Atualmente, a indústria de produção é descrita com termos como big data, smart factory, indústria 4.0 e Internet das Coisas (IoT). Esses termos estão todos relacionados à quarta revolução industrial, que é caracterizada pela automação e troca de dados em tecnologias de fabricação. As máquinas, os próprios produtos e até os funcionários podem se comunicar uns com os outros através de sensores, códigos de barras e sinais de GPS, criando registros de cada interação.

A quantidade de dados a serem armazenados está crescendo a cada dia; a aquisição de dados não é mais um problema. O desafio é entendê-los, revelar os padrões e usá-los para melhorias operacionais e para apoiar a tomada de decisões estratégicas.

As organizações de manufatura de hoje precisam encontrar uma maneira de manipular e processar essa quantidade de dados inédita. Nem todos os dados gerados podem fornecer informações úteis, mas, de acordo com estimativas, 33% de todos eles poderiam ser úteis se analisados. No entanto, apenas 0,5% de todos os dados disponíveis são processados ​​pelas empresas. Isso significa que os fabricantes não estão usando os 32,5% restantes de dados que poderiam fornecer insights valiosos de negócios e crescimento de receita.

A indústria de transformação é o setor mais afetado por tendências e possibilidades de big data devido à natureza e quantidade de dados produzidos por ela. A maioria dos fabricantes está apenas começando a descobrir as potencialidades do uso de ferramentas de big data, mas já existem pioneiros entre os maiores fabricantes que forneceram alguns dos casos de uso a seguir.

Tabela de Conteúdos

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1. Gestão de riscos

Existem várias áreas diferentes de gestão da cadeia de suprimentos, onde o big data pode ser uma ajuda significativa.
Os fornecedores agora têm a opção de compartilhar seus dados de produção com seus parceiros e clientes, o que cria uma transparência completa e um canal de comunicação altamente eficaz para ambas as partes. Desta forma, o fabricante pode ver exatamente se o fornecedor está atrasado com a produção ou a tempo, para então ajustar todos os processos relacionados e evitar tempos de espera. Os dados de qualidade também podem ser compartilhados da mesma maneira e os fabricantes podem ter todas as métricas de qualidade relacionadas à produção e ao produto de seus fornecedores antes mesmo de receber as peças. Por ter maior nitidez nos níveis de qualidade do fornecedor e outras métricas de desempenho, o fabricante pode ter uma visibilidade clara do portfólio de fornecedores e ter dados perspicazes em suas mãos quando se trata de negociações de contratos. A disponibilidade de informações sobre produção e qualidade de fornecedores também pode proporcionar todos os dados e insights necessários para um melhor gerenciamento de riscos. Repartições de fornecedores são quantificáveis ​​e permitem que o fabricante tome decisões baseadas em fatos quando se trata de gestão de riscos estratégica.

2. Configurações de Fabricação Sob Encomenda

Fabricar “produtos por encomenda” tornou-se uma tendência e não apenas na indústria automobilística, mas também na aviação, nos serviços de informática e até em bens de consumo. A abordagem de produção de sob encomenda (BTO) é um modelo de negócios muito eficiente e lucrativo. Mas, para ver o crescimento real a partir dele, uma plataforma de dados bem definida precisa estar pronta para analisar o comportamento do cliente e os dados de vendas. O fabricante precisa ter acesso a todos esses dados e ser capaz de fazer análises preditivas precisas para prever volumes de pedidos em cada configuração possível e ajustar sua cadeia de suprimentos adequadamente. Além disso, a análise de dados de vendas e produção é necessária para identificar a lucratividade de cada configuração de produto. Dessa forma, os fabricantes podem definir seu portfólio de produtos ideal para atingir a maior receita possível em um determinado momento.

3. Melhora na qualidade do produto

A manutenção da qualidade do produto é de alta prioridade para os fabricantes. A maioria deles já possui os dados necessários para melhorar significativamente os níveis de qualidade e reduzir os custos relacionados a ela, mas muito poucos deles podem conectar suas fontes de dados de maneira a fornecer insights úteis.

Economias enormes podem ser obtidas ao usar a análise preditiva nos testes. Um único produto pode exigir milhares de testes de qualidade diferentes. O número necessário pode ser bastante reduzido se o reconhecimento de padrões e a análise preditiva forem usados para determinar o número e o tipo de testes realmente necessários, em vez de executá-los em todos os itens.

A qualidade da linha de produção também pode ser significativamente aprimorada com big data analytics. A análise de dados dos sensores pode detectar defeitos de fabricação antecipadamente, o que reduz o tempo e o custo relacionados ao ajuste dos processos de produção.

4. Pós-vendas

Os custos de garantias e recall podem facilmente sair do controle, mesmo devido aos menores erros no processo de produção. Com a ajuda de big data, é possível evitar ou prever problemas com esses custos, economizando quantias significativas de dinheiro. Esses custos relacionados à garantia são, na maioria das vezes, diretamente relacionados à qualidade dos processos de fabricação, portanto, ferramentas de análise inteligente que processam os dados de produção podem ter um grande impacto nos processos de fabricação e sua qualidade

5. Acompanhamento da produção diária

Para otimizar a qualidade e o rendimento da produção, fabricantes precisam ter um fluxo diário de dados de suas linhas de produção, a fim de detectar discrepâncias e oportunidades em tempo real. Isso inclui dados de sensores do maquinário de produção e também informações financeiras que estão adequadamente vinculadas a dados operacionais para fins de análise. Os dados dos funcionários também podem ser rastreados em tempo real, permitindo uma troca de dados entre os crachás dos funcionários e as unidades da linha de produção.

