O que é análise de manufatura?

Michael Hickins | Estrategista de Conteúdo | 3 de novembro de 2023

Diversos fabricantes – desde produtores de alumínio e aço, até fabricantes de componentes eletrônicos, motores de aeronaves e produtos químicos – usam a análise de dados para operar com mais tranquilidade, rastrear o desempenho dos fornecedores, aumentar a taxa de pedidos perfeitos, identificar gargalos na cadeia de suprimentos, melhorar a produtividade dos funcionários, reduzir recalls de produtos e, por fim, diminuir os custos e aumentar os lucros.

O que é análise de manufatura?

Os fabricantes usam a análise de dados para reduzir o tempo de inatividade não programado, rastrear os principais indicadores de desempenho e melhorar a eficiência da fábrica e a satisfação do cliente. A tendência mais ampla é chamada de Indústria 4.0 ou fabricação inteligente. Isso envolve a agregação de dados coletados de sistemas de TI convencionais, bem como de equipamentos industriais, e a execução de aplicações de análise para tomar decisões mais informadas. A análise também ajuda os fabricantes a identificar as principais causas dos erros de produção e a prever gargalos nos processos de manufatura e cadeia de suprimentos que poderiam interromper o atendimento de pedidos.

Principais conclusões

  • Os fabricantes ajudam a manter os equipamentos das fábricas funcionando durante a produção, analisando os dados dos sensores para reconhecer quando esses equipamentos provavelmente falharão.
  • Os fabricantes que estão considerando uma transição para modelos de negócios mais orientados a serviços, usam a análise para identificar fluxos de receita diretamente afetadas pelas ineficiências de produção.
  • A análise ajuda os fabricantes a monitorar continuamente as cadeias de suprimentos, permitindo a visibilidade do movimento de matérias-primas ou peças em trânsito dos fornecedores, bem como dos materiais localizados em várias fábricas.
  • Os fabricantes usam a análise para reduzir o número e o escopo dos recalls de produtos, identificando máquinas ou linhas de produção específicas onde ocorreram problemas de qualidade. Isso permite que os fabricantes façam o recall apenas de lotes de produtos específicos, em vez de remessas inteiras.
  • Os fabricantes usam a análise para manter o controle de indicadores-chave de desempenho para garantir que eles atinjam as metas de pedidos perfeitos.

Explicando a análise da manufatura

A maioria dos fabricantes usa sensores para coletar dados de suas instalações e equipamentos, conhecidos como dados operacionais, e dos sistemas de TI que executam aplicações para gerenciar os processos financeiros, de fabricação, da cadeia de suprimentos e de RH. A análise da manufatura ajuda os líderes de negócios a tomar decisões com base nesses dados combinados.

Por exemplo, os sistemas de análise permitem que os líderes de negócios acompanhem os principais indicadores de desempenho (KPIs) para identificar quais fornecedores entregam consistentemente dentro do prazo, identificar gargalos na cadeia de suprimentos e limitar o escopo de recalls de produtos. Os sistemas de análise também interpretam dados de estoque e ordem de serviço do sistema ERP e dados gerados por máquinas no chão de fábrica, além de alertar os gerentes sobre o potencial de perder uma janela de entrega principal por causa de saída insuficiente ou tempo de inatividade da máquina. Esse tipo de análise ajuda os fabricantes a melhorar a taxa de pedidos perfeitos – um KPI que reflete a capacidade da empresa de entregar o número certo de mercadorias, sem perdas ou danos, na embalagem correta e com faturas que refletem com precisão o preço estipulado e o número de mercadorias entregues.

Como a análise da manufatura funciona?

Na maioria dos fabricantes, os sensores conectados às principais peças do equipamento enviam fluxos constantes de dados, normalmente armazenados em um data warehouse, sobre todos os tipos imagináveis de parâmetros – incluindo a temperatura na qual o motor está funcionando e o nível de vibrações emitidas pelos rolamentos de esferas –, que podem indicar um problema em potencial que deve ser resolvido antes que o equipamento falhe e interrompa uma linha de produção.

