Entenda como, na Era dos Dados, o manufacturing analytics está ajudando líderes na tomada de decisão
A busca incessante por eficiência, produtividade e rentabilidade na indústria é impulsionada pela pressão de custos de matérias-primas, do mercado e de clientes, bem como por problemas de liquidez decorrentes de interrupções causadas pela pandemia da COVID-19. Com isso, o manufacturing analytics entrou na mira dos CIOs para apoiar suas decisões.
O data analytics já vem sendo utilizado por diversas fábricas como uma solução para superar esses obstáculos. Segundo levantamento do WEF, a maioria das empresas reconhece que dados e análise estão mudando rapidamente a maneira como produzem:
- 81% afirmam ter implementado pelo menos um caso de uso de analytics; e
- 72% afirmam que a importância aumentou nos últimos três anos.
Entretanto, por mais promissor que o uso de dados seja, muitas empresas ainda não detêm conhecimento e habilidades para extrair o potencial máximo da tecnologia e transformar as informações em respostas positivas reais dentro das fábricas.
Tanto que, segundo a mesma pesquisa da WEF, apenas 16% dos executivos de manufatura dizem que sua empresa obteve valor de dados e análises até o momento. Embora muitos tenham implementado pelo menos alguns casos de uso, apenas 37% conseguiram dimensionar aplicações além de áreas específicas da indústria.
Para auxiliar os gestores nessa jornada, exploramos a relação entre Lean e a Indústria 4.0, as aplicações do analytics na indústria e quais os desafios que ele pode ajudar a solucionar.
Lean e indústria 4.0: tecnologia a serviço da eliminação do desperdício
O conceito de Lean Thinking e de Indústria 4.0 nasceram em momentos diferentes da história. Enquanto o primeiro foi desenvolvido pela Toyota na década de 1950 em um contexto de escassez extrema, o segundo surgiu em 2011 na feira de Hannover, na Alemanha, em um contexto de interconectividade de processos, produtos e serviços, alavancada por tecnologias.
Apesar de terem surgido em situações diferentes e existirem debates sobre qual é mais relevante para a manufatura, os dois conceitos possuem essencialmente o mesmo objetivo: garantir mais produtividade.
O Lean Thinking faz isso empoderando os profissionais com ferramentas e métodos consagrados, como kanban, kaizen, 5 porquês, PDCA e 5Ss. Elas facilitam o exercício, desde o chão de fábrica à alta gestão, da geração de valor para os clientes por meio da melhoria contínua, que no lean significa em boa parte a eliminação de desperdícios. Identificar falhas e corrigi-las o mais rápido possível, tornando as operações enxutas, ou seja, isentas de gorduras operacionais, é um processo contínuo.
Já a Indústria 4.0 insere a tecnologia como protagonista da geração de valor, objetivando criar sistemas altamente conectados que consigam processar informações e tomar decisões com quase nenhuma interferência humana.
Com a transformação digital, a cadeia produtiva é mais complexa, isso porque robôs, automação e computadores estão intensamente ligados a ela. Talvez, apenas as ferramentas Lean, não comportem tamanha quantidade de informações por si só.
De qualquer forma, para aplicar a tecnologia de maneira eficiente, o pensamento Lean não é dispensável. Afinal, sem o conhecimento profundo dos problemas do chão de fábrica, fica impraticável definir quais ferramentas tecnológicas serão adequadas.
Sendo assim, Lean e Indústria 4.0 se unem para respaldar o data analytics na manufatura. Juntando o mindset enxuto com a aplicação correta dos dados oferecidos pelos sistemas tecnológicos da I.4.0 é possível gerar relevância competitiva para a indústria.
Aplicações do manufacturing analytics na indústria
O manufacturing analytics visa a coleta e análise de dados a fim de identificar áreas de melhorias. Levando em conta a natureza da análise de dados, talvez não houvesse por que considerá-la como uma novidade. Porém, estamos falando no cenário atual de uma quantidade muito elevada de informações e de diversas fontes, não mais de uma análise a partir de uma base de dados limitada.
Por isso, é importante que os líderes façam uma busca profunda e particular dos problemas a serem resolvidos e, a partir disso, garantir uma estrutura de TI eficiente, incentivar os colaboradores a praticarem um pensamento data-driven, para então maximizar a produtividade da fábrica.
Vamos a alguns exemplos de aplicações do analytics mais relevantes para atingir níveis produtivos elevados.
- Monitoramento do uso de máquinas: com o apoio da IoT, é possível conectar todo o maquinário da fábrica e extrair informações concretas sobre o seu funcionamento. O data analytics é essencial para identificar padrões e prever falhas. Por exemplo, ele pode ser utilizado para testar volumes de produção e prover detalhamentos do comportamento do maquinário em diferentes ritmos.
- Monitoramento de movimento de colaboradores: por meio de sensores e câmeras com visão computacional, é possível monitorar e analisar movimentos improdutivos, problema de layout e até processos que acabam atrasando a operação.
