BI industrial: como transformar os dados do chão de fábrica em resultados?

Extrair informações úteis de dados não estruturados é o desafio que sistemas de BI industrial se propõem a solucionar. A inteligência de negócios deve ser aplicada como método de aperfeiçoamento das atividades de chão de fábrica, sempre sujeitas a variáveis cujo controle foge à limitada capacidade de mecanismos manuais.

No contexto do Industry 4.0, a quarta revolução industrial, o BI desponta como recurso avançado que possibilita compilar e organizar dados coletados por meio da IIoT, a internet das coisas industrial, para que eles sirvam à efetiva implementação e manutenção das práticas de lean manufacturing.

Afinal, como transformar dados brutos em insights transformadores que possam ser aplicados na maximização dos resultados empresariais?

Os desafios em BI industrial nas plantas farmacêuticas

As pesquisas de mercado apontam que será necessário grande esforço adaptativo por parte da indústria farmacêutica nos próximos anos. De acordo com o IBGE, a partir de 2037, a população idosa, pela primeira vez, será maior do que a de jovens no Brasil.

Pessoas com mais de 65 anos representarão 24,15% da população brasileira, enquanto os jovens serão 23,08%. Essa diferença, com os anos, tende a aumentar.

Na indústria farmacêutica, adotar processos que sejam um canal de constante aprimoramento pode ser a resposta a desafios como a adequação às boas práticas de fabricação, em especial ao disposto na RDC Nº 17, da Anvisa.

Para adequação às normas, torna-se necessário implementar ferramentas como Estudo Operacional e dos Riscos (HAZOP), Análise de Árvore de Falha (FTA), e a Análise de Modo de Falha e Efeitos (FMEA). No entanto, tomados isoladamente, eles podem não bastar. Na maioria dos casos, trata-se de incutir na empresa a cultura da eficiência em caráter perene.

Tendo em vista a elevada exigência por processos industriais extremamente seguros, em conformidade regulatória e que garantam máximo aproveitamento, não é raro que líderes nas linhas de produção procurem soluções que partam de softwares de gestão.

A experiência diz que, embora a tecnologia da informação sirva aos propósitos nas fábricas de medicamentos, não é apenas pela simples aquisição de um software que demandas muito específicas serão atendidas e resultados serão alcançados.

Portanto, não basta investir em tecnologia, se ela não for previamente adaptada à realidade do chão de fábrica e estiver suportando os objetivos estratégicos da empresa.

Alinhar a capacidade produtiva da fábrica às demandas de mercado exige mais do que a simples aquisição de softwares. Afinal, um dos princípios do lean manufacturing e grande desafio do BI industrial é o ajuste da produção ao que as pessoas de fato precisam, e em quantidades que o mercado possa absorver prontamente.

O significado da inteligência de negócios

Tomar decisões assertivas baseadas em dados estruturados pode trazer grandes vantagens competitivas para as linhas de produção de fármacos. Coletar os diversos tipos de dados que os processos industriais naturalmente geram é apenas o ponto de partida.

Em BI, é fundamental estabelecer a diferença entre dados e informação. Graficamente, é como se os dados fossem a base de uma pirâmide. Conforme essa pirâmide é escalada, esses dados vão afunilando, tornando-se mais precisos.

Assim é o processo que leva as plantas a se tornarem mais produtivas. Aperfeiçoar é lapidar dados, até que eles revelem deficiências a serem superadas ou apontem para problemas para questões que, antes do BI, nem eram percebidos.

No contexto do chão de fábrica, por exemplo, dados ambientais podem ser úteis para análises preditivas, assim como a aferição da produtividade das máquinas. Valendo-se dos recursos em BI, é possível formar uma linha do tempo, e utilizar esses dados para assimilar padrões e formar modelos de produção, dentro de uma perspectiva histórica.

Considerando que esses modelos e padrões sejam o máximo que se espera em termos de eficácia, será possível estabelecer parâmetros de qualidade. Assim, é possível antever possíveis falhas, de acordo com o que o comportamento de máquinas e pessoas na linha de produção revelarem.

Isso impõe, por consequência, a exigência por monitoramento ao vivo das atividades no chão de fábrica. É outra capacidade que pode ser atribuída a uma ferramenta construída com base em BI. Se algum equipamento monitorado apresenta mau funcionamento, essa falha pode ser antecipada, por meio de sensores gerenciados eletronicamente e que emitem avisos aos líderes de produção.

Esses alertas podem, inclusive, ser enviados para dispositivos móveis, o que é um recurso extremamente bem-vindo para quem controla linhas que operam em longas jornadas de produção. Agindo preventivamente, as empresas deixam de ser reativas, passando a centrar esforços para o aumento da capacidade de produção.

O uso de softwares como construtores de conhecimento

O uso de ferramentas de BI não deve ser interpretado como a compra de um software. Embora sejam utilizadas plataformas como o Power BI, da Microsoft, é necessário o apoio de profissionais especialistas em soluções para automação de big data em plantas industriais.

Com o Power BI, é possível reorganizar os dados, tornando-os inteligíveis para os gestores da empresa. Será possível, após rodadas de estudos e a necessária maturação do entendimento dos processos vigentes, elaborar uma solução única, perfeitamente adaptada às necessidades de uma fábrica em particular.

Isso não seria possível, caso a opção fosse buscar no mercado uma ferramenta pronta. Cada linha de produção deve atuar conforme métricas específicas, que devem ser cuidadosamente estabelecidas.

Aumentar a produtividade da equipe em processos fabris é uma tarefa que deve contemplar a sinergia inerente. São diversos elementos que se complementam, para que no final o produto saia nos padrões desejados e em quantidade compatível com a demanda.

Implementar soluções com a aplicação de BI, implica a elaboração de um projeto que deve ser executado em três ciclos, que podem durar até seis meses cada.

Após a efetivação do modelo, o BI estará amadurecido o bastante para tomar suas próprias decisões, tornando visível o que seria impossível perceber sem os recursos de business intelligence. Assim, o BI industrial pode ser compreendido como uma nova fronteira do conhecimento, dentro do que se convencionou chamar de indústria 4.0.

Se sua empresa ainda não está conectada aos últimos avanços em BI, faça contato agora mesmo, e saiba como a inteligência de negócios pode ser a solução para aumentar sua produtividade!