Quando o assunto é digitalização na indústria, as primeiras coisas a se pensar muito provavelmente são processos automatizados, integrados e otimizados. E não é por menos, visto que o Big Data na indústria tem sido cada vez mais utilizado para promover esse tipo de melhoria contínua.

Elencado pela ASCM (APICS) como a principal vertente de aplicações tecnológicas em supply chain atualmente, Big Data já é hoje uma realidade. De fato, os dados passaram a ter uma importância crucial para as empresas, independente de porte e segmento.

Para se ter uma ideia, são gerados cerca de 2.5 quintilhões de dados todos os dias a partir de práticas e processos na rede mundial de computadores.

Assim, somente a implementação do Big Data empresarial é capaz de lidar com toda essa quantidade de informação de forma estratégica e eficiente.

Mas, o que é Big data e como utilizar essa tecnologia na indústria? Continue a leitura e descubra!

O que é Big Data?

Antes de nos aprofundarmos na utilização do Big Data na indústria, é preciso entender o que, de fato, é o Big Data.

Big Data é o processo de coletar, avaliar e analisar conjuntos de dados contendo diversos tipos de informações importantes a fim de descobrir padrões, correlações, tendências de mercado, preferências do cliente e outras informações comerciais úteis. Isso significa que ele pode ser analisado com ferramentas de software comumente usadas como parte de disciplinas avançadas de avaliação, como estatística, análises preditivas e mineração de dados.

Com essa tecnologia, é possível, por exemplo, que uma fábrica colete dados de todas as máquinas, robôs, operadores, transações comerciais com varejo, vendas e transformá-las em informações valiosas. Isso permite uma análise detalhada de toda a cadeia de produção de uma indústria e impacta diretamente no gerenciamento da empresa, nas tomadas de decisão e no funcionamento pleno do setor.

As indústrias no Brasil e no mundo já estão de olho nos benefícios de Big Data: 35% das empresas que já operam no modelo de indústria 4.0 esperam ganhos acima de 20% nos próximos 5 anos e 72% deste setor vê em Big Data e na análise de dados um grande potencial de melhorar as relações com os clientes.

Se há algum tempo era inimaginável obter dados de variados tipos, hoje é quase impossível mensurar tudo que se pode extrair e o valor gerado através deles.

5 Vs do Big Data

Com a agilidade da tecnologia e o uso correto de softwares de Big Data, a indústria 4.0 utiliza o conceito dos 5 Vs, ou seja, cinco pilares para expandir todos os processos de produção, extraindo o melhor proveito dos dados para gerar novos insights e sair na frente da concorrência.

Volume

O Big Data na indústria lida com um grande volume de dados das mais diferentes fontes e formatos , medidos em terabytes ou até zetabytes.

Dentro do contexto industrial, o objetivo – atingido com o auxílio do Big Data – é encontrar as melhores ferramentas que consigam analisar essas informações e tirar vantagem desse grande volume.

Veracidade

Uma empresa gera muitos dados diferentes. Logo, é preciso tomar muito cuidado para não selecionar informações incorretas ou desatualizadas.

Um dos maiores desafios do Big Data na indústria é selecionar esses dados autênticos e atuais, para que a estratégia de uma indústria seja feita com resguardo.

Velocidade

Um grande volume de dados é gerado em alta velocidade. Logo, o cenário que o Big Data precisa enfrentar é caminhar na mesma agilidade que as informações.

A velocidade é essencial na indústria, uma vez que os dados precisam ser analisados e utilizados praticamente em tempo real para não perderem sua validade e se tornarem desatualizados para o mercado.

Valor

Descobrir o verdadeiro valor de cada um dos dados na indústria é um desafio que o Big Data precisa enfrentar. Para isso, antes de começar qualquer análise, é preciso definir o seu verdadeiro objetivo.

Sabendo a abordagem e caminho que pretende seguir dentro do seu negócio, vai ficar bem mais simples separar as informações relevantes e que trazem valor para sua indústria.

