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Análise de Dados Industriais. Sua fábrica esta pronta?

Tenho a impressão que muitos gestores industriais possuem uma visão distorcida quando falamos de prontidão técnica para análise de dados industriais. Mesmo em plantas com máquinas de última geração e…


Tenho a impressão que muitos gestores industriais possuem uma visão distorcida quando falamos de prontidão técnica para análise de dados industriais. Mesmo em plantas com máquinas de última geração e que atendem às elevadas exigências de performance, nós encontramos gaps técnicos que limitam o valor de projeto de dados para manufatura.

É importante entender que prontidão digital não se trata apenas de conectividade com os ativos. Existem diversas considerações técnicas que impactam no sucesso de projetos de digitalização para manufatura. Em contrapartida, isso não significa que as fábricas precisam estar com tudo em ordem para iniciar os trabalhos com dados, mas entender o nível da prontidão técnica que se encontra é importante para selecionar projetos que possuem maior chance de sucesso.

Nós da Crave Industry, dividimos os requisitos de prontidão técnica para análise de dados industriais em 3 tópicos macros:

  1. Conectividade & Acessibilidade
  2. Consciência dos Dados
  3. Nuvem & Segurança

Conectividade & Acessibilidade

Este é um tópico fundamental requerido para a digitalização. Ele avalia se dados estão sendo coletados dos sensores de máquinas e se os dados estão sendo historiados em um sistema central. Também avaliamos aqui se os dados coletados são “assertivos” e suficientes para responder às intrigantes perguntas dos gestores de fábrica. Considerações usuais para este tema são:

  • Máquinas não só possuem sensores mas eles são acessíveis via rede ethernet;
  • Dados são historiados por um sistema central / banco de dados;
  • Dados essenciais são capturados como por exemplo, paradas não programadas, refugos e part numbers identificadores, ou números de batelada.

prontidão-técnica-conectividade

Consciência dos dados

Este tópico é um tanto quanto abstrato, pois verifica se a empresa e suas fábricas entendem os dados gerados em seus processos. Além disso avaliamos à estratégia a longo prazo para gerenciar dados de manufatura.

Fatores típicos para este tema, incluem:

  • Existe documentação ou expertise interna na empresa para interpretar dados coletados de máquinas e como estes dados mapeiam o processo no mundo real;
  • Qual é a estratégia a longo prazo utilizada pela empresa com relação a dados industriais:
    • É uma estratégia que assegura uma coleta de dados precisa e assertiva para utilização ao longo de toda a organização;
    • Ou é uma estratégia que requer preparação de dados e alocação de recursos para cada novo projeto.

prontidão-técnica-consciencia

Nuvem e Segurança

Aqui nós avaliamos o o nível de preparação da empresa para trabalhar com provedores de serviço em nuvem. Além disso avaliamos se as medidas de segurança de dados internas estão definidas. Prontidão técnica para este tema é usualmente mensurado pelos itens abaixo:

  • Existe uma política clara para trabalhar com provedores de serviços de nuvem;
  • Existe uma arquitetura bem definida pela TI para seguramente acessar dados de fora da empresa;

prontidão-técnica-nuvem-segurança (1)

Como eu disse anteriormente, nem todos os tópicos acima precisam estar em um nível super elevado para trabalhar com projetos de digitalização industriais. Porém, o entendimento do nível de prontidão técnica para analise de dados industriais em cada um dos tópicos, ajudará gestores a selecionar os projetos que possuem maior chance de sucesso num curto prazo, além de entender o que é necessário para atingir níveis mais avançados de insights e respostas.

É claro que temas técnicos unicamente não garantem o sucesso de um projeto. Temas organizacionais também influenciam bastante um projeto de dados industriais. Investiremos tempo em breve para escrever e discutir alguns temas organizacionais que são determinantes no sucesso de projetos de digitalização.

Por: Lucas Faria, Diretor na Crave Industry

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