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Saiba como analytics avançado está promovendo a inovação na indústria automotiva

O uso de ferramentas de analytics avançado na indústria automotiva não é apenas sobre carros autônomos; as tecnologias de ciência de dados e aprendizado de máquina podem ajudar a manter as organizações automotivas competitivas, aprimorando tudo, desde a pesquisa, manutenção, até o design de fabricação e os processos de marketing.

A ciência de dados, o aprendizado de máquina e, em última análise, a Inteligência Artificial (IA) podem melhorar a eficiência em todos os estágios da produção automotiva, permitindo que as organizações reduzam custos, atendam melhor aos clientes e, talvez, o mais importante, desenvolvam produtos novos e inovadores.

Com a crescente Internet das Coisas (IoT), a grande maioria de nossos dispositivos estará conectada à Internet. Quando as pessoas pensam em IoT, relógios, telefones e outros pequenos dispositivos geralmente vêm à mente. Mas cada vez mais, os fabricantes estão sonhando alto. Grandes “gadgets”, como nossos automóveis, estão sendo sincronizados na Web e atualizados com as novas tecnologias.

Os veículos modernos contêm mais software do que um avião de caça. No painel, uma variedade de interruptores e ícones simplifica a tecnologia incrivelmente complexa capaz de levá-lo ao seu destino com segurança a 100 km / h, avisando quando você está prestes a sair da faixa e travando automaticamente para evitar um acidente iminente. E enquanto estão fazendo isso, esses “carros conectados” estão gerando gigabytes de dados a partir de funções cheias de sensores.

Como tantos veículos são efetivamente computadores sobre rodas, é inevitável que agora cerca de 90% da inovação na indústria automotiva venha de software, com os fabricantes introduzindo continuamente novos recursos. Ao criar esses controles complexos, uma parte inerente do processo é reduzir o risco de algo dar errado. À medida que o volume de eletrônicos nos veículos aumenta, aumenta inevitavelmente o risco de falha.

Mas, como dissemos anteriormente, analytics avançado não tem a ver apenas com carros conectados. Veja outras áreas onde os dados agregam muito valor e inovações:

  • Manutenção preditiva

Na indústria automotiva as fábricas estão cheias de equipamentos com sensores que geram dados que podem fornecer informações críticas. A manutenção preditiva é sobre a previsão da falha antes que ela ocorra com base nos dados coletados desses sensores. A manutenção do equipamento é um processo muito planejado, mas quando algo quebra quando não está planejado – causa estragos na cadeia de suprimentos. A capacidade de prever falhas antes que elas ocorram e, em seguida, planejar proativamente solucioná-las, é uma grande vitória para o fabricante.

A manutenção preditiva também está fornecendo uma vantagem importante para as empresas que gerenciam frotas de veículos para serviços de transporte compartilhado, melhorando o desempenho geral da frota, reduzindo os custos de manutenção e melhorando a experiência do cliente. Analytics avançada, IA e aprendizado de máquina são aplicados aos dados de telemetria do veículo para detectar alterações no subsistema do veículo, correlacionar esses dados, extrair a inteligência e prever e prevenir falhas. Atuar com essas informações pode reduzir drasticamente o tempo de inatividade do veículo e manter as operações funcionando sem problema.

  • Pesquisa e desenvolvimento

No futuro, a Analytics avançada desempenhará um papel enorme na produtividade de P&D, impedindo que projetos caros de P&D destinados à falha sejam totalmente realizados. Isso se traduz em empresas automotivas que economizam tempo e dinheiro, que podem se concentrar em projetos com mais potencial, além de outras iniciativas de aprendizado de máquina e IA fora da área de pesquisa e desenvolvimento.

  • Cadeia de suprimentos

O uso de analytics avançado de dados da cadeia de suprimentos na indústria automotiva não é nova, mas o que pode trazer é a introdução de fontes de dados novas e inovadoras que ajudam a apoiar decisões prudentes de remessa e minimizar os riscos. Com os sistemas orientados ao aprendizado de máquina, também é possível analisar grandes conjuntos de dados para classificar os fornecedores de acordo com o desempenho da entrega dentro do prazo, sua pontuação de crédito e avaliações que permitem aos fabricantes obter maior controle sobre suas cadeias de suprimentos, incluindo logística e gerenciamento.

  • Relacionamento com o cliente

Com Analytics avançado, é possível ter uma visão 360º. do cliente análise do cliente é mais do que apenas entender as preferências, sentimentos e experiências que o cliente está tendo e teve. Ele se estende por vários canais – o cliente pode estar interagindo com a marca on-line, verificando novos produtos ou comprando preços. Ou os clientes podem estar visitando uma concessionária, testando e interagindo com os centros de serviço onde estão trazendo seus carros para manutenção, reparos ou garantia. É essencial poder aproveitar todos esses dados e aproveitá-los de maneira significativa.

O analytics também pode ser usado, por exemplo, para medir se uma campanha de vendas é ou não eficaz. É importante saber como os clientes estão percebendo uma campanha e, em seguida, segmentá-los com mensagens específicas que os induzirão a se envolver com a marca de uma maneira mais significativa. A análise do cliente também pode ser usada para lidar com problemas de garantia, detectando problemas específicos em um novo modelo rapidamente, antes que as pessoas comecem a trazê-lo para as concessionárias.