Variedade

A diversidade de tipos, padrões e formatos de dados na indústria é incalculável. Desde a presença nas redes sociais e aplicativos até a quantidade de produção e maquinário, é quase que inimaginável contabilizar todas essas informações em bancos de dados usuais.

Por isso, outro pilar essencial do Big Data na indústria é a variedade. O grande desafio é buscar opções palpáveis de softwares que atendam essa alta demanda e consigam armazenar esses dados de forma organizada e de fácil acesso.

Por que investir em Big Data para a indústria?

Na indústria atual – a chamada Indústria 4.0 – a circulação, a coleta e a análise de informações são essenciais, pois apoiam o crescimento da produtividade com base em um processo de tomada de decisão em tempo real. Cada vez mais, as empresas precisam encontrar meios para armazenar, interpretar e gerar insights dessa diversidade de informações dispersas em nuvens para, assim, tornar o processo de tomada de decisão mais assertivo e eficaz.

Quanto mais rápido e mais amplo o acesso à informações, mais eficiente o processo. Isso inclui a manutenção e a resolução de quaisquer problemas. E é assim que o crescimento da produtividade se torna possível.

A transformação digital que caracteriza essa nova era em que vivemos tornou ferramentas tradicionais de coleta e leitura de dados, como planilhas de Excel e plataformas de business intelligence (BI), obsoletas.

Podemos dizer que a Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês) e a Indústria 4.0 provavelmente se tornarão os geradores mais importantes de informações. Porém, gerar dados é uma coisa; analisar os resultados é outra completamente diferente.

Portanto, é nesse contexto que surge a influência do Big data na indústria. Afinal, somente essa tecnologia é capaz de lidar de forma ágil e confiável com todo esse volume de registros e com a atual velocidade de circulação da informação.

Funcionamento do Big Data na Indústria

Dentro de uma indústria, os gerentes de operações podem utilizar avaliações avançadas para se aprofundarem nos aspectos do processo histórico, identificar padrões e relacionamentos entre etapas e entradas discretas dos processos, para, em seguida, otimizar os fatores que demonstram ter o maior efeito sobre o rendimento.

Graças ao avanço da tecnologia, muitos fabricantes globais têm hoje uma abundância de informações em tempo real da loja e a capacidade de realizar avaliações estatísticas sofisticadas. Eles estão tomando conjuntos de dados previamente isolados, agregando e analisando-os para revelar informações importantes.

Mesmo dentro das operações de fabricação que são consideradas melhores em cada segmento, o uso de Big Data pode revelar novas oportunidades para aumentar a eficiência.

O primeiro passo para os fabricantes que desejam utilizar análises avançadas para melhorar o rendimento é considerar a quantidade de elementos de mensuração que a empresa possui à sua disposição. A maioria dos negócios “coleciona” informações de processo, mas geralmente as usam apenas para fins de rastreamento, e não como base para melhorar as operações.

Para esses players, o desafio é investir nos sistemas e nos conjuntos de habilidades que lhes permitam otimizar seu uso de informações de processo existentes (por exemplo: centralizando ou indexando dados de múltiplas fontes para que possam ser avaliados ​​de forma mais fácil).

Algumas empresas, particularmente aquelas com ciclos de produção de meses, têm dados muito pequenos para serem estatisticamente significativos quando colocados sob a lente de um analista. O desafio para líderes seniores nessas empresas é manter o foco a longo prazo e investir em sistemas e em práticas para coletar mais informações.

Eles podem investir de forma incremental. Por exemplo: reunindo informações sobre um passo de processo particularmente importante ou complexo dentro da cadeia de atividades maior, e depois aplicando análise sofisticada a essa parte do processo.

Vantagens de utilizar Big Data na indústria

Melhoria nos processos de fabricação e melhor garantia de qualidade

A utilização do Big Data na indústria permite que os fabricantes segmentem o processo de produção e a cadeia de suprimentos até uma tarefa ou atividade mais específica.

