Produção moderna: 4 maneiras como os dados transformam o setor industrial
22/06/2022

Produção moderna: 4 maneiras como os dados transformam o setor industrial

wDISCOVER

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Produção moderna: 4 maneiras como os dados transformam o setor industrial

Produção moderna: 4 maneiras como os dados transformam o setor industrial!

Não podemos negar que o setor de produção está se movendo de forma mais acelerada e enxuta, à medida que os sistemas empresariais tradicionais ultrapassados estão sendo deixados de lado e substituídos por conceitos mais novos.

Mais do que nunca, o setor de produção precisa organizar e entender os enormes volumes de dados, de vários sistemas, para melhorar a eficiência, os níveis de serviço e o suporte.

“O setor de produção tem se mostrado muito resistente a mudanças. Esse tipo de resistência é natural quando não sabemos o que não sabemos. Assim, transformar o caos de dados que coletamos rotineiramente em um ativo útil precisa ser um processo. Esse processo, no entanto, precisa ser muito bem direcionado e ponderado” para Dan Meier - Gerente de operações da Photoronics, Inc.

No mercado atual, explorar o impacto e a interação entre eficiência operacional, qualidade do produto, demanda de clientes e excelência no serviço, simplesmente não é possível sem uma análise de dados que faça sentido.

Neste texto produzido pelos nossos parceiros da Tableau, você irá aprender a:

  • Otimizar a produção, o desempenho de fábricas e os produtos com a análise de Self Service BI;
  • Melhorar o planejamento de vendas e operações com os recursos de combinação de dados e previsões;
  • Usar a análise em tempo real na cadeia de suprimentos; e,
  • Visualizar e reagir ao feedback dos clientes.

A seguir descubra quatro maneiras de como líderes do setor estão revolucionando a produção industrial com os dados.

#01 Otimizar a produção, o desempenho de fábricas e os produtos com análises de Self Service BI

Os funcionários das organizações do setor de produção normalmente tinham acesso às informações fornecidas pelos dados em relatórios estáticos gerados por aplicações empresariais e ferramentas de business intelligence, todos gerenciados e usados apenas pelo departamento de TI. Esse método antigo, desenvolvido e integrado principalmente na década de 1990, é no geral, muito complexo, rígido e demorado.

As melhores implementações de análise são dashboards desenvolvidos por usuários executados sobre a infraestrutura gerenciada pela equipe de TI, a chave desse sucesso é a otimização para o Self Service BI.

A análise de Self Service BI permitirá que os colaboradores e que organizações inteiras do setor de produção, vejam e entendam os dados sobre a cadeia de demanda, as operações de produção e todo o ciclo de vida dos serviços.

Com maior visibilidade do desempenho operacional, os funcionários poderão monitorar os dados em toda a organização e aplica-los para buscar melhorias contínuas nos negócios e nos processos, através dos conceitos de Six Sigma e dos princípios enxutos.

O Self Service BI também permite a implementação da estrutura DMAIC, que é uma metodologia com passos bem definidos para a resolução estruturada de problemas com foco também na melhoria contínua, para viabilizar um ciclo de melhorias orientadas pelos dados, permitindo que os funcionários explorem e identifiquem a causa principal de defeitos em produtos ou gargalos.

Podemos citar o exemplo da marca Tesla, uma importante fabricante de veículos elétricos e componentes de motos e transmissão, eles constataram que a análise de Self Service BI permitia que seus funcionários explorassem seus próprios dados, contribuindo amplamente para suas descobertas sobre otimização e estabilização da produção. “Quando as pessoas passam a ter acesso aos dados, elas começam a fazer mais perguntas. É possível obter informações mais aprofundadas. Quando você está tentando identificar a causa principal de um problema persistente que vem prejudicando a produção há semanas ou messes, a possibilidade de analisar esses dados e detectar algo que vinha passando despercebido é uma grande vantagem” segundo Will Bishop - Engenheiro de testes sênior da Tesla.

#02 Melhorar o Planejamento de vendas e operações com os recursos de combinação de dados e previsões

São melhorias significativas na produção e devem partir da fonte: a cadeia de suprimentos.