As fábricas mais sofisticadas combinam dados operacionais com a TI relacionada para alertar as unidades de produção sobre uma possível interrupção e os líderes de negócios de que uma determinada ordem de serviço ou produção associada a esse equipamento está ameaçada. Esse tipo de análise também pode incluir o estoque. Os gerentes usam aplicações para visualizar onde encontrar o estoque – em diferentes depósitos ou em trânsito de um fornecedor – e aplicam a análise para tomar decisões melhores e mais rápidas sobre como lidar com um possível déficit de estoque, o que pode interromper uma produção se não for resolvido rapidamente.

Benefícios da análise da manufatura

A análise da manufatura oferece benefícios substanciais, sendo que os mais importantes estão descritos abaixo.

  • Evite o tempo de inatividade não programado. Os fabricantes usam a análise para interpretar dados de sensores que podem indicar que um equipamento provavelmente falhará em breve. Por exemplo, os sensores podem detectar que os rolamentos de esferas em um eixo de engrenagem estão vibrando em uma frequência incomum, o que indica que logo deixarão de funcionar. Com esses dados, os fabricantes podem fazer manutenção preventiva para manter a máquina e a linha de produção funcionando dentro do cronograma.
  • Melhore a produtividade. Com a análise, os fabricantes podem aumentar a produtividade de seus equipamentos e funcionários e aumentar as margens de lucro em até 10%, de acordo com a McKinsey. A consultoria citou o exemplo de uma empresa global de produtos químicos que cortou custos em vários milhões de euros por ano, em parte reduzindo sua dependência de fornecedores terceirizados para determinadas linhas de produtos e identificando oportunidades de expandir a capacidade aumentando o rendimento de alguns ativos de produção cruciais. A empresa também aumentou as vendas ao melhorar a capacidade de produção de outras categorias de produtos. O fabricante usou um modelo analítico que averiguou mais de 500 variáveis, mais de 3.000 restrições e centenas de etapas de produção.
  • Ofereça suporte a novos modelos de negócios. Muitos fabricantes estão experimentando novos modelos de negócios baseados na prestação de serviços e na simples venda de produtos acabados, conhecidos em alguns círculos como "produto como serviço". Os exemplos incluem fabricantes de motores de avião que cobram taxas das companhias aéreas com base no número de horas que um motor voa sem precisar de reparos, e um fabricante de equipamentos médicos que gera cobranças aos hospitais com base no uso, garantindo o tempo de atividade do equipamento por uma taxa de serviço contínua. A análise torna esses serviços possíveis à medida que os fabricantes analisam os dados coletados de seus sistemas para identificar quando a manutenção preventiva é necessária. Além de permitir que os fabricantes criem um fluxo de receita recorrente diferenciado, os dados que eles coletam e analisam os ajudam a aprimorar produtos futuros, e o modelo os ajuda a criar relacionamentos de longo prazo com os clientes.
  • Otimize custos. Os fabricantes podem entender melhor os custos gerais, incluindo mão de obra, materiais, custos indiretos e despesas incomuns, como o pedido de um estoque de segurança excessivo para uma matéria-prima que resulta em custos de transporte excessivos. Esse uso da análise pode levar a margens melhores.
  • Fique por dentro dos principais indicadores de desempenho (KPIs). Os líderes empresariais usam a análise para ajudá-los a identificar possíveis problemas que podem afetar os principais aspectos do negócio, tanto em suas fábricas quanto em suas cadeias de suprimentos. Nenhum KPI isolado pode indicar o desempenho de uma fábrica ou empresa de manufatura. Além disso, alguns KPIs, como a entrega no prazo, refletem não apenas o desempenho de uma fábrica, mas de toda a cadeia de suprimentos. Os principais fabricantes usam a análise para ajudar os gerentes a entender os problemas subjacentes de cada um desses KPIs e como eles estão relacionados.

