Entenda como as indústrias inteligentes estão utilizando dados para se destacar no mercado!
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William Edward Deming foi considerado o pai da qualidade, pois ele já entendia no século passado a importância dos dados na manufatura. Ele foi um dos responsáveis pela evolução da alta qualidade na indústria automobilística japonesa, e deixou sua contribuição em muitos sistemas de produção famosos.
Mas muita coisa mudou nas fábricas desde essa época e a relevância dos dados cresceu drasticamente. Em função das novas tecnologias da Indústria 4.0, a planta fabril se transformou em uma fonte de informações que devem ser usadas para tomadas de decisões estratégicas.
O que os gestores pensam sobre dados
Pesquisas realizadas indicam que os líderes estão convencidos da importância dos dados das análises para decidir sobre questões-chave na empresa, porém apenas dois terços dos gestores usam as análises em suas decisões.
A maioria das empresas ainda vive sob a cultura do instinto. Essa situação não é por desconhecimento do poder da informação, mas a verdade é que o que falta nas indústrias é desenvolver uma mentalidade de orientação a dados e ter ferramentas que tornam essa nova perspectiva possível.
Aplicação de dados na indústria
A maior fonte de informação de uma indústria é o maquinário da linha de produção, pois compila dados referentes aos parâmetros operacionais da produção e qualidade das peças durante o ciclo.
Com o modelo preditivo, são feitas várias avaliações para identificar e sugerir correções ou melhorias no produto e nas máquinas e assim, o sistema se aperfeiçoa a cada processo, aumentando a produtividade e a eficiência da indústria.
Inclusive essas recentes habilidades do chão de fábrica permitem a prevenção de problemas e também que os imprevistos sejam imediatamente solucionados. Essas são algumas das vantagens que os dados podem oferecer às indústrias:
- Melhor rendimento financeiro e das operações em seus negócios
- 5% mais produtividade e 6% mais rentabilidade em comparação a concorrência
- Identificação com mais facilidade das oportunidades de melhoria
- Diminuição do tempo de espera da máquina e dos processos inconformes
- Redução de custo
Como a tecnologia pode contribuir com a análise
Há algumas tecnologias desenvolvidas especificamente para recolhimento e análise de dados, como, por exemplo:
- Big Data Analytics: metodologia de armazenamento, extração, análise e aplicação de estratégias baseadas em dados provenientes, geralmente, de bancos extensos. Os resultados da produção acabam sendo otimizados por meio dessa ferramenta poderosa de grande relevância.
- Business Intelligence (BI): a inteligência de negócios constitui em teorias, métodos, processos e tecnologias que tem por objetivo coletar, organizar e analisar dados da empresa. As informações recolhidas são transformadas de números brutos para relatórios e resultados importantes que mostram insights, tendências de consumo e de mercado e ajudam na tomada de decisões.
- Data Science: a aplicação de técnicas, processos e métodos científicos para interpretar dados de qualquer natureza permite que dados e padrões sejam observados para estabelecer relações entre as informações coletadas para identificar e prever problemas, encontrar soluções, insights e oportunidades de negócio. Tudo isso de forma automatizada, com a ajuda de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data.
- ERP (Enterprise Resource Planning System): também chamado de Sistema Integrado de Gestão Empresarial, é um software responsável por cuidar das operações de uma empresa e gerencia todos os departamentos dela.
- Machine Learning – o objetivo aqui é treinar máquinas para que elas desenvolvam as habilidades de raciocínio, planejamento, processamento de linguagem natural, percepção e inteligência geral.
- Machine to Machine (M2M) – esse sistema permite a comunicação automatizada entre os equipamentos e as informações são transmitidas via celular ou internet. Com essa capacidade é possível realizar a manutenção remota da fábrica.
A aplicação dos conceitos do Lean na indústria de autopeças
A incorporação da manufatura enxuta como filosofia de gestão pode também ser uma alternativa para recuperação e fortalecimento da indústria de autopeças e pode indicar aumento nas vendas reais.
Os objetivos básicos são reduzir os desperdícios dos sistema de produção, garantir uma maior qualidade dos produtos, diminuir o tempo de entrega dos produtos aos clientes com o menor número de defeitos possíveis e ainda estabelecer um processo de inovação incremental contínuo.
Baseando nisso, a indústria deve incorporar a capacidade de gestão e de produção, reduzindo desperdícios e aprimorando processos, se tornando mais competitiva nesse cenário que vivemos de transformação digital.
O setor de autopeças representa uma cadeia produtiva fundamental para o complexo automotivo, e é responsável por parte significativa do desenvolvimento tecnológico, tanto a partir das encomendas das montadoras, quanto a partir de inovações e aprimoramentos autônomos.
Mas como garantir a acuracidade de dados nesse setor?
Muitas indústrias instalam terminais de apontamento nos locais de produção, permitindo que gestores monitorem a produtividade dos colaboradores, o andamento das ordens de produção, eventuais falhas ou gargalos e a capacidade de entrega dos equipamentos.
Assim, a acuracidade dos dados aumenta a capacidade de integração entre os setores e isso permite que o gestor tome decisões mais eficientes e assertivas.
Quanto maior a previsão dos dados coletados, mais ágeis os processos de preparação, qualidade e rastreabilidade.
É preciso controlar o chão de fábrica em tempo real, e assim conseguir mais vantagens:
- Mais resultados com a mesma capacidade produtiva
- Redução de perdas na produção e custos fixos e variáveis
- Identificação de gargalos na produção
- Identificação nas máquinas e possíveis colaboradores ociosos
- Rastreamento de produtos em produção
- Motivar a equipe com meritocracia, bônus e rankings
- Planejar o crescimento da empresa.
Assim, uma boa gestão traz diversos benefícios para a indústria de autopeças e pode salvar a empresa de fazer investimentos ruins.
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