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Aprenda a medir a capacidade de produção com suporte tecnológico

Na Indústria 4.0, novas tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial, automação e serviços em cloud impactam positivamente a gestão da produção.

Você já parou para pensar quantas ações, máquinas, pessoas, ferramentas e informações influenciam diariamente na produção da sua indústria? Sem um trabalho constante de análise de dados, dificilmente, conseguirá dimensionar corretamente a capacidade de produção de uma empresa, assim como garantir resultados positivos para a operação e fazer as melhores decisões relacionadas à produção.

Diante de uma infinidade de dados para analisar, é importante que a gestão de produção tenha suporte de algumas tecnologias, como aquelas ligadas à Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial, automação e serviços em cloud. Com isso, é possível entender e definir exatamente o que deve ser analisado, por meio do Analytics, e o que fazer com a grande quantidade de dados reunida, que seria o Big Data.

Os caminhos para melhorar a capacidade de produção

Mas, como alcançar agilidade e qualidade nos processos, tomar decisões mais inteligentes e dimensionar a capacidade de produção da maneira correta? Descubra, agora mesmo, quais análises de dados podem ajudá-lo a chegar lá!

1 – Análise de funcionamento e falhas na linha de produção

A partir do que chamamos de IoT industrial, atualmente, é possível instalar câmeras e sensores que coletam, em tempo real, dados de equipamentos da linha de produção de uma indústria.

O motor parou? O equipamento deu defeito? Uma das formas de diminuir esse tempo de parada na linha de produção é utilizar o recurso tecnológico, que leva os dados para uma plataforma em nuvem de Big Data e, por meio de inteligência artificial e algoritmos preditivos, possibilita que decisões na linha de produção sejam automatizadas. É possível configurar tudo e definir, por exemplo, o que representa uma falha. Sempre que ela for detectada, a máquina poderá atuar sozinha para contornar o problema com mais eficiência.

2 – Análise da qualidade dos produtos

Assim como na análise preditiva de equipamentos, o IoT unido ao Big Data também possibilita que os produtos sejam analisados de maneira automatizada, aperfeiçoando a linha de produção. Esse tipo de Analytics auxilia tanto para detectar problemas quanto para contar exatamente a quantidade de peças produzidas, materiais utilizados ou até entender quais matérias-primas são necessárias para que não haja interrupção na produção por falta de material.

Nesse processo, as câmeras instaladas podem coletar e mandar para a nuvem imagens de 100% dos produtos. Dependendo da falha detectada, é possível “treinar” as máquinas instaladas com inteligência artificial para entenderem exatamente o que é um produto bom ou ruim. Assim, toda vez que um determinado produto não for produzido na qualidade configurada, o equipamento poderá soar um alarme ou parar a produção, entre outras ações que podem ser configuradas.

3 – Análise preditiva sobre a demanda

Mais uma análise preditiva, que pode evitar problemas futuros, é aquela relacionada à demanda. Com dados certeiros em mãos, é muito mais fácil ter o entendimento adequado sobre a quantidade de peças e matérias-primas que a indústria precisa (Lean) e quando precisa (Just in Time) para suprir a capacidade de produção. Já falamos sobre esses dois conceitos aqui.

Assim, é possível ser mais objetivo para compor um estoque sem desperdícios e capacidade ociosa, ao mesmo tempo em que se evita o risco de perda de vendas, deixando programada a capacidade de obter peças de forma mais rápida e conforme a demanda.

E, pense bem, se um produto está sendo muito vendido hoje, não significa que ele venderá igualmente amanhã, certo? Somente por meio de tecnologias, Big Data e Analytics, a gestão dessa demanda pode ser efetiva.

4 – A tecnologia melhorando as análises de mercado

No Analytics, temos quatro tipos de análises: a preditiva, que prevê o comportamento de um público ou mercado; a prescritiva, que traz as consequências dessa previsão; a descritiva, que trabalha com histórico de dados para tomar decisões imediatas; e a diagnóstica, que analisa as causas e influências percebidas sobre determinada ação e o que pode ser ajustado.

Para dimensionar corretamente a capacidade de produção, todas essas análises podem ser feitas com base em Big Data e nas tecnologias já mencionadas, atuando diretamente em uma análise de mercado.

Elas trarão, por exemplo, dados de preferências do público em relação ao produto criado pela indústria (preditiva); o que mais vem sendo comprado em determinada região, época do ano ou no geral (prescritiva); o histórico de perfis/comportamentos que influenciam diretamente nas decisões do presente (descritiva); e os dados sobre uma possível perda de vendas, assim como matérias-primas, que ajudam a entender alguns fatores que levaram ao resultado.

5 – Análise de dados externos e internos

As ferramentas, por fim, além de oferecer dados externos, como fatores do mercado, crises, sazonalidade e variação do dólar, também oferecem dados internos, como faltas de colaboradores – turnover – o tempo produtivo de cada um, o faturamento ou índice de qualidade da empresa, entre outros que podem influenciar as decisões.

Ao coletar, armazenar e analisar todos esses dados, unindo o gerenciamento estratégico da capacidade de produção com as tecnologias de uma indústria 4.0, as chances de sucesso da indústria aumenta significativamente. Conheça mais detalhes dessa tecnologia com o UOL DIVEO.

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