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Além de P&D: saiba como impulsionar a inovação no setor elétrico

Uma crença comum nos negócios é que o investimento em Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) obrigatoriamente leva à inovação. Por esse padrão, uma empresa que investe pesadamente em P&D deve ter processos inovadores que resultam em aumento de vendas, e provavelmente sucesso no mercado. Empresa sem inovação? Elas provavelmente precisam dobrar seus esforços de pesquisa e desenvolvimento.

Mas não é assim tão simples. O setor elétrico, assim como outros setores e indústrias, são extremamente complexos. Dados mostram que investir em P&D não garante a inovação. E, em muitos casos, a inovação não vem de dentro da empresa, e sim de um parceiro, cuja oferta é o que falta para a empresa alcançar os seus objetivos de negócio. No setor elétrico, por exemplo, o foco não é investir em P&D na área de conectividade. O core business é geração e distribuição de energia. É muito mais produtivo procurar um parceiro que tenha a expertise necessária para impulsionar a inovação no setor elétrico, entre outros.

Ainda assim, as empresas buscam alguma combinação de P&D e inovação – o mercado exige. Compreender como a P&D e a inovação funcionam, conceitual e praticamente, e como financiar as duas coisas, pode ajudar a melhorar seus resultados.

P&D e inovação são a mesma coisa?

Não, P&D não é o mesmo que inovação. Algumas vertentes defendem que a P&D é um componente inicial da inovação, um termo genérico para comercializar descobertas. Já outros definem a P&D como um objetivo de longo prazo enquanto a inovação pode ser posta em prática, em uma variedade de necessidades de negócios, no curto prazo. Essas várias definições indicam que os conceitos de P&D e de inovação estão mudando no mercado interconectado de hoje, baseado em resultados.

Na maioria das empresas, são três os principais objetivos da P&D:

Desenvolvimento de conhecimentos fundamentais. Isso geralmente significa explorar certas tecnologias com potencial de grande impacto no setor, mas nem seu valor intrínseco nem sua aplicação prática ainda são conhecidos. O financiamento para esse fim é uma fração do todo, mas é estratégico, com pouca expectativa de crescimento ou desenvolvimento no curto prazo.

Suporte a áreas de negócios como gerenciamento de negócios, manufatura e satisfação do cliente. As funções são mais tangíveis, como procurar pontos fortes e fracos ou tendências futuras que permitam à empresa criar novas oportunidades de negócios. Este trabalho não está necessariamente em andamento todo o tempo, mas talvez se concentre em uma determinada linha do tempo ou área de negócios.

Criando e implementando novas tecnologias. O resultado dessa área de pesquisa e desenvolvimento pode ser qualquer “invenção” – um equipamento, um processo. As empresas tendem a ver essa área de P&D como um investimento, e não como um custo operacional necessário, especialmente para projetos de curto prazo, mais fáceis de medir e avaliar.

Nessa visão multifuncional de P&D, a inovação pode vir de qualquer área, mas quando as empresas reconhecem e agem de acordo com os três propósitos, a P&D pode estar mais diretamente ligada a um resultado inovador que realmente gere valor.

Financiando a inovação

Se a P&D é impulsionada pela necessidade de criar soluções melhores ou mais inovadoras, a inovação é impulsionada pelo valor. A P&D pode gerar descobertas interessantes ou importantes, mas sem um processo que resulte em valor, pode parecer supérflua, mesmo se concordarmos que é essencial.

A verdadeira inovação, então, não é simplesmente um produto “melhor”, mas a que oferece novo valor ao cliente. No setor elétrico, por exemplo, são as smart grids que permitem a entrega de serviço com mais qualidade, são os medidores inteligentes possíveis de serem implantados com a chegada de uma solução de conectividade com alta confiabilidade e escalabilidade – as redes MESH, que mudam todo o relacionamento entre consumidores e distribuidoras de energia.

Talvez, em vez de considerar a inovação como o resultado natural de P&D, vale reformular o que significa inovação:

invenção (via P&D) + valor do cliente + um modelo de negócios = inovação

Dados não são commodity

A energia que corre pelos fios pode até ser considerada uma commodity, mas não os dados. Quando se adiciona inteligência a esse processo, a energia passa a ser um serviço, voltado para entregar a melhor experiência ao cliente.

O futuro da inovação no setor elétrico certamente passa pela adoção de inovadoras tecnologias, como Internet das Coisas, Big Data, redes inteligentes, medidores inteligentes, processamento na nuvem. E essa transformação é fundamental para a implantação de redes elétricas inteligentes e automatizadas, controle da distribuição e redução dos tempos de falhas.

O futuro da energia está na mudança de um modelo único de alimentação centralizada, que atualmente ainda predomina no setor brasileiro, para modelos descentralizados, baseados em redes bidirecionais entre consumidores e fornecedores. Atualmente, quando a distribuição energética de uma fonte centralizada falha, ela prejudica o abastecimento de toda a rede. Por isso, as empresas de distribuição de energia têm investido cada vez mais em tecnologias que permitem medir em tempo real o consumo de energia para gerir e otimizar suas fontes de geração e também suas estratégias de distribuição, adotando medidores inteligentes e soluções para análise de dados.

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