Análise de dados produtivos na indústria, como eles melhoram a produção

Atualmente, são utilizadas de várias ferramentas disponíveis para coletar e fazer análise de dados produtivos na indústria. Quando falamos em armazenamento e análise de um grande volume de dados de diferentes fontes, referimos ao Big Data. 

Dentro do conceito da Indústria 4.0, a análise de dados produtivos é muito importante. Em conjunto com a Internet das Coisas (IoT) que faz a captação de dados de fontes variadas, o BIG Data possibilita o tratamento e o armazenamento dos dados e informações da indústria. Esses dados armazenados são usados para auxiliar o gestor a tomar decisões rápidas e assertivas na indústria. 

A análise de dados produtivos na indústria são informações valiosas para que os gestores e responsáveis pelo planejamento da produção possam realizar ajustes nas etapas produtivas. 

 

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Vantagens da análise de dados produtivos na indústria

O uso da análise de dados produtivos na indústria permite melhorar os processos e as etapas de produção, e por consequência, os serviços e os produtos. 

A maior vantagem de aplicar o Big Data no chão de fábrica é a identificação de erros em toda cadeia de produção. Com isso, os gestores são capazes de avaliar os resultados, corrigir falhas e projetar soluções mais assertivas para o futuro. 

Dentre tantas vantagens da análise de dados produtivos na indústria, destacamos 6 abaixo:

Integração entre os setores – Com o cruzamento de dados de fontes diferentes, há uma maior aproximação de vários setores da indústria. 

Redução de custos – Pequenas ações para corrigir ou melhorar procedimentos, com base na análise de dados produtivos na indústria tendem a reduzir custos operacionais. 

Velocidade na entrega de dados – Com a gestão integrada e remota, unindo sistemas, softwares e IoT, um grande volume de dados é coletado. Com o uso do Big Data, a velocidade que esses dados são utilizados e acessados é muito maior. 

Tomada de decisão assertiva e rápida – Dados produtivos são fatos incontestáveis. Com base nisso, o gestor é capaz de tomar uma decisão de forma mais assertiva e rápida. 

Identificação de falhas e gargalos – A análise de dados produtivos na indústria também coleta informações sobre máquinas e equipamentos, desde a etapa inicial de produção, até o consumidor final. De posse desses dados, o gestor pode intervir certeiramente, identificando e corrigindo falhas e gargalos, a fim de melhorar o processo produtivo. 

Monitoramento em tempo real – Como os equipamentos são monitorados em tempo real, o gestor pode planejar cenários de manutenção preventiva, evitando a parada de produção. 

 

Desafios do uso do Big Data na indústria

É possível aplicar o Big Data em vários setores (governo, serviços em geral, saúde e indústria). A análise de dados produtivos na indústria pode resultar em: melhora nos processos de fabricação; melhor gerenciamento de risco da cadeia de suprimentos; melhor garantia de qualidade nos produtos finais; alteração da produção para manufatura enxuta; e maior foco no consumidor final.

Definitivamente, a análise de dados produtivos na indústria melhora a produção. Para isso, o gestor de planejar e organizar a implementação do Big Data, focado em alguns desafios que esse processo de inovação apresenta, tais como: qualidade dos dados coletados, aceitação e colaboração dos funcionários e definição de uma estratégia com metas e objetivos às exigências da Indústria 4.0.

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