Indústria 4.0: a corrida para adoção do Big Data

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Teo Scalioni
Teo Scalioni
Mestre em Administração pela Universidade FUMEC. Tese defendida em 28/02/2011 Título: Parceiras de uma empresa de venture capital: impactos nas dinâmicas operacionais de pequenas e médias empresas de base tecnológica. Formado em Comunicação Social - Jornalismo em 2003. Bolsista Pesquisador da Fundação de Amparo a Pesquisa de Minas Gerais (Fapemig) de 2009 a 2011. professor e Gestor de Inovação da Faculdade Arnaldo, idealizador do Acelera Arnaldo, programa que estimula startups de alunos a chegarem no mercado. Empreendedor digital - Co-founder do portal Tempo de Inovação. Palestra "Inovação e Empreendedorismo Digital " na Faculdade Promove de Sete Lagoas Professor Universitário nas Faculdade. Professor Universitário: disciplina: Startups: Negócios Contemporâneos, Estrutura e Processos Organizacionais e Jogos Empresariais

Fabricação digital e Indústria 4.0. Você deve conhecer esses termos. Também referenciado como quarta revolução industrial, simboliza a importância que a automação e o machine learning terão no futuro dos negócios. No Brasil, de acordo com dados da Confederação Nacional da Indústria (CNI), a estimativa é que o número de grandes indústrias brasileiras que utilizam tecnologias digitais tenha crescido 10%. Mas diante da alta competitividade do mercado, é indicado que a sua empresa prepare-se para fazer já a transição para a digitalização plena. Então, como implementar um projeto de digitalização abrangente, garantindo eficiência operacional em toda a sua empresa e aumento de produtividade?

Muitas companhias começam com um piloto de manutenção preditiva. Melhorar a confiabilidade de ativos críticos tem um retorno óbvio: usa análises comprovadas e é supervisionada por uma equipe independente e focada. Além disso, mais fabricantes de equipamentos fornecem serviços ou aplicativos de manutenção junto com o próprio ativo, o que acelera ainda mais a maturidade do monitoramento dos ativos.

Existem obstáculos para escalar a Indústria 4.0 para além de um projeto piloto. A conexão de ativos diferentes ainda leva muito tempo, é muito complexa e envolve muitos padrões. Mas, além da automação das operações físicas, os dois maiores obstáculos à implantação em escala são organizacionais e não técnicos.  

Governança descentralizada

As empresas devem construir uma governança que mantenha o equilíbrio entre a centralização dos investimentos em tecnologia e a liberdade das fábricas individuais. Os investimentos em tecnologia são indispensáveis para economias de grande escala, mas as fábricas devem ter permissão para pilotar e adotar novas ferramentas.

Confiar em dados e não em instintos

Os gerentes de manufatura estão acostumados a confiar nos seus instintos e desvalorizam a importância do conhecimento dos dados. É necessária uma mudança cultural profunda, pois as lideranças corporativas devem adotar um estilo diferente, onde aprendem a aproveitar sistematicamente os dados para otimizar a confiabilidade do equipamento e o desempenho do supply chain. Qualquer solução de análise de manufatura deve ser capaz de suportar essa transição para a “análise inteligente”.

Mais e mais empresas estão migrando para uma análise eficiente de big data para as fábricas (analytics factories), que apóiam a inovação das equipes operacionais e, ao mesmo tempo, aceleram o desenvolvimento da experiência em gerenciamento orientado a dados. Eles também estão inovando, por exemplo, combinando seu sistema de redes tradicional, embora um pouco inflexível, com o sistema de execução de fabricação (MES) com análises mais ágeis e flexíveis nas plataformas de IoT, permitindo assim usufruir dos benefícios das operações orientadas a dados.

Para validar o impacto do uso de dados na indústria, a consultoria PwC aponta que mais de 70% das fábricas de todo o mundo vão usar alguma tecnologia relacionada ao uso do Big Data na Indústria 4.0.

A corrida para adoção em massa do big data na indústria poderá diminuir a possibilidade de falhas, reduzir o tempo e custos de produção, além de aumentar a produtividade. A união dos dois conceitos pode trazer benefícios para toda a cadeia produtiva e elevar a competitividade do segmento industrial.