Analytics na Indústria

Analytics na Indústria

Com a pandemia COVID-19, tornou-se evidente a importância da Indústria na sociedade e na economia, principalmente no abastecimento de medicamentos, equipamentos médicos e outros produtos essenciais. Por outro lado, esta pandemia também provocou uma crise financeira sem precedentes, o que levou a que a competitividade e a criação de uma cadeia de valor resiliente e flexível se tornassem focos estratégicos. O Analytics surge então como ferramenta potenciadora e auxiliar a estes novos objetivos estratégicos.

Uma visão global do Analytics

A abordagem tradicional do Analytics passa pelo estudo dos dados históricos através de métodos de estruturação e tratamento de bases de dados, de Reporting e de Business Intelligence. Esta abordagem é essencial para compreender uma determinada situação no passado ao responder às perguntas “O que aconteceu?” e “Porque aconteceu?”.

Por outro lado, analisar o presente é também importante para se saber exatamente o que está a acontecer neste preciso momento. Para tal, podem ser utilizadas ferramentas como a simulação, o Digital Twin e o Process Mining. Desta forma é possível realizar uma monitorização online das condições e variáveis reais, assim como testar novos cenários ou ambientes para a tomada de decisão.

Por último, apoiar na previsão de eventos futuros, sugerindo o que deve ser feito ou dizendo o que é mais provável acontecer é cada vez mais relevante para a criação de valor e a construção de uma cadeia de valor sustentável e resiliente. Isto é possível com o Advanced Analytics, utilizando técnicas de regressão, análise de fator otimização e inteligência artificial.

Benefícios do Analytics

Ao abordar os dados de forma transversal, do passado ao futuro, torna-se possível desenvolver modelos estatísticos avançados que permitem a descoberta de insights de negócio cada vez mais específicos e personalizados e antever as situações mais plausíveis no futuro.

Com este tipo de soluções, será possível aumentar a produtividade das operações como um todo. Nos equipamentos, isto pode ser alcançado através da implementação de modelos de manutenção prescritiva, que maximizam a vida útil de todos os componentes. Por exemplo, numa máquina que funciona com temperaturas diferentes, os modelos prescritivos podem sugerir qual a velocidade a que o equipamento deve operar para triplicar o período de tempo até existir uma avaria num determinado componente. Na verdade, enquanto a manutenção preditiva consegue estimar o tempo de funcionamento até uma avaria, a manutenção prescritiva é capaz de calcular os efeitos da variação das condições de operação no tempo de funcionamento até avaria.

Também na criação automática de planos de produção, normalmente associada a um processo complexo com multivariáveis, e em que o resultado final é a melhor solução, implementar o Analytics será uma boa opção. Isto irá permitir a redução do tempo necessário para a construção de um plano e a análise de vários cenários flexíveis, obtendo desta forma um plano de produção otimizado.

Por outro lado, ao nível dos transportes, este tipo de soluções permite a definição de rotas mais otimizadas. Para além de se focar na ocupação do camião, cumprimento das janelas de entrega e limitação dos horários de trabalho, é possível acrescentar outras necessidades de negócio, como nivelar as chegadas ao armazém.

Para além dos benefícios associados à eficiência dos recursos, incorporar analytics nas diferentes áreas da organização irá também potenciar a experiência do cliente, ao permitir um desenvolvimento de produtos mais customizados às tendências de mercado, e a criação de um negócio mais transparente e sustentável, ao colaborar com outro tipo de entidades para medir e melhorar os impactos duma cadeia de valor global.

Como implementar

Para começar, é necessário mapear o fluxo de material para compreender melhor todo o negócio. Depois, mapear o fluxo de informação do gemba até aos diferentes sistemas de informação em utilização de forma a compreender melhor os dados e sua origem. Após estes mapeamentos, identificar oportunidades de melhoria nos processos de tomada de decisão ao potenciar uma melhor utilização dos dados atuais e construir uma visão futura para todos os processos relacionados com dados. Por último, avaliar o retorno do investimento das várias soluções possíveis e criar um plano de implementação para a transformação.

Para alcançar plenamente os benefícios do Analytics e implementar novas ferramentas e processos, a gestão da mudança é fundamental. É necessário preparar a organização para o sucesso, colocando as pessoas no centro, envolvendo os diferentes utilizadores finais desde a fase inicial de mapeamento e fazendo uma implementação de forma faseada em equipas piloto, para teste e melhoria.

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