A Importância do Big Data e Análise de dados nas Indústrias

Quando falamos de Big data, estamos nos referindo a uma aplicação capaz de armazenar e tratar um grande volume de dados, oriundos das mais diferentes fontes (no dia a dia, as fontes mais comuns de dados são as redes sociais, sites e vídeos). Esses dados tomam proporções muito grandes quando aplicados em uma cadeia de comunicação de processos produtivos, por exemplo.

As ferramentas que as indústrias estão utilizando hoje para aproveitar as tecnologias disponíveis, e utilizar todos os dados gerados em tempo real, não são sempre as mesmas. Porém, sabe-se que os dados coletados em um ambiente produtivo podem ser extremamente valiosos se avaliados com atenção e velocidade.

Neste artigo você entenderá como o Big Data faz parte da Indústria 4.0 e é essencial para a evolução de qualquer empresa. Além disso, discutimos as dificuldades e benefícios de aplicar estratégias de análise de dados e Big Data em ambientes industriais.

O papel do Big Data na Indústria 4.0

Na Indústria 4.0, os dados são extremamente importantes, pois permitem que outros pilares existam e tenham suas funções específicas também. Em conjunto ao Big Data, que tem a função de possibilitar o armazenamento e tratamento de informações e dados, temos um segundo pilar da Indústria 4.0 chamado de Internet das Coisas (IoT).

A IoT possibilita a grande captação dos dados de diferentes fontes que a partir de uma solução de Big Data podem ser tratados para que depois sejam utilizados para tomadas de decisão nas indústrias. Com a IoT, é possível a captação de quantidade cada vez mais volumosas de dados. O armazenamento e o tratamento destes dados acontece por meio de soluções de BigData. Os dados contidos nas plataformas de armazenamento são utilizados posteriormente para tomada de decisões na indústria.

Colocando em um exemplo prático: dentro da sua indústria, um produto está sendo fabricado em grande escala e enquanto isso acontece, a central de Big Data está recebendo grande parte das informações relacionadas ao processo de fabricação deste produto, como por exemplo os muitos dados lidos pelos sensores dos equipamentos.

Em outra aplicação, existe uma coleta de dados das redes sociais nas quais os consumidores estão comentando que preferem o produto em um formato menor. Os responsáveis pelo planejamento da produção podem ter acesso aos dados da indústria como também os dados das mídias sociais para obter informações e ajustar as especificações da produção de forma ágil e pró ativa.

Sem estas informações valiosas, esta preferência do consumidor seria percebida apenas quando o seu competidor começasse a fabricar mais produtos no formato pequeno e ultrapassar a sua indústria em termos de vendas, ou você simplesmente ia perder consumidores sem entender exatamente o motivo.

Seguindo essa linha, uma nova forma de tomada de decisão começa a fazer parte dos ambientes industriais inteligentes: aquisição de dados em alto volume, alta velocidade e grande variedade.

Os desafios de utilizar Big Data em indústrias

Ao decidir utilizar tecnologias de Big Data em uma indústria, os responsáveis pela sua implementação, e posterior manutenção do sistema possuem grandes desafios. Porém, se avaliados e superados com organização e planejamento, se tornam parte de um grande processo de inovação.

1. Qualidade dos dados coletados

Em um processo não conectado, as informações podem acabar se tornando inconsistentes por pequenos problemas que acontecem em cada processo. E quando uma estratégia de Big Data começa a ser utilizada, é comum que problemas, duplicações e erros sejam encontrados.

Com dados sem qualidade, sem armazenamento na nuvem (Cloud computing) e sem garantia de confiabilidade, relatórios e análises inconsistentes podem ser gerados.

E para que isso não aconteça é importante utilizar um sistema de qualidade que filtre os dados e organize-os de forma lógica, identificando possíveis problemas antes que os dados sejam armazenados.

2. Definição do projeto de Big Data

A fim de melhorar os processos industriais, utilizar o Big Data se mostra como um caminho cheio de pontos positivos. Contudo, para que sua aplicação aconteça com sucesso, é preciso juntar um time de pessoas responsáveis pela ferramenta a ser utilizada.

Este time será extremamente estratégico, e deverá ter o conhecimento e expertise para definir quais informações, em qual formato, são importantes para o negócio.

Isso é preciso porque não é possível avaliar todos os dados gerados em um ambiente complexo como uma indústria. É preciso definir um projeto com caminhos para que esta informação chegue ao seu destino final (relatórios e decisões) de forma satisfatória.

