A importância do Big Data na indústria 4.0

2Um tema muito presente no mercado de inteligência e que tem impactado o dia a dia de empresas dos mais diversos segmentos, é a indústria 4.0, conhecida também como a 4ª Revolução Industrial.

Isso porque esse é um assunto que trata sobre um cenário de mudanças na rotina das indústrias, e que está muito além do uso de sensoriamento e da produção autônoma: é uma nova maneira de operar, onde processos e projetos são desenvolvidos na linha 4.0 e tem como um dos seus pilares o Big Data.

Leia também: Por que as empresas devem ser Data Driven

 

Big Data e a indústria 4.0

É impossível não relacionar a importância do Big Data para o surgimento dessa nova era. Pode-se dizer que o imenso volume de dados gerados nos últimos anos, sejam eles estruturados ou não, são os pioneiros dessa revolução 4.0.

Além de reunir informações de alto volume, variedade e velocidade – algumas delas até há pouco despercebidos pelas organizações – as fábricas inteligentes trabalham com a possibilidade de analisá-los e transformá-los em informações úteis. Com isso, se diferenciam das empresas tradicionais, ainda predominantes no mercado.

Essas companhias disruptivas utilizam tecnologias de mineração e machine learning (ou aprendizado de máquina) para chegar a soluções inovadoras para os desafios industriais. Monitorando todos as etapas do processo produtivo, desde a criação e fabricação até o momento de ser experimentado pelos usuários, tornam possível otimizar processos de produção e desenvolvimento de produto. Assim muitos erros, desperdícios e riscos são evitados.

A partir disso, se você está imaginando que soluções inovadoras eram implementadas muito antes de se falar em transformação 4.0, saiba que está certo. A questão é que, nesse novo cenário, as tomadas de decisões a partir do uso de dados são muito mais precisas e reais, eliminando a ideia de basear suas estratégias em intuições ou suposições e ganhando em agilidade na correção de rotas.

 

A inteligência por trás dos dados

Uma das características mais marcantes da 4ª Revolução Industrial, além da capacidade ilimitada de conectar o físico, com o digital e o biológico, é o uso que se faz dos dados para a resolução de problemas complexos. Cada vez mais, é possível usar do poder que as máquinas têm de “raciocinar e aprender” para uma análise de cenários e possibilidades dentro da indústria mais precisas, objetivas e acertadas.

Conheça, a seguir, alguns exemplos que ilustram essa prática:

 

1 Oferta de produtos com foco no consumidor

Com a automação de processos e a digitalização do modelo de atuação, o foco do sistema produtivo da indústria passa a ser diferente. Se antes funcionava apenas para desenvolver, produzir e lançar no mercado produtos funcionais, agora a demanda é de um consumidor ainda mais conectado e interessado em produtos personalizados e, por isso, é preciso oferecer cada vez mais produtos customizados.

O olhar está totalmente voltado para o cliente. Ele está no centro de todas as decisões. E para conhecê-lo melhor é possível fazer uso de dados.

Uma das formas é explorando tecnologias como a Inteligência Artificial, que por meio do machine learning, levam os profissionais da indústria a conhecer o perfil exato dos seus consumidores e fazer análises para saber como agradá-los.

Seus desejos, comportamentos e hábitos são muito importantes nessa nova era, pois permitem que as empresas sejam mais estratégicas na criação das suas soluções e eficazes em seus processos produtivos.

Gigantes do mercado de tecnologia, como Google, Microsoft, Facebook e Netflix, já são conhecidas por usar algoritmos para analisar seus usuários e, a partir das suas vontades, traçar rotas de navegação, por exemplo. No setor industrial, a própria Coca-Cola funciona como um bom exemplo.

A empresa, com a proposta de conhecer o perfil dos seus consumidores em diferentes países, colocou no mercado uma máquina de refrigerante que até então parecia normal.

Porém, no lugar das bebidas tradicionais, a Coca-Cola permitiu que os usuários fizessem suas próprias combinações. Assim, além de promover uma experiência inovadora, a marca pode reunir dados sobre o gosto das pessoas. A partir disso, desenhou novos sabores, como o Sprite Cherry e o Sprite Cherry Zero, e fez seu lançamento no mercado.