Todos os dados provenientes da linha de produção, portanto, criam oportunidades contínuas de otimização, economia de custos e prevenção, desde que as ferramentas certas estejam disponíveis para a análise de dados.

6. Crescimento da empresa impulsionado por dados

Usando big data, tornou-se possível comparar rapidamente o desempenho de diferentes locais e também identificar as razões para as diferenças. Além dos dados internos de produção e vendas, também é possível analisar mercados inteiros, construir cenários hipotéticos e usar modelos preditivos.

O acesso a esses insights significa que as questões relacionadas à estratégia de crescimento global podem ser respondidas com base em dados fatuais. Questões como, onde abrir uma nova fábrica, qual local da empresa deve ser relocado/fechado ou se deve introduzir um novo produto, são fáceis de responder, uma vez que os dados relacionados são coletados e analisados.

7. Manutenção preditiva e preventiva

Graças à sofisticada tecnologia de sensores que está prontamente disponível hoje em dia, os dados operacionais podem ser coletados e analisados ​​em tempo real a partir de praticamente qualquer tipo de maquinário ou produto de consumo.

Quando os dados operacionais são analisados ​​com o método de reconhecimento de padrões, as falhas futuras e a necessidade de manutenção podem ser previstas com bastante antecedência. Isso permite evitar tempos de inatividade e custos relacionados à manutenção. Ao mesmo tempo, a manutenção preventiva prolongará drasticamente a vida útil das máquinas, evitando falhas irreversíveis.

A manutenção preditiva é um fenômeno que não é usado apenas para produtos industriais, mas também para produtos de consumo, e muitas vezes a necessidade de manutenção dependerá do uso do produto. Em eletrônicos de consumo, os produtores geralmente rastreiam a atividade do consumidor no dispositivo para, então, notificar antecipadamente o tempo ideal de manutenção. Isso cria uma experiência de usuário ideal e, ao mesmo tempo, reduz drasticamente os custos de manutenção e garantia para o fabricante.

8. Rastreamento de Despesas Gerais

As despesas gerais estão determinando a lucratividade de cada fabricante. Para ter controle real e visibilidade desses custos, são necessários ambientes de big data com fontes de dados conectadas e recursos avançados de análise.
A padronização de peças é uma das grandes áreas que podem contribuir enormemente para reduzir os custos relacionados ao fornecedor. Pode atingir uma redução significativa na proliferação de peças e fornecedores. Isso economiza não apenas os custos, mas também o tempo de gerenciamento de dados de peças.
O rastreamento do custo de mão de obra é outra grande área que pode afetar as despesas gerais. Em média, 30-40% da sobrecarga na produção é formada pelos custos de mão-de-obra. Portanto, é essencial vincular não apenas os papéis e salários do trabalho a determinados processos, mas a indivíduos. Os crachás de funcionários podem ser rastreados com sensores colocados na fábrica. Dessa forma, os fabricantes podem identificar o custo exato de cada tarefa em um processo, dividido em indivíduos.

9. Teste e simulação de novos processos de fabricação

O dia da fabricação chega quando não há riscos na implementação de um novo produto ou processo. Ambos os processos e os produtos podem ser testados antes da produção/implementação. Isso é possível graças a “gêmeos digitais”, ambientes de realidade virtual e simulações de processos de fabricação. A utilização desses ambientes e ferramentas pode permitir que os fabricantes eliminem os riscos nas tomadas de decisões. O objetivo da chamada transformação digital de empresas de manufatura é implementar essas plataformas de dados que tornam a tomada de decisão estratégica uma ciência.

10. Logística

Na logística, o uso de big data é menos difundido do que em outras áreas de manufatura. Armazenagem e transporte são áreas nas quais as ferramentas de big data podem ser usadas com ótimo Retorno sobre o Investimento, mas ainda assim, existem poucas empresas no mundo que estão operando serviços logísticos baseados em dados. Os pioneiros na automação de armazenamento são a DHL, Amazon e Ocado, para mencionar apenas alguns exemplos. Essas empresas substituíram a maioria da força de trabalho humana por robôs inteligentes que se deslocam sistematicamente pelos depósitos para pegar e coletar cada item de entrega individual. A velocidade de entrega dessas empresas cresceu exponencialmente e os custos do trabalho humano e dos erros humanos também foram desaparecendo.

O transporte também está sendo revolucionado em algumas das maiores empresas de logística e manufatura. Infraestruturas de big data permitem rastrear fretes, condições climáticas e de estradas em tempo real. Com isso, os caminhões podem ser desviados a qualquer momento quando uma rota mais rápida e/ou mais econômica é possível devido a qualquer alteração. Catástrofes naturais e outros eventos imprevisíveis podem ser evitados economizando milhões de dólares por ano para algumas das maiores transportadoras.

Fonte: https://www.actify.com/industry-topics/10-big-data-use-cases-manufacturing/