3. Aceitação dos colaboradores

O ser humano tem uma tendência de manter-se confortável e dentro da sua zona de conforto. Ao começar um projeto novo, que de forma natural gerará mudanças na forma como todos trabalham e vivem suas rotinas de trabalho, é possível que gestores precisem dedicar mais tempo aos treinamentos e capacitações.

Assim, todos os usuários dos novos sistemas e formas de coleta de dados ficam cientes das suas responsabilidades e para que vejam os lados positivos desta mudança.

4. Mão de obra qualificada

Quando uma nova ferramenta ou processo começa a ser utilizado, é essencial que os operadores e colaboradores mais operacionais tenham completo conhecimento e habilidade de buscar melhores soluções sempre.

Essa não é uma tarefa fácil, pois muitas vezes esses colaboradores se tratam de muitas pessoas, e realizar treinamentos para garantir um conhecimento homogêneo é um grande desafio. Profissionais com conhecimento em análises estatísticas, arquitetura de dados e design, por exemplo, são escassos no mercado.

Porém, é preciso organizar e investir na capacitação dos profissionais para que além de aceitarem o novo formato de trabalho do Big Data, possam também contribuir de forma ativa neste processo.

Os 5 Vs do Big Data

O Big Data atua a partir de alguns pilares importantes, que ajudam a entender a sua importância em qualquer processo produtivo.

1. Volume

Como já mencionado, o Big Data lida com um alto volume de dados, para que insights e posicionamentos sejam tomados baseados em muitas informações de diferentes fontes. Ao realizar uma boa análise das informações coletadas, possuir um alto volume é uma grande vantagem.

2. Velocidade

Como todo o sistema se torna acelerado com a utilização do Big Data, as tomadas de decisão realizadas também precisam ser.

3. Variedade

Durante este artigo mencionamos diferentes fontes de dados que podem existir; além disso estes podem ser apresentados em vários formatos. Imagine toda uma indústria que produz um produto a ser comercializado em supermercados. Os dados gerados nessa cadeia terão origem nas máquinas da produção, transações financeiras, vendas, repercussão em redes sociais, entre tantos outros.

4. Veracidade

Este é um pilar essencial do Big Data, pois em casos onde os dados gerados não são verdadeiros, ou não demonstram realmente a realidade daquela indústria, todo o sistema perde credibilidade. Por isso, um bom planejamento e design de como as informações serão utilizadas é muito importante.

5. Valor

Para finalizar, um pilar que é bastante polêmico em qualquer projeto de inovação. Para poder avaliar o valor do Big Data, é preciso entender que se trata de um investimento, portanto as formas de mensuração de sucesso devem levar isto em conta. O potencial de uma indústria inteligente que aplica Big Data para análise de dados é muito grande, e o custo x benefício precisa ser bem pensado.

Benefícios e Vantagens de utilizar Big Data em indústrias

Utilizar o Big Data em indústrias permite realizar a transformação de diversos dados únicos em conhecimento que pode ser utilizado para melhorar processos, e consequentemente produtos e serviços.

Uma grande vantagem de aplicar o Big Data no chão de fábrica e em toda a cadeia de produção é ter o poder de identificar erros de planejamento. Junto a isso, os gestores de indústrias conseguem avaliar os resultados do presente, e ainda fazer projeções muito mais assertivas para o futuro.

Dentre os benefícios de utilizar o Big Data nas indústrias, destacamos 6 abaixo:

1. Velocidade para entrega de informação

Com integração de sistemas e IoT, grandes massas de dados são coletadas. E ao utilizar da tecnologia do Big Data, a velocidade que estas informações podem ser acessadas e utilizadas é muito maior.

2. Monitoramento de equipamentos em tempo real

Ao receber informações constantes dos equipamentos utilizados na produção, é possível identificar cenários que resultem em paradas de produção. Assim, depois de definidos estes cenários, se torna praticamente automática uma intervenção preventiva, e não corretiva.

3. Identificação de gargalos no processo produtivo

Ao mesmo tempo que informações sobre equipamentos são coletados, os produtos finais podem ser rastreados até o consumidor final. Isso permite uma análise completa do processo produtivo, independente da etapa em que se encontra. E com estes dados em mãos, é muito mais fácil realizar intervenções certeiras para melhorar a qualidade do sistema como um todo.

4. Tomada de decisão rápida e correta

Contra dados não tem como discutir. Se na sua frente você estiver vendo dados que demonstram que uma peça ou etapa do processo não está funcionando bem, uma decisão que precisa ser rápida é facilmente tomada. Por isso é essencial que os dados sejam sempre corretos e condizentes com a realidade.

