“Acredito em Deus, todos os outros devem apresentar Fatos e Dados”
Essa frase foi dita por William Edwards Deming, um dos gurus da Qualidade, criador do ciclo PDCA e do manual dos 14 pontos para gestão, que até hoje são conhecimentos de extrema importância na gestão da Qualidade. Desde a segunda metade do século XX, o cientista já alertava sobre a necessidade de dados e evidências para ter sucesso no processo de tomada de decisão.
Atualmente vivemos na Era do Big Data em que dados se tornaram insumos de extremo valor para as companhias, levando vários especialistas a usarem o termo “Petróleo do Século XXI” ao se referirem às gigantes bases de dados existentes. Muitas pessoas ainda possuem a visão que a ciência de dados se restringe a traçar métricas para empresas do ramo de tecnologia, porém essa área do conhecimento vem se mostrando uma fonte de conhecimento poderosíssima em praticamente todas as áreas do conhecimento e a tendência é que seja ainda mais difundida.
Na literatura é possível observar diversos casos de sucesso no uso de Data Science para tomadas de decisão estruturadas, como é o caso da rede de supermercados Pão de Açúcar que através de um aplicativo de recompensas conseguiu realizar análises precisas das quantidades consumidas de cada um dos seus produtos ofertados e definir padrões de consumo dos seus clientes, conseguindo assim realizar previsões de demanda cada vez mais precisas e definir estratégias de fidelização de clientes de forma analítica.
Outro case interessante é da aplicação cada vez maior dessa ciência no Mundo do Futebol, o que fez com que o time inglês Liverpool montasse uma equipe formada por Phds especializados em Data Science para realizar pesquisas, modelagens e definição de métricas para a equipe de jogadores.
Trazendo para realidade da Engenharia de Produção, o uso de Big Data Analytics é um dos principais pilares para levarmos a realidade fabril brasileira à Indústria 4.0. Essa nova fase da revolução industrial promete trazer um grande pacote de melhorias na integração e otimização das práticas de manufatura através da informatização dos processos industriais.
Através dos estudos de padrão de consumo do mercado, as companhias dispõem de informações de previsão de demanda cada vez mais precisas, reduzindo custos de estoques e otimização da compra de seus insumos. No que se refere a produção, cada vez mais sensores são instalados nos polos industriais para geração de dados dos processos realizados nas cadeias produtivas, sendo possível acompanhar em tempo real as métricas da produção e qualidade dos produtos.
Outra área que pode sofrer diversas mudanças positivas é a de Manutenção, através da Internet das Coisas, os protocolos de manutenção de equipamentos devem possuir uma abordagem preditiva, em que a máquina poderá informar a degradação temporal dos equipamentos e o momento correto de realização de trocas de peças, de forma que se possa reduzir custos e garantir a maior disponibilidade possível desse maquinário.
No que se refere à visão Top-Down do sistema produtivo, a tendência é que a tomada de decisão seja estruturada de forma cada vez mais analítica, através do uso do Business Intelligence. O conceito do BI segue a linha da Data Science em que os dados devem gerar informações sobre o sistema como um todo e diversas métricas possam ser analisadas ao mesmo tempo e de fácil acesso, definindo estratégias empresariais de forma rápida e precisa.
O uso da ciência de dados já vem sendo utilizado nos países desenvolvidos há um bom tempo, porém essa área do conhecimento relativamente é nova para a realidade brasileira. Sabemos que a implementação de um sistema de coleta de dados pode ser bastante caro para boa parte das empresas, principalmente em períodos de crise. Porém, de forma gradativa, a empresa pode realizar pequenas mudanças para começar o processo de adequação tecnológica. Assim, a Ciclo Consultoria sugere algumas ações a serem tomadas para os próximos anos:
Modelagem e estruturação: Os dados que a empresa já possui, como históricos de pedidos ou indicadores de produção, devem ser estruturados e organizados a fim de montar uma grande base de dados que futuramente pode possuir um grande valor e gerar um diferencial para a empresa.
Priorização de Investimentos: a empresa que esteja interessada na adequação para indústria 4.0 deve priorizar e realizar estudos dos indicadores e métricas que mais necessitam de atenção e/ou possam ser obtidos com custo mais baixo, traçando assim um plano de obtenção de dados focados nessas áreas.
Benchmarking: atualmente as empresas, mesmo que concorrentes, estão cada vez mais integradas e realizando trocas de dados. As companhias podem entrar em contato com seus stakeholders realizando trocas de dados e informações.
A adequação à indústria 4.0 é uma mudança lenta e gradual, e pode parecer uma realidade muito distante para muitas empresas. Porém, para garantir a permanência da empresa no mercado futuro de forma competitiva, essas mudanças são essenciais.
A Ciclo Consultoria está disposta a ajudar a sua empresa! Nosso compromisso é elevar os resultados dos nossos clientes através de soluções inteligentes e inovadoras que desafiam o tradicional. Entre em contato conosco e conheça nossos cases de sucesso.