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8 de março 2018

Dados na indústria: entenda sua importância

Prever as mudanças de mercado e gerar insights valiosos. São essas as principais funções dos dados na indústria, que cumprem com a ideia de balançar os modelos padronizados de produção e trazer inovação ao processo.

Graças a interoperabilidade, uma das bases da indústria 4.0, os sistemas têm a capacidade de cruzar informações entre si junto ao fator humano, o que aumenta o processo de Business Intelligence e leva a Internet das Coisas a um patamar que oferece experiências cada vez mais completas.

Se você desconhece o conceito, fique ligado, pois atualmente cerca de 72% das indústrias acredita que o Big Data possibilitará um ciclo de vida maior dos produtos!

Para te ajudar a entender a importância dessa análise holística, listamos alguns dos benefícios que a gestão de dados pode trazer para sua empresa:

– Redução da imprevisibilidade do mercado graças a visão de oportunidades e previsão de necessidade/desejo/vontade do cliente;

– Aumento da rentabilidade;

– Identificação de gargalos no processo produtivo;

– Melhoras nas operações comerciais;

– Fornecimento de dados para o controle de implementation success;

– Encadeamento de decisões estratégicas;

– Automação de atividades e gestão de staff;

Ainda que seu negócio seja um sucesso, a competitividade mercadológica não permite espaço para descanso e nunca é cedo demais para inovar, ampliar a influência e melhorar o produto.

Entenda as vantagens de se fazer análises de dados na indústria e saiba no que ficar atento com as dicas abaixo:

Data Preparation

É a principal etapa da análise do Big Data. É nessa fase que os dados são peneirados, os de menor importância são excluídos e sobram aqueles com os quais você pode trabalhar.

Aproveite o momento para fazer simulações, pois é esse seu espaço para analisar as possibilidades de falhas, a quantidade de tempo a ser reduzido e as soluções a serem encontradas.

A fase do Data Preparation é essencial! Não a ignore.

 

Análise avançada

Sabemos que existem processos mais complexos que outros e isso é normal na maioria das indústrias.

Porém, em alguns casos, oscilações em resultados são mais comuns e afetam imensamente o rendimento do produto.

Para reduzir essa variabilidade e aumentar a qualidade significantemente, é fundamental aplicar métodos avançados de análise, com a utilização de KPIs e outras ferramentas matemáticas.

Se você deseja mergulhar profundamente nessa técnica, é interessante observar alguns passos:

– Invista na análise do processo histórico de seu produto: diagramas, médias, agrupamentos, tudo vale nessa fase!

– Observe padrões e cruzamentos entre etapas do processo. Assim, você será capaz de identificar quais fatores estão levando seu negócio a uma baixa rentabilidade.

– Otimize os fatores mais importantes – aqueles que interferem em maior quantidade no rendimento.

 

Reduza gastos com mercadorias

Ninguém merece ter problema com maquinário mas, infelizmente, é uma situação que afeta toda indústria.

Por conta dos altos custos de manutenção e das interferências que o processo sofre, a melhor alternativa às vezes parece ser trocar de equipamento. Mas calma, viemos para ajudar você a resolver essa dor!

O nome da solução é: monitoramento de dados.

Você alguma vez imaginou que eles serviriam para esse propósito também?

Pois é, a análise preditiva, como diz o nome, tem por objetivo ajudar a perceber futuras falhas e assim impedir que a máquina quebre e te deixe na mão. Além disso, facilita a gestão para que nenhum processo saia prejudicado e ainda ajuda na gestão da manutenção.

 

Se empolgue, mas nem tanto…

Quanto mais dados melhor, certo? Errado! É importante que a empresa analise todos os processos, mas uma sobrecarga de dados pode tornar as operações mais lentas.

Para fazer uma boa análise, leve em consideração:

– Volume de dados

– Velocidade de armazenamento

– Confiabilidade

– Valor (benefício agregado ao dado)

Lembre-se: dados que farão diferença em insights devem ser priorizados!

 

Não ceda às dificuldades!

Segundo uma pesquisa da Accenture, apenas 12% dos entrevistados avaliaram a própria capacidade de analisar Big Data como excepcional.

Quer estar entre eles? Então esteja aberto a mudar visões padronizadas e investir em tecnologias, bem como:

– Analisar de modo holístico e integrado todo processo, buscando sempre uma maximização de resultados;

– Priorizar as análises para gerar valor comercial e ampliar sua fatia de mercado;

– Operação de analytics em toda empresa. Assim, os gestores poderão ter insights valiosos graças a disponibilidade de informação.

 

CRM é fundamental

Os índices que monitoram a satisfação do comprador não podem ser ignorados.

Esteja atento a todo processo de Gestão do Relacionamento com o Cliente (CRM), que visa colocar o cliente como a parte mais importante do processo para que ele saia sempre satisfeito.

Lembre-se que o tratamento adequado é capaz de gerar valor imenso a sua empresa, nunca o subestime!

 

Invista em segurança

Devido a importância dos dados na indústria, é primordial garantir que todas as informações coletadas estejam seguras de hackers e invasores.

Assim, foque em pontos como:

– Autenticação de usuários e equipamentos

– Criptografia de dados

– Assinatura digital

– Varredura de vírus

– Monitoramento de atividade sistema/rede

– Segurança perimetral de planta

 

Tecnologia na gestão de dados na indústria

Você já deve ter percebido que gerir dados não é uma tarefa simples, ainda mais quando envolve grandes estruturas de processos em ambientes complexos como indústrias.

Assim, há inúmeros softwares que podem ajudar na gestão numérica, como os ERPs.

A Novidá também pode te ajudar a integrar dados! Nossa tecnologia de geolocalização indoor permite que você monitore recursos em tempo real e saiba tudo que está acontecendo no chão de fábrica.

Dessa forma, você se torna capaz de realocar a equipe de maneira mais produtiva, localizar elementos na planta e ter total controle da sua operação.

Quer saber mais sobre como podemos te ajudar? Clique aqui e entenda nossa tecnologia!

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