O estudo realizado pela Accenture aponta que nas operações industriais, combinar conhecimento de processos com Inteligência Artificial e Machine Learning é o caminho para eficiência operacional.
Segunda a pesquisa, 90% das empresas entrevistadas da América Latina julgam extremamente importante, para o crescimento dos negócios, o foco em eficiência operacional e experiência dos clientes, além da criação de novos modelos corporativos. E, como grandes protagonistas dessa alavancagem, a Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data Analytics estão entre as cinco principais tecnologias mais avançadas para o alcance desses resultados.
Outros estudos apresentam um cenário ainda mais decisivo. Executivos de grandes empresas afirmam que adotar essas tecnologias não é mais apenas uma questão de eficiência operacional e melhoria dos processos. Agora, a pauta está na sobrevivência e longevidade dos negócios.
Porém, esta é só a ponta do iceberg. Inserir novas tecnologias nos sistemas corporativos demanda investimento de qualidade em diferentes frentes. Podemos usar como exemplo a jornada do uso de dados. O recomendado, antes de tudo, é incorporar um estudo para estruturar uma sólida estratégia de dados e de Inteligência Artificial. A partir disso, serão desencadeados outros aspectos fundamentais ao negócio, como governança, por exemplo.
Nas operações industriais, o grande foco das tecnologias mais avançadas, tais como Analytics e Inteligência Artificial, está na solução de desafios operacionais complexos e que atrapalham a eficiência operacional.
A vantagem dessas tecnologias é que elas são capazes de reconhecer padrões de sistema e, deste modo, antecipar falhas, prever condições anormais e prover insights valiosos baseados em dados -- o que eleva a tomada de decisão para um outro patamar.
Além disso, um outro diferencial da analítica avançada é conseguir responder questões típicas:
- Qual é causa raiz dessa falha na minha produção ou processo?
- Como posso prever qualquer evento operacional e tomar medidas antecipadas para evitá-lo ou mitigar os danos?
- Por que o meu processo varia tanto em determinadas condições?
- Existem tantas variáveis que causam falhas ou eventos operacionais, como posso encontrar o que está afetando mais diretamente?
Empresas data-driven usam dados como elementos vitais para tomada de decisões por meio de analítica transparente e de alta qualidade. Para isso, essas companhias estabelecem o compromisso de tratar os dados como um ativo valioso.
Principais objetivos da aplicação de analítica avançada:
- Eficiência no emprego dos ativos
O objetivo é extrair o maior potencial dos ativos existentes, o que aumenta o desempenho em linha com as diferentes condições operacionais. Como por exemplo, contribuindo para o aumento da confiabilidade e disponibilidade do ativo. - Segurança e produtividade da força de trabalho
Aplicações que auxiliam os gestores a identificar automaticamente condições inseguras e possíveis falhas futuras. Além também de definir aplicações que contribuam para o aumento da produtividade da força de trabalho. - Planejamento, simulação e controle da execução
O foco está nos modelos de predição de demanda, tanto do mercado pelo produto final quanto de insumos consumíveis. No top line, os impactos são o aumento de produtividade, melhoria na previsão de demanda e planejamento da produção. Já no bottom line, os resultados aparecerem na redução do consumo de matérias-primas e energia e redução de custos de manutenção.
Propósito do negócio movido por dados - Uma estratégia orientada por dados é estruturada com propósito. Para isso, é preciso priorizar resultados, processos inteligentes e tecnologia.
Unificar valor para moldar a estratégia - Como elevar o nível de jogo para obter resultados antes impossíveis? Crie uma unidade de realização de valor para monitorar o impacto.
Liderança envolvida desde o início - Tecnologias avançadas são importantes -- mas é preciso mais. O envolvimento e contribuição dos líderes é essencial para evolução do negócio.
Um time habilitado por dados - É preciso capacitar e qualificar os talentos. Uma das consequências disso é a evolução de papéis já existentes e o surgimento de novos.
Princípios de governança e modelo operacional - É preciso garantir o desenvolvimento e a implantação segura, além de estabelecer responsabilidades claras.
Para ver a pesquisa na íntegra, acesse aqui o site.
