Apoiando-se em volume, velocidade de coleta, variedade, veracidade e valor de informações — os 5 Vs —, o Big Data na indústria 4.0 é cada vez mais importante para promover a transformação digital nas empresas industriais com o uso de dados, ativos muito valiosos. A ideia é coletá-los em imenso volumes para organização e entrega aos usuários para auxílio às suas decisões.
Além disso, Big Data ainda tem potencial de ser integrado a estratégias complementares e mais amplas para gerar resultados em implementações como Business Intelligence, inteligência artificial e machine learning. No fim, esses recursos ajudam as companhias a serem mais competitivas, reduzirem custos, aumentarem eficiência e alcançarem demais objetivos segmentados e globais.
Agora, entenda qual é o papel desse mecanismo dentro do cenário das indústrias modernas e conectadas e como ele pode ser aplicado.
Coleta de dados sobre e para os processos produtivos
A coleta de informações por Big Data pode ocorrer com fontes como sensores nos equipamentos e medidores nativos das próprias máquinas utilizadas nos processos. Essa busca permite ao gestor de produção avaliar a linha em tempo real e modificar mais rapidamente etapas e parâmetros no intuito de reduzir custos, atender a demandas específicas ou entregar determinados pedidos especiais.
Essa junção entre Big Data e internet das coisas, que pode ir além dos equipamentos do chão de fábrica, torna a coordenação de processos mais precisa e rápida e gera grande vantagem competitiva para o negócio pela qualificação de seus setores. Inclusive, os departamentos e as mais variadas ferramentas podem funcionar integradas e se comunicarem melhor no intuito de todos os profissionais tomarem melhores decisões baseadas em informações amplas e confiáveis.
Por exemplo, coletando informações de redes sociais pela área de comunicação e marketing, a companhia pode perceber que os clientes finais têm preferência por determinado tipo ou cor de produto. Com essa informação, o alerta pode ser passado para o setor de produção para que ele produza volume maior do item que tem mais apelo com os consumidores e gerará mais vendas.
Seguindo, o compartilhamento do dado com o setor de compras serviria para os profissionais compradores fazerem as aquisições corretas e fornecerem os insumos necessários ao atendimento dessa demanda. E os clientes da indústria, distribuidores do seu produto no varejo, poderiam receber a informação a fim de se preparem, e organizarem gôndolas e layouts de loja, para realizar mais vendas do produto em questão.
Apoio a machine learning e inteligência artificial
Grandes volumes de dados ajudam no aprendizado das máquinas entregando não só informação de forma volumosa, mas também com qualidade. Assim, quanto mais conhecimento as máquinas têm, mais inteligentes podem ser e mais coisas podem aprender sobre os processos e em prol dos objetivos.
Consequentemente, a capacidade dos equipamentos aumenta em relação a autogerenciamento e tomadas de decisões que podem realizar. Uma máquina que aprende sobre a produção com muitos e bons dados teoricamente tem potencial para garantir o cumprimento dos requisitos de funcionamento por meio de suas atribuições gerenciais e operacionais automatizadas. Dessa forma, também podem agendar e notificar manutenções e atualizações para os momentos mais adequados de acordo com picos de operação, períodos ou outros critérios.
Aliada ao conhecimento gerado pelo Big Data na indústria 4.0, o que a inteligência artificial faz é simular a capacidade humana de executar linhas de raciocínio, resolver problemas, praticar ações e inclusive tomar decisões. E como complemento, todas essas tarefas assumidas podem gerar mais dados a serem analisados e entregues aos gestores e demais profissionais responsáveis por setores e estratégias.
O próprio exemplo que colocamos acima demonstra o que acabamos de citar. Pela constatação do que os consumidores finais desejam, a infraestrutura do negócio pode raciocinar que um tipo específico de item precisa ser produzido ao invés de outros, notificando os profissionais de supply chain, compras e produção sobre isso. Parece um raciocínio simples para os humanos, mas vem um volume de dados que uma pessoa não consegue sozinha obter, analisar e constatar com rapidez. Logo, ele é estabelecido e executado mais rapidamente e com segurança.
Redução de operadores humanos em atividades de baixo valor
Aqui entramos em um tópico muito importante na redução dos custos e na rapidez de planejamento e execução de ações. Uma equipe de analistas de consumo resultaria em mais um setor inteiro para a companhia manter, e esses humanos provavelmente demorariam mais a avaliar tantas menções de usuários de redes sociais e terem um panorama útil e relevante da compra de insumos à expedição de produtos acabados.
Com equipamentos que raciocinam, fazem autogerenciamento, tomam decisões e praticam ações de forma literal — como desligar um equipamento ou mudar sua configuração de funcionamento —, menos pessoas são necessárias para as mais diversas tarefas. Isso faz com que as contratações sejam mais voltadas a qualidade e estratégia do que a volume e mão de obra.
Por exemplo, ao invés de ter toda uma equipe de análise de mercado que passa horas em trabalho repetitivo, a estrutura montada de softwares e hardwares faz isso para, quando necessário, um humano interagir gerenciando as próprias ações voltadas ao mercado e às vendas, como relacionamento com clientes e planejamento de marketing. Como sabemos as atividades citadas são de maior valor em comparação com outras voltadas à mão de obra repetitiva e manual, pois têm impacto maior e direto nas estratégias empresariais no alcance de resultados de negócios.
Conclusivamente, a aplicação do Big Data na indústria 4.0, além de outros benefícios, promove a troca de um planejamento reativo por um preventivo e preditivo com maior integração entre agentes diferentes do cenário geral. E essa é uma forma mais segura de planejar e que tende a gerar melhores resultados e menos perdas.
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