Geralmente, a maioria das organizações tem vários objetivos para adotar Big Data na indústria. E, embora a principal meta seja melhorar a experiência do cliente, outros objetivos incluem redução de custos, melhor direcionamento do marketing e aumento da eficiência dos processos existentes.
O Big Data é o processo de avaliar conjuntos de dados contendo diversos tipos de elementos — ou seja, dados importantes — para descobrir padrões, correlações, tendências do mercado, preferências do cliente e outras informações comerciais úteis.
Isso significa que ele pode ser analisado com as ferramentas de software comumente usadas como parte de disciplinas avançadas de avaliação, como estatística, análises preditivas e mineração de dados.
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Como funciona o Big Data para a indústria?
A análise avançada se refere à aplicação de estatísticas e de outras ferramentas matemáticas às informações comerciais a fim de avaliar e melhorar as práticas operacionais.
Na fabricação, os gerentes de operações podem usar avaliações avançadas para mergulhar profundamente nos aspectos do processo histórico, identificar padrões e relacionamentos entre etapas e entradas discretas do processo e, em seguida, otimizar os fatores que demonstram ter o maior efeito sobre o rendimento.
Muitos fabricantes globais em uma variedade de indústrias e geografias agora têm uma abundância de informações em tempo real da loja e a capacidade de realizar avaliações estatísticas sofisticadas.
Eles estão tomando conjuntos de dados previamente isolados, agregando e analisando-os para revelar informações importantes.
Mesmo dentro das operações de fabricação que são consideradas melhores em cada segmento, o uso de Big Data pode revelar novas oportunidades para aumentar a eficiência.
O primeiro passo para os fabricantes que desejam utilizar análises avançadas para melhorar o rendimento é considerar a quantidade de elementos que a empresa possui à sua disposição. A maioria dos negócios “coleciona” informações de processo, mas geralmente as usam apenas para fins de rastreamento, e não como base para melhorar as operações.
Para esses players, o desafio é investir nos sistemas e nos conjuntos de habilidades que lhes permitam otimizar seu uso de informações de processo existentes (por exemplo: centralizando ou indexando dados de múltiplas fontes para que possam ser avaliados de forma mais fácil).
Algumas empresas, particularmente aquelas com ciclos de produção de meses, têm dados muito pequenos para serem estatisticamente significativos quando colocados sob a lente de um analista. O desafio para líderes seniores nessas empresas é manter o foco a longo prazo e investir em sistemas e em práticas para coletar mais informações.
Eles podem investir de forma incremental. Por exemplo: reunindo informações sobre um passo de processo particularmente importante ou complexo dentro da cadeia de atividades maior, e depois aplicando análise sofisticada a essa parte do processo.
Por que investir em Big Data para a indústria?
Na indústria 4.0, a circulação, a coleta e a avaliação de informações são uma necessidade, pois apoiam o crescimento da produtividade com base em um processo de tomada de decisão em tempo real.
O setor exigirá mais e mais compartilhamento de dados, mesmo além dos limites corporativos. Basta pensar em uma multinacional com uma fábrica de produção localizada em um país diferente da sua sede.
Quanto mais rápido e mais amplo o acesso a informações, mais eficiente o processo, incluindo a manutenção e a resolução de quaisquer problemas. E é assim que o crescimento da produtividade se torna possível.
Pode-se dizer que a internet das coisas e a indústria 4.0 provavelmente se tornarão os geradores mais importantes de informações. No entanto, gerar dados é uma coisa; a análise dos resultados é completamente diferente.
A chave para integrar imensas funcionalidades de Big Data é uma infraestrutura de TIC (tecnologia de informação e comunicação) de alto desempenho. E é precisamente aí que muitas empresas têm um pouco de atraso para fazer e necessitam investir.
Quais são os benefícios do Big Data para a indústria?
Dirigido por sistemas e softwares de análise especializados, o Big Data pode apontar o caminho para vários benefícios de negócios, incluindo melhor eficiência operacional, melhor atendimento ao cliente e novas oportunidades de receita.
Confira a seguir alguns benefícios do Big Data para a indústria:
Incrementação de produtos
O Big Data também pode ajudar a entender como os outros percebem seus produtos para que a empresa ou a equipe de marketing possa adaptá-los, se necessário.
A avaliação do texto de redes sociais permite descobrir os sentimentos dos seus clientes e até segmentar aqueles em diferentes locais geográficos ou entre diferentes grupos demográficos.
Além disso, o Big Data permite testar (em um piscar de olhos) milhares de variações diferentes de projetos auxiliados por computador para verificar como as mudanças menores, por exemplo, afetam custos, lead time e desempenho.
Segurança
É possível mapear a paisagem de dados em toda a empresa com as ferramentas Big Data, o que permite a análise das ameaças internas.
Ele pode, ainda, detectar informações potencialmente sensíveis que não sejam protegidas de forma adequada e se certificar de que elas são armazenadas de acordo com os requisitos regulamentares.
Redução dos custos de manutenção
Tradicionalmente, as fábricas estimam que um certo tipo de equipamento provavelmente se desgastará após X anos. Consequentemente, eles substituem cada peça dessa tecnologia.
As ferramentas Big Data eliminam essas médias pouco práticas e dispendiosas. A sua velocidade e as quantidades maciças de dados que acessa podem detectar dispositivos falidos e prever quando eles vão parar de funcionar.
O resultado é uma estratégia de substituição muito mais econômica e menos tempo de inatividade, pois os dispositivos defeituosos são rastreados bem mais rapidamente.
Melhoria dos processos de fabricação
O Big Data permite que os fabricantes segmentem o processo de produção e a cadeia de suprimentos até a tarefa ou a atividade mais específica.
Isso permite que os fabricantes reduzam cada problema para o menor componente e identifiquem processos ou componentes específicos que estão abaixo do desempenho ou que estão causando problemas.
Usando Big Data para análises preditivas, é possível reduzir significativamente a quantidade de testes necessários para garantir a qualidade.
Identificar dependências também ajuda a melhorar os processos críticos de produção e a criar planos de contingência para minimizar os efeitos de possíveis inatividades e ineficiências.
Melhoria de personalização
O Big Data permite, ainda, prever a demanda por produtos personalizados, identificando padrões no comportamento do cliente. Itens customizados agora podem ser fabricados em níveis e eficiências de produção em massa.
As ferramentas de Big Data também permitem que os engenheiros de produtos obtenham acesso em tempo real aos dados do cliente para que eles possam personalizar os produtos de acordo com as preferências do consumidor.
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