A manufatura continua sendo uma parte crucial da locomotiva econômica mundial, mas os papéis que desempenha nas economias avançadas e em desenvolvimento mudaram drasticamente. Nos países em desenvolvimento, as operações de manufatura oferecem novas oportunidades de emprego sem precedentes que estão transformando as sociedades. É claro que a manufatura continua sendo importante como criadora de empregos no mundo desenvolvido, mas em economias mais maduras, os fabricantes impulsionam ganhos e inovações em produtividade e eficiência.

O Big Data é essencial para alcançar ganhos de produtividade e eficiência e descobrir novos insights para impulsionar a inovação. Com Big Data analytics, os fabricantes podem descobrir novas informações e identificar padrões que lhes permitam melhorar processos, aumentar a eficiência da cadeia de suprimentos e identificar variáveis ​​que afetam a produção.

Líderes de empresas de manufatura entendem as apostas. Um estudo da Honeywell Process Solutions-KRC Research descobriu que 67% dos executivos de manufatura planejavam investir em Big Data analytics, mesmo diante da pressão para reduzir custos. A maioria entende que a análise de Big Fata é necessária para competir com sucesso em uma economia baseada em dados e está fazendo investimentos em integração e gerenciamento de dados para alcançar a transformação digital e obter uma vantagem competitiva.

Obtendo Ganhos de Desempenho de Recursos e Eficiência

Como os lucros de fabricação dependem muito da maximização do valor dos ativos, ganhos de desempenho dos ativos podem levar a grandes melhorias de produtividade – mesmo que o desempenho seja melhorado apenas em seus limites. Da mesma forma, uma redução na quebra de bens pode reduzir ineficiências e evitar perdas. Por esses motivos, os fabricantes focam na manutenção e otimizam continuamente o desempenho de seus recursos.

Os registros das máquinas contêm dados sobre o desempenho dos ativos. A Internet das Coisas (IoT) acrescenta uma nova dimensão aos bens conectados e sensores capazes de medir, gravar e transmitir o desempenho em tempo real. Esses dados são potencialmente de grande valor para os fabricantes, mas muitos estão sobrecarregados pelo grande volume de informações recebidas. A análise de dados pode ajudá-los a capturar, limpar e analisar dados das máquinas para revelar insights que podem ajudá-los a melhorar o desempenho.

Além de permitir a análise de dados históricos, o Big Data pode orientar a análise preditiva, que os fabricantes podem usar para agendar a manutenção preditiva. Isso permite que eles evitem quebras dispendiosas de bens e evitem tempos de inatividade inesperados. Big Data analytics pode ter um impacto significativo: o estudo da Honeywell-KRC descobriu que a análise de Big Data pode reduzir as falhas em até 26% e reduzir o tempo de inatividade não programado em quase um quarto.

Melhorando os Processos de Produção e as Cadeias de Suprimentos

Em um ambiente cada vez mais global e interconectado, os processos de fabricação e as cadeias de suprimentos são longos e complexos. Os esforços para otimizá-los devem ser apoiados pela capacidade de examinar cada componente do processo e o elo da cadeia de fornecimento em detalhes granulares. Big Data analytics fornece aos fabricantes essa capacidade.

Com a análise correta, os fabricantes podem se concentrar em cada segmento do processo de produção e examinar as cadeias de suprimento detalhadamente, levando em conta atividades e tarefas individuais. Essa capacidade de estreitar o foco permite que os fabricantes identifiquem gargalos e revelem processos e componentes com baixo desempenho. O Big Data analytics também revela dependências, permitindo que os produtores aprimorem os processos de produção e criem planos alternativos para lidar com possíveis armadilhas.

Tornando viável a personalização do produto

Tradicionalmente, a manufatura concentrou-se na produção em escala e deixou a personalização do produto para empresas que atendem ao nicho de mercado. No passado, não fazia sentido personalizar devido ao tempo e esforço envolvidos para atrair um grupo menor de clientes.

O Big Data analytics está mudando isso, permitindo prever com precisão a demanda por produtos personalizados. Detectando mudanças no comportamento do cliente, a análise de Big Data pode dar aos fabricantes mais tempo de processamento, oferecendo a oportunidade de produzir produtos personalizados quase tão eficientemente quanto em maior escala. Recursos inovadores incluem ferramentas que permitem aos engenheiros de produto coletar, analisar e visualizar o feedback do cliente em tempo quase real.

Ao fornecer as ferramentas necessárias para aprofundar os processos, o Big Data analytics permite identificar pontos dentro do processo de produção, onde eles podem inserir processos personalizados usando recursos internos ou adiar a produção para permitir que um parceiro execute a personalização antes até a conclusão do processo de fabricação.

De acordo com uma revisão da Deloitte sobre o aumento da personalização em massa, a capacidade de adiar a produção dá aos fabricantes uma nova flexibilidade que lhes permite atender a solicitações feitas sob encomenda. A Deloitte também observa que a capacidade de adiar a produção pode “ajudar a reduzir os níveis de estoque e, finalmente, aumentar a eficiência da fábrica”. Um processo de fabricação simplificado não é apenas benéfico em si – proporciona aos fabricantes uma maneira de manter a eficiência durante a execução de personalizações.