    Os KPIs mais comuns incluem:
    • Taxa de pedidos perfeitos, que, conforme discutido anteriormente, é uma combinação de vários KPIs que refletem como um fabricante entrega produtos acabados sem erros, incluindo o envio do número certo de produtos, a embalagem correta e a garantia de que eles sejam acompanhados por uma documentação que corresponda à quantidade real enviada e faturada de acordo com os preços estipulados.
    • Rendimento, que mede a eficiência com a qual os bens são produzidos, calculando o número de unidades produzidas de acordo com as especificações padrão, como uma porcentagem do número total de unidades produzidas.
    • Eficácia geral do equipamento (OEE), que mede a porcentagem de tempo em que uma fábrica é produtiva, levando em conta a qualidade do produto, a disponibilidade do equipamento e o desempenho. Ao analisar o OEE a qualquer momento, os fabricantes podem prever possíveis falhas nos equipamentos e planejar a manutenção de acordo.
    • Entrega no prazo, que mede a porcentagem de unidades entregues dentro de um prazo específico, conforme prometido ao cliente. Essa análise ajuda a entender os possíveis atrasos no atendimento de pedidos e a identificar a causa exata, seja ela relacionada a problemas de entrega do fornecedor ou a gargalos no gerenciamento de pedidos.
    • Produtividade, que calcula a eficiência de uma determinada fábrica ou fabricante, com base no número total de produtos produzidos em um determinado período de tempo. Com o monitoramento contínuo desse tipo de dados, os fabricantes podem identificar possíveis ineficiências dos equipamentos, gerenciar atrasos nos recursos e ajustar os planos de produção para atingir suas metas.
    • Tempo de ciclo, que é uma forma de calcular a capacidade das instalações de um fabricante de atender à demanda, medida pela quantidade de mercadorias que uma fábrica produz, desde o momento em que um cliente faz um pedido até quando o cliente recebe as mercadorias.
    • Volume de produção, que mede o número total de unidades produzidas em um determinado período.
    • Utilização da capacidade, que mede a adequação da capacidade de um fabricante à demanda, calculada pela divisão da capacidade total usada em um determinado período pela capacidade de produção total disponível, multiplicada por 100 para obter uma porcentagem.
    • Taxa de refugo, que mede a quantidade de material que deve ser descartado após o término de um trabalho. Quanto menor a taxa, melhor.
  • Acompanhe o desempenho do fornecedor. Os fabricantes usam a análise para identificar fornecedores que entregam peças ou matérias-primas de forma consistente e dentro do prazo. Eles também o utilizam para monitorar a qualidade dos produtos dos fornecedores, os seus preços em relação aos da concorrência e o grau de conformidade com os padrões trabalhistas e ambientais.
  • Ganhe visibilidade da cadeia de suprimentos. Os fabricantes usam a análise para gerar relatórios sobre os níveis de estoque de matérias-primas ou peças. Eles podem visualizar quais peças ainda estão em trânsito e em quais de suas fábricas existe estoque disponível que pode ser movido para atender a demanda em outro local. Isso é particularmente importante para grandes fabricantes com milhares de fornecedores que atendem a centenas de pedidos ao mesmo tempo.
  • Priorize as ordens de serviço. A análise torna mais fácil para as equipes de produção determinar quais projetos e execuções de produção devem ter prioridade considerando quando um produto foi prometido, se há interrupções atuais na cadeia de suprimentos e se as equipes têm disponível o estoque específico necessário para cada pedido. A análise permite que os supervisores comparem as ordens de serviço, as ordens de venda e o estoque disponível, além de permitir que os superintendentes de produção vejam como várias execuções de produção se encaixam em um plano geral de fabricação. Por exemplo, um gerente de fábrica pode decidir executar uma ordem de serviço de um cliente premium ou de alto volume que precisa ser atendido rapidamente, e reduzir a prioridade de um pedido que havia chegado antes, de um cliente menos estável, e que não levará tanto tempo para ser atendido.
  • Melhore a produtividade dos funcionários. Conforme já mencionado, a análise pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade não programado, para que os trabalhadores da produção raramente fiquem ociosos. Mas, também pode ajudar a equipe a programar as atividades de manutenção para os momentos em que o equipamento não estiver em uso, o que pode ser difícil de fazer manualmente quando há várias ordens de serviço em andamento em mais de uma instalação. Isso, por sua vez, ajuda a garantir que as equipes de manutenção não fiquem paradas esperando para atender às máquinas – o que não é incomum. Na verdade, de acordo com estimativas, os funcionários de manutenção gastam apenas cerca de um quarto do tempo sendo realmente produtivos. Esses mesmos tipos de análise podem ser usados para ajustar outros processos, como horários de início e término de turno para coincidir com janelas de entrega de materiais ou outros fatores externos.
  • Limite o escopo dos recalls de produtos. A análise usa relatórios detalhados de equipamentos individuais, incluindo dados de produção em tempo real e relatórios de controle de qualidade, para ajudar os fabricantes a identificar exatamente quando surgiu um problema de qualidade, em qual linha de produção e em qual equipamento. Isso ajuda a limitar o escopo dos recalls de produtos, reduzindo os custos e aumentando a satisfação do cliente.
  • Obtenha dados mais detalhados. Os fabricantes gerenciam suas operações usando KPIs com dados que geralmente estão no nível da fábrica. Esses dados também podem ser vinculados a linhas de produção individuais e até mesmo a máquinas, permitindo que os fabricantes melhorem o rendimento, os tempos de ciclo e outros KPIs em um nível granular.
  • Reduza o desgaste dos funcionários. A análise pode ajudar os fabricantes a identificar e retificar riscos de segurança, condições de trabalho abaixo do ideal, turnos de trabalho excessivamente longos e funcionários subutilizados, ajudando a melhorar o moral, a segurança e a retenção. Os fabricantes também usam a análise para ajudar a identificar funcionários com habilidades diferentes daquelas usadas em um determinado cargo, permitindo que eles sejam realocados para diferentes áreas da empresa e avancem em suas carreiras.
  • Produza dados financeiros consistentes. As empresas que ainda usam planilhas e outros meios manuais e desconectados de gerenciar dados financeiros geralmente acabam com dados inconsistentes. Isso pode ser resultado de erros de relatório ou da tentativa de amenizar um problema por parte dos gerentes. A análise aplicada aos dados extraídos de aplicações financeiras e equipamentos no chão de fábrica pode produzir relatórios automatizados e precisos, sem erros ou intervenção humana.

