CategoriesCadeia de suprimentos,  Conexões Inteligentes,  Melhoria Contínua

As tendências da Indústria 4.0 pós COVID-19

Listas são uma tradição de todo começo de ano. E em um ano totalmente atípico, listar tendências que possam indicar um caminho menos conturbado se torna uma necessidade. Então, para a Indústria, 2021 pode significar um ano de mudanças, de desenvolvimento e, principalmente, resiliência.  

O ano de 2020 acelerou a transformação digital no setor produtivo de forma nunca vista anteriormente. Novas tecnologias otimizaram processos na cadeia de suprimentos e tornaram o compartilhamento de dados mais seguros. Além disso, a adoção da automação desses processos se tornou essencial para reduzir custos, aumentar a eficiência e produtividade e, assim, ajudar na sobrevivência das empresas. 

Olhar para o futuro pós-Covid pode mostrar o caminho que a indústria 4.0 tem pela frente e para se preparar para possíveis crises. O primeiro passo é o que fazer quando a pandemia finalmente chegar ao fim. É o momento para substituir as estratégias de recuperação de desastres por outras que garantam a continuidade dos negócios. Claro, muitas transformações feitas durante a crise podem (e devem) continuar, exigindo apenas alguns ajustes para uma nova realidade. 

A saúde dos funcionários também precisa estar no foco das empresas, para que não corram riscos de, no momento da recuperação, não poder contar com recursos importantes de suas equipes. Novos protocolos para manter a segurança e saúde dos funcionários podem ser implementados – como realizar check-ups regulares – e seguidos à risca. Agir de maneira proativa ajuda a reduzir riscos. 

 

Fábricas Inteligentes

Para 2021, e para os próximos anos, a tendência de tornar uma operação mais inteligente e conectada deve chegar com mais força. Operações devem se tornar remotas, com controle à distância, com maior uso da análise de dados, automação e tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA) e hospedadas na nuvem. Isso garante a visibilidade de toda a operação e o progresso da produção diretamente na tela do computador ou de algum outro dispositivo. 

Otimizar e tornar a cadeia de suprimentos mais resiliente também são fatores considerados essenciais pelas empresas há alguns anos, e 2020 mostrou essa importância e deixou claro os riscos por toda a cadeia, o que exigiu das empresas uma grande agilidade para se adaptar. Esses desafios precisam ser analisados e considerados na hora de realizar as mudanças necessárias para garantir que não serão pegos desprevenidos nos próximos anos. Uma cadeia de suprimentos precisa ser ágil e forte para enfrentar qualquer tipo de mudanças no mercado, sem que isso afete a produção. Tecnologias para gerenciamento da cadeia de suprimentos baseadas em IA e aprendizado de máquina pode prever os possíveis problemas e ajudar a empresa a se adiantar a eles. 

Uma cadeia de suprimentos otimizada, com o uso de tecnologias baseadas em IA e aprendizado de máquina, também contribui para melhorar a tomada de decisões tornando-a muito mais ágil. Novas soluções baseadas em dados devem se tornar onipresentes no setor de manufatura, pois permitem analisar rapidamente as informações necessárias para criar insights acionáveis e buscar novas oportunidades de negócios, além de contribuírem para monitorar a fábrica, evitando problemas nas máquinas e interrupções inesperadas. 

Essas tendências também exigem que os funcionários tenham habilidades que, até então, não eram necessárias ou urgentes. Assim, para embarcar na indústria 4.0, as empresas também precisam buscar por esses talentos, ou desenvolvê-los internamente. Com o crescimento do trabalho remoto e o uso de novas tecnologias, é essencial que o RH esteja preparado para atender às necessidades que essas tendências devem trazer para o chão da fábrica. 

A indústria 4.0 traz diversas oportunidades para os mais diversos setores da economia, mas sua empresa está preparada para a transformação que essa jornada pode causar? Converse com nossos especialistas e conheça nossas soluções. 

CategoriesCadeia de suprimentos,  Logística,  Transporte

Cinco passos para adotar uma estratégia IoT

Internet das coisas (IoT) vem sendo cada vez mais adotada no Brasil, e a quantidade de equipamentos e máquinas conectados cresce a cada diaA indústria utiliza sensores conectados a um sistema digital, dedicados a capturar informações para monitorar máquinas e analisar a produtividade e, assim, otimizar desde a gestão de ativos até a logística.  

A quantidade de dados gerada atualmente pelos sistemas utilizados é gigantesca e a análise dessas informações pode ser o motor para o crescimento das empresas, mas, como qualquer estratégia inovadora, é preciso que seja implementada com planejamento para que seja realmente bem-sucedida. 

 Então, como implementar uma estratégia eficiente e que realmente contribua para o crescimento dos negócios? 

Algumas empresas optaram por usar a IoT para criar novos produtos, outras para transformar os negócios, mas as empresas mais bem-sucedidas foram as que optaram por focar a estratégia IoT nos produtos já existentes. 

 Assim, o primeiro passo é simples: Começar com foco no próprio negócio, analisando a possibilidade de usar a tecnologia nos produtos e serviços já oferecidos pela empresa. Isso permite ter uma visão mais completa e abrangente dos produtos e serviços oferecidos, de forma a entender como torná-los mais atraentes e úteis para os clientes. 

 Ao saber exatamente o que se espera da tecnologia e como ela pode ajudar a empresa, escolher uma plataforma de IoT que realmente responda a essas necessidades é essencial para o sucesso da estratégia. Da mesma forma que não existe uma estratégia padronizada para a implementação da IoT, é preciso contar com uma plataforma que ofereça flexibilidade para atender a demandas diversas. Monitorar a logística de uma transportadora é bem diferente de mensurar o consumo de recursos em uma linha de produção. 

 Com isso em mente, é preciso entender que o melhor momento para implementar uma estratégia IoT é agoraPara isso, a empresa precisa ter a capacidade de gerenciar mudanças rapidamente, pois a IoT leva a um caminho de mudanças inevitáveis para tornar uma operação mais eficiente. Mas, se processos não forem modificados e otimizados, os riscos de naufragar são grandes. 

 Outro fator que pode contribuir positivamente para uma estratégia IoT é implementá-la em escala, para diversos usos simultaneamente. Concentrar o investimento em um único segmento da produção pode ser contraproducente e ineficiente. Em ambientes com arquitetura de dados e estruturas similares é mais inteligente usar a tecnologia para desenvolver ofertas e criar sinergias entre os produtos produzidos em toda a linha de produção. 

 Por fim, a segurança não pode ser negligenciada em nenhum momento. A IoT aumenta o risco de violação de dados e invasão de sistemas. E esses riscos exigem uma política de segurança robusta, e que seja seguida a risca por todos os funcionários, com investimento em sistemas de segurança e treinamento para evitar problemas. 

 A IoT precisa conectar de maneira eficiente máquinas, pessoas e sistemas, além de tornar os processos mais fáceis e contribuir para tornar as decisões mais inteligentes. E as tecnologias de gestão de redes da Atech ajudam sua empresa a gerenciar seus equipamentos em tempo real a um custo atrativo. Entre em contato e saiba mais. 

CategoriesGestão de Ativos

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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