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Como indústrias inteligentes utilizam dados para se destacar no mercado
“Em Deus nós confiamos. Os outros tragam dados” – William Edwards Deming (1900-1993)
Deming, considerado o pai da qualidade, já entendia no século passado a importância dos dados na manufatura. Não é à toa que ele foi um dos responsáveis pela evolução da alta qualidade na indústria automobilística japonesa, deixando a sua contribuição no famoso e bem-sucedido Sistema Toyota de Produção.
Desde aquela época, muitas coisas mudaram na fábrica e a relevância dos dados na manufatura cresceu drasticamente. Em função das novas tecnologias da Indústria 4.0, a planta fabril se transformou em uma fonte gigantesca e ininterrupta de informações que podem – e devem! – ser usadas para basear tomadas de decisões estratégicas.
Veja como indústrias inteligentes têm utilizado dados para se destacar no mercado, além dos benefícios que também podem ser realidade no seu negócio.
Como você costuma justificar as suas decisões? Normalmente, líderes baseados em sua autoconfiança, designam a própria intuição e experiências pessoais como principal parâmetro na hora de decidir o futuro de suas empresas.
Isso pode ter funcionado por um tempo. Hoje, a transformação digital impõe um novo modelo baseado em dados precisos. Como será que os gestores se adaptaram a essa mudança?
Uma pesquisa realizada pela consultoria PwC, em 2016, entrevistou 2.100 líderes entre executivos, gestores de unidades de negócios e vice-presidentes seniores. Os participantes afirmam estar convencidos da importância dos dados e das análises para decidir sobre questões-chave na empresa. No entanto, o estudo revela que dois terços (61%) dos gestores usam as análises apenas parcial ou raramente em suas decisões.
A maioria das empresas ainda vive às sombras de uma cultura regida pelo próprio instinto. Como deu para perceber, essa situação não é por desconhecimento do poder da informação. Na verdade, o que falta nas indústrias é desenvolver a mentalidade de orientação a dados e ter ferramentas que tornam essa nova perspectiva possível.
“Ser orientado a dados é, antes de mais nada, ter como meta nas decisões corporativas a objetividade e estar sempre baseado em evidências” – Kirk Borne, principal cientista de dados da consultoria estadunidense Booz Allen Hamilton.
Todas as áreas da indústria produzem e podem usufruir das vantagens de usar dados em seus operações. A dificuldade está em organizar o processo e instaurar essa mudança de comportamento na cultura corporativa. Para isso, é essencial cuidar dos seguintes aspectos:
1. Eleja um responsável – A corporação precisa de um profissional especializado para comandar a tarefa de realizar as análises de dados. Há pouco tempo o mercado desconhecia cargos como CDO (Chief Data Officer), o CDS (Chief Data Scientist) ou CAO (Chief Analytics Officer). Posições, como as de cientistas de dados, são cada vez mais requisitadas e importantes nesse processo.
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2. Valorize a Representação de Dados – Se algum dado parece irrelevante para você, pense nos outros departamentos – onde aquela informação poderia ser interessante? Enquanto um cientista de dados entende a informação no estado “bruto”, outros setores podem contribuir com interpretações diferentes e enriquecer a análise. Geralmente, as empresas já possuem os dados que precisam para resolver seus problemas, a dificuldade está em saber usar “o tesouro” que têm em suas mãos. Por isso, departamentos distintos devem trocar conhecimento para que a companhia alcance resultados mais consistentes.
3. Seja transparente – Deixe claro os problemas e metas que precisam ser resolvidos. Empresas experientes no assunto não hesitam em esclarecer para a equipe quais são as dificuldades ou prioridades que exigem solução. Assim seus colaboradores conseguem contribuir de forma mais efetiva ao analisarem os dados.
4. Mantenha todos informados – Conceda a todos os setores acesso aos dados, mesmo que seja apenas do próprio departamento, para manter os colaboradores alinhados aos objetivos certos. Uma companhia madura nesse sentido, consegue encontrar formas de disponibilizar informações relevantes para a equipe, assim todos podem desenvolver ações em prol das metas da marca.
5. Amplie suas referências – O profissional que realiza análises de dados precisa estudar e buscar entendimento profundo sobre diversas áreas do conhecimento para ser capaz de inovar e dominar o segmento de negócios em que trabalha.
6. Coloque as pessoas antes dos números – Um ambiente corporativo frio e insensível não é pré-requisito para se tornar uma empresa orientada a dados. Muito pelo contrário, de nada adianta os números se a corporação é incompetente em transmitir essas informações para os colaboradores ou é incapaz de orientar e liderar times para concretizar os projetos, além de não proporcionar treinamentos para capacitar as pessoas sobre novas necessidades da manufatura.
Dentre as habilidades de um especialista do setor está a competência em gestão de pessoas, liderança e o compartilhamento do conhecimento. Lembre-se, o ativo mais importante da sua companhia são os seus colaboradores.
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Em resumo, para ser uma empresa orientada a dados é preciso criar um mindset analítico e incentivar os gestores a desenvolverem esse perfil crítico. Os demais setores da fábrica irão adotar a mudança de cultura, somente quando a liderança interiorizar o conceito.
Após influenciar a equipe com a cultura dos dados, veja como essa mudança contribui no dia a dia do chão de fábrica.
A maior fonte de informação é o maquinário da linha de produção, pois compila dados referentes aos parâmetros operacionais da produção e qualidade das peças durante o ciclo. É possível monitorar o percurso do material e registrar os relatórios de ajustes no produto durante todo o fluxo de valor. A partir dessas informações, é montado um modelo preditivo capaz de transmitir em tempo real a qualidade esperada do produto com base em sua fabricação.