9 práticas recomendadas para análise da manufatura

Os projetos de análise bem-sucedidos compartilham várias características importantes, descritas nas melhores práticas abaixo.

1. Transforme-o em um projeto comercial

Envolva as partes interessadas da empresa, incluindo a diretoria, no desenvolvimento de projetos de análise. Certifique-se de que os projetos produzam resultados antecipados e significativos (consulte a seção KPIs) para que não sejam vistos como apenas mais um conjunto de projetos de TI. Por exemplo, demonstre que a combinação de dados operacionais e de TI pode ajudar a analisar métricas conectadas, como o impacto da entrega no prazo sobre a satisfação do cliente ou o impacto do tempo de inatividade da máquina sobre a taxa de pedidos perfeitos.

2. Comece aos poucos

Para comprovar o valor da análise, comece com dados coletados de um pequeno número de máquinas, que sejam gargalos ou particularmente essenciais para uma linha de produção, em vez de tentar criar um projeto em escala empresarial. Essa abordagem é mais econômica do que a abordagem "big bang", tem maior probabilidade de mostrar resultados imediatos e, muitas vezes, leva a uma maior demanda por projetos de análise de maior escala.

3. Crie um inventário de seus dados

Embarque em uma descoberta em grande escala dos diferentes tipos de dados disponíveis em diferentes sistemas, usados por vários departamentos. Essa avaliação deve incluir aplicações usadas por empresas adquiridas; contas a pagar, folha de pagamento e outros aplicações de back-office adicionadas ao longo do tempo; e até mesmo aquela única aplicação, criada por um desenvolvedor dez anos atrás e que ainda está em execução em algum servidor.

4. Inclua dados operacionais

Inclua dados coletados de equipamentos da fábrica ou de outras operações juntamente com dados coletados de aplicações que gerenciam processos de fabricação para obter a análise mais precisa. Por exemplo, analisar dados da ordem de serviço de uma aplicação ERP com dados operacionais sobre o tempo de ciclo de uma linha de produção pode indicar se um determinado pedido será preenchido dentro do prazo, uma descoberta que afeta diretamente a satisfação e as receitas do cliente.