É fundamental então que todos os profissionais da cadeia de suprimentos possam fornecer produtos e serviços usando sistemas de informações distintos diante de prazos apertados.

Os fabricantes de hoje precisam lidar com muitas fontes de dados: planejamento de equipe e pedidos do sistema ERP, informações sobre pedidos dos sistemas MES, logs de horários e de assiduidade, dados de produção e alarmes de diferentes fabricantes de equipamentos e diversos sistemas PLC e SCADA.

Conectar essas ilhas de informações é essencial para entender o panorama geral para tomar decisões fundamentadas em dados. 

#03 Mobilizar a cadeia de suprimentos com a análise em tempo real

Nas operações de cadeia de suprimentos, é ainda mais revolucionária a capacidade de ver e entender o que está acontecendo com os dados em tempo real em um dispositivo móvel.

Os dados de produção mudam constantemente, mas são de extrema relevância. Utilizar os dados no momento certo é essencial para uma operação mais lucrativa.

A boa notícia?

As soluções de Business Intelligence estão disponibilizando informações quando e onde são necessárias para possibilitar a tomada de decisões essenciais aos negócios com rapidez.

Tendo a Coca-Cola Bottling Co. Consolidated (CCBCC), como exemplo, sendo a maior empresa independente de envasamento de Coca-Cola dos EUA, eles têm funcionários em campo interagindo e colaborando com dashboards em qualquer lugar, inclusive motoristas de caminhões em diferentes cidades.

A CCBCC solucionou um grande gargalo em sua cadeia de suprimentos devido à disponibilidade limitada de relatórios, oferecendo aos líderes e a mais de 800 funcionários, atualizações diárias de dashboards em dispositivos móveis.

 “Com o acesso móvel aos dados, agora as equipes de entregas podem visualizar as informações em seus iPads e acompanhar seus desempenhos até mesmo de dentro do caminhão, enquanto estão a caminho de um determinado local ou em qualquer rota que estejam.” indicou Kevin King - Diretor de relatórios e análises na CCBCC.

#04 Ouvir, interpretar e reagir aos feedbacks dos clientes com maior rapidez

No final das contas, os desejos e as necessidades do cliente são o que importam para as empresas. Os fabricantes precisam coletar dados sobre eles, ouvindo em canais diferentes, como por exemplo: redes sociais, centrais de atendimento e pesquisas de satisfação.

Quando buscamos informações nos dados sobre os clientes, é fundamental agir com rapidez!

Utilizando como exemplo a Trane, uma organização líder global de ar-condicionado e equipamentos, que deixou de usar apenas planilhas e passou a integrar visualizações de dados com Self Service BI sobre o atendimento ao cliente sobre o processo, obtendo informações sobre à satisfação do cliente, e atualmente são de 10 a 100 vezes mais rápidos.

“Precisamos ouvir e interpretar os dados. É necessário reagir com rapidez de duas formas: reagir diretamente, respondendo aos nossos clientes, e reagir como empresa, determinando de forma estratégica o que é importante para nossos clientes.” para Michael Nealy - Analista de clientes sênior da Trane.  

Com a visualização de dados, a Trane monitora métrica importante para classificar o feedback do cliente com mais rapidez, sendo capaz de mergulhar mais a fundo nos dados para encontrar respostas a perguntas como: “Os técnicos estão chegando no horário em determinada região?”

Os funcionários de venda/produção e os executivos podem ver em questão de segundos as localidades com melhor e pior desempenho, bem como detalhar dados subjacentes para saber o motivo.

“Podemos identificar oportunidades e descobrir quais dessas filiais ou localidades podem melhorar. Consequentemente, nossos clientes irão ter uma experiência melhor” conclui Nealy - Analista de clientes sênior da Trane.  

Para conferir o conteúdo completo, baixe o whitepaper clicando aqui.

Após a leitura do artigo, você aprendeu as 4 maneiras como os dados transformam o setor industrial e caso você precise de auxílio pode enviar a sua pergunta através do formulário, que ficaremos felizes em ajudar!

Produção moderna: quatro maneiras como os dados estão
transformando o setor industrial

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