Big Data: a importância dos dados no processo industrial

É impossível não relacionar a importância do Big Data ao surgimento de uma nova era. Apelidado de o petróleo do século XXI, o Big Data tem ajudado, e muito, não apenas o setor industrial, mas muitos outros, na forma de gerir negócios.

Afinal, o que é Big Data?

Existem várias versões sobre a origem do conceito de Big Data e o início de suas aplicações. Uma das mais conhecidas remete à NASA, que no começo da década de 1990 passou a usar o termo para descrever imensos conjuntos de dados complexos, que desafiavam os limites convencionais da computação da época. O conceito ganhou força no início dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição hoje amplamente usada, baseada em três Vs:

• Volume: organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina.
• Velocidade: os dados são transmitidos em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil.
• Variedade: os dados são gerados em inúmeros formatos, desde estruturados (numéricos, em bancos de dados tradicionais) até não estruturados (textos, e-mails, vídeos, áudios, cotações da bolsa e transações financeiras).

Dependendo da aplicação, outras dimensões podem ser consideradas, como veracidade, complexidade e variabilidade, entre outras.

O Big Data em si são apenas dados brutos. No entanto, com o uso de softwares e técnicas de análise é possível extrair informações e insights úteis para a gestão do processo analisado, descobrir novos padrões e explorar perguntas que ainda não haviam sido feitas.

As decisões tomadas a partir dos dados são muito mais precisas e reais, deixando de lado estratégias baseadas em intuições ou suposições e ganhando agilidade na correção de rotas.

Um mercado em forte crescimento

Segundo a revista Forbes, a taxa de adoção de Big Data analytics chegou a 53% entre as empresas entrevistadas, contra 17% em 2015.

Mundialmente, o mercado de Big Data cresce entre 10% e 14% ao ano. As projeções apontam um avanço de US$ 42 bilhões em 2018 para US$ 103 bilhões em 2027.

Para se ter uma ideia, algumas empresas chegam a coletar mais de dez mil dados a cada 250 milissegundos. Por isso, adotar estratégias digitais para a análise de Big Data pode ser decisivo: além de elevar a produtividade, o estudo dessas informações possibilita processos mais assertivos, redução de custos e até a previsão e prevenção de problemas operacionais.

Um caso de sucesso: a Meritor

A Meritor, fabricante de sistemas de transmissão, freios e outros componentes para veículos comerciais, é um bom exemplo. Ao avaliar fornecedores, os clientes levam em conta o número de peças rejeitadas por milhão (PPM). Para melhorar seu desempenho nesse indicador, a Meritor quintuplicou o volume de dados coletados e passou a rastrear as taxas de defeito não apenas por lotes de produto, mas também por operações de produção individuais. Além disso, decidiu diferenciar as peças rejeitadas por clientes das rejeitadas por fornecedores, o que permitiu avaliar os níveis de qualidade de suas próprias fontes.

O resultado? Em 2013, a taxa de rejeição da empresa era de 139 partes por milhão. No primeiro trimestre de 2014, com a companhia trabalhando para melhorar a rastreabilidade dos problemas de produção, a taxa caiu para 67.

Possibilidades de aprimoramento na manufatura

As oportunidades de aprimorar a manufatura com o uso de Big Data são praticamente infinitas. Entre elas:

• Oferta de produtos com foco no consumidor: o olhar está totalmente voltado para o cliente. Para conhecê-lo melhor, é possível explorar tecnologias como a Inteligência Artificial que, por meio do machine learning, ajudam os profissionais da indústria a entender o perfil exato dos seus consumidores.
• Decisões mais precisas: as informações podem ser usadas para otimizar tarefas operacionais e embasar decisões muito mais precisas, com análises complexas do ritmo de produção e da aceitação do produto no mercado.
• Antecipação de cenários e problemas: é possível antecipar cenários reunindo dados sobre o mercado consumidor e realizando avaliações, o que permite experimentar e testar novos produtos e soluções.

De acordo com a NewVantage Venture Partners, o Big Data tem gerado seu maior valor ao reduzir despesas em 49,2% dos casos e ao impulsionar inovações e novas vertentes de negócio em 44,3% dos casos.

Em resumo: ganhos para a indústria e os clientes

Com o processamento de grandes volumes de dados, a indústria ganha tanto quanto os clientes:

• Linhas de produção mais eficientes
• Acompanhamento do processo produtivo em tempo real
• Precisão na análise de dados
• Identificação preditiva de problemas
• Melhoria nas previsões de demanda de produtos e de produção
• Descentralização do ciclo produtivo
• Indústria mais próxima do consumidor final
• Fabricação personalizada
• Redução do tempo para correção de problemas
• Maior integração entre setores e níveis de atuação
• Aumento da qualidade das tomadas de decisão