Análise de dados na indústria: entenda como melhorar seus resultados

A análise de dados na indústria é vital para que as empresas sejam capazes de prosperar na era da Indústria 4.0. Com essa estratégia, indústrias ganham eficiência, previsibilidade e escala em um cenário cada vez mais orientado por tecnologia.

Ao longo deste artigo, vamos explicar melhor o que é análise de dados na indústria, por que ela é tão relevante e como aplicá-la na prática.

A análise de dados na indústria consiste no processo de coletar, organizar, interpretar e transformar dados operacionais em informações estratégicas para apoiar decisões.

No contexto da Indústria 4.0, temos visto o uso cada vez maior de sensores, sistemas integrados e máquinas conectadas que geram um grande volume de dados em tempo real. Com essas informações em mãos, cria-se novas oportunidades para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a tomada de decisão.

Os dados podem ser obtidos através de fontes distintas, como máquinas, robôs, sensores IoT, sistemas de produção, ERPs, MES e plataformas de automação industrial.

Na prática, a análise de dados permite responder perguntas fundamentais para a operação industrial, como:

• Onde estão os gargalos de produção?
• Por que ocorrem falhas ou paradas não planejadas?
• Como melhorar a eficiência dos equipamentos?
• Quais variáveis impactam mais a qualidade do produto?
• Quando uma manutenção deve ser realizada?

Portanto, pode-se dizer que a análise desses dados ajuda tanto na sugestão de ações corretivas ou preventivas, quanto na previsão de cenários futuros.

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Você sabia que existe mais de uma estratégia para análise de dados? Apresentamos as principais e suas características abaixo:

Análise descritiva

A análise descritiva tem como objetivo responder à pergunta “o que aconteceu?”. Portanto, seu papel é consolidar dados históricos de modo a mostrar indicadores como produtividade, tempo de ciclo, taxa de falhas e consumo de energia. Em resumo, seu foco principal é retrospectivo.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica busca entender “por que aconteceu?”. Ela utiliza diferentes variáveis com intuito de identificar correlações, e com isso ajuda a encontrar causas raiz de problemas como quedas de desempenho, defeitos recorrentes ou paradas frequentes.

Análise preditiva

A análise preditiva faz uso de modelos estatísticos e algoritmos para prever eventos futuros com base em dados históricos. Na indústria, ela é mais usada para manutenção preditiva, previsão de falhas e planejamento de produção.

Análise prescritiva

A análise prescritiva vai além da previsão e responde à pergunta “o que deve ser feito?”. Seu propósito é sugerir ações para otimizar resultados, considerando múltiplos cenários e restrições operacionais.

Fizemos uma lista para apresentar os principais impactos gerados pela análise de dados em diferentes áreas da operação. Confira:

Aumento da eficiência operacional

Ao identificar gargalos e variações de desempenho, a análise de dados permite ajustes finos nos processos produtivos. Como resultado, a indústria se torna mais produtiva, além de ser capaz de utilizar recursos de forma mais estratégica e ainda conquista a redução de retrabalho.

Redução de custos e desperdícios

Quando sua indústria conta com dados confiáveis, torna-se possível otimizar recursos como consumo de energia, matéria-prima e tempo de máquina.

Melhoria da qualidade do produto

A análise de dados ajuda a correlacionar parâmetros de processo com a qualidade final do produto. Dessa forma, indústrias conseguem ter mais controle estatístico, o que melhora a consistência da produção.

Tomada de decisão mais rápida e assertiva

Em vez de depender apenas da experiência ou intuição, gestores passam a tomar decisões baseadas em evidências, aumentando a previsibilidade e reduzindo riscos no processo produtivo.

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O que é análise de dados na indústria 4.0?

É o uso sistemático de dados operacionais para melhorar processos, prever falhas e apoiar decisões em ambientes industriais conectados e automatizados.

Qual a diferença entre análise de dados e big data analytics?

A análise de dados pode envolver volumes menores e análises mais simples, enquanto o big data analytics lida com grandes volumes de dados em alta velocidade e variedade.

A análise preditiva substitui a manutenção preventiva?

Não substitui totalmente, mas complementa. A análise preditiva permite planejar manutenções com base em dados reais de uso e desgaste.

Pequenas indústrias também podem usar data analytics?

Sim. Mesmo operações menores se beneficiam da análise de dados, desde que comecem de forma estruturada e alinhada aos objetivos do negócio.

Quais são os principais erros ao implementar análise de dados?

Focar apenas em tecnologia, ignorar a qualidade dos dados e não envolver as equipes operacionais são erros comuns.

A análise de dados exige uso de inteligência artificial?

Não necessariamente. Muitas análises eficazes utilizam estatística e modelos simples, evoluindo para IA conforme a maturidade da operação aumenta.

Quanto tempo leva para obter resultados?

Depende da complexidade do processo e da qualidade dos dados, mas melhorias incrementais podem surgir em poucos meses.

Os cobots, também robôs industriais colaborativos, são umas das soluções mais interessantes para manufaturas interessadas em entrar na indústria 4.0 através da automação de processos monótonos, repetitivos, perigosos e pouco ergonômicos realizados por humanos.

Esses robôs colaborativos são capazes de ser implementados e operar com pouco impacto no chão de fábrica, baixo consumo de energia comparados aos robôs industriais tradicionais, e ainda podem operar sem células de segurança após apreciação de riscos obrigatória.

Mas, para além dos benefícios de produtividade, aumento de qualidade, segurança, satisfação dos trabalhadores, retenção de talentos, maior constância na produção, oportunidade de abertura de 3 turno e previsibilidade produtiva mais apurada, os cobots também são tecnologias altamente integráveis a sistemas de informação já presentes nas manufaturas.

Isso quer dizer que, na prática, os cobots podem alimentar softwares com dados sobre tempo de ciclo, desgaste de flanges, log de erros e muitas outras informações.

No ecossistema UR+ da Universal Robots, onde é possível encontrar diversos fornecedores certificados ao redor do mundo, estão presentes diferentes softwares de IA e Big Data que transformam os dados coletados em relatórios úteis para a gestão das fábricas.

Caso queira entender melhor como isso funciona e como aplicar esses robôs na sua linha produtiva, entre em contato. A Universal Robots oferece cobots com compatibilidade nativa com os principais protocolos industriais (Ethernet/IP, Profinet, Modbus/TCP).