir as falhas no processo.

O uso de técnicas de Ciência de Dados – Data Science, em inglês –, para analisar grandes volumes de dados – coletados por meio de sensores e sistemas de monitoramento –, é uma dessas soluções. E há sinais que validam isso, como a forte presença global e o crescimento expressivo de Big Data na manufatura.

O tamanho da indústria mundial de Big Data no setor de manufatura foi avaliado em US$ 3,22 bilhões e deverá atingir US$ 21,51 bilhões até 2032, com uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de 12,6% durante o período projetado, de acordo com o estudo da consultoria Fortune Business Insights. 

Onde há um grande volume de dados existe (ou ao menos deveria existir) Ciência de Dados. Isso porque, na era da Indústria 5.0, essa abordagem se torna uma aliada fundamental para transformar dados em informações úteis e acionáveis, ajudando as empresas a tomarem melhores decisões para aumentar a eficiência, reduzir os custos e aprimorar a qualidade tanto da operação quanto dos produtos. 

Por isso, vamos explorar neste artigo as aplicações da Ciência de Dados na manufatura e como ela tem ajudado as empresas a se prepararem para o futuro, aproveitando ao máximo o potencial dos seus dados.

Principais aplicações da Ciência de Dados na manufatura

A análise de dados vai além da simples coleta de informações: permite prever falhas antes que elas aconteçam, otimizar processos em tempo real, entender melhor as necessidades dos clientes, personalizar a produção de acordo com a demanda do mercado e antecipar as tendências futuras. 

Essa tecnologia tem, portanto, desempenhado um papel fundamental para moldar o crescimento desse mercado, tornando a manufatura moderna mais inteligente, ágil e competitiva. 

Em um ambiente cada vez mais disputado, quem consegue aproveitar o potencial dos dados tem uma vantagem clara. Por isso, a Data Science deixou de ser um diferencial e se tornou uma necessidade estratégica na Indústria 5.0.

A seguir, destacamos algumas das aplicações mais relevantes que estão ajudando as indústrias a serem mais eficientes e competitivas.

Manutenção preditiva e monitoramento de equipamentos  

O tempo de inatividade dos equipamentos é um risco real à produtividade das indústrias de manufatura. Paradas não planejadas impactam o trabalho dos colaboradores, exigindo muita manutenção e solução de problemas inesperados. Por esse motivo, um dos usos mais conhecidos de Data Science em manufatura é a manutenção de equipamentos. 

Utilizando análise de dados em tempo real, por meio de sensores IoT (sigla em inglês para Internet das Coisas) e sistemas de análise, as empresas realizam o acompanhamento contínuo do desempenho de equipamentos e processos. Alimentados por Big Data, sensores avançados fornecem alertas aos técnicos de campo sobre os requisitos de manutenção.

Dessa forma, preveem falhas em máquinas antes que elas aconteçam, reduzindo a ocorrência de paradas não planejadas e os custos com reparos emergenciais. Além disso, faz com que os fabricantes estabeleçam as corretas programações de manutenção preditiva, que podem ser baseadas no uso ou no tempo.

Isso, por sua vez, permite detectar as falhas, reduzir o desperdício e o tempo de inatividade, além de apoiar as empresas na criação de um plano de recuperação caso ocorra uma falha inesperada. Fora isso, quando combinada com a Inteligência Artificial (IA), a Ciência de Dados permite que os fabricantes automatizem os processos, tornando-os capazes de se ajustar e melhorar continuamente  sem a necessidade de intervenção humana direta.

Essa abordagem aumenta tanto a eficiência quanto a vida útil dos equipamentos e da linha de produção como um todo, aprimorando a eficiência operacional e prevenindo desperdícios.

• Sensores coletam dados em tempo real.
• Algoritmos de Machine Learning preveem falhas antes que ocorram.
• Redução significativa de paradas não planejadas.
• Economia substancial em custos de manutenção.
  
  

Otimização de processos e aumento de produtividade

Um dos principais benefícios de Data Science na manufatura é a capacidade de aperfeiçoar processos e aumentar a produtividade. Com a análise de dados de produção, é possível identificar gargalos, desperdícios e oportunidades de melhorias na linha de produção. A Ciência de Dados também possibilita identificar as unidades que são produzidas em menos tempo.

Isso ajuda as empresas de manufatura a saber onde devem concentrar seus esforços. Também permite ajustar rotinas de trabalho, reduzir tempos de ciclo e aumentar a capacidade de produção sem a necessidade de grandes investimentos em novas máquinas. O resultado é crescimento no rendimento da operação e na qualidade dos produtos.

• Dados de produção são analisados para identificar gargalos e desperdícios.
• Modelos de Data Science sugerem ajustes em tempo real nos processos.
• Melhor utilização de recursos e redução de tempos de ciclo.
• Ampliação da capacidade de produção sem necessidade de grandes investimentos adicionais.
  
  

Gestão de estoques e previsão de demanda  

Modelos preditivos ajudam a prever padrões de consumo e a antecipar demandas do mercado, facilitando a gestão de estoques e evitando o excesso ou a falta de produtos. Assim, a Ciência de Dados fornece às empresas um melhor entendimento das necessidades do mercado e do volume ideal de produtos a serem criados.