As contribuições dos dados na manufatura não param por aí. Com o modelo preditivo, são feitas avaliações para identificar e sugerir correções ou melhorias no produto e nas máquinas. Dessa forma, o sistema se aperfeiçoa a cada processo, aumentando a produtividade e a eficiência da indústria.
No início do post mencionamos que a fábrica mudou muito nos últimos anos, então essa é uma das mudanças, a Manufatura Avançada. Agora, o parque industrial recebe cada vez mais tecnologia para conseguir avaliar todas as fases da cadeia produtiva, transmitir informações entre os equipamentos e funcionários para tomar decisões instantaneamente. As mais recentes habilidades do chão de fábrica permitem a prevenção de problemas e solução imediata a imprevistos.
Esses são alguns benefícios que indústrias orientadas a dados têm desfrutado:
• Melhor rendimento financeiro e de operações em seus negócios;
• 5% mais produtivas e 6% mais rentáveis em comparação a concorrência;
• Identifica com facilidade oportunidades de melhoria;
• Diminui o tempo de espera da máquina;
• Diminui o número de processos inconformes;
• Redução de custo.
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Há tecnologias desenvolvidas especificamente para o recolhimento e análise de dados, confira alguns exemplos:
Big Data Analytics – Metodologia de armazenamento, extração, análise e aplicação de estratégias baseadas em dados provenientes, geralmente, de bancos extensos. Informação é a palavra-chave na Era da Transformação Digital, por isso, essa plataforma ganha grande relevância como ferramenta poderosa para otimizar os resultados da produção.
Business Intelligence (BI) – Traduzido como 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 mercado e de consumo para ajudar na tomada de decisões estratégicas.
Data Science – Aplicação de técnicas, processos e métodos científicos para interpretar dados de qualquer natureza. Permite observar padrões e estabelecer relações entre as informações coletadas para identificar e prever problemas, encontrar soluções, insights e oportunidades de negócio. Tudo de forma automatizada com a ajuda de tecnologias como Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data.
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ERP (Enterprise Resource Planning System) – Também chamado de Sistema Integrado de Gestão Empresarial, é um software responsável por cuidar de todas as operações de uma empresa. O sistema gerencia todos os departamentos desde o financeiro, recursos humanos, produção, distribuição, comercial até o marketing. A solução ajuda os profissionais a organizarem suas atividades diárias como faturamento, balanço contábil, compras, fluxo de caixa, apuração de impostos, administração de pessoal, materiais, gestão de qualidade, controle de estoque, expedição e muito mais.
Como controlar o chão de fábrica com ERP torna a indústria mais competitiva.
Machine Learning – Visa treinar máquinas para que elas desenvolvam habilidades de raciocínio, planejamento, processamento de linguagem natural, percepção e inteligência geral.
Machine to Machine (M2M) – Os sistemas de conexão Máquina-Máquina permitem a comunicação automatizada entre os equipamentos. As informações são transmitidas via internet ou telefone celular. Com essa capacidade é possível realizar a manutenção remota da fábrica.
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Dominar conhecimentos como programação, estatística, Machine Learning e processamento de dados são fundamentais para um profissional de área de dados. Entretanto, outra competência menos analítica se mostrou tão essencial quanto os algoritmos: a comunicação. Vejamos o que os números dizem sobre isso:
No primeiro relatório da PwC sobre o assunto, em 2014, metade dos entrevistados (52%) afirmou ter descartado dados apresentados a eles. O sócio e líder da área de Data&Analytics da consultoria nos EUA, Dan DiFilippo, explica que os executivos descartam análises que não são explicadas com clareza ou quando não estão acostumados com a abordagem apresentada.
Já imaginou perder um projeto baseado em dados, com análises consistentes e inovadoras por causa da apresentação? Isso significa perder a chance profissional da sua vida!
Sempre tenha em mente os seguintes tópicos, para não se perder diante de tantos dados:
1. Concentre suas energias e foco nas perguntas certas – Qual o principal problema que deve ser resolvido? Então é sobre isso que você vai refletir e buscar informações relevantes para o tema.
2. Conecte pessoas com os insights certos – Monte equipes e profissionais com diferentes especialidades para ajudar a interpretar as informações e criar soluções eficazes e inovadoras para o problema em questão. Um ótimo desafio para treinar a comunicação com pessoas de distintas áreas de atuação.
3. Estude a origem dos dados – Além da imensa quantidade de informações, cada uma delas possui contextos diferentes, com métricas e termos específicos de seu segmento. Aprenda sobre o universo de cada setor para conseguir realizar leituras fidedignas com o cenário daquele dado.
Quando a manufatura fabrica um produto, ela também gera uma quantidade enorme de informações que podem ser a resposta para questões, até então, indecifráveis.
Esse é o poder da análise de dados na indústria: introduz a transformação digital no maquinário, aumenta a produtividade, reduz custos e proporciona uma visão real do chão de fábrica. Mas, isso somente é possível com uma Cultura Orientada aos Dados (Data-Driven Culture).
Para isso, os gestores precisam ter consciência da importância dessa transformação, deixar os colaboradores cientes sobre informações relevantes para a empresa, estabelecer modelos de dados para tópicos que precisam ser analisados, elaborar dicionário com termos técnicos usados pela companhia para identificar determinados dados. Além disso, o primeiro passo é saber que pontos a empresa tem oportunidade de melhoria e precisa analisar para, posteriormente, estabelecer um plano de ação.