5. Crie um único repositório de dados

Agregue dados de diferentes data warehouses em um único data warehouse ou data lake baseado na nuvem. Isso é particularmente importante após uma aquisição, pois empresas diferentes geralmente usam sistemas de gerenciamento de dados distintos e que não se integram perfeitamente.

6. Avalie o que precisa ser gerenciado

Escopo dos projetos de análise para que os tipos apropriados de dados sejam coletados e analisados. Se um dos objetivos do projeto for reduzir o tempo de inatividade, certifique-se de que os dados do sensor estejam sendo coletados para o equipamento que precisa ser mantido em condições operacionais. Se o objetivo for melhorar a produtividade, certifique-se de que é possível registrar o volume e coletar dados de séries temporais para medir a quantidade produzida em um determinado período.

7. Adote a IA e o machine learning (ML)

Ao aproveitar o ML no-code na análise, qualquer pessoa da fábrica pode descobrir padrões ocultos com base em dados históricos, como identificar tendências de backlog no estoque, prever o tempo de inatividade da máquina, analisar a subutilização de recursos e correlacionar o impacto das deficiências de produção às principais métricas de negócios, como receita e margens.

8. Expanda os recursos de análise progressivamente

Identifique as principais áreas em que os dados não estão sendo coletados e adicione sensores ou outros recursos para permitir que isso ocorra. Expanda o escopo e a complexidade dos projetos de análise de acordo. Por exemplo, os fabricantes podem começar medindo a quantidade de unidades produzidas e a porcentagem de tempo em que o equipamento está operando com capacidade total, posteriormente adicionando medidas de qualidade, como o número de unidades aceitas como porcentagem do total de unidades produzidas.

9. Ajuste o plano de fabricação

Os fabricantes podem usar insights orientados por análises com base em dados coletados do estoque integrado, bem como de atendimento, experiência do cliente, vendas, produção e fontes de terceiros, para tomar decisões rápidas e ajustar os planos de produção conforme necessário.

Casos de uso comercial para análise de manufatura

Os fabricantes usam a análise de dados para melhorar a eficiência geral de suas operações de chão de fábrica e cadeias de suprimentos e para obter melhores insights sobre KPIs, como eficiência geral do equipamento, tempo de atividade do equipamento e rendimento. Considere os seguintes exemplos.

