A Indústria 4.0 deixou de ser uma tendência ou um conceito futurista para se estabelecer como uma realidade em curso em praticamente todos os setores produtivos, alterando relações entre fornecedores, fábricas, distribuidores e clientes, tornando processos e tomadas de decisão mais ágeis e precisos. Ainda que o Brasil esteja alguns passos atrás de países mais desenvolvidos, é essencial estar atento aos movimentos do mercado e estruturar os alicerces para encarar os desafios inerentes a este novo paradigma. As interdependências e complexidades, características da Indústria 4.0, demandam uma nova postura na gestão industrial, que eleva a manufatura tradicional a um novo patamar estruturado sob dinâmicas inteligentes e padrões de produção que fomentam novas oportunidades.
Impulsionadas pela big data, pela inteligência artificial (IA), sensorização, automação e pelo alto grau de conectividade, as máquinas estão evoluindo para versões muito mais robustas, suportadas por ferramentas analíticas avançadas, capazes de aprender e entender processos, interagir com o ambiente, executar tarefas e a adaptar seu comportamento. A inteligência por trás do machine learning viabiliza a construção de sistemas capazes de automatizar tarefas complexas e evoluir decisões por meio de exemplos e experiências, estabelecendo-se entre os principais impulsionadores das inovações no setor industrial.
Segundo estudo conduzido na Alemanha pela McKinsey, um dos grandes benefícios da Inteligência Artificial e do machine learning consiste na detecção automatizada de produtos defeituosos, atividade que têm o potencial de aumentar a produtividade em 50%, além de apresentar melhorias de até 90% em comparação à uma inspeção humana.
Desafios da gestão industrial
Ainda que as novas tecnologias estejam cada vez mais presentes e acessíveis, são inúmeros os desafios e variabilidades que líderes industriais precisam lidar em seu dia-a-dia. Demanda visão holística e estrutura sistêmica para gerenciar recursos humanos e equipamentos, ao mesmo tempo em que é preciso controlar o estoque, a produção e a logística, a fim de entregar um produto de qualidade, dentro do prazo e aderente às diferentes demandas do cliente. Tudo isso visando maior produtividade, melhores margens de lucro e, paralelamente, atendendo aos requisitos de sustentabilidade.
Confira abaixo os principais desafios e algumas oportunidades para endereçar estas questões de maneira estruturada:
S&OP (Planejamento de vendas e operações)
Como integrar o plano financeiro ao operacional, equilibrar oferta e demanda, prever oscilações, aumentar a receita, reduzir custos e alavancar o desempenho de marketing dos produtos? A saída está na estruturação de um S&OP apoiado em modelos matemáticos avançados, precisão estatística, gestão de eventos e análises quantitativas, trazendo inteligência para as previsões.
Planejamento de demanda
Tarefa altamente estratégica ligada ao S&OP que impacta nas demais decisões da cadeia, interferindo diretamente nos resultados da empresa. Contar com uma ferramenta analítica de planejamento gera uma base segura para a tomada de decisões, ao fornecer excelência de predição e facilidade de colaboração. Por meio de uma abordagem investigativa, são gerados modelos preditivos mais adequados a cada cenário de planejamento, considerando um conjunto extenso de diferentes variáveis simultaneamente.
Gestão logística
O fluxo de operações sofre com inúmeras adversidades, como controle de estoque, custo de entrega (despesa por quilômetro rodado), acidentes, atrasos e fraudes, entre outros. A adoção de análises avançadas aliadas ao machine learning viabiliza uma visão ampliada dos cenários e variáveis, suportando decisões mais rápidas e assertivas e resultados surpreendentes de negócios.
Preços
Por sua complexidade e capacidade direta de impactar nos resultados, o estabelecimento de preços é uma atividade cada vez mais estratégica para empresas. Não se trata apenas do custo funcional, mas do valor que o produto entrega. Tecnologias de advanced analytics conseguem combinar diferentes variáveis importantes ao negócio, resultando em uma proposta de precificação que entregue a máxima performance e lucratividade, contribuindo para evoluir do modelo clássico de custos para o modelo baseado em valor.
Novos padrões de produção
Enquanto o movimento global da Indústria 4.0 e de integração de fluxos operacionais está evoluindo rapidamente para estágios cada vez mais avançados, as empresas brasileiras que desejarem surfar nessa onda precisam se estruturar para manter sua competitividade no mercado. Contar com suporte de soluções preditivas e prescritivas, viabilizadas por ferramentas de advanced analytics e tecnologias de machine leaning é um passo essencial para tornar seus processos mais inteligentes e automatizados, viabilizando mais eficiência e flexibilidade.
Controlar demandas, volumes, processos, tecnologias, qualidade, entender o comportamento do cliente e a atitude do fornecedor são alguns dos desafios que você enfrenta na sua rotina? Quer saber mais sobre como gerenciá-los e estruturar processos para uma tomada de decisão mais assertiva e baseada em análises de dados em tempo real?
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