A análise preditiva de dados possui um papel cada vez mais importante para as empresas de manufatura. O uso da tecnologia, máquinas e sensores, integrados com dados do operador em tempo real já não é mais futuro – informações de qualidade já promovem melhorias constantes em muitas empresas brasileiras.

Na tão comentada Indústria 4.0, já é sabido que os ativos de manufatura devem ser inteligentes, conectados em rede e integrados em um único sistema coeso. Essa abordagem baseada em dados para a manufatura oferece várias vantagens – todas conectadas a uma melhor visibilidade. Afinal isso ajuda os tomadores de decisão a se concentrarem nas melhorias de produção, resolvendo gargalos, tempo de inatividade recorrente ou falta de materiais.

Quer entender melhor toda a importância da análise preditiva de dados em empresas de manufatura? Então confira ao longo deste artigo.

Razões para investir em análise preditiva em empresas de manufatura

Análise preditiva é cada vez mais vista como a solução ideal para lidar com alguns dos pontos mais difíceis de manufatura. Veja um exemplo simples e prático:

Com base na conexão de dados, processamento das informações e algoritmos de Machine Learning, pode-se identificar padrões de comportamento que anteriormente levaram a problemas. Se a atividade em tempo real começar a mostrar sinais de um desses padrões de problema, o sistema pode prever o resultado potencial e alertar o pessoal da fábrica. Depois que os operadores, engenheiros ou gerentes de fábrica forem alertados, uma ação corretiva pode ser tomada para evitar que os problemas tenham um impacto significativo.

Com isso, já é possível mapear as várias razões para investir em análise preditiva na manufatura. Veja mais:

1. Maior compreensão sobre a cadeia de produção

A análise de dados na manufatura ajuda a entender o custo e a eficiência de cada componente em seu ciclo de vida de produção. Isso orienta os gestores para chegar a melhores decisões, visualizando como cada aspecto afeta o resultado final.

Se certos componentes estão falhando constantemente ou não estão fazendo exatamente o que é necessário, a análise irá identificá-los e destacá-los antes que se tornem um problema.

2. Crie sistemas que possam se consertar

Os sistemas de fabricação operam constantemente sob cargas pesadas e qualquer parada no trabalho pode resultar em grandes perdas.

Ao alavancar a análise preditiva, as empresas podem projetar sistemas de manufatura que podem medir de forma consistente suas próprias necessidades de reparos. Isso permite que os sistemas se consertem e forneçam alertas antecipados para situações que são facilmente resolvidas.

Mais importante, a análise de dados pode fornecer insights sobre quais componentes falham com mais frequência, permitindo que você transforme suas soluções reativas em pró-ativas.

3. Compreenda melhor a utilização e eficácia das máquinas

A análise preditiva pode ajudar as empresas de manufatura a obter uma visão em tempo real de como suas linhas de produção estão operando, tanto em nível micro quanto macro.

Compreender como o tempo de inatividade de uma única máquina pode afetar a cadeia ou como diferentes configurações e diferentes cruzamentos podem melhorar a eficiência geral é absolutamente essencial. A geração de dados acionáveis que permitem fazer melhorias reais no processo geral é, sem dúvidas, uma grande vantagem.

4. Crie melhores previsões de demanda para produtos

As previsões de demanda são críticas porque orientam uma cadeia de produção e podem fazer uma grande diferença entre vendas fortes ou um depósito cheio de estoque não vendido.

Para a maioria das empresas, as previsões são baseadas em valores históricos de anos anteriores, em vez de dados prospectivos acionáveis.

Quando combinada com a análise preditiva, os fabricantes podem construir uma projeção mais precisa das tendências de compra nos meses ou anos seguintes. Essas percepções preditivas baseiam-se não apenas nas vendas anteriores, mas nos processos e no bom funcionamento das linhas, resultando em um gerenciamento de risco mais inteligente com menos desperdício de produção.

5. Digitalize o gerenciamento da cadeia de suprimentos

Uma grande vantagem da análise preditiva no gerenciamento da cadeia de suprimentos é a conexão com dados coletados em tempo real, podendo ser combinados com dados históricos para desenhar e conectar padrões.

Métricas importantes como horários de pico, perdas e horários de carga e descarga podem ser previstas com precisão com análises preditivas.

6. Acelere as inovações

Enormes quantidades de dados e seus cálculos numéricos são necessários para dar vida a um produto. A análise preditiva ajuda a reunir todos esses dados sob o mesmo ambiente para ajudar a criar mais produtos direcionados ao cliente para o mercado com agilidade.

Você pode comparar registros históricos de vendas com dados demográficos de clientes, população regional, níveis de renda e muito mais para corrigir modelos de preços baseados em dados.

Soluções para implementar a análise preditiva de dados

Não há dúvidas de que a análise preditiva é o presente nas empresas de manufatura. E são várias as tecnologias combinadas para colocar isso em prática: sensores IoT, modelos de machine learning, Inteligência Artificial e etc.

Para as empresas de manufatura que já possuem o ERP SAP, é possível implementar BI com o SAP Analytics Cloud.

O SAP Analytics Cloud é uma solução que permite gerenciar e dar vida aos seus dados, conectando de forma simples com diversas fontes de dados. Você ainda pode utilizar uma mesma fonte de dados em diferentes aplicativos e histórias dentro do SAC, de forma muito dinâmica e interativa.

Trata-se da tecnologia mais avançada na integração de dados estratégicos. Com isso, as empresas de manufatura podem ampliar consideravelmente a visão do negócio – e engana-se quem acha que aderir a este processo é complexo e burocrático.

O processo de aderência ao SAP Analytics Cloud na indústria de Manufatura pode ser simplificado, basta utilizar o Business Content disponível no SAC, uma coleção de modelos pré-construídos e objetos de relatório feitos sob medida para fornecer relatórios de melhores práticas que cobrem tudo – desde processos financeiros como Contas a Pagar e Gerenciamento de Despesas, Vendas, Distribuição e muito mais. Além de conter dados de amostra para cada pacote, permitindo execuções de teste, aprendizado e provas de conceito em minutos.

Você já conhecia todo o poder da análise preditiva de dados para empresas de manufatura? Quer ter acesso a mais conteúdos informativos como este? Então continue acompanhando o blog da Coopersap!