  • HarbisonWalker International. Grandes fabricantes multinacionais podem usar a análise para melhorar a precisão das previsões e a entrega de pedidos dentro do prazo. Por exemplo, a HarbisonWalker International, uma empresa com mais de 150 anos que fabrica produtos refratários (produtos que podem suportar altas temperaturas, pressão ou ataques químicos), tem dezenas de instalações espalhadas por três continentes. A combinação de aquisições e uma variedade de aplicações corrigidas nos últimos 20 anos dificultou a coleta e a análise de dados. Ao consolidar dados e aplicações em um único sistema de ERP na nuvem, a HarbisonWalker analisou dados financeiros e de fabricação em toda a empresa para melhorar a precisão das previsões, reduzir as horas extras dos funcionários, ajustar os níveis de estoque e melhorar a entrega no prazo para mais de 90%.
  • Western Digital. A análise ajuda as grandes empresas a tomar decisões baseadas em dados com mais rapidez. Por exemplo, os fluxos de trabalho de relatórios de dados na empresa de armazenamento de dados Western Digital apresentavam lentidão por diversos fatores, incluindo as aquisições da Hitachi Global Storage Technologies e da SanDisk, que usavam plataformas de dados e fluxo de trabalho diferentes. As três empresas combinadas tinham mais de 2.000 aplicações para gerenciar, e a TI levava mais de oito horas para atualizar o data warehouse. Essa configuração deixava os usuários corporativos sem acesso ao business intelligence e à análise durante o dia e, quando os relatórios ficavam disponíveis, os dados já tinham de 24 horas a 48 horas. Ao padronizar dados e fluxos de trabalho em um novo sistema baseado em nuvem com relatórios predefinidos, a Western Digital concedeu aos líderes de negócios o acesso a dados analíticos em cerca de 20 minutos. Além disso, a consolidação de dados e plataformas permitiu que a empresa otimizasse os fluxos de trabalho e garantisse que todos os gerentes e executivos trabalhassem com os mesmos conjuntos de dados e relatórios.
  • Bitron. Os fabricantes usam a análise para reduzir o tempo que os executivos gastam procurando dados, tornando mais fácil para que eles tomem decisões baseadas em fatos, e não na intuição. A Bitron, fabricante italiana que produz vários componentes mecânicos e eletrônicos para diferentes setores, incluindo de energia, automotivo e HVAC, usa a tecnologia de nuvem para eliminar silos de dados. As ferramentas analíticas de autoatendimento permitem que os gerentes criem os relatórios dos quais precisam. Normalmente, os usuários precisam exportar dados de várias fontes e executar análises separadamente usando ferramentas de análise pontuais, o que leva a insights com falhas. No entanto, com o Oracle Analytics Cloud, que inclui recursos de preparação e enriquecimento de dados, os usuários podem agregar dados com mais facilidade e produzir KPIs para ajudá-los a gerenciar os processos de manufatura.
  • Bonnell Aluminum. A análise oferece aos fabricantes maior visibilidade das cadeias de suprimentos e operações, permitindo que eles atendam melhor às demandas dos clientes. A Bonnell Aluminum, fabricante de extrusões de alumínio sob medida, tentou usar dados dos sistemas de RH, finanças e operações da fábrica, incluindo dados de cinco fábricas que estavam em data warehouses não interoperáveis. Os gerentes de fábrica combinaram dados de planilhas no local com um sistema de relatórios ERP desenvolvido internamente, o que levou a dados inconsistentes e decisões mal fundamentadas. A falta de dados confiáveis impossibilitava a identificação ou a correlação da escassez global de materiais, a identificação de fornecedores com baixo desempenho e a priorização de pedidos dos clientes. Essa falta de clareza se tornou insustentável, considerando que 80% dos negócios da Bonnell se concentra na fabricação personalizada, que exige a entrega de mercadorias feitas de acordo com determinadas especificações em um momento específico. Graças a uma nova plataforma de análise e ERP baseada em nuvem, a empresa tomou melhores decisões de compra e estoque. Ao conectar dados de toda a empresa, incluindo os de fornecedores, a Bonnell pode entender melhor quais produtos estão em maior demanda, identificar gargalos de processo (como atrasos de fornecedores e problemas de estoque relacionados) e fazer as alterações necessárias (como realocar mão de obra e gastos) para atender a essas demandas personalizadas.

Como implementar a análise de dados na manufatura

A maioria das empresas de manufatura usa a análise de dados, mas, em muitos casos, ainda não implementou uma estratégia abrangente. Isso inclui a agregação e a limpeza de dados de forma consistente, a execução de consultas analíticas com base nesses dados e a sistematização de respostas a alertas ou outras informações reveladas pelos dados. Os fabricantes devem considerar as 10 melhores práticas de implementação a seguir.

