O uso inteligente do Big Data a favor da indústria

Por Colaborador externo | 07 de Dezembro de 2016 às 12h23

Por Marlos Bosso*

No século 18, o setor manufatureiro passou por uma grande transformação, motivada principalmente pela popularização da máquina a vapor, dando origem à chamada Revolução Industrial. Posteriormente, outras duas grandes revoluções afetaram o setor, primeiro com a difusão do processo de produção em série e depois com a transformação resultante da automação industrial, no começo e no fim do século 19, respectivamente. Atualmente, observamos o uso crescente de tecnologias digitais, principalmente soluções de Big Data e suas aplicações na Internet das Coisas. Por isso, muitos apostam que as transformações tecnológicas dos tempos atuais indicam que já estamos nos inserindo, de forma gradual, na quarta fase revolução industrial, também conhecida por Indústria 4.0. Embora seus impactos e os caminhos que ela possa tomar ainda sejam desconhecidos, é possível fazer uma breve análise do que existe hoje e do que ainda está por vir.

Imagine, por exemplo, uma fábrica totalmente conectada e autônoma. Nela, equipamentos como robôs da linha de montagem, máquinas de solda, tornos e paletizadores geram informações detalhadas de todo o funcionamento da planta e comunicam-se entre si para tomarem decisões à revelia dos operadores. Dados externos, como as condições climáticas, podem também ser levados em consideração nesses processos. Assim como, em uma fábrica, todas as máquinas podem ser conectadas entre si, é possível que toda uma cadeia de produção - desde a extração das matérias primas até a utilização do produto final pelos consumidores - seja conectada, gerando informações valiosíssimas para a evolução e desenvolvimento dos produtos.

Por meio de soluções sofisticadas de Data Mining e Machine Learning, estes dados podem ser coletados e analisados com o uso de inteligência especializada, tornando possível identificar padrões e eventos com mais agilidade e eficácia. Estas mesmas informações podem ser usadas para um maior entendimento de tais padrões e, assim, desenvolver produtos e serviços que atendam às necessidades de clientes e consumidores.

Os padrões de uso das máquinas podem ser continuamente monitorados, reportando os dados ininterruptamente para os servidores analíticos. Isso vai permitir que elas nos digam e recomendem como e quando aumentar a produção e a qualidade dos produtos. Também será possível otimizar as manutenções preventivas e a troca de equipamentos, além do consumo de energia e água, impulsionando a lucratividade. Com isso, o potencial para economia em toda a cadeia de produção passa a ser real e significativo.

O poder da transformação digital

Muitas empresas já estão tirando proveito dessa transformação, dando aos usuários pacotes de serviços preditivos de manutenção. O volume de dados gerados é tão grande e rico que isso poderia ser usado para cobrar os consumidores pelo uso dos produtos, e não pela compra deles. No futuro, uma fabricante de lava-louças, por exemplo, poderá oferecer uma máquina gratuita e cobrar apenas pelo tempo de uso. Trata-se de uma mudança significativa de um modelo de negócios há anos estabelecido.

Em um caso da indústria química, a fabricante utilizou dados gerados em tempo real por sensores na planta da fábrica para descobrir que a umidade do ar no ambiente externo estava afetando alguns lotes de determinado produto. A estratégia foi trabalhar de forma preventiva com as condições climáticas para alterar a agenda de produção sempre que houver previsão de aumento da umidade relativa do ar.

Na indústria de transportes, o benefício é igualmente grande. Frotas inteiras de caminhões – algumas com mais de 40 mil veículos - são monitoradas em tempo real, enviando dados de vários sensores onboard. Tal medida ajuda na prevenção de falhas e quebras que afetariam toda a cadeia de logística dos produtos.

Os desafios do futuro

De modo geral, podemos dizer que a indústria está apenas começando a mergulhar na transformação digital embasada na análise e uso inteligente dos dados. O Brasil já está estudando como adotar tais mudanças, mas ainda alguns passos atrás de países mais desenvolvidos. Entre os diversos fatores que contribuem para essa realidade, estão o cenário pouco propício à inovação e nossa barreira comercial imposta aos fabricantes estrangeiros. Tais fatores tanto dificultam a adoção de tecnologias externas que possam tornar as fábricas mais eficientes quanto diminuem a concorrência, o que motivaria mais fortemente a evolução.

Outro fator é a carência de mão de obra qualificada, de profissionais que mesclem o conhecimento tecnológico com o de negócios, especializado na área industrial. Trata-se de um dos principais requisitos do setor e que, espera-se, deverá ser atendido nos próximos anos.

Os desafios do que seria a Quarta Revolução Industrial ainda são muitos. Acima de tudo, ela envolve também uma questão cultural, em grande parte atrelada à velocidade com que as mudanças vêm ocorrendo nos ambientes de tecnologia e negócios. Se bem explorado, o Big Data irá permitir à indústria encontrar novas e inúmeras possibilidades de reduzir seus custos e, ao mesmo tempo aumentar sua receita. Aqueles que demorarem a adotar estas inovações tecnológicas certamente perderão e, muito, em termos de competitividade.

*Marlos Bosso é consultor de Pré-Vendas do SAS Brasil.

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