 

2 Tomadas de decisão mais precisas

Se hoje as fábricas são operadas quase que 100% com máquinas devemos isso às mudanças 4.0. Cada vez mais, vemos robôs no chão de fábrica e especialistas em dados, com inteligência para inovação, tomando conta dos bastidores da manufatura.

No Japão, por exemplo, para cada fábrica com 10 mil trabalhadores há 320 mil robôs em operação. Na Alemanha, para a mesma proporção de profissionais, existem 280 máquinas e, nos Estados Unidos, 150. E, com isso, surge a oportunidade de realocar os profissionais para posições mais estratégicas.

De acordo com um estudo realizado pela consultoria BCC Research, o mercado de máquinas inteligentes, que abrange robôs autônomos, softwares, sistemas especialistas e outras ferramentas, deve chegar a US$ 15,2 bilhões em 2019, US$ 9,9 bilhões a mais que em 2013, o que demonstra um crescimento médio anual de cerca de 20%.

Nesse cenário, os trabalhadores da indústria usam dados já computados em nuvem para melhorar os processos dentro da empresa e oferecer melhores produtos para os consumidores. As informações podem ser utilizadas para otimizar tarefas operacionais e, a partir disso, tomam decisões muito mais precisas, fazendo análises complexas do ritmo da produção, assim como da aceitação do produto que vai para o mercado.

Voltando ao exemplo da Coca-Cola, podemos perceber que eles, ao implantar um sistema de captação de dados em uma de seus recursos de operação (a máquina de refrigerantes), puderam coletar informações valiosas sobre os seus consumidores e, assim, tomar a decisão mais acertada para a venda de novos produtos.

 

3 Antecipação de cenários e problemas

Além de ser mais estratégico e tomar decisões mais precisas, é possível ter mais agilidade em suas percepções. Por meio de processos ágeis, uma das premissas desse novo modelo de operação das indústrias, é possível aprender rapidamente com os processos e as soluções desenvolvidas.

Os profissionais da indústria, ao fazer análises baseadas em algoritmos e no cruzamento de grandes volumes de dados, conseguem transformar números em informações relevantes.

Com isso, é possível antecipar cenários, reunindo dados relacionados ao mercado consumidor e fazendo avaliações, e problemas e, a partir disso, experimentar e testar novos produtos e soluções.

 

4 Aproximação da indústria com o cliente final

Um dos pontos mais importantes nesse cenário é a aproximação da indústria com o consumidor, que está na ponta da cadeia. Hoje, o consumo não é mais visto de forma linear, graças ao uso de tecnologias inovadoras nascidas nessa nova era e à digitalização dos processos e relações é possível que o fabricante esteja conectado com o cliente final.

Um case interessante, que ilustra esse cenário, está no setor automobilístico, quando uma empresa produz peças capazes de notificar o dono do carro, por meio do uso de Internet of Things (IoT), sobre o momento certo de trocar o óleo, por exemplo.

A partir desses exemplos, é possível perceber que, por meio das inovações inseridas na indústria pela nova era 4.0, se desconstrói a ideia de que um ambiente de manufatura é meramente operacional e se ergue uma nova forma de entender os processos industriais, muito mais ligados a estratégia do que apenas um espaço de produção em massa.

 

Vantagens do uso de dados na indústria 4.0

Em resumo: sem o processamento de grandes volumes de dados e sem a Big Data na indústria 4.0:

Linhas de produção mais eficientes;
Acompanhamento do processo produtivo em tempo real;
Precisão na análise de dados;
Identificação de problemas de forma preditiva;
Melhoria em previsões de demanda de produtos/produção;
Descentralização do ciclo produtivo;
Indústria mais próxima do consumidor final;
Fabricação personalizada.

Tudo isso leva a uma série de vantagens. Veja, abaixo, quais são elas:
Redução das tarefas manuais;
Diminuição do tempo para correção de problemas;
Maior integração entre os setores e níveis de atuação;
Aumento da qualidade das tomadas de decisões;
Melhorias na experiência do usuário;
Aumento da satisfação do consumidor.

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