Dessa forma, torna-se mais fácil para os fabricantes reduzir cada problema para um menor componente e identificar processos ou componentes específicos que estão abaixo do desempenho ou causando problemas que podem causar inatividade ou ineficiência.

Segurança

Com o auxílio do Big Data, é possível mapear o fluxo de dados em toda a empresa, o que permite a análise das ameaças internas.

Além disso, também é possível detectar informações potencialmente sensíveis que não estejam adequadamente protegidas e assegurar de que elas são armazenadas de acordo com os requisitos regulamentares.

Análises preditivas e redução de custos com manutenção

Geralmente, as fábricas estimam que seus equipamentos se desgastarão após alguns anos de uso. Consequentemente, elas substituem cada componente ou equipamento de tempos em tempos.

As ferramentas de Big Data eliminam essas medidas pouco práticas. Graças à sua alta velocidade e a capacidade de lidar com quantidades maciças de dados, o Big Data na indústria pode detectar dispositivos falidos e prever quando eles vão parar de funcionar (análise preditiva).

O resultado é uma estratégia de substituição muito mais econômica e menos tempo de inatividade, uma vez que os dispositivos defeituosos são rastreados mais rapidamente.

A utilização do Big Data para análises preditivas também contribui para a melhoria dos processos de fabricação, reduzindo consideravelmente a quantidade de testes necessários para garantir a qualidade do produto final.

Outra vantagem do Big Data para análises preditivas é que a ferramenta permite que a empresa calcule as probabilidades de atraso no supply chain. Por exemplo, em caso de terremotos, chuvas fortes ou furacões, as empresas podem utilizar as descobertas analíticas para identificar fornecedores de apoio e desenvolver planos de contingência para garantir que a produção não seja interrompida.

Análise do perfil do consumidor e design de produto personalizado

O Big Data na indústria também pode ajudar a identificar o perfil dos clientes para então personalizar e aprimorar os produtos para atender às expectativas desses consumidores.

Avaliando textos de redes sociais, a ferramenta permite descobrir os sentimentos dos seus clientes e até segmentar aqueles em diferentes locais geográficos ou entre diferentes grupos demográficos.

Também é possível testar diferentes cenários com o auxílio de simulação digital para verificar como as mudanças menores, por exemplo, afetam custos, lead time e desempenho.

Previsão de demanda

Através dos dados obtidos pelo Big Data, é possível que os fabricantes saibam a quantidade de matéria-prima necessária e quantos produtos precisarão ser produzidos para atender à demanda.

Isso é fundamental para que os gastos com estoque e desperdícios da linha de produção sejam reduzidos.

O Big Data permite, ainda, prever a demanda por produtos personalizados, identificando padrões no comportamento do cliente. Itens customizados agora podem ser fabricados em níveis e eficiências de produção em massa.

Otimização da gestão das pessoas

Softwares de monitoramento geram uma grande quantidade de dados que, quando analisados de forma correta, podem gerar insights valiosos para a indústria otimizar a gestão de sua equipe.

É possível, por exemplo, saber em quais parte do processo produtivo há necessidade de mais funcionários e remanejá-los de acordo com a demanda, mensurar a produtividade de cada colaborador, etc.

Como efetivamente aplicar o Big Data?

A cada revolução industrial, a tecnologia tem se mostrado cada vez mais presente e decisiva, tanto em estratégias de negócios quanto em processos. Hoje, os dados precisam ser transformados em informação e conhecimento nas indústrias, sendo o Big Data um dos meios mais importantes nesse sentido.

Uma das formas de aplicar o Big Data na Indústria 4.0 é pela Inteligência Artificial. À medida que um grande volume de dados é coletado, é possível extrair padrões, de modo que estes apresentem um comportamento parecido com o cérebro humano. Na prática, isso pode ser aplicado, por exemplo, no desenvolvimento de máquinas inteligentes, como máquinas 3D, capazes de produzir bens em ritmo muito mais acelerado do que os humanos.

