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Big data na indústria 4.0: como transformar dados em lucro

14/01/2019

A indústria 4.0 já está presente e atuante. Em 15 anos, a previsão é que ela deva movimentar cerca de US$ 15 trilhões. Em alguns segmentos industriais, as inovações trazidas por este conceito terão, até 2050, um potencial de aumentar os volumes de produção  e reduzir custos em até 13%, de acordo com um relatório divulgado pela BP.

Um dos pilares da quarta revolução industrial é o Big Data, que nada mais é que a coleta e entendimento de um grande volume de dados. Estas informações podem tanto estar organizadas em formas numéricas e em tabelas, quanto não ordenadas, tendo formatos variados, como áudios, vídeos, documentos escrito, pagamentos, entre outros. O importante é que elas consigam ser reunidas, organizadas, analisadas e que o resultado disso seja insights para a indústria. 

De acordo com uma pesquisa realizada pela Pricewaterhouse Coopers (PwC), que entrevistou mais de duas mil empresas, de 26 países e diferentes setores sobre a indústria 4.0, 72% delas acham que o uso de Big Data e a análise destas informações melhorarão o relacionamento das indústrias com os seus clientes. Além disso, 86% dos entrevistados alegaram que esperam ter custos menores e receitas maiores nos próximos cinco anos por causa da Indústria 4.0 e dos novos conceitos que esta inseriu no mercado, como o Big Data.


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Como funciona a análise de dados na indústria

Os benefícios do Big Data para a indústria são inúmeros. A todo tempo a produção e comercialização dos produtos e serviços industriais geram informações que podem ser analisadas para identificar padrões e anomalias. Dessa forma, é possível otimizar processo, focar produções, coletar dados de todas as máquinas, operadores, robôs e vendas. No fim, isso gera uma análise detalhada de toda a cadeia industrial, o que traz impactos positivos para a gestão da empresa e tomada de decisões.  

Para isso ser possível, os dados são coletados e analisados em etapas. A primeira delas é o chamado data preparation. Nesta fase, as informações são preparadas, separadas, organizadas para poderem seguir um padrão de análise. Sem isso, o volume de dados desorganizados gera um trabalho desnecessário e no lugar de facilitar o processo, cria uma barreira nele. 

O segundo passo depois de preparar os dados é analisar criticamente as informações provenientes deles. A chamada data mining, mineração de dados, é a fase de identificar padrões e anomalias que possam basear decisões estratégicas para a indústria.

Muitas empresas param nesta etapa e com os insights gerados traçam planos para otimizar processos, melhorar o aproveitamento de máquinas e minimizar custos. Mas para as que querem dar continuidade ao processo é possível ensinar as máquinas a lerem os padrões de dados e com isso tomarem decisões. Isso é chamado de Machine Learning.

Cinco fundamentos do Big Data

Para ser executado com eficácia o Big Data precisa obedecer cinco padrões, também chamados de os cinco Vs do Big Data:  volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

O volume diz respeito a quantidade de informações geradas por uma indústria. Se bem analisados, os dados em abundância viram aliados das empresas. A velocidade é a frequência que estas informações são produzidas, a sua análise precisa acompanhar esse fluxo para ser feita com eficácia. A variedade é a propriedade que explica as diferentes formas que um dado pode chegar para a análise. A veracidade garante que os dados que são coletados em grande volume e alta velocidade sejam reais e tenham uma base condizente - se as informações forem contraditórias não é possível fazer análises corretas. Por último, o valor da operação deve ser levado em consideração para calcular o custo-benefício de se faz tal análise.

Pratique

Se a indústria produz ou coleta dados e os usa como fonte de informação, ela já usa o Big Data. Mas se forem aplicados os pilares e as etapas elencadas aqui, os benefícios podem se potencializar.

Produzido por:

Gabriela Pederneiras

Jornalista | Assessora de imprensa | Redatora


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