Kit de ferramentas de Big Data

Então, quais são as ferramentas que os fabricantes estão usando com sucesso hoje para otimizar o desempenho dos recursos, melhorar os processos de produção e facilitar a personalização do produto? Aqui está uma breve visão geral das ferramentas essenciais de Big Data analytics:

Armazenamento de dados – o primeiro passo para colocar o Big Data para funcionar é ter a capacidade de coletar e armazenar informações. Os fabricantes usam ferramentas de armazenamento de dados para manter informações vitais sobre equipamentos, processos de produção e operações da cadeia de suprimentos – dados que podem analisar para promover melhorias.

Ferramentas de limpeza de dados – Big Data chega em uma variedade de formatos de uma variedade de fontes. Ele vem em formas estruturadas e não estruturadas. Para torná-lo utilizável, os fabricantes precisam de uma maneira de garantir a qualidade e a integridade dos dados. Eles precisam de ferramentas de limpeza de dados que permitam transformar informações não refinadas em um conjunto de dados unificado e legível que vários interessados ​​possam usar. Eles também precisam de ferramentas de limpeza de dados para padronizá-los e colocá-los em formatos que possam ser usados ​​por vários aplicativos e sistemas.

Ferramentas de criação de perfis – Os fabricantes precisam de transparência nas operações de produção e cadeia de suprimentos, e as ferramentas de criação de perfis podem capturar informações até o nível de metadados. Isso permite que os fabricantes mantenham um inventário de ponta a ponta de dados críticos, permitindo que eles maximizem o valor de suas informações.

Ferramentas de mineração de dados – O sucesso na fabricação depende da capacidade de acessar rapidamente as informações para tomar as decisões corretas de produção e cadeia de suprimentos. As ferramentas de mineração de dados permitem que os fabricantes obtenham as informações de que precisam e quando precisam.

Ferramentas de mapeamento de dados – Os fabricantes devem ser capazes de entender como a informação flui através de sistemas, processos e cadeias de suprimentos. As ferramentas de mapeamento de dados são ideais para ajudar os fabricantes a identificar dependências e identificar possíveis gargalos. Elas também podem melhorar a segurança, permitindo que os fabricantes identifiquem riscos e vazamentos.

Análise de dados – A análise fornece aos fabricantes insights por identificar padrões, medindo o impacto e prevendo resultados. A capacidade de analisar falhas de equipamentos, gargalos de produção, deficiências na cadeia de suprimentos, etc., permite uma melhor tomada de decisão.

Visualização de dados – ver é acreditar, e as ferramentas de visualização de dados fornecem uma imagem dos resultados da análise com clareza inigualável. Diagramas e gráficos fáceis de usar permitem que os fabricantes compreendam mais facilmente a história que os dados contam e façam as alterações necessárias.

Monitoramento de dados – A qualidade dos dados é de suma importância, portanto, os fabricantes precisam de uma maneira de garantir a conformidade com os padrões de qualidade de dados, supervisionar o desempenho dos equipamentos e revisar a eficiência do processo de produção. As ferramentas de monitoramento permitem que os fabricantes automatizem os processos de garantia de qualidade.

Essas são as principais ferramentas que os fabricantes estão usando para colocar o Big Data para trabalhar para eles. Ao implantar essas ferramentas, os fabricantes podem maximizar o desempenho da máquina, otimizar a produção, agilizar as cadeias de suprimento e gerar ganhos de produtividade e eficiência.

Conclusão Final Sobre Big Data

Como os líderes de produção mais bem-sucedidos já sabem, Big Data analytics não é mais uma opção “boa de se ter” em empresas de manufatura. As empresas necessitam encontrar uma maneira de melhorar a eficiência e gerar insights, e o Big Data analytics fornece a vantagem competitiva que elas precisam para ter sucesso em um ambiente cada vez mais complexo.

Aqueles que buscam uma vantagem competitiva por meio de Big Data analytics devem procurar soluções holísticas que integrem e gerenciem dados críticos de maneira transparente. Ao avaliar soluções de Big Data, os líderes de fabricação devem perguntar sobre os recursos específicos de seu setor, incluindo formas de integração e gerenciamento de dados para otimizar a previsão, gerenciamento de estoque, suprimento, reposição de estoque, atendimento, cadeia de suprimentos e outras funções críticas.

Com a plataforma certa de integração e gerenciamento de dados, os fabricantes podem finalmente alavancar o valor estratégico de seus dados, melhorando as operações, aumentando os lucros e fortalecendo os relacionamentos com clientes, parceiros e fornecedores. Colocar o Big Data para funcionar nunca foi tão crítico, e o momento de obter as ferramentas de integração e gerenciamento de dados para liberar o valor dos dados é agora.

Fonte: https://www.manufacturing.net/article/2018/05/using-big-data-analytics-improve-production