- Monitoramento de ciclo de vida: paradas repentinas na produção podem significar elevados prejuízos. A análise de dados pode ser a solução para identificar certas atividades e acontecimentos que resultam na quebra da linha de produção. Por exemplo, se em um determinado período um maquinário apresentou problemas e forçou a parada da fábrica, o analytics pode ser capaz não apenas de avisar qual equipamento está causando imprevistos, mas auxiliar os gestores a entenderem também o porquê e tomar decisões que erradiquem esses inconvenientes.
- Sistemas dinâmicos de turno: o data analytics pode ser utilizado para analisar informações de objetos e máquinas e também para extrair perfis comportamentais dos colaboradores. Isso facilita a formação de equipes personalizadas e que atendam a necessidade da produção. Por exemplo, o gestor pode escolher a partir da base de dados os colaboradores que possuem aptidão para tarefas específicas e que se sintam mais ativos no período noturno.
- Análise prescritiva: o data analytics também pode ser usado para os gestores compreenderem probabilidades diante de uma determinada decisão. Por exemplo, quanto aumentaria a produtividade dos colaboradores se ele investisse em um curso especializante para o manuseio de uma máquina específica.
Que desafios da indústria o manufacturing analytics soluciona
Vultosos dados não resolvem nenhum problema. Saber o que fazer com eles, sim, e é exatamente isso que fará com que a indústria enfrente qualquer desafio com mais tranquilidade, confiabilidade e precisão.
O segmento industrial carrega problemas comuns, como imprevisibilidade de demandas, falta de integração interna e externa, dificuldade para inovar e criar processos mais sustentáveis, entre outros.
A manufatura acaba sendo um dos setores mais atingidos quando qualquer problema repentino surge e, ao mesmo tempo, ela pode ser a solução para tornar a organização mais competitiva e mais produtiva.
Com as informações trabalhando para você, alguns desafios da indústria podem ser solucionados:
Falta de comparecimento dos trabalhadores
O não comparecimento de trabalhadores do chão de fábrica afeta a execução de pedidos e a falta de previsibilidade de faltas é bem comum no segmento industrial.
Implementar a análise de dados para esse fim é uma boa opção para reduzir prejuízos. Isso porque, será possível identificar se existe um padrão de comportamento em situações específicas. A partir do entendimento dos motivos e períodos, fica mais fácil traçar um plano de ação para a produção não ficar desfalcada.
Tempo de vida do maquinário
Prevenir é melhor que remediar - e mais barato. Os elevados custos de reparação de máquinas e equipamentos estão entre os desafios mais recorrentes. Além do mais, em uma fábrica, tempo é dinheiro - tanto para mais, quanto para menos. Uma parada repentina de produção pode custar caro.
O analytics permite a avaliação antecipada da necessidade de manutenção e evita quebras inesperadas. Ao executar uma estratégia de manutenção baseada em dados, você aumenta o tempo de vida do maquinário e economiza com reparação.
Layout industrial
A partir da comparação de dados entre as sessões da linha de produção é possível redesenhar a ordem de tarefas, elevando a produtividade. A falta de visão da cadeia produtiva é um dos desafios mais comuns. Um ajuste na ordem da execução de operações pode otimizar todo o trabalho.
Sustentabilidade
A sustentabilidade é uma preocupação relevante na manufatura. Isso porque em alguns segmentos o desperdício de matéria-prima e o descarte inadequado de materiais, além de causar prejuízos financeiros, pode acarretar danos ao meio ambiente.
O manufacturing analytics é uma ferramenta valiosa para alinhar produtividade e processos sustentáveis. Com o apoio de outras tecnologias, como IoT , é possível analisar os níveis de emissão de poluentes no ar e grau de contaminação no chão de fábrica, além de mensurar o quanto de matéria prima está sendo desperdiçado. A partir dessas informações, estratégias mais acertadas e concretas podem ser traçadas.
O mindset lean impulsionado por tecnologias como o manufacturing analytics pode transformar o futuro da sua indústria
O manufacturing analytics auxilia os fabricantes a resolverem problemas anteriormente inescrutáveis e a revelar outros desconhecidos – como gargalos ocultos ou linhas de produção não lucrativas.
O manufacturing analytics se apresenta como um divisor de águas entre as indústrias e compreende diversas aplicações. Para usufruir de todos os benefícios, é preciso caminhar para um modelo organizacional que esteja permeado em todos os níveis da cultura data-driven e foco total na eliminação de desperdícios.
A Mckinsey definiu brilhantemente a importância das informações para a indústria:
Graças ao poder de computação mais barato e ao rápido avanço das oportunidades em analytics, as indústrias de processo podem colocar esses dados para trabalhar, reunindo informações de múltiplas fontes de dados e aproveitando os modelos de machine learning e plataformas de visualização para descobrir novas maneiras de otimizar seus processos, desde o sourcing de matérias-primas até a venda de produtos acabados.
O fabricante baseado em dados tem a oportunidade de enfrentar desafios com altas probabilidades de sucesso e aumentar sua produtividade e rentabilidade.
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