O crescente uso da análise de dados pelo setor de máquinas e equipamentos é mais do que uma tendência. É uma mudança fundamental na forma como as empresas operam e competem. Desde a gestão da cadeia de suprimentos até a produção, desenvolvimento de produtos e envolvimento do cliente, o uso estratégico de big data e tecnologia analítica tem aumentado a eficiência e criado oportunidades para a inovação. É um diferencial para empresas que buscam liderar na era digital.
Como a Análise de Dados Pode Ser Usada no Setor de Máquinas e Equipamentos
Em diversos setores, o uso estratégico da análise de dados está se destacando como um poderoso impulsionador de inovação, eficiência e competitividade. No segmento de máquinas e equipamentos, os dados estão sendo cada vez mais usados no gerenciamento de ativos. Aqui, informações relacionadas a ativos como máquinas de produção, equipamentos, veículos especializados, frotas e instalações são coletadas e analisadas para aprimorar o ciclo de vida dos ativos. Mas não é só isso.
Outra aplicação importante da análise de dados é a otimização das cadeias de suprimento. Ferramentas avançadas de inteligência artificial são empregadas para comparar fornecedores e prever necessidades, como as de peças de reposição. Essa abordagem reduz interrupções de produção e otimiza o estoque por meio de visibilidade em tempo real, orientando a tomada de decisões baseada totalmente em dados confiáveis. Ela oferece às organizações a agilidade necessária para responder rapidamente às flutuações do mercado e a se anteciparem aos possíveis problemas com fornecedores. Por exemplo, ao comparar o desempenho dos fornecedores com base em métricas usando inteligência artificial, é possível obter insights para uma negociação precisa.
Na área de produção, as tecnologias de machine learning e digital twins têm o potencial de otimizar significativamente as operações. Ao compilar conjuntos abrangentes de dados sobre todos os aspectos da produção, essas tecnologias fornecem insights críticos sobre os tempos de inatividade dos equipamentos e os tempos de montagem do produto. Esses dados são imprescindíveis para a otimização de máquinas e processos, bem como para a implementação de manutenção preditiva baseada em dados, que também pode ser oferecida como um serviço de valor agregado ao cliente final. O uso de digital twins pode, por exemplo, replicar instalações fabris inteiras, proporcionando uma riqueza de dados transformados em informações que impulsionam eficiência e inovação.
No marketing e vendas, dados baseados em nuvem e ferramentas de análise de dados estão transformando a forma como empresas interagem com seus clientes. Uma visão abrangente dos dados do cliente permite que as empresas analisem, rastreiem, prevejam e personalizem serviços e interações com os clientes. Isso resulta em estratégias de preços mais eficazes e tomadas de decisões mais assertivas.
Pesquisas da McKinsey sugerem que a implementação de digitalização em toda a organização, com aplicativos em nuvem e um portfólio de ferramentas digitais, poderia melhorar o EBIT (Lucro Antes de Juros e Impostos) de um fabricante de máquinas em até cinco a oito pontos porcentuais. A pesquisa indica que esses esforços de digitalização poderiam resultar em economias de custos de até 20% em algumas áreas funcionais. Por outro lado, uma pesquisa da Bain com 205 empresas industriais revela que menos de 5% das empresas nos setores de máquinas e outros setores industriais conseguiram executar com sucesso a transformação digital, embora as empresas industriais que dedicam mais esforços à transformação digital tenham quatro vezes mais chances de superar a concorrência. Esses esforços digitais bem-sucedidos dependem de uma estrutura robusta de dados; então, o que está envolvido em garantir isso?
Estabelecer uma estrutura de dados sofisticada
O principal objetivo de qualquer empresa orientada por dados é extrair o valor máximo ao longo do ciclo de vida de seus dados para fornecer uma vantagem competitiva. Estruturas de dados muitas vezes começam com uma visão que estabelece a direção para o uso de dados, como a melhoria da eficiência operacional ou a criação de novos modelos de negócios. Em seguida, são identificados casos de uso que articulam como os dados atenderão a objetivos operacionais específicos e que valor se espera gerar.
Depois, a camada analítica deve abordar questões sobre se as pessoas certas e os processos adequados estão em vigor para utilizar os dados de forma eficaz. Em todo o processo, a governança de dados é crucial, garantindo que a qualidade e integridade destes sejam gerenciadas ao longo do seu ciclo de vida. A base dessa estrutura é a infraestrutura de dados, o suporte tecnológico que sustenta todo o framework, alinhando-se com a visão geral e fornecendo as ferramentas e modelos necessários.
O ciclo de vida dos dados envolve diversos estágios, desde a geração até a interpretação: primeiro, é encontrar os dados certos, o que envolve a geração, coleta, processamento e armazenamento ou manipulação dos dados. Em seguida, os dados são transformados em informações por meio de análise e visualização. Por fim, uma poderosa inteligência de mercado é construída por meio da interpretação dos dados. Quando os dados são tratados como um ativo empresarial e atingem o estágio de se tornarem conhecimento, podem ter um impacto significativo nos negócios, dependendo do tempo necessário para transformá-los em conhecimento, da relevância do conhecimento adquirido e da capacidade da empresa de traduzir o conhecimento em ação.
Melhores práticas
Na Radix, seguimos com um conjunto de melhores práticas com o objetivo de coletar dados brutos, identificar as histórias importantes neles e usá-los para responder perguntas relevantes para os negócios dos nossos clientes. Essas perguntas abrangem a visão – o que queremos alcançar? E os casos de uso- quais são os principais casos de uso e quanto valor eles podem gerar? Na parte analítica, questionamos se temos um processo detalhado e se as pessoas certas estão utilizando a análise corretamente. A camada de governança garante que avaliemos e asseguremos a qualidade e integridade dos dados, além de termos uma gestão estruturada dos dados. Na base – a infraestrutura de dados – garantimos que esteja alinhada com a visão e que modelos tecnológicos apropriados estejam em vigor.
Para uma empresa no grupo de Máquinas e Equipamentos, essa abordagem centrada em dados não se trata de perseguir as últimas tendências tecnológicas, mas sim de construir uma cultura robusta e orientada por dados que possa se traduzir em eficiência no mundo real, vantagem competitiva e liderança de mercado.
Você gostaria de saber mais sobre como a Radix desbloqueia o potencial total dos seus dados? Nossa expertise em análise de dados, aliada a uma arquitetura robusta baseada em Microsoft Azure® e Amazon AWS, transforma os dados dos sensores dos seus equipamentos em insights acionáveis. Ao integrar esses dados a um amplo repositório de dados, incluindo dados de processo, planos de manutenção de ativos, registros de operadores e mais, fornecemos modelos preditivos para suas operações. Você vai se beneficiar de recomendações específicas impulsionadas por Machine Learning para tomada de decisões, tudo apresentado em painéis específicos para o usuário.
Quer saber mais? Fale com nossos especialistas em [email protected].
Sobre a Autora
Marcela Ximendes é a Head Global de Máquinas e Equipamentos Industriais na Radix, é uma líder focada em excelência na gestão e transformação organizacional. É apaixonada por desenvolver equipes de alto desempenho totalmente orientadas para fornecer soluções de verdadeiro valor aos clientes. Sua visão inovadora e seus mais de 15 anos de experiência em tecnologia e transformação digital são bases para a geração de soluções estratégicas capazes de impulsionar o progresso do setor.
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