5. Redução de custos

Como consequência de pequenas ações realizadas na indústria, os resultados positivos vão sendo somados e a consequência sempre acaba sendo uma redução de custos. Sejam custos operacionais ou até mesmo de perdas de produção ou reclamações de consumidores.

6. Maior integração entre setores

Com a necessidade de cruzar informações de diferentes fontes, uma consequência natural é uma aproximação dos diferentes setores da indústria. Muito se fala de colaboradores multifuncionais, e que sejam capazes de realizar projetos com pessoas de diferentes áreas da empresa. Com a utilização da indústria 4.0 e os seus pilares, há uma grande oportunidade para desenvolvimento destes profissionais e cada vez mais qualidade em todos os projetos e processos internos.

Aplicação do Big Data em indústrias

Como você deve estar imaginando, existem muitas possibilidades de aplicar Big Data em diferentes setores (saúde, serviços em geral, governos), incluindo indústrias.

Como o início de uma operação industrial com Big Data é bastante trabalhosa, o foco dos projetos deve ser em opções que agreguem valor ao negócio.

Alguns exemplos de aplicação do Big Data são:

  • Melhora dos processos de fabricação

A McKinsey and Company possui um case de Big Data na fabricação de produtos farmacêuticos. Uma empresa fabricava vacinas e componentes sanguíneos com variação de rendimento de 50 a 100% com um processo de fabricação idêntico. A partir do Big Data a equipe conseguiu segmentar o processo de fabricação e identificar um processo que afetava o rendimento. Com isso, foi possível aumentar a produção de vacinas em 50%, resultando em economias de US$ 5 a US$ 10 milhões por ano.

  • Design de produto personalizado

A Tata Consultancy Services possui um caso de uma empresa que tem sua maior receita fabricando produtos sob encomenda. A partir do Big Data, essa empresa analisou comportamentos de clientes e entendeu como entregar as mercadorias de maneira lucrativa. Dessa forma a empresa conseguiu alterar sua forma de fabricação para manufatura enxuta e entender quais produtos eram viáveis para sua produção.

  • Melhor garantia de qualidade

A Intel, fabricante de processadores, utiliza Big Data no seu chão de fábrica para otimizar o processo de qualidade dos seus produtos finais. Inicialmente eram necessários 19.000 testes para cada chip fabricado!

Ao utilizar o Big Data, a empresa conseguiu reduzir muito o número de testes para garantir qualidade, resultando em uma economia de US$ 3 milhões em custos de fabricação, que quando expandidos para outras linhas pode chegar a US$ 30 milhões.

  • Gerenciamento de risco da cadeia de suprimentos

Outro exemplo é utilizar o Big Data para avaliar possíveis riscos, como entrega de matérias-primas. A partir da análise de dados é possível entender se existem problemas meteorológicos durante a logística de alguma matéria-prima, sendo possível assim estimar atrasos ou melhor mensuração de prazos de entrega do produto final.

  • Foco no consumidor

A Coca cola é uma gigante do setor industrial, que utiliza o Big Data para avaliar seus consumidores. Em um determinado país, a empresa colocou no mercado uma máquina de refrigerante que permite realizar misturas de sabores.

Foi assim que a empresa coletou informações preciosas sobre o comportamento dos seus clientes, criando novos sabores como Sprite Cherry e o Sprite Cherry Zero.

  • Aproximação da indústria com o cliente final

No setor automobilístico existem aplicações interessantes como uma empresa que produz peças e é capaz de avisar ao dono do carro, por meio da IoT e Big Data, que a troca de óleo deve ser realizada, por exemplo.

Isso permite uma aproximação das empresas com as pessoas que estão utilizando seus produtos, de forma colaborativa e melhorando sempre a experiência do consumidor final.

Conclusão

Por fim, considerando todos os benefícios e desafios do Big Data, e passando por vários exemplos de aplicação dessa tecnologia hoje, é possível perceber que é uma tendência predominante em  indústrias de grande porte.

Sua utilização não é simples, porém se bem executada tem muitos resultados positivos para colher no curto, médio e longo prazo.

Para conquistar espaço neste novo cenário de transformação digital e utilização da Indústria 4.0, as empresas brasileiras precisam ser persistentes em seus planos e realizar muita capacitação de mão de obra para que quando os processos inteligentes estiverem acontecendo, que seja uma adaptação mais natural de todos os envolvidos.

Você já está de olho nas tendências do Big Data dentro da Indústria 4.0? Compartilhe suas experiências nos comentários!

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