  1. Crie um inventário do estado atual de seus repositórios de dados e documente o que deseja no estado final, incluindo as métricas que você gostaria de ver produzidas (para fins de manutenção preventiva, melhoria da qualidade, segurança do trabalhador e assim por diante).
  2. Faça um inventário de seus tipos de dados. Isso inclui dados não estruturados coletados de máquinas, dispositivos, ativos em trânsito e outras fontes, bem como de aplicações de manufatura, finanças, cadeia de suprimentos, vendas, marketing, RH, entre outros; além de dados estruturados organizados em data warehouses ou data lakes.
  3. Inicie um processo de migração de dados, consolidando primeiro os dados em um único data warehouse ou outro repositório, com backup para garantir a continuidade dos negócios. Além de ser um primeiro passo crucial no processo de análise, a racionalização dos dados dessa forma também ajuda a reduzir os custos de armazenamento, o que já é uma vantagem inicial.
  4. Crie conectores ou feeds de dados de fontes diferentes para o repositório central.
  5. Use um software de limpeza de dados para remover dados duplicados, contraditórios ou imprecisos, coletados de diferentes sistemas, garantindo que os dados centralizados sejam limpos e confiáveis.
  6. Comece aos poucos, conforme mencionado anteriormente. No início, tenha como alvo um equipamento de produção identificado como um gargalo para que as equipes possam aplicar a análise com o objetivo de fazer manutenção preventiva e reduzir o tempo de inatividade. Ou identifique um conjunto de KPIs (tempos de ciclo, produtividade, segurança do trabalhador, etc.) para rastrear e melhorar com o uso de análises.
  7. Mova a análise para linhas de produção ou processos da cadeia de suprimentos mais importantes.
  8. Permita que os usuários corporativos criem os próprios relatórios e painéis nos intervalos de sua preferência, para reduzir a dependência do departamento de TI.
  9. Configure os relatórios de forma que eles sejam orientados visualmente (em vez de um formato tabular), facilitando a tomada de decisões com base em dados anômalos ou outros sinalizadores.
  10. Sempre que possível, use relatórios predefinidos que façam parte do pacote de software de análise, produzindo KPIs padrão do setor que o ajudem a comparar suas operações com as dos concorrentes.
Imagem Como implementar a análise de dados na manufatura
A configuração de um programa de análise de manufatura é um processo iterativo que envolve começar com um projeto pequeno e expandir lentamente o escopo.

O futuro da análise da manufatura

Embora a maioria dos fabricantes já utilize a tecnologia da informação e – até certo ponto, a telemática ou outra instrumentação em seus equipamentos – o uso da TI e da análise, em particular, tende a ser desigual. Isso ocorre porque os dados residem em diferentes silos, o que dificulta o acesso e a análise.

A padronização de sistemas de TI baseados em nuvem ajudará os fabricantes a consolidar todos esses dados – tanto os estruturados quanto os não estruturados –, permitindo o uso da análise de forma conjunta e consistente para obter insights precisos e confiáveis, aprimorando a tomada de decisões.

Por fim, a introdução do ML low-code e no-code incorporado à análise, permitirá que os usuários corporativos criem relatórios por conta própria, sem a necessidade de criar um tíquete de solicitação ou obter ajuda da TI. Isso levará a um uso mais frequente dos dados e a todos os benefícios resultantes.

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O Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing, parte do Oracle Fusion Cloud ERP, ajuda os fabricantes a responder rapidamente às mudanças na demanda, oferta e condições de mercado. Os fabricantes que usam essa suíte de aplicações podem monitorar continuamente os padrões de estoque para reduzir os riscos de atraso nas ordens de serviço, determinar se o desempenho do fornecedor pode afetar as metas de produção e muito mais.

O Oracle Fusion Supply Chain & Manufacturing Analytics permite que os fabricantes aumentem a produtividade com insights predefinidos, melhorem a eficiência do chão de fábrica ao rapidamente detectar anomalias, e otimizem os processos de planejamento para produção, com uma visão integrada dos dados da cadeia de suprimentos e da manufatura.

Perguntas frequentes sobre a análise da manufatura

Como a análise ajuda os fabricantes?
Os fabricantes usam a análise para diversos fins, inclusive para reduzir o tempo de inatividade não planejado, rastrear e melhorar o desempenho do fornecedor, priorizar ordens de serviço, aumentar a produtividade dos funcionários e reduzir os defeitos dos produtos.

Quais tipos de eventos físicos os sensores podem detectar?
Os sensores podem detectar a presença de chamas, vazamentos de gás e níveis de óleo, além de detectar propriedades físicas, como temperatura, pressão e radiação. Além disso, também podem detectar movimentos e a proximidade entre os objetos.

De onde os fabricantes obtêm os dados analisados?
Os fabricantes correlacionam dados de diversas fontes, incluindo máquinas de chão de fábrica, aplicações de TI de back-office, fornecedores e provedores terceirizados de dados focados em mercados; demografia; clima; regulamentações; patentes; práticas ambientais, sociais e de governança; entre outras categorias de informações.

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