Na era da Internet das Coisas (IoT) e da Indústria 4.0, produtividade e eficiência operacional estão condicionadas à tecnologia. Seu objetivo envolve, além da sobrevivência, processos inovadores que garantam um desempenho ótimo dos sistemas e uma tomada de decisão mais acertada, por meio do uso e da análise avançada de dados desde o chão de fábrica até o setor administrativo do negócio.
O chamado deep learning, ou aprendizado profundo, amplifica o conceito de Big Data aliado ao machine learning. Ele fornece ferramentas avançadas de análise por meio do uso de algoritmos, redes neurais, aplicações e plataformas que revolucionarão completamente os processos de produção, monitoramento e manutenção de qualidade. Tudo isso a fim de transformar os modelos de negócios que conhecemos hoje.
Quer conhecer os caminhos para a produtividade e eficiência operacional? Continue a leitura e confira!
1. Teoria das Restrições (TOC)
A Teoria das Restrições (TOC) é uma aplicação prática de tomada de decisões organizacionais que terão algum tipo de restrição dentre seus objetivos. Uma restrição limita o movimento da empresa em direção aos seus objetivos, que comumente são os resultados e o crescimento sustentável.
Idealmente, essas restrições devem ser combatidas ou minimizadas, a fim de alcançar a produtividade e eficiência operacional. As restrições podem ser:
- Físicas: taxa de ociosidade em máquinas, equipamentos, veículos, instalações, sistemas, capital intelectual, etc;
- Não-físicas: imprevisibilidade de demanda, falta de adequação a tendências de mercado, ineficiência no atendimento a exigências dos consumidores, etc.
Elas são mensuradas por meio de indicadores de desempenho que avaliam a rentabilidade do negócio, suas despesas operacionais e o investimento em manutenção dos estoques. São exemplos: margem de contribuição, Retorno sobre o Investimento (ROI) e índice de produtividade.
2. Lean Manufacturing e suas vertentes
Com processos produtivos bem estruturados e gerenciados, é possível resolver gargalos no lead time, transporte e movimentação, além de reduzir o volume dos estoques e de itens defeituosos. Assim, viabilizam-se qualidade total e desperdício zero (TPM — Manufatura Produtiva Total).
Essa estruturação se dá por meio do lean manufacturing. Ele orienta processos flexíveis do tipo pull, em que os itens são retirados e não empurrados no final da cadeia de produção.
Ao aliar lean manufaturing à tecnologia da IoT, com participação relevante da força de trabalho e de machine learning, o desdobramento do método Lean Six Sigma se torna capaz de produzir algumas vantagens, como as que veremos a seguir.
Vale ressaltar que “lean” diz respeito à produção enxuta, enquanto “six sigma” se refere à taxa de variabilidade (desvio padrão) de um processo.
Previsibilidade da demanda
Conforme uma pesquisa da McKinsey, o machine learning pode reduzir os erros de previsão da cadeia de suprimentos em até 50%.
Essa eficácia se dá pelo deep learning, em que recursos tecnológicos e de Inteligência Artificial (AI), amparados por dados de Big Data, testam modelos matemáticos para aumentar a precisão da necessidade de fornecimento e produção. Isso ocorre tanto pela variabilidade do perfil de consumo quanto pela sazonalidade.
Automatização da aquisição de material
Esse processo de melhoria é resultado da precisão de demanda combinada com a automação e o registro do histórico de consumo de processos para o reabastecimento da cadeia de suprimentos.
É facilitada pela impressão 3D, que cria materiais em tempo real e conforme a demanda do processo produtivo.
Manutenção preditiva
Diz respeito à melhoria de índices como o OEE (Eficácia Global dos Equipamentos), em que a disponibilidade e desempenho das máquinas utilizadas no processo produtivo são aprimorados com a integração de redes neurais, deep learning e manutenção preditiva.
As condições dos equipamentos são avaliadas automaticamente, com intervenção humana estritamente necessária, o que minimiza taxas de ociosidade e custos de manutenção e inspeção.
3. Monitoramento contínuo e cíclico dos processos para a produtividade e eficiência operacional
O processo de controle e monitoramento da aplicação das metodologias deve ser cíclico, com o auxílio de ferramentas como o Ciclo PDCA (Plan, Do, Check and Act). Além disso, deve ter como objetivo a equiparação aos níveis de classe mundial — WCM (World Class Manufacturing).
O conceito de IoT, amparado pelo deep learning, é o caminho para a qualidade total. Conforme dados da PwC, o aprendizado de máquina e a integração entre APIs, Big Data e Analytics contribuirão para um crescimento de 31% nas manufaturas digitalizadas.
Há muitas vantagens na Indústria 4.0, pois a tecnologia ajuda as empresas a construir uma rede conectada de dispositivos que operam exclusivamente para aprimorar os processos de trabalho. Do controle de qualidade ao gerenciamento de ativos, soluções de cadeia de suprimentos e manufatura enxuta, é possível aumentar a produtividade e eficiência operacional.
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