Contudo, para trabalhar da melhor forma com Big Data, é necessário seguir algumas etapas:

Data preparation

Definido o escopo, os profissionais responsáveis vão começar uma tarefa conhecida como data preparation. É nessa etapa que vai ser feita a primeira organização dos dados e o estabelecimento da estrutura que vai recebê-los.

Isso quer dizer limpar, normalizar, combinar e organizar os dados para que eles possam ser analisados. Essa fase é determinante para uma aplicação de Big Data de sucesso.

Data mining

Uma vez definida a arquitetura dos dados, acontece a mineração dos dados – ou data mining. É nessa etapa que, com os dados preparados, começa a busca por padrões ou anomalias que possam gerar insights para a Indústria.

Podemos dizer, então, que o data mining vai ser responsável por buscar e estabelecer potenciais indicadores-chave (KPIs) em meios à diversidade de informações.

Big Data Analytics

Com todas as informações dispostas e interpretadas, chega a hora de cruzar esses dados, de forma a encontrar as correlações entre os padrões e irregularidades encontradas.

A análise da Big Data na indústria é de extrema importância. Porém, também é uma etapa sensível. Por isso, é necessário estar ciente de falsos paralelos para evitar que a análise direcione esforços para tarefas menos produtivas.

Fazendo uma análise inteligente da Big Data, é possível encontrar os pontos chave para melhoria de seus processos e maior satisfação de seus clientes.

Machine Learning

Em etapa mais avançada, entram as tecnologias como machine learning, para tornar as tomadas de decisão mais inteligentes, embasadas e automatizadas.

Hoje, é possível utilizar uma diversidade de instrumentos e sensores que captam os dados de desempenho das máquinas, sejam analisados pela Big Data e depois replicados de forma autônoma.

Para isso, é importante contar com sistemas inteligentes capazes de estruturar e ler esses dados, como é o caso do software RapidMiner, escolhido pela Belge. O aprendizado de máquina requer que a máquina “aprenda”, ou seja, seja alimentada com os dados previamente trabalhados. É a partir desses dados que a máquina vai saber o que fazer sem precisar de interferência humana.

“Aprendendo” os padrões requisitados, os processos passam a ser feitos de forma autônoma, corrigindo possíveis desvios ou enviando-os para análise.

Belge é solução número em implementação de Big Data na Indústria

Com mais de 27 anos no mercado, a Belge é uma consultoria especializada em oferecer as melhores soluções para o supply chain moderno. Desde 1995, a empresa faz modelos de simulação e planejamento preditivo.

Atualmente, a empresa atua em 4 frentes de negócio alinhadas com as necessidades da Indústria 4.0: soluções integradas, simulação de processos, otimização de supply chain e Big Data analytics.

Para a parte de Big Data, utilizamos um software líder de mercado chamado RapidMiner. Através dele e de nossas experiências, diversas empresas atingiram muito sucesso em projetos principalmente em aplicações industriais, focando em qualidade do produto e manutenção preditiva.

Na Belge, todas as soluções entregues aos clientes são inteligentes, realizadas através de modelos quantitativos e modelagem matemática avançada.

Nossa missão é auxiliar os clientes no planejamento avançado e na tomada de decisão de operações mais complexas, sempre apoiados por ferramentas ágeis, modernas e potentes. Para isso, a empresa conta com um amplo time de engenheiros especialistas em tecnologias inteligentes, fornecendo análises preditivas e prescritivas com precisão e segurança.

A Belge atua tanto em novas operações como nas já existentes, oferecendo projetos de consultoria para produtividade e excelência operacional, planejamento logístico e otimização de processos, além do fornecimento de softwares operacionais, tecnologias inovadoras, treinamento, suporte técnico e até implementação.

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