Dessa forma, os fabricantes podem tomar melhores decisões, adequando o seu ciclo de produção, de maneira tempestiva, sendo capaz de responder rapidamente às flutuações de demandas do mercado. Como resultado, as empresas otimizam o capital de giro e garantem mais agilidade na entrega aos clientes. 

Além disso, a análise de dados oferece à operação a capacidade de rastrear a localização dos produtos. Utilizando tecnologias, como dispositivos de transmissão de radiofrequência e scanners de código de barras, os fabricantes conseguem resolver problemas de perdas ou dificuldades no rastreamento dos produtos.

Isso também pode significar um ganho na experiência dos clientes, já que as empresas são capazes de oferecer um cronograma de entrega mais realista.

Dessa forma, a Ciência de Dados transforma as cadeias de suprimentos em sistemas dinâmicos e inteligentes.

• Previsão precisa de demanda.
• Otimização de rotas e logística.
• Gestão de estoque em tempo real.
• Redução de desperdícios e custos.
  
  

Controle de qualidade

A Ciência de Dados também tem garantido a qualidade dos produtos das empresas de manufatura. A análise de dados em tempo real permite identificar desvios na produção imediatamente, possibilitando ações corretivas rápidas e efetivas. Isso garante produtos mais consistentes, reduz retrabalhos e devoluções, e também melhora a satisfação do cliente.

• Sensores monitoram as condições de fabricação durante o processo.
• Análises em tempo real detectam desvios e anomalias.
• Ações corretivas são acionadas automaticamente ou com intervenção rápida.
• Produtos mais consistentes, com menor taxa de retrabalho e devoluções.
  
  

Personalização de produtos

Historicamente, as unidades de manufatura têm se concentrado na produção em escala e deixado a personalização para as empresas que atendem ao mercado concentrado. A análise de dados, no entanto, possibilita a personalização no estágio de manufatura ao prever a demanda enquanto oferece aos fabricantes o tempo necessário para produzir produtos customizados em grande escala. 

Com a Ciência de Dados, as organizações otimizam os seus processos de fabricação, eliminando o desperdício e prevendo o serviço. Essa otimização os ajuda quando precisam fazer a personalização em massa.

• Algoritmos analisam dados históricos e tendências para antecipar as necessidades específicas do mercado.
• Permite que os fabricantes se programem para produzir produtos personalizados em grande escala.
• A Ciência de Dados identifica gargalos e elimina desperdícios, tornando a produção mais eficiente.
• Ajustes em tempo real possibilitam uma rápida adaptação dos processos para atender a pedidos customizados.
  
  

Otimização de preços

Além disso, a análise de dados inteligente também tem auxiliado na definição de preços de produtos, analisando várias partes interessadas, como clientes e fornecedores, para determinar o melhor valor que atenda tanto aos compradores quanto às empresas fabricantes.

• Análises inteligentes consideram alguns fatores, como a preferência dos clientes e os custos dos fornecedores.
• Estabelece o melhor valor para os produtos, equilibrando competitividade e rentabilidade.
  
  

O futuro da Ciência de Dados na manufatura 

O futuro da manufatura está cada vez mais ligado à evolução das tecnologias de Data Science e Inteligência Artificial, áreas que têm avançado exponencialmente de alguns anos para cá e prometem se desenvolver muito mais. 

No entanto, apesar do rápido progresso e do potencial transformador dessas tecnologias, a adoção plena delas ainda é um desafio para grande parte do setor industrial e manufatureiro. Ou seja, aqueles que conseguirem superar os desafios práticos e estruturais que envolvem a implementação da Ciência de Dados terão uma vantagem competitiva substancial e estarão bem mais preparados para o futuro.

Tendências da aplicação da Ciência de Dados na manufatura

Aqui estão alguns avanços projetados para os próximos anos, abrangendo toda a gama de aplicações da Ciência de Dados na manufatura:

• A análise orientada por IA impulsionará a tomada de decisões mais inteligentes, permitindo que os fabricantes otimizem os processos e prevejam os resultados com maior certeza.
  
  
• A integração do Big Data Analytics em todos os estágios da manufatura simplificará os fluxos de trabalho e impulsionará a excelência operacional, enquanto uma forte ênfase na sustentabilidade utilizará os dados para minimizar o desperdício e reduzir o consumo de energia.
  
  
• Os gêmeos digitais se tornarão cada vez mais predominantes, oferecendo simulações em tempo real que espelham ambientes físicos de produção, aumentando a eficiência e a inovação.
  
  
• Os sistemas de manufatura em circuito fechado facilitarão a auto-otimização contínua, permitindo que os processos se ajustem e melhorem automaticamente com base em feedback de dados em tempo real.
  
  
• Além disso, a força de trabalho da manufatura evoluirá, levando a uma demanda crescente por mão de obra experiente em dados, capacitada para aproveitar essas tecnologias avançadas para manter uma vantagem competitiva.
  
  

O papel do SiDi, como ICT

Como 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 Ciência de Dados. 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.

Se a sua organização tem interesse em desenvolver soluções de Ciência de Dados que auxiliem na tomada de decisão, no contexto da Indústria 5.0, entre em contato conosco.

Sobre o SiDi

O SiDi (https://www.sidi.org.br/) 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.