Alimentada, principalmente, por um aumento nos dispositivos de IoT (Internet das Coisas) que enviam dados de produtividade e processos para a nuvem, além das fontes de dados tradicionais, como smartphones e computadores pessoais, a Data Science é usada na indústria em diversas aplicações que podem melhorar a produtividade, minimizar os riscos e aumentar o lucro.
No artigo a seguir, você irá conhecer melhor como as aplicações industriais estão usando todo o poder da Data Science para melhorar seus processos e aumentar a competitividade do setor. Boa leitura!
Dados de desempenho e qualidade em tempo real
Os dados coletados de máquinas e operadores podem fornecer um conjunto de indicadores-chave de desempenho (KPIs), como o OEE (Overall Equipment Effectiveness ou Eficácia Geral do Equipamento, em tradução direta), além de possibilitar a análise da causa-raiz orientada por dados de tempo de inatividade e refugo.
Isso cria as bases para uma abordagem responsiva e proativa à otimização e manutenção de máquinas, além da capacidade de responder rapidamente a problemas que afetam a produtividade e causam tempo de inatividade.
Os data scientists podem, então, fornecer um modelo preditivo para o desempenho e o tempo de inatividade da máquina. Esses modelos são usados para antecipar o impacto das mudanças no chão de fábrica, incluindo um aumento ou diminuição nos ganhos de rendimento, redução e qualidade do refugo e, é claro, o tempo de inatividade da máquina.
Previsão de falhas e manutenção preventiva
Na manufatura moderna, a produção pode, muitas vezes, depender de algumas máquinas ou células críticas, que não podem parar. Os mesmos dados que fornecem um monitoramento em tempo real do fabricante, podem ser analisados por meio da Data Science para melhorar o gerenciamento de ativos e evitar falhas na máquina.
Entender por que uma máquina falha, é o primeiro passo para prever quando isso acontece e se antecipar ao problema. A produção de grandes volumes de dados significa que os dados do processo, como temperatura e vibração, podem indicar um problema antes de causar falhas.
O rastreamento desses dados, em relação às configurações de desempenho ideais indicadas pelo fabricante do equipamento, significa que o monitoramento de condições pode indicar a necessidade de manutenção preventiva, o que poderia evitar uma falha crítica posteriormente.
A ciência de dados fornece o modelo estatístico usado para antecipar uma falha e, assim, reduzir proativamente o tempo de inatividade.
Previsão de demanda e gerenciamento de estoque
Registrar a encomenda e entregar um pedido ao cliente no prazo é uma prioridade para a indústria. Muitos fabricantes dependem da ciência de dados para criar previsões de demanda e entrega. Com o advento da manufatura Just-In-Time (JIT), os pedidos são baseados em prazos apertados e cadeias de suprimentos mais apertadas.
Assim, muitos fabricantes estão usando a ciência de dados para proteger seus estoques, otimizar sua cadeia de suprimentos e garantir que eles possam atender a essas ordens de maneira enxuta, evitando pedidos excessivos de estoque e produtos encalhados.
Conclusão
O uso da Data Science para a indústria é extremamente valiosa, e não apenas para as aplicações supracitadas. Da otimização da cadeia produtiva à melhoria dos processos de robotização e automação, existem muitas formas como esse conceito pode ser aplicado nas indústrias.
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