Por que a indústria precisa de Big Data?

Coleta de dados, tomada de decisões e busca por melhorias são práticas antigas, que sempre foram comuns dentro da indústria, isso muito antes de se falar em Big Data. A diferença agora, é a velocidade e quantidade de dados que podem ser adquiridos. Além disso, esses dados coletados no ambiente produtivo podem ser extremamente valiosos se avaliados com atenção.

Para entendermos melhor o que é o Big Data, vamos separá-lo em 5 pilares, ou como são mais conhecidos, os 5 V’s do Big Data:

Volume

Quando falamos em Big Data, uma das primeiras coisas que pensamos é em uma grande quantidade de dados, e definitivamente é um volume gigantesco de dados. Quanto mais dados, melhor para se realizar uma análise.

Velocidade

A geração dos dados é feita praticamente em tempo real, isso é possível graças aos avanços tecnológicos.

Variedade

Com sensores e algoritmos cada vez mais modernos, a origem dos dados está cada vez mais variada. Eles podem vir das maquinas de produção, das vendas, mídias sociais etc.

Veracidade

Dados confiáveis e verídicos são fundamentais quando falamos de Big Data, caso contrário, não seria possível analisar de fato a realidade de determinada indústria, podendo até causar tomadas de decisões totalmente errôneas, dando grandes dores de cabeça no futuro.

Valor

O Big Data tem um grande potencial de trazer benefícios para a indústria. Assim sendo, devemos pensar nele como uma forma de investimento. Então é importante ter claro quais são os objetivos e o que se espera com as análises dos dados.

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Benefícios do Big Data na Indústria

Eficiência na produção

Com o uso de sensores, todo processo da cadeia produtiva pode gerar dados. Assim é possível ter um controle maior sobre a produção, se tornando mais fácil de fazer intervenções certeiras para melhorar a eficiência na produção.

Previsão de demanda

Com a coleta dos dados, é possível saber exatamente a quantidade de matéria prima e produtos que devem ser produzidos para suprir a demanda. Assim o gasto com estoque e desperdício na linha de produção são reduzidos.

Tomada de decisão rápida e certeira

Observando os dados coletados, fica simples de identificar etapas do processo que não estejam de acordo com o esperado, possibilitando decisões mais rápidas. Então é essencial que os dados sejam condizentes com a realidade.

Monitoramento de equipamentos

Com todos equipamentos sendo analisados, é possível identificar previamente comportamentos que indicam falhas no maquinário. Dessa forma, pode ser realizada a manutenção preventiva, evitando paradas desnecessárias ou não planejadas.

Redução de custo

Como consequência das ações relacionada a uma boa análise de dados, os resultados são uma redução nos custos, tanto operacionais quanto de perdas na produção.

O McKinsey Global Institute estima que aplicar estratégias de Big Data para melhor tomada de decisões, pode gerar até US$ 100 bilhões em valor anualmente em todo sistema de saúde do EUA.

Exemplo de aplicações do Big Data na Indústria

Uma indústria cimenteira possuía um problema com o alto consumo de combustível em seus fornos. Sem um sistema de coleta e armazenamento de dados, tornava-se difícil uma tomada de decisão assertiva.

Junto com a BirminD, essa coleta e armazenamento dos dados foram feitas, de forma confiável, assim sendo possível identificar quais os pontos ótimos de operação, gargalo de qualidade e desperdícios em dinheiro.

O processo ficou mais transparente e foi identificado a melhor relação consumo x temperatura. Como resultado, a empresa teve uma redução de 7,8% de consumo do combustível, com um retorno sobre o investimento superior a 400%.

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Como começar a usar Big Data na indústria

Como já foi dito aqui, existem inúmeros benefícios em utilizar o Big Data dentro da indústria. Para isso, alguns passos são necessários:

Data preparation

Como o próprio nome já diz, é a etapa onde os dados serão preparados. Aqui os dados devem ser organizados e estruturados, para que eles possam ser posteriormente analisados. Essa etapa deve ser feita com atenção. Dados bagunçados podem ocasionar em uma análise errada, o que pode causar um grande desperdício de recurso e tempo.

Data Mining

Depois dessa preparação dos dados, é hora de começar a mineração dos mesmos. Essa etapa consiste em buscar por padrões ou anomalias que possam geral algum insight, que antes não estavam claros pela falta de informação. Assim decisões mais estratégicas e certeiras podem ser tomadas.

Analytics e Machine Learning

Após a preparação e a mineração desses dados, devemos fazer uma analise de qualidade, cruzando os dados obtidos. Uma das formas mais eficazes, é utilizando algoritmos de Machine Learning, que vão identificar de forma autônoma, por exemplo, os melhores parâmetros para sua operação.

Quando uma estratégia de Big Data começa a ser utilizada, é comum que problemas, duplicações e erros ocorram. Isso pode ser frustrante, pela perca de tempo e investimento. A BirminD é especialista em Data Analytics e pode te ajudar nesse processo. Entre em contato com um de nossos especialistas!

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